[发明专利]一种电力需求响应潜力评估方法、系统及相关设备

权利要求书

1.一种电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，包括：

S1、构建基于STL算法的专变用户负荷分解模型，用于将专变用户的负荷进行分解获得负荷周期分量，所述专变用户负荷分解模型中的输入量为所述专变用户在响应日前的指定时长的负荷观测量；

S2、构建基于S-G滤波算法的负荷曲线平台功率确定模型，确定可代表负荷曲线平台的功率，经过S-G滤波算法处理后的所述负荷周期性分量中每一个局部极小值点可代表所在负荷曲线平台的功率；

S3，根据指定的需求响应的起始时间，利用所述专变用户负荷分解模型、所述负荷曲线平台功率确定模型确定所述负荷周期性分量在响应起始时间的实时负荷功率，对所有小于所述实时负荷功率的负荷曲线平台功率求差值，其中的最大值即为需求响应潜力功率。

2.如权利要求1所述电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述S1包括：

对所述专变用户的负荷作为输入负荷序列去除负荷趋势分量，对负荷子序列进行低通量过滤后得到负荷周期分量和负荷残余分量；

其中，所述负荷趋势分量代表所述专变用户的生产过程中多个预定的采样日的日内持续运行不切除的负荷，用于体现所述采样日的日间生产规模的变化；所述负荷周期分量代表从所述采样日中提取出的规律性用电负荷，用于反映日内生产或者营业的计划，体现日内用电负荷变化的规律；所述负荷残余分量代表计划生产之外的突发性负荷波动。

3.如权利要求2所述电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述S1包括:

通过负荷分量确定内循环；

计算鲁棒性权重项，以控制负荷分解的过程中数据产生异常值，并将权重值代入所述内循环中进行运算，实现鲁棒性权重平衡外循环；

在循环结束后，对所述负荷周期分量基于局部二次拟合进行后平滑。

4.如权利要求3所述电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述通过负荷分量确定内循环包括：

S11，对多日采样的负荷序列去除上次迭代的趋势量

S11，对每个负荷子序列进行LOESS回归处理，前后各延长一个循环周期，平滑参数为n_(s)，平滑结果记为

S12，对所述平滑结果依次做长度为n_(p)、n_(p)、3的滑动平均，再进行参数为n_(l)的LOESS回归，得到长度为N的序列

S13，获得多日负荷序列的周期分量，

S14，去周期，

S15，对使用LOESS算法进行平滑，得到所述负荷趋势分量判断收敛性，若收敛则输出结果，否则返回步骤S11，，

其中，为负荷分量确定内循环中第k-1次循环结束时的负荷趋势分量和负荷周期分量，初始时刻n_(i)为内循环层数，n_(o)为外循环层数，n_(p)为周期样本数，n_(s)、n_(l)、n_(t)分别为S12，S13，S14中的LOESS平滑参数。

5.如权利要求4所述电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，所述计算鲁棒性权重项包括：

采用以下公式计算所述鲁棒性权重项，

δ_v＝6*f_median(|R_v|)；

其中，v为负荷序列中负荷点的位置，δ_v为鲁棒性权重。

6.如权利要求5所述电力需求响应潜力评估方法，其特征在于，在所述S3之后还包括：

判断所述需求响应潜力功率是否大于当前的最大负荷供应能力；

若是，增加所述最大负荷供应能力并输出警报信息。