CN105160149A - 一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，包括：确定需求响应调度评估时间；以模拟调峰机组为目标，从时间维度、容量维度和对象维度来构建三个层次的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系：第一层为总体性指标；第二层为概括性指标；第三层为具体性指标；以理想调峰曲线为评估目标，建立模拟调峰机组的需求响应调度评估体系；采用属性区间识别理论的评估方法对指标体系进行分析，进行调度评估计算。采用本发明方法构建的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系，具备全面性、独立性、易度量性、灵活性和实用性，有助于电网调度更直观地了解需求响应调度结果及用户响应状态，为实施需求响应和结算提供科学准确的依据。

Description

一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法

技术领域

本发明涉及一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，属于电力***技术领域。

背景技术

在电力供需矛盾、传统调峰机组的成本、环境及资源限制的双重影响下，负荷调度正在成为电网调度的新元素。同常规发电资源相比，需求响应资源参与电网运行控制有一定优势，比如在条件允许的情况下，需求响应资源能够迅速响应调度和控制指令，聚合后需求响应资源容量可调弹性较大；同时，由于需求响应资源分布较为分散，可从网络和地理层面进行优化聚合，从而有利于紧急情况下制定精准控制方案。从广义上说，需求侧可互动的资源很多，如各类照明、空调、电动机等负荷，各类蓄冷、蓄热、蓄电等储能设备，以及分布式电源、电动汽车等能源替换设备等。需求响应调度主要目标为削峰填谷，促使需求侧资源配合电网运行，因此我们可将需求响应用户资源整合成一台台“模拟调峰机组”，通过先进信息通信技术和软件***，实现可控负荷、电动汽车、分布式电源等需求响应资源的聚合和协调优化，以作为一个特殊机组参与电力市场和电网运行的电源协调管理***。

需求响应资源具有不确定性强、资源分散、单体虚拟发电容量小、再调节能力较弱等特点，聚合后，在调度时间内，可能存在用户突然退出需求响应，或者未参与需求响应，或参与程度未达到预先要求等，这些都可能造成调度容量出现波动，影响模拟调峰机组置信水平，给调峰调度带来一定压力。因此，在理想调度中，需求响应资源不可以多估，也不可以少估，多估将导致更多的传统备用机组参与调度，从而增加调度成本；少估则未能充分利用需求响应资源，难以实现需求响应资源化的初衷。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，有助于电网调度更直观地了解需求响应调度及用户响应状态，为实施需求响应和结算提供科学准确的依据。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，包括如下步骤：

步骤一：确定需求响应调度评估时间，即理想调峰总时间；

步骤二：以模拟调峰机组为目标，从时间维度、容量维度和对象维度来构建三个层次的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系：第一层为总体性指标，用于直接说明需求响应调度水平；第二层为概括性指标，用于从不同角度全面且***性评价需求响应调度水平；第三层为具体性指标，用于衡量需求响应调度在某一特定指标方面的履约度；

步骤三：以理想调峰曲线为评估目标，建立模拟调峰机组的需求响应调度评估体系；

步骤四：采用属性区间识别理论的评估方法对指标体系进行分析，进行调度评估计算。

步骤一所述确定需求响应调度评估时间的具体步骤如下：

设响应时间为2小时，令5min为1个时段，设1Δt＝5min，响应起始时刻T_s、响应结束时刻T_f，即响应调度评估时间T_f-T_s＝24Δt；

设则第1个响应时段为第2个响应时段为依次类推，第24个响应时段为

步骤二中所述概括性指标包括：启动指标、时间指标、容量指标和用户指标；

所述具体性指标包括：启动指标中的：模拟调峰机组爬坡率和模拟调峰机组启动偏差率；时间指标中的：模拟调峰机组持续时间偏差率；容量指标中的：模拟调峰机组最大容量、模拟调峰机组最小容量和模拟调峰机组容量偏差率；用户指标中的：平均模拟调峰启动时间完成率、平均模拟调峰持续时间完成率和平均模拟调峰容量完成率。

步骤三的具体步骤如下：

A.建立模拟调峰机组爬坡率计算模型

模拟调峰机组爬坡率是表征需求响应资源单位时间内增加或减少的出力，则：

式中，p为模拟调峰机组爬坡率，DR_c为理想调峰容量，a为倍率且a∈(0,1]，DR_c·a为电网公司允许调度范围下限值，T_s为模拟调峰机组启动时间，即首次达到调度范围下限的持续时间；

B.建立模拟调峰机组启动偏差率计算模型

模拟调峰机组启动偏差率R_first用于衡量较于理想调峰，模拟调峰机组启动时间的快慢，则：

式中，DR_t为理想需求响应调度持续时间；

C.建立模拟调峰机组持续时间偏差率计算模型

模拟调峰机组持续时间偏差率R_total用于衡量较于理想调峰，模拟调峰机组持续时间的范围比例，则：

D.建立模拟调峰机组最大容量计算模型

模拟调峰机组最大容量R_max,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最大值，则

式中，DR_j为第j时段的模拟调峰容量，N为总时段数，若DR_t＝2h，N＝8；

E.建立模拟调峰机组最小容量计算模型

模拟调峰机组最小容量R_min,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最小值：

式中，DR_j为第j时段的模拟调峰容量，若DR_t＝1h，N＝4；

F.建立模拟调峰机组容量偏差率计算模型

模拟调峰机组容量偏差率R_gap,cap是指模拟调峰机组最大容量R_max,cap和模拟调峰机组最小容量R_min,cap之差与理想调峰容量DR_c的比值：

模拟调峰机组容量偏差率R_gap,cap越小越好；

G.建立平均模拟调峰启动时间完成率计算模型

平均模拟调峰启动时间完成率R'_first是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组启动偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,first)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组启动偏差率，若满足，N(R_i,first)为1，否则N(R_i,first)为0；n为参与需求响应调度的用户总数；

H.建立平均模拟调峰持续时间完成率计算模型

平均模拟调峰持续时间完成率R′_total是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,total)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率，若满足，N(R_i,total)为1，否则N(R_i,total)为0；

I.建立平均模拟调峰容量完成率计算模型

平均模拟调峰容量完成率R′_gap,cap是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组容量偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,gap,cap)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组容量偏差率，若满足，N(R_i,gap,cap)为1，否则N(R_i,gap,cap)为0。

步骤四种所述调度评估计算包括如下步骤：

a)评估指标的标准化

设[x_min,x_max]为第k个评估指标值的变化区间，即x_min为该指标可能得到的最小值，x_max为该指标可能得到的最大值，采用下列各式将评估指标值标准化为[0,1]之间的无量纲值，

当评估指标为正指标，即“越大越好”时，采用下式：

当评估指标为负指标，即“越小越好”时，采用下式：

当评估指标为中间型，即“适中为宜”时，设[U₁,U₂]为该指标值的最佳区间，采用下式：

b)建立评估指标的分类标准阵

C_K是属性测度空间的一个有序分割类，相应的每个评估指标也可以按照C_K进行分割，形成描述m个评估指标优劣程度的分类标准阵，如下所示：

式中，m为评估指标个数，K为评语集个数；a_jk满足a_j1≤a_j2≤…≤a_mK；I₁、I₂、…、I_m表示实施需求响应后某区域样本x_i的m个评估指标的值；

c)单项指标属性测度

计算第i个样本x_i的第j个评价指标x_ij具有属性C_K的属性测度μ_ijk＝μ(x_ij∈C_K)；

当x_ij≤a_j1时，取μ_ij1＝1，μ_ij2＝…μ_ijK＝0；

当x_ij≥a_jK时，取μ_ijK＝1，μ_ij1＝…μ_ijK-1＝0；

当a_jl≤x_ij≤a_jl+1时，取μ_ijk＝0，k<l或k>l+1；

其中，a_jl表示分类标准阵中处于第j行第l列的值；

d)权重设置

采用层次分析法对各项评估指标的相对重要性进行评估，并根据各项评估指标的相对重要性设置对应权重；

e)多指标综合属性测度

计算得到第i个样本各指标测量值的属性测度之后，再计算第i个样本x_i(i＝1,2,…,n)具有属性C_K的属性测度μ_ik＝μ(x_i∈C_K)，

其中，n为参与需求响应调度的用户总数，w_j是第j个指标I_j的权重，w_j≥0，且权重反映的是第j个指标I_j的相对重要性，权重的值由步骤d)得到；

f)属性识别

按照置信度准则，对置信度λ，若则认为x_i属于C_k类，置信度λ的取值范围为0.5～0.7；

按照评分准则，计算综合属性测度值根据的大小对x_i进行分类和排序。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：以模拟调峰机组为目标，综合考虑启动性能、调度时间和调度容量等因素，构建模拟调峰机组的需求响应调度评估体系，以理想调峰曲线为评估目标，综合考虑调峰容量裕度，进行模拟调峰机组的调度效果评估，采用本发明方法构建的需求响应调度评估体系进行评估，具备全面性、独立性、易度量性、灵活性和实用性，有助于电网调度更直观的了解需求响应调度及用户响应状态，为实施需求响应和结算提供科学准确的依据。

附图说明

图1是模拟调峰机组的需求响应调度评估体系的结构示意图。

图2是模拟调峰机组的需求响应调度评估内容的曲线图。

图3是某次模拟调峰机组需求响应调度负荷曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，包括如下步骤：

步骤一：确定需求响应调度评估时间，即理想调峰总时间；

设响应时间为2小时，令5min为1个时段，设1Δt＝5min，响应起始时刻T_s、响应结束时刻T_f，即响应调度评估时间T_f-T_s＝24Δt；

设则第1个响应时段为第2个响应时段为依次类推，第24个响应时段为

步骤二：以模拟调峰机组为目标，从时间维度、容量维度和对象维度来构建三个层次的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系：第一层为总体性指标，用于直接说明需求响应调度水平；第二层为概括性指标，用于从不同角度全面且***性评价需求响应调度水平；第三层为具体性指标，用于衡量需求响应调度在某一特定指标方面的履约度。

需求响应调度评估是指评估某需求响应事件下因需求侧资源聚合作用而产生的实际调度与理想调度之间差距，属于后评估范围。需求响应调度评估目标是从电网角度出发，对需求侧资源聚合作用下产生的削减曲线进行统一、全面的评价。本发明将调度时间内的用户削减负荷作为调峰资源，以模拟调峰机组为目标构建调度评估体系，重点评估模拟调峰机组的启动特性、时间特性、容量特性。同时兼顾参与调度的单个用户虚拟资源的在启动特性、容量特性等方面的完成情况。

如图1所示，概括性指标包括：启动指标、时间指标、容量指标和用户指标。

具体性指标包括：

启动指标中的：模拟调峰机组爬坡率和模拟调峰机组启动偏差率；

时间指标中的：模拟调峰机组持续时间偏差率；

容量指标中的：模拟调峰机组最大容量、模拟调峰机组最小容量和模拟调峰机组容量偏差率；

用户指标中的：平均模拟调峰启动时间完成率、平均模拟调峰持续时间完成率和平均模拟调峰容量完成率。

步骤三：以理想调峰曲线为评估目标，建立模拟调峰机组的需求响应调度评估体系，如图2所示，是模拟调峰机组的需求响应调度评估内容的曲线图，具体步骤如下：

A.建立模拟调峰机组爬坡率计算模型

类比于火电机组，模拟调峰机组爬坡率(即模拟调峰机组的升、降负荷能力)是表征需求响应资源单位时间内增加或减少的出力，则：

式中，p为模拟调峰机组爬坡率，DR_c为理想调峰容量，a为倍率且a∈(0,1]，DR_c·a为电网公司允许调度范围下限值，T_s为模拟调峰机组启动时间，即首次达到调度范围下限的持续时间。

B.建立模拟调峰机组启动偏差率计算模型

指标A为绝对值评估，但单一数值并不具备比较性，难以看出模拟调峰机组启动时间与理想调峰时间差距，故提出模拟调峰机组启动偏差率R_first，用于衡量较于理想调峰，模拟调峰机组启动时间的快慢，则：

式中，DR_t为理想需求响应调度持续时间。一般来说，R_first越小越好，若R_first≥0.2时，对么电网调度部门来说，此时响应效果较差。

C.建立模拟调峰机组持续时间偏差率计算模型

实际调峰结束时间DR'_f是指需求响应调度事件中，实际调峰容量末次超过电网公司允许调峰范围下限值DR_c·a的时间点，用于衡量需求响应资源退出电网调度的快慢。理想调峰下，DR'_f＝DR_f，DR_f为DR调峰结束时间，如12:00,14:35等，但单一数值并不具备比较性，需要综合考虑模拟调峰启动时间，故提出模拟调峰持续时间T_l，用于衡量较于理想调峰，实际调峰总时间，则：

T_l＝DR′_f-DR′_s

式中：DR'_f为实际调峰容量首次超过电网公司允许调峰范围下限值DR_c·a的时间。

式(3)为绝对值评估，难以看出模拟调峰持续时间与调峰总时间差距，故提出模拟调峰持续时间偏差率的概念，用于衡量较于理想调峰，模拟调峰总时间的范围比例，则：

一般来说，R_total越大越好，若R_total≤0.8时，对电网调度部门来说，此时响应效果较差。

D.建立模拟调峰机组最大容量计算模型

模拟调峰机组最大容量R_max,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最大值，则

式中，DR_j为第j时段的调峰容量，N为总时段数，若DR_t＝2h，N＝8。在评价时，R_max,cap并非越大越好，考虑到需求响应调度实际，一般理想调度曲线为定值或分段函数，较为固定；若最大调峰容量超过理想调峰容量过多，则会导致实际调峰与理想调峰差距过大，影响电网调度部门调峰效果。

E.建立模拟调峰机组最小容量计算模型

模拟调峰机组最小容量R_min,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最小值：

式中，DR_j为第j时段的调峰容量，若DR_t＝1h，N＝4。以此类推，若最小调峰容量少于理想调峰容量过多，则会导致实际调峰与理想调峰差距过大，同样会影响电网调度部门调峰效果。

F.建立模拟调峰机组容量偏差率计算模型

尽管允许需求响应调度范围有较大裕量，但若在某次调度事件中，需求侧资源调度范围调整过大，将会极大影响需求响应调度效果，对需求响应调度预测也有一定负面影响。

模拟调峰机组容量偏差率R_gap,cap是指模拟调峰机组最大容量R_max,cap和模拟调峰机组最小容量R_min,cap之差与理想调峰容量DR_c的比值：

在实际调度时，若R_gap,cap过大，即调峰容量不稳定，将会造成其它调峰资源的频繁投切。因此，模拟调峰机组容量偏差率越小越好。

G.建立平均模拟调峰启动时间完成率计算模型

平均模拟调峰启动时间完成率R'_first是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组启动时间偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,first)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组启动时间偏差率，若满足，N(R_i,first)为1，否则N(R_i,first)为0；n为参与需求响应调度的用户总数。

H.建立平均模拟调峰持续时间完成率计算模型

平均模拟调峰持续时间完成率R′_total是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,total)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率，若满足，N(R_i,total)为1，否则N(R_i,total)为0。

I.建立平均模拟调峰容量完成率计算模型

平均模拟调峰容量完成率R′_gap,cap是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组容量偏差率要求的用户比率：

式中，N(R_i,gap,cap)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组容量偏差率，若满足，N(R_i,gap,cap)为1，否则N(R_i,gap,cap)为0。

综合上述因素，以需求响应调度效果四种类型评估指标进行重要性判断，经分析，四个二级指标的重要性排序依次为容量指标、启动指标、时间指标和用户指标，在后续指标权重计算中，将充分考虑这点。

步骤四：采用属性区间识别理论的评估方法对指标体系进行分析，进行调度评估计算。

在需求响应实施效果的综合评估中，在属性测度空间F(需求响应实施效果好坏)的一个有序分割类可写为{低，较低，中，较高，高}5级。属性识别模型要解决的问题是实施需求响应后某区域样本x_i的m个评估指标的值I₁、I₂、…、I_m属于哪一类属性C_K。将评估问题转化为评估指标的值具有某类属性C_K的属性测度值的计算问题，具体包括如下步骤：

a)评估指标的标准化

设[x_min,x_max]为第k个评估指标值的变化区间，即x_min为该指标可能得到的最小值，x_max为该指标可能得到的最大值，采用下列各式将评估指标值标准化为[0,1]之间的无量纲值，

当评估指标为正指标，即“越大越好”时，采用下式：

当评估指标为负指标，即“越小越好”时，采用下式：

当评估指标为中间型，即“适中为宜”时，设[U₁,U₂]为该指标值的最佳区间，采用下式：

b)建立评估指标的分类标准阵

C_K是属性测度空间的一个有序分割类，相应的每个评估指标也可以按照C_K进行分割，形成描述m个评估指标优劣程度的分类标准阵，如下所示：

式中，m为评估指标个数，K为评语集个数；a_jk满足a_j1≤a_j2≤…≤a_mK；I₁、I₂、…、I_m表示实施需求响应后某区域样本x_i的m个评估指标的值；

c)单项指标属性测度

计算第i个样本x_i的第j个评价指标x_ij具有属性C_K的属性测度μ_ijk＝μ(x_ij∈C_K)；

当x_ij≤a_j1时，取μ_ij1＝1，μ_ij2＝…μ_ijK＝0；

当x_ij≥a_jK时，取μ_ijK＝1，μ_ij1＝…μ_ijK-1＝0；

当a_jl≤x_ij≤a_jl+1时，取μ_ijk＝0，k<l或k>l+1；

其中，a_jl表示分类标准阵中处于第j行第l列的值；

d)权重设置

采用层次分析法对各项评估指标的相对重要性进行评估，并根据各项评估指标的相对重要性设置对应权重，主要过程包括：建立递阶层次结构、建立判断矩阵C、计算判断矩阵C的最大特征根和特征向量、一致性校验。层次分析法确定指标权重属于常见方法，以下简单介绍层次分析法的计算过程。

建立递阶层次结构：分析评估体系中各指标之间的关系，将所有要确定权重的指标分成几个层次结构；

构造判断矩阵C：同一层次内指标相对重要性的判断由若干位专家完成。依据心理学研究得出的“人区分信息等级的极限能力为7±2”的结论，在对指标的相对重要性进行评判时，引入了九分位的比例标度。判断矩阵C中各元素c_ij为i行指标相对j列指标进行重要性两两比较的值；

计算判断矩阵C的最大特征根和特征向量：将判断矩阵C的各行向量进行几何平均，然后归一化，得到的行向量就是权重向量。设C的最大特征根为λ_max，其相应的特征向量为X，则CX＝λ_maxX，特征根及特征向量的值可根据矩阵计算的相关数学知识得到，在此不赘述；

一致性校验：一致性指标n表示该层次内的指标个数。为了度量不同阶数判断矩阵是否具有满意的一致性，需引入判断矩阵的平均随机一致性指标RI值，RI的值为固定。当n即阶数大于2，判断矩阵的一致性比率CR＝CI/RI<0.10时，即认为判断矩阵具有满意的一致性，否则需要调整判断矩阵，以使之具有满意的一致性。

根据以上计算过程，确定不同指标的权重值W^T＝[w₁w₂...w_j]，j为建立的指标体系中全部指标个数。

e)多指标综合属性测度

计算得到第i个样本各指标测量值的属性测度之后，再计算第i个样本x_i(i＝1,2,…,n)具有属性C_K的属性测度μ_ik＝μ(x_i∈C_K)，

其中，n为参与需求响应调度的用户总数，w_j是第j个指标I_j的权重，w_j≥0，且权重反映的是第j个指标I_j的相对重要性，权重的值由步骤d)得到；

f)属性识别

按照置信度准则，对置信度λ，若则认为x_i属于C_k类，置信度λ的取值范围为0.5～0.7；

按照评分准则，计算综合属性测度值根据的大小对x_i进行分类和排序。

下面结合具体实施例采用本发明构建的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系进行评估计算，以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

假设：某次模拟调峰机组型需求响应调度前后用户的负荷曲线如图3所示，筛选并计算在进行需求响应调度效果评估时所需要的负荷数据：

理想调度容量DR_c＝80kW；

浮动倍率a＝0.85；

理想调度容量上限92kW；

理想调度容量下限68kW；

理想调度总时间DR_t＝2h

实际调度开始时刻DR′_s＝12:15

实际调度结束时刻DR′_f＝13:55

实际最大调度容量100

实际最小调度容量50

实际调度启动时间T_s＝15min

参与调度用户总数n＝20

调度时间完成用户数n₁＝16

调度启动时间完成用户数n₂＝15

调度容量完成用户数n₃＝14。

计算步骤：

(1)计算评估体系的各个指标

——极大型指标；

——极小型指标；

——极大型指标；

a₄＝100——区间型指标(越小越好)；

a₅＝50——区间型指标(越大越好)；

——极小型指标；

——极小型指标；

——极小型指标；

——极小型指标。

(2)评估指标的标准化

各指标的量纲和指标值的变化区间各不相同，为保证评估结果的客观、合理，在评估之前应对评估指标进行标准化处理。

以指标1为例，标准指标值的上限是1.3，下限为0.8，代入极大型标准化公式：

经计算，标准化指标值如表1所示：

表1需求响应调度效果评估指标

(3)建立评估指标的分类标准阵

将5个指标的C_K定义为5个标准：(C₁,C₂,C₃,C₄,C₅)＝(差，较差，中，较好，好)＝(0.2,0.4,0.6,0.8,0.9)。

(4)单项指标属性测度

计算第i个样本x_i的第j个评价指标x_ij具有属性C_K的属性测度μ_ijk＝μ(x_ij∈C_K)，结果如表2所示。

表2单项指标属性测度评判矩阵

(5)权重设置

在评估专家对某次需求响应调度效果评估指标相关信息整理判断之后，根据需求响应调度评估流程图和调度实际信息，可得相关参数。模拟调峰机组环境下：四个二级指标的重要性排序依次为容量指标、启动指标、时间指标和用户指标，通过层次分析法得到二级因素权重为：

A＝[0.30.10.40.2]

按照上述分析原则，在多方调研的基础上再进行权重计算，得到三级子因素权重分别为：

A₁＝[0.60.4]

A₂＝[1]

A₃＝[0.30.30.4]

A₄＝[0.30.40.3]

(6)多指标综合属性测度

计算得到各指标测量值的属性测度之后，再计算多指标具有属性C_K的属性测度μ_ik＝μ(x_i∈C_K)[10]，结果如表3所示。

其中，1≤i≤n，1≤k≤K。w_j是第j个指标I_j的权重，w_j≥0，且

(7)属性识别

按照置信度准则，对置信度λ，计算则认为x_i属于C_k类，置信度λ通常取值为0.5～0.7。

按照评分准则，计算则可根据q_xi的大小对x_i进行分类和排序。

表3属性识别评估结果

根据表中结果，按照最大隶属度原则，用户分时电价的调度效果的评估属性识别结果为“较差”，即表示需求响应调度考核结果尚未合格。但“中”的属性测度结果为0.4338，并未满足置信度取值，因此该需求响应调度评估结果对于满足电网调度要求还有很大改善空间。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：确定需求响应调度评估时间，即理想调峰总时间；

步骤二：以模拟调峰机组为目标，从时间维度、容量维度和对象维度来构建三个层次的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系：第一层为总体性指标，用于直接说明需求响应调度水平；第二层为概括性指标，用于从不同角度全面且***性评价需求响应调度水平；第三层为具体性指标，用于衡量需求响应调度在某一特定指标方面的履约度；

步骤三：以理想调峰曲线为评估目标，建立模拟调峰机组的需求响应调度评估体系；

步骤四：采用属性区间识别理论的评估方法对指标体系进行分析，进行调度评估计算。

2.根据权利要求1所述的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，其特征在于，步骤一所述确定需求响应调度评估时间的具体步骤如下：

设响应时间为2小时，令5min为1个时段，设1Δt＝5min，响应起始时刻T_s、响应结束时刻T_f，即响应调度评估时间T_f-T_s＝24Δt；

设T_s＝T₁ ⁺ 则第1个响应时段为ΔT₁＝T₂ ^--T₁ ⁺(T_s)第2个响应时段为依次类推，第24个响应时段为

3.根据权利要求1所述的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，其特征在于，步骤二中所述概括性指标包括：启动指标、时间指标、容量指标和用户指标；

所述具体性指标包括：启动指标中的：模拟调峰机组爬坡率和模拟调峰机组启动偏差率；时间指标中的：模拟调峰机组持续时间偏差率；容量指标中的：模拟调峰机组最大容量、模拟调峰机组最小容量和模拟调峰机组容量偏差率；用户指标中的：平均模拟调峰启动时间完成率、平均模拟调峰持续时间完成率和平均模拟调峰容量完成率。

4.根据权利要求3所述的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，其特征在于，步骤三的具体步骤如下：

A.建立模拟调峰机组爬坡率计算模型

模拟调峰机组爬坡率是表征需求响应资源单位时间内增加或减少的出力，则：

$p=\frac{{\mathrm{DR}}_c\&CenterDot;a}{T_s}---\left(1\right)$

式中，p为模拟调峰机组爬坡率，DR_c为理想调峰容量，a为倍率且a∈(0,1]，DR_c·a为电网公司允许调度范围下限值，T_s为模拟调峰机组启动时间，即首次达到调度范围下限的持续时间；

B.建立模拟调峰机组启动偏差率计算模型

模拟调峰机组启动偏差率R_first用于衡量较于理想调峰，模拟调峰机组启动时间的快慢，则：

$R_{first}=\frac{T_s}{{\mathrm{DR}}_t},R_{first}\&Element;\&lsqb;0,1\&rsqb;---\left(2\right)$

式中，DR_t为理想需求响应调度持续时间；

C.建立模拟调峰机组持续时间偏差率计算模型

模拟调峰机组持续时间偏差率R_total用于衡量较于理想调峰，模拟调峰机组持续时间的范围比例，则：

$R_{total}=\frac{T_l}{{\mathrm{DR}}_t},R_{total}\&Element;\&lsqb;0,1\&rsqb;---\left(3\right);$

D.建立模拟调峰机组最大容量计算模型

模拟调峰机组最大容量R_max,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最大值，则

$R_{max,cap}=max\left(\underset{j\&Element;N}{\&Sigma;}{\mathrm{DR}}_j\right)---\left(4\right)$

式中，DR_j为第j时段的模拟调峰容量，N为总时段数，若DR_t＝2h，N＝8；

E.建立模拟调峰机组最小容量计算模型

模拟调峰机组最小容量R_min,cap是指需求响应调度事件中，实际模拟调峰容量的最小值：

$R_{min,cap}=min\left(\underset{j\&Element;N}{\&Sigma;}{\mathrm{DR}}_j\right)---\left(5\right)$

式中，DR_j为第j时段的模拟调峰容量，若DR_t＝1h，N＝4；

F.建立模拟调峰机组容量偏差率计算模型

模拟调峰机组容量偏差率R_gap,cap是指模拟调峰机组最大容量R_max,cap和模拟调峰机组最小容量R_min,cap之差与理想调峰容量DR_c的比值：

$R_{gap,cap}=\frac{max\left(\underset{j\&Element;N}{\&Sigma;}{\mathrm{DR}}_j\right)-min\left(\underset{j\&Element;N}{\&Sigma;}{\mathrm{DR}}_j\right)}{{\mathrm{DR}}_c}---\left(6\right)$

模拟调峰机组容量偏差率R_gap,cap越小越好；

G.建立平均模拟调峰启动时间完成率计算模型

平均模拟调峰启动时间完成率R'_first是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组启动偏差率要求的用户比率：

$R_{first}^{\&prime;}==\frac{\underset{i\&Element;n}{\&Sigma;}N\left(R_{i,first}\right)}{n}---\left(7\right)$

式中，N(R_i,first)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组启动偏差率，若满足，N(R_i,first)为1，否则N(R_i,first)为0；n为参与需求响应调度的用户总数；

H.建立平均模拟调峰持续时间完成率计算模型

平均模拟调峰持续时间完成率R′_total是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率要求的用户比率：

$R_{total}^{\&prime;}=\frac{\underset{i\&Element;n}{\&Sigma;}N\left(R_{i,total}\right)}{n}---\left(8\right)$

式中，N(R_i,total)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组持续时间偏差率，若满足，N(R_i,total)为1，否则N(R_i,total)为0；

I.建立平均模拟调峰容量完成率计算模型

平均模拟调峰容量完成率R′_gap,cap是指需求响应事件下满足特定模拟调峰机组容量偏差率要求的用户比率：

$R_{gap,cap}^{\&prime;}=\frac{\underset{i\&Element;n}{\&Sigma;}N\left(R_{i,gap,cap}\right)}{n}---\left(9\right)$

式中，N(R_i,gap,cap)用于判断第i个用户是否满足特定模拟调峰机组容量偏差率，若满足，N(R_i,gap,cap)为1，否则N(R_i,gap,cap)为0。

5.根据权利要求1所述的模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法，其特征在于，步骤四种所述调度评估计算包括如下步骤：

a)评估指标的标准化

设[x_min,x_max]为第k个评估指标值的变化区间，即x_min为该指标可能得到的最小值，x_max为该指标可能得到的最大值，采用下列各式将评估指标值标准化为[0,1]之间的无量纲值，

当评估指标为正指标，即“越大越好”时，采用下式：

$z=\frac{x_{ij}-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}---\left(10\right)$

当评估指标为负指标，即“越小越好”时，采用下式：

$z=\frac{x_{max}-x_{ij}}{x_{max}-x_{min}}---\left(11\right)$

当评估指标为中间型，即“适中为宜”时，设[U₁,U₂]为该指标值的最佳区间，采用下式：

$z=\left\{\begin{array}{cc}\frac{x_{ij}-x_{min}}{U_1-x_{\min }}& x_{min}<x_{ij}<U_1\\ 1& U_1\&le;x_{ij}\&le;U_2\\ \frac{x_{\max }-x_{ij}}{x_{max}-U_2}& U_2<x_{ij}<x_{\max }\end{array}\right.---\left(12\right)$

b)建立评估指标的分类标准阵

C_K是属性测度空间的一个有序分割类，相应的每个评估指标也可以按照C_K进行分割，形成描述m个评估指标优劣程度的分类标准阵，如下所示：

式中，m为评估指标个数，K为评语集个数；a_jk满足a_j1≤a_j2≤…≤a_mK；I₁、I₂、…、I_m表示实施需求响应后某区域样本x_i的m个评估指标的值；

c)单项指标属性测度

计算第i个样本x_i的第j个评价指标x_ij具有属性C_K的属性测度μ_ijk＝μ(x_ij∈C_K)；

当x_ij≤a_j1时，取μ_ij1＝1，μ_ij2＝…μ_ijK＝0；

当x_ij≥a_jK时，取μ_ijK＝1，μ_ij1＝…μ_ijK-1＝0；

当a_jl≤x_ij≤a_jl+1时，取μ_ijk＝0，k<l或k>l+1；

其中，a_jl表示分类标准阵中处于第j行第l列的值；

d)权重设置

采用层次分析法对各项评估指标的相对重要性进行评估，并根据各项评估指标的相对重要性设置对应权重；

e)多指标综合属性测度

计算得到第i个样本各指标测量值的属性测度之后，再计算第i个样本x_i(i＝1,2,…,n)具有属性C_K的属性测度μ_ik＝μ(x_i∈C_K)，

${\mathrm{\&mu;}}_{ik}=\mathrm{\&mu;}(x_i\&Element;C_K)=\underset{j=1}{\overset{m}{\&Sigma;}}{w}_j{\mathrm{\&mu;}}_{ijk},1\&le;i\&le;n,1\&le;k\&le;K---\left(13\right)$

其中，n为参与需求响应调度的用户总数，w_j是第j个指标I_j的权重，w_j≥0，且权重反映的是第j个指标I_j的相对重要性，权重的值由步骤d)得到；

f)属性识别

按照置信度准则，对置信度λ，若则认为x_i属于C_k类，置信度λ的取值范围为0.5～0.7；

按照评分准则，计算综合属性测度值根据q_xi的大小对x_i进行分类和排序。