CN111582655A - 一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电力分析领域，尤其涉及一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，包括用户服务模块和需求响应模块，所述多元用户包括电力用户、电网公司和售电公司，所述用电服务模块，用于电力用户或者售电公司用电数据查询和根据当前用电数据统计进行用电数据分析；所述需求响应模块，用于为所述多元用户提供需求响应管理功能，包括多元用户可调度潜力分析子模块，所述多元用户可调度潜力分析子模块，用于对用户进行可中断负荷可调度潜力挖掘，本发明一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，通过信息化、数字化地对用户用电数据进行分析，充分挖掘用户用电行为特性，提升电网企业服务能力和资源合理配置。

Description

一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统
技术领域
本发明涉及电力分析领域，更具体地，涉及一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统。
背景技术
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的日益提高，用户用电量呈现增长态势，各行业的快速发展使得用户用电需求趋于多元化，对供电的要求也日益提高。为满足日益增长的用电需求，国网公司开始加强智能电网的建设，具有信息化、数字化、自动化、互动化特征的智能电网能够更好地为用户多元化的用电需求提供优质服务。
智能电网覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节，而智能电网赖以安全、可靠运行的基础是电网全景实时数据采集、传输和存储，以及累计的海量多源数据的快速分析。智能电网运行所产生的海量数据对于分析电网运行状态、用户行为分析、电网负荷预测以及电网规划有着至关重要的作用，对智能电网中用户数据进行分析和挖掘有助于了解用户用电行为习惯和研究用户类型，能够帮助电网公司了解用户的个性化、差异化服务需求，从而使电网公司进一步拓展服务的深度和广度，为未来的电力需求响应政策的制定提供数据基础。
目前电网关于用户用电行为分析的研究还不够成熟，传统的电力用户主要是为了企业管理方便的需求或依据用户现实标签来进行划分，往往没有考虑到用户自身真实的用电特点，并且在用电规律的研究上仅仅局限在对用电负荷数据的分析，缺乏考虑更多的因素。
发明内容
本发明旨在克服上述现有技术的至少一种缺陷，提供一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，信息化、数字化地对用户用电数据进行分析，充分挖掘用户用电行为特性，提升电网企业服务能力和资源合理配置。
本发明采取的技术方案是，
一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，包括用户服务模块和需求响应模块，所述多元用户包括电力用户、电网公司和售电公司，
所述用电服务模块，用于电力用户或者售电公司用电数据查询和根据当前用电数据统计进行用电数据分析；
所述需求响应模块，用于为所述多元用户提供需求响应管理功能，包括多元用户可调度潜力分析子模块，
所述多元用户可调度潜力分析子模块，用于对多元用户的用电行为模式进行划分，并根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力以及计算最大响应效率。
本系统基于多元用户可调度潜力分析的方法研究的角度，将电力用户侧、售电侧和电网侧统一起来，其中用电系统中电力用户侧、售电侧和电网侧的功能结构均包括需求响应模块，电力用户侧和售电侧包括用电服务模块，用电服务模块用于通过用电数据查询和用电数据分析，实现对需求侧用户的用电量的查询统计，并根据用电量需求情况对自身的电能调度进行合理配置；需求响应模块用于电力用户、电网用户和售电用户的电网之间的友好互动渠道，主要为多元用户提供需求响应管理功能，其中，需求响应模块包括多元用户可调度潜力分析子模块，所述多元用户可调度潜力分析子模块对用户用电数据和用户行为进行挖掘分析，对用户的用电行为模式进行划分，在海量的用户数据中分析用户的用电行为，得出多元用户的最大可中断负荷潜力以及最大的响应速率。其中最大可中断负荷潜力是指当多元用户用电系统局部故障或者存在故障风险时，负荷在多元用户中重新分配的潜能。本发明技术方案有助于多元用户进一步了解其负荷曲线，进行用电供需平衡控制和调节，进而针对不同的用户指定对应的营销策略，提供有针对性的个性化服务。
进一步地，所述用电服务模块包括用电数据查询子模块和用电数据分析子模块，
所述用电数据查询子模块，用于查询电力用户的日用电量、售电公司的日售电量、计划电量、计划电量与实际电量的偏差电量；
所述用电数据分析子模块包括用电分析K线图单元，所述用电分析K线图单元用于根据电力用户当前负荷与昨日负荷的涨幅对比数据生成的K线图展示电力用户的用电情况，或者根据售电公司所有参与交易客户的负荷特性形成展示面板并基于K线图展示单一用户负荷特性。
本发明中电力用户和售电用户功能结构包括用电服务模块，所述用电服务模块包括用电数据查询子模块，用电数据查询子模块用于用户对用电量数据的查询，并根据用电日历、计划电量、用电偏差和综合查询等对自身用电量进行分析和合理的配置；用电数据分析子模块中的用电分析图形单元，具体展示电力用户当前负荷和昨天负荷的一个对比情况，包含的电力用户当前的负荷，当前时间和昨天的当前时间的一个涨幅情况，还有最高，最低和平均的一个对比情况，以及对应电力用户的数据K线图，展现该用户的用电情况，可以根据日/周/月/年来切换不同时间维度的K线图；或者展示当前售电用户所有参与交易的客户的负荷特性面板，以及在客户负荷面板中，点击单个用户展示客户负荷K线页面。通过用电分析K线图单元，用电侧用户和售电侧用户能够通过用电量数据分析结果直观地了解到自身的用电趋势，为接下来的电能调度计划打好基础。
进一步地，所述对多元用户的用电行为模式进行划分，包括：采用聚类分析方法对多元用户的历史用电数据进行聚类分析，分离出常规用电负荷数据和进行调度操作后的负荷数据，对常规用电负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户常规用电模式，对进行调度操作后的负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户典型中断响应模式。
在用户负荷特征分析的基础上，按照聚类分析算法建立模型，对用户的用电行为模式进行自动划分。用户用电负荷数据大多数是不平衡的时间序列数据，不平衡的时间序列数据经聚类算法运行后得出的结果不稳定，本系统首先对用户的历史用电负荷数据进行预处理得到规范统一的用户历史用电负荷数据，再通过模糊C均值法和Ward聚类法相结合的二次聚类法对用户的历史负荷数据进行聚类分析，分离出用户常规用电负荷数据和进行调度操作后的负荷数据，并对常规用电负荷数据和进行调度操作后的负荷数据分别进行再次聚类算法分析后获取其聚类中心作为用户的常规用电模式和典型中断响应模式，从而完成对用户用电行为模式的划分。本发明采用聚类分析方法对用户用电行为模式进行划分，更加准确有针对性地根据用户的用电行为模式对其进行最大可中断负荷潜力的挖掘。
进一步地，所述根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力，具体包括：比较用户常规用电模式与典型中断响应模式的可中断负荷数据，得出最大可中断负荷数据并根据时间显示维度显示最大可中断负荷曲线。
对用户用电行为模式划分为常规用电模式和典型中断响应模式，分别比较同一时间常规用电模式下和典型中断响应模式下的可中断负荷数据，比较得出其两者中最大可中断负荷数据，即为用户的最大中断负荷潜力，并且能够根据时间显示维度显示用户的最大中断负荷数据形成的曲线，直观判断用户的可中断负荷潜力，有利于对电网运营进行综合考量，当出现突发情况时，可根据用户的最大可中断负荷潜力进行用电调度，确保电网的安全运行。
进一步地，所述时间显示维度为15分钟或者30分钟或者1小时或者2小时。
本发明系统默认的最大可中断负荷曲线的显示维度为30分钟，适当的时间显示维度可对用户的最大可中断负荷有更加准确和直观的判断，因此选择的时间显示维度在2小时以内。
进一步地，所述计算最大响应效率，包括：通过计算最大可中断负荷曲线的波动率得出用户的最大中断响应效率。
本发明通过对用户历史用电行为模式进行划分，并根据划分后的常规用电模式和典型中断响应模式进行分析后得到用户的最大中断负荷曲线，通过计算最大中断负荷曲线的波动率，得到的波动率大小即为用户的最大中断响应效率。通过用户的最大中断响应效率，可以对用户的中断负荷潜力进行进一步地分析，在电网对用户的用电可调度领域具有重大的推动作用。
进一步地，所述需求响应模块还包括事件发布子模块、响应申报子模块、响应执行考核子模块、响应结果发布子模块、响应结果确认子模块，
所述事件发布子模块，用于电网用户创建和发布需求响应事件，并对需求响应事件进行跟踪和查看；
所述响应申报子模块，用于售电用户接收需求响应事件通知，并对选择参与的需求响应事件进行申报；
所述响应执行考核子模块，用于售电用户检查电力用户是否根据设定的电价导向信息执行需求响应，并通过对比用户预测曲线与当日曲线，由用户负荷变化情况和区域变化情况执行需求响应事件；
所述响应结果发布子模块，用于电网用户在需求响应事件执行后，通过预计削减量与实际削减量的对比来判断客户是否达标，并对生成响应结果数据进行发布；
所述响应结果确认子模块，用于售电用户对所述响应结果发布子模块的响应结果进行确认并根据响应结果进行调整。
需求响应模块是多元用户友好互动的渠道，其主要的处理过程为：事件发布子模块为电网公司提供需求响应事件的创建和发布功能，同时可进行事件的跟踪和查看。电网用户根据调度系统发布的缺口信息，负责将电力缺额事件添加到需求响应管理系统中，需求响应事件推送至参与需求响应的用户侧，邀约用户参与需求响应，并在响应事件发布后，跟踪用户邀约申报情况；响应申报子模块通过日程表接收近期需求响应的通知和计划安排，并可进行事件详细信息的查看和事件的响应申报；响应执行考核子模块是对用户的执行情况纪念性分析，考核需求响应的效果，检查用户是否根据电价导向信息执行需求响应，并通过对比预测曲线与当日曲线，对用户的节省成本进行分析从而有针对性地选择申报事件；响应结果发布子模块在响应执行完毕后，系统计算客户的实际削减量，并与预计削减量进行对比，判断申报用户是否达标，生成响应结果数据并发布响应结果；响应结果确认子模块通过对发布的响应结果进行确认，若不同意考核结果，可以申请结果调整。本发明通过事件发布子模块、响应申报子模块、响应执行考核子模块、响应结果发布子模块、相应结果确认子模块实现用户之间的联动，体现电网系统“源-网-荷”友好互动的智能用电化。
进一步地，所述需求响应模块还包括分时电价政策模拟子模块、响应方案管理子模块，
所述分时电价政策模拟子模块，用于通过建立尖、峰、谷、平分时电价，模拟电力用户对不同分时电价的响应结果，得出不同电价策略所产生的节电效果，从而确定最优的分时电价政策；
所述响应方案管理子模块，用于利用分时电价政策模拟子模块分析电力用户的响应行为，并指定不同电价政策下的需求响应策略，主要设置需求响应策略的时段和响应空间。
分时电价政策模拟子模块，是指通过分析用户的用电行为，根据用户历史用电特性和预测价格信息来模拟制定未来分时电价，建立尖、峰、谷、平分时电价，模拟电力用户对不同分时电价的响应结果，计算不同电价策略所产生的节点效果，展示各时段负荷、电量以及电费等方面的情况，从而确定最优的分时电价策略；响应方案管理子模块，是通过采用分时电价政策模拟子模块对不同电价策略分析用户的响应行为，并根据用户的响应行为制定需求响应策略。本发明通过分时电价政策子模块和响应方案管理子模块，有针对性地根据用户的用电特性和电价特性选择最优的运营方案，进一步优化电网系统的运作效果。
进一步地，所述需求响应模块包括响应效果分析子模块，所述响应效果分析子模块用于在需求响应结束后，对需求响应事件进行跟踪分析和执行情况统计分析，跟踪分析按照客户维度和事件维度统计累积发布的需求响应事件次数、累积削减量和累积发放的奖励，执行情况统计按照区域维度统计各区域的需求响应情况。
响应效果分析子模块对需求响应结束后的需求响应事件进行统计分析，做出总结反馈，为下一次的需求响应提供更优化的参考方案，并且通过多个维度统计分析需求响应的情况，监控化信息，大大地提高用户的决策性。
进一步地，所述需求响应模块还包括执行监测子模块和事件监测子模块，
所述执行监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电力用户实时监测企业或者售电公司实时监测客户的负荷变化情况以及实际负荷削减情况，以及负荷曲线和基线；
所述事件监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电网公司实时监测查看客户的负荷变化情况与申报负荷和基线负荷的对比曲线。
在需求响应执行期间内，如果是响应需求客户，则只可监测本企业的时间执行情况；如果是管理用户，则可监测所有客户的执行情况，并且在到达截止时间后，事件会自动进入执行监测的列表。事件监测子模块还可以进行历史事件的查询，展示需求响应事件的基本信息和响应客户参与情况，包括参与的客户清单和负荷曲线。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，通过采用多种聚类分析算法，实现对用户负荷数据信息化、数字化、自动化、互动化的分析，充分挖掘用户用电行为特性，有助于了解用户行为习惯和研究用户类型，提升电网企业服务能力和资源合理配置，更好地为用户多元化的用电需求提供优质服务，从而使电网公司进一步拓展服务的深度和广度，为未来的电力需求响应政策的制定提供数据基础。
附图说明
图1为本发明的系统结构图。
具体实施方式
本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
实施例
如图1所示，一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，包括用户服务模块和需求响应模块，所述多元用户包括电力用户、电网公司和售电公司，
所述用电服务模块，用于电力用户或者售电公司用电数据查询和根据当前用电数据统计进行用电数据分析；
所述需求响应模块，用于为所述多元用户提供需求响应管理功能，包括多元用户可调度潜力分析子模块，
所述多元用户可调度潜力分析子模块，用于对多元用户的用电行为模式进行划分，并根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力以及计算最大响应效率。
优选地，本实施例中所述用电服务模块包括用电数据查询子模块和用电数据分析子模块，
所述用电数据查询子模块，用于查询电力用户或者售电公司的用电日历、计划电量、用电偏差和综合查询统计；
所述用电数据分析子模块包括用电分析K线图单元，所述用电分析K线图单元用于根据电力用户当前负荷与昨日负荷的涨幅对比数据生成的K线图展示电力用户的用电情况，或者根据售电公司所有参与交易客户的负荷特性形成展示面板并基于K线图展示单一用户负荷特性。
优选地，所述对多元用户的用电行为模式进行划分，包括：采用聚类分析方法对多元用户的历史用电负荷数据进行聚类分析，分离出常规用电负荷数据和进行调度操作后的负荷数据，对常规用电负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户常规用电模式，对进行调度操作后的负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户典型中断响应模式。
优选地，所述根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力，包括：比较用户常规用电模式与典型中断响应模式的可中断负荷数据，得出最大可中断负荷数据并根据时间显示维度显示最大可中断负荷曲线。具体地，所述时间显示维度为15分钟或者30分钟或者1小时或者2小时。
优选地，所述计算最大响应效率，包括：通过计算最大可中断负荷曲线的波动率得出用户的最大中断响应效率。
优选地，本实施例中所述需求响应模块还包括执行监测子模块和事件监测子模块，
所述执行监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电力用户实时监测企业或者售电公司实时监测客户的负荷变化情况以及实际负荷削减情况，以及负荷曲线和基线；
所述事件监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电网公司实时监测查看客户的负荷变化情况与申报负荷和基线负荷的对比曲线。
本实施例中，所述需求响应模块还包括用户行为画像子模块，所述多元用户行为画像子模块，用于基于不同行业的海量用户数据，从温度敏感度、电价敏感度和用电平稳度三个角度感知多元用户行为规律，分别建立和量化特征指标并综合评价，形成多元用户用电行为标签，建立多元用户用电行为标签量化、分类、组合的多属性用电行为画像。具体地，所述综合评价包括电价敏感性综合评价、温度敏感性综合评价和用电平稳性综合评价。
所述需求响应模块还包括配置管理子模块，用于用户对自动需求响应设备、控制设备、响应资源和用能设备进行管理，包括各个信息的查录入、查询和更新等功能。
电力用户的系统功能结构中的需求响应模块还包括资源管理子模块、策略管理子模块。
所述资源管理子模块，为用户提供配置和维护企业响应资源的功能，用户可添加、删除和分类资源，绑定资源与计量表计，启用和停用资源等操作。
所述策略管理子模块，为用户提供配置和维护响应策略的功能，用户可以创建不同的响应策略，在不同的策略中，选择不同的资源组合，以简化响应操作。通过客户参数设置，可配置默认的响应策略，实现自动反馈。
售电用户的系统功能结构中的需求响应模块还包括需求响应方案管理子模块。
所述需求响应方案管理子模块，是指通过分时电价政策模拟，对不同的电价策略分析用户的响应行为，根据用户的响应行为，制定不同电价策略下的需求相应策略，主要是设置需求响应策略的时段及响应空间。
优选地，本实施例中所述需求响应模块还包括负荷预测子模块，
所述负荷预测子模块，用于电力用户根据不同负荷类型的用电预测技术采取不同的负荷预测算法对多元用户的负荷进行预测，所述负荷类型包括用电平稳度、温度敏感度和电价敏感度。进一步地，所述负荷预测算法，具体包括：
针对用电平稳度较差的用户的短期用电负荷采用基于分类多模型变权模糊综合预测；针对用电平稳度较好用户的短期用电负荷采用基于PSO优化的最小二乘支持向量机预测算法；针对温度敏感度较低的用户用电负荷采用基于机器学习的LSTM的负荷预测算法。
基于分类多模型变权模糊综合预测算法适用于用电平稳性较差的用户的短期用电负荷，具体处理过程为：选取n天的负荷数据用于预测模型训练，首先对负荷数据进行预处理和归一化处理，并去除离群点后进行聚类分析，其次采用RBF神经网络训练处理后的负荷数据，最后采用单模型法和多模型法分别预测第n+1天的负荷(一天96个点)，比较预测结果。基于PSO优化的最小二乘支持向量机预测算法适用于预测课题一用户画像得到的用电平稳性较好用户的短期用电负荷，具体处理过程为：选取n天的负荷数据用于预测模型训练，首先对负荷数据进行预处理和归一化处理，并去除离群点，其次采用VSM预测模型对处理后的参数数据PSO寻优，最后采用样品参数前7天的数据按照日期顺序进行模型训练，完成预测模型，采用模型预测后7天的负荷。基于机器学习的LSTM的负荷预测算法适用于对温度敏感性较低的用户用电负荷预测，具体处理过程为：首先对负荷数据样本进行预处理和归一化处理，并去除离群点后进行聚类分析，其次采用LSTM算法对处理后的负荷数据进行模型训练，得到LSTM模型，再采用聚类算法、高斯算法和LSTM算法对负荷数据进行模型训练，得到多模型负荷LSTM模型，最后分别用以上模型对用户负荷进行预测，得到预测结果。针对课题一用户画像得到的温度低敏感型用户(以金属制造业为主)，考虑其用电负荷大小受温度影响较小，受到其他因素如节假日(日期类型)、产品销量等因素影响较大，因此采用一种基于多模型LSTM的聚合商短期负荷预测技术，包括聚合商负荷聚类分析、基于负荷相关因素的预测分类器和多模型负荷LSTM聚合商负荷预测算法等，最终得到预测结果。该方法结合负荷相关因素的预测分类从而有效提高温度低敏感度用户的用电预测效果。通过采用不同类型的负荷预测算法，有效地提高了电力负荷预测的精度。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明技术方案所作的举例，而并非是对本发明的具体实施方式的限定。凡在本发明权利要求书的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，包括用户服务模块和需求响应模块，所述多元用户包括电力用户、电网公司和售电公司，
所述用电服务模块，用于电力用户或者售电公司用电数据查询和根据当前用电数据统计进行用电数据分析；
所述需求响应模块，用于为所述多元用户提供需求响应管理功能，包括多元用户可调度潜力分析子模块，
所述多元用户可调度潜力分析子模块，用于对多元用户的用电行为模式进行划分，并根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力以及计算最大响应效率。
2.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述用电服务模块包括用电数据查询子模块和用电数据分析子模块，
所述用电数据查询子模块，用于查询电力用户的日用电量、售电公司的日售电量、计划电量、计划用电量与实际用电量的偏差电量；
所述用电数据分析子模块包括用电分析K线图单元，所述用电分析K线图单元用于根据电力用户当前负荷与昨日负荷的涨幅对比数据生成的K线图展示电力用户的用电情况，或者根据售电公司所有参与交易客户的负荷特性形成展示面板并基于K线图展示单一用户负荷特性。
3.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述对多元用户的用电行为模式进行划分，包括：
采用聚类分析方法对多元用户的历史用电负荷数据进行聚类分析，分离出常规用电负荷数据和进行调度操作后的负荷数据，对常规用电负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户常规用电模式，对进行调度操作后的负荷数据进行聚类分析后获取其聚类中心作为用户典型中断响应模式。
4.根据权利要求3所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述根据用电行为模式分析多元用户的最大可中断负荷潜力，包括：
比较用户常规用电模式与典型中断响应模式的可中断负荷数据，得出最大可中断负荷数据并根据时间显示维度显示最大可中断负荷曲线。
5.根据权利要求4所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述时间显示维度为15分钟或者30分钟或者1小时或者2小时。
6.根据权利要求4所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述计算最大响应效率，包括：
通过计算最大可中断负荷曲线的波动率得出用户的最大中断响应效率。
7.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述需求响应模块还包括事件发布子模块、响应申报子模块、响应执行考核子模块、响应结果发布子模块、响应结果确认子模块，
所述事件发布子模块，用于电网用户创建和发布需求响应事件，并对需求响应事件进行跟踪和查看；
所述响应申报子模块，用于售电用户接收需求响应事件通知，并对选择参与的需求响应事件进行申报；
所述响应执行考核子模块，用于售电用户检查电力用户是否根据设定的电价导向信息执行需求响应，并通过对比用户预测曲线与当日曲线，由用户负荷变化情况和区域变化情况执行需求响应事件；
所述响应结果发布子模块，用于电网用户在需求响应事件被执行后，通过预计削减量与实际削减量的对比来判断客户是否达标，并对生成响应结果数据进行发布；
所述响应结果确认子模块，用于售电用户对所述响应结果发布子模块的响应结果进行确认并根据响应结果进行调整。
8.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述需求响应模块还包括分时电价政策模拟子模块、响应方案管理子模块，
所述分时电价政策模拟子模块，用于通过建立尖、峰、谷、平分时电价，模拟电力用户对不同分时电价的响应结果，得出不同电价策略所产生的节电效果，从而确定最优的分时电价政策；
所述响应方案管理子模块，用于利用分时电价政策模拟子模块分析电力用户的响应行为，并指定不同电价政策下的需求响应策略，主要设置需求响应策略的时段和响应空间。
9.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述需求响应模块还包括响应效果分析子模块，所述响应效果分析子模块用于在需求响应结束后，对需求响应事件进行跟踪分析和执行情况统计分析，跟踪分析按照客户维度和事件维度统计累积发布的需求响应事件次数、累积削减量和累积发放的奖励，执行情况统计按照区域维度统计各区域的需求响应情况。
10.根据权利要求1所述的一种基于多元用户可调度潜力分析的用电系统，其特征在于，所述需求响应模块还包括执行监测子模块和事件监测子模块，
所述执行监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电力用户实时监测企业或者售电公司实时监测客户的负荷变化情况以及实际负荷削减情况，以及负荷曲线和基线；
所述事件监测子模块，用于在需求响应执行期间内，电网公司实时监测查看客户的负荷变化情况与申报负荷和基线负荷的对比曲线。
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