CN111798333A - 一种用能评估与用电安全分析方法和*** - Google Patents

一种用能评估与用电安全分析方法和*** Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种用能评估与用电安全分析方法和***，所述方法包括：对用户用电行为特征进行提取，实现数据降维；对降维后的数据聚类分析，根据不同用电行为进行用户分类；计算用户用能综合评估值；根据综合评估值评估同一类型用户不同时间尺度上的综合能效；根据综合评估值，评估和比较相同时间段不同类型用户的综合能效；对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因；针对不同类型用户给出相应的用能策略。实现了用电行为分析，用户用能评估，用电安全分析，通过对用户用电行分析，研究用户类型，挖掘用户调控潜力，完善用能评估体系，保证电网的安全和经济运行。

Description

一种用能评估与用电安全分析方法和***
技术领域
本发明属于用能评估及用电安全技术领域，涉及一种用能评估与用电安全分析方法和***。
背景技术
综合能源是助力能源革命，推进电力行业向绿色低碳发展的重要手段之一。随着大数据技术的成熟及用能需求的增加，越来越多的企业针对智慧能源云服务提出了多种业务模式及创新理念。通过大数据分析手段，及时、准确地掌握客户用电行为特征，不仅可以帮助政府及工商业等部门提高服务水平，还可提升企业的盈利能力和竞争能力。在综合能源服务中，掌握园区用能数据，并基于此开展针对用户的智慧用能策略，可大大提高园区的用能效率及经济效益。
量化评估电力用户用电特征，建立相应的评价体系和技术评估方法，是实现智慧用能的重要依据。用户评价体系及相应技术已较为完善成熟，但现阶段市场上仍缺少相应的用户侧技术产品。用能安全研究是保证智慧用能安全有序实施的重要举措，结合云平台及大数据技术，分析综合能源***中用户的用能安全问题，并针对用户用能特征给出合理用能建议是智慧能源产品的发展方向之一。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种用能评估与用电安全分析方法和***，通过对用户用电行为进行深入分析，研究用户类型，挖掘用户调控潜力，完善用能评估体系，解决无需求侧参与的传统模式下电网运行安全问题，保证电网的安全和经济运行。
为了实现上述目标，本申请的第一件发明采用如下技术方案：
一种用能评估与用电安全分析方法，所述方法包括：
对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效；
对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能。
本发明进一步包括以下优选方案：
所述对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效，包括以下步骤：
步骤1：对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维；
步骤2：对用户用电行为特征集中的特征进行聚类分析，实现根据不同用电行为的用户分类；
步骤3：对用户用电行为特征集中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值；
步骤4：根据所述综合评估值，开展用户用能纵向分析，评估同一类型用户不同时间尺度上的综合能效；
步骤5：根据用户类别和所述综合评估值，开展不同类型用户用能横向比较，评估和比较相同时间段不同类型用户的综合能效。
所述步骤1基于主成分分析法对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维，具体包括：
步骤1.1：将用户用电行为作为负荷样本，得到m*n维特征矩阵：
X′＝{xij|i＝1,...,m，j＝1,...,n}
其中，n为负荷样本包括的特征数，m为n维特征中每一维对应的样本数量；则特征矩阵X′的协方差矩阵Z为：
Figure BDA0002537397220000021
步骤1.2：计算协方差矩阵Z的特征值λ1,λ2,...,λn与特征向量e1,e2,...,en，其中λ1≥λ2≥...≥λn≥0；
步骤1.3：解协方差矩阵Z的特征方程|Z-λIn|＝0得到n个特征根，根据特征根筛选主成分，构成用户用电行为特征集X，实现数据降维。
步骤1还包括步骤1.4：计算协方差矩阵Z的方差贡献率ηi以及累计方差贡献率η∑(k)：
计算公式为：
Figure BDA0002537397220000031
Figure BDA0002537397220000032
其中，ηi为第i个成分的方差贡献率；k为根据特征根筛选确定的主成分个数；方差贡献率ηi和累计方差贡献率η∑(k)的结果表示已确定的主成分能够解释原变量的信息量的百分比。
步骤1.3中选用特征根大于1的成分作为主成分。
步骤1所述用户用电行为特征包括日用电量、日最大负荷、日最小负荷、日平均负荷、日负荷率、峰时耗电率、谷电系数、日最小负荷率、日峰谷差和日峰谷差率。
步骤3中，将步骤1得到的k项主成分作为评估指标，则每项指标有m个被评价对象；基于熵权法，对用户用电行为特征集X中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值。
步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1：将用户用电行为特征集X中的xij归一化得到yij，归一化公式为：
Figure BDA0002537397220000033
其中，yij表示归一化后的第i个对象的第j个指标值，xij表示第i个对象的第j个指标的原始值，Xjmin表示第j个指标的最小值，Xjmax表示第j个指标的最大值；
步骤3.2：计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重：
Figure BDA0002537397220000034
步骤3.3：计算第j项指标的熵值：
Figure BDA0002537397220000035
其中，如果Rij＝0，则定义
Figure BDA0002537397220000036
步骤3.4：计算第j项指标的信息熵冗余度：
dj＝1-Ej,j＝1,...,k
步骤3.5：计算各项指标的权重即熵权：
Figure BDA0002537397220000041
其中，0≤ωj≤1；
步骤3.6：计算用户用电行为综合评估值：
F＝∑ωjyij。
步骤2所述K-means算法采用距离作为相似性的评价指标，将距离靠近即相似度高于相似度阈值的对象分为一簇。
所述K-means算法采用的距离计算公式为：
Figure BDA0002537397220000042
其中，xi和yi是d维欧几里得空间中的任意两个点。
所述用户的类型划分为居民用户和工业用户，所述居民用户类型划分为：上班族、学生及老人混居家庭；老人家庭；以及闲置房。
步骤4所述不同时间尺度包括日内时间段、日类型、周、月、季度和年。
所述对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能，包括以下步骤：
对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因；
根据用电安全事件发生的原因，针对不同类型用户给出相应的用能策略，实现用户安全用能。
所述用电安全事件包括电压电流越限、电压电流三相不平衡以及漏电及电压暂降；
所述用电安全事件发生的原因包括三相负载分配严重不平衡，无功过补偿或欠补偿以及***接线问题；
所述用户用能曲线为用电功率曲线。
所述对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因，具体为：将用户一天24小时的用电功率曲线与不同时刻发生的用电安全事件进行关联分析，分析安全事件发生时刻用电功率是否发生异常或此时刻的用电功率特点。
本申请还公开了另一件发明，即一种用能评估与用电安全分析***，包括用能评估模块和用电安全分析模块，其特征在于：
所述用能评估模块，用于对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效；
所述用电安全分析模块，用于对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能。
本申请所达到的有益效果：
1.本申请的数据降维方法，避免了特征间存在相关性，避免了特征过多使得数据集规模过大，冗余度上升的问题，降低了计算的复杂程度；
2.本申请对用电行为特征进行客观评估,可以有效提高评估效率，其评价结果可以反映电力用户在不同时间尺度的综合能效,并可在不同类型用户间进行对比，掌握区域整体能效水平；
3.本申请针对不同类型用户给出相应的用能策略，向用户推送最佳用能策略提高用电安全并增加经济效益，从而实现用能安全。
4.本申请实现了用电行为分析，用户用能评估，用电安全分析，通过对用户用电行为进行深入分析，研究用户类型，挖掘用户调控潜力，完善用能评估体系，解决无需求侧参与的传统模式下电网运行安全问题，保证电网的安全和经济运行。
附图说明
图1是本申请的一种用能评估与用电安全分析方法的流程示意图；
图2是本申请实施例中计算的多个类型用户的某月综合能效水平图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。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申请的保护范围。
如图1所示，本申请的一种用能评估与用电安全分析方法，包括：
对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效，具体包括以下步骤：
步骤1：对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维；
本申请具体实施时，所述用户用电行为特征包括日用电量、日最大负荷、日最小负荷、日平均负荷、日负荷率、峰时耗电率、谷电系数、日最小负荷率、日峰谷差和日峰谷差率等。
所述步骤1基于主成分分析法对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维，具体包括：
步骤1.1：将用户用电行为作为负荷样本，得到m*n维特征矩阵：
X′＝{xij|i＝1,...,m，j＝1,...,n}
其中，n为负荷样本包括的特征数，m为n维特征中每一维对应的样本数量；则特征矩阵X′的协方差矩阵Z为：
Figure BDA0002537397220000061
步骤1.2：计算协方差矩阵Z的特征值λ1,λ2,...,λn与特征向量e1,e2,...,en，其中λ1≥λ2≥...≥λn≥0；
步骤1.3：解协方差矩阵Z的特征方程|Z-λIn|＝0得到n个特征根，根据特征根筛选主成分，构成用户用电行为特征集X，实现数据降维。
选用特征根大于1的成分作为主成分，由此确定主成分的个数为k，将k个主成分构成用户用电行为特征集X，当成分的特征根大于1时，表明引入该成分是有意义的，否则说明引入该成分对原始变量的解释力度不如引入一个原始变量的解释力度大，因此选用特征根大于1的成分作为主成分。
步骤1还包括步骤1.4：计算协方差矩阵Z的方差贡献率ηi以及累计方差贡献率η∑(k)：
计算公式为：
Figure BDA0002537397220000071
Figure BDA0002537397220000072
其中，ηi为第i个成分的方差贡献率；方差贡献率ηi和累计方差贡献率η∑(k)的结果表示已确定的主成分能够解释原变量的信息量的百分比，方差贡献率越大，表明该主成分所含信息越多。
步骤2：对用户用电行为特征集中的特征进行聚类分析，实现根据不同用电行为的用户分类；
所述步骤2基于K-means算法对用户用电行为特征集中的特征进行聚类分析，实现根据不同用电行为的用户分类；
所述K-means算法采用距离作为相似性的评价指标，将距离靠近即相似度高于相似度阈值的对象分为一簇。
所述K-means算法采用的距离计算公式为：
Figure BDA0002537397220000073
其中，xi和yi是d维欧几里得空间中的任意两个点。
所述用户的类型划分为居民用户和工业用户，所述居民用户类型划分为：上班族、学生及老人混居家庭；老人家庭；以及闲置房。
本申请实施例的聚类结果如表1所示，本实施例中得到了三类用户分类。
表1聚类结果
类别 类型
类别一 上班族、学生及老人混居家庭
类别二 老人家庭
类别三 闲置房
步骤3：对用户用电行为特征集中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值；
步骤3中，将步骤1得到的k项主成分作为评估指标，则每项指标有m个被评价对象；基于熵权法，对用户用电行为特征集X中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值。具体包括：
步骤3.1：将用户用电行为特征集X中的xij归一化得到yij，归一化公式为：
Figure BDA0002537397220000081
其中，yij表示归一化后的第i个对象的第j个指标值，xij表示第i个对象的第j个指标的原始值，Xjmin表示第j个指标的最小值，Xjmax表示第j个指标的最大值；
步骤3.2：计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重：
Figure BDA0002537397220000082
步骤3.3：计算第j项指标的熵值：
Figure BDA0002537397220000083
其中，如果Rij＝0，则定义
Figure BDA0002537397220000084
步骤3.4：计算第j项指标的信息熵冗余度：
dj＝1-Ej,j＝1,...,k
步骤3.5：计算各项指标的权重即熵权：
Figure BDA0002537397220000085
其中，0≤ωj≤1；
步骤3.6：计算用户用电行为综合评估值：
F＝∑ωjyij。
步骤4：根据所述综合评估值，开展用户用能纵向分析，评估同一类型用户不同时间尺度上的综合能效；
所述不同时间尺度包括日内时间段、日类型、周、月、季度和年。
可以按照一日内早中晚、工作日和休息日等不同时间尺度，对用户数据进行用能纵向分析。
例如，计算多个类型用户的某月综合评估值如图2所示，开展用户用能纵向分析：第1类和第2类用户一整个月的综合评估值周变化规律较为明显，工作日，即周一至周五，与休息日，即周六日的综合能效差异较大，前者曲线较为平稳，波动起伏小，后者的综合能效呈峰状，说明其在周六日的用电活动异于工作日。
第3类用户一整个月的综合评估值持续保持平稳，波动较小，结合用电行为可分析出，其用电量少且平稳。
步骤5：根据用户类别和所述综合评估值，开展不同类型用户用能横向比较，评估和比较相同时间段不同类型用户的综合能效；
由上面分析可看出，三类用户在相同时间段的综合能效特性各异，第1类用户整体能效高于第2类用户，但这两类用户用电特性类似，周规律明显，且休息日的综合能效高于工作日；第3类用户综合评估值持续保持平稳，波动较小，明显异于前两类用户用电特性。
对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能，包括以下步骤：
对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因；
所述用电安全事件包括电压电流越限、电压电流三相不平衡以及漏电及电压暂降等。
所述用电安全事件发生的原因包括三相负载分配严重不平衡，无功过补偿或欠补偿以及***接线等问题。
比如：将一天24小时的用电功率曲线与不同时刻发生的用电安全事件进行关联分析，分析安全事件发生时刻用电功率是否发生异常或此时刻的用电功率特点。
根据用电安全事件发生的原因，针对不同类型用户给出相应的用能策略，实现用户安全用能。
基于实时采集的电压电流数据，判断是否存在三相不平衡及漏电事件，实时告知用户，并基于大数据分析，向此类用户推送最为安全的用电策略。针对大型工业用户，基于有功无功数据的采集，以降低最小力率调整费为目标，向用户推送最经济的用电策略。
一种用能评估与用电安全分析***，包括用能评估模块和用电安全分析模块，其特征在于：
所述用能评估模块，用于对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效；
所述用电安全分析模块，用于对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (16)

1.一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述方法包括：
对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效；
对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能。
2.根据权利要求1所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效，包括以下步骤：
步骤1：对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维；
步骤2：对用户用电行为特征集中的特征进行聚类分析，实现根据不同用电行为的用户分类；
步骤3：对用户用电行为特征集中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值；
步骤4：根据所述综合评估值，开展用户用能纵向分析，评估同一类型用户不同时间尺度上的综合能效；
步骤5：根据用户类别和所述综合评估值，开展不同类型用户用能横向比较，评估和比较相同时间段不同类型用户的综合能效。
3.根据权利要求2所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述步骤1基于主成分分析法对用户用电行为特征进行提取，构成用户用电行为特征集，实现数据降维，具体包括：
步骤1.1：将用户用电行为作为负荷样本，得到m*n维特征矩阵：
X′＝{xij|i＝1,...,m，j＝1,...,n}
其中，n为负荷样本包括的特征数，m为n维特征中每一维对应的样本数量；
则特征矩阵X′的协方差矩阵Z为：
Figure FDA0002537397210000011
步骤1.2：计算协方差矩阵Z的特征值λ1,λ2,...,λn与特征向量e1,e2,...,en，其中λ1≥λ2≥...≥λn≥0；
步骤1.3：解协方差矩阵Z的特征方程|Z-λIn|＝0得到n个特征根，根据特征根筛选主成分，构成用户用电行为特征集X，实现数据降维。
4.根据权利要求3所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤1还包括步骤1.4：计算协方差矩阵Z的方差贡献率ηi以及累计方差贡献率η∑(k)：
计算公式为：
Figure FDA0002537397210000021
Figure FDA0002537397210000022
其中，ηi为第i个成分的方差贡献率；k为根据特征根筛选确定的主成分个数；方差贡献率ηi和累计方差贡献率η∑(k)的结果表示已确定的主成分能够解释原变量的信息量的百分比。
5.根据权利要求3所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤1.3中选用特征根大于1的成分作为主成分。
6.根据权利要求3所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤1所述用户用电行为特征包括日用电量、日最大负荷、日最小负荷、日平均负荷、日负荷率、峰时耗电率、谷电系数、日最小负荷率、日峰谷差和日峰谷差率。
7.根据权利要求3所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤3中，将步骤1得到的k项主成分作为评估指标，则每项指标有m个被评价对象；基于熵权法，对用户用电行为特征集X中的各项特征进行权重计算，得到用户用电行为综合评估值。
8.根据权利要求7所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1：将用户用电行为特征集X中的xij归一化得到yij，归一化公式为：
Figure FDA0002537397210000031
其中，yij表示归一化后的第i个对象的第j个指标值，xij表示第i个对象的第j个指标的原始值，Xjmin表示第j个指标的最小值，Xjmax表示第j个指标的最大值；
步骤3.2：计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重：
Figure FDA0002537397210000032
步骤3.3：计算第j项指标的熵值：
Figure FDA0002537397210000033
其中，如果Rij＝0，则定义
Figure FDA0002537397210000034
步骤3.4：计算第j项指标的信息熵冗余度：
dj＝1-Ej,j＝1,...,k
步骤3.5：计算各项指标的权重即熵权：
Figure FDA0002537397210000035
其中，0≤ωj≤1；
步骤3.6：计算用户用电行为综合评估值：
F＝∑ωjyij。
9.根据权利要求2所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤2所述K-means算法采用距离作为相似性的评价指标，将距离靠近即相似度高于相似度阈值的对象分为一簇。
10.根据权利要求9所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述K-means算法采用的距离计算公式为：
Figure FDA0002537397210000041
其中，xi和yi是d维欧几里得空间中的任意两个点。
11.根据权利要求9所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述用户的类型划分为居民用户和工业用户，所述居民用户类型划分为：上班族、学生及老人混居家庭；老人家庭；以及闲置房。
12.根据权利要求2所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
步骤4所述不同时间尺度包括日内时间段、日类型、周、月、季度和年。
13.根据权利要求1所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能，包括以下步骤：
对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因；
根据用电安全事件发生的原因，针对不同类型用户给出相应的用能策略，实现用户安全用能。
14.根据权利要求13所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述用电安全事件包括电压电流越限、电压电流三相不平衡以及漏电及电压暂降；
所述用电安全事件发生的原因包括三相负载分配严重不平衡，无功过补偿或欠补偿以及***接线问题；
所述用户用能曲线为用电功率曲线。
15.根据权利要求14所述的一种用能评估与用电安全分析方法，其特征在于：
所述对历史用电安全事件进行分类，结合用户用能曲线，分析用电安全事件发生的原因，具体为：将用户一天24小时的用电功率曲线与不同时刻发生的用电安全事件进行关联分析，分析安全事件发生时刻用电功率是否发生异常或此时刻的用电功率特点。
16.一种用能评估与用电安全分析***，包括用能评估模块和用电安全分析模块，其特征在于：
所述用能评估模块，用于对用户用电行为特征进行提取和分析，评估用户综合能效；
所述用电安全分析模块，用于对用电安全事件进行分类和分析，给出用户用能策略，实现用户安全用能。
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