CN111626608B - 一种居民电力需求响应潜力评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种居民电力需求响应潜力评估方法，该评估方法包括：选取试点居民区居民用电量、气温数据，时间维度分为历史期数据和现状数据；根据历史期数据和现状数据，通过对比分析，确定用户的可响应量；根据用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的较大规模的模拟数据；对试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析，将发生概率最高值得数据区间作为试点居民区的需求响应潜力。本发明提供的评估方法，该方法基于居民用户响应特性分析和用电行为模拟，通过概率统计量化分析居民用户需求响应潜力，对于扩大需求响应参与主体，丰富需求侧可调节资源具有一定的意义。
Description
技术领域
本发明涉及电力评估技术领域，具体为一种居民电力需求响应潜力评估方法。
背景技术
电力需求响应在平抑尖峰负荷、促进电力供需平衡、提升系统运行效率方面发挥积极作用。自实施以来，参与用户主要集中于用电方式比较灵活的工业企业，以及生产成本中电力所占比例较大的大型商业。随着电力市场化改革的推进以及能源互联网技术的进步，未来需求侧可调节资源将作为与供应侧对等甚至优先的系统资源，渗透到市场的每一个环节。居民用户响应潜力巨大，夏季期间空调负荷占比达到40％以上。理论上可通过空调、电热水器、通风设备等家用电器参与需求响应，有必要量化评估居民用户需求响应潜力。
发明内容
鉴于上述状况，有必要提供一种居民电力需求响应潜力评估方法以解决上述问题。
本发明的一个目的是提供一种通过响应特性分析和用电行为模拟的居民电力需求响应潜力评估方法。
本发明提供了一种居民电力需求响应潜力评估方法，该评估方法包括：
选取试点居民区居民用电量、气温数据，时间维度分为历史期数据和现状数据；历史期数据包括历史年份夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度，现状数据为本年度夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度；
根据历史期数据和现状数据，通过对比分析，确定用户的可响应量；
根据用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的较大规模的模拟数据；
对试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析，将发生概率最高值得数据区间作为试点居民区的需求响应潜力。
优选地，确定用户的可响应量包括如下步骤：
对夏季7～8月的每日，分别计算得到现状日平均气温与历史平均温度序列的差值绝对值；
找到最小绝对值以确定气温最接近的历史日；
计算现状用电量与气温最接近历史日的用电量的差值，得到用户此日的可响应电量。
优选地，根据用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的较大规模的模拟数据之前包括步骤：
根据实测得到的可响应量数据，确定期望值和标准差，利用正太累积分布函数的反函数产生大量模拟数据，使得模拟出来的响应电量符合正态分布且反映实测数据的数据特征。
优选地，根据用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的较大规模的模拟数据之前还包括步骤：
对所有用户模拟的响应电量进行求和得到试点居民区的电力需求响应电量。
优选地，对试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析步骤之前包括：
对试点居民区的电力需求响应电量以一定数据段进行电量分组得到电量数据组。
优选地，对试点居民区的电力需求响应电量进行电量分组之后还包括：
利用概率分布得到发生概率最高的电量数值区间，发生概率最高的电量数值区间为试点居民区的需求响应潜力。
本发明提供的居民电力需求响应潜力评估方法，与现有的技术相比，具有以下有益效果：
本发明提供的居民电力需求响应潜力评估方法，该方法基于居民用户响应特性分析和用电行为模拟，通过概率统计量化分析居民用户需求响应潜力，对于扩大需求响应参与主体，丰富需求侧可调节资源具有一定的意义。
该方法充分温度因素对居民用电量的影响，通过响应特性分析和用电行为模拟，基于有限的样本数据，基于正态分布和概率统计分析，可以较为科学准确的评估居民用户电力需求响应潜力，可量化评估居民用户参与需求响应的潜力。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明一个实施例的居民电力需求响应潜力评估方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种居民电力需求响应潜力评估方法，可根据居民用户历史用电情况，通过响应特性分析和用电行为模拟，评估居民用户参与需求响应的潜力。具体地，请参见图1所示，该评估方法包括如下步骤：
步骤S101，选取居民用电量、气温数据，时间维度分为历史期数据和现状数据。
历史期数据包括历史年份夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度。在具体实施例中，从试点小区中选取适量典型用户。历史期数据为用户i近三年夏季7～8月逐日高峰时段用电量[Ei，1、Ei，2…Ei，n]和对应的日平均气温[T1、T2…Tn]。
现状数据为本年度夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度。在具体实施例中，现状数据为当年夏季7～8月逐日高峰时段用电量[Ei，1、Ei，2…Ei，m]和对应的日平均气温[T1、T2…Tm]。电量数据来自用电信息采集系统，气温数据来自当地气象局。
步骤S102，根据历史期数据和现状数据，通过对比分析，确定用户的可响应量。
可响应电量为最接近气温条件下用户现状用电量与历史期用电量的差值。具体地，确定每个用户夏季7～8月逐日的可响应电量包括如下步骤：对夏季7～8月的每日，分别计算得到现状日平均气温与历史平均温度序列的差值绝对值，找到最小绝对值以确定气温最接近的历史日；计算现状用电量与气温最接近历史日的用电量的差值，得到用户此日的可响应电量。
在具体实施例中，假定夏季7～8月第r日(r∈1、2…m)用户i平均气温为Ti，r、高峰时段用电量为Ei，r，在历史平均气温序列[T1、T2…Tn]中找到最为接近的气温Tx，以及对应的历史期用电量Ei，x。
|Tx-Ti，r|＝min[|T1-Ti，r|、|T2-Ti，r|…|Tn-Ti，r|]
x∈1、2…n；
相近气温下用户i的现状用电量较历史期的增量为可响应电量。
因此，用户i在本年度夏季7-8月可响应电量为
步骤S103，根据用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的模拟数据。
根据实测得到的可响应量数据，确定期望值和标准差。利用正太累积分布函数的反函数产生大量模拟数据，使得模拟出来的响应电量符合正态分布且反映实测数据的数据特征；对所有用户模拟的响应电量进行求和得到试点居民区的电力需求响应电量。
在具体实施例中，针对居民用户i，统计响应量数据组
的期望值μi，以及表征离散程度的标准差σi。
使用正太累积分布函数的反函数产生符合正态分布N(μi，σi ∧2)的较大规模量X的电量数据
来模拟居民i的可减少用电量(电力需求响应电量)。
对所有典型用户可削减电量进行求和，得到试点地区居民可响应电量数据组
其中，
步骤S104，对试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析，将发生概率最高值的数据区间作为试点居民区的需求响应潜力。
具体地，对试点居民区的电力需求响应电量以一定数据段进行电量分组得到电量数据组，该数据段可以为2、3、4……。
利用概率分布得到发生概率最高的电量数值区间，发生概率最高的电量数值区间为试点居民区的需求响应潜力。
在具体实施例中，对试点地区居民可响应电量数据组
确定可响应电量的最小值、最大值以及合适的电量数值区间，利用频率分布函数统计数据组
在特定区间的数据个数，发生概率最高的数据区间即为试点地区居民需求响应潜力。
本发明提供的居民电力需求响应潜力评估方法，该方法基于居民用户响应特性分析和用电行为模拟，通过概率统计量化分析居民用户需求响应潜力，对于扩大需求响应参与主体，丰富需求侧可调节资源具有一定的意义。
该方法充分温度因素对居民用电量的影响，通过响应特性分析和用电行为模拟，基于有限的历史期数据，基于正态分布和概率统计分析，可以较为科学准确的评估居民用户电力需求响应潜力，可量化评估居民用户参与需求响应的潜力。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (6)
1.一种居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：所述评估方法包括：
选取试点居民区居民用电量、气温数据，时间维度分为历史期数据和现状数据；所述历史期数据包括历史年份夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度，所述现状数据为本年度夏季7～8月日高峰时段用电量和日平均温度；
根据所述历史期数据和现状数据，通过对比分析，确定用户的可响应量；
根据所述用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的模拟数据；
对所述试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析，将发生概率最高值的数据区间作为所述试点居民区的需求响应潜力。
2.如权利要求1所述的居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：所述确定用户的可响应量包括如下步骤：
对夏季7～8月的每日，分别计算得到现状日平均气温与历史平均温度序列的差值绝对值；
找到最小绝对值以确定气温最接近的历史日；
计算现状用电量与气温最接近历史日的用电量的差值，得到用户此日的可响应电量。
3.如权利要求2所述的居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：根据所述用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的较大规模的模拟数据之前包括步骤：
根据实测得到的可响应量数据，确定期望值和标准差，利用正太累积分布函数的反函数产生大量模拟数据，使得模拟出来的响应电量符合正态分布且反映实测数据的数据特征。
4.如权利要求1所述的居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：根据所述用户的可响应量实测数据利用正太累积分布函数的反函数模拟得到反映用户用电特征的模拟数据之前还包括步骤：
对所有用户模拟的响应电量进行求和得到试点居民区的电力需求响应电量。
5.如权利要求1所述的居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：对所述试点居民区的电力需求响应电量进行概率分析步骤之前包括：
对所述试点居民区的电力需求响应电量以一定数据段进行电量分组得到电量数据组。
6.如权利要求5所述的居民电力需求响应潜力评估方法，其特征在于：对所述试点居民区的电力需求响应电量进行电量分组之后还包括：
利用概率分布得到发生概率最高的电量数值区间，所述发生概率最高的电量数值区间为所述试点居民区的需求响应潜力。
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