电力需求侧管理决策支持系统的设计研究

电力需求侧管理决策支持系统的设计研究

作者：何勤刚

来源：《电子技术与软件工程》2013年第22期

摘 要 本研究在结合多个DSM项目（即需求侧管理决策项目）相关研究的条件下，就建设DSM决策支持系统提出相应的设计对策，参考用户的需求，对DSM决策支持系统的总框架、功能模块等展开深入的研究与设计。 【关键词】DSM项目 多维统计分析 电力

国内电力的需求侧管理中，较为缺乏对于决策支持系统的相关研究。本文就多个关于电力需求侧管理的相关研究，对电力需求侧的决策支持系统展开大致设计。该系统基于数据仓库技术，由多个模块组成，其中包括了项目评估、电价决策、数据分析等模块。而该系统在电力企业中的成功应用也表明了该系统对电力的需求侧管理的研究具有一定的帮助。 1 DSM决策支持系统框架设计分析

DSM决策支持系统属于一种交互式的计算机系统，该系统主要是通过对相关的数据、模型等加以利用而为需求侧管理工作人员在决策时提供帮助。该系统可结合DSS（决策支持系统）与DSM，为相关人员在DSM工作或是相关的项目中提供决策帮助。

从图1可看出，DSM决策支持系统在基于数据仓库基础而建立起来的。可借由ETL（数据提取转换和加载）工具而对数据进行载入、转换以及抽取等处理，进而成为DSM决策支持系统的数据来源，在此基础上，还可进一步展开数据挖掘处理以及多维统计分析（OLAP）。此外，该系统具有多种优势，例如形式多样、装配灵活、可拓展等，就分析预测与决策而建立起的模型库，对于决策人员进行决策时，可起到很好的辅助作用。 2 DSM决策支持系统功能设计分析 2.1 DSM决策支持系统业务逻辑

从图2可看出，在建立数据仓库后，借由OLAP与DM（设计管理）等，对负荷特性以及电量特性等展开深度挖掘以及多维角度分析，可以之为侧管理决策工作中的定量提供帮助。此外，根据决策评估模型的种类分别采取开放式封装，从而形成具有灵活性与可拓展性的模型，例如项目评估模型、电价决策模型等。在模型中结合需求采取进一步封装，可形成多个子模型，而各决策模型均可起到灵活拓展的功能。 2.2 建立数据仓库

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数据仓库是结合DSM需求以及相关的信息系统，通过综合分析后明确数据项而建立起来的。例如需求侧管理负荷特性分析，其设计的多维数据模式模式属于星型模型。该星型模型中心为符合事实表，当中包含都多项数据，如客户维、行业维、地区维以及时间维等。在度量数据上，包含了增产率以及负荷率等负荷特性的相关指标。

在建立起数据仓库之后，则需要将数据导入其他与之相关的信息系统中。通过ETL工具，可在数据仓库建立于转移数据期间，根据一定规则将不同操作系统平台以及数据组织模式内的数据在同一个数据仓库中集中，以确保数据仓库数据的完整性、一致性，使各数据源的作用可充分发挥。从本质上看，ETL工具原属于数据转换器的一种，其可将数据从原系统中转换到目标系统中。ETL工具提供了通用性的解决方案，可支持文本、XML、Mainframe、RDBMS等多种数据源，另外其可支持的数据源接口也有多种。此外，其数据转换中可采用多种不同的算法对数据源进行转换以及计算，具有灵活性、可拓展性等优势。通过ETL工具，可将数据的集成与清洗进行较好的整合。 2.3 多维角度分析

在建立起数据仓库后，工作人员可通过OLPA而有多个角度采取相应的分析与预测，例如需求预测分析、市场开发管理以及负荷特性分析等。例如负荷特性的分析，可结合负荷特性的分类情况，对各类负荷飞影响度、权重等进行分析。利用OLAP方法从对个角度（例如用电性质、电压等级、地区、行业、用户等）进行全面分析。

一方面，市场开发管理是应用OLAP分析方法对用户调查表进行分析，从而了解各不同行业主要的用电户以及用电情况（包括主要耗电设备、实际用电需求等），由此得出与分时电价相关联的指标。另外，需求预测分析则是通过对多种方法加以利用，从多个不同的角度预测其电量、负荷等，并且从中掌握负荷受环境因素的影响情况。通过OLAP预测分析而获取的用户响应度、主要的负荷影响指标等则以之为项目评估算法、电价决策模型等所应用的输入参数。 2.4决策模型库设计分析 2.4.1电价决策模型库

（1）峰谷分时的参考模型。该模型是通过相关算法，主要为用户在对全年、不同季节等的峰谷分时时段进行推算时提供服务。在推算时，可结合实际需求，选择合适的分时方式（例如峰平谷、尖峰平谷等）进行推算。通过参考该模型，为检验用户制定与划分的峰谷分时时段的合理性。

（2）峰谷分时的电价决策模型。该模型结合峰谷分时的时段以及电价等分析有关联的成本效益，同时做出预测负荷曲线。通过分析出来的成本效益数据，为用户在确定分时时段与电价时提供帮助。

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（3）可中断与可靠性高的负荷电价模型。该模型通过借助相关的算法，推算出可中断与可靠性高的负荷电价的大用户，以此确定用户在执行该电价方案后所取得的成本效益。 （4）电价联动决策模型。该模型主要是联动电厂与销售在侧峰谷分时的电价，明确销售的侧分时方案后，从而在决策者为电厂确定合理分时方案提供帮助。 2.4.2项目评估模型库

该模型库是在对DSM项目采取了效益预评估、效益后评估后，为决策人员在对DSM项目方案进行后期评核考核、分析效益、预算成本等多项工作时提供帮助。 参考文献

[1]陈书波.智能电网需求侧管理系统分析[J].科协论坛（下半月），2010（02）. [2]唐瑜，李扬.电力需求侧管理决策支持系统中数据仓库的设计与实现[J].电力需求侧管理，2008.

[3]曾鸣，沈又幸，卢键明，李娜，魏阳.面向智能电网的需求侧管理决策支持系统[J].华东电力，2011. 作者单位

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