居民用电行为识别与供电服务优化

居民用电行为识别与供电服务优化

张江霞

国网山西省电力公司文水县供电公司 山西省 吕梁市 文水县 032100

摘要：现如今，我国是智能化发展的新时期，人们的生活质量在不断提高，对于用电需求在不断加大，智能电网信息化管理方式与传统电网负荷被动管理模式相比有质的变化，为辅助供电公司充分了解居民用电行为特征，此次研究从居民台区层面，结合电网实测数据和入户抽样调查数据，对居民用电行为进行聚类分析。根据居民用电行为聚类分析结果提出相关建议：首先，加强需求侧管理，完善信息共享功能优化居民用电行为；其次，合理利用居民用电行为特征完善分时电价政策，实现“削峰填谷”，提升电网运行的经济性和稳定性。

关键词：负荷特性；聚类分析；用电行为；服务优化

引言

智能用电是坚强智能电网的重要组成部分，其指导思想是调动用户参与需求响应，实现用户与电力运营商的双向互动。对居民住宅、商业建筑、公共建筑等非生产性负荷用电特性的研究在智能用电管理中将起到基础性的作用。随着智能电网技术的发展，诞生了智能电表，将双向通信、动态电价、负荷监控等功能融入电网服务，可采集各类用户用电数据。海量实时的用户用电数据中隐藏着用户的用电行为习惯，对这些数据进行挖掘，研究用户类型，可以帮助电网了解用户的个性化、差异化服务需求，为未来电力需求响应政策的制定提供数据支撑。居民用电负荷主要由基本负荷和季节性负荷组成。近年来随着经济快速发展，城网的负荷水平和负荷构成发生了许多变化，尤其是空调类的负荷有了迅速的增长，降温负荷在居民用电负荷中所占的比重越来越大。

1居民用电行为研究的意义

当今能源互联网已经成为时代发展的趋势在这一背景下，家庭电力用户突破了原来的单纯电力接受者和使用者的角色，转变成为能源网络用户，用户参与能源网络的程度随之加深，其用电行为呈现出多样化，多维化，社会化和综合化的特点。居民家庭用电行为不仅涉及电力的消费而且涉及电源选择（绿色和非绿色）和与电源电网的响应，用电行为与发电行为和供电行为有机的构成一个整体，不可分割，因而原有的居民用电行为研究需要做更进一步的梳理和完善。通过不断深化前人的研究成果，丰富家庭用电行为理论，完善家庭用电行为的理论体系。同时，一些研究结论可以为政府实制定政策提供依据，进而作为政策参考起到引导家庭用电配合电网调峰，消纳新能源以及减少备用，降低电网和电源的资产配置服务，为地区的能源效率的提升提供理论贡献。

2居民用电行为识别与供电服务优化

2.1加强需求侧管理

基于Ｋｍｅａｎｓ的居民用电行为聚类分析结果，可以看出基础负荷季节、采暖季节、降温季节三个典型季节居民用电特征存在明显的差异性，工作日和节假日居民用电行为也存在不同。所以应以此作为依据加强需求侧管理。１）电网应及时将居民用电信息通过智能设备终端、手机ＡＰＰ等方式反馈给用户，通过数据共享让用户充分了解自身用电行为，并以节省电费为目的及时优化用电行为，减少电能消耗。２）根据居民用电行为特征与大型工厂进行协调，避开用电高峰期避免过载现象的发生，通过加强需求侧管理减小电厂压力。

2.2居民差异化用电行为特性分析

根据居民日基本负荷和降温负荷调控潜力的大小对选取的80个居民进行重新分类，将居民日基本负荷和降温负荷调控潜力较大的居民归属于第一类，共46个用户，其中老人家庭17个，上班族24个；将居民日基本负荷调控潜力较大、降温负荷调控潜力较小的居民归属于第二类，共9个用户，其中老人家庭5个，上班族3个；将居民日基本负荷调控潜力较小、降温负荷调控潜力较大的居民归属于第三类，共11个用户，其中商业居民9个；将居民日基本负荷和降温负荷调控潜力较小的居民归属于第四类，共14个用户，其中空置房13个。分类结果如表3所示。最后从用电类型、负荷特性、错峰潜力3维度，分析各个用户的用电行为特性。同一类用户的基本负荷调控潜力相似，并且夏季降温负荷调控潜力同样相似，从而可以实现对同一类用户的基本负荷和季节性负荷的精细化分析。在这四类居民中，除了第四类居民不适合参与负荷调控，其余三类共82.5%的居民都存在负荷调控的可能性。对于第一类和第二类的居民，其夏季基本负荷的调控潜力较大，可以通过宣传教育以及分时电价等措施，改善居民的用电行为，引导居民合理用电，如使用电热水器、电炒锅等高耗能家用电器时错开用电高峰，从而实现峰期负荷的转移，改善居民日基本负荷曲线。对于第一类和第三类居民，其夏季降温负荷的调控潜力较大，可以通过合理控制空调温度、用电高峰期关闭不必要的制冷设备等用电行为实现峰期负荷的转移，改善居民日降温负荷曲线。基于该分类方法的居民差异化用电行为特性分析，可实现对不同用户在基本负荷级和季节性负荷级分别制定不同的需求响应方案，实现在对基础负荷调控时不影响用户季节性负荷的正常运行，对季节性负荷调控时不影响基础负荷，最终辅助需求侧管理的实施。对于现有的电力用户的分类方法，一般直接使用用电总负荷及其特征向量进行分类，某些用户虽然属于同一类，但其基本负荷之间存在较大差异并且季节性负荷同样差异较大，调控的潜力是不同的，如某一用户无法实现本文所提方法对用户用电行为特性在基本负荷级和季节性负荷级的精细化分析。

2.3用电对假日流动行为的界定

节假日到来，外出的家庭用电低至空置户水平，回家团聚的家庭则用电显著回升。为了刻画节日期间用电情况，笔者使用节日期间的日均电量与空置户水平的比较作为家庭节日流动情况的判定依据。之所以不直接比较电量变化情况而仅以空置户用电水平作为比较基础，是因为难以区分正常用户用电变化和出行流入家庭的用电变化，仅能通过空置户的用电变化来反映出住户是外出还是回家。因此，若假日期间家庭外出，则假日前的用电水平高，假日期间的用电水平低至空置户水平。若假日期间回家团聚，则假日前的用电水平在空置户水平，而假日期间的用电水平显著升高。

2.4优化调度模式

根据居民用电行为聚类分析结果，电网可以基本掌握台区内居民在不同季节的用电趋势，包括日最大负荷、最大负荷发生时点等基本信息。以此作为背景，根据台区内居民用电情况不断调整电网的调度模式是电网公司的主要任务。１）聚类结果显示现有分时优惠电价政策效果并不明显，电网应根据居民用电行为特征信息对优惠政策进行细化，鼓励台区内用户积极的配合电网调度。例如，明确居民负荷用电高峰，利用储能设备实现“消峰填谷”。２）根据不同季节、工作日、节假日居民用电行为存在的差异性制定合理的调度模式以服务台区安全运行和经济运行。

结语

综上所述，物质决定意识。从这一朴素的哲理出发，将影响居民家庭用电行为的起决定作用的关键因素(能源互联网)引入到居民家庭用电行为的研究中。结合影响家庭用电行为机理的社会、心理以及经济因素为理解居民家庭用电行为提供新的综合的理论研究。将协同理论应用到居民家庭用电行为分析中，新的用电行为模型必然受到供电行为和发电行为的影响。并结合居民家庭用电响应的经济机制和社会、心理等因素。是对现有用电行为理论的有益补充。将自然科学的电力生产、传输和使用的规律结合到行为分析的现有理论中构建综合模型，并应用计算机仿真模拟，该方法能够更全面反映居民家庭用电的内在机理及引导政策效果。

参考文献

[1]陈健,刘明波,樊亚亮,等.广州电网负荷特性分析[J].电力系统及其自动化学报,2009,21(6):78-83.

[2]张素香,刘建明,赵丙镇,等.基于云计算的居民用电行为分析模型研究[J].电网技术,2013,37(6):1542-1546.