需求響應(yīng)特性分析方法研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，能源危機(jī)和環(huán)境壓力越來越嚴(yán)重，現(xiàn)代電力系統(tǒng)也面臨著更高的挑戰(zhàn)，智能電網(wǎng)的概念應(yīng)運(yùn)而生，逐步成為當(dāng)今電力工業(yè)研究和發(fā)展的熱點(diǎn)。作為智能電網(wǎng)最重要的組成部分之一，電力需求側(cè)資源在電力系統(tǒng)中的巨大潛力逐步地被認(rèn)識(shí)和發(fā)掘，尤其是電力用戶的需求響應(yīng)，直接體現(xiàn)了智能電網(wǎng)“智能互動(dòng)”的主要特點(diǎn)，在全球范圍內(nèi)受到了很高的關(guān)注。
　　 需求響應(yīng)通過價(jià)格和激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)用戶調(diào)整自身的用電方式，積極響應(yīng)電力系統(tǒng)運(yùn)行

2、的目標(biāo)要求，從而有助于電力系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。國內(nèi)外有許多需求響應(yīng)項(xiàng)目逐步提出和投入實(shí)踐，并且收到了不錯(cuò)的效果。既然需求響應(yīng)項(xiàng)目是針對(duì)電力用戶制定的，那么電力用戶對(duì)項(xiàng)目如何響應(yīng)就直接決定了項(xiàng)目設(shè)計(jì)的合理性以及預(yù)期效果的實(shí)現(xiàn)程度。因此，本文針對(duì)電力用戶在峰谷分時(shí)電價(jià)下的需求響應(yīng)特性，分別以聚類分析和回歸建模兩種思想展開系統(tǒng)的分析研究。
　　 首先，結(jié)合電力用戶負(fù)荷數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及對(duì)數(shù)據(jù)處理的要求，從聚類分析和回歸建模兩個(gè)角度，選取了

3、自組織聚類(SOM)算法和支持向量機(jī)(SVM)回歸算法，介紹了這兩種算法的基本原理，特點(diǎn)及應(yīng)用。
　　 其次，基于SOM聚類算法提出了一種電力用戶需求響應(yīng)總體特性分析的方法。在定義電力用戶需求響應(yīng)特性指標(biāo)的基礎(chǔ)上，對(duì)峰谷分時(shí)電價(jià)下的用戶按照行業(yè)屬性，提取各行業(yè)用戶總體上的需求響應(yīng)特征量作為分類依據(jù);然后采用SOM聚類的算法對(duì)各行業(yè)電力用戶進(jìn)行聚類，結(jié)合聚類結(jié)果分析各類用戶的典型需求響應(yīng)特性，評(píng)估用戶的需求響應(yīng)潛力，為峰谷分時(shí)電價(jià)

4、的調(diào)整和改進(jìn)提供理論依據(jù)。
　　 再次，基于SVM回歸算法提出了一種對(duì)電力用戶需求響應(yīng)進(jìn)行建模的方法。以實(shí)施峰谷分時(shí)電價(jià)的高耗能行業(yè)用戶的日負(fù)荷數(shù)據(jù)為樣本，分析和挖掘影響用戶日負(fù)荷安排的主要因素來構(gòu)造輸入輸出屬性，建立基于SVM回歸算法的電力用戶需求響應(yīng)模型并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試;并將該模型應(yīng)用于電力用戶的需求響應(yīng)特性精確分析和需求響應(yīng)潛力量化評(píng)估。
　　 總之，SOM聚類分析和SVM回歸建模兩種方法有助于分別從總體定性