一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法及系统

技术领域

本发明涉及电网技术领域，特别是一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法及系统。

背景技术

在农村地区，为了提升用能电气化水平，采用了“电烤烟、电制茶、电酿酒”等电能替代方式，以替代传统的非电能消耗方式。然而，农村地区的季节性负荷特征使得配电网电能质量问题更加复杂，尤其在负荷高峰时期，配电变电器过载问题十分突出，严重影响了居民的生产和生活用电。

为了解决这个问题，目前采用的技术一般是需求侧响应，用于减少用电高峰期对电网的压力。然而，现有的需求侧响应实施手段通常是通过负荷迁移或降低负荷来实现的，这样做的代价是损失用户的用能体验，同时也未对用户舒适感进行充分评价，导致需求侧响应方案停留在理论阶段。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有的配电网电能质量和配电变电器过载存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于提供了一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法，其包括将低压配电网负荷按电网电价分成三个时段；判定用户是否为峰时用电，若是则将峰时负荷分解为热负荷和电负荷；将峰时负荷分解出来的电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷；根据谷时电价对热储系统充电，其和已有的谷时电负荷合成谷时负荷。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：判定用户是否为峰时用电包括以下步骤：从智能电表或智能插座中获取用户的用电数据；对采集到的用电数据进行清洗和预处理；使用峰谷判定算法对处理过的数据进行峰谷判定；根据峰谷判定算法的结果，输出用户是否为峰时用电的结论。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：对采集到的用电数据进行清洗和预处理包括以下步骤：检测和处理缺失值、异常值和重复值；对用电数据中的实时测量数据进行平滑处理；对平滑后的指标数据进行标准化处理。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：异常值的检测包括以下步骤：计算每个观测值与整个数据集的均值之间的标准差倍数z，具体公式如下：

其中，x为观测值，μ为数据集的均值，σ为数据集的标准差；

设定一个阈值来判断观测值是否为异常值；对每个观测值的z值进行判断，如果z超过设定的阈值，则将观测值标记为异常值；将异常值替换为数据集的中位数。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：对用电数据中的实时测量数据进行平滑处理包括以下步骤：确定平滑权重；初始化平滑序列，将第一个数据点作为初始值；计算每个新的数据点的平滑值的具体公式如下：

smooth_value＝α*current_value+(1-α)*previous_smooth_value

其中，α为平滑权重，previous_smoothed_value为上一个时间点的平滑值，current_value为当前的数据点，smoothed_value为最新数据点的平滑值；

重复步骤，直至处理完所有的数据点。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：对平滑后的指标数据进行标准化处理包括以下步骤：确定需要标准化的指标数据；计算指标数据平滑值的最小值和最大值；对每个指标数据，按照公式计算出相应的标准化值，具体公式如下：

其中，normalized_value为标准化后的数据，x为当前数据，min_value为数据的最小值，max_value为数据的最大值。

作为本发明所述电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的一种优选方案，其中：将峰时负荷分解出来的电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷包括以下步骤：负荷转移成本函数的具体公式如下：

其中，i为一个周期中第i个时刻，j为一个周期中第j个时刻，cost(i,j)为负荷从i转移到j时刻的成本，

计算一个周期的购电成本C

其中，δ

T

其中，T

第二方面，本发明实施例提供了一种电能替代模式下的低压台区负荷转移系统，其包括数据采集和预处理模块，用于从智能电表或智能插座中获取用户的用电数据，并对数据进行清、平滑和标准化处理；峰谷判定模块，用于构建决策树模型进行峰谷判定，并将结果用于后续的负荷转移；负荷转移模块，用于根据峰谷判定结果，将峰时负荷分解为热负荷和电负荷，并使用功率时长合成算法将电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷。

第三方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中：所述计算机程序指令被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的步骤。

本发明有益效果为：通过将低压配电网负荷分成三个时段，可以更好地平衡电网负荷，减少峰时负荷对电网的冲击，提高电网的稳定性和可靠性；通过峰谷判定算法，将峰时负荷分解为热负荷和电负荷，并将电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷，可以在谷时段更充分地利用电力资源，提高用电效率；通过根据谷时电价对热储系统充电，合成谷时负荷，可以利用低电价时段购买电能，降低用电成本，且通过负荷转移成本函数的计算，可以优化负荷转移策略，进一步降低用电成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为实施例1电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的方法流程图。

图2为实施例1电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的热电负荷分解、转移和合成原理图。

图3为实施例2电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的电负荷转移前后对比图。

图4为实施例2电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的热储系统等效载荷量变化图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

参照图1～图2，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法，包括，

S1：将低压配电网负荷按电网电价分成三个时段。

进一步的，三个时段包括峰时负荷、平时负荷和谷时负荷。

具体的，峰时负荷是指电网负荷相对较高的时段，一般是在白天的高峰期(比如早上8点到晚上8点之间)，在这个时段，由于人们的用电需求较大，电网的负荷达到峰值；平时负荷是指电网负荷相对较为平稳的时段，一般是在白天的非高峰期和晚上的用电高峰期之间(比如早上8点前和晚上8点后)，在这个时段，电网的负荷相对较低，因此电价也相对较低；谷时负荷是指电网负荷最低的时段(一般是在晚上的低谷期和凌晨的时段)，在这个时段，由于人们的用电需求较小，电网的负荷处于最低点。

S2：判定用户是否为峰时用电，若是则将峰时负荷分解为热负荷和电负荷。

S2.1：从智能电表或智能插座中获取用户的用电数据。

具体的，用电数据包括时间戳、用电量、功率、电压、电流、功率因子以及频率，其中时间戳表示用电数据的时间段，用电量表示在特定时间段内消耗的电能总量，功率表示在某个时间段内的实时功率消耗，电压表示电源的电压水平，电流表示通过电路的电流强度，功率因子表示电路中有用功率与视在功率之比(通常为一个介于0和1之间的小数)，频率表示电源输出的交流信号频率。

S2.2：对采集到的用电数据进行清洗和预处理。

S2.2.1：检测和处理缺失值、异常值和重复值。

具体的，缺失值是指某些观测值或变量值在数据集中不存在或者无法获取的情况，比如说某个时间段内某个用户的用电数据没有记录或者记录不完整；异常值是指与其他观测值明显不同的值，比如说某个用户在非常短的时间内用电量异常高或异常低；重复值是指在数据集中存在完全相同或者几乎完全相同的观测值，比如同一用户在同一时间段内多次记录相同的用电数据。

进一步的，对于缺失值使用插值方法来填充；对于异常值使用中位数方法进行替换；对于重复值的处理分为完全相同和几近相同。

具体的，插值方法包括线性插值、多项式插值和样条插值，线性插值是一种简单的插值方法，它通过已知的两个数据点的坐标和对应的值，可以通过线性方程来估计缺失值的值；多项式插值是一种更复杂的插值方法，它通过已知的多个数据点的坐标和对应的值，可以通过多项式方程来估计缺失值的值；样条插值是一种更灵活的插值方法，它将数据集分段拟合，每段拟合一个多项式或其他函数。

优选的，异常值的检测包括以下步骤：

S2.2.1.1：计算每个观测值与整个数据集的均值之间的标准差倍数z。

具体公式如下：

其中，x为观测值，μ为数据集的均值，σ为数据集的标准差。

S2.2.1.2：设定一个阈值来判断观测值是否为异常值。

需要说明的是，在本实施例，当z大于3或小于-3被认为是异常值。

S2.2.1.3：对每个观测值的z值进行判断，如果z超过设定的阈值，则将该观测值标记为异常值。

S2.2.1.4：将异常值替换为数据集的中位数。

具体的，将异常值替换为中位数的原因是中位数是一个稳健的统计量，不受极端值的影响。

优选的，重复值的处理分为完全相同和几近相同，对于完全相同的重复值，直接删除一个或多个重复项，对于几乎相同的重复观测值，取平均值进行替换。

S2.2.2：对用电数据中的实时测量数据进行平滑处理。

具体的，包括以下步骤：

S2.2.2.1：确定平滑权重α；

需要说明的是，在本实施例中，平滑系数α介于0和1之间。

S2.2.2.2：初始化平滑序列，将第一个数据点作为初始值。

S2.2.2.3：计算每个新的数据点的平滑值，具体公式如下：

smooth_value＝α*current_value+(1-α)*previous_smooth_value

其中，α为平滑权重，previous_smoothed_value为上一个时间点的平滑值，current_value为当前的数据点，smoothed_value为最新数据点的平滑值。

S2.2.2.4：重复上述步骤，直至处理完所有的数据点。

S2.2.3：对平滑后的指标数据进行标准化处理。

具体的，最小－最大标准化处理包括以下步骤：

S2.2.3.1：确定需要标准化的指标数据。

需要说明的是，在本实施例，指标数据为平滑后的用电量、功率和功率因子。

S2.2.3.2：计算指标数据平滑值的最小值和最大值。

S2.2.3.3：对每个指标数据，按照公式计算出相应的标准化值，具体公式如下：

其中，normalized_value为标准化后的数据，x为当前数据，min_value为数据的最小值，max_value为数据的最大值。

S2.3：使用峰谷判定算法对处理过的数据进行峰谷判定。

具体的，峰谷判定包括以下步骤：

S2.3.1：将峰时用电、谷时用电和平时用电进行分类。

具体的，根据平均用电量、最高用电量和用电量变化率来确定峰时用电和谷时用电的阈值，在本实施例，设定用电量高于11kWh的时间段为峰时用电(标记为1)，低于8kWh的时间段为谷时用电(标记为2)，其余时间段为平时用电(标记为0)。

S2.3.2：将数据集划分为训练集和测试集。

需要说明的是，在本实施例，70％的数据用于训练，30％的数据用于测试。

S2.3.2：选择平均用电量、最高用电量和用电量变化率作为特征。

S2.3.3：根据训练集数据和选择的特征构建决策树模型，并通过训练来调整模型的参数。

S2.3.4：使用测试集数据评估决策树模型的性能。

具体的，通过计算模型的准确率、精确率、召回率、F1值等指标，来衡量模型的分类效果。

S2.3.4：使用决策树模型对新的用电数据进行峰谷判定的预测。

具体的，如果模型预测结果为1，则判定用户为峰时用电；如果预测结果为2，则判定用户为谷时用电；如果预测结果为0，则判定用户为平时用电。

S2.4：根据峰谷判定算法的结果，输出用户是否为峰时用电的结论。

具体的，若判定用户为峰时用电，则将峰时负荷分解为热负荷和电负荷，其中热负荷用储热设备进行当量释放，电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷。

S3：将峰时负荷分解出来的电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷。

进一步的，峰时负荷分解出来的电负荷通过功率时长合成算法转移为平时电负荷和谷时电负荷。

优选的，负荷转移成本函数的具体公式如下：

其中，i为一个周期中第i个时刻，j为一个周期中第j个时刻，cost(i,j)为负荷从i转移到j时刻的成本，

进一步的，计算一个周期的购电成本C

其中，

T

其中，T

S4：根据谷时电价对热储系统充电，其和已有的谷时电负荷合成谷时负荷。

进一步的，本实施例还提供一种电能替代模式下的低压台区负荷转移系统，包括数据采集和预处理模块，用于从智能电表或智能插座中获取用户的用电数据，并对数据进行清、平滑和标准化处理；峰谷判定模块，用于构建决策树模型进行峰谷判定，并将结果用于后续的负荷转移；负荷转移模块，用于根据峰谷判定结果，将峰时负荷分解为热负荷和电负荷，并使用功率时长合成算法将电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷。

本实施例还提供一种计算机设备，适用于电能替代模式下的低压台区负荷转移方法的情况，包括存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的电能替代模式下的低压台区负荷转移方法。

该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现以下步骤：

综上，通过将低压配电网负荷分成三个时段，可以更好地平衡电网负荷，减少峰时负荷对电网的冲击，提高电网的稳定性和可靠性；通过峰谷判定算法，将峰时负荷分解为热负荷和电负荷，并将电负荷转移为平时电负荷和谷时电负荷，可以在谷时段更充分地利用电力资源，提高用电效率；通过根据谷时电价对热储系统充电，合成谷时负荷，可以利用低电价时段购买电能，降低用电成本，且通过负荷转移成本函数的计算，可以优化负荷转移策略，进一步降低用电成本。

实施例2

参照图3～图4，为本发明第二个实施例，该实施例提供了一种电能替代模式下的低压台区负荷转移方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。

进一步的，图3展示了负荷转移前后的效果图，在采用了负荷转移手段之后，转移后的负荷曲线相较于原负荷曲线，在用电高峰期使得负荷量有了一定下降，而在用电低谷期的负荷量有了提高；这种负荷转移带来了一系列优点，首先，它减少了高峰负荷(例如在24小时周期内，转移后的负荷曲线使得11时(电价高峰时间区间)的负荷由原来的2.4MW减少到2.32MW)这样一来，高峰时段的用电量减少，从而降低了用电成本，并缓解了高峰负荷可能引起的电压越限和网损过高的问题；其次，负荷转移还减少了系统峰谷差，转移后的负荷曲线使得峰谷差由原来的区间：2.14MW-2.52MW减少到2.18MW-2.48MW。这样一来，系统的峰谷差减小了，从而减轻了变压器的负荷压力，同时也减少了网损。

优选的，负荷转移在用电高峰期降低了负荷量，在用电低谷期增加了负荷量，从而带来了多方面的优点。这包括减少高峰负荷、降低用电成本、缓解高峰负荷可能引起的问题以及减少系统峰谷差，从而减轻了变压器的负荷压力和网损。

进一步的，图4展示了热储设备在优化前后的工作情况，实线表示优化后(负荷迁移以后)储热设备的变化，虚线表示优化前的情况，在优化后的情况下，实线在0-11点之间逐渐增高，说明热储设备持续充电；当11点高峰到来时，热储设备容量开始下降，释放热能供给用户直到12时；之后，热能需求降低，热储设备缓慢增加(充电)；在19点后，热储设备持续下降，释放热能，并在晚间继续提供给用户热能需要。

优选的，通过优化，热储设备的工作情况变得更加合理和高效，在高峰时段，热储设备能够释放储存的热能，满足用户的需求，而在低谷时段，热储设备则能够通过缓慢充电，准备下一轮的供热，总的来说，优化后的热储设备能够更好地适应用户的热能需求，提高能源利用效率。

进一步的，可得出我方发明的方法与传统方法的对比表如表1所示。

表1我方发明的方法与传统方法的对比表

由表1可知，我方发明方法相比传统方法，在电网稳定性、用电效率、用电成本和准确率方面都有显著的进步，其中电网稳定性提高了15％，用电效率提高了20％，用电成本降低了20％，准确率提高了15％。这些进步表明我的发明方法能够更好地平衡电网负荷，提高电网的稳定性和可靠性，同时提高用电效率并降低用电成本。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。