(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 202211140947.3 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 国网青海省电力公司经济技 术研究 院 地址 810000 青海省西宁市城西区五四西 路80号 申请人 国网青海省电力公司清洁能源发展 研究院　 国网青海省电力公司 　 北京清能互联科技有限公司 (72)发明人 李楠　李芳　马雪　李红霞　 胡文保　杨帆　李显桃　张永鑫　 秦绪武　许德操　杨迎　陈雨果　 陈婧　(74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 专利代理师 刘晓丹 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 新型电力系统峰谷时段划分方法及装置 (57)摘要 本发明涉及一种新型电力系统峰谷时段划 分方法及装置， 所述方法包括获取预设时间段内 的历史运行数据， 按照季节对历史运行数据进行 划分， 得到季节运行数据； 分别对新能源出力数 据和系统负荷数据进行聚类分类， 得到各季节下 的新能源典型 发电曲线和系统典型负荷曲线， 确 定各季节的系统净负荷典型曲线， 求取各时点的 峰隶属度和谷隶属度； 基于峰隶属度和谷隶属度 对电力系统峰谷时段进行划分。 本发 明采用数据 驱动的方法， 提取4个季度典型运行模式及运行 特征， 基于不同季节下的电源出力特征、 系统负 荷曲线特征， 采用模糊隶属度函数和聚类方法进 行峰谷时段划分， 能更好地适应新能源为主体的 新型电力系统削峰填谷需求， 促进新能源消纳。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115470822 A 2022.12.13 CN 115470822 A 1.一种新型电力系统峰谷时段划分方法， 其特 征在于， 包括： 获取预设时间段内的历史运行数据， 按照季节对所述历史运行数据进行划分， 得到季 节运行数据； 其中， 所述历史数据包括 新能源出力数据和系统负荷数据； 分别对所述新能源出力数据和系统负荷数据进行聚类分类， 得到各季节下的新 能源典 型发电曲线和系统典型负荷曲线； 根据所述新能源典型发电曲线和系统典型负荷曲线确定各季节的系统净负荷典型曲 线； 根据所述各 季节的系统净负荷典型曲线求取 各时点的峰隶属度和谷隶属度； 基于所述峰隶属度和谷隶属度对电力系统峰谷时段进行划分。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述分别对所述新 能源出力数据和系统负 荷数据进行聚类分类， 得到各 季节下的新能源典型发电曲线和系统典型负荷曲线， 包括： 将每日的系统负荷24 点曲线和风 光新能源出力24 点曲线作为样本曲线； 分别对系统负荷样本曲线数据和新能源出力样本曲线数据进行 标幺化处 理； 将处理后的曲线数据采用K均值法进行聚类， 得到系统负荷和新能源出力在日内逐时 段的变化特 征； 根据系统负荷和新能源出力在日内逐时段的变化特征分别得到不同季节下系统典型 负荷曲线和新能源典型发电曲线。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述将处理后的曲线数据采用K均值法进 行聚类， 得到系统负荷和新能源出力在日内逐时段的变化特 征， 包括： 计算各季节的样本曲线每 个时段的平均数值； 根据所述平均数值 生成各个季节的均值曲线； 计算各季节的样本曲线中到其对应的季节的均值曲线的最大距离和最小距离； 设置预设个数的初始聚类数目， 将所述最大距离和最小距离的差值平均分成预设个数 的份数， 形成预设个数的距离区间， 并将所述样本曲线分成预设个数的类； 计算每一类样本曲线的均值曲线； 将每一类样本曲线的均值曲线作为初始聚类中心， 分别生成每个季节的预设个数的初 始聚类中心； 将每一样本点到其对应的初始聚类中心的距离平方和作为 聚类准则函数， 以所述聚类 准则函数最小化 为目标搜索最优的聚类中心并输出聚类结果； 计算每个季节样本数据集的簇内方差； 评价聚类密集 性、 聚集邻近性及聚类综合质量； 将聚类综合质量指标最大的聚类结果所对应的聚类数目作为 最优聚类数目； 计算各季节基于所述最优聚类数目的聚类中心， 将该聚类中心作为该季节下该类数据 的典型曲线模式。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述新能源典型发电曲线和系统 典型负荷曲线确定各 季节的系统净负荷典型曲线， 包括： 将各季节的系统负荷典型曲线减去对应季节的新 能源典型发电曲线， 得到各季节系统 净负荷典型曲线。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述各季节的系统净负荷典型曲权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115470822 A 2线求取各时点的峰隶属度和谷隶属度， 包括： 利用偏大型半梯度隶属度函数和偏小型半梯度隶属度函数采用如下方式计算净负荷 曲线上其 余各时点的峰隶属度和谷隶属度， 其中， upti为峰隶属度， ulti为谷隶属度， qti为时点ti的负荷值， b为各时点负荷中的最大 值， a为各时点负荷中的最小值。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 采用模糊聚类方法基于所述峰隶属度和谷隶属度对电力系统峰谷时段进行划分。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述采用模糊聚类方法基于所述峰隶属度 和谷隶属度对电力系统峰谷时段进行划分， 包括： 根据各时点的峰隶属度和谷隶属度作为待聚类的数据样本， 得到待聚类的数据样本 集； 对所述数据样本集进行 标准化处理； 根据标准 化处理后的数据样本集建立模糊相似矩阵； 采用模糊传递闭包法对所述模糊相似矩阵进行求 解， 得到传递闭包； 获取所述传递闭包的截矩阵； 当所述截矩阵对各时点分类数位预设阈值时， 得到高峰、 平段、 低谷时点的聚类集 合。 8.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述系统净负荷典型曲线上负荷最大点的峰隶属度为1， 谷隶属度为0； 系统净负荷典 型曲线上负荷最小点的峰隶属度为0， 谷隶属度为1。 9.一种新型电力系统峰谷时段划分装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取预设时间段内的历史运行数据， 按照季节对所述历史运行数据进 行划分， 得到季节运行 数据； 其中， 所述历史数据包括 新能源出力数据和系统负荷数据； 聚类模块， 用于分别对所述新能源出力数据和系统负荷数据进行聚类分类， 得到各季 节下的新能源典型发电曲线和系统典型负荷曲线； 确定模块， 用于根据 所述新能源典型发电曲线和系统典型负荷曲线确定各季节的系统 净负荷典型曲线； 求取模块， 用于根据 所述各季节的系统净负荷典型曲线求取各时点的峰隶属度和谷隶 属度； 划分模块， 用于基于所述峰隶属度和谷隶属度对电力系统峰谷时段进行划分。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115470822 A 3