需求響應特性分析方法研究.pdf

1、隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和科學技術(shù)的進步，能源危機和環(huán)境壓力越來越嚴重，現(xiàn)代電力系統(tǒng)也面臨著更高的挑戰(zhàn)，智能電網(wǎng)的概念應運而生，逐步成為當今電力工業(yè)研究和發(fā)展的熱點。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識和發(fā)掘，尤其是電力用戶的需求響應，直接體現(xiàn)了智能電網(wǎng)“智能互動”的主要特點，在全球范圍內(nèi)受到了很高的關注。
　　 需求響應通過價格和激勵機制，鼓勵用戶調(diào)整自身的用電方式，積極響應電力系統(tǒng)運行

2、的目標要求，從而有助于電力系統(tǒng)的安全可靠運行。國內(nèi)外有許多需求響應項目逐步提出和投入實踐，并且收到了不錯的效果。既然需求響應項目是針對電力用戶制定的，那么電力用戶對項目如何響應就直接決定了項目設計的合理性以及預期效果的實現(xiàn)程度。因此，本文針對電力用戶在峰谷分時電價下的需求響應特性，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)合電力用戶負荷數(shù)據(jù)的特點以及對數(shù)據(jù)處理的要求，從聚類分析和回歸建模兩個角度，選取了

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

4、的調(diào)整和改進提供理論依據(jù)。
　　 再次，基于SVM回歸算法提出了一種對電力用戶需求響應進行建模的方法。以實施峰谷分時電價的高耗能行業(yè)用戶的日負荷數(shù)據(jù)為樣本，分析和挖掘影響用戶日負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模型并對模型進行訓練和測試;并將該模型應用于電力用戶的需求響應特性精確分析和需求響應潛力量化評估。
　　 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