一种虚拟电厂参与需求响应优化调度方法及系统与流程

本发明涉及电力，具体涉及一种虚拟电厂参与需求响应优化调度方法及系统。

背景技术：

1、虚拟电厂是能源与信息技术深度融合的重要方向，是将不同空间的可调节负荷、储能侧和电源侧等一种或多种资源聚合起来，实现自主协调优化控制，参与电力系统运行和电力市场交易的智慧能源系统，是一种跨空间的广域的源网荷储的集成商。需求响应是指电力用户可以根据市场动态价格信号和激励机制，以及供电方对负荷调整的需求自愿作出响应，在满足用户基本用电需求的前提下，通过改变原有用电方式实现负荷调整的需求，进而实现电力系统稳定运行。

2、应用虚拟电厂技术代理用户参与需求响应，可以实现对用电设备的负荷控制，能够有效实现削峰填谷，提高电网运行弹性，同时根据与代理用户签订的结算分成，可打造虚拟电厂的盈利模式，实现虚拟电厂的商业化运营。

3、然而，当前用户侧、需求侧负荷特征复杂多变，不同类型的用户用电习惯千差万别，这为虚拟电厂参与需求响应相关策略的设计、实施带来了困难，导致目前虚拟电厂的需求响应实施效率不高、效果不佳。

技术实现思路

1、发明目的：本发明的第一目的是提供一种高效的、有效提高虚拟电厂参与需求响应成功率的、基于用户用电特征聚类的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法；第二目的是提供一种与上述虚拟电厂参与需求响应优化调度方法相对应的虚拟电厂参与需求响应优化调度系统。

2、技术方案：一种虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，包括以下步骤：

3、(1)根据电力供需状况，确定满足需求响应的启动条件；

4、(2)发布次日的需求响应信息，与虚拟电厂签订需求响应协议；

5、(3)虚拟电厂采集代理用户的用电负荷数据；

6、(4)利用聚类算法对代理用户的用电负荷数据进行聚类分析，得到不同类型代理用户的用电负荷数据；

7、(5)虚拟电厂根据不同类型代理用户的用电负荷数据，结合需求响应信息邀约对应类型代理用户参与需求响应。

8、具体的，需求响应包括填谷需求响应及削峰需求响应。需求响应用于解决因风、光、水等新能源大发引起的电网功率过剩或冬夏两季用电负荷高峰引起的电网功率缺额问题。

9、具体的，需求响应信息包括需求响应实施时间段、需求响应规模及反馈截止时间。

10、具体的，步骤(4)中，聚类算法为基于canopy改进的k-means聚类算法；步骤(4)包括以下子步骤：

11、(41)将代理用户的用电负荷数据进行线性函数归一化，得到数据集，给定canopy算法的初始距离阈值t1、t2，且t1＞t2；

12、(42)从数据集中随机选择一个样本点，作为canopy聚类的第一个质心，并为该质心生成第一个canopy子集，同时从数据集中删去该样本点；

13、(43)从数据集中再次随机选择一个样本点，计算其到canopy的第一个质心的距离d；

14、若d≤t1，则将该样本点弱标记并放入第一个canopy子集；

15、若d≤t2，则将该样本点强标记并放入第一个canopy子集；

16、若d＞t1，则为该样本点生成新的canopy子集；

17、完成上述处理后，将该样本点从数据集中删除；

18、重复本步骤，直至数据集中元素个数为零，每个canopy子集中，所有强标记样本的中心位置即为该canopy子集的质心，共得到k个canopy子集，对应k个质心；

19、(44)将canopy聚类后得到的k个质心设定为k-means聚类算法的初始聚类中心；

20、(45)分别计算除k个聚类中心以外的数据点与k个聚类中心的相似度，将数据点划分到相似度最大的类中，完成第一次聚类；

21、(46)根据第一次聚类的结果，分别计算各类中所有数据点对应维度的算数平均数，作为新的聚类中心；

22、(47)重复步骤(45)和步骤(46)，直至达到k-means聚类算法设定的终止条件，得到k个不同聚类数据集，对应不同类型代理用户的用电负荷数据。

23、具体的，步骤(45)中，相似度为欧氏距离。

24、具体的，步骤(47)中，终止条件为误差平方和局部最小或迭代次数达到设定次数。

25、具体的，步骤(4)还包括：对代理用户的用电负荷数据进行预处理，剔除缺失数据大于10％的无效数据样本，再进行线性函数归一化处理。

26、具体的，步骤(5)包括以下子步骤：

27、(51)虚拟电厂确认参与本次需求响应，并上传本次需求响应量价信息；

28、(52)虚拟电厂接收下发的本次需求响应的出清曲线，根据不同类型代理用户的用电负荷数据，对出清曲线进行策略分解，邀约对应类型的代理用户参与本次需求响应；

29、(53)虚拟电厂接收下发的本次需求响应的结算信息。

30、本发明还提供一种虚拟电厂参与需求响应优化调度系统，包括：

31、需求响应启动模块：用于根据电力供需状况，确定满足需求响应的启动条件；

32、需求响应接收模块：用于发布次日的需求响应信息，与虚拟电厂签订需求响应协议；

33、数据收集模块：用于虚拟电厂采集代理用户的用电负荷数据；

34、聚类分析模块：用于利用聚类算法对代理用户的用电负荷数据进行聚类分析，得到不同类型代理用户的用电负荷数据；

35、需求响应邀约模块：用于虚拟电厂根据不同类型代理用户的用电负荷数据，结合需求响应信息邀约对应类型代理用户参与需求响应。

36、有益效果：与现有技术相比，本发明的显著效果是：本发明通过基于canopy改进的k-means聚类算法，对虚拟电厂签约的代理用户的用电负荷数据进行聚类分析，实现对于所有代理用户的无监督分类，进而挖掘出每个类别用户的用电行为，从而帮助虚拟电厂掌握代理用户电力负荷的变化趋势和特征，在邀约前筛选出本次需求响应对应的代理用户类型，减少了邀约的工作量，提高了邀约效率，同时也提高了虚拟电厂参与需求响应的成功率，为虚拟电厂制定精准有效的需求响应策略提供了理论支持，具有较好的可解释性。

技术特征：

1.一种虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述需求响应包括填谷需求响应及削峰需求响应。

3.根据权利要求1所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述需求响应信息包括需求响应实施时间段、需求响应规模及反馈截止时间。

4.根据权利要求1所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(4)中，聚类算法为基于canopy改进的k-means聚类算法。

5.根据权利要求4所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(4)包括以下子步骤：

6.根据权利要求5所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(45)中，相似度为欧氏距离。

7.根据权利要求5所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(47)中，终止条件为误差平方和局部最小或迭代次数达到设定次数。

8.根据权利要求5所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(4)还包括：对代理用户的用电负荷数据进行预处理，剔除缺失数据大于10％的无效数据样本，再进行线性函数归一化处理。

9.根据权利要求1所述的虚拟电厂参与需求响应优化调度方法，其特征在于：所述步骤(5)包括以下子步骤：

10.一种虚拟电厂参与需求响应优化调度系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明提供一种虚拟电厂参与需求响应优化调度方法及系统，在电网公司确定启动并发布需求响应，并与虚拟电厂签订需求响应协议后，虚拟电厂采集代理用户的用电负荷数据，利用基于Canopy改进的K‑means聚类算法对代理用户的用电负荷数据进行聚类分析，得到不同类型代理用户的用电负荷数据，再根据不同类型代理用户的用电负荷数据，结合需求响应信息邀约对应类型代理用户参与需求响应。本发明帮助虚拟电厂在邀约前筛选出需求响应对应的代理用户类型，减少了邀约的工作量，提高了邀约效率，同时也提高了虚拟电厂参与需求响应的成功率，为虚拟电厂制定精准有效的需求响应策略提供了理论支持，具有较好的可解释性。

技术研发人员：揭跃,黄军高,谢丽荣,郑强,徐陆飞,马骏,徐冬,吕星月
受保护的技术使用者：国电南瑞南京控制系统有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14