一种空调负荷的需求响应调控方法、装置、终端设备及存储介质与流程

本发明涉及需求侧响应，尤其涉及一种空调负荷的需求响应调控方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术：

1、空调负荷作为电力系统中的重要组成部分，随着经济水平的提升，在电力系统内所占的负荷比例逐渐增加，因此可以在满足用户舒适度要求的前提下，通过有效的控制手段，达到快速响应电网侧调度的目的。合理控制空调负荷不仅可以缓解高峰时段的电力供需矛盾，改善负荷曲线峰谷差，而且与传统削峰方式相比，空调负荷的调度成本较低。

2、随着电力市场交易机制逐渐成熟，空调负荷参与需求响应调控可通过电力市场交易机制参与电力资源调配，其需求响应调控对于电力系统的安全稳定运行具有极大的调节潜力，能有效地实现电力系统削峰填谷，因此，空调负荷调节电价在一天中的不同时段是不同的。例如，在电力高峰时段(如夏季的午后)，空调调节电价可能会相对较高，以鼓励用户减少空调使用；而在电力低谷时段，电价则可能相对较低，而这影响了空调用户的正常用电行为，这可能会降低用户的用电舒适度和生产效率，为鼓励空调负荷参与需求响应调控，电力系统调度中心还提供补贴或激励措施，例如根据空调用户的负荷响应量，以商定的需求响应电价给予用户补贴。

3、因此，在这一过程中，会波及电力系统的负荷调控成本以及空调用户的用电成本，在空调负荷参与需求响应调控这一过程中，如何平衡电力系统的负荷调控成本以及空调用户的用电成本，已成为当下亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种空调负荷的需求响应调控方法、装置、终端设备及存储介质，能够有效提高用户参与需求响应调控的积极性，进而提高电力系统运行的稳定性和安全性。

2、本发明一实施例提供了一种空调负荷的需求响应调控方法，包括：

3、获取各类空调负荷的历史空调负荷数据；

4、根据所述历史空调负荷数据，确定各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，并根据各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，构建约束集合；

5、构造以空调负荷用户的用电成本最小化为目标的空调负荷需求响应模型，以及以电力系统调控成本最小化为目标的负荷调控模型；

6、在所述约束集合下，采用主从博弈法，对所述空调负荷需求响应模型以及负荷调控模型进行求解，生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案；其中，所述目标需求响应方案为，在对应的一时段下，各类空调负荷的负荷响应量、负荷调节电价、以及需求响应电价。

7、进一步的，所述历史空调负荷数据，为各类空调负荷中的每一空调在每一历史时段下的历史负荷数据、历史调节容量、历史安全裕度、以及历史参考电价；

8、所述根据所述历史空调负荷数据，确定各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，包括：

9、根据所述历史空调负荷数据，计算各类空调负荷中各所述历史空调负荷数据的负荷相似度；

10、根据所述负荷相似度，构建各类空调负荷的聚类矩阵；

11、根据所述聚类矩阵，对所述历史空调负荷数据进行层次划分，形成各类空调负荷下的若干聚类层次；

12、整合各所述聚类层次中若干历史空调负荷数据的历史负荷数据、历史调节容量、历史安全裕度、以及历史参考电价，确定各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价。

13、进一步的，所述根据所述聚类矩阵，对所述历史空调负荷数据进行层次划分，形成各类空调负荷下的若干聚类层次，包括：

14、遍历各类所述空调负荷，并从当前遍历的目标空调负荷下随机抽取一历史空调负荷数据作为初始聚类中心，并根据所述聚类矩阵以及所述初始聚类中心，对若干历史空调负荷数据重复进行层次划分操作，直至将所述目标空调负荷下的若干历史空调负荷数据归类到对应的聚类层次下；

15、在遍历结束后，形成各类空调负荷下的若干聚类层次；

16、其中，所述层次划分操作，包括：

17、获取聚类中心；其中，在初始时，所述聚类中心为所述初始聚类中心；

18、根据所述聚类矩阵，将聚类中心与其他历史空调负荷数据的相似度进行排序，生成相似度序列，并从所述相似度序列中，从大到小获取预设数量的若干第一相似度；

19、获取所述第一相似度对应的第一历史空调负荷数据，并计算所述聚类中心与所述第一历史空调负荷数据的待评估临域密度；

20、在确定所述待评估临域密度不小于预设的密度阈值时，生成一聚类层次，并将所述聚类中心与所述第一历史空调负荷数据，归类于所述聚类层次下；

21、在确定所述待评估临域密度小于预设的密度阈值，或生成一聚类层次之后，判断所述目标空调负荷下是否存在未归类的历史空调负荷数据；

22、若是，则从所述相似度序列中确定第二相似度，并将所述第二相似度对应的第二历史空调负荷数据作为下一层次划分操作所需的聚类中心；其中，所述第二相似度，为所述相似度序列中，除若干第一相似度外最大的相似度；

23、若否，则输出所述目标空调负荷的若干聚类层次。

24、进一步的，各类所述空调负荷，包括：商业空调负荷、工业空调负荷、以及居民空调负荷；所述空调负荷需求响应模型，为：

25、

26、其中，cacl为空调负荷需求响应模型，ci为工业空调负荷电价，cc为商业空调负荷电价，cr为居民空调负荷电价，pi,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的工业空调负荷，dpi,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的工业空调需求响应功率，pc,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的商业空调负荷，dpc,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的商业空调需求响应功率，pr,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的居民空调负荷，dpr,i,t为电力系统的第i节点在t时刻下的居民空调需求响应功率。

27、进一步的，所述负荷调控模型，为：

28、

29、其中，cacl为负荷调控模型，c′i为工业空调响应电价，c′c为商业空调响应电价，c′r为居民空调响应电价，cp为电力系统的购电价，pg,i为电力系统在i时刻的向发电厂购买的购电量。

30、进一步的，所述约束集合，包括：空调负荷运行约束条件、负荷调节约束条件、负载平衡约束条件、响应电价约束条件；

31、在所述约束集合下，采用主从博弈法，对所述空调负荷需求响应模型以及负荷调控模型进行求解，生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案，包括：

32、根据采用主从博弈法，构建以所述空调负荷需求响应模型为领导子模型，以所述负荷调控模型为跟随子模型的主从博弈模型；

33、采用元启发算法，在所述空调负荷运行约束条件、所述负荷调节约束条件、所述负载平衡约束条件、以及所述响应电价约束条件下，对所述主从博弈模型进行求解，生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案。

34、进一步的，所述采用元启发算法，在所述空调负荷运行约束条件、所述负荷调节约束条件、所述负载平衡约束条件、以及所述响应电价约束条件下，对所述主从博弈模型进行求解，生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案，包括：

35、获取各类空调负荷在每一时段下的初始负荷调节电价；

36、根据所述初始负荷调节电价，对所述主从博弈模型重复进行模型求解操作，直至生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案；

37、其中，所述模型求解操作，包括：

38、获取各类空调负荷在每一时段下的待评估负荷调节电价；其中，初始时，所述待评估负荷调节电价，为初始负荷调节电价；

39、采用蚁群算法，根据所述待评估负荷调节电价，在所述空调负荷运行约束条件、以及所述负荷调节约束条件下，以空调负荷用户的用电成本最小化为目标，求解所述领导子模型，确认各类空调负荷在每一时刻下所能提供的最大负荷响应量；

40、采用粒子群算法，根据所述最大负荷响应量，在所述负载平衡约束条件、以及所述响应电价约束条件下，以电力系统调控成本最小化为目标，对所述跟随子模型进行求解，确定在每一时刻下，各类所述空调负荷的待评估负荷响应量以及待评估响应电价；

41、根据在每一时刻下的待评估负荷调节电价、待评估响应电价以及待评估负荷响应量，评估当下的负荷调控成本以及用电成本是否收敛；

42、若是，则将所述待评估负荷调节电价、所述待评估响应电价、以及所述待评估负荷响应量，作为电力系统在每一时段下的目标需求响应方案；

43、若否，则根据当下的负荷调控成本以及用电成本，生成下一轮模型求解操作所需的待评估负荷调节电价。

44、本发明另一实施例提供了一种空调负荷的需求响应调控装置，包括：

45、数据获取模块，用于获取各类空调负荷的历史空调负荷数据；

46、负荷分析模块，用于根据所述历史空调负荷数据，确定各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，并根据各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，构建约束集合；

47、模型构造模块，用于构造以空调负荷用户的用电成本最小化为目标的空调负荷需求响应模型，以及以电力系统调控成本最小化为目标的负荷调控模型；

48、模型求解模块，用于在所述约束集合下，采用主从博弈法，根据各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，对所述空调负荷需求响应模型以及负荷调控模型进行求解，生成电力系统在每一时段下的目标需求响应方案；其中，所述目标需求响应方案为，在对应的一时段下，各类空调负荷的负荷响应量、负荷调节电价、以及需求响应电价。

49、本发明另一实施例提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述任意一项实施例所述的一种空调负荷的需求响应调控方法。

50、本发明另一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如上述任意一项实施例所述的一种空调负荷的需求响应调控方法。

51、通过实施本发明具有如下有益效果：

52、本发明公开了一种空调负荷的需求响应调控方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法通过分析各类空调负荷的历史空调负荷数据，确定各类空调负荷的负荷曲线、可调节容量、安全裕度、以及参考电价，并构造约束集合，以使后续在对模型进行求解时，能够考虑各类空调用户平时的空调用电行为，在不影响用户的用电舒适度和生产效率的前提下，生成目标需求响应方案，继而构造以空调负荷用户的用电成本最小化为目标的空调负荷需求响应模型，以及以电力系统调控成本最小化为目标的负荷调控模型，最后采用主从博弈法，以使生成的每一时段下的目标需求响应方案，能够在考虑各类空调用户平时的空调用电行为的前提下，平衡每一时段下电力系统的负荷调控成本以及空调用户的用电成本，因此，本发明能够有效提高用户参与需求响应调控的积极性，进而提高电力系统运行的稳定性和安全性。