董军，陈正鹏，窦熙皓，王媛媛，聂仕麟

基于EEMD-FCM的需求响应用户负荷曲线分类研究

董军，陈正鹏，窦熙皓，王媛媛，聂仕麟

（华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206）

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

0 引言

随着我国电力市场改革的不断深入，售电市场将进一步放开，需求侧响应的潜能将会被极大激发。将电力市场供需两侧资源同时进行优化配置是适应未来发展的必然要求[1-2]。电力市场需求侧响应主要思想是通过发掘用户资源，利用价格信号或激励信息引导用户调整用电行为，从而达到削峰填谷的目的，实现社会效益最大化[3]。与供应侧相比，用户侧需求响应具有速度快、成本低、效率高、环保性强等优点。……