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摘要：以有序用电为研究对象，设置有序用电决策目标和约束条件，构建客户用电特性分析和有序用电措施效果定量评价框架，提出基于用电特性多目标的有序用电决策方法，进而生成有序用电决策方案，并通过实际系统应用验证了方法的有效性。实际应用表明，所提方法简便、实用，可提高有序用电管理水平。
关键词：有序用电；定量评价；决策方法；决策系统
0引言
有序用电是指在电力供应不足、突发事件等情况下，通过行政措施、经济手段、技术方法，依法控制部分用电需求，维护供用电秩序平稳的管理工作。《有序用电管理办法》及相关法规的出台，为应对近几年电力供需矛盾提供了切实可行的手段，为参与各方更好地实施有序用电提供了法律支持[1-3]。
在负荷高峰期，供电公司基本上是按照用电缺口制定几个等级，通过行政命令来错峰避峰，制定错峰计划，安排各用户错峰让电。但是在进行这部分工作时，例如哪些用户应进行错峰让电，让多少，各地区的电力部门除了考虑安全等级等一些客观因素外，在很大程度上是很随意的[4]。面对这一问题，现有的文献大都集中在研究错避峰措施与电力部门利润损失、高峰限电负荷及尖峰电价调整关系的研究上，提出了很多理论方法和软件工具[5-9]。但缺少一种有效指导实际有序用电工作的行之有效且简便易行的方法和流程。
为此，本文将提出基于用电体系的多目标有序用电辅助决策。从供电公司角度出发，在满足电力缺口的前提下，根据政府、电力公司、企业客户三方利益综合损失，提出一套完整的决策方法；进而对客户有序用电方案进行限电效果综合评价，生成有序用电方案。确保错避峰潜力大、价值低的用户在负荷高峰优先让电，使稀缺电力资源优先分配给最为需要的用户，从而发挥最大的社会经济效益。
1有序用电方案编制现状
由于有序用电涉及的用户数量极大，决策因素多而复杂，现有的人工决策模式难以做到面面俱到、综合平衡，其缺陷越来越明显，特点如下：
1）地方电网规模逐步增大，高能耗用电大户减少，有序用电主要涉及中小用户，量多面广，人工编制难以为继。
2）现有有序用电方案编制模式不能自动识别企业生产性质、能耗和负荷特性，缺乏限电效果分析评估手段，因此无法对有序用电方案进行优化，导致在方案制定和执行过程中讨价还价，影响方案的公正公平。
3）有序用电是一个多条件约束、多目标决策的问题，而现有模式为单一目标决策，难以实现供电公司、政府和企业客户综合利益最大化。
2基于用电特性多目标的有序用电决策
2.1特点及用途
针对现有技术不足，基于用电特性多目标的有序用电决策提供了一种更为规范完整的方法。该方法不仅能够精确计算出用户负荷特性数据，而且能评估制定错峰、避峰方案效果，优化有序用电方案，获得最好的综合社会经济效益。具体用途如下：
1）实现用户负荷特性的精确控制，准确描述每个客户错、避峰能力。
2）综合考虑企业、供电公司、政府多方因素，量化评估有序用电决策方案执行效果，包括限电能力、经济影响、电量影响、税收影响等。
3）结合当地社会经济、电网特性、产业特点，依据方案评估结果，可进一步有针对性的优化有序用电决策方案，以获得最好的综合效益。
2.2有序用电方案决策流程
对目前有序用电业务、方案编制和效果评价等环节进行梳理和理论升华，形成有序用电方案决策框架、流程，该流程分为用电特性自动识别、客户自动排序、限电效果评估和优化方案人工决策环节。各环节执行流程如下：
1）从负荷控制系统和用电营销系统中采集客户基础数据[10]，分步计算客户用电特性相关参数，进而得出客户的避峰、错峰、调休三大指数。
2）计算单个客户错峰、避峰有序用电对企业、供电公司、政府的影响，汇总得出有序用电方案的总体影响，最终换算成电量损失、企业产值和税收指标，帮助分析和评估方案效果。
3）最后根据各类有序用电方案评估结果，找出差距，人工优化调整有序用电方案。
2.3客户用电特性自动识别技术
2.3.1客户生产性质计算
对负荷历史曲线进行分析，计算日、月、季年最大负荷、最小负荷、平均负荷以及负荷率等关键指标，提出自动辨识方法[11-13]。具体实现以下功能：1）自动识别客户的生产性质；2）自动识别客户高峰负荷、保安负荷、可限负荷；3）自动识别客户的周休情况；4）自动识别客户的错峰、避峰时间；5）自动识别客户限电效果。
企业客户生产性质分为连续性和非连续性。连续性生产企业一般为三班制连续作业，用电负荷大，负荷曲线相对较平稳。非连续性生产企业一般为白班制非连续性作业，用电负荷小，负荷曲线波动较大。
通过对客户典型曲线进行分类，将客户划分为连续性和非连续性生产企业。首先将1天24h内的时间轴(00：00—24：00)划分为48个时间段，分别为T1，T2，…，T48。以目前有序用电时刻为起点，选取客户近3个月的用电数据为样本库(剔除节假日)。用户生产性质计算方法如下：
1）根据样本库数据对客户负荷数据进行叠加平均计算，拟合为一天客户典型负荷曲线。
2）以典型负荷曲线最大负荷的20%数值为一级，将负荷曲线划分为5级区间，最低一级为最大负荷的20%。
3）统计典型负荷曲线内负荷值小于最低一级区间负荷的点数。判断该负荷点数量占总点数(T1，T2，…，T48)的比例是否小于10%，如果小于10%，则客户生产连续，否则为生产非连续。
2.3.2高峰负荷、保安负荷、可限负荷计算
1）高峰负荷为客户典型负荷曲线在高峰时段的负荷值。
2）保安负荷理论上为一定值，是指保障用电场所人身与财产安全所需的电力负荷。统计计算客户典型负荷曲线期间最小的200个实际负荷值的平均值作为客户的保安负荷。
3）可限负荷表示在高峰时段时，用户仅保留保安负荷，关停设备“降低了”的负荷。
(1)
(2)
(3)
式中：分别为客户早峰、腰峰、晚峰时段的可限负荷；Psl为保安负荷；分别为早峰、腰峰、晚峰时段的高峰负荷；δp为同时率，一般取0.8。
可调负荷表示在电网高峰时段时，通过错时措施，客户负荷错时一个小时前后，用户设备“降低了”的负荷。
2.3.3客户周休率计算
周休率表示客户周六、周日休息的概率，即
(4)
式中：Qwd为周一至周五的负荷总量的算术平均值；Qwe为周六周日的负荷总量的算术平均值；Qsl为保安负荷一天的负荷总量。
由式(4)可以看出：周休率越高，说明客户发生周休概率越高。周休率高的用户更适合参与错峰中的调休措施。
2.3.4客户限电效果计算
客户限电效果主要由单位电量生产增加值、单位电量应税、电网影响3个因素构成。单位电量生产增加值为客户一年中的生产增加值与用电量的比值；单位电量应税为客户一年中的税收与用电量的比值；电网影响为客户负荷波动率与电价的比值。其中，通过计算典型日8:00—22:00时间内客户负荷的均值和标准差的比值，得到客户负荷波动率：
(5)
式中：f1为负荷波动率；Pi为第i个时刻点的典型负荷值；σ为负荷的标准差；μ为负荷的均值。
2.4客户有序用电排序方法
2.4.1避峰措施效果计算
以客户避峰、调休、错时指数值作为判断标准，安排客户实施有序用电排序方法。具体排序方法如下：
在避峰(调休、错时)措施方案下，对客户分别按照避峰(调休、错时)指数高低依次排序。指数越高，避峰(调休、错时)效果越好，优先对该类客户进行避峰(调休、错时)限电。
避峰指数表示用户实施避峰措施限电的综合效果大小。
避峰指数计算公式为
(6)
式中：Eq为单位电量生产增加值；Tq为单位电量利税；Pq为客户电价。
2.4.2错峰措施效果计算
错峰指数表示客户实施错峰措施限电的效果大小。错峰措施具体可以细分为调休和错时措施。
首先计算调休指数，可取客户可限负荷作为调休指数初值，结合周休率指标，运用K-means聚类分析法(取k=5)，计算调休指数[14]。计算方法如下：
对周休率大于0.3且小于0.7的客户调休指数初值降一档处理；对周休率大于且等于0.7的客户调休指数初值不变；对周休率小于且等于0.3的客户调休指数降两档处理。
错时指数计算方法简单，可直接将客户可调负荷作为错时指数。
2.5有序用电方案效果评估
有序用电方案效果整体评估包括方案涉及的客户造成电网、企业客户和政府损失的总量。
通过客户限电效果模型可得出单个客户在电网影响、企业客户损失、政府三方的损失。因此，系统只需简单累加运算，即可生成有序用电总体效果评估数据。
2.6有序用电方案优化决策
有序用电编制人员根据自身需求可以编制多套方案，在有序用电方案效果评估结果的基础上，找出差距，调整有序用电方案。具体可采用人工决策的方式，判断当前有序用电方案评估结果是否满足客户、电网、政府三方要求。人工修改后进行再评估，直至三方满意。
3系统实现
3.1系统架构
有序用电方案编制辅助决策系统是基于ASP.NET搭建Browser/Server体系结构的网站系统。系统设计采用分层Layered的架构，分为UI层、业务逻辑层、数据层。本系统B/S体系结构及分层Layered的架构如图1所示。
图1B/S结构及分层Layered的架构
UI层作用于系统Web客户端，采用html、JavaScript、CSS、ASP控件来设计系统人机界面。其中采用Ajax技术来实现动态刷新，带来便捷的人机交互和及时的内容更新。业务逻辑层作用于服务器端，通过服务器来实现后台功能，采用C#技术来实现。数据层位于服务器端，分为数据访问层和数据库。数据访问层通过ASP.NET提供的对SQLServer的访问接口，并通过传入Transact-SQL技术的存储过程来实现客户端对服务器端数据库的数据访问、分析处理等各方面数据库应用。
3.2数据库总体设计
基于SQLServer2008数据库平台，建立有序用电数据库。数据库设计总体分为数据表、数据库高级应用、数据接口3个模块。
数据表模块分为电力客户基础数据模块、有序用电特性指标模块、有序用电方案信息模块、系统用户角色信息模块。数据库高级应用主要是通过Transact-SQL设计存储过程，实现对服务器端数据库的数据访问、分析处理。数据接口模块通过采用SQLServer2008平台的服务代理技术、SSIS技术实现数据从营销系统、负荷控制系统至有序用电数据库的导入及转换，实现数据更新。
4实施案例
有序用电方案编制辅助决策系统的主要功能构架如图2所示。
以省高峰负荷时刻、典型时段等参数作为系统输入，通过系统算法对电力客户用电信息、行业信息、负荷数据进行分析。用户建立各有序用电方案分组，并通过设置目标及约束条件，自动筛选用户，生成各类型措施的有序用电方案。系统效益体现在以下几个方面：
图2系统功能构架
1）对庞杂分散的有序用电数据进行集中统一，高效整合海量客户信息，实现了精细化的统一管理，提高有序用电数据管理水平。
2）解决地区有序用电中小用户量多面广，人工编制难以为继问题，大大减轻了有序用电编制人员的工作强度，实现了有序用电业务处理的信息化、智能化，提高了有序用电工作的效率。
3）提高了有序用电方案编制水平，以丰富的图形数据和评估方式，直观地展示了有序用电方案的执行效果、社会经济影响，引导客户合理用电。
5结论
本文提出了基于用电特性的多目标有序用电决策方法，并通过系统得到应用。该方法不仅能够精确计算出用户分负荷特性数据，而且能评估不同有序用电方案限电效果，优化有序用电方案，获得最好的综合社会经济效益。
在实际工作中，采用实时电网、客户用电数据，运用有序用电辅助决策系统，可以快速、准确的完成有序用电方案编制，大大提高工作效率，对有序用电管理水平的提高具有一定的促进作用。
参考文献
[1]国家发展改革委.电力需求侧管理办法.国家发展改革委，2010.
[2]国家发展改革委.有序用电管理办法.国家发展改革委，2011.
[3]国家电网公司营销部.国家电网公司有序用电管理办法.国家电网公司营销部，2012.
作者简介
朱正雨(1980)，女，大学，副高，投资管理；郭志(1993)，男，学士，助理工程师，电网规划。