[发明专利]在恒定分时电价下考虑可靠性损失的峰谷时段划分方法

说明书

本发明公开了一种恒定分时电价下考虑供电可靠性的峰谷时段划分方法，其步骤包括：1获取典型日小时负荷曲线；2基于BP神经网络建立负荷‑可靠性解析关系模型；3基于电价弹性矩阵建立分时电价前后用电需求比，计算不同时段划分下的小时负荷值；4根据相应指标构造时段划分优化的目标函数，利用动态荷点法进行峰谷时段划分优化。本发明能提升电力系统供电可靠性，平滑负荷曲线，引导用户合理用电，提高电网削峰填谷的能力，从而实现电网安全可靠运行。

技术领域

本发明涉及需求侧响应中分时电价及时段划分领域，具体的说是一种在恒定分时电价下考虑供电可靠性的峰谷时段划分方法。

背景技术

电价型需求响应策略的制定不仅涉及时段电价(即分时电价)的设计还与时段的划分密切相关，二者均对负荷曲线削峰填谷的效果产生直接影响，进而对电网投资、停电损失、供电可靠性等方面产生影响然。调整峰平谷时段的区间也能够有效引导用户调整其用电方式，同样起到削峰填谷的作用，进而提高电网用电效率，优化资源配置。但是，在恒定分时电价下，改变峰谷时段的划分对负荷曲线峰谷差及电力系统供电可靠性有较大影响，从而影响电网的安全可靠运行。

发明内容

本发明是为避免上述现有技术所存在的不足之处，提供一种在恒定分时电价下考虑供电可靠性的峰谷时段划分方法，以期望降低负荷曲线峰谷差、提升电力系统供电可靠性，从而实现电网的安全可靠运行。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：

本发明一种在恒定分时电价下考虑供电可靠性的峰谷时段划分方法的特点是按如下步骤进行；

步骤一、获得典型日小时负荷曲线PL_t＝{PL₁,PL₂,…,PL_t,…,PL₂₄}，其中，t＝1,2,…,24为小时；PL_t表示第t小时的负荷值；

步骤二、基于BP神经网络建立负荷-可靠性解析关系模型：

步骤2.1、确定BP神经网络的各层节点数及基本参数，包括：最大迭代次数K，连接权值w，系统拟定允许误差ε，第k次迭代的网络总误差E(k)；

利用解析法获取以负荷值为输入，以可靠性指标RI为输出的X个训练样本；

步骤2.2、初始化连接权值w；

步骤2.3、初始化k＝1；

步骤2.4、初始化x＝1；

步骤2.5、依次输入X个训练样本至第k次迭代的BP神经网络中；

步骤2.6、设当前输入的是第x个训练样本，计算第k次迭代的各层的输出和反向传播误差；

步骤2.7、若x＜X，则将x+1赋值给x后，返回步骤2.5；否则执行步骤2.8；

步骤2.8、利用权值调整公式计算调整第k次迭代的各层的连接权值w；

步骤2.9、利用第k次迭代更新后的连接权值，计算第k次迭代的各层的输出、反向传播误差，同时计算第k次迭代的总误差E(k)；

步骤2.10、若E(k)＜ε或k＞K，则终止迭代，并将最终得到的BP神经网络作为负荷-可靠性解析关系模型；否则，将k+1赋值给k，执行步骤2.4；

步骤三、基于电价弹性矩阵建立分时电价前后用电需求比，计算不同时段划分下的小时负荷值：

步骤3.1、利用式(1)和式(2)计算电价弹性系数，从而构成电价弹性矩阵