一种多时间尺度下的有序用电决策方法与流程

1.本发明涉及电力系统调度规划技术领域，尤其是指一种多时间尺度下的有序用电决策方法。


背景技术：

2.为满足经济迅猛发展对电力的需求，我国在不断加强电力网络的建设，然而，区域性和时段性的电力紧缺却不可避免。当前各地区实施的有序用电措施从一定程度上缓解了电力供需紧张的局势，如夏季高峰检修错峰、可中断负荷避峰、企业轮休错峰、移峰填谷等，但目前这些措施一般由工作人员手工完成，既要编制错避峰方案又要及时发布决策信息，造成有序用电响应速度缓慢、系统管理无序、缺乏有效监管等问题。
3.在中国专利公开号为cn106786516a，公开日为2017年5月31日，名称为一种具有随机性的用于多时间尺度协调的有序用电负荷调度方法的发明专利中，公开了一种具有随机性的用于多时间尺度协调的有序用电负荷调度方法，包括获取原始数据；将原始数据代入到周时间尺度有序用电负荷调度模型，求得周时间尺度调度方案，周时间尺度调度方案至少包括轮休、削峰、时段错峰调度手段；将原始数据代入到日时间尺度有序用电调度模型，求得日时间尺度协调的调度方案，日时间尺度调度方案至少包括移峰填谷调度手段；日时间尺度有序用电调度模型基于具有随机性的周时间尺度有序用电负荷调度模型建立。该发明依据用户公电负荷的历史数据对用户进行归类，并且从周时间尺度与日时间尺度以及相互之间进行耦合协调，从而实现有序用电调度模型的精细化管理，但不足之处在于，有序用电决策模型没有结合用户典型负荷曲线及其峰谷波动的特性，调用多时间尺度下的有序用电措施。


技术实现要素：

4.本发明的目的是克服现有技术中，有序用电决策模型没有结合用户典型负荷曲线及其峰谷波动的特性，调用多时间尺度下有序用电措施的缺点，提供一种多时间尺度下的有序用电决策方法，有序用电决策模型能够基于对用户用电的历史数据进行聚类分析，提取用户典型曲线，获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，构造有序用电决策系统的目标函数和约束条件，最后求解有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电方案，在安全有效的消纳电力供需缺口的同时将对用户的影响降至最低。
5.本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：一种多时间尺度下的有序用电决策方法，包括以下步骤：步骤一：采集用户的日负荷曲线数据，根据聚类分析提取用户典型负荷曲线；步骤二：获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，具体为，是否参与时段错峰，以及参与时段错峰的小时数；是否参与移峰填谷、参与移峰填谷的时段数、移峰填谷的分档数以及各档移峰填谷的修正量；是否参与避峰、参与避峰的时段数、避峰的分级数以及各时段的避峰修正量；
步骤三：通过合理评估，获取用户的重要等级；步骤四：计算有序用电措施的总控制成本，所述总控制成本包括轮休错峰控制成本、时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本以及避峰控制成本；步骤五：根据所述总控制成本中的较低值构造有序用电决策模型的目标函数；步骤六：构造有序用电决策模型所需的约束条件；步骤七：求解有序用电决策模型。有序用电决策模型能够基于对用户用电的历史数据进行聚类分析，提取用户典型曲线，获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，构造有序用电决策系统的目标函数和约束条件，最后求解有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电方案，在安全有效的消纳电力供需缺口的同时将对用户的影响降至最低。
6.作为优选，所述步骤一中，所述用户典型负荷曲线包括工作日典型负荷曲线和周休日保安负荷曲线，其中周休日保安负荷曲线的保安负荷取工作日平均负荷的10％。将用户典型负荷曲线分为工作日典型负荷曲线和周休日保安负荷曲线，能够更好地得出用户参与有序用电措施的方式。
7.作为优选，所述步骤二中，所述有序用电措施包括日时间尺度下的时段错峰、移峰填谷以及避峰，所述周时间尺度下的有序用电措施包括轮休错峰。通过对周时间尺度与日时间尺度上多种错避峰手段，能够实现有序用电决策方案的多时间尺度协调优化。
8.作为优选，所述目标函数的数学表达式为：作为优选，所述目标函数的数学表达式为：式中，n表示总用户数，i表示用户编号，表示用户的重要等级λi，α表示轮休错峰天数，表示轮休错峰α天的控制成本，k表示一周中的第k天，表示轮休错峰α天的控制成本，k表示一周中的第k天，分别表示时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本和避峰控制成本。通过轮休错峰控制成本、时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本以及避峰控制成本中的较低值构建的目标函数，能够最小化负荷管理措施的总控制成本。
9.作为优选，所述步骤五中，所述总控制成本中的较低值通过每种有序用电措施的控制成本系数进行调控。通过每种有序用电措施的控制成本系数进行调控，能够让有序用电决策模型按照确定优先级顺序调用有序用电措施。
10.作为优选，所述轮休错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示休息，取1表示工作，ξ
1d
表示轮休错峰1天的控制成本系数；所述时段错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示该用户不参与时段错峰，取1则表示该用户参与时段错峰h小时，h为正表示用户生产时间提前，ξ
trans
表示用户参与时段错峰的控制成本系数；所述移峰填谷控制成本的数学表达式为式中为0-1变量，取0表示该用户不参与移峰填谷，取1表示参与β档移峰填谷，n表示时段数，表示用户参与β档移峰填谷的修正量，表示用户参与档移峰填谷时的控制成本系数；所述避峰控制成本的数学表
达式为：式中为0-1变量，取0表示该用户不参与避峰，取1表示参与避峰，n表示时段数，δp
iclip
(t)表示各时段的避峰修正量，避峰也有分级，ξ
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表示用户参与避峰的控制成本系数。通过计算休错峰控制成本、时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本以及避峰控制成本，从而根据最小的控制成本构造目标函数。
11.作为优选，所述步骤六中，所述约束条件包括：电网供需约束：式中，表示电网各时段最大的有功出力，当出现电网性缺电时其表示为线路潮流的最大限值，表示考虑轮休错峰后各时段的电力负荷，表示用户每日各时段的错避峰修正总量；各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：式中，表示用户工作日各时段负荷，表示用户双休日各时段负荷；表示用户参与时段错峰时各时段修正量，表示用户参与移峰填谷时各时段修正量，表示用户参与避峰时各时段修正量，表示用户参与时段错峰h小时各时段修正量；日参与方式约束：轮休错峰约束：轮休错峰约束：通过构造电网供需约束能够知道电网各时段的最大功率；通过构造日参与方式约束，能够知道任意用户在一周中的某一天，当其为休息日时，该用户无法参与任一有序用电管理措施，当其为工作日时，该用户仅可参与时段错峰、移峰填谷或避峰中的一种有序用电管理措施；通过构造轮休错峰约束能够知道在每一电力用户其一周内典型日负荷曲线仅包含正常工作日与周末休息日负荷曲线的设定下，任意用户一周内工作天数有且仅有5天，且一周内最多有一天参与轮休。
12.作为优选，所述步骤七中，通过在matlab环境下调用大规模数学规划优化器
gurobi6.0对有序用电决策模型进行求解。在matlab环境下调用大规模数学规划优化器gurobi6.0能够对多目标多约束的线性或非线性问题进行求解，从而求解出有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电措施。
13.本发明的有益效果是：有序用电决策模型能够基于对用户用电的历史数据进行聚类分析，提取用户典型曲线，获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，构造有序用电决策系统的目标函数和约束条件，最后求解有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电方案，提高系统负荷率、増强电力系统高峰时期的安全稳定性等有一定的积极作用。
附图说明
14.图1是本发明的一种多时间尺度的有序用电决策方法流程图。
具体实施方式
15.下面结合附图和实施例对本发明进一步描述。
16.实施例：一种多时间尺度下的有序用电决策方法，包括以下步骤：步骤一：采集用户的日负荷曲线数据，根据聚类分析提取用户典型负荷曲线；步骤二：获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，具体为，是否参与时段错峰，以及参与时段错峰的小时数；是否参与移峰填谷、参与移峰填谷的时段数、移峰填谷的分档数以及各档移峰填谷的修正量；是否参与避峰、参与避峰的时段数、避峰的分级数以及各时段的避峰修正量；步骤三：通过合理评估，获取用户的重要等级；步骤四：计算有序用电措施的总控制成本，所述总控制成本包括轮休错峰控制成本、时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本以及避峰控制成本；步骤五：根据总控制成本中的较低值构造有序用电决策模型的目标函数；步骤六：构造有序用电决策模型所需的约束条件；步骤七：求解有序用电决策模型。
17.为了能够更好地得出用户参与有序用电措施的方式，将用户典型负荷曲线分为工作日典型负荷曲线和周休日保安负荷曲线。
18.为了能够通过对周时间尺度与日时间尺度上多种错避峰手段，实现有序用电决策方案的多时间尺度协调优化，所述步骤二中，所述有序用电措施包括日时间尺度下的时段错峰、移峰填谷以及避峰，所述周时间尺度下的有序用电措施包括轮休错峰。其中有序用电措施协调调用原则为：尽可能减少用户电量损失；优先调用对用户正常生活与工作模式影响较小的手段；优先调用有利于均衡化高峰用电负荷的手段，以减少高峰时段备用需求；优先调用有利于提高负荷率的手段；优先调用用户等级较差的用户，以实现有限电力资源的优化配置。从对用户用电习惯的影响角度来看，由于避峰手段损失电量无法弥补，因此其调用优先级最低，其余三种手段，影响最小的是时段错峰，次之移峰填谷，最大是轮休错峰。因此，本发明方法认为四种负荷管理手段的基本调用顺序为：时段错峰、移峰填谷、轮休错峰、避峰。
19.为了能够最小化负荷管理措施的总控制成本，所述目标函数的数学表达式为：
式中，n表示总用户数，i表示用户编号，表示用户的重要等级λi，α表示轮休错峰天数，表示轮休错峰α天的控制成本，k表示一周中的第k天，分别表示时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本和避峰控制成本。所述轮休错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示休息，取1表示工作，ξ
1d
表示轮休错峰1天的控制成本系数；所述时段错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示该用户不参与时段错峰，取1则表示该用户参与时段错峰h小时，h为正表示用户生产时间提前，ξ
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表示用户参与时段错峰的控制成本系数；所述移峰填谷控制成本的数学表达式为式中为0-1变量，取0表示该用户不参与移峰填谷，取1表示参与β档移峰填谷，n表示时段数，表示用户参与β档移峰填谷的修正量，表示用户参与档移峰填谷时的控制成本系数；所述避峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示该用户不参与避峰，取1表示参与避峰，n表示时段数，δp
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(t)表示各时段的避峰修正量，避峰也有分级，ξ
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表示用户参与避峰的控制成本系数。
20.为了能够让有序用电决策模型按照确定优先级顺序调用有序用电措施，所述步骤五中，所述总控制成本中的较低值通过每种有序用电措施的控制成本系数进行调控。
21.基于有序用电决策模型的目标函数还构建约束条件，包括以下约束条件：电网供需约束：式中，表示电网各时段最大的有功出力，当出现电网性缺电时其表示为线路潮流的最大限值，表示考虑轮休错峰后各时段的电力负荷，表示用户每日各时段的错避峰修正总量；各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：式中，表示用户工作日各时段负荷，表示用户双休日各时段负荷；
表示用户参与时段错峰时各时段修正量，表示用户参与移峰填谷时各时段修正量，表示用户参与避峰时各时段修正量，表示用户参与时段错峰h小时各时段修正量；日参与方式约束：轮休错峰约束：轮休错峰约束：通过构造电网供需约束能够知道电网各时段的最大功率；通过构造日参与方式约束，能够知道任意用户在一周中的某一天，当其为休息日时，该用户无法参与任一有序用电管理措施，当其为工作日时，该用户仅可参与时段错峰、移峰填谷或避峰中的一种有序用电管理措施；通过构造轮休错峰约束能够知道在每一电力用户其一周内典型日负荷曲线仅包含正常工作日与周末休息日负荷曲线的设定下，任意用户一周内工作天数有且仅有5天，且一周内最多有一天参与轮休。
22.通过在matlab环境下调用大规模数学规划优化器gurobi6.0对有序用电决策模型进行求解，能够对多目标多约束的线性或非线性问题进行求解，从而求解出有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电措施。
23.以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。

技术特征：
1.一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集用户的日负荷曲线数据，根据聚类分析提取用户典型负荷曲线；步骤二：获取用户参与有序用电措施的方式和具体参数，具体为，是否参与时段错峰，以及参与时段错峰的小时数；是否参与移峰填谷、参与移峰填谷的时段数、移峰填谷的分档数以及各档移峰填谷的修正量；是否参与避峰、参与避峰的时段数、避峰的分级数以及各时段的避峰修正量；步骤三：通过合理评估，获取用户的重要等级；步骤四：计算有序用电措施的总控制成本，所述总控制成本包括轮休错峰控制成本、时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本以及避峰控制成本；步骤五：根据总控制成本中的较低值构造有序用电决策模型的目标函数；步骤六：构造有序用电决策模型所需的约束条件；步骤七：求解有序用电决策模型。2.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤一中，所述用户典型负荷曲线包括工作日典型负荷曲线和周休日保安负荷曲线，其中周休日保安负荷曲线的保安负荷取工作日平均负荷的10％。3.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤二中，所述有序用电措施包括日时间尺度下的时段错峰、移峰填谷以及避峰，所述周时间尺度下的有序用电措施包括轮休错峰。4.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述目标函数的数学表达式为：式中，n表示总用户数，i表示用户编号，表示用户的重要等级λ
i
，α表示轮休错峰天数，表示轮休错峰α天的控制成本，k表示一周中的第k天，分别表示时段错峰控制成本、移峰填谷控制成本和避峰控制成本。5.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤五中，所述总控制成本中的较低值通过每种有序用电措施的控制成本系数进行调控。6.根据权利要求4所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述轮休错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示休息，取1表示工作，ξ
1d
表示轮休错峰1天的控制成本系数；所述时段错峰控制成本的数学表达式为：式中为0-1变量，取0表示该用户不参与时段错峰，取1则表示该用户参与时段错峰h小时，h为正表示用户生产时间提前，ξ
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表示用户参与时段错峰的控制成本系数；所述移峰填谷控制成本的数学表达式为式中为0-1变量，取0表示该用户不参与移峰填谷，取1表示参与β档移峰填谷，n表示时段数，表示用户参与β档移峰填谷的修正量，表示用户参与档移峰填谷时的控制成本系数；所述避峰控制成本的数学表达式为：
式中为0-1变量，取0表示该用户不参与避峰，取1表示参与避峰，n表示时段数，δp
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(t)表示各时段的避峰修正量，避峰也有分级，ξ
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表示用户参与避峰的控制成本系数。7.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤六中，所述约束条件包括：电网供需约束：式中，表示电网各时段最大的有功出力，当出现电网性缺电时其表示为线路潮流的最大限值，表示考虑轮休错峰后各时段的电力负荷，表示用户每日各时段的错避峰修正总量；各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：各数值满足下列关系式：式中，表示用户工作日各时段负荷，表示用户双休日各时段负荷；表示用户参与时段错峰时各时段修正量，表示用户参与移峰填谷时各时段修正量，表示用户参与避峰时各时段修正量，表示用户参与时段错峰h小时各时段修正量；日参与方式约束：轮休错峰约束：轮休错峰约束：8.根据权利要求1所述的一种多时间尺度下的有序用电决策方法，其特征在于，所述步骤7中，通过在matlab环境下调用大规模数学规划优化器gurobi6.0对有序用电决策模型进行求解。

技术总结
本发明公开一种多时间尺度下的有序用电决策方法，属于电力系统调度规划技术领域，解决了有序用电决策模型没有结合用户典型负荷曲线及其峰谷波动的特性，调用多时间尺度下有序用电措施的问题，解决该问题的方法包括以下步骤，采集用户的日负荷曲线数据，根据聚类分析提取用户典型负荷曲线；获取用户参与方式、具体参数以及用户的重要等级；计算有序用电措施的控制成本，构造目标函数和约束条件；求解有序用电决策模型，得到适于用户的有序用电方案。本发明中的有序用电决策模型能够结合用户负荷曲线及其峰谷波动的特性，调用多时间尺度下的有序用电措施，在安全有效的消纳电力供需缺口的同时将对用户的影响降至最低。缺口的同时将对用户的影响降至最低。缺口的同时将对用户的影响降至最低。


技术研发人员：杨玉强 李磊 姜志博 麻吕斌 芦鹏飞 全燚帅 叶李晨 高韵雯
受保护的技术使用者：浙江华云信息科技有限公司
技术研发日：2023.05.11
技术公布日：2023/9/14