基于K-means与Prophet混合模型的工业用户节电潜力研究.pdf
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1、文章编号:()基金项目:国网湖北省电力公司科技项目()基于 与 混合模型的工业用户节电潜力研究严靖杨帮华欧阳玉兰(国网黄石供电公司湖北 黄石)摘 要:大型耗能工业用户在生产过程中用电量大具有丰富的节电空间目前亟需对相关用户的电力负荷开展特性分析及用电成本研究 以某地区重要的耗能工业用户为研究对象基于 聚类算法、负荷预测和数据可视化理论结合该地区用户负荷数据作为算例验证开展用户负荷特性分析及预测研究并深度挖掘不同行业用户的节电空间潜力关键词:聚类算法 负荷预测可视化热力图电价政策节电空间中图分类号:文献标识码:():引言大型耗能企业因为工艺流程需要往往会消耗大量的电能对企业进行用电成本分析不仅可
2、以帮助企业降低电能损耗及减少生产成本还可以为企业制定“双碳”减排标准提供有力依据 在用户负荷特性分析预测及用能成本分析方面国内已有学者开展了相关研究 文献建立了考虑负荷特性和同时率的 模型并研究了用户负荷分布优化方法 文献提出了一种基于广义回归神经网络()的有源配电网网供负荷预测方法并验证了较于传统方法其具有更高的预测准确性 文献对湖南省某地智能电网电力负荷数据进行预测提出对某一天 进行负荷预测时其误差能达到 文献对 算法进行优化并验证了优化的聚类算法能准确实现不同用户类型分类识别功能可以更准确的分析用户用能行为特征 文献分析工业用户历史负荷情电气开关(.)况科学分析工业用户电力运营成本并提出
3、优化方案 现有研究缺乏不同行业工业用户之间在用电负荷方面的特性对比分析也缺乏企业用电成本的深入研究难以挖掘工业用户真正的用电行为调节潜力 针对以上问题本文以某地区不同行业工业用户为研究对象首先采用 聚类分析、负荷预测和数据可视化理论构建负荷数据分析及预测模型、然后结合该地区开展负荷数据筛选和提取、负荷特性分析、热谱图可视化分析、负荷预测研究等工作在考虑峰谷分时电价相关政策基础上开展工业用户节电潜力深度挖掘研究 企业电价成本分析研究 降低企业用电成本就是直接减少经营成本增加企业的经营效益其核心就是企业的电费电价国家发改委在 年颁布了国家发展改革委关于降低一般工商业电价有关事项的通知国家电网有限公
4、司也下发国家电网关于严格执行国家降低一般工商业电价有关要求的通知提出大型工业用户实行的电费计价方式均按照两部制电价执行两部制电价就是将电价计费分为两个部分:基本电费和电度电费 基本电费的计价方式分为按变压器容量计量、按合同最大需量计费、按实际最大需量计费三种计费方式三种计价方式的标准如下:按容量计费标准是基本电费按用户受电变压器总容量计算并按照每千瓦 元的价格标准计算 按合约最大需量计费标准分为两种:一是用户最大需量值低于合同最大需量值 的按每千瓦 元的价格标准计算基本电费二是超出部分按照每千瓦 元的价格标准收取 按实际最大需量计费标准是计费需量按实际抄见最大需量计算并按每千瓦 元的价格标准计
5、算基本电费 电度电费的计价方式即峰谷分时电价时段不同电价不同电网负荷尖、高峰时段电价高反之亦然 目前对用电负荷较大的工商业都执行峰谷分时电价 各地区按照结合实际情况制定了相应的分时电价政策本文以某省分时电价政策为例其分时电价尖高、平、谷时段划分标准和计费方式如表 所示表 某省电价划分标准和计费方式时段时间价格尖峰:基础电价 高峰:基础电价 平:基础电价低谷:次日:基础电价 此外还有用户功率因素调整电费和总代征电费 其中功率因素调整电费是按照“功率因数调整电费表”增减电费 总代征电费包括工业代征和照明代征两部分 对于大工业用户而言其用电成本中的电费构成为:电费 电度 基本 力调 代征款()针对不
6、同行业的工业用户根据生产工作模式其用电成本各有差异高峰时段少用电、低谷时段多用电合理利用电费电价政策有利于降低企业用电成本 构建负荷分析及预测模型 聚类分析算法 科学合理的负荷特性指标体系是负荷特性研究的基础 不同用户对应着不同的负荷曲线针对用户负荷进行特征分析的目的是区分不同用户的用电行为模式归类总结用户的用电成本架构 聚类分析算法又称为群分析算法以相似性为基础能有效处理数据量不一的无标签数据因此聚类算法适用于分析用户用电负荷特性 本文采用 聚类分析算法对负荷数据进行负荷特征分析该算法模型的输入量为样本集 聚类簇数为 从 中随机选择 个样本作为初始均值向量对于 个样本计算样本()与各个均值向
7、量()的距离 ()根据距离最近的筛选原则确定均值向量 的簇标记 ()将样本 划入相应的簇()通过迭代在 个样本中计算新均值向量 电气开关(.)()根据设定的迭代次数和最小误差变化范围最终计算出新的均值向量簇 ()最终算法模型输出 个样本的聚类中心集用于拟合用户负荷数据特性曲线 热力图可视化分析 热力图是数据在界面上密度、分布及变化的直观体现 通过不同的颜色对应不同数据区间将数据量大小转换成颜色差异图形化表达了不同场景下数据的差异性帮助了解真实的数据量分布情况和规律为用户的相关决策提供数据依据 对于用户电力负荷数据而言热力图的可视化分析应用如下:()可视化技术 负荷热力图可视化页面必须是一组负荷
8、数据集合的反映才能被热力图图形化表示必须通过大量的负荷数据才能用可视化热力图展示出来 ()密度区间划分 密度区间是用来衡量热力图页面上负荷数据量分布的表征量能够直观读取一天中某一时间段的负荷分布大小和趋势规律 一般可以预设红、绿、蓝等多种颜色并为这些颜色设置不同的负荷数据密度区间在这个区间的负荷数据就会在图形上显示出对应的颜色 ()负荷变化趋势 热力图的负荷变化趋势反应的是一天中在不同时刻的负荷数据变化这可以清楚的展示出用户负荷的实时变化情况这种变化趋势在可视化热力图中最直观的体现就是颜色的变化 从负荷数据展示、密度区间到变化趋势这三者是具有递进关系的用密度来描述单个时间的负荷数据当掌握不同时
9、间段的负荷数据量后就能通过颜色的变化来发现负荷数据的变化趋势 时间序列预测算法 本文采用 时间序列预测算法用于企业负荷的预测分析其原理是采用常用的时间序列的分解法将时间序列 分成几个部分分别是季节项 趋势项 剩余项 ()()()()()对于用户负荷数据而言()表示增长函数用于拟合负荷的非周期变化()表示周期性变化趋势()表示潜在的非固定周期的节假日对负荷造成的影响 ()增长趋势()一般的负荷其增长趋势为非线性增长的逻辑回归模型:()()()其中 是承载量限定了负荷所能增长的最大值 表示增长率 为偏移量 ()周期性趋势()负荷的时间序列数据中包含多种周期性类型的趋势量因此可以用傅里叶级数来近似表
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