CN112183900A - 一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法 - Google Patents

一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于用电管理领域，具体涉及一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法。其特征在于步骤如下：步骤一：输入有功功率数据；步骤二：确定最佳聚类数；步骤三：按照最佳聚类数对有功功率数据进行聚类；步骤四：绘制典型类别的小时功率曲线；步骤五：将聚类结果用表格形式展示；步骤六：寻找用电规律；步骤七：识别用电异常日；步骤八：对当前用电模式进行优化调度。使用本发明能够直观地呈现了一台设备的日用电规律，便于对设备进行用电分析，在考虑地方峰谷电价和用电可平移性的基础上，本发明为设备用电优化调度提供了参考，在总用电量不变的前提下对设备用电进行了时间上的平移，不仅实现了错峰用电，还节省了电费。

Description

一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法
技术领域
本发明属于用电管理领域，具体涉及一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法。
背景技术
近年来，随着我国经济的快速发展，社会对电力资源的需求量不断提升。在电力资源的使用过程，经常会出现一些用电高峰期，其出现会严重影响电力资源的安全使用，也会对用电客户造成一定的影响。为了避免出现电力资源的使用高峰期，需要采取一定的措施来减少电力高峰期的出现，实现错峰用电。科学合理地开展错峰用电，可以提高电网供电设备的负荷率和利用率，缓和高峰时段的供用电矛盾。
现有错峰用电管理在安排用户错峰时通常不考虑用户的实际用电特点，主要是根据用户的用电性质和负荷等级进行优先排序，这样相对粗放的安排方式往往会使得错峰效果不佳。而且，很多电力部门将错峰用电当成缺电期间的短期工作来对待，在实施上单纯依靠行政手段，无法在长期内持续实行高效的错峰用电。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法，其利用历史功率数据，分析用电规律并识别用电异常情况，同时结合用电性质和地方电价，对设备用电进行优化调度。
本发明是通过如下技术方案来实现的：
即一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法，其特征在于步骤如下：
步骤一：输入有功功率数据
输入有功功率数据，将一个月30天里每小时的有功功率数据表示为
Figure BDA0002762281330000021
其中，
Figure BDA0002762281330000022
代表第一天零时到一时的有功功率序列，
Figure BDA0002762281330000023
代表第一天一时到二时的有功功率序列，
Figure BDA0002762281330000024
代表第二天零时到一时的有功功率序列，以此类推；
步骤二：确定最佳聚类数
将聚类数用符号p来表示，将有功功率序列集合
Figure BDA0002762281330000025
划分成p类的过程如下：
(1)设置最大迭代次数，并在样本范围内随机均匀选择p个点作为初始聚类中心，分别记为c1,c2,…,cp，其ck(1≤k≤p)可以表示为ck＝(ck(1),ck(2),…,ck(12))；
(2)计算有功功率序列
Figure BDA0002762281330000026
和每个聚类中心ck(1≤k≤p)的距离，距离的计算公式为：
Figure BDA0002762281330000027
(3)将每个有功功率序列
Figure BDA0002762281330000028
分类到距离最近的中心；
(4)重新计算聚类中心，将被划分到第Ck类的有功功率序列的数量记作Nk，那么新的第k类聚类中心的计算公式如下：
Figure BDA0002762281330000029
(5)重复步骤(2)、(3)、(4)直到达到最大迭代次数；
计算聚类数为p的误差平方和(sum of the squared errors,SSE)，计算公式如下：
Figure BDA00027622813300000210
绘制SSE和聚类数的关系图，找到这一点所对应的p值，即为最佳聚类数；
步骤三：按照最佳聚类数对有功功率数据进行聚类
根据步骤二所述方法按照最佳聚类数进行聚类，将每个有功功率序列
Figure BDA0002762281330000031
归入相应的类别；
步骤四：绘制典型类别的小时功率曲线
根据聚类中心的坐标绘制典型类别的小时功率曲线，将典型类别的小时功率曲线分为低负荷类、中负荷类、高负荷类；
步骤五：将聚类结果用表格形式展示
将聚类结果表示成表格形式，纵坐标是天，横坐标是小时，表格内容记录每个小时有功功率序列所属类别，并将属于同一类别的格子涂成相同颜色；
步骤六：寻找用电规律
观察表格，如果某一列几乎是同一颜色，说明该列所对应小时的用电规律在每一天内都相似，观察有功功率在每一天24小时内的整体分布，推断出设备在一天内的用电规律；
步骤七：识别用电异常日
观察表格，如果某一天的用电规律跟其他绝大多数日子的用电规律都不一样，判定该日用电异常，进一步查明用电异常的原因；
步骤八：对当前用电模式进行优化调度
参照地方的峰谷电价，判断当前用电模式是否属于较为经济的用电模式；同时，考虑该设备用电是否存在可平移性，即在总用电量不变的前提下，某一时段的用电能否平移到另一时段，如果设备用电存在可平移性，将属于高峰时段的用电最大限度地平移至低谷时段和平时段。
进一步的，本发明步骤一种，采样频率优先但不限于为五分钟，则每个
Figure BDA0002762281330000041
序列包含12个有功功率数据，分别记为
Figure BDA0002762281330000042
本发明步骤二中，计算聚类数为p的误差平方和时，随着聚类数的增大，样本划分将更加精细，每一类的聚合程度将越高，那么误差平方和SSE也会越小，当p小于一定聚类数时，随着p的增大每一类的聚合程度将大幅增加，SSE的下降幅度也会很大；当p到达一定聚类数以后，再增加p所得到的聚合程度回报将迅速减小，SSE的下降幅度也会骤减并且趋于平缓。
使用本发明能够直观地呈现了一台设备的日用电规律，便于对设备进行用电分析，在考虑地方峰谷电价和用电可平移性的基础上，本发明为设备用电优化调度提供了参考，在总用电量不变的前提下对设备用电进行了时间上的平移，不仅实现了错峰用电，还节省了电费。
附图说明
图1为使用本发明进行用电优化调度的流程图；
图2为本发明聚类分析的流程图；
图3为本发明实施例中SSE随聚类数变化的曲线；
图4为为本发明实施例中典型类别的小时负荷曲线；
图5为本发明实施例中的聚类结果。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
本发明使用时步骤如下：
步骤一：输入有功功率数据
输入有功功率数据，将一个月30天里每小时的有功功率数据表示为
Figure BDA0002762281330000051
其中，
Figure BDA0002762281330000052
代表第一天零时到一时的有功功率序列，
Figure BDA0002762281330000053
代表第一天一时到二时的有功功率序列，
Figure BDA0002762281330000054
代表第二天零时到一时的有功功率序列，以此类推；采样频率为五分钟，则每个
Figure BDA0002762281330000055
序列包含12个有功功率数据，分别记为
Figure BDA0002762281330000056
步骤二：确定最佳聚类数
将聚类数用符号p来表示，将有功功率序列集合
Figure BDA0002762281330000057
划分成p类的过程如下：
(1)设置最大迭代次数，并在样本范围内随机均匀选择p个点作为初始聚类中心，分别记为c1,c2,…,cp，其ck(1≤k≤p)可以表示为ck＝(ck(1),ck(2),…,ck(12))；
(2)计算有功功率序列
Figure BDA0002762281330000058
和每个聚类中心ck(1≤k≤p)的距离，距离的计算公式为：
Figure BDA0002762281330000059
(3)将每个有功功率序列
Figure BDA00027622813300000510
分类到距离最近的中心；
(4)重新计算聚类中心，将被划分到第Ck类的有功功率序列的数量记作Nk，那么新的第k类聚类中心的计算公式如下：
Figure BDA00027622813300000511
(5)重复步骤(2)、(3)、(4)直到达到最大迭代次数；
计算聚类数为p的误差平方和(sum of the squared errors,SSE)，计算公式如下：
Figure BDA0002762281330000061
随着聚类数的增大，样本划分将更加精细，每一类的聚合程度将越高，那么误差平方和SSE也会越小，当p小于一定聚类数时，随着p的增大每一类的聚合程度将大幅增加，SSE的下降幅度也会很大；当p到达一定聚类数以后，再增加p所得到的聚合程度回报将迅速减小，SSE的下降幅度也会骤减并且趋于平缓；
绘制SSE和聚类数的关系图，找到这一点所对应的p值，即为最佳聚类数；
步骤三：按照最佳聚类数对有功功率数据进行聚类
根据步骤二所述方法按照最佳聚类数进行聚类，将每个有功功率序列
Figure BDA0002762281330000062
归入相应的类别；
步骤四：绘制典型类别的小时功率曲线
根据聚类中心的坐标绘制典型类别的小时功率曲线，将典型类别的小时功率曲线分为低负荷类、中负荷类、高负荷类；
步骤五：将聚类结果用表格形式展示
将聚类结果表示成表格形式，纵坐标是天，横坐标是小时，表格内容记录每个小时有功功率序列所属类别，并将属于同一类别的格子涂成相同颜色；
步骤六：寻找用电规律
观察表格，如果某一列几乎是同一颜色，说明该列所对应小时的用电规律在每一天内都相似，观察有功功率在每一天24小时内的整体分布，推断出设备在一天内的用电规律；
步骤七：识别用电异常日
观察表格，如果某一天的用电规律跟其他绝大多数日子的用电规律都不一样，判定该日用电异常，进一步查明用电异常的原因；
步骤八：对当前用电模式进行优化调度
参照地方的峰谷电价，判断当前用电模式是否属于较为经济的用电模式；同时，考虑该设备用电是否存在可平移性，即在总用电量不变的前提下，某一时段的用电能否平移到另一时段，如果设备用电存在可平移性，将属于高峰时段的用电最大限度地平移至低谷时段和平时段。
算法仿真例
采用山东省内的一个公交车充电桩一个月的有功功率数据进行算例仿真，首先按照步骤二所述方法绘制SSE随聚类数变化的曲线，如图3所示，观察图3发现，聚类数大于3后，SSE的下降幅度趋于平缓，因此取聚类数为3。
按照最佳聚类数对数据进行聚类，典型类别的小时功率曲线如图4所示，在图4中，蓝色曲线是第一类曲线，为高负荷类；橙色曲线为第二类曲线，为中负荷类；黄色曲线为第三类曲线，为低负荷类。
按照步骤五所述方法将聚类结果用表格形式展示，如图5所示，通过图5可以观察到，该设备的负荷分布具有很明显的规律性，在绝大多数的日子里，从23时至次日0时为高负荷类，0时至1时为中负荷类，其余时间为低负荷类。
还可以观察到第18天、第19天这两天与其他日期的负荷分布有很大差异，判定这两日用电异常，需要进一步查明用电异常的原因。
该电力设备位于山东省，按照山东省的峰谷电价，8时至11时、18时至23时属于高峰时段，23时至次日7时属于低谷时段，其余时段属于平时段，该设备高负荷类和中负荷类所属的时间段几乎都属于低谷时段，因此可以判断该设备的用电模式属于较为经济的用电模式。
进一步考虑能否对该设备进行用电优化调度，该设备是公交车充电桩，用电在时间上存在一定的可平移性。凌晨的用电已达到最经济的模式，需要进行用电优化调度的是白天的时间段，如第9天属于中负荷类的7时至8时、第10天属于中负荷类的8时至9时等，都是高峰时段的用电，结合历史数据，对下一阶段的设备用电可以给出这样的指导建议：白天充电的车辆，尽可能在早上7时以前完成充电，或者在11时至18时之间进行充电。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (2)

1.一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法，其特征在于步骤如下：
步骤一：输入有功功率数据
输入有功功率数据，将一个月30天里每小时的有功功率数据表示为
Figure FDA0002762281320000011
其中，
Figure FDA0002762281320000012
代表第一天零时到一时的有功功率序列，P1 1代表第一天一时到二时的有功功率序列，P0 2代表第二天零时到一时的有功功率序列，以此类推；
步骤二：确定最佳聚类数
将聚类数用符号p来表示，将有功功率序列集合
Figure FDA0002762281320000013
划分成p类的过程如下：
(1)设置最大迭代次数，并在样本范围内随机均匀选择p个点作为初始聚类中心，分别记为c1,c2,…,cp，其ck(1≤k≤p)可以表示为ck＝(ck(1),ck(2),…,ck(12))；
(2)计算有功功率序列
Figure FDA0002762281320000014
和每个聚类中心ck(1≤k≤p)的距离，距离的计算公式为：
Figure FDA0002762281320000015
(3)将每个有功功率序列
Figure FDA0002762281320000016
分类到距离最近的中心；
(4)重新计算聚类中心，将被划分到第Ck类的有功功率序列的数量记作Nk，那么新的第k类聚类中心的计算公式如下：
Figure FDA0002762281320000017
(5)重复步骤(2)、(3)、(4)直到达到最大迭代次数；
计算聚类数为p的误差平方和(sum of the squared errors,SSE)，计算公式如下：
Figure FDA0002762281320000021
绘制SSE和聚类数的关系图，找到这一点所对应的p值，即为最佳聚类数；
步骤三：按照最佳聚类数对有功功率数据进行聚类
根据步骤二所述方法按照最佳聚类数进行聚类，将每个有功功率序列
Figure FDA0002762281320000022
归入相应的类别；
步骤四：绘制典型类别的小时功率曲线
根据聚类中心的坐标绘制典型类别的小时功率曲线，将典型类别的小时功率曲线分为低负荷类、中负荷类、高负荷类；
步骤五：将聚类结果用表格形式展示
将聚类结果表示成表格形式，纵坐标是天，横坐标是小时，表格内容记录每个小时有功功率序列所属类别，并将属于同一类别的格子涂成相同颜色；
步骤六：寻找用电规律
观察表格，如果某一列几乎是同一颜色，说明该列所对应小时的用电规律在每一天内都相似，观察有功功率在每一天24小时内的整体分布，推断出设备在一天内的用电规律；
步骤七：识别用电异常日
观察表格，如果某一天的用电规律跟其他绝大多数日子的用电规律都不一样，判定该日用电异常，进一步查明用电异常的原因；
步骤八：对当前用电模式进行优化调度
参照地方的峰谷电价，判断当前用电模式是否属于较为经济的用电模式；同时，考虑该设备用电是否存在可平移性，即在总用电量不变的前提下，某一时段的用电能否平移到另一时段，如果设备用电存在可平移性，将属于高峰时段的用电最大限度地平移至低谷时段和平时段。
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的用电分析及优化调度方法，其特征在于步骤一中，采样频率为五分钟，则每个序列包含12个有功功率数据，分别记为
Figure FDA0002762281320000032
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