CN114221435A - 一种基于电力载波的负荷资源调控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电力载波的负荷资源调控系统及方法，通过历史负荷数据和温度对比，得到一条预测的温度‑负荷变化曲线，通过实际负荷变化和预测温度‑负荷变化曲线的对比得到调控对象和调控时间，进而实现对单户的调控。

Description

一种基于电力载波的负荷资源调控系统及方法
技术领域
本发明涉及电力负荷调节技术领域，特别是涉及一种基于电力载波的负荷资源调控系统及方法。
背景技术
电力载波是利用电力传输线路作为高频信号的传输通道，通过载波方式将模拟或数字信号进行高速传输的技术，由于输电线机械强度高，可靠性好，使得这种通信方式不仅经济而且稳定，能够在不需要重新架设网络的情况下进行电力调控。随着全社会用电负荷峰值不断突破记录，电网调峰压力日趋增长，为了解放多高弹电网的建设与发展，亟待开拓更广泛的需求响应手段。目前，低压需求侧响应由于无法实现精准负荷远距离自动控制，响应时段内不能做出及时有效的响应，一直以来无法大规模落实。单相费控电能表虽然具备响应控制能力，但其控制功能仅支持整户通断，不满足优质服务的理念。
例如，一种在中国专利文献上公开的“一种结合开关转换装置的电力载波通讯调控系统和方法”，其公告号CN113381508A，包括依次相连的宽带载波断路器、宽带载波集中器、通信模块和控制端。方法包括，方法包括以下步骤： S1判断用户响应资格；S2与用户达成需求响应协定；S3电力主站运营平台监测电力负荷状况；S4手持控制终端根据电力负载及需求响应量下达任务；S5通过宽带载波断路器实现电力负载调控。上述技术方案通过对低压用户负荷曲线与电网负荷曲线进行归一化处理，实现低压用户负荷曲线与电网负荷曲线的高度匹配，通过二者之间低压用户负荷曲线与电网负荷曲线之间峰值负荷时段的重合情况对用户空开资格进行判定，针对符合条件的用户进行协议邀约，从而针对用电情况实现智能调控的目的。然而由于调控对象仅仅是依靠载波检测达到的，依旧无法准确的确定调控对象和调控时间，造成整户断电影响商户和居民的日常休息。
发明内容
本发明主要针对现有电力负载调控中，只能整户断电无法独立确定调控对象、调控时间的问题；提供了一种基于电力载波的负荷资源调控系统及方法；通过历史负荷数据和温度对比，得到一条预测的温度-负荷变化曲线，通过实际负荷变化和预测温度-负荷变化曲线的对比得到调控对象和调控时间，进而实现对单户的调控。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
一种基于电力载波的负荷资源调控方法，所述负荷资源调控步骤如下：
S1：数据采集；
载波芯片获取所属台区日均负荷变化的历史数据以及电力调控命令；输出处理模块实时接收线路上的负荷数据；
S2：数据预处理；
载波芯片对所属台区日均负荷变化进行标准化处理，再通过预处理生成日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型；并将模型发送到输出处理模块；
S3：比较判断关断对象；
输出处理模块根据日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型与用户日负荷变化曲线比较，确定调控时间与调控对象；
S4：执行反馈；
输出处理模根据在确定的调控时间内关闭调控对象，并将调控结果传输到载波芯片中，载波芯片将调控结果反馈到所属台区的载波集中器。
通过历史负荷数据和温度对比，得到一条预测的温度-负荷变化曲线，通过实际负荷变化和预测温度-负荷变化曲线的对比得到调控对象和调控时间，进而实现对单户的调控。
作为优选，所述步骤S2包括以下步骤：
S21：载波芯片通过电力载波通信接收所属台区日均负荷变化的历史数据，通过K均值聚类算法拟合为一条日均负荷变化曲线；
S22：将拟合后的用户日均负荷变化曲线和总线上的日均负荷变化曲线通过加权平均处理；
S23：将所属台区日均负荷变换标准化处理；
S24：将标准化处理后的台区日均负荷绘制成标准化台区日均负荷变化曲线。
对数据进行均值化处理，保证所有处理的数据都是统一的单位数据，避免因为单位不统一造成的数据不均等，从而影响曲线变化不均匀、无法反应真实的负荷变化情况。
作为优选，所述步骤S2中日期-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S211、载波芯片通过电力载波通信获取过去三年内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；
步骤S212、按照日期对应用户日均负荷变化分别拟合形成不同年份的日期- 负荷变化曲线；
步骤S213、年份从小到大按照0.3、0.3、0.4的比例进行加权叠加，得到日期-负荷变化曲线模型。
对历年同时期的数据进行统计，由于相近年份的天气变化相近，因此对三年内的数据进行加权平均时，与本年相近的年份的数据更具有代表意义，因此权重系数更高，通过统计过去三年内的温度-负荷变化的情况，得到一个数据模型，便于后续得到预测的负荷变化曲线。
作为优选，所述步骤S2中温度-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S221、载波芯片通过电力载波通信获取过去七日内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；
步骤S222、按照温度对应用户日均负荷变化分别拟合形成七日温度-负荷变化曲线；
步骤S223、对七日的温度-负荷变化曲线进行加权平均，加权平均的过程如下：
Figure BDA0003340280350000041
其中，
Figure BDA0003340280350000042
为平均负荷量，α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7为从七日的第一日到第七日的加权系数；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7的和值为1；其中，
α1<α2<α3<α4<α5<α6<α7
步骤S221、加权平均后得到的温度-负荷变化曲线即为温度-负荷变化曲线模型。
由于温度的变化不是突然的，而是一个缓和连续的过程，因此对过去七日内的数据进行一个统计比对，并对每一天的负荷变化增加权重系数，越接近本日时的权重系数越高。
作为优选，所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31、在晨间采集当日最高温度数据和用户当日日均负荷变化；
步骤S32、计算机根据温度-负荷变化曲线模型与日期-负荷变化曲线模型对比，通过蚁群算法迭代出的用户当日预测日均负荷变化曲线；
步骤S33、取峰值点前后负荷为80％峰值负荷的点，其间对应的时间段为可调时间段；在可调时间段内；当用户当日实际使用负荷量超出当日预测日均负荷量时，将用户选定为调控对象。
峰值内的负荷量最大，且在同区域内，用户的峰值用电量相近，因此通过预测曲线的变化可以确定负荷使用的高峰期，确定最佳的调控时间，也可以根据预测的峰值数据进行提前的负荷储存，保证高峰期用电量。
作为优选，调整时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于用户当日预测日均负荷变化曲线的负荷的时间段选取为第一调控时间t1；在可调时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于等于标准化日均负荷曲线85％峰值负荷的时间段为第二调控时间t2；
计算调控时间t：
t＝t1+t2-t0
其中，t0为第一调控时间t1和第二调控时间t2的重合时间。
通过将两个高峰时间重叠得到最终的调控时间，在该调控时间内数据接近峰值，及时对超出预测曲线的用户调控能够有效缓解用电高峰。
作为优选，所述的步骤S4包括以下步骤：
S41：输出处理模块根据选取的调控时间和调控对象，在相应的调控时间内关闭对应的调控对象；
S42：输出处理模块将调控结果传输到载波芯片，调控结果包括执行模块是否执行调控命令、调控对象和调控时间；若执行模块为执行调控命令，则进行告警检修；
S43：载波芯片通过电力载波通信将调控结果反馈到所属台区的载波集中器中，载波集中器更新负荷数据。
在确定了调控对象和调控的时间后，及时调整被调整对象的用电情况，例如对入户电压等进行调整从而达到降低用电负荷的目的，并且及时对调整情况进行反馈，通过反馈结果判断是否需要进行二次调整，避免多次调整造成的浪费。
一种基于电力载波的负荷资源调控系统，包括，
载波芯片，接收台区电力传输线路中设置的载波集中器发送的载波信号，并向输出处理模块发送载波控制信号；
负荷采集模块，实时采集各入户的电力传输线路支线或电力传输线路总线上的负荷数据，将采集到的负荷数据发送给输出处理模块；
输出处理模块，根据接收到的载波控制信号控制与负荷数据，通过峰值区域确定调控时间和调控对象，对执行模块发送调控命令；
执行模块，执行调控命令。
通过不同硬件的组合对线路上的负荷数据进行采集分析，从而实现对线路上负载电荷的控制。
本发明的有益效果是：
通过历史负荷数据和温度对比，得到一条预测的温度-负荷变化曲线，通过实际负荷变化和预测温度-负荷变化曲线的对比得到调控对象和调控时间，进而实现对单户的调控。
附图说明
图1为本方法的流程图。
具体实施方式
应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
下面通过实施例，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
一种基于电力载波的负荷资源调控系统，包括，
载波芯片，接收台区电力传输线路中设置的载波集中器发送的载波信号，并向输出处理模块发送载波控制信号；载波芯片往往是安装在断路器上的一个部分，能够实时采集线路上的数据，实时将数据传送到其他模块，保证负荷的及时调整和反馈处理；
负荷采集模块，实时采集各入户的电力传输线路支线或电力传输线路总线上的负荷数据，将采集到的负荷数据发送给输出处理模块；对每户的负荷数据进行采集和收集，保证采集每户的负荷数据，方便对每户的数据进行分析比对；
输出处理模块，根据接收到的载波控制信号控制与负荷数据，通过峰值区域确定调控时间和调控对象，对执行模块发送调控命令；所述调控时间和调控对象需要根据提前设置的负荷预测模型和实际的负荷数据比较后得到；
执行模块，执行调控命令，同时把执行情况反馈到前述系统当中，进行二次采集判断，保证每户的调控效果。
一种基于电力载波的负荷资源调控方法，调控步骤如下：
S1：数据采集；
载波芯片获取所属台区日均负荷变化的历史数据以及电力调控命令；得到数据包括商户用电、工厂用电，因此后续需要对数据进行二次处理；输出处理模块实时接收线路上的负荷数据；
S2：数据预处理；
载波芯片对所属台区日均负荷变化进行标准化处理，将不同区域、不用用途的负荷量通过一定的加权变化变成统一单位；再通过预处理生成日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型；并将模型发送到输出处理模块；
S3：比较判断关断对象；
输出处理模块根据日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型与用户日负荷变化曲线比较，根据峰值数据确定调控时间与调控对象；
S4：执行反馈；
输出处理模根据在确定的调控时间内关闭调控对象，并将调控结果传输到载波芯片中，载波芯片将调控结果反馈到所属台区的载波集中器。
其中步骤s2对数据处理步骤需要按照如下步骤进行：
S21：载波芯片通过电力载波通信接收所属台区日均负荷变化的历史数据，通过多次递归迭代拟合为一条日均负荷变化曲线；该数据为单位不同下的负荷变化线；
S22：将拟合后的用户日均负荷变化曲线和总线上的日均负荷变化曲线通过加权平均处理；不同的权重来使不同的数据在同样的坐标轴下划出的曲线可以进行拟合比较，方便后续对曲线进行拟合对比；
S23：将所属台区日均负荷变换标准化处理；
S24：将标准化处理后的台区日均负荷绘制成标准化台区日均负荷变化曲线。
所述步骤S2中日期-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S211、载波芯片通过电力载波通信获取过去三年内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；由于相邻年份间在一般情况下，相同月份和日期的温度变化是相近的，因此选择最近的历史三年的数据作为参考标准；
步骤S212、按照日期对应用户日均负荷变化分别拟合形成不同年份的日期- 负荷变化曲线；
步骤S213、由于最接近当前年份的温度数据往往与当前年份的温度变化是相近的，因此在进行权重变化时，最近的年份应该权重最大，同时年份是逐渐递增的，因此比重需要按照0.3、0.3、0.4的比例进行加权叠加，得到日期-负荷变化曲线模型，而由于权重相加为1，因此也不会改变原曲线的单位。
所述步骤S2中温度-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S221、载波芯片通过电力载波通信获取过去七日内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；由于温度变化是一个连续的过程，不会出现数据突变，因此七日内温度数据往往比不同年份同日期的数据更有参考价值；
步骤S222、按照温度对应用户日均负荷变化分别拟合形成七日温度-负荷变化曲线；
步骤S223、对七日的温度-负荷变化曲线进行加权平均，加权平均的过程如下：
Figure BDA0003340280350000091
其中，
Figure BDA0003340280350000092
为平均负荷量，α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7为从七日的第一日到第七日的加权系数；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7的和值为1；其中，
α1<α2<α3<α4<α5<α6<α7
因为温度的变化是个连续的曲线，所以越来越接近当日时，温度的数据的参考价值越大，同时为了不改变负荷数据的权重单位，保证该数据能够和标准化日负荷曲线进行叠加、比对，因此权重相加数据应为1。
步骤S221、加权平均后得到的温度-负荷变化曲线即为温度-负荷变化曲线模型。
步骤S3：比较判断关断对象的执行步骤如下：
步骤S31、在晨间采集当日最高温度数据和用户当日日均负荷变化；
步骤S32、计算机根据温度-负荷变化曲线模型与日期-负荷变化曲线模型对比，通过蚁群算法迭代出的用户当日预测日均负荷变化曲线；
步骤S33、取峰值点前后负荷为80％峰值负荷的点，其间对应的时间段为可调时间段；调时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于用户当日预测日均负荷变化曲线的负荷的时间段选取为第一调控时间t1；在可调时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于等于用户当日预测日均负荷变化曲线85％峰值负荷的时间段为第二调控时间t2；
计算调控时间t：
t＝t1+t2-t0
其中，t0为第一调控时间t1和第二调控时间t2的重合时间；
在可调时间段内；当用户当日实际使用负荷量超出当日预测日均负荷量时，将用户选定为调控对象。
所述的步骤S4包括以下步骤：
S41：输出处理模块根据选取的调控时间和调控对象，在相应的调控时间内关闭对应的调控对象；
S42：输出处理模块将调控结果传输到载波芯片，调控结果包括执行模块是否执行调控命令、调控对象和调控时间；若执行模块为执行调控命令，则进行告警检修；
S43：载波芯片通过电力载波通信将调控结果反馈到所属台区的载波集中器中，载波集中器更新负荷数据。
在确定了调控对象和调控的时间后，及时调整被调整对象的用电情况，例如对入户电压等进行调整从而达到降低用电负荷的目的，并且及时对调整情况进行反馈，通过反馈结果判断是否需要进行二次调整，避免多次调整造成的浪费。

Claims (8)

1.一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于，所述负荷资源调控步骤如下：
S1：数据采集；
载波芯片获取所属台区日均负荷变化的历史数据以及电力调控命令；输出处理模块实时接收线路上的负荷数据；
S2：数据预处理；
载波芯片对所属台区日均负荷变化进行标准化处理，再通过预处理生成日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型；并将模型发送到输出处理模块；
S3：比较判断关断对象；
输出处理模块根据日期-负荷变化曲线模型和温度-负荷变化曲线模型与用户日负荷变化曲线比较，确定调控时间与调控对象；
S4：执行反馈；
输出处理模根据在确定的调控时间内关闭调控对象，并将调控结果传输到载波芯片中，载波芯片将调控结果反馈到所属台区的载波集中器。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S21：载波芯片通过电力载波通信接收所属台区日均负荷变化的历史数据，通过多次递归迭代拟合为一条日均负荷变化曲线；
S22：将拟合后的用户日均负荷变化曲线和总线上的日均负荷变化曲线通过加权平均处理；
S23：将所属台区日均负荷变换标准化处理；
S24：将标准化处理后的台区日均负荷绘制成标准化台区日均负荷变化曲线。
3.根据权利要求1所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于：所述步骤S2中日期-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S211、载波芯片通过电力载波通信获取过去三年内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；
步骤S212、按照日期对应用户日均负荷变化分别拟合形成不同年份的日期-负荷变化曲线；
步骤S213、年份从小到大按照0.3、0.3、0.4的比例进行加权叠加，得到日期-负荷变化曲线模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于：所述步骤S2中温度-负荷变化曲线模型按照如下步骤获得：
步骤S221、载波芯片通过电力载波通信获取过去七日内所属台区标准化日均负荷变化的历史数据；
步骤S222、按照温度对应用户日均负荷变化分别拟合形成七日温度-负荷变化曲线；
步骤S223、对七日的温度-负荷变化曲线进行加权平均，加权平均的过程如下：
Figure FDA0003340280340000021
其中，
Figure FDA0003340280340000031
为平均负荷量，α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7为从七日的第一日到第七日的加权系数；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7的和值为1；其中，
α1<α2<α3<α4<α5<α6<α7
步骤S221、加权平均后得到的温度-负荷变化曲线即为温度-负荷变化曲线模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下步骤：
步骤S31、在晨间采集当日最高温度数据和用户当日日均负荷变化；
步骤S32、计算机根据温度-负荷变化曲线模型与日期-负荷变化曲线模型对比，通过蚁群算法迭代出的用户当日预测日均负荷变化曲线；
步骤S33、取峰值点前后负荷为80％峰值负荷的点，其间对应的时间段为可调时间段；在可调时间段内；当用户当日实际使用负荷量超出当日预测日均负荷量时，将用户选定为调控对象。
6.根据权利要求5所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于：调时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于用户当日预测日均负荷变化曲线的负荷的时间段选取为第一调控时间t1；在可调时间段内，用户日负荷变化曲线的负荷大于等于用户当日预测日均负荷变化曲线85％峰值负荷的时间段为第二调控时间t2；
计算调控时间t：
t＝t1+t2-t0
其中，t0为第一调控时间t1和第二调控时间t2的重合时间。
7.根据权利要求1所述的一种基于电力载波的负荷资源调控方法，其特征在于，所述的步骤S4包括以下步骤：
S41：输出处理模块根据选取的调控时间和调控对象，在相应的调控时间内关闭对应的调控对象；
S42：输出处理模块将调控结果传输到载波芯片，调控结果包括执行模块是否执行调控命令、调控对象和调控时间；若执行模块为执行调控命令，则进行告警检修；
S43：载波芯片通过电力载波通信将调控结果反馈到所属台区的载波集中器中，载波集中器更新负荷数据。
8.一种基于电力载波的负荷资源调控系统，其特征在于：包括，
载波芯片，接收台区电力传输线路中设置的载波集中器发送的载波信号，并向输出处理模块发送载波控制信号；
负荷采集模块，实时采集各入户的电力传输线路支线或电力传输线路总线上的负荷数据，将采集到的负荷数据发送给输出处理模块；
输出处理模块，根据接收到的载波控制信号控制与负荷数据，通过峰值区域确定调控时间和调控对象，对执行模块发送调控命令；
执行模块，执行调控命令。
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