馮穎，盧婕，劉向向，田靜

（國網(wǎng)江西省電力有限公司供電服務(wù)管理中心，江西南昌330001）

需求響應(yīng)（DR）技術(shù)是一種智能電網(wǎng)核心技術(shù)，通過需求響應(yīng)能夠充分挖掘負(fù)荷側(cè)資源，對資源進行綜合配置。對比發(fā)電側(cè)，需求側(cè)的負(fù)荷數(shù)量龐大，通過專業(yè)技術(shù)能夠評估用戶的需求潛力，整合分散需求響應(yīng)資源，此為實施需求響應(yīng)、調(diào)用負(fù)荷側(cè)資源的基礎(chǔ)。在電力市場不斷發(fā)展的過程中，負(fù)荷聚合商（LA）的核心競爭力為合理且高效的負(fù)荷聚類技術(shù)，聚合對象對合適用戶與負(fù)荷進行選擇，充分挖掘負(fù)荷側(cè)響應(yīng)潛力，為電力市場提供多輔助服務(wù)，從而提高負(fù)荷經(jīng)濟價值[1]。分時電價（TOU）是以價格為基礎(chǔ)的需求響應(yīng)措施，能夠反映系統(tǒng)不同時間段供電成本差價，能夠調(diào)節(jié)用電峰谷差，緩解電力緊張的形勢[2]。因此，對居民用電需求響應(yīng)特征提取系統(tǒng)的設(shè)計進行分析具有重要意義，能夠掌握各用戶需求響應(yīng)特征，為需求響應(yīng)措施的制定提供理論基礎(chǔ)。

1 需求響應(yīng)特征量

在需求響應(yīng)分析的過程中，要重視主要特征量，比如負(fù)荷恢復(fù)時間、需求響應(yīng)速度、需求響應(yīng)量等。文中基于分時電價用戶響應(yīng)，通過相應(yīng)需求量對特征量進行定義。

1.1 分時響應(yīng)量

分時響應(yīng)量為電力用戶分時電價基本特征量，表示為RQeh，指的是用戶在不實施和實施分時電價時，日負(fù)荷曲線不同時間段的負(fù)荷量差值，在不同時段展現(xiàn)基本響應(yīng)特征[3]。

1.2 多時段綜合特征響應(yīng)量

為了對不同時段用戶負(fù)荷的綜合響應(yīng)特征進行分析，要對多時段綜合特征響應(yīng)量進行定義，表示為RQmh，表1為多時段綜合特征量CCmh?；诜謺r電價，峰平谷各時段變化量、日負(fù)荷率變化量、峰谷差變化量為主要多時段綜合特征響應(yīng)量。另外，在早晚系統(tǒng)負(fù)荷時，用戶負(fù)荷上升階段平均小時負(fù)荷表示為用戶爬坡段負(fù)荷水平，因為受到分時電價影響，變化量就是爬坡段負(fù)荷水平響應(yīng)量[4]。

表1 多時段綜合特征量CCmh

2 特征提取研究

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量神經(jīng)元相互連接，對大腦神經(jīng)元信息處理方式進行模擬，使信息朝著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變，從而創(chuàng)建顯式函數(shù)無法表達的輸入和輸出復(fù)雜映射關(guān)系。圖1為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過輸出層、隱含層、輸入層構(gòu)成，輸入層和隱含層具備非線性映射關(guān)系，輸出層和隱含層映射關(guān)系為線性特點。同層各單元相互連接，任意兩層的單元相互連接。每個單元節(jié)點輸入都為相鄰的每層，上層節(jié)點輸出通過激勵函數(shù)映射后屬于輸出層外全部節(jié)點輸出，假設(shè)隱含層第i個單元節(jié)點輸出[5]表示為：

圖1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

公式中的k指的是隱含層數(shù)量，輸出層節(jié)點輸出表示為：

式中，wij指的是第i個隱含層神經(jīng)元到第j個輸出層單元權(quán)重，共有N個輸出節(jié)點，yi指的是第j個單元輸出。

通過上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型創(chuàng)建用電特征和調(diào)峰潛力之間的映射關(guān)系，此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過多層神經(jīng)元構(gòu)成前饋網(wǎng)絡(luò)，此網(wǎng)絡(luò)通過多個節(jié)點創(chuàng)建有向圖，每層和下一層連接其下層[6-7]。

2.2 用戶調(diào)峰潛力評估的流程

圖2為用戶調(diào)峰潛力評估流程，主要包括3 個模塊：

圖2 用戶調(diào)峰潛力評估流程

1）收集居民用戶數(shù)據(jù)與無導(dǎo)向系數(shù)編碼，構(gòu)成基本字典；

2）對居民家用電器特征和用電行為進行分析，得出篩選表征高峰時段用電行為基向量的條件，通過篩選基礎(chǔ)字典得出特征字典。之后，將基于特征字典作為基向量實現(xiàn)用戶導(dǎo)向編碼，得出用戶用電特征，也就是稀疏編碼系數(shù)A’。

3）將稀疏編碼系數(shù)作為輸出，創(chuàng)建MLP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出待評估用戶調(diào)峰潛力[8]。

因為居民用戶行為存在周期性的特點，所以海量數(shù)據(jù)的特征字典對于同個區(qū)域用戶存在普適性。通過少量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，創(chuàng)建用戶特征到用戶調(diào)峰潛力映射，因為選擇隨機樣本，訓(xùn)練得出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具備普適性。所以，構(gòu)成特征字典之后創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在新用戶調(diào)峰潛力評估中使用，避免重復(fù)工作。并且由于該過程只需要對待評估系數(shù)編碼系數(shù)進行更新，不僅能夠提高工作效率，還能夠提高數(shù)據(jù)傳輸安全性、有效性，降低數(shù)據(jù)通信與運算壓力[9]。

3 系統(tǒng)構(gòu)成

用戶響應(yīng)子站處于需求響應(yīng)用戶側(cè)，是需求響應(yīng)系統(tǒng)和電力公司需求響應(yīng)中心的橋梁，此子站包括策略模塊、控制模塊、響應(yīng)信息模塊、設(shè)置模塊、監(jiān)測模塊。信息模塊對蓄電池和信息模塊需求響應(yīng)系統(tǒng)實現(xiàn)各需求響應(yīng)信息的發(fā)送與接收。策略模塊具備預(yù)先設(shè)置需求響應(yīng)策略，在對需求響應(yīng)信息接收之后，子站以此策略決定是否響應(yīng)需求。監(jiān)測模塊能夠存儲需求響應(yīng)信號并且分析，對需求響應(yīng)事件過程與結(jié)果進行檢測。設(shè)置模塊為用戶利用終端訪問設(shè)備，設(shè)置需求響應(yīng)項目、策略與事件[10]。

電力公司需求響應(yīng)系統(tǒng)中各需求響應(yīng)信號利用電力系統(tǒng)專網(wǎng)與公用網(wǎng)絡(luò)，發(fā)送用戶蓄電池需求響應(yīng)。需求響應(yīng)子站中信息模塊接收信號，利用策略模塊到控制模塊中，使控制信號通過電力線或者無線通信的方式發(fā)送到用戶蓄電池需求響應(yīng)控制系統(tǒng)中，控制蓄電池充電，使蓄電池進行需求響應(yīng)[11-12]。圖3為用戶需求響應(yīng)系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)模型。

圖3 用戶需求響應(yīng)系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)模型

需求響應(yīng)控制單元對需求響應(yīng)控制信號進行接收，對充電控制電路開閉進行控制，以此對蓄電池充電進行控制，從而使蓄電池參與到需求響應(yīng)事件。需求響應(yīng)控制模塊實現(xiàn)無線控制信號的發(fā)送，此控制單元通過充電控制電路，對交流電源控制。充電結(jié)束或者終止之后，需求響應(yīng)控制單元將反饋信號發(fā)送到子站[13]。然后通過解調(diào)電路，將信號發(fā)送到蓄電池控制器需求響應(yīng)控制單元，對蓄電池充電進行控制。在電力線載波解調(diào)之后，通過直流變換電路變壓后產(chǎn)生直流電。充電終止或者結(jié)束之后，需求響應(yīng)控制單元通過電力載波通信模塊將響應(yīng)反饋信號發(fā)送到需求響應(yīng)控制模塊[14]。

4 算例分析

4.1 基于SOM分類的需求響應(yīng)潛力

以50 戶居民用戶為例實現(xiàn)響應(yīng)潛力分析，圖4為用戶全天響應(yīng)潛力值的分布，在夜間的用電功率和需求響應(yīng)潛力值都要比白天低，在白天用電高峰時段的需求響應(yīng)峰值比較集中[15]。

圖4 用戶全天響應(yīng)潛力值的分布

電價型和激勵型的需求響應(yīng)具備晚高峰時段，大響應(yīng)潛力一共有27 個用戶激勵型需求，其他用戶具有較大的電價型響應(yīng)潛力，將兩種響應(yīng)特性作為激勵響應(yīng)與電價響應(yīng)的高潛力型。利用以上算法開展用戶激勵，并且通過取平均值的方法得到同個類別用戶潛力曲線的聚類中心[16]。圖5和圖6分別為激勵、電價響應(yīng)高潛力型分類，圖7為兩種類型用戶晚高峰的響應(yīng)潛力值。

圖5 激勵響應(yīng)高潛力型分類

圖6 電價響應(yīng)高潛力型分類

圖7 兩種類型用戶晚高峰的響應(yīng)潛力值

4.2 優(yōu)化聚合

使不同響應(yīng)等級的單位電量市場懲罰價格高于時段電價，提高響應(yīng)等級，增加懲罰價格[17]。激勵響應(yīng)高潛力型4 個響應(yīng)等級懲罰價格為0.6、0.65、0.68、0.70 元·（kW·h）-1，電價響應(yīng)高潛力型4 個響應(yīng)等級懲罰價格為0.5、0.55、0.58、0.60 元·（kW·h）-1。

根據(jù)上述規(guī)定，利用Matlab 編程求解得到LA 最大市場補償收益用戶聚合的選擇方法，有6 名用戶的違約百分比在13%，此用戶無法參與聚合，只對其他36 個聚合用戶進行選擇。表2為聚合用戶響應(yīng)等級、編碼和資源等級，一個季度補償收益為14.25 萬元，根據(jù)統(tǒng)一補償價格得到1 996.65 元的收益[18]。

表2 LA負(fù)荷優(yōu)化聚類方案

5 結(jié)束語

通過文中研究結(jié)果可知，居民用戶負(fù)荷的主要特點為空間分散、單一功率較小、種類較多、空間分散，在需求響應(yīng)過程中會出現(xiàn)控制困難的問題。所以要分類居民負(fù)荷，創(chuàng)建響應(yīng)模型，分析用戶需求響應(yīng)潛力。其次，根據(jù)響應(yīng)潛力用戶聚類，實現(xiàn)分散響應(yīng)資源的統(tǒng)一整合與調(diào)整。