CN108364120A - 基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,能源互联网背景下的智能用电工程建设,智能小区的需求响应是重要的组成部分。智能小区需要响应的电量是通过切负荷方法即削减用户的可需求负荷来实现的。针对现有需求响应调度方法未涉及根据智能小区内用户用电偏离度来分配调度策略的局限性,本发明在充分考虑智能小区家庭用户用电偏离度的基础上,通过采集获取家庭用户的日用电负荷数据信息,获取用户可需求响应的负荷小时用电量,对用户的响应能力进行分析,按照需求响应参与最小准则实现需求响应切负荷操作,有效提高家庭负荷需求响应的效果。
Description
技术领域
本发明属于智能用电需求响应技术领域,尤其涉及一种基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法。
背景技术
能源互联网背景下的智能用电工程建设,智能小区的需求响应是重要的组成部分。智能小区需要响应的电量是通过切负荷方法即削减用户的可需求负荷来实现的。在考虑家庭用电偏离度的前提下根据用户家庭响应度来满足电网侧所需调度电量进而达到调度的目的。因此可通过优化需求响应,即通过运用价激励措施诱导用户改变其自身用电以优化电能供需平衡,来实现削减配电小区峰谷负荷差,改善负荷曲线,高效用电,满足能源互联网发展需求。
针对现有需求响应调度方法未涉及根据用户用电偏离度来分配调度策略的局限性,本发明在充分考虑家庭用户用电偏离度的基础上,通过采集获取家庭用户的日用电负荷数据信息,获取用户可需求响应的负荷小时用电量,对用户的响应能力进行分析,按照需求响应参与最小准则实现需求响应切负荷操作,有效提高家庭负荷需求响应的效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,该方法包括以下步骤:
S1.采集获取家庭用户的负荷小时用电量数据信息;
S2.计算家庭用户的日内小时用电量基值;
S3.根据需求适应度计算用电小区可参与需求响应切负荷用电总量;
S4.按照参与数最小准则选择参与需求响应切负荷用户操作;
S5.返回步骤S2重复操作完成家庭负荷需求响应切负荷操作。
与一般技术相比,本发明在充分考虑智能小区内家庭用户响应能力的数据特性,通过采集获取家庭用户的日用电负荷数据信息,获取用户可需求响应的负荷小时用电量,对用户的响应能力进行分析,按照需求响应参与最小准则实现需求响应切负荷操作,有效提高智能小区负荷需求响应的效果。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为本发明方法典型应用场景图。
图3为家庭用户的日内小时用电量基值示意图
具体实施方式
下面结合附图,对优选实施例作详细说明。应该强调的是,下述说明仅仅是示例性的,而不是为了限制本发明的范围及其应用。如图 1所示为本发明的方法流程图,以下结合具体实施例对本发明的方法进行进一步说明。
具体实施例应用场景为一个含典型应用场景如图2所示,该智能用电小区包含K个家庭用户,每个家庭用户的用电负荷均包括基本负荷(如照明灯具)和可需求响应负荷(如冰箱和热水器);配电网控制中心通过需求响应策略实施对智能用电小区内用户实现需求响应日内小时级切负荷操作。
本发明提供的基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,包括以下步骤:
S1.采集获取家庭用户的负荷小时用电量数据信息。
设智能用电小区家庭用户总数为K(K的取值范围为1~500),设采集时间段为N天(N取值范围为30~90)和No.j天(j=1~N)的统计时刻序号为i(i的取值范围为1~24);对每个用户统计采集前 N天,采用家庭用户智能电表装置,按照采集时间间隔为1小时,周期性地采集家庭用户的负荷小时用电量数据;统计获取第k个用户第 j天No.i小时负荷用电量数据
实例中设用户总数为K=10(取值范围为1~500),统计时间段为N=30天(取值范围为30~90),和No.j天(j=1,…,N)的统计时刻序号为i(取值范围为1~24);对每个用户统计采集前30天,采用家庭用户智能电表装置,按照采集时间间隔为1小时,周期性地采集家庭用户的负荷小时用电量数据;统计获取第k个用户第j天No.i 小时用电量数据
S2.计算家庭用户的日内小时用电量基值。
对每个用户k的N天统计时间段内小时用电量数据进行排序操作,获取每个用户k在No.i时刻的小时用电量最大值及其最小值按照公式计算获得用户k在No.i时刻的小时用电量基值Bk(i)。
实例中对每用户k(此时选择用户k=1)的N=30天统计时间段内小时用电量数据进行排序操作,获取每个用户k在No.i时刻的小时用电量最大值及其最小值按照公式计算获得用户k在No.i时刻的小时用电量基值Bk(i),结果如图3所示,实例中K=10个用户的No.i=12时刻的小时用电量基值Bk(i)如表1所示。
表1 i=12时刻的用电量基值表
序号 | 用户ID号 | 用电量基值Bk(i)(KW) |
1 | 1 | 1.23 |
2 | 2 | 1.28 |
3 | 3 | 1.42 |
4 | 4 | 1.04 |
5 | 5 | 0.5 |
6 | 6 | 1.08 |
7 | 7 | 0.82 |
8 | 8 | 0.59 |
9 | 9 | 0.75 |
10 | 10 | 0.73 |
S3.根据需求适应度计算用电小区可参与需求响应切负荷用电总量
设当前时刻为No.i,当前时刻用户k的小时用电量为Sk(i),设偏离度权值为q(取值范围0.85~0.95),按照公式dSk(i)=q*[Sk(i)-Bk(i)] 计算获取用户k当前No.i时刻的可需求响应电量dSk(i),作为用于下个时刻No.i+1时刻内的可需求响应切负荷电量;按照公式计算获取用户k当前时刻的需求响应适应度Rk(i);设参与需求响应切负荷阈值为T(取值范围0.2~0.6),选取满足Rk(i)>T 条件的用户k参与下一时刻No.i+1的需求响应切负荷操作,设构成需求响应切负荷用户数目为M(1≤M≤K),构成需求响应切负荷用户 ID号集合{ID(m)}(m=1,…,p,…,M),则该智能用电小区可参与需求响应切负荷总电量EDR按照公式计算获得。
实例中设当前时刻为i=12,当前时刻用户k=1的小时用电量为 Sk(i),设偏离度权值q=0.95,按照公式dSk(i)=q*[Sk(i)-Bk(i)]计算获取用户k当前时刻的可需求响应电量dSk(i),,作为用于下个时刻No.i+1 时刻内的可需求响应切负荷电量;按照公式计算获取用户k当前时刻的需求响应适应度Rk(i);设参与需求响应切负荷阈值 T=0.25(取值范围0.2~0.6),选取满足Rk(i)>T条件的用户k参与下一时刻i=13的需求响应切负荷操作,构成需求响应切负荷用户数目 M=5(1≤M≤K),构成需求响应切负荷用户ID集合 {ID(1),…,ID(m),..,ID(5)}={1,3,5,7,9}。i=12时刻的用电小区可参与需求响应切负荷电量如表2所示。
表2 i=12时刻的可响应切负荷电量
S4.按照参与数最小准则选择参与需求响应切负荷用户操作
设当前时刻为No.i,下一时刻No.i+1内需要削减负荷总电量为 E0(满足E0≤EDR),按照公式计算下一时刻内可削减负荷电量E(i+1),以需求响应参与用户数p最小为优化目标,在满足E(i+1)≥E0条件下,采用整数规划最优化方法,获取日内No.i+1时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息。根据No.i时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息,在下一时刻No.i+1内对智能用电小区进行最小需求响应参与的需求响应切负荷操作。
实例中设当前时刻为i=12,下一时刻No.i+1内需要削减负荷总电量为E0=1KW(满足E0≤EDR),按照公式计算下一时刻内可削减负荷电量E(i+1),以需求响应参与用户数p最小为优化目标,在满足E(i+1)≥E0条件下,采用整数规划最优化方法,获取日内No.i+1时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息。根据No.i时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息,在下一时刻No.i+1内对智能用电小区进行最小需求响应参与的需求响应切负荷操作。可行解列表如表3所示,根据用户参与最少准则可行解1为最优解。
表3可行解列表
可行解序号 | 参与用户ID号 | 可DR切负荷电量(KW) |
1 | 1,3 | 1.1 |
2 | 1,5,6 | 1.05 |
3 | 1,6,8 | 1.05 |
S5.返回步骤S2重复操作完成家庭负荷需求响应切负荷操作。
将当前时刻No.i更新为No.i+1,重复步骤2、步骤3和步骤4,完成下一时刻的家庭负荷需求响应切负荷操作。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,该方法包括以下步骤:
S1.采集获取家庭用户的负荷小时用电量数据信息;
S2.计算家庭用户的日内小时用电量基值;
S3.根据需求适应度计算用电小区可参与需求响应切负荷用电总量;
S4.按照参与数最小准则选择参与需求响应切负荷用户操作;
S5.返回步骤S2重复操作完成家庭负荷需求响应切负荷操作。
2.根据权利要求1所述的基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,其特征在于,所述步骤S1中,家庭用户总数为K(K的取值范围为1~500),采集时间段为N天(N取值范围为30~90),No.j天(j=1~N)的统计时刻序号为i(i的取值范围为1~24),采集时间间隔为1小时,第k个用户第j天No.i小时负荷用电量数据为
3.根据权利要求1所述的基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,其特征在于,所述步骤S2中对每个用户k的N天统计时间段内小时用电量数据进行排序操作,获取每个用户k在No.i时刻的小时用电量最大值及其最小值按照公式计算获得用户k在No.i时刻的小时用电量基值Bk(i)。
4.根据权利要求1所述的基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,其特征在于,所述步骤S3中,设当前时刻为No.i,当前时刻用户k的小时用电量为Sk(i),设偏离度权值为q(取值范围0.85~0.95),按照公式dSk(i)=q*[Sk(i)-Bk(i)]计算获取用户k当前No.i时刻的可需求响应电量dSk(i),作为用于下个时刻No.i+1时刻内的可需求响应切负荷电量;按照公式计算获取用户k当前时刻的需求响应适应度;设参与需求响应切负荷阈值为T(取值范围0.2~0.6),选取满足Rk(i)>T条件的用户k参与下一时刻No.i+1的需求响应切负荷操作,设构成需求响应切负荷用户数目为M(1≤M≤K),构成需求响应切负荷用户ID号集合{ID(m)}(m=1,…,p,…,M),则该智能用电小区可参与需求响应切负荷总电量EDR按照公式计算获得。
5.根据权利要求1所述的基于用户用电偏离度的智能小区需求响应切负荷方法,其特征在于,所述步骤S4中,设当前时刻为No.i,下一时刻No.i+1内需要削减负荷总电量为E0(满足E0≤EDR),按照公式计算下一时刻内可削减负荷电量E(i+1),以需求响应参与用户数p最小为优化目标,在满足E(i+1)≥E0条件下,采用整数规划最优化方法,获取日内No.i+1时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息。
6.根据No.i时刻最佳需求响应用户数optP及其最佳需求响应用户序号信息。在下一时刻No.i+1内对智能用电小区进行最小需求响应参与的需求响应切负荷操作。
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