基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，属于电 力系统技术领域。
【背景技术】
[0002] 负荷曲线是表征电力系统中各类电力负荷随时间变化情况的一种图形，可以直观 地反映用户用电的特点和规律，是调度电力系统的电力和进行电力系统规划的依据。电力 系统的负荷涉及广大地区的各类用户，每个用户的用电情况很不相同，且事先无法确知在 什么时间、什么地点、增加哪一类负荷，因此，电力系统的负荷变化带有随机性。
[0003] 传统的电力负荷运行控制均是基于电网公司业务分类进行分析，没有应用聚类分 析等先进的数据分析方法，导致对客户负荷特征、用电特征、可中断负荷规模的分析不够细 致，进而阻碍电力负荷管理水平及效率的提升，难以实现对电力负荷运行的优化控制。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于，提供一种基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制 方法，能够提升电力负荷管理水平及效率，实现对电力负荷运行的优化控制。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：一种基于重点大客户负荷曲 线聚类的电力负荷运行控制方法，包括以下步骤：
[0006] S1，获取各重点大客户的整点负荷数据，识别坏数据，并对坏数据进行纠错处理；
[0007] S2,对各重点大客户的整点负荷数据进行归一化处理，计算各重点大客户的日平 均负荷曲线，并得到负荷特性；
[0008] S3,对各重点大客户的日平均负荷曲线进行模型聚类计算，得到各类重点大客户 集，并统计各类重点大客户集的用电特征；
[0009] S4,对各重点大客户的负荷特性进行时段聚类计算，得到目标类集合，并统计目标 类中的可中断负荷及其代价，计算可中断负荷规模；
[0010] S5,通过对比分析各类重点大客户集的用电特征和和可中断负荷规模，对负荷运 行进行控制。
[0011] 前述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法中，所述步骤Sl 具体包括：
[0012] S11，若获取的整点负荷数据大于接电容量或小于零，则确认为坏数据；
[0013] S12,采用接电容量不变的其他日期的同时点（时点代表时刻，如：1号12点和13 号的12点，其中的12点代表同时点）上的数值替代或采用平滑曲线对坏数据进行处理。 [0014] 前述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法中，所述步骤 S2中的归一化处理算法为：
【主权项】
1. 一种基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其特征在于，包括以 下步骤： S1，获取各重点大客户的整点负荷数据，识别坏数据，并对坏数据进行纠错处理； 52, 对各重点大客户的整点负荷数据进行归一化处理，计算各重点大客户的日平均负 荷曲线，并得到负荷特性； 53, 对各重点大客户的日平均负荷曲线进行模型聚类计算，得到各类重点大客户集，并 统计各类重点大客户集的用电特征； 54, 对各重点大客户的负荷特性进行时段聚类计算，得到目标类集合，并统计目标类中 的可中断负荷及其代价，计算可中断负荷规模； 55, 通过对比分析各类重点大客户集的用电特征和和可中断负荷规模，对负荷运行进 行控制。
2. 根据权利要求1所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于，所述步骤Sl具体包括： S11，若获取的整点负荷数据大于接电容量或小于零，则确认为坏数据； S12,采用接电容量不变的其他日期的同时点上的数值替代或采用平滑曲线对坏数据 进行处理。
3. 根据权利要求1或2所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方 法，其特征在于，所述步骤S2中的归一化处理算法为：
'其中，〇b代表 重点大客户的编号；i e [1~31]，表示日；j e [〇~23]，表示小时； 表示重点大客户每日负荷的最大值和最小值；?<*^表示重点大客户的整点负荷；表 示归一化后的重点大客户某日某时的负荷，其最大值为1。
4. 根据权利要求3所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于：所述步骤S2中，所述重点大客户的日平均负荷曲线由一个月中同时刻负荷的平 均值来确定，公式为
其中，Mean表示取平均值；PTd^为重点大客户某 时点上的月平均值；若选择某一日，则平均负荷曲线为PT<^ = hW.j。
5. 根据权利要求3所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于：所述步骤S2中，所述负荷特性包括日负荷率、日最小负荷率和日峰谷差率； 日负荷率=月平均负荷数据均值/月平均负荷数据最大值； 日最小负荷率=月平均负荷数据最小值/月平均负荷数据最大值； 日峰谷差率=月平均负荷数据最大值与最小值的差/月平均负荷数据最大值。
6. 根据权利要求1所述的重点大客户的负荷曲线聚类方法，其特征在于：所述步骤S3 中的聚类算法为K-means聚类法、K-mediod聚类法、FCM聚类法或HC聚类法。
7. 根据权利要求6所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于：所述步骤S3中，两条日平均负荷曲线之间的距离定义为：
采用MIA表征聚类中心和聚类中所有元素的距离的平均值的均值，其定义为：
;K为聚类得到的客户类数，CTk为每个聚类的 聚类中心或代表负荷曲线，即隶属于该聚类中所有重点大客户的代表负荷曲线的平均值； Ck表示每个聚类中所包含的重点大客户的集合；n k表示每个聚类中包含的重点大客户的数 目； 采用SC表征各聚类完整性与分隔性的比值之和，其定义为：
当MIA、SC的值较小时，表明聚类效果较好，选择聚类效果好的聚类算法，获取各聚类 的初始聚类中心CTk。
8. 根据权利要求7所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于，所述聚类算法采用K-means聚类法，具体包括以下步骤： (1) 根据获取的各聚类的初始聚类中心CTk，计算每个重点大客户的日平均负荷曲线对 各初始聚类中心的距离，并根据最小距离重新对重点大客户的日平均负荷曲线进行划分； (2) 重新计算有变化的聚类的聚类中心； (3) 重复步骤（1)和（2)，直到满足MIA、SC的值达到既定取值范围。
9. 根据权利要求1所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，其 特征在于：所述步骤S4中的时段聚类算法为： (1) 选择关注的具体时间区间； (2) 剔除日最大负荷不出现在关注时间区间的重点大客户； (3) 计算剩余重点大客户的日最小负荷率； (4) 再剔除日最小负荷率大于80%的重点大客户。
10. 根据权利要求1或9所述的基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方 法，其特征在于：所述步骤S4中可中断负荷规模的计算方法为：峰时电费占比=峰时电费/ 总电费，可中断负荷占比=可中断负荷/当期最大负荷。
【专利摘要】本发明公开了一种基于重点大客户负荷曲线聚类的电力负荷运行控制方法，所述方法包括：S1，获取各重点大客户的整点负荷数据，识别坏数据，并对坏数据进行纠错处理；S2，对各重点大客户的整点负荷数据进行归一化处理，计算各重点大客户的日平均负荷曲线，并得到负荷特性；S3，对各重点大客户的日平均负荷曲线进行模型聚类计算，得到各类重点大客户集，并统计各类重点大客户集的用电特征；S4，对各重点大客户的负荷特性进行时段聚类计算，得到目标类集合，并统计目标类中的可中断负荷及其代价，计算可中断负荷规模；S5，通过对比分析各类重点大客户集的用电特征和可中断负荷规模，对负荷运行进行控制。本发明能够提升电力负荷管理水平及效率，实现对电力负荷运行的优化控制。
【IPC分类】G06Q50-06, G06Q10-04
【公开号】CN104680261
【申请号】CN201510115518
【发明人】陈登友, 黄永凯, 王晓雯, 郭富磊
【申请人】朗新科技股份有限公司
【公开日】2015年6月3日
【申请日】2015年3月16日