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        基于多維大數(shù)據(jù)的長(zhǎng)三角電力服務(wù)快速響應(yīng)模型

        2022-02-17 12:11:30張穎徐愛蓉牟鍇沈星辰曹沁愉
        電子設(shè)計(jì)工程 2022年3期
        關(guān)鍵詞:長(zhǎng)三角服務(wù)質(zhì)量電能

        張穎,徐愛蓉,牟鍇,沈星辰,曹沁愉

        (國(guó)網(wǎng)上海市電力公司青浦供電公司,上海 201700)

        電力需求與社會(huì)經(jīng)濟(jì)息息相關(guān),是一種宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo),已經(jīng)涉及到經(jīng)濟(jì)和人民生活的各個(gè)方面[1]。只有保證所采集的大量的電力數(shù)據(jù)采集具有實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,才能夠?qū)崟r(shí)反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況[2]。我國(guó)現(xiàn)階段仍面臨著電力供應(yīng)不足的問題,只有保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行,才能夠保障居民用電安全,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,這些都已經(jīng)成為全社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)問題。轉(zhuǎn)變用戶用電方式,可有效節(jié)約能源,緩解電力系統(tǒng)容量和電力消耗不足的矛盾[3]。電力用戶根據(jù)電價(jià)信號(hào)或其他激勵(lì)因素,改變自己用電習(xí)慣的行為稱為需求響應(yīng)。需求響應(yīng)是電力服務(wù)的一部分,用戶參與到要求響應(yīng)中,可以有效降低電網(wǎng)運(yùn)行成本,節(jié)約電費(fèi)和資源,具有較好的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益。以往使用基于激勵(lì)需求響應(yīng)建模方法,鼓勵(lì)用戶消減負(fù)荷,通過求取電力負(fù)荷變化確定長(zhǎng)三角電力服務(wù)方案,使用該模型獲取的數(shù)據(jù)較為分散,且響應(yīng)周期短,在響應(yīng)時(shí)間方面存在一定弊端;使用需求彈性建模方法,分析一定區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)變量,用來描述用戶響應(yīng)的不確定性,然而使用該方法求取的值并非確定值,而是在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。依托國(guó)家電網(wǎng)公司“網(wǎng)上國(guó)網(wǎng)”APP、微信公眾號(hào)、長(zhǎng)三角一體化辦電服務(wù)平臺(tái)及國(guó)家電網(wǎng)營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng),以便提供長(zhǎng)三角示范區(qū)電力客戶“碼上辦”優(yōu)質(zhì)服務(wù),因此提出了基于多維大數(shù)據(jù)的長(zhǎng)三角電力服務(wù)快速響應(yīng)模型,利用該模型實(shí)現(xiàn)客戶用電的精準(zhǔn)服務(wù)、便利辦電。

        1 長(zhǎng)三角電力服務(wù)需求多維大數(shù)據(jù)采集

        隨著電力需求側(cè)負(fù)荷逐漸多樣化,電力自動(dòng)化控制水平不斷提高,新能源管理系統(tǒng)的開發(fā)為配電系統(tǒng)提供了一定的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)[4-5]。不僅如此,長(zhǎng)三角電力數(shù)據(jù)還包括長(zhǎng)三角電力客戶基礎(chǔ)檔案數(shù)據(jù)、生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、關(guān)鍵設(shè)備智能化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等,因此該文設(shè)計(jì)了一種電力數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),該系統(tǒng)基于需求側(cè)響應(yīng)分為3 層,包括底層采集終端、中間層的采集服務(wù)器、平臺(tái)層的需求側(cè)管理平臺(tái)。具體如圖1所示。

        圖1 長(zhǎng)三角電力服務(wù)需求數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架

        采集終端采用具有聯(lián)網(wǎng)功能的智能電表,通過485 型變換器將采集到的電能數(shù)據(jù)傳送給采集服務(wù)器,實(shí)現(xiàn)了電能數(shù)據(jù)的采集。使用具有聯(lián)網(wǎng)功能的儀器,按要求功率參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和上傳。中間層采集服務(wù)器把收到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來,發(fā)送給需求端管理平臺(tái)[6-7]。在網(wǎng)絡(luò)信號(hào)微弱時(shí),具有存儲(chǔ)功能的采集服務(wù)器能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和發(fā)送[8-9]。

        在此過程中要保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中不會(huì)丟失,確保數(shù)據(jù)傳輸可靠性。采用定時(shí)采集服務(wù)器,減少數(shù)據(jù)傳輸容量,避免網(wǎng)絡(luò)擁擠;PDSM 平臺(tái)主要是對(duì)采集服務(wù)器上傳的長(zhǎng)三角電力客戶基礎(chǔ)檔案數(shù)據(jù)、生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、關(guān)鍵設(shè)備智能化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等進(jìn)行處理,其中包括實(shí)時(shí)聯(lián)機(jī)顯示數(shù)據(jù)、需求響應(yīng)策略以及報(bào)告等[10-11]。得到的電能數(shù)據(jù)主要包括:電能、電壓、電流、有功、無功、功率因數(shù)[12]。采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在現(xiàn)場(chǎng)收集服務(wù)器上,此外還需要將無線4G 網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)叫枨髠?cè)管理平臺(tái),為用戶需求響應(yīng)提供交互條件[13]。RS485 數(shù)據(jù)通信協(xié)議用于底層數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)采集過程如圖2 所示。

        圖2 數(shù)據(jù)采集流程

        2 電力需求信息分區(qū)定位

        從3 個(gè)方面建立電力數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):1)采集各類電力數(shù)據(jù);2)對(duì)所收集的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行管理、整理、存儲(chǔ);3)將功率數(shù)據(jù)加以應(yīng)用,以發(fā)揮其特定的功能[14]。根據(jù)電力信息數(shù)據(jù)語言特點(diǎn),建立相應(yīng)的電力字典。在此過程中,需要將頻繁項(xiàng)集內(nèi)容合并到頻繁項(xiàng)集表,所有數(shù)據(jù)只需從表中獲取即可,從而有效減少了搜索運(yùn)行時(shí)間[15]。

        采用K-means的文本聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行分類,把原始數(shù)據(jù)庫(kù)中用電量信息和用電量敘詞表分類存儲(chǔ)在Word 表中,用電量信息標(biāo)題和關(guān)鍵字存儲(chǔ)在表的senrence 中,可以用這個(gè)表格來顯示分詞結(jié)果[16]。

        在運(yùn)行分詞程序之后,項(xiàng)目集表包含3 個(gè)表:一項(xiàng)集、兩項(xiàng)集和三項(xiàng)集,分別對(duì)應(yīng)于必須包含ID 字段和關(guān)鍵字的頻繁1 項(xiàng)目集和頻繁3 項(xiàng)目集,一項(xiàng)包含關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)的支持度,二項(xiàng)、三項(xiàng)包含相應(yīng)的信任度、支持度,電力需求信息分區(qū)如圖3 所示。

        圖3 電力需求信息分區(qū)

        使用者可按下列步驟尋找專業(yè)權(quán)限信息:在選擇權(quán)限信息的具體區(qū)域時(shí),使用者需將查詢權(quán)限信息的關(guān)鍵詞或自然語言描述輸入表格,這種搜索方法可以根據(jù)相似性計(jì)算,快速地找到問題所在的一個(gè)或多個(gè)區(qū)域,并在相關(guān)區(qū)域中找到用戶所需的信息或關(guān)聯(lián),從而大大提高了定位速度。

        3 電力服務(wù)快速響應(yīng)模型構(gòu)建

        以采集到的電力多維大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用決策樹對(duì)電力客戶特征進(jìn)行分級(jí),根據(jù)定位與分級(jí)結(jié)果構(gòu)建電力服務(wù)響應(yīng)模型。

        3.1 電力服務(wù)響應(yīng)模型

        電力服務(wù)響應(yīng)模型為:

        式(1)、(2)中,Cept表示總成本;k表示電價(jià)變化序列;ρz表示采用決策樹進(jìn)行電力客戶特征分級(jí)的結(jié)果,共分為z個(gè)等級(jí);X0表示初始電能存儲(chǔ)量;Xk表示在k序列的電能存儲(chǔ)量;Xmax表示最大電能存儲(chǔ)量;Ek表示最大電能消耗量;Wk表示在k序列所消耗的電能。

        當(dāng)電力系統(tǒng)處于用電低峰期時(shí),所消耗的電能就較小,則最大電能消耗量主要用于能量存儲(chǔ);當(dāng)電力系統(tǒng)處于用電高峰期時(shí),向電力系統(tǒng)獲取的電能消耗量較小,所消耗的電能選取自存儲(chǔ)的電能。依據(jù)上述公式,用戶不難確定不同分區(qū)內(nèi)電價(jià),達(dá)到電力服務(wù)需求響應(yīng)目標(biāo)。

        3.2 基于電力負(fù)荷轉(zhuǎn)移的響應(yīng)時(shí)間調(diào)整

        在響應(yīng)模型優(yōu)化過程中,部分電力負(fù)荷受到工序限制無法轉(zhuǎn)移。為了能夠?yàn)橛脩籼峁┛焖俜?wù),需先轉(zhuǎn)移電力負(fù)荷,以縮短客戶訴求響應(yīng)時(shí)間。

        設(shè)從階段k向j轉(zhuǎn)移的電力負(fù)荷為,該過程所耗費(fèi)的轉(zhuǎn)移成本為Ckj,原各個(gè)階段電能為Qk,經(jīng)過轉(zhuǎn)移調(diào)整后,得到的電量為,該情況下的電力負(fù)荷轉(zhuǎn)移模型為:

        式(3)中,Qkmin表示在k序列的最小消耗電量;Qkmax表示在k序列的最大消耗電量;ρkj表示第j階段的電價(jià)。

        3.3 服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

        根據(jù)電力負(fù)荷轉(zhuǎn)移的響應(yīng)時(shí)間調(diào)整結(jié)果,構(gòu)建服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,提升用電服務(wù)效率以及客戶滿意度。

        模型構(gòu)建過程如下所示:

        Step1:構(gòu)建指標(biāo)獲取實(shí)際得分矩陣P0和期望得分矩陣E0:

        式(4)中,P0、E0分別表示用戶對(duì)不同指標(biāo)的實(shí)際體驗(yàn)得分和期望得分,分值依次為1~7分,其中1分表示服務(wù)質(zhì)量非常差;2 分表示服務(wù)質(zhì)量較差;3 分表示服務(wù)質(zhì)量差;4 分表示服務(wù)質(zhì)量一般;5 分表示服務(wù)質(zhì)量良好;6 分表示服務(wù)質(zhì)量較好;7 分表示服務(wù)質(zhì)量非常好。

        Step2:確定各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重W;

        Step3:計(jì)算不同指標(biāo)的實(shí)際得分和期望得分:

        Step4:計(jì)算各指標(biāo)的實(shí)際得分與期望得分差值:

        根據(jù)該公式,能夠得到服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。長(zhǎng)三角電力公司依據(jù)該結(jié)果,及時(shí)調(diào)整電力服務(wù)方案,提升客戶滿意度。

        4 實(shí) 驗(yàn)

        4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

        選取2009-2018 年長(zhǎng)三角地區(qū)月度電力消費(fèi)數(shù)據(jù),將2009-2017 年的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,2018 年數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,變量數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。

        4.2 客戶訴求響應(yīng)時(shí)間分析

        分別使用基于激勵(lì)需求響應(yīng)建模方法、需求彈性建模方法和基于多維大數(shù)據(jù)模型分析客戶訴求響應(yīng)時(shí)間,對(duì)比結(jié)果如圖4 所示。

        圖4 不同方法客戶訴求響應(yīng)時(shí)間對(duì)比結(jié)果

        由圖4 可知,使用基于激勵(lì)需求響應(yīng)建模方法客戶訴求響應(yīng)時(shí)間比需求彈性建模方法短,最短時(shí)間為14 s。而使用基于多維大數(shù)據(jù)的模型最短時(shí)間為2 s,由此可知,該模型的電力服務(wù)響應(yīng)較快。

        4.3 客戶滿意度分析

        分別使用基于激勵(lì)需求響應(yīng)建模方法、需求彈性建模方法和基于多維大數(shù)據(jù)模型分析客戶滿意度,對(duì)比結(jié)果如表1 所示。

        由表1 可知,使用基于激勵(lì)需求響應(yīng)建模方法各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果都低于5 分;使用需求彈性建模方法各項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果大于2,但小于7;使用基于多維大數(shù)據(jù)的模型大多數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果為7,只有準(zhǔn)確服務(wù)程度和后臺(tái)支持人員知識(shí)評(píng)價(jià)結(jié)果為6。由此可知,使用基于多維大數(shù)據(jù)的長(zhǎng)三角電力服務(wù)快速響應(yīng)模型能夠提升客戶滿意度。

        表1 不同方法客戶滿意度對(duì)比結(jié)果

        5 結(jié)束語

        該文設(shè)計(jì)了一種長(zhǎng)三角電力服務(wù)快速響應(yīng)模型,結(jié)合多維大數(shù)據(jù)為電力服務(wù)快速響應(yīng)提供研究基礎(chǔ),以便及時(shí)、準(zhǔn)確獲取電力數(shù)據(jù)。通過服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,彌補(bǔ)傳統(tǒng)系統(tǒng)存在的不健全問題,以縮短客戶訴求響應(yīng)時(shí)間。

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