基于用戶畫像的企業(yè)負荷調(diào)峰分組方法

董曉天,周 全,繆瑞峰,邱林泉,孟 萍,王紹平

(國網(wǎng)合肥供電公司，安徽 合肥 230000)

0 引言

近年來,我國城市經(jīng)濟建設成績斐然。經(jīng)濟的發(fā)展離不開電力的支撐,而隨著電力需求不斷增大,尤其是2022年夏季,我國大部分地區(qū)出現(xiàn)了短暫性電力短缺現(xiàn)象,供電穩(wěn)定性受到挑戰(zhàn),影響群眾生產(chǎn)生活用電。如何有效推動電力需求側(cè)改革,引導用戶改變用電模式,保障供需平衡,近年來越來越受到研究者關注[1]。2023年,安徽省能源局印發(fā)《關于進一步做好電力需求響應工作的通知》(皖能源電調(diào)函〔2023〕37號),進一步增強電力系統(tǒng)應急調(diào)節(jié)能力,鼓勵具備省內(nèi)獨立電力營銷戶號,符合37號文件規(guī)定條件的各類用戶參與[2]。隨著各種類型電力用戶參與,電力需求響應主體越發(fā)多元化,使得在出現(xiàn)電力缺口時,無法綜合考慮到各參與用戶主體實際需求響應潛力,尚未做到對資源的最優(yōu)利用,影響用戶參與需求響應的積極性。

國內(nèi)外研究者對需求響應決策做了大量研究,包括需求響應負荷優(yōu)化控制模型、需求側(cè)競價決策模型、柔性可調(diào)負荷控制模型。其中,由于國外已形成完善的電力交易市場,因此國外研究更多側(cè)重于通過市場手段來引導用戶對需求響應措施產(chǎn)生反應,從而實現(xiàn)負荷調(diào)控的目的[3]。文獻[4]通過市場的杠桿作用,建立了供電企業(yè)與用戶的協(xié)作模型,實現(xiàn)了需求側(cè)負荷資源的管理。我國目前尚處于電力市場改革的起步階段,需求側(cè)負荷資源的研究更多關注通過峰谷電價、政策激勵等手段引導用戶行為[5]。文獻[6]提出一種基于改進的遺傳算法的用戶負荷調(diào)峰計劃模型,通過進行網(wǎng)絡重構,實現(xiàn)企業(yè)聯(lián)合負荷調(diào)峰。文獻[7]對用戶進行了負荷分類,提出了用戶參與調(diào)峰的模型。文獻[8]從時間和空間兩個角度出發(fā),考慮了用戶用電過程中的網(wǎng)損,實現(xiàn)對用戶的需求響應決策進行優(yōu)化。

綜上,現(xiàn)有文獻均是從用戶的角度出發(fā),偏向于保證用戶的個體利益,并沒有實現(xiàn)對需求資源的利用和用戶參與滿意度最大化,并且在實際開展需求響應過程中,也從未考慮用戶參與需求響應的實際意愿和生產(chǎn)情況?；诖?本文提出了基于用戶畫像的企業(yè)調(diào)峰輪休的分組算法,根據(jù)不同用戶的需求響應潛力、實際生產(chǎn)情況對用戶進行分組,在考慮用戶滿意度的基礎上,實現(xiàn)對需求響應資源的利用最大化,從而對用戶參與響應提供指導,保障需求響應效果,盡可能提高用戶參與響應的補貼。

1 用戶畫像建模

參與需求響應的主體存在多種類型,電網(wǎng)公司通過對多用戶發(fā)起需求響應邀約開展調(diào)峰調(diào)控。為不同的類型的用戶主體構建評價指標,設置用戶標簽,確定用戶畫像,可以為后續(xù)開展需求響應負荷資源提供確切指導。本文基于參與用戶實際負荷數(shù)據(jù),提出基于k-means的用戶畫像算法。

本文為用戶共設定4個用戶標簽類型,來構建負荷資源庫,分別為自身用電負荷時段特性標簽、檢修安排方式標簽、最小停電時段標簽、可降負荷潛力標簽。其中,自身用電負荷時段特性標簽表示用戶日常高峰負荷的所處時段,根據(jù)用戶實際負荷情況,分為全天型生產(chǎn)類用戶、白天和晚高峰型生產(chǎn)用戶、白天型生產(chǎn)類用戶;檢修安排方式標簽表示用戶的檢修計劃安排方式,根據(jù)用戶生產(chǎn)檢修計劃開展方式,分為固定檢修計劃用戶與非固定檢修計劃用戶,固定檢修計劃用戶在安排停休時需要按照要求提前數(shù)天通知;最小停電標簽表示用戶在被安排停休時,最小和最大的停電天數(shù);可降負荷潛力標簽表示用戶理論上可停休的最大負荷,該類型標簽往往需要通過用戶經(jīng)理上門走訪摸排商談確認。

根據(jù)用戶的4個數(shù)據(jù)標簽,開展k-means數(shù)據(jù)聚類形成不同用戶畫像,流程如圖1所示,步驟如下:

圖1 k-means算法訓練流程圖

1)輸入n個樣本為S=x1,x2,…,xn,每個樣本代表一個用戶,每個用戶數(shù)據(jù)具有上述四個標簽作為數(shù)據(jù)特征,隨機選取k(k≤n)個點μ1、μ2、…、μk作為聚類中心,k代表所希望的用戶類別數(shù)量,需要根據(jù)實際情況和畫像結果進行篩選;

2)計算每個點分別到k個聚類中心的距離,然后將該點分到最近的聚類中心,這樣就形成了k個簇,即:

(1)

3)再重新計算每個簇的質(zhì)心(均值),即:

(2)

4)重復以上第(2)～(4)步,直到所設定的聚類中心數(shù)據(jù)不再發(fā)生變化或者迭代次數(shù)滿足設定要求,視為對用戶已實現(xiàn)了用戶畫像[9]。

2 企業(yè)調(diào)峰輪休分組建模

調(diào)峰用電是指根據(jù)電網(wǎng)負荷周期波動特性,通過行政、技術、經(jīng)濟等手段將電網(wǎng)用電高峰時期的部分負荷轉(zhuǎn)移到用電低谷時期,從而減少電網(wǎng)的峰、谷負荷落差,均衡電網(wǎng)負荷,提高發(fā)供電設備的利用率,優(yōu)化資源的配置,提高電網(wǎng)的經(jīng)濟性和安全性[10]。在我國需求響應的實踐中,經(jīng)常采取錯開用戶工作日期的輪休計劃方案,即根據(jù)需要提前數(shù)天通知一部分用戶集中休息,并選擇適當天數(shù)與其他用戶進行換休,從而實現(xiàn)調(diào)峰的目的,進一步緩解電力緊缺。

在建立調(diào)峰輪休計劃時,由于參與響應主體的生產(chǎn)設備存在停休要求,需要結合用戶檢修計劃提前數(shù)天進行通知,用戶生產(chǎn)設備停電后也存在一個最小停電時間,因此為用戶安排合適的調(diào)峰輪休計劃十分復雜。基于此,本文基于用戶畫像的結果,構建調(diào)峰輪休的分組數(shù)學模型。

1)目標函數(shù)。該模型以對全天型用戶影響最小化最為目標函數(shù),以減少社會損失,公式如下。

(3)

2)功率約束。對于任意時段,用戶停電負荷與需求響應負荷之和應大于負荷缺口,公式如下。

(4)

3)停電通知約束。用戶參與調(diào)峰停電時,需要按照提前接到停電通知,在接到通知當天,用戶仍會正常用電,公式如下。

(5)

(6)

(7)

4)停電約束。調(diào)峰停電時間需要考慮到用戶開展檢修計劃時至多的停電天數(shù)和需求響應執(zhí)行天數(shù)。用戶接到通知后,在第二天會開啟調(diào)峰停電,按調(diào)峰分組要求要求進行停電或停電至需求響應結束,公式如下。

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

其中,EDi表示用戶i檢修計劃中一次停電至多可以持續(xù)的天數(shù)。

5)邏輯約束。在本次調(diào)峰輪休中,用戶僅存在兩種狀態(tài),即停電狀態(tài)和生產(chǎn)狀態(tài),僅存在兩種狀態(tài)變化,即停電狀態(tài)恢復為生產(chǎn)狀態(tài)和生產(chǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橥ｋ姞顟B(tài),公式如下。

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

3 調(diào)峰輪休方案實施

本文提出的調(diào)峰輪休方案實施如圖2所示。

圖2 調(diào)峰輪休方案實施流程圖

1)確定電力負荷缺口,確定需求響應負荷檔級,檔級決定了本次參與的用戶清單;

2)根據(jù)需求響應通知,確定本次需求響應開展的時間段、持續(xù)天數(shù),并立即向清單內(nèi)的用戶發(fā)起需求響應通知;

3)利用用戶畫像算法對清單內(nèi)的用戶進行數(shù)據(jù)分析,形成用戶標簽;

4)使用用戶調(diào)峰輪休分組算法進行用戶優(yōu)化計算,確定用戶的調(diào)峰輪休排班表,實現(xiàn)對需求響應負荷的最優(yōu)調(diào)控;

5)根據(jù)調(diào)控結果,向用戶發(fā)起邀約和建議。

4 算例分析

本文選取某省某市32家企業(yè)實際參與需求響應數(shù)據(jù)進行算例分析。在該算例中,全天型負荷的用戶16家,為用戶1～用戶16;其他型負荷的用戶8家,為用戶17～用戶24;白天型負荷的用戶8戶,為用戶25～用戶32。每個用戶按照自身生產(chǎn)要求、設備要求等因素,上報了停電需要的提前通知天數(shù)與最大停電持續(xù)天數(shù)。算例中的用戶具體數(shù)據(jù)如表1所示,設定每個用戶在接到通知前均處于正常用電狀態(tài)。

表1 某省某市32家企業(yè)實際參與需求響應數(shù)據(jù)表

設定本次需求響應每天的缺口負荷大小相同,為第一檔級,缺口負荷大小為5 000 kW,持續(xù)天數(shù)設為周一至周五,共5天。以對全天型負荷最小化為目標開展需求響應負荷資源的最優(yōu)化調(diào)度,算例結果如表2所示。從全天型用戶的算例結果可知,在本次需求響應過程中,全天型的用戶沒有收到邀約,全程正常進行生產(chǎn)安排,符合算法預期。

表2 全天型用戶調(diào)峰輪休排班表

其他型用戶的算例結果見表3。從表3可知,在本次需求響應過程中,用戶17～用戶22共有6位參與了需求響應,用戶23和用戶24沒有參與需求響應邀約。邀約結果表明,該調(diào)峰輪休安排均滿足每個用戶的提前通知天數(shù)和最大持續(xù)停電時間。

表3 其他型用戶調(diào)峰輪休表

用戶17、用戶18和用戶19需要提前的通知時間較短,且持續(xù)停電時間較長,因此在開始需求響應后立刻接收到邀約并按照計劃控制負荷。用戶23和用戶24要求提前通知天數(shù)較長,分別為4天與5天,因此并沒有對兩位用戶進行需求響應邀約。

白天型用戶的算例結果見表4。從表4可知,在本次需求響應過程中,用戶25～用戶30共有6位參與了需求響應,用戶31和用戶32沒有參與需求響應邀約。邀約結果表明,該調(diào)峰輪休安排均滿足每個用戶的提前通知天數(shù)和最大持續(xù)停電時間。

表4 白天型用戶調(diào)峰輪休表

用戶25、用戶26、用戶27和用戶28需要提前的通知時間較短,且持續(xù)停電時間較長,因此在開始需求響應后立刻接收到邀約并按照計劃控制負荷。用戶31和用戶32要求提前通知天數(shù)較長,分別為4天與5天,因此并沒有對兩位用戶進行需求響應邀約。

表5為需求響應缺口填補情況表。根據(jù)表5的結果可知,本次調(diào)峰輪休安排可以很好地填補需求響應的缺口,滿足了需求響應的負荷要求。結合表2的結果,可以發(fā)現(xiàn)該調(diào)峰輪休安排實現(xiàn)了對全天型用戶的影響最小化,符合算法預期。

表5 需求響應缺口填補情況表

5 結論

本文提出的基于用戶畫像的用戶調(diào)峰輪休分組算法,通過綜合考慮用戶的自身用電負荷時段特性標簽、檢修安排方式標簽、最小停電時段標簽、可降負荷潛力標簽四類標簽對用戶進行數(shù)據(jù)聚類。并基于數(shù)據(jù)聚類結果對用戶建立調(diào)峰輪休安排表,在對全天型用戶影響最小的前提下,實現(xiàn)對需求響應負荷資源的最優(yōu)調(diào)控,極大地減少對于用戶生產(chǎn)的影響。算例的結果表明該方法是可行的。

本文解決了用戶調(diào)峰輪休算法問題,但在用戶畫像標簽設定的標簽較少,僅僅選取了4個進行數(shù)據(jù)分析,在后續(xù)的研究中還可以考慮用戶生產(chǎn)成本等多種因素,增加用戶數(shù)據(jù)特征。