分时电价模型的负荷预测、聚类分析及建模的研究(何晓磊)
分时电价时段划分模型
分时电价时段划分模型
分时电价时段划分模型可分为多种方法和模型，以下是其中一种常见的方法。
1. 基于市场需求和用电特征：根据不同用户和不同时间段的用电特征和需求变化，将一天的24小时划分为不同时段。
常见的时段划分包括：早高峰时段、晚高峰时段、谷时时段等。
2. 基于负荷曲线：通过分析用户的负荷曲线，将一天的用电负荷分为不同的时段。
常见的方法有：按平均负荷、按峰值负荷等划分。
3. 基于电网供需平衡和成本考虑：考虑电力系统的供需平衡和成本因素，将一天的时间划分为不同的时段。
常见的方法有：将电网负荷分布与电力系统的运行成本相匹配，划分出高成本时段和低成本时段。
4. 基于分时电价政策和效益最大化：根据政府制定的分时电价政策和效益最大化原则，将一天的时间划分为不同时段。
常见的方法有：考虑用户的用电效益和电力系统的效益，通过数学模型和优化算法计算得出最优的时段划分。
需注意的是，不同地区和不同国家的分时电价时段划分模型可能存在差异，具体使用哪种方法需要根据当地的实际情况和需求进行确定。
以上只是一些常见的方法和模型示例，具体实施还需根据具体情况进行细化和优化。
电力系统中的负荷预测模型对比分析
电力系统中的负荷预测模型对比分析随着电力需求的快速增长和电力系统的复杂化，准确地预测负荷需求对于电力系统的稳定运行和供电调度至关重要。
为了提高负荷预测的准确性，研究人员提出了许多不同的负荷预测模型。
本文将对几种常见的负荷预测模型进行对比分析，旨在找出最适合电力系统中负荷预测的模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单和最常见的负荷预测模型之一。
它假设负荷与时间是线性相关的，并且通过历史负荷数据来拟合线性函数，从而预测未来的负荷需求。
然而，线性回归模型无法捕捉复杂的非线性关系，因此在某些情况下可能预测不准确。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的负荷预测模型。
它利用时间序列数据的统计特性来预测未来的负荷需求。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和ARCH/GARCH模型等。
这些模型可以考虑负荷的季节性、趋势性和周期性等特征，因此在某些情况下比线性回归模型更准确。
然而，时间序列模型需要较长的历史数据，对数据的要求较高，且参数调整较为繁琐，不适用于非平稳序列的负荷预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种以模拟人脑神经网络为基础的模型。
它通过学习历史数据中的模式和规律来建立负荷预测模型。
人工神经网络模型能够捕捉到复杂的非线性关系，适用于各种类型的负荷数据。
然而，神经网络模型的参数调整较为困难，在训练过程中容易过拟合，且计算量较大。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，可以用于分类和回归问题。
在负荷预测中，支持向量机模型通过寻找一个最优的超平面来分割样本数据，从而预测未来的负荷需求。
支持向量机模型可以处理高维数据，具有较好的泛化能力。
然而，支持向量机模型的训练复杂度较高，在大规模数据集上的效果可能不佳。
通过对比分析不同的负荷预测模型，可以发现每种模型都有其适用的场景和优势。
线性回归模型适用于简单的线性关系，时间序列模型适用于具有明显的季节性和趋势性的数据，人工神经网络模型适用于复杂的非线性关系，支持向量机模型适用于高维数据和复杂的分类问题。
分时电价模型研究综述
分时电价模型研究综述分时电价模型的研究主要围绕电力市场的供需平衡、用电行为和电价形成等方面展开。
首先，分时电价模型的研究意义在于平衡电力系统供需，优化电力资源配置。
通过分时电价的设定，电力系统可以在高峰期间减少负荷，提高供应可靠性，减少系统应急态势。
此外，分时电价模型也可以鼓励用户在低谷期间用电，增加系统负荷，提高电力利用率。
这对于电力系统的可持续发展具有重要意义。
其次，分时电价模型的研究也考虑了用户的用电行为。
通过设定不同时间段的电价，用户可以根据自身需求和经济考量进行用电决策。
例如，在高峰期间设定较高的电价，可以激励用户减少用电量，在低谷期间设定较低的电价，可以鼓励用户增加用电量。
这样可以调节用户的用电行为，降低电力系统的负荷波动，提高供需平衡能力。
分时电价模型的研究还包括电价的形成机制。
目前，常见的分时电价机制有基于成本的分时电价、基于需求侧响应的分时电价和基于市场需求的分时电价等。
基于成本的分时电价是通过考虑发电、输电以及交易等成本因素，计算出不同时间段的电价。
基于需求侧响应的分时电价模型则是通过设定不同时间段的电价来引导用户对电力需求作出响应，提高电力系统的供需平衡能力。
基于市场需求的分时电价是基于市场供求关系设定电价，灵活调整电价以实现供需平衡。
此外，分时电价模型的研究还涉及到计算方法和优化算法的应用。
在计算方法方面，常用的方法包括传统的统计方法，如回归分析和协整分析等，以及机器学习方法，如神经网络和支持向量机等。
这些方法可以根据不同的数据和问题进行选择，用于预测和计算不同时间段的电价。
在优化算法方面，常用的方法有遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等，用于优化电价与供需平衡之间的关系，以达到最优解。
综上所述，分时电价模型是一种能够平衡电力系统供需关系的重要模型。
其研究内容包括供需平衡、用电行为和电价形成等方面。
此外，计算方法和优化算法的应用也是分时电价模型研究的重点。
分时电价模型的研究对于优化电力资源配置、调节用户用电行为和提高电力系统供需平衡能力具有重要意义。
课件设计峰谷分时电价的数学模型.ppt
❖ 分时电价模型需兼顾发电厂,电力公司,用户三侧 的利益,提高电力公司,用户,发电厂实行分时电价 的积极性。
研究分时电价模型的意义
发电厂
电力公司
用户
电力需求价格弹性
❖ 需求价格弹性的概念：影响需求量的某因素（自 变量）的值每变动百分之一，所引起需求量变化 的百分率。通常，用价格变动的百分率引起需求 量变化的百分率来表示。这两个百分率的比值， 称为弹性系数。
得到分时电价后的各时段平均费用 r f r g r p
用其求取分时电价后的各时段用电量。预测将 来的经济收入。根据历史数据寻求该时段的电
力需求价格弹性系数；即可根据电量预测值来 判断分时电价后的各时段用电量。前提是我们 假设各时段的电力需求价格弹性系数恒定。
构建电价数学模型
p
(Qp Q1) / Q1 (rp r) / r
❖ 价格弹性系数：
表示弹性的大小=需求量变动的比率/价格变动的 比率
Ep
Q(Q2Q1)/Q1 P (P2P1)/P1
电力需求价格弹性
❖ 根据价格弹性系数的表述方式与应用情况，可分 为弧弹性系数和点弹性系数两种表达方式。
(1) 求弧弹性： 即把计算价格变动的百分率所用价 格用变动前后两个价格的算术平均数来代替，而 计算需求变动百分率的需求量则用变动前后两个 需求量的算术平均数来代替。要计算需求曲线上 某两点之间一段弧的平均弹性。如果不知道需求 曲线方程，只知道需求曲线上两点的坐标（更多 的属于这种情况）,则可由上式求得弧弹性系数。
g
(Qg Q3) / Q3 (rg r) / r
Q f Q 1 Q 2 Q 3 Q p Q g
居民峰谷分时电价研究
居民峰⾕分时电价研究
居民峰⾕分时电价研究
胡彩娥
【期刊名称】《供⽤电》
【年(卷),期】2007(024)006
【摘要】研究了推⼴居民峰⾕电价与负荷削峰填⾕的关系.介绍了国内外居民峰⾕电价情况,从对居民的消费⼼理及⽣活⽤电情况分析,提出了电⽹峰⾕电价的设计⽅案.通过对不同电价设计⽅案的分析,推荐了居民峰⾕分时电价的⽅案.
【总页数】4页(5-8)
【关键词】居民电价;峰⾕分时电价;负荷转移
【作者】胡彩娥
【作者单位】北京电⼒公司经济技术研究院,北京,100031
【正⽂语种】中⽂
【中图分类】F270.7
【相关⽂献】
1.阶梯电价下居民峰⾕分时电价测算优化模型 [J], 赵会茹; 王⽟玮; 张超; 舒艳; 赵名锐
2.居民阶梯电价、分时电价政策知晓度及其影响因素分析——基于CGSS2015数据 [J], 许晓冰; 柴晨涛; 许可
3.全⾯贯彻科学发展观积极推⾏峰⾕分时电价--江苏省峰⾕分时电价实施情况调查 [J], 季刚勇
4.分时电价机制完善的研究--实⾏分时电价带来的启⽰ [J], 丁世龙; 刘艺; ⾦亮
5.对现⾏分时电价政策的三点思考—从发展蓄冷空调⾓度评现⾏分时电价政策。
电力系统中的负荷分析与预测研究
电力系统中的负荷分析与预测研究随着经济发展和人口增加，电力需求不断增长，而对电力系统的负荷分析和预测变得越来越重要。
电力系统的负荷管理直接影响着电网的平稳运行和供电质量，因此提高负荷分析与预测的准确性和可靠性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要的意义。
一、电力负荷分析电力负荷分析是指对电力负荷进行统计分析和计算，以了解电力负荷的变化规律和分布特征。
具体而言，电力负荷分析可分为两大类：时间分析和空间分析。
时间分析是指针对不同的时间尺度对负荷进行分析，如对日、月、年等时间尺度进行分析；而空间分析是指不同区域的负荷分析，如城市、乡村、地区等。
电力负荷分析可以为电力系统的运行管理提供基础数据和参考值，如电力系统容量设计、负荷预测、调度计划等，可以帮助电力企业更好地制定发电计划，提高生产效率和经济效益，同时保障电力质量和供应稳定性。
二、电力负荷预测电力负荷预测是指通过对电力负荷的分析、预测和控制等手段，预判未来某一时间段内的负荷变化情况。
电力负荷预测可分为短期预测、中期预测和长期预测，其预测时间分别为1小时至3天、3天至1月、1月至1年。
电力负荷预测是电力企业和电力系统管理部门决策的重要依据。
其可以帮助电力企业更好的满足电力需求，规划发电能力和调度计划，提高生产效率和经济效益。
三、电力负荷预测技术电力负荷预测技术一般包括统计模型、数学模型、人工智能模型和混合模型等。
跟据负荷数据的不同类型推荐不同的预测模型。
1. 统计模型统计模型常用于中长期负荷预测和长期趋势分析。
其中常用的模型包括时间序列分析、回归分析、ARIMA（自回归综合移动平均）模型和灰色模型等。
2. 数学模型数学模型根据负荷数据的特征，可通过相关系数、因子分析等方法构建预测模型，如神经网络、支持向量机等。
3. 人工智能模型人工智能模型主要在一些短期和即时预测方面应用广泛，如神经网络和模糊逻辑等。
4. 混合模型混合模型是由各种预测模型组成的综合性模型。
地区电网中长期负荷的模糊聚类法预测
地区电网中长期负荷的模糊聚类法预测潘旭红【摘要】结合最佳聚类F选优法的应用，本文提出了一个改进的模糊聚类电力负荷中长期预测的新算法。
应用此方法进行年用电量的实例计算，具有高的预测精度。
通过对增城地区经济、负荷发展的情况的分析，对增城地区2005年、2010年的年用电量作出了预测。
【期刊名称】《自动化与信息工程》【年(卷),期】2001(022)002【总页数】3页(P3-5)【关键词】经济发展;模糊聚类法;负荷预测【作者】潘旭红【作者单位】广东增城市电力局【正文语种】中文【中图分类】TM71长期以来，电力系统的规划和运行是在对未来时刻的负荷不断预测的基础上进行的。
中长期负荷预测的各种经典方法,目前在电力系统负荷预测中仍被大量应用[1]。
由于电力负荷处于整个社会经济大系统中，受到多方面不确定性因素（如管理政策、经济条件等）影响,使不确定性因素影响尤其显著。
现有的基于负荷本身数据进行加工处理以预测未来负荷的方法，如弹性系数法、产值单耗法和综合用电水平法等方法，已很难得到满意的效果。
考虑到电力系统负荷变化规律同环境影响的关系很难用一数学模型表达，本文提出一种实用的改进模糊聚类识别算法，通过对相关历史数据进行加工处理，提炼出负荷变化的若干种典型模式，进而由影响负荷变化的相关因素的未来状态去判定未来负荷变化属于哪种模式，从而达到预测目的，提高预测的精度。
模糊聚类的有关理论可参见文献[2]等参考资料。
本文针对电力中长期负荷预测给出一具体算法。
2.1 模糊相似矩阵的确定需预测负荷变量 qy，n个环境变量xi, ( i=1,2,…,n)。
有T期历史数据Qt,( t=1,2,…,T)(1) 数据归一化处理在取则有为处理后Xt的分量。
令其中(2) 相似系数的算法设表示样本Qi样本Qj的相似程度，则由所有的组成相似矩阵,可以看出，这里所取的实际上是各样本相关环境变量的差异（差值）和负荷变化率上的相似程度。
相似系数的算法较多，这里采用以下算法：2.2 最佳聚类λ的F选优法基于 Fuzzy的相似矩阵一经确定,则有唯一的动态聚类图与之对应。
电力负荷预测模型与分析
电力负荷预测模型与分析电力负荷预测是电力系统中的重要环节，它对于电力生产和调度具有重要意义。
通过准确预测电力负荷，可以合理安排电力资源，提高供电可靠性，并有效降低成本。
本文将介绍电力负荷预测模型与分析的相关内容，探讨其中的方法与应用。
一、电力负荷预测模型的分类电力负荷预测模型可以分为经典模型和基于机器学习的模型两类。
1. 经典模型经典的电力负荷预测模型主要包括回归模型、时间序列模型和神经网络模型。
回归模型是一种基于统计方法的预测模型，它通过建立负荷与影响因素的数学关系，如温度、湿度、日期等，来预测未来的电力负荷。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和岭回归等。
时间序列模型是一种基于时间序列数据进行预测的模型。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、VAR模型和GARCH模型等。
这些模型可以考虑历史数据的趋势、周期性和随机性，并根据这些规律进行负荷预测。
神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测模型，它通过构建复杂的网络结构，使用反向传播算法进行训练，以实现对电力负荷的预测。
常见的神经网络模型包括BP神经网络、RNN神经网络和LSTM神经网络等。
2. 基于机器学习的模型近年来，随着机器学习算法的发展，基于机器学习的电力负荷预测模型越来越受到关注。
支持向量机是一种常用的机器学习方法，它通过构建高维特征空间，并寻找最优超平面，来实现对电力负荷的预测。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树，并结合这些决策树的结果进行预测。
随机森林可以有效地处理高维特征和大规模数据，并具有较好的预测效果。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过构建多层的神经网络，使用反向传播算法进行训练，以实现对复杂问题的预测。
深度学习在电力负荷预测中取得了显著的成果，尤其是基于卷积神经网络和循环神经网络的模型。
二、电力负荷预测模型的应用电力负荷预测模型在电力系统运行和调度中具有广泛应用。
1. 电力供需平衡电力负荷预测模型可以帮助电力公司合理安排电力资源，以满足用户的电力需求。
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设计峰谷分时电价的数学模型
(4)分时电价后峰谷电量比近似为1.以以往的经验 来看，这样假设是合理的.当然我们也可以根据历 史数据近似求得,根据以往经验,峰谷电量比率变 化较小. (5)电力需求价格弹性系数在一定范围内是恒定的
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设计峰谷分时电价的数学模型
数学模型 (1) 预测数据： 因为分时电价应该具有提前预估性；所以应该对 预测数据进行分时电价模型评定。 (2) 时段的划分： 我们将一天24h划分为3类时段： T f T g Tp T f + Tg + Tp = 24 其中 T f 为平时段 Tg 为谷时段 T p 为峰时段
1 2 n n +1
r
2 2
= ∑ ( yi − f ( a, x i )) = ∑ ( yi − (a1 xin + a2 xin −1 + ⋅⋅⋅an xi + an +1 )) 2
2 i =1 i =1
N
N
(3) 将这个函数用遗传算法进行处理，选用不同 的适应度函数,对函数进行函数优化与性能评价. 最后寻找到合适的适应度函数，得到较佳的预测 结果。
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设计峰谷分时电价的数学模型
(3) 根据DSM的总体目标和经济学中的会计学原 理，从供需两侧出发建立了分时电价模型： 实行分时电价前供电方的销售收入：
M 1 = (Q1 + Q2 + Q3 ) × r = (Q f + Q g + Q p ) × r
Q1 + Q2 + Q3 = Q f + Qg + Q p
实行分时电价后供电方的销售收入 :
xik =
" " xik − xkmin
x
" k max
−x
" kmin
正相关
xik =
" " xkmax − xik
x
" k max
−x
" kmin
负相关
可将指标特征距阵转化为相对优属度距阵. (3)标定(建立模糊相似矩阵):标定就是根据实际情 况，按一个标准或某一种方法，给论域U中的元 素两两之间都赋以区间[0,1]的一个数,叫做相似系 数，它的大小表征两个元素接近或相似的程度.
∆x(k ) = −[ J T J + µ I ]−1 J T v
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构建电力负荷预测组合模型
(2) 将这几组数据用多项式拟合成一条函数，则接 近真实值的数据必然将在这条函数之中。 多项式拟合原理: 求取参数 a , a , ⋅⋅⋅, a , a 使下列平方误差量最小
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绪论
分时电价模型
在用电高峰和低谷 时期实行不同电价 ．在高峰期提高电 价而在低谷期降低 电价．通过发挥价 格杠杆作用而实现 移峰填谷的目的， 提高电能效率．
避免或减少旋转费 用和满足用电需求 增长而需要的发电 容量投资和运行成 本，减少供电损耗 和费用，平坦负荷 曲线，使用户得到 优惠电价.
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设计峰谷分时电价的数学模型
把电力价格的变化率对市场需求变化率影响一起 考虑时，就产生了电力需求的价格弹性问题。其 涵义如下： 电力需求的价格弹性系数=对电力需求量变化的百 分比/电价变动的百分比。 运用公式如下： (Q2 − Q1 ) / Q1
模糊聚类分析的改进算法
(1) 选择统计指标:根据实际问题,选择那些有明确 的意义,有较强的分辨力和代表性的特征作为分类 事物的统计标准. (2) 数据的规格化:由于m个特性指标的量纲和数 量级都不相同, 为了消除特性指标单位的差别和特 性指标数量级不同的影响,必须对各指标值施行数 量规格化,从而使得每一指标统一于某种共同的数 量特性范围. 一般常采用数量标准化:
基于电力需求 价格弹性的含 义和特点，提 出假设条件， 构建峰谷分时 电价模型
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绪论
建立分时电价数学模型的步骤: (1) 得到精准的电力负荷预测数据. (2) 对一天内24小时进行多目标规划模糊聚类分析 研究,判断峰,平,谷各区间所包含时段. (3) 利用已得到的平时电价与电力负荷预测数据建 立分时电价数学模型,从而判断分时电价后的各时 段电力负荷数据与削峰填谷效果.
x =
' ij
xij − x j
σj
其中:
1 n x j = ∑ xij n i =1
1 n σj = ( xij − x j ) 2 ∑ n − 1 i =1
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模糊聚类分析的改进算法
然后运用级值标准化公式,将标准化数据压缩至 [0,1]闭区间内,标准化公式具体形式如下:
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模糊聚类分析的改进算法
当 α =0.85时,经过验证,可得F最大. 所以此时为最优分类结果,此时r=3,即可分为3类 b[1]={1,2,3,4,5,6,24} 即可说明在此时为电力用电 量低谷期 b[2]={7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,22,23} 即 可说明在此时为电力用电平峰期 b[3]={19,20,21} 即可说明在此时为电力用电高峰期
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构建电力预测负荷模型
0.2 data1 data2 data3 data4 data5
0.15
0.1
误误误误误%
0.05 0 -0.05
1
2
3
4
5
6
7
小小 /h
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构建电力负荷预测模型
在预测的前一天中,每隔2个小时对电力负荷进行 一次测量,这样一来,一天共测得12组负荷数据。 由于负荷值曲线相邻的点之间不会发生突变，因 此后一时刻的值和必然和前一时刻有关，除非出 现重大事故等特殊情况.所以这里将前一天的实时 负荷数据作为网络的样本数据. 用7月10-13日的前半天负荷数据来预测14日的前 半天负荷数据,得到的负荷数据如图所示
其中 M 1 为供电方分时电价前的销售总收入 Q1 为分时电价前平时段的总电量 Q2 为分时电价前的谷时段的总电量 Q3 为分时电价前的峰时段的总电量 r 为分时电价前的平均购电费用
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设计峰谷分时电价的数学模型
因为假设分时电价前后总电量不变，所以即有：
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绪论
电力需求侧管理(DSM）
是现代电力系统在 电力市场条件下产 生的用电管理模式， 通过提高终端用电 效率和优化用电方 式，在完成同样用 电功率的同时减少 电力功率和电量消 耗．
能够有效缓解电力 供需矛盾,最大限 度地提高电力资源 利用率,减少资源 消耗,达到节约能 源、保护环境、优 化电力资源配置地 目的．
ij
(4) 从模糊相似矩阵R出发,求得其 α 截矩阵 Rα 得到截矩阵 Rα 的上三角部分A[n][2]; 得到截矩阵 Rα 的下三角部分B[n][2]; 令g=1,且将g存入b[1]中;
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模糊聚类分析的改进算法
按行搜索数组A[n][2],当搜索到非1时,停止搜索.并 将第二行所对应的数据存入b[1]中,并将这些数据 在B[n][2]中第一行搜索,将第二行新出现的数据存 入b[1]中 令g为非b[1]中的元素取起,重复以上步骤 如g=n,则得到b[n] 最后根据得到b[n]数可知分类结果. (5) 建议用F-统计量方法来判断最佳α 值
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构建电力负荷预测组合模型
组合预测模型: (1)将预测数据根据LM算法以不同的隐含层数目在 BP网络中进行模拟预测，得到多组预测数据. 传统BP网络算法采用梯度下降法调整权值:
∆Wkj = −η ∂E p ∂Wkj
用LM算法改进后的BP网络算法采用高斯-牛顿法调 整权值:
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构建电力负荷预测组合模型
所解决问题 (1) 针对BP网络存在训练速度慢时间长的缺点,采 用LM算法来解决BP网络的缺陷和不足. (2) BP网络有一个或多个隐含层,隐层数的选择在 神经网络的应用中也是一个复杂的问题.通过采用 神经网络与遗传算法相结合的方法来解决.通过反 复的截取不同的隐含层节点数来得到所对应的预 测结果,再将这些所得到的结果,利用多项式拟合后 用遗传算法进行寻优处理,来求取最优的电力负荷 预测数据.从而,寻取最优的隐含层问题通过两种智 能算法的有效结合得以解决.
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构建电力负荷预测组合模型
问题的提出: 单一的神经网络方法很难解决实际问题.这是因为 客观实际中的复杂系统,无论采用时间序列方法,神 经网络方法中的任何一种模型都难以达到理想的 预测效果.不同的预测方法提供的信息并不完全相 同,其预测的精度也并不相同,如果仅仅选取预测误 差最小的结果作为最终的预测结果,简单地将预测 误差较大的结果舍弃掉,势必会造成信息的损失和 浪费.科学的做法是:对复杂系统进行预测时,从不 同角度建立各种不同的预测模型,而后基于这些各 具特点的预测模型建立一个不同于这些模型的协 调模型,这就是组合模型的思想.
E= ( P2 − P ) / P 1 1
E的数值，不随选用的计量单位而变化，可能 为正数、负数、等于0或等于1。依赖于有关 两个变量是同方向变化，还是反方向变化。
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