负荷数据特征分析的用户集群需求响应潜力预测方法

作     者：黄奇峰 杨世海 段梅梅 孔月萍 丁泽诚 HUANG Qifeng;YANG Shihai;DUAN Meimei;KONG Yueping;DING Zecheng

作者机构：国网江苏省电力有限公司营销服务中心南京210019 

出 版 物：《电力需求侧管理》 (Power Demand Side Management)

年 卷 期：2024年第26卷第1期

页      面：16-22页

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国网江苏省电力有限公司科技项目(J2022127)。 

主　　题：负荷数据 需求响应潜力 负荷特征 用户集群 非线性自回归神经网络 

摘      要：随着电力市场改革的逐步推进,需求响应将在未来新型电力系统中发挥越来越重要作用。针对目前DR潜力计算过程繁琐、用户数据不足的问题,提出了一种基于用户历史负荷、气温和电价数据的用户集群DR潜力预测方法。首先,通过对用户的历史负荷曲线进行数据处理和信息提取,从月负荷规律性、日负荷波动性、峰谷一致性3个方面对各用户的用电行为进行特征值计算,形成评估用户类型的指标体系。继而,提出基于时序带有外部输入的非线性自回归神经网络的用户负荷和DR潜力预测方法。最后,以工业用户为例采用Meanshift算法实现用户集群划分,并对通用零部件制造行业的DR调节功率进行预测,经与实际调节功率数据进行对比分析,验证了本文所提方法的有效性。