[发明专利]一种用户需求响应潜力画像方法

说明书

本发明公开了一种用户需求响应潜力画像方法，包括通过数据挖掘，充分提取用户在不同时间尺度下的用电特征，形成指标评价体系；对负荷特性指标进行去量纲化和归一化处理；分别求得轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的指标客观权重；结合加权后的指标评价体系，根据逼近理想解排序方法得到用户轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的综合潜力量化值；利用近邻传播算法，按照用户综合潜力量化值进行聚类，将用户细分为不同特征群，实现对用户需求响应潜力的画像。本发明可适用于具体实施需求响应时确定某一特征群的用户适合参与的需求响应类型，同时能够针对需求响应措施筛选出符合要求的用户，为需求响应的评估和实施提供了可靠的依据。

技术领域

本发明涉及电力系统用户需求相应分析方法，特别是涉及一种用户需求响应潜力画像方法。

背景技术

由于各用户的负荷类型，负荷重要程度、负荷可中断性等存在较大差异，各不同类型用户对日期类型、温度、价格、政策的敏感度也各不相同，导致了不同用户在具体实施需求响应中潜力的多样性。为了更加精确有效地聚集需求响应资源，发掘响应潜能。有必要基于对数据的深入分析，提炼出用户用电模式的共性特征和共同规律，并将此作为指标对需求响应潜力进行量化。根据量化结果为需求响应的具体实施提供依据，真正实现信息和电能的交互。

要实现对用户需求响应潜力的量化，首要任务是需要建立多指标评价体系。目前国内已经有诸多的学者对这方面进行了研究，但是研究的大多数涉及需求响应方式单一，评价体系参量的设定较少，不能充分、全面地对用户的用电模式进行反映，不足以对用户的用电规律进行全面概括，对基于评价体系得到的结果也缺乏深入的研究和分析。

发明内容

发明目的：为解决现有技术的不足，提供一种用户需求响应潜力画像方法，该方法能够为需求响应的评估和实施提供可靠的依据。

技术方案：为了达到上述发明目的，本发明的技术方案是：

一种用户需求响应潜力画像方法，包括以下步骤：

(1)通过数据挖掘，充分提取用户在不同时间尺度下的用电特征，形成指标评价体系；

(2)利用统计平均方法和向量规范化方法相结合的方法，对负荷特性指标进行去量纲化和归一化处理；

(3)利用熵权法，分别求得轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的指标客观权重；

(4)结合加权后的指标评价体系，根据逼近理想解排序方法(TOPSIS)得到用户轮休、错时、避峰三种需求响应方式下的综合潜力量化值；

(5)利用近邻传播算法(AP)，按照用户综合潜力量化值进行聚类，将用户细分为不同特征群，实现对用户需求响应潜力的画像。

进一步的，步骤(1)中，按照不同的时间尺度，可以将指标评价体系按照需求响应方式分为轮休指标评价体系、错时指标评价体系和避峰指标评价体系，其中，轮休指标评价体系包含两个特性指标和一个经济指标，错时指标评价体系包含三个特性指标和一个经济指标，避峰指标评价体系包含三个特性指标和一个经济指标；不同指标评价体系的特性指标各不相同，而经济指标是三种指标评价体系的共有指标。

可选的，轮休指标评价体系的特性指标包括周休负荷α₁₁和周休负荷下降率α₁₂，其中，周休负荷计算公式为：

其中，为用户工作日的日负荷的平均值，为用户周末的日负荷的平均值；

周休负荷下降率计算公式为：

可选的，错时指标评价体系的特性指标包括波动率α₂₁、错时负荷α₂₂和峰谷差率α₂₃，其中，波动率计算公式为：