基于SOM神经网络的居民家电负荷需求响应潜力研究

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(1.国网江西省电力有限公司供电服务管理中心，江西 南昌 330001;2.国网江西省电力有限公司，江西 南昌 330077)

0 引言

当下，各国对电力能源的需求逐年增长[1]，但电力需求的快速增长引起电网容量不足等矛盾逐渐增加。这些矛盾可导致需求高峰的功率限制和停电[2-3]。

一般应对此矛盾的方法是限电或增加备用发电机，此方法给生活带来不便。与传统的一般方法比较，需求响应具有保护环境、成本小及反应迅速等优点[4-6]。

近些年，国内在此方面的研究发展速度迅猛，多数学者都在积极探索需求侧响应的理论实践机制[7-11]。此外，部分学者也在探究用一些新的算法(如经济学方法和模式分类算法等)进行需求响应研究。尤其神经网络算法在电力系统中得到广泛应用[12-14]。

因此，本文进行了基于SOM神经网络的居民家电负荷需求响应潜力研究。通过数据分析，计算可得空调和电热水器可调负荷占居民用户台区总体负荷的15.7%～35.5%，具备很好的需求响应潜力。佐证了“局部记忆性弹性类型家电(空调、电热水器等)在紧急需求响应中占主导地位”这一结论。

1 居民家电负荷的紧急需求响应

1.1 家电负荷需求响应潜力

局部记忆性弹性家电负荷(EPM)优化模型为

FEPM=maxfincentEPM

(1)

fincentEPM为局部记忆性弹性家电负荷参与紧急需求响应时的优化目标。

具体来讲，可用向量X表示需求响应潜力值向量。式(2)中xt表示在t时段用户参与紧急需求响应时可提供的最大功率削减值。

X=(x1,x2,…,xt,…,x24)

(2)

1.2 基于SOM的需求响应用户聚类

以向量X(需求响应潜力值)作为神经网络的输入向量，则其结构如图1所示[11]。

图1 基于SOM的用户聚类识别

基于SOM的用户聚类识别步骤如下所述。

首先，确定神经网络结构。如图1所示，本文输入量为24个。

其次，连接权wnj赋[0，1]区间的随机值，n=1，2，…，24，j=1，2，…，25。进而根据式(3)和式(4)作归一化处理以及计算欧式距离。

(3)

(4)

对j*及其邻域Nj*的连接权矢量进行处理。最后重复上述过程，完成训练。

(5)

j=1,2,…,25

0<η(t)<1

1.3 居民家电负荷参与需求响应的优化

需求响应前后用电量的改变为

(6)

ucost为用电量衡量指标；C0、CDR为负荷响应前后的用电量；P0为响应前的用电量；Pt为响应前的用电量；Pt为负荷实时功率。

对于局部记忆性弹性类型家电，用电舒适度指标

uEPM=1-

(7)

maxfbetter=

(8)

(9)

fbetter为参与需求响应时的优化目标；ωcost和ωcomfort分别为用电成本和舒适度的加权系数；ωEPM为舒适度的权重。舒适度的综合优化由局部记忆性弹性类型家电负荷的舒适度组成。

当执行紧急需求响应时，局部记忆性弹性类型家电负荷优化目标为

maxfincent_EPM=

(10)

fincent_EPM为局部记忆性弹性家电负荷参与紧急需求响应时的优化目标；ωEPM_cost和ωEPM_comfort分别为局部记忆性弹性类型家电负荷用电量和舒适度的权重；uEPM_cost和uEPM_comfort分别为局部记忆性弹性类型家电负荷用电量和舒适度的衡量指标。

1.4 案例分析

本文以空调负荷需求响应潜力分析为例，对台区空调需求响应潜力进行评估。

首先只考虑空调的设定温度变化对空调功率影响时，空调负荷调节模型可简化为

ΔP=fKΔT

(11)

ΔP为空调功率变化值；fK为考虑建筑物采暖面积、平均层高等因素的基础参数；ΔT为设定温度之差。根据式(11)，变频空调(额定功率为1 000 W)在调节设定温度时的可调负荷如表1所示。基于同样的分析，可得定频空调的可调负荷如表2所示。

表1 变频空调调节设定温度对应可调负荷潜力

考虑到实际空调使用情况受房间保温性能、空调实际能效、室内人员流动、门窗开闭、室外温度等多方面因素影响，其可调负荷会存在差异。

表2 定频空调调节设定温度对应可调负荷潜力

根据前文所述算法，结合空调可调经验公式，可得夏季高峰空调需求响应潜力，如表3所示。同理，根据此方法可以进行电热水器的需求响应潜力测算，结果如表4所示。总体计算可得空调和电热水器可调负荷占居民用户台区总体负荷的15.7%～35.5%，具备很好的需求响应潜力。

表3 夏季高峰空调需求响应潜力测算

表4 夏季高峰电热水器需求响应潜力测算

2 结束语

本文通过研究基于SOM神经网的居民家电负荷需求响应潜力，得出一般情况就紧急需求响应而言，仅局部记忆性弹性类型(空调、热水器等)家电有参与需求响应的价值。因此本文仅讨论局部记忆性弹性家电负荷(EPM)。

结合空调可调经验公式，可得夏季高峰空调需求响应潜力计算可得空调和电热水器可调负荷占居民用户台区总体负荷的15.7%～35.5%，具备很好的需求响应潜力,佐证了“局部记忆性弹性类型家电(空调、电热水器等)在紧急需求响应中占主导地位”这一结论。