【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统优化调度，尤其涉及考虑用户体验度的园区分布式资源调度方法及系统。
技术介绍
1、近年来，能源短缺与环境污染问题日渐突出，各个地区都在积极探索能源改革和绿色发展之路。为了有效提高能源利用效率，保障电网安全和经济运行，促进新能源就地消纳，目前已广泛开展针对区域内分布式资源优化管理的研究，并提出多种优化调度策略。需求侧可调节资源作为一种分布式资源，在新能源高比例接入的新型电力系统中具有重要的调节作用，然而现有的相关技术未能兼顾需求侧调节潜力及用户体验度，导致需求侧资源优化调度策略不够合理，从而使得新能源就地消纳程度低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对上述现有的相关技术的不足，提出考虑用户体验度的园区分布式资源调度方法及系统，能够兼顾需求侧调节潜力及用户体验度，从而提高新能源的就地消纳程度。
2、第一方面，本专利技术提供了一种考虑用户体验度的园区分布式资源调度方法，包括：
3、以最大化园区内分布式光伏消纳电量和最小化系统运行成本，构建多目标函数；
4、根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，并以所述需求响应负荷约束的形式表征对用户舒适度的考量；
5、以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型；
6、对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，并根据所述调度结果对所述园区进行资源调度。
7、本专利技术采用
8、进一步，所述根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，包括：
9、采集不同时段下的用户历史用电数据和用电习惯情况，并根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，根据所述最大用电需求和所述最小用电需求，构建需求响应负荷约束。
10、进一步，所述根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，包括：
11、构建所述用户历史用电数据随时间变化的用电曲线图，并根据所述用电习惯情况，将所述用电曲线图划分为多个不同时间尺度的用电区域，根据所述用电区域的历史用电量，获取历史用电需求范围，使用对应时间尺度下的结构元在对应历史用电需求范围上滑动，为对应历史用电需求进行限度扩张或限度缩小，得到最大用电需求和最小用电需求。
12、相比于引入外部参数对不同负荷情况的用户舒适度进行具体分值打分的现有相关技术，本专利技术采用基于用户历史用电数据和用电习惯，绘制用电曲线图，并对用电曲线图划分出不同时间尺度的用电区域，并采用对应时间尺度的结构元对用电区域内的用电需求范围进行限度扩张或限度缩小，获取到实时的最大用电需求和最低用电需求的计算量更小，获取园区内分布式资源调度结果的效率更高。
13、进一步，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
14、将所述最大化园区内分布式光伏消纳电量转化为最小化负的园区内分布式光伏消纳电量，并在所述响应负荷约束下，根据多目标粒子群算法，同时求解所述最小化负的园区内分布式光伏消纳电量和所述最小化系统运行成本，得到满足所述用户舒适度的调度结果。
15、进一步，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
16、将所述最大化园区内分布式光伏消纳电量转化为最小化负的园区内分布式光伏消纳电量，并在所述响应负荷约束下，根据多目标粒子群算法，同时求解所述最小化负的园区内分布式光伏消纳电量和所述最小化系统运行成本，得到满足所述用户舒适度的调度结果。
17、第二方面，本专利技术提供了一种考虑用户体验度的园区分布式资源调度系统，包括：多目标函数构建模块、用户舒适度构建模块、资源优化调度模型构建模块和资源调度模块；其中，
18、所述多目标函数构建模块，用于以最大化园区内分布式光伏消纳电量和最小化系统运行成本，构建多目标函数；
19、所述用户舒适度构建模块，用于根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，并以所述需求响应负荷约束的形式表征对用户舒适度的考量；
20、所述资源优化调度模型构建模块，用于以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型；
21、所述资源调度模块，用于对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，并根据所述调度结果对所述园区进行资源调度。
22、本专利技术提供的考虑用户体验度的园区分布式资源调度系统，通过所述多目标函数构建模块和所述用户舒适度构建模块，以需求响应负荷约束的形式来表征对用户舒适度的考量，并通过所述资源优化调度模型构建模块和资源调度模块建立在需求响应负荷约束的限制下，对以最大化园区内分布式光伏消纳电量和最小化系统运行成本的多目标函数进行求解，以获取满足户舒适度的调度结果，从而兼顾需求侧调节潜力及用户体验度，从而提高需求侧资源优化调度策略的合理性，提高用户在园区内就地消纳新能源的程度。
23、进一步，所述根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，包括：
24、采集不同时段下的用户历史用电数据和用电习惯情况，并根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，根据所述最大用电需求和所述最小用电需求，构建需求响应负荷约束。
25、进一步，所述根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，包括：
26、构建所述用户历史用电数据随时间变化的用电曲线图，并根据所述用电习惯情况，将所述用电曲线图划分为多个不同时间尺度的用电区域，根据所述用电区域的历史用电量，获取历史用电需求范围，使用对应时间尺度下的结构元在对应历史用电需求范围上滑动，为对应历史用电需求进行限度扩张或限度缩小，得到最大用电需求和最小用电需求。
27、进一步，所述以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型，包括：
28、构建功率平衡约束、支路电流约束、节点电压约束、分布式光伏输出功率约束和储能电池荷电状态约束，并结合所述需求响应负荷约束对所述多目标函数进行约束，构建园区分布式资源优化调度模型。
29、进一步，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
30、将所述最大化园区内分布式光伏消纳电量转化为最小化负的园区本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑用户体验度的园区分布式资源调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，包括：
3.如权利要求2所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，包括：
4.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型，包括：
5.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
6.一种考虑用户体验度的园区分布式资源调度系统，其特征在于，包括：多目标函数构建模块、用户舒适度构建模块、资源优化调度模型构建模块和资源调度模块；其中，
7.如权利要求6所述的园区分布式资源调度系统，其特征在于，所述根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，包括：p>
8.如权利要求7所述的园区分布式资源调度系统，其特征在于，所述根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，包括：
9.如权利要求6所述的园区分布式资源调度系统，其特征在于，所述以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型，包括：
10.如权利要求6所述的园区分布式资源调度系统，其特征在于，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑用户体验度的园区分布式资源调度方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述根据不同时段下的用电需求，构建需求响应负荷约束，包括：
3.如权利要求2所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述根据所述用户历史用电数据和所述用电习惯情况，获取对应时段下最大用电需求和最小用电需求，包括：
4.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述以所述需求响应负荷约束为所述多目标函数的至少一个约束条件，建立园区分布式资源优化调度模型，包括：
5.如权利要求1所述的园区分布式资源调度方法，其特征在于，所述对所述园区分布式资源优化调度模型进行求解，得到满足所述用户舒适度的调度结果，包括：
6.一种考虑用户体验度的园区分布式资源...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈姝伊，李国，常凯旋，李佩奇，胡翔，王钰珏，张彦涛，
申请(专利权)人：国网商用大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：
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