居民用户家用电器负荷控制策略研究

在智能用电技术和电力需求响应技术的支撑下,结合智能家用电器负荷特性以及居民用户的用电行为,研究用户侧需求响应(demand response,DR)的响应机理,提出家用电器错峰运行方法,建立典型家用电器的负荷控制策略,实现居民用户用电量的削减,提高用户的用能效率,进而推动用户侧和电网侧的双向互动,鼓励用户参与需求响应项目的积极性。     

居民用户参与电网调峰激励机制及优化用电策略研究

随着居民用电占比的不断提升,以及智能电表和智能家电在居民用户中的普及,开发居民用户的需求响应潜力对提高电网灵活调节能力是非常必要的。该文以居民负荷参与电网调峰为切入点,首先建立兼顾用户用电舒适度的居民用户各类电器的负荷模型;其次,基于现有分时电价机制不足以调动居民用户参与电网调峰的积极性及可能形成新的负荷高峰的情况,从居民负荷与系统负荷的相关性出发,提出了反映居民用电对电网调峰贡献度的调峰激励机制,并进行了合理性证明;最后综合考虑用电成本、舒适度和调峰激励建立了居民用户用电优化策略。仿真分析表明,所提出的调峰激励机制能够兼顾居民用户和电网的利益,是一种对现有固定/分时电价有效补充的激励机制,能进一步减少居民用户用电成本,降低其负荷峰值,响应电网削峰填谷的需要,实现居民用户与电网的友好互动。     

智能小区居民负荷参与优化调度及控制策略研究

随着居民用电设备的快速发展,居民用电占社会用电的比例越来越大,调动居民负荷参与需求侧响应值得深入研究。首先,建立了智能小区参与需求侧响应的双层调度模型,上层为配电网运营商收益最大化,下层为智能小区用户总调度成本最低。其次,该模型考虑了各类用电设备的负荷模型、用户的舒适度以及基于调峰贡献度指标约束的激励措施。最后,考虑到居民负荷参与调度会产生功率波动的问题,以功率较大的空调负荷为例,针对空调参与调度造成功率跌落的现象提出相应的控制策略。结果表明,双层调度模型能够使用户按照配电网运营商的调控期望进行调度,调峰效果较好,并且兼顾配电网运营商和用户的利益。提出的两种控制策略均有效地减小了功率跌落,提高了配电网的稳定性。     

智能小区可转移柔性负荷实时需求响应策略

近年来随着我国电力体制改革的深化与智能电网技术的发展,需求响应开始逐步应用于居民用户负荷侧。针对智能小区的居民柔性可转移负荷,考虑居民负荷用电不确定性,提出一种适用于负荷聚合商的居民可转移柔性负荷实时需求响应调度策略。该策略利用2阶段随机优化模型与基于Copula的蒙特卡洛模拟相结合的方法对各负荷设备进行每小时1次调度决策的实时滚动优化,从而实现居民可转移柔性负荷的实时随机调度。该策略可在不影响用户满意度情况下有效降低用户用电成本,减小负荷峰值及峰谷差,使智能电网条件下的居民可转移柔性负荷能够有效参与到需求响应中。     

基于模糊综合评价的居民智能用电行为分析与互动机制设计

智能电网环境下居民智能用电快速发展,研究居民智能用电行为对于智能电网的设计和建设具有重要意义。目前,需求响应广泛开展,但是居民的响应度较低,论文旨在通过对智能电网下居民用电态度的调研,为居民互动机制的设计提出建议,使居民广泛参与各项需求响应项目,成为保证电力系统稳定运行的重要角色。通过对我国典型城市居民智能用电情况进行问卷调查和数据统计,分析了居民家庭用电情况和影响因素,发现家庭电费开支与住房面积有正相关关系。采用模糊综合评价的方法对居民智能用电的态度进行量化评分,找出了智能用电中居民认为重要的信息和功能,根据居民的偏好和智能用电行为分析,为智能电网下居民互动机制设计提出了合理化的建议。     

基于分时电价和激励补贴机制的家庭能量双层优化模型

为了降低居民日负荷曲线峰谷差,提高居民参与电网需求响应的积极性之前,文章基于分时电价和激励机制,提出双层模型实现家庭能量的优化调度。该模型以需求侧响应为手段,以家庭能量优化为策略,实现供电端与用电端的互动,刻画出电价、激励机制与用户用电行为之间的交互关系。外层模型在分时电价的环境下,采用模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm, FCM)对用户用电情况进行分析,以日负荷曲线削峰填谷为目标,设计包含激励补贴和峰谷系数的电力套餐。内层模型基于电力套餐实现家用电器的智能管理,模拟实施套餐前后的居民日负荷曲线,实时调整用电计划,使用户日负荷曲线满足电力套餐中的峰谷系数。通过仿真验证双层优化模型有效降低了用户日负荷曲线的峰谷差,且设计的电力套餐在用户侧有一定的实用性,有利于用户更加积极地参与电网的优化调度,满足电网削峰填谷的要求。     

智能小区可削减柔性负荷实时需求响应策略

随着我国电力体制改革以及智能电网技术的发展,含柔性负荷的智能小区成为参与需求响应的重要主体之一。综合考虑不同可削减柔性负荷设备用电的不确定性,结合目前中国居民需求响应现状及未来发展趋势,针对新型智能小区提出一种适用于负荷聚合商的可削减柔性负荷实时需求响应调度策略。该策略利用混合整数线性优化与基于Copula的蒙特卡洛模拟相结合的方法对各负荷设备进行每小时一次的滚动优化,从而实现居民可削减柔性负荷的实时随机调度。通过仿真验证,该策略可在不影响用户满意度情况下有效降低用户用电成本,减小负荷峰值及用电量,使智能小区中的可削减柔性负荷能够有效参与到需求响应中。     

需求侧管理中面向居民用电的互动化评价模型

智能用电的核心是通过电网与用户的双向互动以实现需求响应,文中提出了一种面向需求侧管理的居民用电互动化评价模型及其实现方法。首先构建居民用电互动化评价模型,模型涵盖需求侧管理中的负荷优化、用户需求响应和通道理想解排序法(TOPSIS)互动化评价在内的完整过程。然后在多目标遗传算法求解最优用电策略和价格弹性指数计算用户需求响应策略基础上,阐述模型的实现方法。最后通过实验验证了模型评价居民用电互动化效果的有效性。     

基于需求响应的居民侧柔性负荷多目标优化研究

智能电网下,居民侧电力用户作为庞大的用电群体参与需求响应会给电网和用户带来极大的效益。提出一种基于日前电价的居民侧电力用户参与需求响应多目标优化控制模型。将待优化的家用负荷分为可平移负荷、可转移负荷和温控负荷3类,在计算负荷用电成本的基础上,考虑居民侧舒适性需求,引入不舒适度定量描述居民侧的舒适程度,建立兼顾经济性和舒适性的多目标优化模型。采用多目标混合粒子群算法和基于优劣解距离法的评价方法对模型进行优化求解。结果表明,建立的多目标优化模型能够灵活指导居民侧参与需求响应,验证了模型的有效性和优越性。     

面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化策略

在智能互联网环境下,居民用户参与需求响应时的不确定因素对家庭能量管理调度策略的实施效果存在较大影响。为此,提出了一种计及用户响应不确定性的多时间尺度可变电价套餐和用电策略。首先,明确多时段可变电力套餐的定义,基于价格型和激励型响应不确定性机理构建电力套餐的模型,并建立完成聚类后的多用户与电网的模型。其次,通过求解基于多用户和电网的非合作和合作博弈模型,获得最优的电价方案和日前优化计划。然后,根据需求响应信息和用户用电安排建立日内滚动优化模型,获得局部动态分时电价和日内调度计划。最后,根据用户实际响应偏差建立实时调整模型,获得动态激励和实时用电计划。以多家庭用户调度组为例进行仿真分析,通过比较不同模型优化结果,验证了考虑用户响应不确定性的电力套餐及多时间尺度协调优化的有效性。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

在智能电网背景下,智能终端及智能家电大规模普及导致家庭用电量大幅增加,为应对电力负荷高峰逐年攀升,缓解电力供应趋紧的压力,合理利用用户侧大量可控负荷资源参与需求响应对电网的运行和发展有重要意义。提出基于智能家庭能量管理系统的融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略,对家庭中多类可控负荷（空调、热水器、电动汽车、洗衣机、洗碗机）进行控制,在“填谷”控制中考虑分时电价的影响。通过仿真验证对多场景下居民负荷用电进行对比分析,结果证明,所提控制策略可改善电网负荷曲线,实现削峰填谷,在满足用户用电舒适度的同时,进一步为用户节约用电成本,验证了所提方法的有效性。     

基于问卷调查的居民家庭可控负荷统计分析

针对现阶段精确到单个居民可控负荷的大量数据,多来源于国外,不适用国内居民可控负荷参与需求响应的问题,通过问卷调查的方式统计了国内某小区居民可控负荷,分析了其用于削峰及提高风电和光伏消纳水平的可行性及潜力。首先基于客观、易于回答等原则设计了居民可控负荷调查问卷,发布后收集到有效答卷466份。而后利用问卷调查数据质量综合评价体系对统计所得问卷进行了评估。基于评估所得结果,利用Python对评价等级为良好以上的问卷信息进行了量化处理,采用自下向上的分层建模思路,结合居民可控负荷数学模型,计算了居民可控负荷的需求响应潜力。最后通过对比各类居民可控负荷的需求响应潜力,可知国内可参加需求响应的居民可控负荷有空调、电热水器、洗衣机等;将居民可控负荷曲线与风电、光伏发电典型出力对比,可知居民可控负荷具备提高光伏发电和风电消纳水平的潜力。     

考虑需求侧资源的智能小区综合能源日前优化调度

针对化石能源过度消耗和环境污染问题日益严重的情况,将需求侧资源利用纳入考虑范畴,进行供能侧与用户侧相结合的智能小区综合能源日前优化调度研究.在供能侧,建立接入光伏发电和风力发电的冷热电联供系统,考虑多能互补方式并提出一种增大可再生能源就地消纳的控制策略;在用户侧,提出一种较为精细的负荷分类方法,充分考虑家用储能和电动汽车的充放电功能、用电设备频繁启停行为、电动汽车出行计划安排以及关联设备运行时间约束,并对运行时间具有不可控性的冷热负荷进行优化分析.通过引入供能单价,将供能侧和用户侧相结合进行日前优化调度.算例仿真结果表明,所提方法能有效降低双侧成本,减少环境污染和降低电负荷峰谷差.     

面向居民智慧用电的智能电器控制策略优化研究

针对典型的家庭用电方式,划分了家庭用电的类型,并给出了典型用电设备,如做饭,洗衣,空调,电热水器以及电动汽车的用电策略和约束,以用电费用最小化为目标函数,构建了居民智能家居用电管理调度控制策略优化模型,利用编程和结合实际典型家庭的数据,得到了用电控制策略的最优解。研究发现,智能用电管理能有效节约家庭的用电费用,并且对于用户用电曲线有移峰填谷的作用,对电力工业节能减排有一定效果。     

块调度模式下的智慧小区自动需求响应模型

智慧城市概念的兴起催生了一大批智慧小区试点项目,其完备的物联、调控和量测体系可支撑自动需求响应(Automated Demand Response, ADR)的顺利实施,如何设计智慧小区ADR模式来提高智慧小区运营商的需求响应可靠性、鲁棒性和成本效益,显得十分有必要。为此,提出了基于鲁棒优化的ADR模型,该模型以智慧小区经济效益最大为目标,为确保ADR调度计划的高度可实施性,设计了用于解决时段连续型ADR模式与居民用户用电规律相悖的块ADR策略,以及以所辖燃气轮机来平抑风电预测偏差的策略。所提模型通过嵌套分割算法求解,可保障最优解收敛于全局可行域。算例是在修改后的Garver-6节点系统中进行的,验证了所提模型的有效性。     

智能楼宇型虚拟电厂参与电力系统调频辅助服务策略

在先进量测技术与调控终端的支持下,智能楼宇中的电动汽车与空调负荷等需求侧灵活资源具有良好的功率实时响应潜力,可通过聚合形成虚拟电厂进而参与系统调频辅助服务。为应对参与调频辅助服务时对用户需求的影响,本文提出智能楼宇型虚拟电厂的控制策略。首先分析了虚拟电厂的调频工作模式,并建立了智能楼宇型虚拟电厂的典型需求侧资源模型和虚拟储能模型。其次考虑调频信号与用户侧的不确定性,建立基于机会约束规划的日前优化调度模型。然后基于成本最优的原则,实现实时的功率分配。最后,通过仿真算例验证了本文提出的虚拟电厂调频策略的有效性和可行性,需求侧资源的联合调度能在保障用户需求的情况下提高虚拟电厂的收益。     

Home energy management incorporating operational priority of appliances

Home energy management (HEM) schemes persuade residential customers to actively participate in price-based demand response (DR) programs. In these price-based HEM methods, a controller schedules the energy consumption of household’s controllable appliances in response to electricity price signals, considering various customer preferences. Although numerous methods have been recently proposed for HEM application, prioritizing the operation of controllable appliances from the customer’s viewpoint in price-based HEM has not been addressed, which is the focus of the present paper. To do this, the value of lost load (VOLL) of each appliance is defined to indicate the operational priority of that appliance from the customer perspective. Considering appliances’ VOLL, electricity tariffs, and operational constraints of appliances, an optimization problem is proposed to minimize customer energy and reliability costs. The output of the proposed HEM would be the optimum scheduling of household electrical demand. Numerical studies illustrate the effectiveness of the proposed HEM method in a smart home, considering different time-varying electricity pricings.     

Controlling the average residential electric water heater power demand using fuzzy logic

This paper describes a fuzzy logic-based control strategy for shifting the average power demand of residential electric water heaters. The proposed control strategy can shift the average power demand of residential electric water heaters from periods of high demand for electricity to off-peak periods. A minimum temperature for hot water, defined as customer comfort level, is used as a control variable. Water temperature is not allowed to fall below the minimum temperature set by the customer. Simulation results show that the proposed strategy can shift the average power demand of residential water heaters to improve the load factor of residential load profile.     

智能电网下基于负荷识别的居民电动汽车需求响应特性建模方法研究

当前智能电网技术的发展对系统负荷响应特性的建模工作提出了更高的要求,特别是大规模电动汽车并网后针对居民充电行为的需求响应特性应该得到进一步研究。基于非侵入式负荷监测技术,本文分析了电动汽车实际充电功率特点,提出一种在居民家庭日负荷曲线中识别充电负荷的方法,并将此识别结果作为需求侧响应特性建模的数据基础;针对充电负荷与环境温度、日类型的相关性,本研究将相似日短期负荷预测算法引入到负荷转移率计算过程中,减小因日负荷波动带来的计算误差,并采用优化算法进行参数辨识,进而建立更为准确的分时电价下电动汽车充电负荷响应特性模型。最后仿真验证了该建模方法的有效性和优越性。