CN113538041A - 基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法和装置 - Google Patents

基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法，包括：获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。方法在考虑电力需求弹性约束和配电网运行的约束下，可以在保证零售商回报率的同时有效降低终端用户的用电成本，提高零售商在市场中的竞争力。

Description

基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法和装置
技术领域
本发明实施例电学领域，尤其是一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法和装置。
背景技术
随着电力市场的发展，零售电力价格已逐步从固定的统一定价演变为动态甚至实时价格。然而对于普通家庭用户而言，这意味他们将直接面对价格波动带来的风险，因为难以接受。因此，介于固定价格与动态价格之间的分时电价在全球范围内被广泛采用。但电力零售商在制定零售市场的价格套餐时，往往基于市场总体行为，仅针对分时电价的价格水平进行优化，从而最大化自己的收益。然而这种零售价格套餐一方面未考虑不同终端用户的不同用电模式，也没有考虑分时电价的阶梯结构，从而忽略了不同终端用户之间在时间尺度上的互补性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明创造的实施例提供一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法和装置：
一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法，包括：
获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；
利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；
将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置，包括：
获取模块，用于获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；
处理模块，用于利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；
执行模块，用于将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
本发明实施例的有益效果是：基于DBSCAN聚类算法与终端用户的历史用电数据分析典型用电模式，并确定各终端用户的用电模式；对于不同的用电模式，利用混合整数非线性规划的方法针对分时电价的阶梯结构与电价水平进行优化，以实现在保证零售商回报率的约束下最小化终端用户的用电成本，并将用电成本最小的套餐推荐给用户。本方法在考虑电力需求弹性约束和配电网运行的约束下，可以在保证零售商回报率的同时有效降低终端用户的用电成本，提高零售商在市场中的竞争力。结合终端用户聚类、用电模式分析，此方法可应用于未来电力零售市场的交易服务收费分析，协助电力零售市场制定零售价格套餐。本发明通过数据挖掘了解用户负荷组成与用电行为规律，可应用于客户管理策略制定，售电公司购售电决策优化以及定制服务差异化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的电力结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一个示意图；
图4为本发明实施例提供的另一示意图；
图5本发明实施例提供的另一示意图；
图6本发明实施例提供的基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置基本结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
请参照图1，图1为本发明实施例提供一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法，该方法具体包括如下步骤：
S110、获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；
S120、利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；
S130、将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
本发明实施例中的基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置，基于DBSCAN聚类算法与终端用户的历史用电数据分析典型用电模式，并确定各终端用户的用电模式；对于不同的用电模式，利用混合整数非线性规划的方法针对分时电价的阶梯结构与电价水平进行优化，以实现在保证零售商回报率的约束下最小化终端用户的用电成本，并将用电成本最小的套餐推荐给用户。本方法在考虑电力需求弹性约束和配电网运行的约束下，可以在保证零售商回报率的同时有效降低终端用户的用电成本，提高零售商在市场中的竞争力。结合终端用户聚类、用电模式分析，此方法可应用于未来电力零售市场的交易服务收费分析，协助电力零售市场制定零售价格套餐。本发明通过数据挖掘了解用户负荷组成与用电行为规律，可应用于客户管理策略制定，售电公司购售电决策优化以及定制服务差异化。
本发明实施例提供一种利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式
Figure BDA0003139111020000051
为：
Figure BDA0003139111020000052
其中，向量LPj表示所述终端用户j的典型用电模式，向量
Figure BDA0003139111020000053
表示所述终端用户j在τ天的用电向量，n(·)表示标准化操作，
Figure BDA0003139111020000054
的第t个元素表示所述终端用户j在t天第t个时间段的用电量占该用户当日全天用电量的比值，Η表示历史用电数据的时间周期，TPS表示典型用电模式的集合，||·||2表示向量的L2范数。
本发明实施例提供一种使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
所述优化目标函数为：minStp＝∑j∈J∑t∈TE(Lj,t)·fj,t(rj,t)·rj,t
其中，Stp表示所述终端用户的总用电成本；J表示所有终端用户的集合；T表示决策周期；Lj,t表示所述终端用户j在每天第t个时间段用电量的期望；rj,t表示所述终端用户j在每天第t个时间段的电价，fj,t(·)表示所述终端用户j在每天第t个时间段的用电需求关于实时电价的弹性。
本发明实施例提供一种利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式，包括：
步骤1、标准化所述终端用户历史用电数据
Figure BDA0003139111020000055
Figure BDA0003139111020000056
领域参数(ε,MinPts)；
步骤2、初始化核心对象集合
Figure BDA0003139111020000057
初始化典型用电模式数量k＝0，初始化未访问数据集合
Figure BDA0003139111020000061
初始化典型用电模式集合
Figure BDA0003139111020000062
步骤3、对于j′∈J，τ′∈H，查找
Figure BDA0003139111020000063
的ε-领域子样本集
Figure BDA0003139111020000064
Figure BDA0003139111020000065
若
Figure BDA0003139111020000066
的ε-领域子样本集样本个数(记作
Figure BDA0003139111020000067
满足
Figure BDA0003139111020000068
则将
Figure BDA0003139111020000069
加入核心对象集合：
Figure BDA00031391110200000610
得到核心对象集合；
步骤4、若所述核心对象集合
Figure BDA00031391110200000611
则将标准化终端用户历史用电数据的均值加入到典型用电模式集合：
Figure BDA00031391110200000612
Figure BDA00031391110200000613
算法结束；
步骤5、若核心对象集合
Figure BDA00031391110200000614
在核心对象集合Ω中随机选取一个核心对象o，初始化当前簇核心对象队列Ωcur＝{o}，更新所述典型用电模式数量k＝k+1，初始化当前簇样本集合Ck＝{o}，更新未访问样本集合Γ＝Γ-{o}；
步骤6、若当前簇核心对象队列
Figure BDA00031391110200000615
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新所述典型用电模式集合
Figure BDA00031391110200000616
更新所述核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤5；若当前簇核心对象队列
Figure BDA00031391110200000617
则更新核心对象集合Ω＝Ω-Ck，
步骤7、在当前簇核心对象队列Ωcur中取出一个核心对象o′，找出o′的ε-领域子样本集Nε(o′)，令Δ＝Nε(o′)∩Γ，更新当前簇样本集合Ck＝Ck∪Δ，更新未访问样本集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcur＝Ωcur∪(Δ∩Ω)-o′，转入步骤6。
步骤8、输出初始化典型用电模式集合TPS。
本发明实施例对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化时，根据输入预期回报率、分时电价阶梯数、每日决策周期、签订长期合约的数量与价格、电价弹性方程系数、风险加权因子、风险价格、现货价格期望，对包括购电成本、风险溢价、预期零售收入进行建模，得到购电成本模型、风险溢价模型、预期零售收入模型，以及构建约束模型，得到分时电价约束模型、电力需求弹性约束模型、配电网运行约束模型。
本发明实施例提供一种使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化，其中，利用分时电价约束模型、电力需求弹性约束模型以及配电网运行约束模型对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
其中，所述分时电价约束模型为：
Figure BDA0003139111020000071
yi,j＝(yi,1,j,yi,2,j,...,yi,t,j,...,yi,|T|,j)
Figure BDA0003139111020000072
Figure BDA0003139111020000073
其中，
Figure BDA0003139111020000074
表示零售价格套餐的分时电价的阶梯数；yi,t,j是布尔变量，其取值为1或0，表示第i个电价块是否覆盖一天中的t时，若覆盖，则yi，t，j＝1，否则yi，t，j＝0；
Figure BDA0003139111020000081
是零售商对于用户j在i时的购电成本，该成本包括来自于远期合约和现货市场的成本；
Figure BDA0003139111020000082
是零售商对于用户j的风险溢价。
所述电力需求弹性约束模型为：
Figure BDA0003139111020000083
Figure BDA0003139111020000084
Figure BDA0003139111020000085
其中，r0，t是名义零售价格；β0，j，β0，j和β0，j为参数。
所述配电网运行约束模型为：
Figure BDA0003139111020000086
Ui，j＝(ui，1，j，ui，2，j，...，ui，|T|，j)
Vi，j＝(vi，1，j，vi，2，j，...，vi，|T|，j)
Figure BDA0003139111020000087
Figure BDA0003139111020000088
Figure BDA0003139111020000089
其中，ρ1，k是功率分配系数，表示由于节点k处实际功率变化而在线路l上出现的有功功率的相对变化；
Figure BDA00031391110200000810
是线路l的功率限制；K和L分别为配电网的节点集合和线路集合；Ui，j和Vi，j是二元向量，它们的元素为0或1。
本发明实施例提供一种确定最优的用电模式套餐的方法，包括：
利用预设的终端用户用电期望模型、零售商的购电成本模型、零售价格中的风险溢价模型和零售商的预期零售收入模型确定所述最优用电模式套餐；
其中，所述终端用户的用电期望模型：
Figure BDA0003139111020000091
其中，
Figure BDA0003139111020000092
时终端用户j的用电模式的第t个元素。
所述零售商的购电成本模型：
Figure BDA0003139111020000093
Figure BDA0003139111020000094
s.t.
Figure BDA0003139111020000095
Figure BDA0003139111020000096
Lj，t＝n(E(Lj，t))·E(Qj)
其中，NF是零售商签订的远期合约的数量；
Figure BDA0003139111020000097
和
Figure BDA0003139111020000098
分别表示零售商签订远期合约m的数量和价格水平；βfc是零售商的预期收入与利润风险之间的加权因子，βfc∈[0，+∞)；
Figure BDA00031391110200000910
表示由远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险；α表示用于计算条件风险价值(conditional value-at-risk，CVaR)的风险价值(value-at-risk，VaR)；β是给定的置信水平；NS表示样本数量；
Figure BDA0003139111020000101
是零售商从现货市场购电的成本；
Figure BDA0003139111020000102
是一个二元变量，若
Figure BDA0003139111020000103
表示t时属于远期合约m的交付期；
Figure BDA0003139111020000104
是t时的现货价格；E(Lj，t)时终端用户j在t时用电的期望；E(Qj)表示终端用户j每日用电量的期望。
所述零售价格中的风险溢价模型：
Figure BDA0003139111020000105
所述零售商的预期零售收入模型：
Figure BDA0003139111020000106
Figure BDA0003139111020000107
其中，W表示零售商的零售利润；e表示零售商需求的收益率。
本发明实施例还包括：
对由于远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险进行线性化：
Figure BDA0003139111020000108
Figure BDA0003139111020000109
Mj，n≥0
其中，Mj，n是为了线性化
Figure BDA00031391110200001010
而引入的辅助变量。
本发明的一个具体实施例，请参阅图2，配电网络共有37个网络节点。系统共有31个终端用户，5条馈线，反馈线数据与参数见表1。在本发明实施例中，请参阅图3，标准化终端用户历史用电数据的样本间L2范数距离值主要分布在0到0.2之间。历史用电数据包含总计31个终端用户计90天2790条日用电数据。
表1.微型发动机参数
Figure BDA0003139111020000111
选取ε＝0.2,MinPts＝300作为领域参数，通过本发明中的方法可得到7种典型用电模式，请参阅图4。典型用电模式1和3的负载峰值发生在每天20：00～21：00，典型用电模式4的负载峰值发生在每天清晨，典型用电模式2、5、7都是是包含两个高峰负载时段的负载模式，且两个高峰负载时段分别位于清晨和傍晚，典型用电模式6的全天用电保持相对稳定。通过本发明方法得到的终端用户零售价格套餐示例，请参阅图5。
如图6所示，为了解决上述问题，本发明实施例还提供一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置，包括：取模块2100、处理模块2200和执行模块2300，其中，获取模块2100，用于获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；处理模块2200，用于利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；执行模块2300，用于将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
本发明实施例中的基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置，基于DBSCAN聚类算法与终端用户的历史用电数据分析典型用电模式，并确定各终端用户的用电模式；对于不同的用电模式，利用混合整数非线性规划的方法针对分时电价的阶梯结构与电价水平进行优化，以实现在保证零售商回报率的约束下最小化终端用户的用电成本，并将用电成本最小的套餐推荐给用户。本方法在考虑电力需求弹性约束和配电网运行的约束下，可以在保证零售商回报率的同时有效降低终端用户的用电成本，提高零售商在市场中的竞争力。结合终端用户聚类、用电模式分析，此方法可应用于未来电力零售市场的交易服务收费分析，协助电力零售市场制定零售价格套餐。本发明通过数据挖掘了解用户负荷组成与用电行为规律，可应用于客户管理策略制定，售电公司购售电决策优化以及定制服务差异化。
在一些实施方式中，所述处理模块2100，用于利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式
Figure BDA0003139111020000121
为：
Figure BDA0003139111020000122
其中，向量LPj表示所述终端用户j的典型用电模式，向量
Figure BDA0003139111020000123
表示所述终端用户j在τ天的用电向量，n(·)表示标准化操作，
Figure BDA0003139111020000124
的第t个元素表示所述终端用户j在t天第t个时间段的用电量占该用户当日全天用电量的比值，H表示历史用电数据的时间周期，TPS表示典型用电模式的集合，||·||2表示向量的L2范数。
在一些实施方式中，所述执行模块1300，用于使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
所述优化目标函数为：min Stp＝∑j∈J∑t∈TE(Lj，t)·fj，t(rj，t)·rj，t
其中，Stp表示所述终端用户的总用电成本；J表示所有终端用户的集合；T表示决策周期；Lj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段用电量的期望；rj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段的电价，fj，t(·)表示所述终端用户j在每天第t个时间段的用电需求关于实时电价的弹性。
在一些实施方式中，所述处理模块2200，用于所述利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式，包括：
步骤1、标准化所述终端用户历史用电数据
Figure BDA0003139111020000131
Figure BDA0003139111020000132
领域参数(ε，MinPts)；
步骤2、初始化核心对象集合
Figure BDA0003139111020000133
初始化典型用电模式数量k＝0，初始化未访问数据集合
Figure BDA0003139111020000134
初始化典型用电模式集合
Figure BDA0003139111020000135
步骤3、对于j′∈J，τ′∈H，查找
Figure BDA0003139111020000136
的ε-领域子样本集
Figure BDA0003139111020000137
Figure BDA0003139111020000138
若
Figure BDA0003139111020000139
的ε-领域子样本集样本个数(记作
Figure BDA00031391110200001310
满足
Figure BDA00031391110200001311
则将
Figure BDA00031391110200001312
加入核心对象集合：
Figure BDA00031391110200001313
得到核心对象集合；
步骤4、若所述核心对象集合
Figure BDA00031391110200001314
则将标准化终端用户历史用电数据的均值加入到典型用电模式集合：
Figure BDA00031391110200001315
Figure BDA0003139111020000141
算法结束；
步骤5、若核心对象集合
Figure BDA0003139111020000142
在核心对象集合Ω中随机选取一个核心对象o，初始化当前簇核心对象队列Ωcur＝{o}，更新所述典型用电模式数量k＝k+1，初始化当前簇样本集合Ck＝{o}，更新未访问样本集合Γ＝Γ-{o}；
步骤6、若当前簇核心对象队列
Figure BDA0003139111020000143
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新所述典型用电模式集合
Figure BDA0003139111020000144
更新所述核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤5；若当前簇核心对象队列
Figure BDA0003139111020000145
则更新核心对象集合Ω＝Ω-Ck，
步骤7、在当前簇核心对象队列Ωcur中取出一个核心对象o′，找出o′的ε-领域子样本集Nε(o′)，令Δ＝Nε(o′)nΓ，更新当前簇样本集合Ck＝Ck∪Δ，更新未访问样本集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcur＝Ωcur∪(ΔnΩ)-o′，转入步骤6。
步骤8、输出初始化典型用电模式集合TPS。
在一些实施方式中，所述处理模块2200，用于利用分时电价约束模型、电力需求弹性约束模型以及配电网运行约束模型对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
其中，所述分时电价约束模型为：
Figure BDA0003139111020000146
yi，j＝(yi，1，j，yi，2，j，...，yi，t，j，...，yi，|T|，j)
Figure BDA0003139111020000151
Figure BDA0003139111020000152
其中，Npb表示零售价格套餐的分时电价的阶梯数；yi，t，j是布尔变量，其取值为1或0，表示第i个电价块是否覆盖一天中的t时，若覆盖，则yi，t，j＝1，否则yi，t，j＝0；
Figure BDA0003139111020000153
是零售商对于用户j在i时的购电成本，该成本包括来自于远期合约和现货市场的成本；
Figure BDA0003139111020000154
是零售商对于用户j的风险溢价。
所述电力需求弹性约束模型为：
Figure BDA0003139111020000155
Figure BDA0003139111020000156
Figure BDA0003139111020000157
其中，r0，t是名义零售价格；β0，j，β0，j和β0，j为参数。
所述配电网运行约束模型为：
Figure BDA0003139111020000158
Ui，j＝(ui，1，j，ui，2，j，...，ui，|T|，j)
Vi，j＝(vi，1，j，vi，2，j，...，vi，|T|，j)
Figure BDA0003139111020000159
Figure BDA0003139111020000161
Figure BDA0003139111020000162
其中，ρl，k是功率分配系数，表示由于节点k处实际功率变化而在线路l上出现的有功功率的相对变化；
Figure BDA0003139111020000163
是线路l的功率限制；K和L分别为配电网的节点集合和线路集合；Ui，j和Vi，j是二元向量，它们的元素为0或1。
在一些实施方式中，所述执行模块2300，用于利用预设的终端用户用电期望模型、零售商的购电成本模型、零售价格中的风险溢价模型和零售商的预期零售收入模型确定所述最优用电模式套餐；
其中，所述终端用户的用电期望模型：
Figure BDA0003139111020000164
其中，
Figure BDA0003139111020000165
时终端用户j的用电模式的第t个元素。
所述零售商的购电成本模型：
Figure BDA0003139111020000166
Figure BDA0003139111020000171
s.t.
Figure BDA0003139111020000172
Figure BDA0003139111020000173
Lj，t＝n(E(Lj，t))·E(Qj)
其中，NF是零售商签订的远期合约的数量；
Figure BDA0003139111020000174
和
Figure BDA0003139111020000175
分别表示零售商签订远期合约m的数量和价格水平；βfc是零售商的预期收入与利润风险之间的加权因子，βfc∈[0，+∞)；
Figure BDA0003139111020000177
表示由远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险；α表示用于计算条件风险价值(conditional value-at-risk，CVaR)的风险价值(value-at-risk，VaR)；β是给定的置信水平；NS表示样本数量；
Figure BDA0003139111020000178
是零售商从现货市场购电的成本；
Figure BDA0003139111020000179
是一个二元变量，若
Figure BDA00031391110200001710
表示t时属于远期合约m的交付期；
Figure BDA00031391110200001711
是t时的现货价格；E(Lj，t)时终端用户j在t时用电的期望；E(Qj)表示终端用户j每日用电量的期望。
所述零售价格中的风险溢价模型：
Figure BDA00031391110200001712
所述零售商的预期零售收入模型：
Figure BDA00031391110200001713
Figure BDA0003139111020000181
其中，W表示零售商的零售利润；e表示零售商需求的收益率。
在一些实施方式中，所述处理模块1200，还用于对由于远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险进行线性化：
Figure BDA0003139111020000182
Figure BDA0003139111020000183
Mj，n≥0
其中，Mj，n是为了线性化
Figure BDA0003139111020000184
而引入的辅助变量。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐方法，其特征在于，包括：
获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；
利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；
将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
2.根据权利要求1所述的电力套餐推荐方法，其特征在于，利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式
Figure FDA0003139111010000011
为：
Figure FDA0003139111010000012
其中，向量LPj表示所述终端用户j的典型用电模式，向量
Figure FDA0003139111010000013
表示所述终端用户j在τ天的用电向量，n(·)表示标准化操作，
Figure FDA0003139111010000014
的第t个元素表示所述终端用户j在t天第t个时间段的用电量占该用户当日全天用电量的比值，H表示历史用电数据的时间周期，TPS表示典型用电模式的集合，||·||2表示向量的L2范数。
3.根据权利要求1所述的电力套餐推荐方法，其特征在于，使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
所述优化目标函数为：min Stp＝∑j∈J∑t∈TE(Lj，t)·fj，t(rj，t)·rj，t
其中，Stp表示所述终端用户的总用电成本；J表示所有终端用户的集合；T表示决策周期；Lj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段用电量的期望；rj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段的电价，fj，t(·)表示所述终端用户j在每天第t个时间段的用电需求关于实时电价的弹性。
4.根据权利要求2所述的电力套餐推荐方法，其特征在于，所述利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式，包括：
步骤1、标准化所述终端用户历史用电数据
Figure FDA0003139111010000021
Figure FDA0003139111010000022
领域参数(ε，MinPts)；
步骤2、初始化核心对象集合
Figure FDA0003139111010000023
初始化典型用电模式数量k＝0，初始化未访问数据集合
Figure FDA0003139111010000024
初始化典型用电模式集合
Figure FDA0003139111010000025
步骤3、对于j′∈J，τ′∈H，查找
Figure FDA0003139111010000026
的ε-领域子样本集
Figure FDA0003139111010000027
Figure FDA0003139111010000028
若
Figure FDA0003139111010000029
的ε-领域子样本集样本个数(记作
Figure FDA00031391110100000210
)满足
Figure FDA00031391110100000211
则将
Figure FDA00031391110100000212
加入核心对象集合：
Figure FDA00031391110100000213
得到核心对象集合；
步骤4、若所述核心对象集合
Figure FDA00031391110100000214
则将标准化终端用户历史用电数据的均值加入到典型用电模式集合：
Figure FDA00031391110100000215
Figure FDA00031391110100000216
算法结束；
步骤5、若核心对象集合
Figure FDA00031391110100000217
在核心对象集合Ω中随机选取一个核心对象o，初始化当前簇核心对象队列Ωcur＝{o}，更新所述典型用电模式数量k＝k+1，初始化当前簇样本集合Ck＝{o}，更新未访问样本集合Γ＝Γ-{o}；
步骤6、若当前簇核心对象队列
Figure FDA0003139111010000031
则当前聚类簇Ck生成完毕，更新所述典型用电模式集合
Figure FDA0003139111010000032
更新所述核心对象集合Ω＝Ω-Ck，转入步骤5；若当前簇核心对象队列
Figure FDA0003139111010000033
则更新核心对象集合Ω＝Ω-Ck，
步骤7、在当前簇核心对象队列Ωcur中取出一个核心对象o′，找出o′的ε-领域子样本集Nε(o′)，令Δ＝Nε(o′)∩Γ，更新当前簇样本集合Ck＝Ck∪Δ，更新未访问样本集合Γ＝Γ-Δ，更新Ωcur＝Ωcur∪(Δ∩Ω)-o′，转入步骤6。
步骤8、输出初始化典型用电模式集合TPS。
5.根据权利要求3所述的电力套餐推荐方法，其特征在于，所述使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化，包括：
利用分时电价约束模型、电力需求弹性约束模型以及配电网运行约束模型对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
其中，所述分时电价约束模型为：
Figure FDA0003139111010000034
yi，j＝(yi，1，j，yi，2，j，...，yi，t，j，...，yi，|T|，j)
Figure FDA0003139111010000035
Figure FDA0003139111010000041
其中，Npb表示零售价格套餐的分时电价的阶梯数；yi，t，j是布尔变量，其取值为1或0，表示第i个电价块是否覆盖一天中的t时，若覆盖，则yi，t，j＝1，否则yi，t，j＝0；
Figure FDA0003139111010000042
是零售商对于用户j在i时的购电成本，该成本包括来自于远期合约和现货市场的成本；
Figure FDA0003139111010000043
是零售商对于用户j的风险溢价。
所述电力需求弹性约束模型为：
Figure FDA0003139111010000044
Figure FDA0003139111010000045
Figure FDA0003139111010000046
其中，r0，t是名义零售价格；β0，j，β0，j和β0，j为参数。
所述配电网运行约束模型为：
Figure FDA0003139111010000047
Ui，j＝(ui，1，j，ui，2，j，...，ui，|T|，j)
Vi，j＝(vi，1，j，vi，2，j，...，vi，|T|，j)
Figure FDA0003139111010000048
Figure FDA0003139111010000049
Figure FDA00031391110100000410
其中，ρ1，k是功率分配系数，表示由于节点k处实际功率变化而在线路l上出现的有功功率的相对变化；Pl max是线路l的功率限制；K和L分别为配电网的节点集合和线路集合；Ui，j和Vi，j是二元向量，它们的元素为0或1。
6.根据权利要求5所述的电力套餐推荐方法，其特征在于，所述确定最优的用电模式套餐包括：
利用预设的终端用户用电期望模型、零售商的购电成本模型、零售价格中的风险溢价模型和零售商的预期零售收入模型确定所述最优用电模式套餐；
其中，所述终端用户的用电期望模型：
Figure FDA0003139111010000051
其中，
Figure FDA0003139111010000052
时终端用户j的用电模式的第t个元素。
所述零售商的购电成本模型：
Figure FDA0003139111010000053
Figure FDA0003139111010000054
Figure FDA0003139111010000055
Figure FDA0003139111010000056
Lj，t＝n(E(Lj，t))·E(Qj)
其中，NF是零售商签订的远期合约的数量；
Figure FDA0003139111010000057
和
Figure FDA0003139111010000058
分别表示零售商签订远期合约m的数量和价格水平；βfc是零售商的预期收入与利润风险之间的加权因子，βfc∈[0，+∞)；Vj CVaR，fc表示由远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险；α表示用于计算条件风险价值(conditional value-at-risk，CVaR)的风险价值(value-at-risk，VaR)；β是给定的置信水平；NS表示样本数量；
Figure FDA0003139111010000061
是零售商从现货市场购电的成本；
Figure FDA0003139111010000062
是一个二元变量，若
Figure FDA0003139111010000063
表示t时属于远期合约m的交付期；
Figure FDA0003139111010000064
是t时的现货价格；E(Lj，t)时终端用户j在t时用电的期望；E(Qj)表示终端用户j每日用电量的期望。
所述零售价格中的风险溢价模型：
Figure FDA0003139111010000065
所述零售商的预期零售收入模型：
Figure FDA0003139111010000066
Figure FDA0003139111010000067
其中，W表示零售商的零售利润；e表示零售商需求的收益率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对由于远期合约与最终用户负荷预期值之间的差异而引起的零售风险进行线性化：
Figure FDA0003139111010000068
Figure FDA0003139111010000071
Mj，n≥0
其中，Mj，n是为了线性化Vj CVaR，fc而引入的辅助变量。
8.一种基于负荷曲线聚类分析的电力套餐推荐装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取终端用户的历史用电数据，并利用DBSCAN聚类算法分析每个所述终端用户的典型用电模式；
处理模块，用于利用混合整数非线性规划的方法对所述终端用户的典型用电模式中的组合按照分时电价结构和电价水平进行优化，确定最优的用电模式套餐；
执行模块，用于将针对每个终端用户的最优用电模式套餐推荐给所述终端用户。
9.根据权利要求8所述的电力套餐推荐装置，其特征在于，
所述处理模块，用于利用DBSCAN聚类算法公式计算所述终端用户的用电模式
Figure FDA0003139111010000072
为：
Figure FDA0003139111010000073
其中，向量LPj表示所述终端用户j的典型用电模式，向量
Figure FDA0003139111010000074
表示所述终端用户j在τ天的用电向量，n(·)表示标准化操作，
Figure FDA0003139111010000075
的第t个元素表示所述终端用户j在t天第t个时间段的用电量占该用户当日全天用电量的比值，H表示历史用电数据的时间周期，TPS表示典型用电模式的集合，||·||2表示向量的L2范数。
10.根据权利要求1所述的电力套餐推荐装置，其特征在于，
所述执行模块，用于使用混合整数非线性规划的优化目标函数对所述终端用户的用电模式按照分时电价结构和电价水平进行优化；
所述优化目标函数为：min Stp＝∑j∈J∑t∈TE(Lj，t)·fj，t(rj，t)·rj，t
其中，Stp表示所述终端用户的总用电成本；J表示所有终端用户的集合；T表示决策周期；Lj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段用电量的期望；rj，t表示所述终端用户j在每天第t个时间段的电价，fj，t(·)表示所述终端用户j在每天第t个时间段的用电需求关于实时电价的弹性。
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