【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力行業需求側管理，具體為一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法及系統。
技術介紹
1、隨著智能電網的全面建設，信息通信技術與智能電網的緊密融合為用戶用電行為的精確分析提供了更多可能性。電網改革的推進使得用戶的地位明顯提高，對用戶用電行為充分了解有助于電力公司在爭奪用戶資源時提升競爭力，并且也是需求側響應得以實現的基礎和前提。需求響應是需求側管理在競爭性電力市場中的發展，通過價格信號和激勵機制來增加需求側在市場中的作用，可以有效地緩解輸電和發電容量迅速擴建的步伐，有利于構建環境友好型社會。適用于需求響應的用戶用電特性分析方法是智能電網時代下的重要研究方向，不僅可以幫助電力公司更好地了解和服務用戶，同時也是構建環境友好型社會、實現可持續發展的重要手段。
2、在需求響應中，不同用戶的用電行為差異導致對負荷響應的效率不一致。一些用戶可能更愿意、更能夠靈活地調整用電行為，而另一些用戶可能相對不敏感或難以改變用電習慣，導致不同用戶群體的響應程度參差不齊。因此，在實施需求響應時，需要綜合考慮用戶群體的不同用電行為特征，以支持更高質量的電網友好交互監管
3、針對以上問題，本專利技術提供了一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法。本專利技術對相同負荷特性類型用戶進行聚類，劃分不同用電特性的用戶群體；通過電力價格彈性系數構建用戶響應度模型，分析、評估每類用戶群體其用電行為及需求響應能力；最后提取每類用戶的需求響應特征，分析用戶需求響應潛力，完成需求側響應的用戶用電行為特征分析。
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1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：通過對用戶用電數據的深入分析，提高了對用戶用電行為特征的理解，使得需求響應管理更加精確。其次，通過改進的fcm算法和用戶響應度模型的應用，有效地識別了不同用戶群體的需求響應潛力，從而為電網提供了更為準確的需求預測和調度依據。最后，本專利技術的方法能夠針對不同用戶群體制定個性化的需求響應策略，提高了電網的整體運行效率和經濟性，同時也增加了用戶對需求響應計劃的接受度和參與度。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，包括：收集用戶用電數據，進行預處理。
4、對相同負荷特性的用戶進行聚類，對聚類結果評價，劃分用戶用電特征。
5、構建用戶響應度模型，計算每類用戶的需求響應特征指標。
6、改進fcm算法，分析用戶需求響應潛力，得到需求響應潛力不同的用電用戶群體。
7、作為本專利技術所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法的一種優選方案，其中：所述預處理包括采用數據清洗、缺失值處理、異常值檢測的方法，從用電量數據中提取有意義的特征進行特征識別，包括總用電量、平均用電量、峰時用電量、谷時用電量，進行特征識別、聚類分析處理。
8、作為本專利技術所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法的一種優選方案，其中：所述對相同負荷特性的用戶進行聚類包括基于ck-means聚類分析的用戶負荷分類，步驟包括：
9、將用戶一年的用電數據保存到一個數據集列表l中，并設置兩個閾值t1和t2，閾值t1>t2。
10、隨機從數據集列表中選取一個用戶一年的數據p作為canopy算法的初始質心點，并將數據p從該列表中刪除。
11、隨機選取數據集列表l中的一條數據q，計算數據q到所有質心點的距離，并取最小距離d。
12、若d＞t1，則將數據q設為新的canopy質心點，將數據q從數據列表l中刪除。
13、若d≤t1，則判斷距離d是否小于等于閾值t2，若也滿足d≤t2，則將數據q歸入canopy質心，并給予強標記，將q從數據集列表l中刪除。若不滿足d≤t2，將該數據q歸入canopy，并給與數據q弱標記。
14、判斷數據集列表l是否為空，若l為空，輸出質心點的個數k和質心點。若數據列表l不為空，重復操作隨機選取數據q，計算d并判斷d與t1、t2的關系，直至數據列表為空為止，獲得質心點和k值作為k-means聚類算法的初始聚類中心點和聚類簇數。
15、計算數據集中的每個數據樣本到聚類中心點的距離，并將該數據樣本分配到距離最近的類中。
16、重新計算每個類別的中心點，中心點的計算方式為每個類中的數據的平均值為該類別的中心點。
17、對比更新后的中心點和更新前的聚類中心點是否發生變化，若發生變化，則重復計算數據集中的每個數據樣本到聚類中心點的距離。若沒有發生變化，則輸出聚類結果，得到用戶群體的劃分結果。
18、作為本專利技術所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法的一種優選方案，其中：所述構建用戶響應度模型包括，電力價格彈性系數反映用戶用電需求量的變化和電費價格的變化之間的關系，定義自彈性系數與互彈性系數表示為：
19、
20、
21、其中，eii表示需求自彈性系數，δqi表示i時刻用戶電量改變量，qi表示i時刻用戶原始用電量，δpi表示i時刻電價改變量，pi表示用戶i時刻原始電價，eij表示需求互彈性系數，δpj表示j時刻電價改變量，pj表示用戶j時刻原始電價。
22、用戶的需求彈性矩陣表示為：
23、
24、其中，n表示用戶用電數據的時段數。
25、根據用戶彈性系數的公式計算用電響應度，矩陣表達形式為：
26、
27、其中，q'n表示n時刻用電響應后的用電量。
28、作為本專利技術所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法的一種優選方案，其中：所述計算每類用戶的需求響應特征指標包括，定義用戶需求響應潛力熵pe：
29、
30、其中，n表示用戶一天負荷采集次數，x'i表示歸一化后i時刻用戶的負荷量。
31、通過需求價格彈性下用戶行為計算需求響應指標，反應用戶互動程度，作為用戶行為特征進行提取，選擇峰荷減少率、峰谷差率、峰荷率、負荷率和需求響應潛力熵作為聚類特征。
32、峰荷減少率表示為：
33、pr＝(qmax-q'max)/qmax×100％
34、其中，qmax表示用戶響應前負荷的峰值，q'max表示用戶響應后負荷的峰值。
35、峰谷差率表示為：
36、ptv＝(q'max-q'min)/(qmax-qmin)×100％
37、其中，qmin表示用戶響應前負荷的谷值，q'min表示用戶響應后負荷的谷值。
38、峰荷率表示為：
39、ptp＝q‘max/qmax×100％
40、負荷率表示為：
41、lf＝q‘mean/q‘max×100％
42、其中，q‘mean表示響應后用戶的負荷平均值。
43、需求響應潛力熵表示為：
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【技術保護點】
1.一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述用戶用電數據包括每日、每小時和每分鐘的用電量；
3.如權利要求2所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述對相同負荷特性的用戶進行聚類包括基于Ck-means聚類分析的用戶負荷分類，步驟包括：
4.如權利要求3所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述構建用戶響應度模型包括，電力價格彈性系數反映用戶用電需求量的變化和電費價格的變化之間的關系，定義自彈性系數與互彈性系數表示為：
5.如權利要求4所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述計算每類用戶的需求響應特征指標包括，定義用戶需求響應潛力熵PE：
6.如權利要求5所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述改進FCM算法，分析用戶需求響應潛力包括，共有數據集X，其中包含N個樣本，記為X＝{x1,x2,…,xn}；
7.如權利要求6所述的基
8.一種采用如權利要求1-7任一所述方法的一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析系統，其特征在于：
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述用戶用電數據包括每日、每小時和每分鐘的用電量；
3.如權利要求2所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述對相同負荷特性的用戶進行聚類包括基于ck-means聚類分析的用戶負荷分類，步驟包括：
4.如權利要求3所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述構建用戶響應度模型包括，電力價格彈性系數反映用戶用電需求量的變化和電費價格的變化之間的關系，定義自彈性系數與互彈性系數表示為：
5.如權利要求4所述的基于需求響應的用戶用電行為特征分析方法，其特征在于：所述計算每類用戶的需求響應特征指標包括，定義用戶需求響應潛力熵pe：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：吳寧，盧健斌，孫樂平，韓帥，陳衛東，郭小璇，阮詩雅，
申請(專利權)人：廣西電網有限責任公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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