CN115829268A - 面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质。该方法包括：获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件；若符合，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据；根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷；根据实际负荷数据和原始基线负荷，确定调整因子；基于调整因子对原始基线负荷进行调整，得到基线负荷；获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据基线负荷和实际负荷的差值确定负荷削减量；根据负荷削减量确定需求响应评估结果。本申请能够有效提高需求响应评估的准确度和精细化程度。

Description

面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质

技术领域

本申请涉及电力技术领域，尤其涉及一种面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质。

背景技术

随着电力系统市场化进程的推进，需求响应技术逐渐在电力系统中得到广泛的应用。需求响应是指用户根据电力公司发布的电价信号或经济激励机制，主动调整其用电行为，达到缓解电力供应紧张的一种用电行为。根据需求响应实施方式的不同，需求响应可分为价格型需求响应与激励型需求响应。

激励型需求响应通过支付参与补偿金来聚集大量用户参与从而获取较大规模整体容量，然后在电力市场中出售这些容量获利。参与补偿金是激励型需求响应实施者向参与者支付的补偿，等于负荷削减量与其补偿单价的乘积。负荷削减量等于“如果用户不参与需求响应本应消耗的负荷与参与需求响应后实际消耗的负荷两者之差”，其中后者是实际负荷，前者是基线负荷(即用户如果不执行需求响应事件本应消耗的负荷)。为了准确计算负荷削减量，需要对用户基线负荷进行估计。

中国国内基线制定相关标准有《GB/T 37016-2018电力用户需求响应节约电力测量与验证技术要求》，提供了日期匹配法与回归分析法两种基线计算方法，由于国标的通用性诉求，针对居民的基线负荷的数据特色进行个性化设计开展不足，导致基线负荷计算误差较大，负荷削减量准确率较低，降低了需求响应评估结果的准确度。

发明内容

本申请实施例提供了一种面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质，以解决需求响应评估结果的准确度较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种面向居民的需求响应评估方法，包括：

在一种可能的实现方式中，获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件；若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据；

根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷；

根据所述实际负荷数据和所述原始基线负荷，确定调整因子；

基于所述调整因子对所述原始基线负荷进行调整，得到基线负荷；

获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据所述基线负荷和所述实际负荷的差值确定负荷削减量；根据所述负荷削减量确定需求响应评估结果。

在一种可能的实现方式中，所述获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，包括：

从家电智能控制装置获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，或从电力用户用电信息采集系统获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

在一种可能的实现方式中，所述历史负荷数据根据需求响应事件发生的时段为工作日和需求响应事件发生的时段为非工作日分别进行选取；

若需求响应事件发生的时段为工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的N个工作日的负荷数据作为历史负荷数据；

若需求响应事件发生的时段为非工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的M个非工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷，包括：

获取各个需求响应事件发生后各个时刻对应的历史负荷数据，剔除每个时刻的历史负荷数据中的极值后，将每个时刻剔除极值后的历史负荷数据的平均值确定为每个时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，所述调整因子的确定方法为：

其中，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L_r(i-1)为i-1时刻的实际负荷数据，L_r(i-2)为i-2时刻的实际负荷数据，L_b(i-1)为i-1时刻的原始基线负荷，L_b(i-2)为i-2时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，所述获取居民用电的动作数据之前，还包括：

若所述家电智能控制装置仅能获取所述动作数据，则确定所述历史负荷数据和所述实际负荷数据从所述电力用户用电信息采集系统获取；若所述家电智能控制装置仅能获取所述历史负荷数据和所述实际负荷数据，则确定该居民用电的动作数据符合预设的需求响应事件的发生条件。

第二方面，本申请实施例提供了一种面向居民的需求响应评估装置，包括：

数据获取模块，用于获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件；若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据；

原始基线负荷确定模块，用于根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷；

调整因子确定模块，用于根据所述实际负荷数据和所述原始基线负荷，确定调整因子；

基线负荷确定模块，用于基于所述调整因子对所述原始基线负荷进行调整，得到基线负荷；

输出模块，用于获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据所述基线负荷和所述实际负荷的差值确定负荷削减量；根据所述负荷削减量确定需求响应评估结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。

本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估方法及装置、终端、存储介质的有益效果在于：

在本申请实施例中，依据居民用电的动作数据判断该居民是否进行需求响应事件，对符合预设的需求响应事件的发生条件的居民进行需求响应评估，通过定性分析确定了目标居民，相对于现有技术中对所有居民都进行评估，本申请可以有效降低运算量，提高需求响应评估效率。通过调整因子对原始基线负荷进行调整，能够使得到的基线负荷更符合当天的负荷情况。通过基线负荷和实际负荷的差值也就是负荷削减量进行需求响应评估，通过定量分析实现了将需求响应度转化为负荷削减量的有益效果。通过定性分析和定量分析相结合的方法对需求响应进行评估，能够有效提高了需求响应评估的准确度和精细化程度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估装置的结构示意图；

图3是本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估终端的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。

对需求响应效果评估是指导需求响应奖励发放的关键，关系到居民的实际利益，因此居民参与需求响应后，如何对参与效果进行有效评估是一大技术问题。

针对上述问题，请一参照图1所示，图1为本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：

S101：获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件。若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

在本实施例中，居民用电的动作数据包括：提取居民一段时间内各类家电使用频率、用电时长、调节状态等在内的数据，居民用电的动作数据反映了居民的用电特征。获取动作数据的时间可以根据实际需要进行确定的，比如，可以是一年的动作数据，也可以是半年的动作数据，还可以是一个月的动作数据等，本申请对此不作限定。获取待评估的居民用电的动作数据，具体通过家电智能控制装置或者通过聚合平台获取，家电智能控制装置、聚合平台将居民用电的动作数据上传至需求响应系统，需求响应系统汇集居民及家电设备的相关数据，可实现需求响应任务下发，是需求响应的指挥中枢。需求响应系统对居民用电的动作数据进行分析，判断该居民是否执行了需求响应，若该居民执行了需求响应，则根据发生需求响应事件的时段，获取需求响应事件发生前该居民的历史负荷数据和实际负荷数据。聚合平台用于汇集家电设备信息、居民信息，可以接受需求响应系统的任务，并传递给居民。通过定性分析确定了目标居民，相对于现有技术中对所有居民都进行评估，本申请可以有效降低运算量，提高需求响应评估效率。

S102：根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷。

在本实施例中，历史负荷数据和实际负荷数据(即负荷数据)可以通过各个目标居民的家电智能控制装置或者已有的电力用户用电信息采集系统进行采集。家电智能控制装置安装在某一家电上，可以对该家电的负荷数据进行采集。

S103：根据实际负荷数据和原始基线负荷，确定调整因子。

在本实施例中，调整因子为需求响应事件发生时刻之前第一时刻的实际负荷数据和第二时刻的实际负荷数据之和，与需求响应事件发生时刻之前第一时刻的原始基线负荷和第二时刻的原始基线负荷之和的比值，其中需求响应事件发生时刻与第一时刻，第一时刻与第二时刻的时间间隔相等，且根据实际需要确定。根据历史负荷数据得到的原始基线负荷和实际负荷数据可以得到调整因子，在计算调整因子的过程中结合了历史负荷数据和实际负荷数据，使调整因子具有更好的应用效果。

S104：基于调整因子对原始基线负荷进行调整，得到基线负荷。

在本实施例中，通过调整因子对原始基线负荷进行调整，能够使得到的基线负荷更符合当天的负荷情况，提高了基线负荷计算的准确度。此外需要说明的是通过聚合平台参与需求响应的居民，其负荷数据为电力用户用电信息采集系统的居民的负荷数据，因此基线负荷为该居民的基线负荷。通过家电智能控制装置参加需求响应的居民，其负荷数据为所控家电本身的负荷数据，则基线负荷为该家电的基线负荷。

S105：获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据基线负荷和实际负荷的差值确定负荷削减量。根据负荷削减量确定需求响应评估结果。

在本实施例中，在计算负荷削减量的过程中充分考虑到各个目标居民之间的数据特色，因此根据各个目标居民的基线负荷和实际负荷的差值计算得到各个目标居民对应的负荷削减量。通过定量分析实现了将需求响应评估转化为对负荷削减量的大小进行量化评估的有益效果。

在本申请实施例中，依据居民用电的动作数据判断该居民是否进行需求响应事件，对符合预设的需求响应事件的发生条件的居民进行需求响应评估，通过定性分析确定了目标居民，相对于现有技术中对所有居民都进行评估，本申请可以有效降低运算量，提高需求响应评估效率。通过调整因子对原始基线负荷进行调整，能够使得到的基线负荷更符合当天的负荷情况。通过基线负荷和实际负荷的差值也就是负荷削减量进行需求响应评估，通过定量分析实现了将需求响应度转化为负荷削减量的有益效果。通过定性分析和定量分析相结合的方法对需求响应进行评估，能够有效提高了需求响应评估的准确度和精细化程度。

在一种可能的实现方式中，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，包括：

从家电智能控制装置获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，或从电力用户用电信息采集系统获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

在本实施例中，电力用户用电信息采集系统是对电力居民的用电信息进行采集、处理和实时监控的系统，实现用电信息的自动采集、计量异常监测、电能质量监测、用电分析和管理、相关信息发布、分布式能源监控、智能用电设备的信息交互等功能。

在一种可能的实现方式中，历史负荷数据根据需求响应事件发生的时段为工作日和需求响应事件发生的时段为非工作日分别进行选取。

若需求响应事件发生的时段为工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的N个工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

若需求响应事件发生的时段为非工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的M个非工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

在本实施例中，N和M为预设值，根据实际需要确定，例如N为5，M为5。工作日：选取需求响应事件发生前5个工作日，遇周休日、节假日、响应日(需求响应事件发生日)等特殊情况，依次往前顺延直至取够5个工作日，在需求响应实施的时间范围内，选取5个工作日的负荷数据作为历史负荷数据。非工作日：选取需求响应事件发生前5个非工作日，遇工作日、响应日等特殊情况，依次往前顺延直至取够5个非工作日，在需求响应实施的时间范围内，选取5个非工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

在一种可能的实现方式中，根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷，包括：

获取各个需求响应事件发生后各个时刻对应的历史负荷数据，剔除每个时刻的历史负荷数据中的极值后，将每个时刻剔除极值后的历史负荷数据的平均值确定为每个时刻的原始基线负荷。

在本实施例中，例如选取与需求响应事件发生的时段最近的5个工作日的负荷数据作为历史负荷数据。在需求响应实施的时间范围内，获取5个工作日中A时刻对应的历史负荷数据，剔除A时刻的历史负荷数据中的最大值与最小值，剩余3个历史负荷数据求平均值，将平均值记为A时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，调整因子的确定方法为：

其中，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L_r(i-1)为i-1时刻的实际负荷数据，L_r(i-2)为i-2时刻的实际负荷数据，L_b(i-1)为i-1时刻的原始基线负荷，L_b(i-2)为i-2时刻的原始基线负荷。

在本实施例中，调整后的基线负荷等于调整因子乘以计算的原始基线负荷。通过调整因子对原始基线负荷进行调整，能够使得到的基线负荷更符合当天的负荷情况，能够有效提高基线负荷计算的准确度。

在一种可能的实现方式中，获取居民用电的动作数据之前，还包括：

若家电智能控制装置仅能获取动作数据，则确定历史负荷数据和实际负荷数据从电力用户用电信息采集系统获取。若家电智能控制装置仅能获取历史负荷数据和实际负荷数据，则确定该居民用电的动作数据符合预设的需求响应事件的发生条件。

在本实施例中，家电智能控制装置可以获取动作数据、历史负荷数据和实际负荷数据。电力用户用电信息采集系统可以历史负荷数据和实际负荷数据。聚合平台可以获取动作数据。若家电智能控制装置仅能获取动作数据，不能获取历史负荷数据和实际负荷数据时，则确定历史负荷数据和实际负荷数据从电力用户用电信息采集系统获取。若家电智能控制装置仅能获取历史负荷数据和实际负荷数据，不能获取动作数据时，则确定该居民用电的动作数据符合预设的需求响应事件的发生条件，不需要进行定性分析，直接进行定量分析，得到负荷削减量根据负荷削减量进行需求响应评估。

在本申请实施例中，利用动作数据进行初步定性评估。聚合平台、家电控制装置将居民用电的动作数据上传至需求响应系统，需求响应系统对居民用电的动作数据进行分析与评估，筛选出定性评估合格的居民作为目标居民。进一步利用负荷数据进行定量评估。对筛选出的目标居民，利用负荷数据计算该目标居民的基线负荷，利用计算的基线负荷与实际负荷数据进行对比可得到负荷削减量，通过负荷削减量的大小进行量化评估。

在本申请实施例中，本发明提出的评估方法是依托需求响应系统实现的，利用汇集的动作数据、负荷数据实现融合评估。聚合平台、家电智能控制装置是居民参与需求响应的渠道，上与需求响应系统交互，下与居民家电实现交互，居民家电的数据信息通过聚合平台或家电智能控制装置上传至需求响应系统。通过聚合平台参与需求响应的居民，其负荷数据为电力用户用电信息采集系统的居民的负荷数据，因此基线负荷为该居民的基线负荷。通过家电智能控制装置参加需求响应的居民，若其负荷数据为所控家电本身的负荷数据，则基线负荷为该家电的基线负荷。家电是居民参与需求响应期间需要被调节和控制的对象。本发明可精细化评估居民参与需求响应的效果，从负荷压降量或者电量角度进行需求响应的评估，有利于制定合理化的奖励机制，精确指导奖励发放工作，避免按执行次数发放导致居民参与积极性不高的弊端，实现多压降多获益的良性局面。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

以下为本申请的装置实施例，对于其中未详尽描述的细节，可以参考上述对应的方法实施例。

图2示出了本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分，详述如下：

如图2所示，面向居民的需求响应评估装置20包括：

数据获取模块21，用于获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件。若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

原始基线负荷确定模块22，用于根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷。

调整因子确定模块23，用于根据实际负荷数据和原始基线负荷，确定调整因子。

基线负荷确定模块24，用于基于调整因子对原始基线负荷进行调整，得到基线负荷。

输出模块25，用于获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据基线负荷和实际负荷的差值确定负荷削减量。根据负荷削减量确定需求响应评估结果。

在一种可能的实现方式中，原始基线负荷确定模块22，具体用于获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，包括：

从家电智能控制装置获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，或从电力用户用电信息采集系统获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

在一种可能的实现方式中，原始基线负荷确定模块22，具体用于根据需求响应事件发生的时段为工作日和需求响应事件发生的时段为非工作日对历史负荷数据分别进行选取。

历史负荷数据根据需求响应事件发生的时段为工作日和需求响应事件发生的时段为非工作日分别进行选取。

若需求响应事件发生的时段为工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的N个工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

若需求响应事件发生的时段为非工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的M个非工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

在一种可能的实现方式中，原始基线负荷确定模块22，具体用于根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷。

根据历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷，包括：

获取各个需求响应事件发生后各个时刻对应的历史负荷数据，剔除每个时刻的历史负荷数据中的极值后，将每个时刻剔除极值后的历史负荷数据的平均值确定为每个时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，调整因子确定模块23，具体用于确定调整因子。

调整因子的确定方法为：

其中，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L_r(i-1)为i-1时刻的实际负荷数据，L_r(i-2)为i-2时刻的实际负荷数据，L_b(i-1)为i-1时刻的原始基线负荷，L_b(i-2)为i-2时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，基线负荷确定模块23，具体用于确定基线负荷。

基线负荷的确定方法为：

L'_b(j)＝f(i)×L_b(j)(2)

其中，j≥i，j为需求响应事件发生的时段中的某一时刻，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L'_b(j)为j时刻的基线负荷，L_b(j)为j时刻的原始基线负荷。

在一种可能的实现方式中，获取居民用电的动作数据之前，还包括：

若家电智能控制装置仅能获取动作数据，则确定历史负荷数据和实际负荷数据从电力用户用电信息采集系统获取；若家电智能控制装置仅能获取历史负荷数据和实际负荷数据，则确定该居民用电的动作数据符合预设的需求响应事件的发生条件。

图3是本申请实施例提供的面向居民的需求响应评估终端的示意图。如图3所示，该实施例的终端300包括：处理器301、存储器302以及存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序303。处理器301执行计算机程序303时实现上述各个面向居民的需求响应评估方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，处理器301执行计算机程序303时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图2所示模块21至25的功能。

示例性的，计算机程序303可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器302中，并由处理器301执行，以完成本申请。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序303在终端300中的执行过程。例如，计算机程序303可以被分割成图2所示的模块21至25。

终端300可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端300可包括，但不仅限于，处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端300的示例，并不构成对终端300的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如终端还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器302可以是终端300的内部存储单元，例如终端300的硬盘或内存。存储器302也可以是终端300的外部存储设备，例如终端300上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器302还可以既包括终端300的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器302用于存储计算机程序以及终端所需的其他程序和数据。存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个面向居民的需求响应评估方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向居民的需求响应评估方法，其特征在于，包括：

获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件；若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据；

根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷；

根据所述实际负荷数据和所述原始基线负荷，确定调整因子；

基于所述调整因子对所述原始基线负荷进行调整，得到基线负荷；

获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据所述基线负荷和所述实际负荷的差值确定负荷削减量；根据所述负荷削减量确定需求响应评估结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，包括：

从家电智能控制装置获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据，或从电力用户用电信息采集系统获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史负荷数据根据需求响应事件发生的时段为工作日和需求响应事件发生的时段为非工作日分别进行选取；

若需求响应事件发生的时段为工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的N个工作日的负荷数据作为历史负荷数据；

若需求响应事件发生的时段为非工作日时，则选取与需求响应事件发生的时段最近的M个非工作日的负荷数据作为历史负荷数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷，包括：

获取各个需求响应事件发生后各个时刻对应的历史负荷数据，剔除每个时刻的历史负荷数据中的极值后，将每个时刻剔除极值后的历史负荷数据的平均值确定为每个时刻的原始基线负荷。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调整因子的确定方法为：

其中，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L_r(i-1)为i-1时刻的实际负荷数据，L_r(i-2)为i-2时刻的实际负荷数据，L_b(i-1)为i-1时刻的原始基线负荷，L_b(i-2)为i-2时刻的原始基线负荷。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基线负荷的确定方法为：

L'_b(j)＝f(i)×L_b(j)(2)

其中，j≥i，j为需求响应事件发生的时段中的某一时刻，i为需求响应事件开始发生的时刻，f(i)为i时刻响应时的调整因子，L'_b(j)为j时刻的基线负荷，L_b(j)为j时刻的原始基线负荷。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取居民用电的动作数据之前，还包括：

若所述家电智能控制装置仅能获取所述动作数据，则确定所述历史负荷数据和所述实际负荷数据从所述电力用户用电信息采集系统获取；若所述家电智能控制装置仅能获取所述历史负荷数据和所述实际负荷数据，则确定该居民用电的动作数据符合预设的需求响应事件的发生条件。

8.一种面向居民的需求响应评估装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取居民用电的动作数据，判断该居民用电的动作数据是否符合预设的需求响应事件的发生条件；若符合预设的需求响应事件的发生条件，则确定该居民为目标居民，并且根据需求响应事件发生的时段，获取需求响应事件发生前目标居民的历史负荷数据和实际负荷数据；

原始基线负荷确定模块，用于根据所述历史负荷数据的平均值确定原始基线负荷；

调整因子确定模块，用于根据所述实际负荷数据和所述原始基线负荷，确定调整因子；

基线负荷确定模块，用于基于所述调整因子对所述原始基线负荷进行调整，得到基线负荷；

输出模块，用于获取需求响应事件发生后目标居民的实际负荷，根据所述基线负荷和所述实际负荷的差值确定负荷削减量；根据所述负荷削减量确定需求响应评估结果。

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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