林順富，黃娜娜, 趙倫加, 湯波, 李東東

(1. 上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院，上海市 200090; 2. 國網(wǎng)湖北省電力公司孝感供電公司，湖北省孝感市 432000)

基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線模型

林順富1，黃娜娜1, 趙倫加2, 湯波1, 李東東1

(1. 上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院，上海市 200090; 2. 國網(wǎng)湖北省電力公司孝感供電公司，湖北省孝感市 432000)

居民用電所占比例逐漸提高，對配電網(wǎng)影響日益增大。有效的家庭日負(fù)荷曲線模型對需求側(cè)管理及智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。該文建立了基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線模型?；跍y量數(shù)據(jù)，建立典型居民負(fù)荷電氣學(xué)模型；基于統(tǒng)計(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)，利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo，MCMC)算法，引入概率函數(shù)表示居民人口、家用電器擁有情況等居民家庭特征的影響，建立居民負(fù)荷行為學(xué)模型。并采用自下向上的分層建模思路，結(jié)合電氣學(xué)模型與行為學(xué)模型建立家庭日負(fù)荷曲線模型，同時(shí)搭建了仿真平臺。所建模型具有系統(tǒng)性和通用性，仿真與實(shí)測對比分析驗(yàn)證了該文所提模型的可行性與準(zhǔn)確性。

日負(fù)荷曲線；居民負(fù)荷；用戶行為；馬爾科夫鏈蒙特卡洛(MCMC)

0 引 言

目前，我國居民生活用電所占比例為總需求的12%，而美國為36%。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，居民用電仍有非常大的增長空間[1]。同時(shí)，家庭日負(fù)荷曲線的獲取有利于推進(jìn)智能電網(wǎng)、需求響應(yīng)及電動(dòng)汽車接入等技術(shù)的發(fā)展[2-4]。因此家庭日負(fù)荷曲線建模尤為必要。

居民負(fù)荷的建模方法主要分為2類：自下向上的負(fù)荷建模[5-8]和自上向下的負(fù)荷建模[9]。前者是以終端負(fù)荷為研究對象，基于每個(gè)電器的用電數(shù)據(jù)建立負(fù)荷模型，然后將單個(gè)電器的負(fù)荷模型組合以建立各層負(fù)荷模型；后者則以頂層系統(tǒng)為研究對象，基于系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)建立負(fù)荷模型。相比之下，自下向上的建模方法所需數(shù)據(jù)量大，但模型精度高，并可得到系統(tǒng)各層的仿真數(shù)據(jù)。國外已有較多文獻(xiàn)研究居民日負(fù)荷曲線的建模方法[10-13]。文獻(xiàn)[10]基于測量和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建立了較高時(shí)間分辨率的家庭日負(fù)荷曲線模型。文獻(xiàn)[12-13]分別自下向上地建立了家庭日負(fù)荷曲線的統(tǒng)計(jì)模型和家用空調(diào)及熱水器的負(fù)荷曲線模型。

居民負(fù)荷種類繁多、差異性較大，并且受居民生活習(xí)慣、家庭人口結(jié)構(gòu)、環(huán)境條件等因素的影響，具有很大隨機(jī)性[14-16]。[14]研究了27戶居民家庭的用電模式，得出住宅類型、位置、家用電器種類、家庭人口等對居民用電有較大影響；年平均耗電量與住房面積密切相關(guān)。文獻(xiàn)[15]將居民用電分解為電氣系統(tǒng)和居民系統(tǒng)以研究家庭耗能特性。文獻(xiàn)[16]提出一種基于用戶行為的諧波評估方法，將概率函數(shù)引入諧波模型中，得到更為精確的居民負(fù)荷諧波模型。要精確評估居民負(fù)荷，需考慮上述因素的影響，即基于用戶行為進(jìn)行居民負(fù)荷建模。采用自下向上的建模方法可以兼顧居民行為對負(fù)荷曲線的影響，同時(shí)可以得到各層的負(fù)荷特征信息。

國內(nèi)文獻(xiàn)主要通過測試方法研究居民用電特征與地域、環(huán)境溫度、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、家庭收入等因素的關(guān)系[17-20]。文獻(xiàn)[21]對中國6座城市近400棟樓宇進(jìn)行了測試，研究電能消耗與地域、建筑類型、建筑規(guī)模的關(guān)系?？偟膩碚f，國內(nèi)對居民負(fù)荷行為建模的研究較少，涉及到的研究主要與天氣等自然環(huán)境相關(guān)，因此迫切需要進(jìn)行居民行為對居民用電影響的研究工作。

本文建立基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線模型?；跍y量數(shù)據(jù)，建立典型居民負(fù)荷的電氣學(xué)模型；基于統(tǒng)計(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)，利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo，MCMC)算法，引入概率函數(shù)表示居民人口、家用電器擁有情況等居民家庭特征的影響，建立行為學(xué)模型。并采用自下向上的分層建模思路，結(jié)合電氣學(xué)模型與行為學(xué)模型建立家庭日負(fù)荷曲線模型，同時(shí)搭建了仿真平臺。所建模型具有系統(tǒng)性和通用性，適用于需求側(cè)管理及智能電網(wǎng)研究，具有重要的理論意義和工程價(jià)值。

1 家庭日負(fù)荷曲線建模體系

用戶行為決定家用電器運(yùn)行狀態(tài)，開啟電器的負(fù)荷特性決定家庭日負(fù)荷曲線形態(tài)，居民負(fù)荷特征具有較大隨機(jī)性。但居民的生活規(guī)律，如工作、用餐、作息時(shí)間等又具有相似一致性。因此結(jié)合用戶行為構(gòu)建自下向上的家庭日負(fù)荷曲線模型具有重要意義。

基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線建模體系如圖1所示，采用自下向上的分層建模思路，即從單個(gè)電器出發(fā)分層建立日負(fù)荷曲線模型?；趯?shí)測數(shù)據(jù)，建立居民負(fù)荷電氣學(xué)模型以反映居民負(fù)荷的用電特征；結(jié)合居民有效用電人數(shù)、電器日使用概率、電器平均使用時(shí)長構(gòu)建居民負(fù)荷行為學(xué)模型。根據(jù)居民負(fù)荷電氣學(xué)模型和行為學(xué)模型獲得單個(gè)電器的日負(fù)荷曲線；進(jìn)而將多個(gè)電器日負(fù)荷曲線疊加得到單戶家庭日

圖1 基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線建模體系

負(fù)荷曲線；同理得到多戶家庭日負(fù)荷曲線。

2 居民負(fù)荷電氣學(xué)模型

負(fù)荷電氣學(xué)建模是建立負(fù)荷功率與電力系統(tǒng)變量(系統(tǒng)電壓和頻率)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，可反映負(fù)荷用電特征。多項(xiàng)式模型和指數(shù)模型是2種常用的負(fù)荷電氣學(xué)模型[22]。多項(xiàng)式模型通常稱之為ZIP模型，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為

(1)

指數(shù)負(fù)荷模型表示負(fù)荷消耗功率與系統(tǒng)電壓的指數(shù)關(guān)系：

(2)

式中：Ps表示供電電壓為U時(shí)負(fù)荷的有功功率；P0表示負(fù)荷的額定有功功率；U0表示系統(tǒng)額定電壓幅值；Zp、Ip、Pp為待求常數(shù)參數(shù)，冪指數(shù)α可由式(3)計(jì)算：

(3)

相比ZIP模型，指數(shù)負(fù)荷模型的應(yīng)用更為廣泛[23]。根據(jù)式(3)將典型家用電器的ZIP模型轉(zhuǎn)化為指數(shù)負(fù)荷模型，模型參數(shù)如表1所示。表1將家用電器按用電特性分為以下4類：

(1)照明電器：白熾燈、節(jié)能燈等；

(2)電阻型電器：電熱電器，如熱水器、飲水機(jī)等；

(3)電機(jī)類電器：主要為白色家電，模型差別在于是否有啟動(dòng)電容；

(4)電力電子型電器：主要為電子消費(fèi)產(chǎn)品，模型差別在于開關(guān)電源中功率因素校正電路類型。

表1 典型家用電器指數(shù)模型參數(shù)

Table 1 Exponential model parameters of

typical home appliances

3 居民負(fù)荷行為學(xué)模型

家用電器的使用并不是完全隨機(jī)的，很大程度上受居民生活習(xí)慣的影響。本文基于統(tǒng)計(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)，利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法建立居民負(fù)荷行為學(xué)模型。英國TUS(Time-Use Survey)數(shù)據(jù)庫[22]和中國國家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫。英國TUS數(shù)據(jù)庫對大量家庭進(jìn)行調(diào)研，以10 min為統(tǒng)計(jì)精度，記錄1天24 h活動(dòng)日程，可以由此統(tǒng)計(jì)出1天內(nèi)各時(shí)刻參與者的活動(dòng)位置，得到住宅內(nèi)的居民人數(shù)及其從事各種活動(dòng)的概率。中國國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)了國內(nèi)居民家庭各家用電器的擁有率和家庭人口比例。

3.1 MCMC方法

MCMC方法是一種特殊的蒙特卡洛方法，其將隨機(jī)過程中的馬爾科夫鏈應(yīng)用到蒙特卡洛模擬中，抽樣分布隨模擬的進(jìn)行而改變，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)模擬[24]。

馬爾可夫鏈?zhǔn)蔷哂旭R爾可夫性質(zhì)的隨機(jī)變量的一個(gè)數(shù)列。這些變量所有可能取值的集合，稱為“狀態(tài)空間”。Xt是t時(shí)刻的狀態(tài)，則某一時(shí)刻tn的概率可由條件概率定義[25]：

FX(tn)|X(tn-1)=P[Xtn|Xtn-1]

(4)

離散序列Xt1,Xt2,…,Xtn是一個(gè)馬爾科夫鏈。

馬爾科夫鏈模型基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣(即從某一狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一狀態(tài)的概率)建立，其中一階馬爾科夫鏈表示一個(gè)隨機(jī)序列的條件概率只與前一時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)有關(guān)，而與之前的系統(tǒng)狀態(tài)無關(guān)。其狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣P如下所示：

(5)

3.2 居民有效用電人數(shù)

家用電器的使用與居民有效用電人數(shù)密切相關(guān)。居民有效用電人數(shù)即某一時(shí)刻處于非睡眠狀態(tài)的人數(shù)?；赥US數(shù)據(jù)庫，利用MCMC方法仿真各時(shí)刻居民有效用電人數(shù)nt，如式(6)所示：

(6)

式中：w為0或1，分別表示周末和工作日；n表示家庭人口；Pi,j表示狀態(tài)i到狀態(tài)j的轉(zhuǎn)移概率。

居民有效用電人數(shù)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，如圖2所示。對于一個(gè)6口之家，居民有效用電人數(shù)nt包含6個(gè)狀態(tài)，nt[0,1,2,3,4,5]，在時(shí)刻點(diǎn)tn，其由狀態(tài)2到狀態(tài)5的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率為P2,5(tn)。

圖2 tn時(shí)刻居民有效用電人數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移

各時(shí)刻居民有效用電人數(shù)仿真流程如圖3所示。

圖3 居民有效用電人數(shù)仿真流程圖

(1)設(shè)定仿真初始條件w和n；

(2)基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用蒙特卡洛方法得到初始時(shí)刻居民有效用電人數(shù)，即確定馬爾科夫鏈初始狀態(tài)；

(3)計(jì)算馬爾科夫鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，利用MCMC方法得到各時(shí)刻居民有效用電人數(shù)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率由式(7)確定：

(7)式中：ni,j表示狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的事件數(shù)；ni(t)表示t時(shí)刻狀態(tài)i發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移的數(shù)目；N表示狀態(tài)總數(shù)。

人口數(shù)為4的單戶家庭分別在工作日和周末的居民有效用電人數(shù)仿真結(jié)果，如圖4所示。

圖4 居民有效用電人數(shù)

根據(jù)居民有效用電人數(shù)，建立相應(yīng)的居民負(fù)荷日使用概率曲線，即居民負(fù)荷在1 d內(nèi)不同時(shí)刻的開啟概率。家用電器的日使用概率可由TUS數(shù)據(jù)獲得。例如在時(shí)間段08:00—08:10，有效居民用電人數(shù)為1的用戶數(shù)為2 082，此刻從事做飯活動(dòng)的用戶數(shù)為288，則做飯活動(dòng)在此刻發(fā)生的概率是288/208 2=0.138。與做飯活動(dòng)相關(guān)的電器使用概率為0.138。確定各時(shí)刻有效用電人數(shù)后，對電器日使用概率進(jìn)行修正。根據(jù)圖4可得到家用電器的日使用概率曲線，例如微波爐的日使用概率曲線如圖5所示。

圖5 微波爐日使用概率曲線

3.3 居民負(fù)荷平均使用時(shí)長

居民負(fù)荷平均使用時(shí)長可通過統(tǒng)計(jì)方式獲取。加拿大住宅技術(shù)中心[26](Canadian center for housing technology，CCHT)和TUS都對典型居民負(fù)荷工作時(shí)長進(jìn)行了調(diào)研?；赥US數(shù)據(jù)庫，典型居民負(fù)荷平均使用時(shí)長如表2所示。

表2 典型居民負(fù)荷平均使用時(shí)長

Table 2 Basic duration of typical home appliances

3.4 居民負(fù)荷開關(guān)模型

家用電器的開關(guān)狀態(tài)決定居民負(fù)荷曲線特征，因此，研究居民負(fù)荷行為學(xué)模型的關(guān)鍵即建立居民負(fù)荷開關(guān)模型。居民負(fù)荷l在t時(shí)刻的開關(guān)狀態(tài)Sl由式(8)確定：

(8)

式中：n(t)為t時(shí)刻居民有效用電人數(shù)；w表示工作日或周末；Pl(t)為居民負(fù)荷日使用概率。

結(jié)合居民有效用電人數(shù)和居民負(fù)荷平均使用時(shí)長，采用蒙特卡洛方法建立居民負(fù)荷的開關(guān)模型，仿真流程如圖6所示，主要步驟如下所述。

圖6 居民負(fù)荷開關(guān)狀態(tài)仿真流程圖

(1)確定各時(shí)刻居民有效用電人數(shù)；

(2)結(jié)合居民有效用電人數(shù)曲線和不同家用電器的日使用概率統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，得到相應(yīng)的各個(gè)家用電器的日使用概率曲線；

(3)基于家用電器日使用概率曲線，利用蒙特卡洛算法得到家用電器t時(shí)刻的開關(guān)狀態(tài)；

(4)當(dāng)負(fù)荷開啟時(shí)，下一仿真時(shí)刻為(t+d)，d表示居民負(fù)荷平均使用時(shí)長；當(dāng)負(fù)荷關(guān)閉時(shí)，下一仿真時(shí)刻為(t+1)，時(shí)間間隔為1 min，得到其各時(shí)刻開關(guān)狀態(tài)。

典型家用電器開關(guān)狀態(tài)的仿真結(jié)果如圖7所示。由圖7看出，洗衣機(jī)開啟次數(shù)少，使用時(shí)間較短；熱水器通常在晚上或早晨開啟；微波爐開啟次數(shù)較多，使用時(shí)間相對較短；電腦和電視機(jī)通常在晚上使用且持續(xù)時(shí)間長，電冰箱是間歇工作的，分為工作模式和待機(jī)模式。

圖7 典型家用電器開關(guān)狀態(tài)

4 家庭日負(fù)荷曲線仿真

家庭的負(fù)荷特征由開啟的家用電器共同決定。結(jié)合居民負(fù)荷電氣學(xué)模型與行為學(xué)模型，可得到家庭日負(fù)荷曲線。

4.1 仿真結(jié)構(gòu)

家庭日負(fù)荷曲線仿真結(jié)構(gòu)如圖8所示。圖中左側(cè)為家用電器日使用概率曲線，由統(tǒng)計(jì)調(diào)研獲取。圖中右側(cè)每1層表示單戶家庭日負(fù)荷曲線模型，每1戶家庭設(shè)定2組參數(shù)：家用電器組合和有效用電人數(shù)。當(dāng)家用電器開啟時(shí)，根據(jù)電氣學(xué)模型可得到其負(fù)荷特征。各時(shí)刻所有開啟電器負(fù)荷曲線疊加即可獲得單戶家庭日負(fù)荷曲線。單戶家庭和多戶家庭的耗能分別由式(9)和(10)得出：

(9)

(10)

式中Ps,l為家用電器l的功率；Ph,i表示單戶家庭功率。

圖8 家庭日負(fù)荷曲線仿真結(jié)構(gòu)圖

4.2 家庭特征

4.2.1 家庭人口

根據(jù)2014年國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我國居民家庭平均人口數(shù)為2.97人，不同家庭人口占比如表3所示。

表3 不同家庭人口比例

Table 3 Population ratio of different families %

4.2.2 家用電器組合

家用電器種類繁多，依靠調(diào)研方法建立所有家庭的家用電器組合存在困難。基于國家統(tǒng)計(jì)局調(diào)研統(tǒng)計(jì)，家用電器擁有率如表4所示。研究大量家庭集體用電時(shí)，利用蒙特卡洛方法產(chǎn)生家用電器組合，可反映出一定的實(shí)際情況。

表4 家用電器擁有率

Table 4 Household appliances owning rate %

4.3 仿真分析

4.3.1 仿真結(jié)果

采用自下向上的分析方法，結(jié)合用戶行為仿真得到人口數(shù)為3的單戶家庭分別在工作日和周末的日負(fù)荷曲線如圖9所示。由圖9看出，與工作日相比，周末居民負(fù)荷的使用具有更大隨機(jī)性；00:00—06:00通常為睡眠時(shí)間，開啟狀態(tài)的負(fù)荷少，耗電量低；用餐時(shí)刻及18:00—24:00為用電高峰時(shí)段。

圖9 單戶家庭日功率仿真曲線

4.3.2 模型驗(yàn)證

對上海市某居民小區(qū)一2口之家的用電信息進(jìn)行連續(xù)1個(gè)月的實(shí)測。其中某個(gè)典型工作日及周末的功率曲線如圖10所示。由圖9與圖10對比可得，模型仿真功率曲線趨勢與實(shí)測值基本一致。在夜間00:00—06:00階段，僅冰箱等周期性負(fù)荷工作，功率曲線呈周期性。與工作日相比，周末的用電高峰時(shí)刻不僅發(fā)生在17:00以后，還通常發(fā)生在中午12：00左右。

圖10 實(shí)測單戶家庭日功率曲線

平均日負(fù)荷曲線通常用來作為選擇配電系統(tǒng)元件容量的標(biāo)準(zhǔn)[11]。將30天內(nèi)模型數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)平均值及方差作對比，以驗(yàn)證所建模型的有效性。圖11是2口之家1個(gè)月內(nèi)工作日及周末每h的功率均值及方差。由圖11看出，模型結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)具有較好的相似性。

圖11 單戶家庭全天每h功率均值及方差的實(shí)測值與仿真值對比

該戶家庭1個(gè)月內(nèi)分別在工作日和周末最大值、最小值和平均值的實(shí)測功率數(shù)據(jù)與模型仿真數(shù)據(jù)對比，如表5所示。由可得，模型仿真數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)在工作日和周末均具有較高的一致性，最大誤差為12.07%。

表5 單戶家庭1個(gè)月內(nèi)最大、最小及平均值的仿真數(shù)據(jù)與實(shí)測對比

Table 5 Comparison of the maximum, minimum and average between simulated data and measured data of single household

單戶家庭1個(gè)月內(nèi)某周的工作日及周末的概率密度曲線如圖12所示。由圖12看出，實(shí)測值與仿真值的概率密度曲線具有良好的一致性。

圖12 單戶家庭功率概率密度曲線實(shí)測與仿真對比

4.4 仿真平臺建立

本文基于MATLAB軟件，建立了居民家庭日負(fù)荷曲線仿真平臺，仿真平臺的整體結(jié)構(gòu)框圖如圖13所示，其包含主界面和單個(gè)電器查看界面，如圖14所示。主界面主要完成三大功能：(1)顯示各時(shí)刻家庭有效用電人數(shù)仿真結(jié)果；(2)設(shè)置或隨機(jī)產(chǎn)生居民家庭電器組合；(3)顯示居民家庭日負(fù)荷曲線仿真結(jié)果。電器查看界面可以查看單個(gè)電器的使用情況。

圖13 基于用戶行為的家庭日負(fù)荷曲線仿真平臺

圖14 居民家庭和節(jié)能燈日負(fù)荷曲線仿真平臺界面圖

5 結(jié) 論

本文基于統(tǒng)計(jì)調(diào)研數(shù)據(jù)，利用馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法，采用自下向上的建模方法，建立了基于居民行為的家庭日負(fù)荷曲線模型。該模型包含居民家庭特征的影響，引入負(fù)荷日使用概率曲線及居民有效用電人數(shù)曲線，結(jié)合居民負(fù)荷平均使用時(shí)長得到負(fù)荷開關(guān)狀態(tài)，即居民負(fù)荷的行為學(xué)模型?；趯?shí)測數(shù)據(jù)，建立了典型居民負(fù)荷的電氣學(xué)模型。將行為學(xué)模型和電氣學(xué)模型相結(jié)合，仿真得到單戶家庭的日負(fù)荷曲線，并將單戶家庭疊加得到多戶家庭的日負(fù)荷曲線，仿真與實(shí)測結(jié)果具有良好的一致性，證實(shí)模型有效。該模型可應(yīng)用于需求側(cè)管理、智能電網(wǎng)及配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)研究，具有重要工程價(jià)值。

[1]王葵，李建超，潘貞存，等. 居民諧波調(diào)查及仿真分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2008，36(22)：88-103. WANG Kui, LI Jianchao, PAN Zhencun, et al. Harmonic investigation of resident customer and simulation analysis [J]. Power System Protection and Control, 2008, 36(22): 88-103.

[2]COLLIN A J，TSAGARAKIS G，KIPRAKIS A E，et al. Development of low-voltage load models for the residential load sector[J]. IEEE Transactions on Power Systems，2014，29(5): 2180-2188.

[3]黃海新, 鄧麗, 文峰，等. 基于實(shí)時(shí)電價(jià)的用戶用電響應(yīng)行為研究[J]. 電力建設(shè)，2016, 37(2)：63-68. HUANG Haixin, DENG Li, WEN Feng, et al. Customer response behavior based on real-time pricing[J]. Electric Power Construction, 2016, 37(2)：63-68.

[4]和敬涵, 謝毓毓, 葉豪東, 等. 電動(dòng)汽車充電模式對主動(dòng)配電網(wǎng)的影響[J]. 電力建設(shè)，2015, 36(1): 98-102. HE Jinghan, XIE Yuyu, YE Haodong, et al. Influence of electric vehicles charging modes on active network distribution [J]. Electric Power Construction, 2015, 36(1): 98-102.

[5]SWAN L G， UGURSAL V I. Modeling of end-use energy consumption in the residential sector: a review of modeling techniques [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2009, 13(8): 1819-1835.

[6]CHEN Y，CHU C，TSAO S，et al. Detecting users’ behaviors based on nonintrusive load monitoring technology [C]//10th IEEE International Conference on Networking，Sensing and Control (ICNSC). Evry: ICNSC，2013：804-809.

[7]DING T，LIANG H，XU W. An analytical method for probabilistic modeling of the steady-state behavior of secondary residential system [J]. IEEE Transactions on Smart Grid，2016, PP(99): 1-10.

[8]CHUAN L，UKIL A. Modeling and validation of electrical load profiling in residential buildings in Singapore [J]. IEEE Transactions on Power Systems，2015，30(5): 2800-2809.

[9]JARDINI J A，TAHAN C M V，GOUVEA M R，et al. Daily load profiles for residential，commercial and industrial low voltage consumers[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2000，15(1)：375-380.

[10]MARSZAL-POMIANOWSKA A, HEISELBERG P, LARSEN O K. Household electricity demand profiles -A high-resolution load model to facilitate modelling of energy flexible buildings [J]. Energy，2016, 103: 487-501.

[11]JAMBAGI A, KRAMER M, CHENG V. Residential electricity demand modelling: Activity based modelling for a model with high time and spatial resolution[C]//2015 3rd International Renewable and Sustainable Energy Conference (IRSEC). Marrakech: IEEE, 2015：1-6.

[13]FISCHER D, WOLF T, SCHERER J, et al. A stochastic bottom-up model for space heating and domestic hot waterload profiles for German households[J]. Energy and Buildings, 2016,124:120-128.

[14]YOHANIS Y G，MONDOL J D，WRIGHT A，et al. Real-life energy use in the UK: How occupancy and dwelling characteristics affect domestic electricity use [J]. Energy and Buildings， 2008，40(6): 1053-1059.

[15]CHIOU Y-S. An occupant-driven integrative household system for residential building energy simulation[D]. Pittsburgh，Pennsylvania：Carnegie Mellon University，2009.

[16]SALLES D，JIANG C，XU W，et al. Assessing the collective harmonic impact of modern residential loads—Part I: methodology[J]. IEEE Transactions on Power Delivery，2012，27(4)：1937-1946.

[17]沈勇，楊滎，俞國勤，等. 上海地區(qū)居民用電的影響因素和需求預(yù)測模[J]. 華東電力，2012，40(10)：1763-1766. SHEN Yong, YANG Ying, YU Guoqin, et al. Influencing factors and demand forecast model for residential electricity consumption in Shanghai[J]. East China Electric Power, 2012，40(10)：1763-1766.

[18]周暉，鈕文潔，紀(jì)洪. 各種因素影響下的居民夏季用電狀況分析[J]. 華北電力技術(shù), 2003(3)：12-21.

[19]陳晶，張真. 居民生活用電特征與影響機(jī)理[J]. 統(tǒng)計(jì)研究, 2015, 32(5): 70-75. CHEN Jing, ZHANG Zhen. Characteristics and impact mechanism of residential electricity consumption[J]. Statistical Research, 2015, 32(5): 70-75.

[20]曹磊，祖蓓. 夏季溫濕指數(shù)與氣象敏感電力負(fù)荷的研究[J]. 現(xiàn)代電力, 2011, 28(5): 41-45. CAO Lei, ZU Bei. Research on summer temperature humidity index and weather sensitive electric load[J]. Modern Electric Power, 2011, 28(5): 41-45.

[21]XU P，HUANG J，SHEN P，et al. Commercial building energy use in six cities in Southern China[J]. Energy Policy，2013，53(1)，76-89.

[22]MILANOVIC J V，YAMASHITA K，MARTNEZ VILLANUEVA S，et al. International industry practice on power system load modeling[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013，28(3)：3038-3046.

[23]許淑敏. 電力負(fù)荷模型結(jié)構(gòu)的研究[D]. 北京: 華北電力大學(xué), 2006. XU Shumin. The study of power system load model structure [D]. Beijing: North China Electric Power University, 2006.

[24]石文輝, 別朝紅, 王錫凡. 大型電力系統(tǒng)可靠性評估中的馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2008, 28(4): 9-15. SHI Wenhui, BIE Chaohong, WANG Xifan. Applications of Markov chain Monte Carlo in large-scale system reliability evaluation [J]. Proceedings of the CSEE, 2008, 28(4): 9-15.

[25]王勇, 韓學(xué)山, 丁穎，等，基于馬爾科夫鏈的電力系統(tǒng)運(yùn)行可靠性快速評估[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2013, 37(2)：405-410. WANG Yong, HAN Xueshan, DING Ying, et al. Markov chain-based rapid assessment on operational reliability of power grid[J]. Power System Technology, 2013, 37(2)：405-410.

[26]BELL M, SWINTON M，ENTCHEV E, et al. Development of micro combined heat and power technology assessment capability at the Canadian centre for housing technology[R]. Ottawa, ON, Canada, Tech. Rep. B-6010, 2003.

(編輯 張媛媛)

Domestic Daily Load Curve Modeling Based on User Behavior

LIN Shunfu1, HUANG Nana1, ZHAO Lunjia2, TANG Bo1, LI Dongdong1

(1. College of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China; 2. Xiaogan Power Supply Bureau, State Grid Hubei Electric Power Company, Xiaogan 432000, Hubei Province, China)

With the proportion of residential power consumption growing gradually, the residential loads have the increasing influence on the distribution network. The effective modeling of domestic daily load curve is critical for the development of demand side management and smart grid. This paper constructs the model of domestic daily load curve based on user behavior. We construct the electrical models of typical residential loads based on the tested data. And based on the statistic research data, we adopt Markov chain Monte Carlo (MCMC) method to construct the behavioral models of residential loads which introduces probability functions to represent the influence of resident household characteristics such as resident population and household appliances owned. Then, we adopt a bottom-up modeling method to construct the model of domestic daily load curve and the simulation platform with combining electrical model and behavioral model. The proposed model is universal and systematic, whose feasibility and accuracy are validated through the compared analysis between simulations and measurement.

daily load curve; residential load; user behavior; Markov chain Monte Carlo (MCMC)

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51207088); 國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGRI-DL-71-14-004)；上海市科委科創(chuàng)項(xiàng)目(14DZ1201602)；上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心項(xiàng)目(13DZ2251900)；上海市教委曙光計(jì)劃項(xiàng)目(15SG50)

TM 73

A

1000-7229(2016)10-0114-08

10.3969/j.issn.1000-7229.2016.10.016

2016-07-25

林順富(1983)，男，教授，從事電能質(zhì)量及智能電網(wǎng)用戶端技術(shù)的研究工作；

黃娜娜(1992)，女，碩士研究生，從事電能質(zhì)量及智能電網(wǎng)用戶端技術(shù)的研究工作。

Project supported by the National Natural Science Foundation of China(51207088)