[发明专利]一种通过用户用电行为特征定制电网峰谷分时电价的方法

权利要求书

1.一种通过用户用电行为特征定制电网峰谷分时电价的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、对社区用户负荷进行分类；

对社区用户的日常用电情况进行分析，将用户的负荷分为：不可调度负荷、可调度负荷、电动汽车负荷和储能装置负荷；

(2)、构建用户在某时刻的总负荷模型；

其中，l_k(t)为用户k在t时刻的总负荷，为用户k在t时刻的不可调度负荷，为用户k在t时刻的可调度负荷，为用户k在t时刻的电动汽车负荷，为用户k在t时刻的储能装置负荷；

(3)、设置总负荷模型的约束条件；

(3.1)、设置总负荷模型中不可调度负荷的约束条件；

其中，为用户k在t时刻的最小负荷需求；

(3.2)、设置总负荷模型中可调度负荷的约束条件；

其中，为可被调度的负荷总量，为用户k在t时刻的最大负荷需求，T为最大的采样时刻；

(3.3)、设置总负荷模型中电动汽车负荷的约束条件；

当时，

当时，且有：

其中，μ_d为电动汽车的放电效率，μ_c为电动汽车的充电效率；为电动汽车的充电量，为电动汽车的放电量；分别为每小时能量变化的上下限，分别为电动汽车到家和离开的时间，分别为到家时电动汽车的剩余电量和离家时电动汽车的电量，E_k为电动汽车的容量上限；

(3.4)、设置总负荷模型中储能装置负荷的约束条件；

其中，d_k(t)为储能装置在时刻t的剩余电量，d_k(t-1)为储能装置在时刻t-1的剩余电量；为储能装置在时刻t与时刻t-1的剩余电量之差；μ_s为储能装置的充放电效率；为储能装置的充放电量上限；为初始电量，即昨日未使用的剩余电量；为储能装置的容量上限；

(4)、对社区用户用电行为特征分析；

(4.1)、采集社区N个用户的日用电负荷数据，并对所有的日用电负荷数据进行K-means聚类，将每一类的聚类中心作为该类用户的典型日负荷曲线，从而得到K条典型日负荷曲线；

(4.2)、根据每类用户的典型日负荷曲线，结合每类用户的用电行为特征，确定每类用户分时电价的峰、谷时段T_if、T_ig，i＝1,2,…,K；

(5)、定制电网峰谷分时电价；

(5.1)、定制第i类用户的峰、谷分时电价为p_if、p_ig；

(5.2)、使第i类用户中用户k的用电成本最小，构建峰谷分时电价的成本目标函数为：

其中，P_k为用户k的用电成本；

(5.3)、计算所有用户的总负荷L(t)；

(5.4)、在保证电网稳定运行下使电网总负荷波动最小，从而构建出峰谷分时电价的负荷目标函数为：

其中，日均用电总负荷T为每天的采样时刻数；

(5.5)、根据步骤(3)中设置的约束条件，确定用户k的负荷大小l_k(t)及总负荷大小L(t)；

再将总负荷L(t)代入到步骤(5.2)中的成本目标函数及步骤(5.4)中的负荷目标函数，然后通过贪婪算法优化求解两个目标函数方程，定制出第i类用户的电网峰谷分时电价p_if、p_ig；

(5.6)、同理，按照步骤(5.1)-(5.5)所述方法定制出其它类用户的电网峰谷分时电价。