技术摘要：
本发明实施例公开了一种基于用户侧负荷曲线预判潜在优质储能用户的方法，包括：S100、采集储能用户的用电负荷数据；S200、收集本区域中储能用户所在行业的典型负荷数据，并对典型负荷数据进行处理后对应绘制出最佳储能用户的负荷曲线图形；S300、对储能用户的用电负荷  全部
背景技术：
近些年随着电力行业的发展和深化电力体制改革，储能技术的大力应用推广，储 能用户逐渐成为各类能源投资服务商展开争夺的主要业务之一。国内对潜在储能用户探索 主要集中在实行峰谷电价的区域内的信息的获取，而峰谷电价则是储能收益获取利润空间 的方式。 当前对于储能用户的分析普遍是通过对用户的负荷曲线来分析用户用电消费行 为，而能源投资服务商如何准确挖掘出潜在的储能用户却缺少有效的技术分析手段，虽然 国内有众多技术应用于用户的负荷分析，例如：聚类分析方法、负荷密度法、回归分析法、概 率统计方法、趋势分析法等，但较为缺少尤其针对储能用户的分析判断方法。
技术实现要素：
为此，本发明实施例提供一种基于用户侧负荷曲线预判潜在优质储能用户的方 法，通过获取用户负荷数据基本信息，采用基于聚类分析的方式，来为能源投资服务商提供 是否为优质储能用户的判断方法，为使其更好地准确获取该区域范围潜在的储能目标用 户，并合理匹配相应的储能设备建设规模，提供一项技术分析参考依据，从而达到投资效益 最大化。 为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案： 在本发明实施例的一个方面，提供了一种基于用户侧负荷曲线预判潜在优质储能 用户的方法，包括： S100、采集储能用户的用电负荷数据； S200、收集本区域中储能用户所在行业的典型负荷数据，并对典型负荷数据进行 处理后对应绘制出最佳储能用户的负荷曲线图形； S300、对储能用户的用电负荷进行聚类结果分析，判断分时电价的区域内潜在优 质的储能用户。 作为本发明的一种优选方案，用电负荷数据通过自动抄表系统进行采集。 作为本发明的一种优选方案，步骤S100中，采集时间段为24h，且每隔15min进行一 次采集，在一个采集时间段中采集的用电负荷数据为96个。 作为本发明的一种优选方案，所述步骤S200中，所述典型负荷数据包括三类：早上 9:00-12:00；，晚上19:00-22:00；；谷时电价时间段：次日凌晨0:00-06:00。 作为本发明的一种优选方案，步骤S200中的处理过程具体包括： S201、根据公式当C＝a时，ɑ＝b， 分为n1组～n  m组，确定聚类数据分 组；其中，C为用户的变压器报装容量，ɑ为模糊匹配参数，其范围为0-100％，m为一个采集时 3 CN 111598446 A 说　明　书 2/4 页 间段下的采集点的数量； S202、依据公式 建立储能用户模糊类似矩阵，筛选峰谷时段的数 据某个n1～m组s1～m； S203、算法迭代，绘制出最佳储能用户的负荷曲线图形。 作为本发明的一种优选方案，步骤S300中聚类结果分析具体包括：根据 计算储能用户的用电复合数据中的模糊匹配度；其中，i为一 个采集时间段下的时刻点，Sn,i和Sn-1,i-1分别表示在i时内，n时刻负荷值前一个与后一个计 量点负荷n-1负荷对应时刻的负荷值。 作为本发明的一种优选方案，步骤S300中的判断标准为：当步骤S300中得到的ɑ的 值越大，则该储能用户的日负荷情况与储能容量越相匹配，越满足潜在优质储能用户的要 求。 本发明的实施方式具有如下优点： 1)基于对典型负荷数据的分析，探索出符合储能用户的负荷曲线规律，为并据此 根据储能用户的用电负荷数据进行比对分析，为储能项目的投资建设提供重要的技术参考 依据； 2)结合聚类分析算法来分析储能用户侧负荷曲线特性，预测分析潜在的储能用 户，为能源投资服务商带来最大效益。 附图说明 为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方 式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据 提供的附图引伸获得其它的实施附图。 本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供 熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的 实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功 效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。 图1为本发明实施例提供的基于用户侧负荷曲线预判潜在优质储能用户的方法的 流程图； 图2为本发明实施例提供的获取的储能用户用电负荷数据图形； 图3为本发明实施例提供的“驼峰”形负荷曲线； 图4为本发明实施例提供的“直线”形负荷曲线； 图5为本发明实施例提供的“心电图”形负荷曲线。