基于大数据挖掘的终端用户供电需求划分方法_胡丹蕾.pdf
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1、|电力需求侧管理第25卷第4期2023年7月0引言随着分布式能源、储能以及多元负荷的接入,配电网的建设日趋成熟,运行方式灵活多变1。同时伴随着电力体制的不断改革,用户对供电可靠性需求不断提升,如何量化终端用户的供电需求,进而满足不同区域、不同类型用户的差异化供电可靠性需求,提高配电网的供电可靠性水平,是当前的亟需解决的问题23。目前已有学者对终端用户供电需求进行了分析。文献 4 从网架侧角度出发,分析不同区域的供电可靠性需求,进行区域电气通信设备差异化设计,但是无法考虑用户供电可靠性的实际要求。文献 5 设计开发了一种配电网供电可靠性信息在线监测系统,能够实时统计以终端供电可靠性为颗粒度的低压
2、用户信息,为电力企业向客户导向型改革方向发展提供实际指导意义。文献 6 从安全性、优质性、高效性3个维度构建涵盖电力用户对供电可靠性、电能质量、经济的需求指标,为电网指标集的构建奠定了基础。同时已有学者对终端用户划分方法进行了研究。文献 7 在传统用户供电需求基础上,考虑电力用户参与电网的需求响应,建立用户经济需求与协调性指标。文献 8 对大用户从电压等级、电能质量需求、用电量角度进行用户侧-网侧响应互动成本分析,实现大用户优先等级划分。文献 9 提出了考虑电力绿证、需求响应、用户负荷曲线等因素,通过聚类的手段进行电力市场用户分类。文献10 采用大数据聚类的方法对负荷曲线时间序列进行挖掘,实现
3、终端用户典型日负荷曲线的提取,进而实现用户在用电行为上的聚类。文献 11 利用停电时间、频率进行用户直接造成得到经济损失进行量化,但是对于用户实际体验价值与社会价值难以定量估算,调研难度偏大。基于大数据挖掘的终端用户供电需求划分方法胡丹蕾1,赵冬1,姜世公1,王云飞1,张重阳2,柳伟2(1.国网经济技术研究院有限公司,北京 102209;2.南京理工大学 自动化学院,南京210094)Power supply demand division method for end users based on big data miningHU Danlei1,ZHAO Dong1,JIANG Shig
4、ong1,WANG Yunfei1,ZHANG Chongyang2,LIU Wei2(1.State Grid Economic and Technological Research Institute Co.,Ltd.,Beijing 102209,China;2.School ofAutomation,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2023.04.011摘要:针对不同供电区域多类型终端用户对供电可靠性的差异化需求以及目前配网侧依据
5、单一供电可靠率指标衡量用户供电可靠性的局限性,提出一种基于大数据挖掘的终端用户的供电需求划分方法。首先,进行终端用户差异化供电需求量化,构建终端用户供电需求信息模型;然后,采用综合K-means 与基于密度聚类(density-based spatial clustering ofapplications with noise,DBSCAN)的大数据挖掘进行终端用户的聚类,实现用户的分类;最后采用改进的灰色关联度实现区域内终端用户可靠性等级划分。通过对含多类型终端用户的供电区域仿真分析,结合对比方案分析,进一步验证所提出的基于大数据挖掘的终端用户的供电可靠性需求划分方法的有效性。关键词:大数据
6、;终端用户;差异化供电需求;K-means;DBSCAN;改进灰色关联度Abstract:In view of different demands for power supply reliability of multi-type end users in different regions and the limitationof measuring user power supply reliability based on a single powersupply reliability index at the distribution network side,a power su
7、pply demand division method for end users based on big data miningis proposed.Firstly,the differentiated power supply demand of end-users is quantified,and the information model of end-userspowersupply demand is constructed.Then,using integrated K-means anddensity-based spatial clustering of applica
8、tions with noise big datamining to cluster end users,to achieve user classification.Finally,improved grey relational degree is used to divide the end user reliability level within the region.Through the simulation analysis of thepower supply area with multi-type end users,combined with the analysis
9、of comparative schemes,the validity of the proposed methodbasedonbigdataminingisfurtherverified.Key words:big data;end user;differentiated supply demand;K-means;DBSCAN;improving grey relational degree文章编号:1009-1831(2023)04-0066-07中图分类号:TM73;TM933文献标志码:B收稿日期:2023-02-10;修回日期:2023-04-13基金项目:国家电网有限公司科技项
10、目(5400-202012118A-0-0-00)66Vol.25,No.4 July,2023POWER DSM|本文在已有研究基础上,提出了一种基于大数据挖掘的终端用户供电需求划分方法。主要的特色及创新点如下:(1)从终端用户供电需求角度出发,构建供电需求模型,多方位量化分析终端用户的供电需求。(2)利用综合K-means与DBSCAN的大数据挖掘方法实现终端用户基于供电需求模型的分类。(3)依据终端用户对停电时间、停电频率、停电容量的需求侧重不同,提出结合权重可变的改进灰色关联度方法,实现区域内各分类用户的供电可靠性需求等级划分。1终端用户供电需求分析模型分析各类负荷的用电可靠性差异,构
11、建终端用户差异化供电可靠性实际需求与期望需求分析模型,量化终端用户对供电可靠性的需求信息。1.1终端用户供电实际需求终端用户供电实际需求主要包括用户供电可靠性实际需求以及电能质量实际需求。供电可靠性实际需求为统计得到的单用户的停电时间、停电频率、缺供电量,体现单一用户实际获得可持续的供电能力。电能质量实际需求为用户对电压、频率、谐波含量的需求。具体用户的供电需求指标公式含义如表1所示。1.2电能质量等效供电可靠性期望需求(1)低电压等效缺供电量占比ENUj由电压偏低引起的隐性缺供电量ENU-2与用户年平均缺供电量占比ENUj计算公式为|VPK%=cK%96NENU-2=jkVPK%QjAK-j
12、ENUj=ENU-2Qj(1)式中:cK%为在统计时间内,用户电压标幺值在K%(K+10)%的时间节点数,K取70、80、90;N为所统计的天数;VPK%为用户实际电压在各个区段发生的概率;Qj为用户j的年总用电量;AK-j为各个区段电压概率发生时,用户的失负荷电量在同时段相较于用户总负荷所占的比重。(2)电压暂降等效停电次数ANICV-dip如图1所示,在给定周期内,记录用户功率骤降达到20%的典型负荷功率曲线的时间T1,同时记录T1+1时刻功率值以及相邻用户T1时刻功率值,进行判断是否为电压暂降。电压暂降的时间相对来说较短,T1时间点电能表记录的用户功率数据不为0,表1终端用户供电实际需求
13、指标Table.1Actual power demand indicators of end users指标名供电可靠性实际需求指标电能质量实际需求指标停电频率AIHCL-s停电持续时间AITCL-s平均负荷缺供量占比ENS-s电压合格率VERn频率合格率FERn谐波含量THDu指标计算AIHCL-s=imAITCL-s=tiENS-s=QjQsumVERn=tvnT100%FERn=tfnT100%THDu=h=2()Uh/Ul100%指标计算含义m为统计周期;i为用户第i年停电次数为统计周期内停电次数;ti为用户第i次停电的持续停电时间在给定周期内,用户停电期间负荷消减量Qj总和与该时间段
14、用户总负荷量Qsum的比值,其中负荷消减量是停电持续时间和失负荷功率的乘积在给定周期内,用户侧供电电压合格时间tvn的统计值与周期时间T的比值在给定周期内,用户侧供电频率合格时间tfn的统计值与周期时间T的比值衡量公用连接点谐波的相对含量,在给定周期内,电压总谐波畸变率的平均值,Uh为第h次谐波电压;Ul为基波电压夏季典型负荷曲线负荷曲线下限时间/15 min功率/MW0.160.140.120.100.080.060.040.02020406080100T120%Ptypical图1电压暂降Fig.1Voltage sag67|电力需求侧管理第25卷第4期2023年7月同时T1+1时刻功率数
15、据开始恢复,以及结合同一表箱相邻表计用户功率数据进行判断,若为相同情况,可以判断该用户发生一次电压暂降。2综合K-means与DBSCAN的大数据挖掘基于终端用户的供电可靠性差异化分析模型,本文提出一种综合使用了K-means和DBSCAN的聚类方法实现用户数据样本聚类,获得聚类中心代替同类型终端用户的需求特征,在保证数据降维的前提下,同时保证终端用户需求的体现。综合K-means与DBSCAN算法步骤如下:(1)设定样本数据集D=x1,x2,xe,DBSCAN聚类的以及迭代次数N。确定邻域EPi与邻域样最小值Ptsmin。(2)对D中样本采用欧式距离进行度量,结合EPi以及Ptsmin进行判
16、断,初步获得聚类数与质心。模型表示如下|Nk(xp)=xqD|dist(xq-xp)EpiNk(xp)Ptsmin(2)式中:Nk(xp)为第k个聚类簇中xp为质心所包含的样本对象个数。(3)结合DBSCAN聚类得到的Nk(xp),设定K-means聚类的质心向量集1,2,.,k,k为聚类簇数。(4)重新计算各个样本对象xi和质心向量v(v=1,2,.k)的欧式距离dist,依据dist最小值,将xs划入到对应质心向量v所在的簇Cv。(5)对Cv中所有的样本点重新计算新的质心。模型表示如下uv=1|CvxqCvxq(3)式中:xq为簇Cv中的样本;|Cv为簇Cv的样本容量数。如果所有的质心向量
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