需求响应(DR)作为电力需求侧管理(DRM)的重要措施,对提升电网安全、优化电力资源配置具有重要意义,目前已得到深化应用.为明确各类用户负荷特性和评估其参与DR的潜力,需要对电力用户进行分类.首先,综合考虑用户属性、用电时间规律等因素,建立基于集合经验模态分解(EEMD)和模糊C均值聚类(FCM)的需求响应用户负荷曲线分类模型.利用EEMD将某电网82组负荷数据分别分解为本征模态分量和趋势分量;然后,采用FCM对平稳的本征模态分量进行聚类.结果表明:EEMD-FCM模型在迭代12次后目标函数值稳定收敛于69.87,与传统FCM聚类相比,收敛值更小,求解时间更快,此外,EEMD-FCM在用户分类上比传统FCM更加精确;最后,基于用户用电负荷曲线分类结果提出不同的需求响应策略,为电网实施精准需求响应提供理论支撑.
用户负荷分类 集合经验模态分解 模糊聚类 需求响应策略