基于数据挖掘的居民小区需求响应基线与潜力算法研究.docx

          基于数据挖掘的居民小区需求响应基线与潜力算法研究                    摘要：居民空调用电是夏季区域电力高峰不断刷新的主要原因之一，呈不断上升的趋势江苏2016年电力需求响应运行已纳入了一定数量的居民用户随着电改的深入，居民小区有规模地开展需求响应是削减区域夏季电力高峰负荷与参与辅助服务的必然趋势南方电网居民用电数据采集关注点是每天上传一次的用电量表码数据，缺少居民小区15分钟连续采集用电量或负荷数据，因而无法相对准确、合理地确定居民小区需求响应基准、评估削减潜力及确定参与需求响应负荷削减量本文以佛山供电局2015年禅城区31个居民小区(33,613户居民)用电数据为基础，通过对目前能采集数据的分析与挖掘，提出了基于居民小区总用电量、阶梯用电量、户型等因数的居民小区需求响应负荷基线响应响应潜力估算方法，并结合某个居民小区分户5分钟用电量数据采集进行验证结果表明，本文提出的方法能较好地解决现有条件下居民小区需求响应负荷基线与削减潜力的估算问题，为需求响应居民小区的选择、削减潜力估算算及客户参与需求响应基线与削减量的确定提供了一种新的方法关键词：居民电力需求响应，需求响应基线、削减潜力、数据分析挖掘Abstract:Residentialairconditioningelectricityisthesummerregion,thepeakpowerofthemainrefreshoneofthereasons,wasontherise.Jiangsu2016powerdemandresponseoperationhasbeenincorporatedintoacertainnumberofresidentusers.Withthedeepeningoftheelectricityreform,theresidentialareatocarryoutdemandresponseistoreducetheregionalsummerpeakloadandparticipateinsupportingservices,theinevitabletrend.ChinaSouthernPowerGridresidentsdatacollectionpointofconcernisadailyuploadelectricitymeterdata,thelackofresidentialareafor15minutescontinuouscollectionofelectricityconsumptionorloaddata,whichcannotberelativelyaccurateandreasonabletodeterminetheresponseneedsofresidentialquarters,Cutthepotentialanddeterminetheparticipationinresponsetoloadreductions.Basedonthedataof31residentialareas(33,613inhabitants)ofFoshanPowerSupplyBureauin2015,thispaperputsforwardtheanalysisofthecurrentdataofresidentialarea,,Residentialunitsandotherfactorsofresidentialdemandresponseloadresponsetothebaselineresponsepotentialestimationmethod,combinedwitharesidentialareahousehold5minutesofelectricityconsumptiondatacollectiontoverify.Theresultsshowthattheproposedmethodcansolvetheproblemofestimatingtheloadandthepotentialoftheresettlementpotentialoftheresidentialareaundertheexistingconditions.Thedemandresponse,thereductionpotentialestimationandthecustomerparticipationdemandresponsebaselineandthereductionThedeterminationprovidesanewway.KeyWords:Residentialdemandresponse，Demandresponsebaseline,shedpotential,datamining1引言电力需求响应是国际上广泛采用的一种以“互联网+”能源的系统解决方案，采用采用现代ICT、传感与控制技术、负荷精益管理方法，通过价格、补贴、市场交易机制，规模挖掘、调度对用户影响不大的柔性负荷资源，形成分布式电网平衡调节能力。

电力需求响应的价值主要为：节约电网投资、增加电网调峰能力、提高配网资产利用率[1]居民空调是夏季电网高峰的主要原因，居民小区实施需求响应是缓解区域电力高峰的有效途径另外，居民电力需求响应，由于数量大，每一户居民的贡献或影响比较小，但可以通过不同的需求响应项目激励让需求响应资源任意组合，比较容易构成电网条件的柔性资源，而且居民实施需求响应对社会经济影响最小[2]国外居民电力需求响应开展的比较早，例如美国加州与纽约市，居民电力需求响应已形成规模，并实现了集成后电力市场交易国内开展居民电力需求响应还处于起步阶段江苏省2016年7月实施了国内最大规模的电力需求响应，包括1000多户居民用户，通过安装空调数据采集与控制装置，在需求响应期间调节空调温度，实现了一定的负荷削减，基本做法是基于电力需求响应的智能家电管理控制方案与国外以居民实施需求响应情况相比，国内城市小区密集度、小区居民数量、房型、管理方法、用电习惯、绿色理念等方面有很大不同国外居民需求响应以空调、热水器、游泳池水泵等为主，居民房屋保温性较好，空调大多24小时运行[3]国内由于小区比较集中，人口多，小区由业委会、居民委员会协调、物业管理公司管理等，国内居民需求响应更适合以小区为单位进行，可以根据电网公司台区，按照小区管理动员、数据采集、合算等，这样做比较经济，能实现较好的组合效果。

南方电网居民用电数据采集关注点是每天上传一次的用电量表码数据，缺少居民小区15分钟连续采集用电量或负荷数据，因而无法相对准确、合理地确定居民小区需求响应基准、评估削减潜力及确定参与需求响应负荷削减量本文以佛山供电局2015年禅城区31个居民小区(33,613户居民)用电采集数据为基础，采用数据挖掘与分析技术，提出了符合区域特点的基于用电量、不同阶梯电量占比、户型的居民小区需求响应负荷基线及响应潜力估算方法，并利用一个1106户居民小区每户居民5分钟用电量采集数据对本文的方法进行了验证2居民用电负荷特性南方电网典型城市佛山市居民小区夏季用电特性如图1.所示居民用电的规律性比较突出，四个典型小区电力负荷双高峰负荷特性明显，尤其是晚高峰比较突出，出现在9点30分左右，在到达晚高峰后就用电负荷开始下降，但下降缓慢，一直要到第二天早上7点30左右达到低点由于气温较高，室内空调基本是持续运行，在早上暂短停机后又开始运行，中午12点左右达到一个高峰，估计是居民午休到家后增加空调负荷所致图2.、图3.给出了居民大、中、小户型夏日典型用电特性，其趋势与小区用电特性一致国外居民用电负荷也呈现类似的特性[12]。

3居民小区现有用电数据与需求响应资源分类3.1居民小区需求响应相关用电数据在目前条件下，供电局在居民用电管理方面拥有的基本数据如表1.所示，数据以年为基础，内容包括：居民小区的名称、区域、户数、全年用电量、不同阶梯电价居民户数、年度最高负荷以及典型月份小区用电量与最高负荷居民用电量分类能够揭示居民某些用电特征阶梯电价是一个可以参考分析的依据佛山市居民阶梯电价的电量分档划分标准为：（1）夏季标准（5－10月）：第一档电量为每户每月0－260千瓦时的用电量；第二档电量为每户每月261－600千瓦时的用电量；第三档电量为每户每月601千瓦时及以上的用电量2）非夏季标准（1-4月、11-12月）：第一档电量为每户每月0－200千瓦时的用电量；第二档电量为每户每月201－400千瓦时的用电量；第三档电量为每户每月401千瓦时及以上的用电量按照阶梯电价档位，根据佛山市禅城区有代表性的31个居民小区的用电数据，我们进行了分析挖掘所分析的小区情况是：31个居民小区以高层密集型楼房为主，入住年限在5年左右，也包括一些15年左右的老小区全部31个小区住户总数为33613户，2015年总用电量为1.43亿千瓦时，占全区居民用电总量的12%，最高用电负荷51.5MW，居民平均电费0.65元/kWh。

图5.给出了佛山市禅城区31个居民小区居民户数分布，图6.给出了31个居民小区阶梯用电量户数分布，3.2居民需求响应资源分类对居民小区内居民用电特性的深入了解是制定需求响应策略、评估小区需要响应潜力及确定基准的基础[4]美国劳伦斯伯克利实验室在进行“加州2025需求响应潜力研究”过程中，将居民客户需求响应资源分为：制冷、游泳池泵、插座负荷三类[8]国内居民需求响应工作才刚刚起步，国内居民居民用电负荷主要由空调、电热水器及插座负荷构成根据佛山禅城区31个居民小区的用电数据，结合广东居民的实际用电情况，结合国外的经验，佛山居民需求响应资源可以按照以下几种方式进行：1)按照居民阶梯电价付费档位划分2)按照居民建筑面积大小划分3)按照下降居民月平均用电量划分按照阶梯用电数据，对31个居民小区33615户居民年用电数据分析得到的结果如图7.所示可以看出，3万多户居民中，夏季一档阶梯、二档阶梯与三档阶梯用电客户百分比分别为19%、36%、45%通过用电负荷分析，得出夏季平均每户用电负荷在1.65千瓦左右图8.给出了根据阶梯电价居民按照居民小区为单位的电费分布，其中可以看出不同小区由于户型、业主等不同，阶梯点击用电量也不同。

华南地区夏季比较长，空调使用时间约有7个月夏季居民平均用电量的多少预示着空调使用的频繁程度因此，可以从下降居民月平均用电量的大小划分居民需求响应资源在小区确定为居民需求响应合适的参与小区的情况下，可以根据居民夏季7个月月平均用电量判断小区内居民哪些适合与需求响应项目表2.给出了按照夏季7个月月平均用电量选择小区内参与需求响应的客户表2.按照夏季7个月月平均用电量选择小区内参与需求响应的客户根据常识，通常情况下，居民用电量与居住面积成正比，居住面积大，用电量约达，用电负荷也较高，需求响应资源也越多，主要原因是居住面积大时空调的台数多（目前广东情况，一般每个房间都安装独立的空调）居民需求响应资源的分类可以根据居民居住面积进行按照这一思想，我们对南海区某一居民小区（依云水岸3期）1106户客户进行了数据采样与分析，并调查了面积与户型图9.给出了典型小区不同户型分布分布依云水岸3期房型有4种，分别为：建筑面积为186-190平方的三房两厅三卫两厅院A型；建筑面积为132-135平方的三房两厅一卫一厅院D型；建筑面积为88-90平方的一房两厅一卫两厅院B型；建筑面积为89-90平方的一房两厅一卫一厅院E型。

从建筑面积看可以归纳为大、中、小3种户型，可以按照面积分三类研究不同类型需求响应基线4居民小区需求响应基线与削减潜力算法4.1数据挖掘与分析方法电力需求响应是一个复杂的系统工程，涉及到电量、负荷。