【摘 要】
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为满足住宅能耗的高峰需求,潜在的解决方案是需求响应。而智能电表的双向通信模式可使公用事业公司高效的负荷管理与精准的需求评估成为可能,这是实现需求响应的重要支撑。建立聚类模型,公用事业公司可实现对住宅用户的负荷管理;进一步实现增量式住宅用户负荷模式聚类,公用事业公司可更好应对动态用电数据的管理压力;建立短期住宅负荷预测模型,公用事业公司可评估用户参与需求响应的潜力。据此本文对基于智能电表数据的住宅用
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为满足住宅能耗的高峰需求,潜在的解决方案是需求响应。而智能电表的双向通信模式可使公用事业公司高效的负荷管理与精准的需求评估成为可能,这是实现需求响应的重要支撑。建立聚类模型,公用事业公司可实现对住宅用户的负荷管理;进一步实现增量式住宅用户负荷模式聚类,公用事业公司可更好应对动态用电数据的管理压力;建立短期住宅负荷预测模型,公用事业公司可评估用户参与需求响应的潜力。据此本文对基于智能电表数据的住宅用户模式聚类、增量式模式聚类以及短期负荷预测问题进行研究,具体内容如下:根据K-means族算法受初始聚类中心随机性影响,而自组织映射网络通过迭代训练确定的住宅负荷曲线的相似性,本文提出了基于两阶段加权自组织映射住宅负荷聚类框架,获取所有用户的最终典型住宅负荷曲线,为更好的衡量算法的聚类性能,提出一种联合误差平方和与戴维森堡丁指数的聚类性能评估方法;介于以欧氏距离作为相似性度量不能准确区分负荷曲线区别且计算复杂性较大,本文提出了基于三阶段负荷曲线轮廓的增量式分段斜坡宅负荷模式聚类框架,前两个阶段为静态聚类,获取所有客户的最终典型住宅负荷曲线,第三阶段为动态聚类,据斜坡相似性进行增量式聚类;根据住宅负荷的不确定性以及长短期时间记忆网络的不可并行性,本文提出了基于时间卷积网络的短期住宅负荷预测框架,通过住宅用电器负荷与总负荷的相关性的分析,选取较为相关的子负荷作为模型辅助输入,优化时间卷积网络的残差层,实现对未来时刻住宅负荷更精确的预测。在真实数据集上验证本文所提方法有效性。综上,住宅用户模式聚类可帮助负荷管理选择参与需求响应的候选用户;增量式住宅用户模式聚类可掌握住宅用户的用电行为的动态变化;短期住宅负荷预测可对参与需求响应的候选用户的需求响应潜力进行评估。
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