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CN111832971B - 一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备 - Google Patents

一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备 Download PDF

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CN111832971B
CN111832971B CN202010731168.5A CN202010731168A CN111832971B CN 111832971 B CN111832971 B CN 111832971B CN 202010731168 A CN202010731168 A CN 202010731168A CN 111832971 B CN111832971 B CN 111832971B
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罗鸿轩
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China Southern Power Grid Co Ltd
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China South Power Grid International Co ltd
China Southern Power Grid Co Ltd
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Abstract

本申请公开了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备，其中方法包括：获取用户的历史用电数据；根据历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；根据日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；计算日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率；根据负荷需求响应潜力和响应频率，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数，解决了目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。

Description

一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备
技术领域
本申请涉及电力市场技术领域，尤其涉及一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备。
背景技术
需求响应是需求侧管理的重要技术手段，是指用户对价格或者激励做出响应，并改变原有用户用电模式。需求响应概念的提出，改变了过去单纯依靠电力供应侧的发展来满足不断增长的电力需求的固定思维，将需求侧作为供应侧电能的补充资源加以利用。其作为一种能够利用现有机组容量缓和电力供需矛盾的有效方法，已得到普遍应用。需求响应手段多样，组合复杂，影响因素多，本身也有较大的不确定性。随着需求响应的实施也会直接增加未来负荷预测的不确定性。需求响应分为基于价格的需求响应和基于激励的需求响应。在基于价格的需求响应中，价格与需求之间通常用弹性曲线进行研究分析，价格需求弹性曲线的预测存在不确定性。基于激励的需求响应中，用户的实际响应情况受用户对响应效益的判断、次日突发状况等外来不确定因素的影响，因此，需要对负荷需求响应潜力的不确定性进行量化。
目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险。
发明内容
本申请提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备，用于解决目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，包括：
获取用户的历史用电数据；
根据所述历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
根据所述日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；
计算所述日负荷曲线和所述理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；
统计负荷在所述负荷需求响应潜力下的响应频率；
根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
可选地，所述根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数，之后还包括：
基于所述频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数；
将若干段所述正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数。
可选地，所述简化后的频率分布函数为：
其中，f(x)t为正态分布函数，at为幅度系数，n为正态变换次数。
可选地，所述根据所述历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线，包括：
根据所述历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷；
所述需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限；
所述需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段。
可选地，所述根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数，包括：
以所述负荷需求响应潜力为x轴，所述响应频率为y轴，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
本申请第二方面提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化装置，包括：获取单元、第一建立单元、第一计算单元、第二计算单元、统计单元和第二建立单元；
所述获取单元，用于获取用户的历史用电数据；
所述第一建立单元，用于根据所述历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述第一计算单元，用于根据所述日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；
所述第二计算单元，用于计算所述日负荷曲线和所述理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；
所述统计单元，用于统计负荷在所述负荷需求响应潜力下的响应频率；
所述第二建立单元，用于根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
可选地，还包括分解单元和求和单元；
所述分解单元，用于基于所述频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数；
所述求和单元，用于将若干段所述正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数。
可选地，所述第一建立单元具体用于根据所述历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷；
所述需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限；
所述需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段。
可选地，所述第二建立单元具体用于以所述负荷需求响应潜力为x轴，所述响应频率为y轴，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
本申请第三方面提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化设备，包括存储器以及处理器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面和第二方面中任一项所述的负荷需求响应潜力不确定性的量化方法。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请公开了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，包括：获取用户的历史用电数据；根据历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；根据日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；计算日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率；根据负荷需求响应潜力和响应频率，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数。
本申请先根据用户的历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线，再根据日负荷曲线计算得到理想日平均负荷，然后通过计算得到日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，可得到了若干个负荷需求响应潜力，从而量化了负荷需求响应潜力，最后，统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率，通过负荷需求响应潜力和响应频率建立负荷需求响应潜力的频率分布函数，利用频率分布函数，能够更加直观地展示出需求响应潜力的不确定性，从而解决了目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法的一个流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法的另一流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化装置的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法、装置和设备，用于解决目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，本申请实施例提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，包括：
步骤101、获取用户的历史用电数据。
步骤102、根据历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线。
需要说明的是，根据用户的历史用电数据，确定用户第m天第t时段用电负荷，可接受负荷削减时间段，可中断负荷量，即可得到各时段下可削减用户的用电负荷，即为可中断负荷模型的建立。
步骤103、根据日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷。
需要说明的是，可中断负荷模型的建立，可以得到各时段用电负荷，进而求得第m天的平均负荷，理想日平均负荷为调度周期内最大、最小日平均负荷的平均值。
用户第m天的用电量Qm为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷。
用户第m天的平均负荷
根据用户第m天的用电量和第m天的平均负荷，可得到用户的理想日平均负荷，理想日平均负荷Qm为：
步骤104、计算日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力。
日负荷曲线与理想日平均负荷之间的差异为每个时刻该用户可能存在的需求响应潜力。基于调度周期m天日负荷曲线得到的需求响应潜力为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，即需求响应潜力，/>为用户第m天t时段用电负荷，Qm为理想日平均负荷。
步骤105、统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率。
需要说明的是，负荷在不同负荷需求响应潜力下的响应频率是不同的，因此，需要统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率。
步骤106、根据负荷需求响应潜力和响应频率，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数。
本申请实施例先根据用户的历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线，再根据日负荷曲线计算得到理想日平均负荷，然后通过计算得到日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，可得到了若干个负荷需求响应潜力，从而量化了负荷需求响应潜力，最后，统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率，通过负荷需求响应潜力和响应频率建立负荷需求响应潜力的频率分布函数，利用频率分布函数，能够更加直观地展示出需求响应潜力的不确定性，从而解决了目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。
以上为本申请提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法的第一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法的第二个实施例的详细说明。
请参阅图2，本申请实施例提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，包括：
步骤201、获取用户的历史用电数据。
步骤202、根据历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线。
需要说明的是，在电力调度周期内，用户第m天第t时段用电负荷为。假设用户可以接受的负荷削减时间段区间为根据实际调度情况，用户在时段/>参与需求响应，则可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷。
需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限。
需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段。
步骤203、根据日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷。
步骤204、计算日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力。
步骤205、统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率。
可以理解的是，负荷在不同负荷需求响应潜力下的响应频率是不同的，因此，需要统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率。
步骤206、以负荷需求响应潜力为x轴，响应频率为y轴，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数。
步骤207、基于频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数。
需要说明的是，找到负荷需求响应潜力的频率分布函数f(x)的峰值Ex，在Ex左右两边各取n个点。以峰值Ex为中心在(Ex-n,Ex)范围内找到第一个波谷，此点的值记为x1；同理，以峰值Ex为中心在(Ex,Ex+n)范围内找到第一个波谷，此点的值记为x2，从而得到Δx＝min{(Ex-x1),(x2-Ex)}，并将(Ex-Δx,Ex+Δx)内的数据点拟合为正态分布函数f(x)t。再将原来的频率分布函数减去正态分布函数，得到新的频率分布函数，一直重复上述获取正态分布函数的步骤，得到若干段正态分布函数。
步骤208、将若干段正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数。
需要说明的是，简化后的频率分布函数为：
其中，f(x)t为正态分布函数，at为幅度系数，n为正态变换次数。
通过找步骤206得到的频率分布函数中一小段的波峰、波谷拟合成正态分布函数，在原频率分布函数的基础上减去这一小段，再找波峰、波谷，拟合成一小段的正态分布函数，最后，将若干段正态分布函数相加就可以得到简化后的频率分布函数，从而可以进一步地量化负荷需求响应潜力的不确定性，能够更加直观地展示出需求响应潜力的不确定性。
本申请实施例先根据用户的历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线，再根据日负荷曲线计算得到理想日平均负荷，然后通过计算得到日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，可得到了若干个负荷需求响应潜力，从而量化了负荷需求响应潜力，最后，统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率，通过负荷需求响应潜力和响应频率建立负荷需求响应潜力的频率分布函数，利用频率分布函数，能够更加直观地展示出需求响应潜力的不确定性，从而解决了目前没有针对负荷需求响应潜力的量化方法，导致无法科学设计需求侧管理目标和规避需求侧响应不确定性风险的技术问题。
以上为本申请提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法的第二个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种负荷需求响应潜力不确定性的量化装置的实施例的详细说明。
请参阅图3，本申请实施例提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化装置，包括：获取单元301、第一建立单元302、第一计算单元303、第二计算单元304、统计单元305和第二建立单元306；
获取单元301，用于获取用户的历史用电数据；
第一建立单元302，用于根据历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
第一计算单元303，用于根据日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；
第二计算单元304，用于计算日负荷曲线和理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；
统计单元305，用于统计负荷在负荷需求响应潜力下的响应频率；
第二建立单元306，用于根据负荷需求响应潜力和响应频率，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数。
作为进一步地改进，本实施例还包括分解单元307和求和单元308；
分解单元307，用于基于频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数；
求和单元308，用于将若干段正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数。
需要说明的是，简化后的频率分布函数为：
其中，f(x)t为正态分布函数，at为幅度系数，n为正态变换次数。
作为进一步地改进，本实施例中的第一建立单元302具体用于根据历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷。
需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限。
需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段。
作为进一步地改进，本实施例中的第二建立单元306具体用于以负荷需求响应潜力为x轴，响应频率为y轴，建立负荷需求响应潜力的频率分布函数。
本申请实施例还提供了一种负荷需求响应潜力不确定性的量化设备，包括存储器以及处理器；
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行上述实施例中所述的负荷需求响应潜力不确定性的量化方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的网络，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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待安装电网网络，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信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述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。
所述集成的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，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，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。

Claims (5)

1.一种负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，其特征在于，包括：
获取用户的历史用电数据；
根据所述历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线，包括：
根据所述历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷；
所述需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限；
所述需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段；
所述方法还包括：
根据所述日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；
计算所述日负荷曲线和所述理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；
统计负荷在所述负荷需求响应潜力下的响应频率；
根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数，之后还包括：
基于所述频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数；
将若干段所述正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数，
所述简化后的频率分布函数为：
其中，f(x)t为正态分布函数，at为幅度系数，n为正态变换次数。
2.根据权利要求1所述的负荷需求响应潜力不确定性的量化方法，其特征在于，所述根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数，包括：
以所述负荷需求响应潜力为x轴，所述响应频率为y轴，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
3.一种负荷需求响应潜力不确定性的量化装置，其特征在于，包括：获取单元、第一建立单元、第一计算单元、第二计算单元、统计单元和第二建立单元；
所述获取单元，用于获取用户的历史用电数据；
所述第一建立单元，用于根据所述历史用电数据建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述第一建立单元具体用于：根据所述历史用电数据，结合需求响应潜力约束和需求响应时间约束建立可中断负荷模型，以得到日负荷曲线；
所述可中断负荷模型为：
其中，为调度后可削减用户在第m天t时段的用电负荷，/>为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>为用户第m天t时段用电负荷；
所述需求响应潜力约束为：
其中，为可削减负荷在第m天t时段可以中断的负荷量，/>和/>分别为可削减用户在第m天t时段可中断负荷的上限和下限；
所述需求响应时间约束为：
其中，为用户可以接受的负荷削减时间段，/>为用户参与需求响应的时间段；
所述装置还包括：
所述第一计算单元，用于根据所述日负荷曲线，计算得到理想日平均负荷；
所述第二计算单元，用于计算所述日负荷曲线和所述理想日平均负荷的差值，得到若干个负荷需求响应潜力；
所述统计单元，用于统计负荷在所述负荷需求响应潜力下的响应频率；
所述第二建立单元，用于根据所述负荷需求响应潜力和所述响应频率，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数，
所述装置还包括分解单元和求和单元；
所述分解单元，用于基于所述频率分布函数，通过正态变换分解得到若干段正态分布函数；
所述求和单元，用于将若干段所述正态分布函数相加得到简化后的频率分布函数，所述简化后的频率分布函数为：
其中，f(x)t为正态分布函数，at为幅度系数，n为正态变换次数。
4.根据权利要求3所述的负荷需求响应潜力不确定性的量化装置，其特征在于，所述第二建立单元具体用于以所述负荷需求响应潜力为x轴，所述响应频率为y轴，建立所述负荷需求响应潜力的频率分布函数。
5.一种负荷需求响应潜力不确定性的量化设备，其特征在于，包括存储器以及处理器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1至2中任一项所述的负荷需求响应潜力不确定性的量化方法。
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