一种城市能源互联网供需互动协调方法与流程

本发明属于能源互联网技术领域，涉及一种综合能源供需互动协调方法。

背景技术：

城市能源互联网以“互联网+”为理念提供开放共享、多元化的能源综合服务业务，以坚强智能电网为基础网架，为清洁能源在区域大规模开发、配置、利用提供基础平台，城市能源互联网内涵就是“互联网+智能电网+清洁能源”。结合能源互联网的建设的发展需求，综合应用智能电网新技术以及云计算、物联网、大数据等信息技术，实现电网与信息通信网的有效融合。

城市能源互联网虽然包含多种能源形式，但能源供应侧和需求侧缺乏有效互动协调，不能发挥需求侧响应在能源供应侧和需求侧的应用价值，因此，需要在能源供应侧与需求侧之间建立一种供需互动协调方法。

技术实现要素：

本发明建立了一种城市能源互联网供需互动协调方法，该方法通过详细介绍供需互动协调实现流程，来体现方法的应用价值。

本发明提供的城市能源互联网供需互动协调方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1：大数据预测技术在能源供应侧和能源需求侧中的应用；

在现有高精度数据采集基础上，应用大数据预测技术分别对发电侧发电量和用户侧负荷用电量进行短期、超短期、超超短期的预测；

步骤2：需求侧响应技术在能源供应侧和需求侧中的应用；

所述需求侧响应技术是基于电价和气价激励机制下，通过调节电价和气价来实现能源供需互动协调和清洁能源消纳；所述电价机理机制包括分时电价、实时电价、尖峰电价；所述气价包括用气波峰气价和用气波谷气价；

步骤3：供需互动协调模式的构建；

基于需求侧响应技术，在供需两侧构建出不同的互动协调模式，实现能源供应侧和需求侧的互动，提高用户与综合能源服务平台的互动范围。所述互动协调包括7个子模块：节能的需求侧响应服务、电动汽车的自动需求侧响应服务、云端电力营业厅服务、故障抢报修在线服务、拓展基于o2o的用电服务新模式、探索公用事业一体化服务模式、构建全社会充换电服务网络。

在步骤1中，所述的大数据预测技术在能源供应侧和能源需求侧中的应用的方法包括：

步骤1.1：预测流程主要分三步：首先通过收集大量的历史数据，数据主要包括历史发电数据、负荷数据、天气数据、温度数据，然后应用大数据分析处理技术，采用并行化随机森林预测算法，最后得到预测精度较高的预测值；

步骤1.2：所述发电预测用于预测供应侧各能源形式的发电量；供应侧发电主要由cchp和可再生能源提供等，cchp发电量可人为控制不需要预测，可再生能源发电具有间歇性需要进行短期预测，因此，所述发电预测主要指可再生能源发电预测，可再生能源发电预测是在气象数据和温度数据的基础上，通过利用统计规律、并行化随机森林预测算法等多种技术，进行短期、超短期、超超短期多种时间尺度的发电预测；所述气象数据和温度数据可以在公开的天气发布平台中获取；

步骤1.3：所述负荷预测用于预测用户负荷的用电量及冷热负荷的耗能，因此，所述负荷预测包括电力负荷预测、冷热负荷预测。

在步骤2中，所述的需求侧响应技术在能源供应侧和需求侧中的应用的方法包括下列步骤：

步骤2.1：通过历史日负荷曲线，划分用电/气的峰谷值，制定波峰电价、波谷电价、波峰气价、波谷气价；

步骤2.2:将步骤1预测的发电量、冷热供应量、用电需求量、冷热需求量通过信息网络发送到云端，用户通过手机app可以实时查看城市能源互联网系统的发电量、用电量、电价和气价等相关信息。

在步骤3中，所述的供需互动协调模式的构建的方法包括下列步骤：

1)在电力供应紧张时，调度系统自动向用户发出节电要求信号，家庭、企业等用电方自动接收信号，用能源管理系统控制用电量，对结果自动进行报告；

2)电动汽车可以看成移动储能装置，在电力紧缺的时候，电动汽车车主可以向电网放电卖电获得一部分收益，当电力过剩时，电动汽车可以充电，及时消纳这部分过剩电能；

3)所述云端电力营业厅模块用于在实体营业厅打造智能用电体验区，展示虚拟营业厅、智能家居等智能用电成果，引导客户转变生活习惯，拓展智能用电服务；

4)所述故障抢报修在线服务模块用于推动社会力量协同解决用户内部电气故障维护问题，进一步提升供电服务质量，为供电服务方式向互联网方向转变进行前期探索；

5)所述拓展基于o2o的用电服务新模式模块用于建设实施客户停电管理“一二三”互动工程，建立良好的客户互动管理；

6)所述探索公用事业一体化服务模式模块通过借助公用事业一体化缴费服务平台，可以开展用户用电、用水与用气大数据分析，挖掘用户用能行为，智能推送用能建议；

7)所述构建全社会充换电服务网络模块用于在为用户提供方便快捷的优质服务基础上，引导用户参与有序充电并提高其积极性，在满足电网需求的同时充分保障电动汽车用户的需求，在“电网友好”的同时实现“用户友好”。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明提出了城市能源互联网供需互动协调方法，分析了方法在实现城市能源互联网供需互动协调过程的整个流程。方法简单易行，科学合理，能够在满足技术要求的前提下，实现能源供需互动协调，使整个城市能源互联网系统获得可观的经济和社会效益。

附图说明

图1为本发明所述的城市能源互联网供需互动协调方法流程图。

图2为并行化随机森林负荷预测流程图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

如图1所示，本发明提供的城市能源互联网供需互动协调方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1：大数据预测技术在能源供应侧和能源需求侧中的应用；

在现有高精度数据采集基础上，应用大数据预测技术分别对发电侧发电量和用户侧负荷用电量进行短期(1～5天)、超短期(4小时内)、超超短期(15分钟内)的预测；

步骤1.1：并行化随机森林负荷预测流程如图2所示。

1)生成数据字典：生成数据字典就是对进行训练的样本数据进行描述，产生一个文件来描述样本中条件属性和决策属性，记录条件属性值的类型和决策属性的位置，以及要创建的模型是进行分类还是回归运算。这个过程由第一个mapreduce完成，每个map过程读取实验数据的一部分，记录数据的属性类型和负荷值或者类型标识。产生的描述文件以key/value的形式存储在hadoop的文件系统hdfs中，以备随后的mapreduce使用。

2)生成决策树：生成决策树过程为整个并行化算法的核心，对原数据集dataset利用bagging算法进行随机有放回的抽取k个与原样本数据集大小一样的样本数据ts1,2,3…k，，然后根据样本数据中属性的个数m确定每个节点随机选择的属性个数m，最后递归的进行节点的建立，生成决策树。

3)形成随机森林：把每个决策树分类器组合起来。每个决策树都会产生一个结果，如果随机森林用来分类其最终结果为投票选取，当它用来回归预测时，k个树会给出k个值，最终值为各树的平均值。此过程由第三个mapreduce完成。

步骤1.1：预测流程主要分三步：首先通过收集大量的历史数据，数据主要包括历史发电数据、负荷数据、天气数据、温度数据等。然后应用大数据分析处理技术，采用并行化随机森林预测算法。最后得到预测精度较高的预测值。

步骤1.2：所述发电预测用于预测供应侧各能源形式的发电量。供应侧发电主要由cchp和可再生能源提供等，cchp发电量可人为控制不需要预测，可再生能源发电具有间歇性需要进行短期预测，因此，所述发电预测主要指可再生能源发电预测，可再生能源发电预测是在气象数据和温度数据的基础上，通过利用统计规律、并行化随机森林预测算法等多种技术，进行短期、超短期、超超短期多种时间尺度的发电预测。所述气象数据和温度数据可以在公开的天气发布平台中获取。

步骤1.3：所述负荷预测用于预测用户负荷的用电量及冷热负荷的耗能。因此，所述负荷预测包括电力负荷预测、冷热负荷预测。

步骤1.3.1：所述电力负荷预测包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。电力负荷预测方法如步骤1.1所述。

步骤1.3.2：所述冷热负荷主要指耗能预测，通过收集各类用户历史冷热耗能数据，然后使用静态或动态负荷计算和软件模拟方法对耗能用户包括工业生产、商业、民用、生态园和科技园进行冷热耗能预测。

步骤2：需求侧响应技术在能源供应侧和需求侧中的应用；

所述需求侧响应技术是基于电价和气价激励机制下，通过调节电价和气价来实现能源供需互动协调和清洁能源消纳；所述电价机理机制包括分时电价、实时电价、尖峰电价；所述气价包括用气波峰气价和用气波谷气价。

步骤2.1：通过历史日负荷曲线，划分用电/气的峰谷值，制定波峰电价、波谷电价、波峰气价、波谷气价。

步骤2.2:将步骤1预测的发电量、冷热供应量、用电需求量、冷热需求量通过信息网络发送到云端，用户通过手机app可以实时查看城市能源互联网系统的发电量、用电量、电价和气价等相关信息。

步骤3：供需互动协调模式的构建；

基于需求侧响应技术，在供需两侧构建出不同的互动协调模式，实现能源供应侧和需求侧的互动，提高用户与综合能源服务平台的互动范围。所述互动协调包括7个子模块：节能的需求侧响应服务、电动汽车的自动需求侧响应服务、云端电力营业厅服务、故障抢报修在线服务、拓展基于o2o的用电服务新模式、探索公用事业一体化服务模式、构建全社会充换电服务网络。

1)在电力供应紧张时，调度系统自动向用户发出节电要求信号，家庭、企业等用电方自动接收信号，用能源管理系统(ems)控制用电量，对结果自动进行报告。

2)电动汽车可以看成移动储能装置，在电力紧缺的时候，电动汽车车主可以向电网放电卖电获得一部分收益，当电力过剩时，电动汽车可以充电，及时消纳这部分过剩电能。

3)所述云端电力营业厅模块用于在实体营业厅打造智能用电体验区，展示虚拟营业厅、智能家居等智能用电成果，引导客户转变生活习惯，拓展智能用电服务。

所述云端电力营业厅，通过借助手机、电视、电脑、智能网关、触控终端等终端方式，再造传统的业扩、电费、计量等营销服务流程，满足各类用电业务在线办理，实现客户在虚拟营业厅内的线上服务工单下达(业务发起)、服务反馈(业务进度实时反馈)、服务推送(电费提醒等)，和线下服务提供(业扩、计量、用电检查等作业)同步交融。在实体营业厅打造智能用电体验区，展示虚拟营业厅、智能家居等智能用电成果，引导客户转变生活习惯，拓展智能用电服务。

4)所述故障抢报修在线服务模块用于推动社会力量协同解决用户内部电气故障维护问题，进一步提升供电服务质量，为供电服务方式向互联网方向转变进行前期探索。

所述故障抢报修在线服务，通过主动适应用电客户逐步转向手机上网、掌上生活的新形势，在智能手机及网络已普及的前提下，借鉴“滴滴打车”、“快的打车”成功经验，梳理社会需求和社会服务供需矛盾，组织社会电力设施设备修理资源，搭建用电客户提供内部电气故障处理、安装等服务的桥梁，共享客户客户部分地理位置、基础档案信息，形成电力“电滴”维修服务平台，推动社会力量协同解决用户内部电气故障维护问题，进一步提升供电服务质量，为供电服务方式向互联网方向转变进行前期探索。

5)所述拓展基于o2o的用电服务新模式模块用于建设实施客户停电管理“一二三”互动工程，建立良好的客户互动管理。

所述拓展基于o2o的用电服务新模式，通过移动作业终端、手机app与现有营销业务系统、用电信息采集系统、营销gis系统的无缝对接与良好互动，推行业扩报装移动服务，客户故障在线处理，打造基于o2o的用电服务新模式。凭借现有营销业务系统、用电信息采集系统、营销gis系统的无缝对接与良好互动，实现客户实时掌握自身用电情况、及时获取公司发布的各类信息等功能。开发客户功率因数不达标告警、注入系统谐波超标预警、临时用电到期提醒与超期预警、客户设备暂停到期提醒与超期预警、客户设备预防性试验超期提醒、客户电工证件续期注册提醒、电网风险预警告知等功能，同时通过微信、短信等第三方服务平台，建设实施客户停电管理“一二三”互动工程，建立良好的客户互动管理。

6)所述探索公用事业一体化服务模式模块通过借助公用事业一体化缴费服务平台，可以开展用户用电、用水与用气大数据分析，挖掘用户用能行为，智能推送用能建议。

所述探索公用事业一体化服务模式，通过依托覆盖全省电力客户的用电信息采集系统，采用宽带载波、微功率无线等技术建设水、电、气表抄表网络，实现电、水、气三表一体化采集；建立客户信息资源共享机制，与燃气、自来水公司探索建设公用事业单位居民客户的集中档案，进而建成公用事业统一缴费平台，实现公用事业单位的数据集中发行、线上缴费和业务联合受理；借助公用事业一体化缴费服务平台，可以开展用户用电、用水与用气大数据分析，挖掘用户用能行为，智能推送用能建议。

7)所述构建全社会充换电服务网络模块用于在为用户提供方便快捷的优质服务基础上，引导用户参与有序充电并提高其积极性，在满足电网需求的同时充分保障电动汽车用户的需求，在“电网友好”的同时实现“用户友好”。

所述构建全社会充换电服务网络，将充换电站、分散充电桩接入充换电服务网络运营平台，结合配电网负荷、电动汽车充换电需求、价格信息等因素，通过电动汽车充换电设施与电网的互动以及电动汽车用户与充换电服务网络运营平台的互动实现有序充电控制和引导，从而保障充换电设施的整体利用效率和电网负荷平衡。同时，从面向电动汽车用户的角度出发，基于车载终端、手机app等平台构建与用户之间的友好互动，充分根据用户的实际需求，在为用户提供方便快捷的优质服务基础上，引导用户参与有序充电并提高其积极性，在满足电网需求的同时充分保障电动汽车用户的需求，在“电网友好”的同时实现“用户友好”。