计及生产行为约束的工业用户时序调节潜力分析方法.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月南京理工大学学报 .收稿日期:修回日期:基金项目:国家电网公司总部科技项目()作者简介:刘晗()男硕士生主要研究方向:电力系统及其自动化:.通讯作者:柳伟()男博士副教授主要研究方向:主动配电网分布式控制及优化:.引文格式:刘晗肖飞崔勇等.计及生产行为约束的工业用户时序调节潜力分析方法.南京理工大学学报():.投稿网址:/.计及生产行为约束的工业用户时序调节潜力分析方法刘 晗肖 飞崔 勇耿 建张俊芳柳 伟(.南京理工大学 自动化学院江苏 南京.国网上海市电力公司上海.中国电力科学研究院有限公司(南京)江苏 南京)摘 要:该文提出一种集数据处理量化预测全环节融合的时序潜力评
2、估方法 该方法数据处理部分采用三次样条插值法补充缺失值数据量化采用基于 和深度神经网络()相结合的聚类模型相对于以往的单层聚类具有更高的聚类效果数据预测部分采用融合变分模态分解()和优化时间卷积网络()优点的综合预测方法预测效果更好 首先充分提取用户在不同时间序列下各类影响工业用户潜力的特征提出考虑负荷综合特性的可调节潜力指标体系 其次为实现对工业负荷潜力的量化分析该文提出基于 的多层反馈聚合模型 再次基于多层反馈聚合分析结果采用基于 潜力分析方法对工业负荷进行潜力分析 最后以某地区的实际工业用户负荷数据为例呈现了工业用户负荷时序可调节潜力分析结果关键词:工业负荷调节潜力多层反馈聚合模型变分模
3、态分解时间卷积网络中图分类号:文章编号:():./.(.()南京理工大学学报第 卷第 期:.().()().:“十四五”期间随着我国对风电、光伏等新能源的持续大规模应用给电力系统稳定调控带来严峻挑战此外电力系统面临高比例新能源和高比例电力电子设备接入的“双高”问题给电网平衡带来新的挑战 工业企业作为我国能源消耗大户在用电方面更是占据主导地位在当前国家新一轮电力改革的背景下工业用户负荷因具有灵活性、经济性等特征成为优化改革的主要对象可有效提高系统运行效率与稳定 因此对工业用户负荷进行时序调节以及对其潜力分析尤为重要而工业负荷由于特征数据复杂且庞大给工业负荷的分析工作带来不小的挑战分析方法的选择对
4、潜力分析的结果有着举足轻重的影响目前对于工业负荷相关分析已有足够深入的研究 为了充分利用工业负荷本身属性发挥其潜能有必要深入挖掘负荷数据提炼出更准确的工业用户用电特性建立负荷调控潜力指标 文献通过分析可调节负荷多元需求响应模型调控和调峰、调频市场的技术差异为工业用户负荷调控评估能力构建了四维度评估指标体系制定了可调节负荷调控能力标准并验证了可行性 文献针对工业用户提出了一种新的调控潜力分析方法将调控能力分为长短期以此分析工业用户的可调节潜力 文献通过工业用户在多个时间度量下的用电特征构建多时间尺度潜力评估体系实现对调控潜力的评估量化随着数据量的不断增多常规的分析方法往往不能满足需求因此机器学习
5、常常被用于工业负荷的潜力评估 文献通过需求侧调控需求量化工业负荷数据并分为不同小组按小组构建调控潜力评估体系分析优化结果 文献提出行空间聚类分析方法并构建区域能力评价模型寻找热点区域进而挖掘潜力 文献提出优化 和带权负荷指标的 聚类算法对负荷进行聚类分析并基于聚类结果对各类用户的需求响应潜力进行分析 此外还有利用神经网络进行潜力分析为工业负荷提供了新的方向综上所述本文结合聚类方法和神经网络的优点提出一种基于数据模型双驱动的工业负荷可调节潜力评估方法 与以往组合预测方法不同该方法融合了多层聚类模型优化聚类效果提高预测精度并以某地实际数据验证该方法的有效性 工业用户时序调节潜力模型.工业用户时序调
6、节潜力影响因素分析分析工业用户用电方式及用电行为影响可准确判断工业用户用电特性 本文在文献所提出的工业用户用电行为构成的基础上从用户总第 期刘 晗 肖 飞 崔 勇 耿 建 张俊芳 柳 伟 计及生产行为约束的工业用户时序调节潜力分析方法 行为维度和用户成本维度出发将工业用户时序调节潜力影响因素分为两大类:用户行为影响因素和用户成本影响因素.工业用户时序可调节潜力指标体系工业用户可调节潜力指标体系就是综合考虑用户行为影响因素和用户成本影响因素所构建的它代表了工业负荷的调控价值.工业用户行为特征指标()订单需求订单需求是表示用户基本生产行为的指标用来表征用户生产周期及时间变化 该指标的表达式为()式
7、中:该订单用电量需求为用户每天的用电量为生产系数 为生产周期()最大负荷小时利用数最大负荷利用小时数是指用户年用电量与年最大负荷的比值 不同类型的工业负荷其最大负荷利用小时数也不同具体数值可见表 表 各典型工业用户最大负荷利用小时数典型工业负荷最大负荷利用小时数有色金属冶炼煤炭工业石油工业钢铁工业化学工业建材工业纺织工业食品工业 ()节能效益节能成本指标表示工业用户需求响应所节约的电费其公式为()式中:为年所节约用电量表示峰时段削减的用电量表示峰时段的电价表示平时段削减的用电量表示平时段的电价表示谷时段削减的用电量表示谷时段的电价.工业用户成本特征指标()维修成本维修成本是指工业用户需要对生产
8、设备进行维修时的负荷特征 通过检修行为特征来衡量对工业负荷的检修能力和检修时的负荷变化特征该指标的表达式如下()/()式中:为用户周期内维持成本为用户周期内用电高峰时段的最大峰值负荷为用户的安全生产保障负荷为用户连续厂休日最大天数为一个周期内总天数 为用户生产成本()新增电能成本新增电能成本用于衡量每日用户负荷变化剧烈程度和电网调峰能力该值越大说明用户负荷变化越剧烈同时也能体现电网调峰能力越强该指标的表达式如下()()()式中:为企业在在时段 内新增电能成本为企业在时段 的平均用电功率为用户原始生产负荷()时间成本时间成本用于衡量用户用电时间百分比数值越大说明用户用电舒适度越高 该指标的表达式
9、如下 ()式中:为企业生产周期 的时间成本 工业用户时序调节潜力分析方法本文提出一种基于多层反馈聚类模型和 的综合性方法来分析工业用户的潜力具体流程图如图 所示图 工业用户时序调节潜力分析流程图南京理工大学学报第 卷第 期.基于三次样插值法的数据预处理由于在采样中可能会导致采集的时间序列数据存在缺失值因此要对工业负荷展开研究首先需要寻找出缺失数据并对其进行填补以便展开后续的研究按照负荷功率曲线定位到数据缺失点并综合比较缺失值前后几天同时刻的负荷数据通过构造三次样条插值拟合函数()对缺失数据点进行补全得到完整数据 填充值公式可表示为()()()式中:为负荷数据缺失时间点()为 点填充值.基于多层
10、反馈聚合模型的工业负荷聚类研究单一的聚类模型受数据的影响较为严重适应能力较弱因此本文提出基于 和 的多层反馈聚类模型旨在通过神经网络强大的自适应学习能力以及非线性映射能力从负荷特性和可调节潜力特性两方面对用户进行综合聚类为后续潜力分析奠定基础.基于一次聚类的工业用户负荷特性提取 算法作为处理大量负荷数据的首选算法具有多种优点因此本文采用 算法对工业用户进行一次聚类 流程图如图 所示图 算法流程图最佳聚类数 轮廓系数确定 轮廓系数公式如下()()()()()()式中:表示样本点的内聚度 轮廓系数 的取值范围为 轮廓系数越大聚类效果越好.基于二次聚类的工业用户潜力特征融合二次聚类的输入为考虑用户行
11、为影响因素和用户成本影响因素的指标数据 由于指标数据复杂且繁多因此需要对其进行降维 本文采用主成分分析法()对工业负荷历史数据进行降维在提取指标数据主成分时需要根据贡献率选取前 个主成分并将贡献率靠前的主成分作为输入进行二次聚类 贡献率表达式为 贡献率 ()降维之后对一次聚类输出结果进行二次聚类本文采用自组织竞争神经网络()方法 步骤如下:()归一化处理 将贡献率最高的主成分与竞争层中的权向量进行归一化处理得到 和()()寻找胜利神经元 将与 最相似的权向量判定为胜利神经即为 距离计算方法采用欧氏距离()()()()输出与调整 获胜的神经元可以调整权向量获胜神经元输出为 其余输出为 ()()式
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