[发明专利]一种电力系统中的功率供需匹配可行性分析方法

权利要求书

1.一种电力系统中的功率供需匹配可行性分析方法，其特征在于：该方法通过对发电系统进行出力预测和对电力用户的负荷端用电需求进行功率预测从而进行供需匹配和交易可行性分析；包括以下步骤：

S1：基于Markov对发电系统的风力发电功率进行中长期预测；

S2：对不同类型的电力用户的负荷需求进行预测；

S3：基于Hausdorff距离比较发电系统中的发电企业和电力用户供需曲线的相似度，将相似度高的供需两端用户进行匹配，分析大用户直接交易的可行性；

S1具体采用如下方式：

对发电企业的出力进行状态划分，计算该出力的状态初始概率向量和对应的概率转移矩阵，对下一时刻出力所在状态进行预测：首先对分布式能源出力波动量的幅度变化进行评估，把分布式能源出力时间序列进行一阶差分，获得分布式能源出力波动；

其中发电企业的出力的时间序列为{x₁,x₂,…,x_n,x_n+1}，该序列的取值范围按阈值划分为r个离散状态集合S＝{s₁,s₂,…,s_r}，基于t时刻波动量状态序列的前n个值，计算t+1时刻波动量的值x_n+1落入S＝{s₁,s₂,…,s_r}中的哪个状态，若波动量序列的前n个数据x₁,x₂,…,x_n中有N_i个数据落在s_i中则状态s_i发生的频率为：

将发电企业的出力不同状态下的波动量的最初概率定义为即得到最初概率向量R(t)^T，根据最初概率向量R(t)^T获得状态转移矩阵以状态转移矩阵反映分布式能源的中长期出力特性及日出力特性，根据得到的概率向量绘制分布式能源出力特性曲线；

其中P_ij、F_ij代表状态转移矩阵，N_ij为发电企业的出力的状态初始概率向量。

2.根据权利要求1所述的一种电力系统中的功率供需匹配可行性分析方法，其特征还在于：S2具体采用如下方式：

根据用电量大小及户数规模选取不同行业用户中用电量大的用户为研究对象，搜集各类行业K_i个样本用户日用电量Q_ikt和每一时刻的负荷f_ikt，得出不同行业在不同时刻标幺化后的负荷叠加数据再将上述数据进行拟合，得到不同行业的负荷拟合典型曲线的表达式根据该表达式绘制需求特性曲线。

3.根据权利要求1所述的一种电力系统中的功率供需匹配可行性分析方法，其特征还在于：S3具体采用如下方式：

将发电系统的风力发电功率、电力用户的日出力曲线和日负荷曲线都分割成多个时段，并记录每个时段该用户的数值形成两个包含多个点的点集，分别为A＝{a₁，a₂，...，a_n},B＝{b₁，b₂，...，b_n}，计算这两个点集之间的Hausdorff距离H(A，B)＝max(h(A，B)，h(B，A))，即点集之间点的最小值的最大值，Hausdorff距离度量了两个点集之间的最大不匹配度，如果Hausdorff距离越小，说明两个点集之间的不匹配度越低，供需双侧曲线的相似度越高，交易达成的可能性越大，可行性越高；反之，Hausdorff距离越大，供需双侧用户直接交易的可行性越低；

同理，对大用户直接的中长期交易进行可行性分析，将供需两侧用户的年出力曲线及年负荷曲线都分割成多个时段，并记录每个时段该用户的数值，形成两个包含多个点的点集，分别为A＝{a₁，a₂，...，a_n},B＝{b₁，b₂，...，b_n}，计算这两个点集之间的Hausdorff距离H(A，B)＝max(h(A，B)，h(B，A))，即点集之间点的最小值的最大值，Hausdorff距离度量了两个点集之间的最大不匹配度，Hausdorff距离越小，说明两个点集之间的不匹配度越低，供需双侧曲线的相似度越高，交易达成的可能性越大，可行性越高；反之，Hausdorff距离越大，供需双侧用户直接交易的可行性越低。