[发明专利]一种有序用电管理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于负荷特征分析的有序用电管理方法，特别是一种在大数据背景下基于负荷特征分析的有序用电管理方法。 

背景技术

在电力系统中，电网负荷特性分析作为研究、分析电力市场的基础性工作，关系到电网的建设、电力的供应规划，也是电力系统经济调度运行、制定调峰措施、缓解电力供应紧张局面的依据。近年来，随着经济的发展与社会生活水平的提高，各地市电力需求量持续高速增长，尤其是高峰时段尖峰负荷增长高于用电量增长，电网负荷峰谷差不断增大，这对电网的安全、可靠运行提出了严峻的挑战。在供应侧资源扩容面临众多瓶颈的情况下，电力公司迫切需要在电网规划中引入需求侧管理，探索基于用户用电信息采集系统的新型电网规划模式，缓解当前的电力供需矛盾。而准确、合理、充分地利用需求侧资源的重要前提就是要深入、细致地了解电网的负荷特性。 

然而在现有分析方法中，电网负荷特性分析往往通过负荷特性指标体系，如：日负荷率、月负荷率、年平均月负荷率（月不均衡系数）、最大负荷利用小时数、日峰谷差率等，分行业开展研究工作。然而通过大数据背景下的数据挖掘与分析技术，发现同一行业中的不同企业在用电特征上往往也具有较大差异，所以基于行业分类的负荷特性分析不能准确地反映企业用户真正的用电习惯与特征，而采用笼统的负荷特性指标也无法准确地反映居民用户的用电习惯与特征，从而使得现有的负荷特性分析如“空中楼阁”，缺乏针对性，依据负荷特性分析制定的一系列政策也就缺乏指导性和可操作性，无法真正落实到具体用户之上。 

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的问题做出改进，本发明的目的在于根据现有有序用电管理方法的不足之处而提供一种在大数据背景下基于负荷特征分析的有序用电管理方法。 

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种有序用电管理方法，按以下步骤进行： 

（1）收集电力用户用电信息采集系统及调度系统中可监测用户的日负荷数据，按照用户类别将其划分为公变用户数据、专变用户数据、专线（调度）用户数据；

（2）对采集的公变用户数据、专变用户数据、专线（调度）用户数据，采用数据修复技术将48个采集时点的负荷数据扩充为96个采集时点负荷数据，进行数据平滑处理和筛选处理；

（3）根据电力用户用电特性选择相应的聚类步骤和相似性度量算法，分别计算得出若干条公变用户负荷特征曲线、若干条专变用户负荷特征曲线、若干条专线用户的负荷特征曲线； 

（4）选择典型日（如年负荷最高日）公变、专变、专线负荷数据，将（3）所述的公变用户负荷特征曲线、专变用户负荷特征曲线、专线用户的负荷特征曲线分别与公变、专变、专线负荷数据进行逐一对比，找出同该条特征曲线具有相同用电习惯和特征的用户；

（5）逐一分析a类公变用户、b类专变用户、c类专线用户的移峰填谷潜力；

（6）分别针对a类公变用户、b类专变用户、c类专线用户，按照移峰填谷潜力值由高到低进行排序；

（7）设定一个阀值，分别从公变、专变、专线用户中选取大于阀值的类型用户，制订对应的改善电网负荷特性的控制管理手段；

（8）将步骤（7）所述的改善电网负荷特性的控制管理手段运用在相应类型的用户上，实现移峰填谷的管理。

所述的选择典型日（如年负荷最高日）公变、专变、专线负荷数据，将步骤（3）所述的公变用户负荷特征曲线、专变用户负荷特征曲线、专线用户的负荷特征曲线分别与公变、专变、专线负荷数据进行逐一对比，找出同该条特征曲线具有相同用电习惯和特征的用户，寻找方法其特征在于： 

选取若干组公变负荷数据，针对任一组公变负荷数据分别同若干条公变用户负荷特征曲线进行相似性计算得到相关系数，对于某一组公变负荷数据来说有共若干个相关系数，取其中的最大值，那么该公变用户的用电特征就满足公变用户负荷特征曲线，故若干个公变用户有若干个用电特征类别，每一类别中的若干公变用户就具有相同的用电习惯和特征；

同样地，选取若干组专变负荷数据，针对任一组专变负荷数据分别同专变用户负荷特征曲线进行相似性计算得到相关系数，对于某一组专变负荷数据来说有共若干个相关系数，取其中的最大值，那么该专变用户的用电特征就满足专变用户负荷特征曲线，故若干个专变用户有若干个用电特征类别，每一类别中的若干专变用户就具有相同的用电习惯和特征；