《電子技術(shù)應(yīng)用》
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數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)負(fù)荷集群動態(tài)聚合研究
電子技術(shù)應(yīng)用
徐玉婷1，柏晶晶2，朱道華3，劉暢1，許森4，張政4
1.電網(wǎng)安全全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國電力科學(xué)院有限公司）； 2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司；3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司； 4.北京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院（國家示范性軟件學(xué)院）
摘要： 商業(yè)負(fù)荷集群的動態(tài)聚合對提高電網(wǎng)的調(diào)度靈活性、優(yōu)化需求側(cè)管理以及促進(jìn)可再生能源消納具有重要意義?；诘湫拖嚓P(guān)分析（CCA）選取商業(yè)負(fù)荷特征，并結(jié)合DBSCAN 和 K-means等聚類算法對負(fù)荷進(jìn)行分類，以構(gòu)建適用于不同場景的負(fù)荷集群。進(jìn)一步，提出了三種負(fù)荷聚合標(biāo)準(zhǔn)，即基于調(diào)節(jié)速度、負(fù)荷穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)性的標(biāo)準(zhǔn)，并分析不同標(biāo)準(zhǔn)下的商業(yè)負(fù)荷聚合特性、適用性及其在電力調(diào)度中的潛在應(yīng)用。
中圖分類號：TM74 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256516
中文引用格式： 徐玉婷，柏晶晶，朱道華，等. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)負(fù)荷集群動態(tài)聚合研究[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2025，51(6)：16-20.
英文引用格式： Xu Yuting，Bai Jingjing，Zhu Daohua，et al. Research on data-driven dynamic aggregation of commercial load clusters[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(6)：16-20.
Research on data-driven dynamic aggregation of commercial load clusters
Xu Yuting1，Bai Jingjing2，Zhu Daohua3，Liu Chang1，Xu Sen4，Zhang Zheng4
1.State Key Laboratory of Power Grid Safety（China Electric Power Research Institute）； 2.Yancheng Power Supply Branch， State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.； 3.State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.；4.School of Computer Science （National Demonstrative Software College）， Beijing University of Posts and Telecommunications
Abstract： The dynamic aggregation of commercial load clusters is crucial for enhancing the flexibility of power grid dispatch, optimizing demand-side management, and promoting the integration of renewable energy. This paper selects commercial load features using Canonical Correlation Analysis (CCA) and employs DBSCAN and K-means clustering algorithms to classify loads, forming load clusters suitable for different scenarios. Furthermore, three load aggregation criteria are proposed, namely, regulation speed-based, load stability-based, and economic-based standards. The characteristics, applicability, and potential applications of commercial load aggregation under different standards in power dispatch are analyzed.
Key words : commercial load；canonical correlation analysis （CCA）；DBSCAN；K-means；load aggregation criteria

引言

隨著電力市場的發(fā)展和新能源比例的提高[1]，商業(yè)負(fù)荷集群在需求側(cè)響應(yīng)和負(fù)荷調(diào)度中的作用愈發(fā)重要。然而，由于商業(yè)負(fù)荷具有較強(qiáng)的隨機(jī)性和時變性，傳統(tǒng)的靜態(tài)負(fù)荷分類方法難以有效應(yīng)對實(shí)際電力系統(tǒng)需求。Valero等人利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督、高效率的特性，對大規(guī)模用戶的多種負(fù)荷類型進(jìn)行識別并分類聚合，從而在電力價格變化的情況下，實(shí)現(xiàn)了對大規(guī)模用戶響應(yīng)的預(yù)測，有助于幫助制定需求響應(yīng)調(diào)控策略以降低用電成本[2]。之后，Bashash等人利用偏微分方程描述了一定溫度范圍內(nèi)負(fù)荷數(shù)量在單位時間的變化，建立了一階ETP的負(fù)荷聚合模型，并以這種偏微分方程模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種針對空調(diào)系統(tǒng)的需求響應(yīng)控制器。實(shí)驗(yàn)表明這種控制器擁有良好的魯棒性，在系統(tǒng)含高比例波動性風(fēng)力發(fā)電的條件下可以達(dá)到良好的節(jié)能效果[3]，結(jié)果表明，研究如何根據(jù)不同的負(fù)荷特性進(jìn)行動態(tài)聚合，以提高負(fù)荷資源的可調(diào)度性和響應(yīng)效率，是當(dāng)前電力系統(tǒng)負(fù)荷管理的重要課題。本文研究了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，通過關(guān)聯(lián)系列分析 (CCA) 選取負(fù)荷特征，并結(jié)合先進(jìn)的聚類算法[4]對商業(yè)負(fù)荷進(jìn)行分類，進(jìn)而提出不同的聚合標(biāo)準(zhǔn)，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。


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http://www.ihrv.cn/resource/share/2000006556


作者信息：

徐玉婷1，柏晶晶2，朱道華3，劉暢1，許森4，張政4

（1.電網(wǎng)安全全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（中國電力科學(xué)院有限公司），北京100192；

2.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司，江蘇 鹽城224001；

3.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司，江蘇 南京210024；

4.北京郵電大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院（國家示范性軟件學(xué)院），北京100876）


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