一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法。


背景技术：

2.电力行业是我国碳排放的大户。截至2021年，电力行业碳排放占到了全行业总碳排放的40％。目前，有大量的技术以及政策聚焦于电力系统碳减排。例如，使用新能源发电机替代传统的燃煤发电机，对发电企业征收碳税以期降低它们的能耗。但是，这些技术与政策主要聚焦在发电侧的碳计量和碳减排工作。具体而言，当某一时刻发电机类型(例如，燃煤发电机、天然气发电机、核能发电机以及风力发电机)和相应的出力给定后，发电机的平均碳排放因子则可以被计算，从而供能区域内的整体碳排放也可进一步获取。在实操中，往往根据经验值给定区域的平均碳排放因子。由于这类方法简明直白，计算复杂度低，从而被一些机构广泛采用，但是，该类方法忽略了一个重要的因素：需求侧在电力系统碳排放中的影响。由于电力系统需要保持实时供需平衡关系，其发电计划本质取决于用户的用电需求，从而用户被认为是电力系统碳排放的本质“驱动者”。用户侧用电需求的波动影响发电计划及发电机调度从而最终决定系统的碳排放。由于现有的方法没有深入考虑需求侧的动态变化在电力系统碳排放中的重要意义，从而无法根据用户的用电行为特征动态反映电力系统中的碳排放是如何产生、传递并最终分配给能源消费者。
3.尽管发挥需求侧的降碳潜力对电力系统减碳具有重要意义，但是需求侧碳减排设计仍存在巨大挑战。主要存在以下方面的考虑，1)由于需求侧存在海量的用户，且各用户的用电负荷曲线差异巨大，如何精准体现各用户用电行为对系统碳排放的影响，以及精确计量各用户的碳排放并非易事。2)当根据负荷特征对用户进行分类，且设定不同类别用户参与碳响应(基于降碳的需求响应)的可能性不同时，为降低自身参与碳响应的可能性，用户存在故意“操纵”负荷曲线的动机。因此，如何设计用户划分的方法来防止用户的操纵行为，是目前需要解决的问题。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息只用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，解决了需求侧碳响应背景下用户存在的操纵问题。
6.本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，所述用户划分方法包括：
7.s1、设置参数mei：通过用户的负荷曲线乘以边际发电机的碳排放强度得到边际碳排放强度，即mei；
8.s2、确定用户操纵的目标函数，计算出每个用户的mei值，然后连同用户自身的编
号共同形成组合(i,mei
i,t
)，i表示编号i的用户，i＝1,
…
,n；
9.s3、对组合(i,mei
i,t
)按mei
i,t
升序排列，并分别将用户i和类别k赋初值为1；
10.s4、以mei
i,t
为起始值，以2ρ长度为间隔往mei增大的方向覆盖其相邻的组合对，在间隔内，取mei最大的用户编号赋值给用户j，ρ表示设置用户的mei与它对应的聚类中心之间距离的阈值；
11.s5、将间隔内的用户i至用户j均划分至类别k中，并将k+1赋值给k，并将j+1赋值给j；
12.s6、重复s4和s5步骤，直到i》n，n表示用户数，即所有用户都被覆盖，将k赋值给λ得到聚类结果c1,
…
,c
λ
。
13.所述s1步骤具体包括：
14.设置电力系统中的电力用户为n个，系统在不同时刻的碳排放由对应的发电机产生，且不同时刻的总碳排放为则得到时段[0,t]的总碳排放量为其中，e
t
表示t时刻电力系统总碳排放，p
t
、q
t
以及w
t
是与具体系统有关的参数，是电力用户i在t时刻的用电量，l
t
为系统总用电量，l＝(l0,
…
,l
t
)；
[0015]
设置用户在时段[0,t]的负荷曲线为其中，是用户i用电量的向量形式，||
·
||1是l1范数，δt是时间间隔，则得到mei的公式为mei的公式为其中，表示用户保持用电负荷曲线形状不变的前提下负荷曲线的整体偏移量，表示边际发电机的碳排放强度；
[0016]
得到单个用户在时段[0,t]内的总碳排放量为ce
i,t
＝mei
i,t
·
||li||1，其中，ce
i,t
是单个用户总碳排放。
[0017]
所述确定用户操纵的目标函数包括：
[0018]
设置类别n的聚类中心为pn，且对应的负荷曲线为用户i所属的类别为u(i)，用标量μ
i,n
衡量用户i通过操纵行为离开类别u(i)到另外的类别n≠u(i)的努力值，在经过操纵后，用户的mei变化为且且
[0019]
用cri表示满足的最小标量
μ
i,n
，通过求解优化问题得到p
u(i)
表示聚类中心μ
i,n
对应的mei；
[0020]
当cri《θ，则用户i能成功操纵，θ表示阈值，为了保证cri≥θ，则用户操作的目标函数为θi表示用户i能够成功操纵到的类别。
[0021]
本发明具有以下优点：一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，设置边际碳排放强度(mei)指标，该指标可表示用户用电行为对系统碳排放的影响，此外，基于该指标并通过同时考虑用户的负荷曲线信息和系统的运行状态给出精确计量用户碳排放；针对需求侧的海量用户，制定了用户划分方案，选择重点用户参与碳响应计划，拟议的方案根据用户的排放模式将用户分为不同的类别，并能防止可能破坏碳响应计划有效性的操纵行为。
具体实施方式
[0022]
为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的保护范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。下面对本发明做进一步的描述。
[0023]
本发明具体涉及一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，具体包括以下内容：
[0024]
1、设计碳排放指标：边际碳排放强度(mei)；
[0025]
设置电力系统中有n个电力用户，系统在不同时刻的碳排放均由对应的发电机产生，且不同时刻的总碳排放满足如下关系式：
[0026][0027][0028]
其中，e
t
代表t时刻电力系统总碳排放，p
t
、q
t
以及w
t
是与具体系统有关的参数，是电力用户i在t时刻的用电量，l
t
为系统总用电量。则时段[0,t]的总碳排放量可写为：
[0029][0030]
其中，l＝(l0,
…
,l
t
)。
[0031]
另外，设置用户在时段[0,t]的负荷曲线如下：
[0032][0033]
其中，是用户i用电量的向量形式，||
·
||1是l1范数，δt是时间间隔。
[0034]
则mei的定义为：
[0035][0036]
其中，表示用户保持用电负荷曲线形状不变的前提下负荷曲线的整体偏移量(load-profile keeping change)，表示边际发电机的碳排放强度。
[0037]
mei通过考虑用电负荷分布的异质性来反映用户用电行为对系统碳排的影响。具体而言，mei是通过将用户的负荷曲线乘以边际发电机的碳排放强度得到的。较高mei值表示用户在高排放发电机(例如，化石燃料发电机)运行的时间段内消耗更多的电量，对系统碳排放的影响较大。另一方面，较低的mei值意味着用户在低排放发电机(例如，风力发电机或太阳能发电机)运行的时间段内消耗更多电量，对系统碳排放的影响较小。
[0038]
进一步的，根据mei定义，单个用户在时段[0,t]内的总碳排放量为：
[0039]
ce
i,t
＝mei
i,t
·
||li||1[0040]
其中，ce
i,t
是单个用户总碳排放。
[0041]
2、防操纵用户划分：
[0042]
(1)需求侧碳响应：
[0043]
需求侧碳响应指用户通过充分利用和发掘需求侧资源或改变用电行为模式，从而降低电力系统的整体碳排放。设置在参与碳响应时用户行为：
[0044][0045]
其中，用户目标为使得自身的碳排放量最小。τ是用户的负荷调整比例，是原始的原始用电量。设置在用户的总用电量在时段[0,t]内是固定的，且负荷调整的调整量与原
来的用电量成比例关系。
[0046]
(2)用户操纵行为：
[0047]
由于需求侧用户数量庞大，将所有用户划分为不同的类别，每类用户有不同的可能性被选中参与碳响应计划。因此需要防止用户操纵他们的负荷曲线以进入其本不属于的组别，从而加强碳响应的减排效果。
[0048]
在对用户划分时根据用户的mei指标做一维聚类，这是由于相较于mei低的用户，mei高的用户更容易被认定为是系统碳排放的重点用户，因为他们对系统碳排放有更大的影响。然而，在这种情形下，有一些用户会策略性地操纵自己的负荷曲线来降低其mei值从而减小他们参与碳响应的可能性。这是由于参与碳响应需要用户调整用电行为，通常涉及用户行为习惯的改变，许多用户可能不愿意接受这样的改变。显然，当那些重点用户通过操纵行为减少他们参与碳响应的可能性，那么减排计划的整体有效性将会受到损害。为进一步分析这类行为，设置聚类结果、聚类中心以及每组的减排策略(即用户参与碳响应的可能性)是公共信息从而可供所有用户获取。
[0049]
(3)用户操作行为过程：
[0050]
首先设类别n的聚类中心为pn，且对应的负荷曲线为用户i所属的类别为u(i)。衡量出用户i通过操纵行为离开类别u(i)到另外的类别n≠u(i)所做的努力。这个努力值能通过标量μ
i,n
来衡量。这样一来，经过操纵后，用户的mei变化为：
[0051][0052]
同时如下条件也成立：
[0053][0054]
其中，pn表示聚类中心n对应的mei,p
u(i)
表示聚类中心μ
i,n
对应的mei。将最小的满足上式的μ
i,n
表示为cri，它能通过求解如下优化问题得到：
[0055][0056]
如果用户i能成功操纵，则条件cri《θ需要被满足，θ为预设阈值。由于mei大的用户有更大的可能性参与电力系统碳响应，这样一来为减少这种可能性，用户操纵的目标如下：
[0057][0058]
其中，θi是用户i能够成功操纵到的类别，该目标函数可改写为：
[0059][0060]
(4)用户防操纵划分：
[0061]
通过给上式b
i,n
设定上下限来限制用户的操纵行为，具体而言，如果用户的mei足
够接近p
u(i)
，那么该划分方法就能有效防止用户的操纵行为。
[0062]
如果一个聚类算法能够确保那么如果用户通过操纵行为使得自己被划归为第n个类别中，那么如下条件成立：
[0063][0064]
因此，对于任何类别n∈θi，则有：
[0065][0066]
所以，如果用户的mei和它对应的聚类中心之间的距离不超过ρ，那么这个聚类中心和其他用户可能操纵到的类别的聚类中心就能得到限制。
[0067]
(5)防操纵用户划分求解：
[0068]
首先，根据前述定义计算出每个用户的mei值，然后连同用户自身的编号共同形成组合(i,mei
i,t
)。对组合(i,mei
i,t
)按mei
i,t
升序排列。接下来，从最小的组合(i,mei
i,t
)开始通过使用长度为2ρ的间隔来覆盖相邻的(i,mei
i,t
)组合，进而形成不同的类别。重复这个过程，直到覆盖所有用户完成聚类过程。该算法的时间复杂度为o(nlogn)，且能够最大程度减少用户在电力系统碳响应下的操纵空间；具体包括以下内容：
[0069]
步骤1、计算出每个用户的mei值，然后连同用户自身的编号共同形成组合(i,mei
i,t
)，i表示编号i的用户，i＝1,
…
,n；
[0070]
步骤2、对组合(i,mei
i,t
)按mei
i,t
升序排列，并分别将用户i和类别k赋初值为1；
[0071]
步骤3、以mei
i,t
为起始值，以2ρ长度为间隔往mei增大的方向覆盖其相邻的组合对，在间隔内，取mei最大的用户编号赋值给用户j；
[0072]
步骤4、将间隔内的用户i至用户j均划分至类别k中，并将k+1赋值给k，并将j+1赋值给j；
[0073]
步骤5、重复步骤3和步骤4的步骤，直到i》n，n表示用户数，即所有用户都被覆盖，将k赋值给λ得到聚类结果c1,
…
,c
λ
。
[0074]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，其特征在于：所述用户划分方法包括：s1、设置参数mei：通过用户的负荷曲线乘以边际发电机的碳排放强度得到边际碳排放强度，即mei；s2、确定用户操纵的目标函数，计算出每个用户的mei值，然后连同用户自身的编号共同形成组合(i,mei
i,t
)，i表示编号i的用户，i＝1,
…
,n；s3、对组合(i,mei
i,t
)按mei
i,t
升序排列，并分别将用户i和类别k赋初值为1；s4、以mei
i,t
为起始值，以2ρ长度为间隔往mei增大的方向覆盖其相邻的组合对，在间隔内，取mei最大的用户编号赋值给用户j，ρ表示设置用户的mei与它对应的聚类中心之间距离的阈值；s5、将间隔内的用户i至用户j均划分至类别k中，并将k+1赋值给k，并将j+1赋值给j；s6、重复s4和s5步骤，直到i>n，n表示用户数，即所有用户都被覆盖，将k赋值给λ得到聚类结果c1,
…
,c
λ
。2.根据权利要求1所述的一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，其特征在于：所述s1步骤具体包括：设置电力系统中的电力用户为n个，系统在不同时刻的碳排放由对应的发电机产生，且不同时刻的总碳排放为则得到时段[0,t]的总碳排放量为其中，e
t
表示t时刻电力系统总碳排放，p
t
、q
t
以及w
t
是与具体系统有关的参数，是电力用户i在t时刻的用电量，l
t
为系统总用电量，l＝(l0,
…
,l
t
)；设置用户在时段[0,t]的负荷曲线为其中，是用户i用电量的向量形式，||
·
||1是l1范数，δt是时间间隔，则得到mei的公式为mei的公式为其中，表示用户保持用电负荷曲线形状不变的前提下负荷曲线的整体偏移量，表示边际发电机的碳排放强度；得到单个用户在时段[0,t]内的总碳排放量为ce
i,t
＝mei
i,t
·
||l
i
||1，其中，ce
i,t
是单个用户总碳排放。3.根据权利要求2所述的一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，其特征在于：所述确定用户操纵的目标函数包括：设置类别n的聚类中心为p
n
，且对应的负荷曲线为用户i所属的类别为u(i)，用标
量μ
i,n
衡量用户i通过操纵行为离开类别u(i)到另外的类别n≠u(i)的努力值，在经过操纵后，用户的mei变化为且且用cr
i
表示满足的最小标量μ
i,n
，通过求解优化问题得到p
u(i)
表示聚类中心μ
i,n
对应的mei；当cr
i
<θ，则用户i能成功操纵，θ表示阈值，为了保证cr
i
≥θ，则用户操作的目标函数为θ
i
表示用户i能够成功操纵到的类别。

技术总结
本发明涉及一种基于需求侧碳响应的防操纵用户划分方法，包括：S1、设置参数MEI；S2、计算每个用户的MEI值，形成组合(i,MEI


技术研发人员：吴辰晔 牟高扬
受保护的技术使用者：香港中文大学（深圳）
技术研发日：2023.05.16
技术公布日：2023/8/6