(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211099440.8 (22)申请日 2022.09.09 (71)申请人 东北大学 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3 号巷11号 申请人 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电 公司 (72)发明人 宁辽逸　李广地　梁凯　杨东升　 刘宇　周博文　贺欢　王迎春　 祝湘博　罗艳红　焦振　王雪　 金硕巍　 (74)专利代理 机构 沈阳东大知识产权代理有限 公司 21109 专利代理师 李珉(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) H02J 3/46(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求 响应调度方法 (57)摘要 本发明提供一种高载能工业负荷可调潜力 评估及需求响应调度方法， 涉及工业互联网技术 领域。 该方法首先构建高耗能氧化镁工业互联网 体系， 并对高耗能氧化镁工业互联网体系中的高 耗能负荷和商业负荷数据进行聚类； 针对不同聚 类， 分别计算其负荷调节率和负荷波动率， 进而 对高耗能氧化镁工业互联网体系中的工业负荷 的可调潜力进行评估； 再把用电时段划分为峰、 平、 谷时段； 依据各用电过渡时段的负荷转移率 建立分段需求响应负荷模型， 确定某用电时段内 转移或削减的负荷功率； 并建立高耗能氧化镁工 业互联网参与的需求响应的优化调度模型； 最后 求解该需求响应的优化调度模型， 得到最优的需 求响应调度方案 。 权利要求书5页 说明书11页 附图3页 CN 115438969 A 2022.12.06 CN 115438969 A 1.一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其特征在于： 包括高载能 工业负荷可调潜力评估和高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应调度两部分； 其中， 所 述高载能工业负荷可调潜力评估的方法为： 构建高耗能氧化镁工业互联网体系， 该体系包括可再生能源发电机组、 自备火电机组、 能源回收系统、 高耗能负荷、 商业负荷和分布式储能系统； 对高耗能氧化镁工业互联网体系中的高耗能负荷和商业负荷数据进行聚类； 针对不同聚类， 分别计算其负荷调节率和负荷波动率， 进而对高耗能氧化镁工业互联 网体系中工业负荷的可调潜力进行评估； 所述高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应调度的方法为： 把用电时段划分为峰、 平、 谷时段； 依据各用电过渡时段即峰 ‑平、 平‑谷、 峰‑谷时段的负荷转移率建立分段需求响应负荷 模型， 确定高耗能氧化镁工业互联网某用电时段内转移或削减的负荷功率； 建立高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应的优化调度模型； 采用粒子群算法求解高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应的优化调度模型， 得到 最优的需求响应调度方案 。 2.根据权利要求1所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 所述高载能工业负荷可调潜力评估 包括以下步骤： 步骤1： 构建高耗能氧化镁工业互联网体系， 该体系包括可再生能源发电机组、 自备火 电机组、 能源回收系统、 高耗能负荷、 商业负荷和分布式储能系统； 步骤2： 采用结合Canopy算法的K ‑means聚类算法对高耗能氧化镁工业互联网体系中的 高耗能负荷和商业负荷数据进行聚类； 步骤3： 针对上述聚类算法划分出的不同聚类， 分别计算其负荷调节率和负荷波动率， 进而对工业负荷的可调潜力进行评估； 负荷调节率是反映氧化镁工业互联网中的负荷参与需求响应时可调节能力的一种指 标， 负荷调节率越大， 负荷调节能力越强； 负荷波动率是反映氧化镁工业互联网中负荷参与 需求响应时的波动情况的一种指标， 负荷波动率越大， 在该 段时间的负荷峰谷落差越大。 3.根据权利要求2所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 所述高耗能氧化镁工业互联网体系 是基于地理位置 自然形成的资源集群， 并能 够实时将集群内各类资源进行聚合并上传到终端云平台， 统一参与电网调节； 同时也能把 终端云平台的调控信号分解后下发至集群内各资源； 所述高耗能氧化镁工业互联网体系的 运行模式为： 优先消纳可再生能源发电机组提供 的电能， 如果该部分电能足以满足工业负 荷用电需求， 则把富余电能储存在分布式储能系统中， 并在电价大于 设定值时向电网售出； 如果该部分电力不足以满足用电需求， 则优先释放储能系统中的电能， 或由自备火电机组 发电， 以及向电网购电。 4.根据权利要求2所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 所述 步骤2的具体方法为： 步骤2.1： 将所有负荷数据按照 固定时间间隔获取样本点， 每天获取X个样本点形成样 本数据集； 步骤2 .2： 对于每个样本点， 分别计算其他样本点到该点的距离并求得平均值权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115438969 A 2， 对这X个平均值再求均值， 作为 值； 步骤2.3： 从样本集中随机 选取出一样本点作为Can opy算法的初始聚类中心； 步骤2.4： 再从样本集中选取一个样本点， 并计算该样本点到已经产生的所有聚类 中心 的距离； 如果该样本点到某个聚类中心的距离小于 值， 则把该样本点从样本集中删除； 如 果该点到所有聚类中心的距离均大于 值， 则把该样本点作为 一个新的聚类中心； 步骤2.5： 重复步骤2.4， 直到样本集 为空， 得到K ‑means聚类的k 值和k个聚类中心； 步骤2.6： 计算样本集中每个样本点到各聚类中心的距离， 并分别把每个样本点划分到 距离最近的聚类中心所对应的类中； 步骤2.7： 针对每 个类计算其平均值并作为 新的聚类中心； 步骤2.8： 重复步骤2.6 至步骤2.7， 直至K ‑means聚类达 到最大迭代次数。 5.根据权利要求2所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 步骤3所述负荷调节率 如下公式所示：                             (1) 其中， N为某个聚类中的负荷数量； 为第i个负荷调节后的负荷功率； 为第i个负 荷调节前的基线负荷功率； 所述负荷波动率 如下公式所示：                              (2)                        (3) 其中， 为日均负荷 标准差； 为日均负荷均值； 为某个聚类中第 i个负荷的功率； 为某个聚类中第 i个负荷的平均功率。 6.根据权利要求1所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 所述高耗能氧化镁工业互联网参与的需求响应调度包括以下步骤： 步骤S1： 将用户对电价激励的响应划分为死 区、 线性区和饱和区， 并依据峰 ‑平、 平‑谷、 峰‑谷这些用电过渡时段的负荷转移 率， 构建分段需求响应负荷 模型， 进而确定高耗能氧化 镁工业互联网转移或削减的负荷功率； 步骤S2： 基于步骤S1确定的高耗能氧化镁工业互联网转移或削减的负荷功率， 再结合 可再生能源发电机组、 自备火电机组出力， 储能系统的充放电功 率及启停状态， 电网购电功 率， 建立高耗能氧化镁工业互联网参与需求响应的优化调度模型； 步骤S3： 采用粒子群算法对高耗能氧化镁工业互联网参与需求响应的优化调度模型进 行求解， 得到最优的需求响应调度方案 。 7.根据权利要求6所述的一种高载能工业负荷可调潜力评估及需求响应调度方法， 其 特征在于： 所述峰 ‑平用电过渡时段的负荷转移率如下公式所示：权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115438969 A 3