Page 27 - 电力与能源2021年第八期

熊真真, 等: 商业楼宇负荷可调能力与负荷特征的相关性研究 3 3
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式中 x ———日均负荷均值。
1 样本选择
日平均负荷均方差:
目前,“ 双碳” 及新经济形势下, 我国面临着能 )
2
2 ∑ ( P-p
源环境和经济发展双重压力, 能源生产与消费革 δ = N ( 3 )
命升级迫切, 运用大数据分析技术对楼宇负荷状 2.3 相关性分析
态、 电能负载等数据进行分析挖掘与预测, 开展基 对用户负荷调控能力相关性进行研究, 其中
于楼宇用户特征的预测性调度, 在楼宇用能运行 相关性分析主要分三个步骤。
管理信息化建设领域提升智慧能源体系中“ 用” 能 2.3.1 计算样本协方差
环节的精细度, 从而基于数据积累进行分析, 进一 协方差用于衡量两个变量之间的总体误差,
步地尽可能发挥效用, 有较大的业务开展需求。 计算调节率和负荷波动率的协方差可以在一定程
本次调研分析的商业楼宇, 主要集中在城市 度上反应两组数据之间的关系。
中心区域, 采集到 50 幢数据样本, 其中经营性质 协方差公式:
为办公的 22 个, 占样本总量的 44% ; 经营性质为 )( )] ( 4 )
=
Cov ( X , Y ) E [( X - μ x Y - μ y
酒店的 14 个, 占样本总量的 28% ; 经营性质为综
式中 X ———调 节 率; Y ———波 动 率; ———调
μ x , y
合建筑的 10 个, 占样本总量的 20% ; 经营性质为
节率或波动率与之均值差。
商场的 4 个, 占样本总量的 8% 。
2.3.2 计算样本标准差
2 调研全样本数据分析 标准差用于衡量数据的离散程度, 分别计算
样本数据的调节率和符合率的标准差可以有效地
本次研究重点为基于用户负荷调控能力相关
推论数据的稳定程度。
性研究, 负荷调节率和负荷波动率是个关键的参
样本标准差公式:
考因数, 因此作为分析重点进行探讨研究。
n
2
2.1 负荷调节率 ∑ i ( x i-x )
S = ( 5 )
负荷调节率反映的是样本数据在虚拟电厂需 n-1
求响应时间中可调节能力的一种指标。样本数据 式中 x ———样本数据( 负荷率或调节率)。
中调节量反映该楼宇调节的绝对能力, 而调节率 2.3.3 计算样本相关性
则是楼宇相对能力。 相关性系数, 是反应两组变量( 负荷率和调节
根据本次参与研究的 50 个商业楼宇数据样 率) 之间关系密切程度的统计指标, 相关系数的取
本, 在 样 本 需 求 响 应 事 件 中 累 计 负 荷 调 控 超 过 值区间在[ 1 , -1 ]。 1 表示两个变量完全线性相
5.5 万 kWh , 平均调节率 22.43% 。负荷调节计 关, -1 表示两个变量完全负相关, 0 表示两个变
算公式: 量不相关。数据越趋近于 0 表示相关关系越弱。
N 计算样本相关性公式:
)/
( P ai-P ci P ci )
T = ∑ i =1 ( 1 )
N r x y = S x y ( 6 )
———当 前 基 线 S x S y
式中 P a ———单 次 调 节 负 荷; P c
———样 本 的 标
———协 方 差; S x 和 S y
负荷。 式中 S x y
准差。
2.2 负荷波动率
负荷波动率反映的是样本数据在虚拟电厂需 2.4 全样本相关性分析
通过计算单个楼的调节量和调节率可以得到
求响应期间能耗负荷的波动情况。样本数据中波
计算结果( 见表 1 )。表 1 中包括调节量、 波动率
动率越大说明楼宇在调节期间能耗峰谷落差比例
和调节率。
越大, 这种落差波动可能会影响到其调节能力。
通过表 1 中波动率和调节率的相关性分析研
根据本次参与研究的 50 个商业楼宇数据样
究发现, 负荷波动率和负荷调节率相关性系数为
本可计算其负荷波动率, 负荷波动率公式:
r x y =0.47 。 0.47 的相关性比较低, 因此有必要进
σ
V s = ( 2 )
x 一步通过类别细化对样本数据进行研究。