计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划策略

大规模风电等可再生能源广泛接入电网将成为新型电力系统发展的重要方向之一, 通过需求侧响应机制调整用户负荷需求, 可有效提高电力系统运行的灵活性并促进风电的消纳。在此背景下, 提出了一种计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划策略。首先, 引入基于价格激励的需求侧响应机制, 构建基于分段激励价格的需求侧响应模型。其次, 为了有效应对风电的不确定性对规划方案的影响, 提出了基于信息间隙决策理论的计及激励型需求侧响应的发输电鲁棒规划模型, 并将所提出的模型构造为混合整数线性规划模型。最后, 以Garver 6节点系统和改进的IEEE 118系统为例证明所提方法的可行性与有效性。     

考虑直接负荷控制与风电不确定性的输电网扩展规划

需求响应项目的推广以及风电并网后电源侧出力的不确定性,给电力系统的输电网规划带来了新的机遇和挑战。为利用需求响应减少建线投资,建立了考虑直接负荷控制参与N?1预想故障潮流调整的输电网规划模型。采用基于历史数据凸包顶点的极限场景法处理风电不确定性,保证所建立的输电网规划模型为易于求解的混合整数规划问题。结合实际工程参数,基于改进的IEEE24节点系统进行仿真。仿真结果体现了直接负荷控制在缓解潮流越限、减少建线成本方面的作用,说明需求响应措施在保证系统运行安全性的前提下能够提高规划经济性,通过调整凸包范围能够有效调节所提模型的经济性与鲁棒性。     

基于实时电价的大规模风电消纳机组组合和经济调度模型

基于需求响应消纳风电的积极效用,综合考虑不确定性调度决策的特点,分别建立了基于实时电价的考虑不确定性的风电消纳确定性和随机机组组合模型,并建立了经济调度模型评估2类机组组合决策的效果,还分析了网络约束的影响。基于PJM-5节点系统的算例分析表明,需求侧资源可以灵活部署响应风电出力变化,降低风电不确定性影响,提高风电接入系统的经济性、鲁棒性和风电利用效率。对随机机组组合而言,需求侧资源可以与机组协同优化满足多场景需求;对确定机组组合而言,需求侧资源则可以有效缓解其不确定性信息涵盖较少且备用决策未考虑网架结构造成机组备用无法全部释放等的问题,但确定机组组合对需求侧资源的容量和灵活性要求高于随机机组组合。     

计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型

考虑需求响应并基于鲁棒随机优化理论,构建了含风电的电力系统发电调度优化模型。首先,引入价格型需求响应模型和激励型需求响应模型,设定并建立电动汽车、商业用户、工业用户和居民用户参与需求响应的模式及收益函数。然后,为解决风电出力不确定性问题,利用鲁棒随机优化理论,建立需求响应参与下的风电消纳鲁棒随机优化模型。最后,以IEEE 36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析,结果显示:鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响;激励型需求响应能够转移用户负荷分布,但削减负荷的能力不如价格型明显,价格型需求响应能够削减负荷峰时需求,但不能转移用户用电需求,同时引入2者提升系统风电消纳的效果最强;同时,需求响应能够激励不同用户参与系统备用服务,获得直观的经济效益,有利于调动用户侧参与发电侧调度优化。     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

考虑需求响应的风电消纳模糊

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点.首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型.算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本.     

考虑需求响应的风电消纳模糊优化调度研究

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点。首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型。算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本。     

计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度

综合考虑发电成本、碳排放量和用户满意度,建立计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度模型。该模型采用随机规划理论描述风电出力的不确定性,并应用风电出力分布函数将其转化为等价的确定性模型;通过优化需求侧资源来调整次日的负荷曲线,以提高系统负荷率和风电消纳能力;引入用户满意度约束,保证调度方案使用户满意;将源荷侧资源整合统一调度来适应大规模风电并网和满足系统节能减排的要求。在人工鱼群算法搜索过程中结合禁忌搜索思想,并引入多目标搜索机制,提出了一种多目标改进鱼群算法对模型求解。采用逼近理想解排序法对帕累托前沿个体排序,辅助决策者确定最佳的调度方案。算例仿真结果验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。     

风电并网时考虑紧急需求侧响应及鲁棒优化的输电网规划

风电场输出的功率具有波动性和随机性,风电场并网后其出力的不确定性会导致电网供电量不足,影响电网的安全稳定运行,且由多场景方法得到的一系列规划方案并不都是综合最优方案。针对上述情况在输电网规划中引入紧急需求侧响应策略,并根据鲁棒优化思想引入权衡方案鲁棒性与可行性的惩罚模型以及评判方案风险性的平均变量模型来确定综合最优方案。算例分析证明,引入紧急需求侧响应法在风电出力少时虽需削减负荷,并额外支付用户部分补偿费用,但却可以有效减少电网投资费用及线路过负荷量,且所得综合最优方案对各个场景具有概率意义上的综合适应性。     

基于新型需求响应模型的风电消纳市场机制

为提高风电消纳,以电力客户在日前市场提交下一日的用电负荷曲线作为用户参与需求侧响应的依据,建立了一种在虚拟电厂框架下的含风电机组的新型需求侧响应机制。制定了激励用户进行负荷转移以利于风电消纳的内部电价机制,建立了用户最优负荷曲线的数学模型。在此基础上,根据需求侧响应的贡献差异,构建了公平的日前账单形成模型。考虑到实时市场中用户实际负荷与提交负荷曲线的偏差,建立了激励用户遵循提交负荷曲线用电的实时账单模型。算例结果表明,该新型需求侧响应模型和新型虚拟发电厂的建立增加了风电出力高峰时的消纳量,并显著降低了用户的电费支出。     

面向风电消纳的车-储-热协同调度策略

良好的需求侧管理能够有效应对风电出力的不确定性，提升风电消纳能力。然而，传统的需求侧管理机制，受参与元素单一的限制，严重影响了资源的利用效率。因此，文章提出一种面向风电消纳的车-储-热协同调度策略。首先，建立了需求侧用户热负荷非均匀特性模型，并将具有差异性的热负荷视作虚拟储热；其次，基于电动汽车的储能特性，建立了电动汽车充放电模型；随后，综合考虑用户扰动成本和电池折旧成本，建立了以风电消纳量最大为目标的调度策略；最后，在GAMS软件上进行算例分析，并与未计及电动汽车参与的调度策略进行对比。结果表明：通过车-储-热协同调度策略，风电消纳量增大了25.42%，投入产出比减小了10.3%。     

含多类型资源虚拟电厂鲁棒竞标模型研究

虚拟电厂(virtual power plants, VPP)能有效聚合分散的多类型需求侧资源时,是需求侧资源参与电力市场的有效方式。但是VPP的市场行为无法直接采用传统的火电竞价模型进行描述,线路输电约束等出清过程中考虑的物理条件也会对虚拟电厂内部资源管理策略产生影响,基于此,文章以风电、储能、燃气轮机及需求响应负荷组成虚拟电厂为研究对象,考虑VPP内部风电出力不确定性以及聚合对象的调节能力,建立市场环境下 VPP 多类型资源鲁棒竞标模型。该模型采用库恩-塔克 (Karush-Kuhn-Tucker,KKT) 条件等值市场出清模型,并将其作为约束条件在VPP决策中进行考虑。算例表明该模型可以根据市场现状优化VPP内部多类型资源组合出力,提供经济可靠的竞标策略,有效提高VPP经济效益。     

考虑需求响应与风电不确定性的两阶段鲁棒旋转备用容量优化模型

以风电为代表的新能源大规模并网威胁到了传统电力系统的稳定运行,对备用容量的配置也有了新的要求。在新电改和能源需求侧改革的背景下,用户侧的需求响应（demand response,DR）资源在备用容量配置的问题上凭借其灵活性和可操作性越来越得到重视。为此,文章分别从基于价格和激励的需求响应参与备用容量优化角度,提出了以调度成本和备用成本最小为目标函数的两阶段鲁棒优化模型。利用列和约束生成（columa and constraint generation, C&CG）算法将其分解为考虑风电不确定性的日前备用容量优化配置主问题和实时备用电量分配子问题,运用AD算法计算子问题并寻找“最坏点”代入到主问题中进行迭代求解,提高了求解效率。算例结果验证了模型的有效性和正确性,并表明需求响应作为一种灵活的调控资源可以有效促进风电消纳,同时可以降低系统调度成本和备用成本。     

考虑多负荷聚集商参与的系统日前-日内分层优化调度策略

需求响应（demand response,DR）技术是系统削峰填谷,提高运行经济性和风电消纳的重要手段。针对风电和需求侧资源的时间特性,考虑到电网调度层和负荷聚集商（load aggregator,LA)之间主从博弈的关系,建立了多负荷聚集商参与的日前-日内分层优化调度模型。针对日前风电和价格型需求响应(price-based demand response, PDR)资源的不确定性,采用基于场景和模糊机会约束相结合的方法建立日前调度模型;针对日内多聚集商参与系统运行,采用目标级联分析(analytical target cascading,ATC)法对日内模型解耦,实现了各部分的并行求解。文章算例中通过对PDR和负荷聚集商的调度分别使系统综合运行成本降低了4.5%和6%,且各负荷聚集商收益均高于最低收益率8%,说明所提出的分层优化调度策略能在减小系统综合经济成本的同时保证各负荷聚集商的收益,且在一定程度上增强了系统的调峰能力。     

高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构

提出了高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构方法.首先,以考虑网损成本、弃风弃光成本和开关操作惩罚成本的综合成本最小为目标,建立高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构模型.然后,针对配电网重构模型的非凸性,引入中间变量并对其进行二阶锥松弛,构建混合整数凸规划模型,使其能够在获得全局最优解的同时提高求解效率....     

促进风电消纳的供需互动合约机制与多市场购电策略

中国售电侧市场的逐步开放为风电大规模消纳的市场化解决提供了新的可能途径。研究了以促进风电消纳为目标的风电商—售电商供需互动市场机制构建框架。在长期电能市场、现货电能市场、备用市场等市场化交易体系的支撑下,考虑售电公司的需求侧响应能力,建立了以综合购电成本最小为目标的风电—售电多市场购电的随机规划模型。通过对模型结构的分析,给出了在给定价格序列下单时段子问题的解析最优解以及基于情景树的价格序列生成方法,实现了期望意义下购电决策问题的快速求解。最后通过算例分析,讨论了在多市场购电决策层面,供需互动机制促进风电消纳的关键因素。     

Optimal siting and sizing of demand response in a transmission constrained system with high wind penetration

This paper describes algorithms that use demand-side management to address large-scale integration of wind power. In particular, demand response (DR) is used to manage wind power intermittency by shifting the time that electrical power system loads occur in response to real-time prices and wind availability. An economic dispatch with transmission, DR capacity and operational constraints is used to model the operation of a transmission constrained system with a high penetration of wind power. This optimization model is used to determine the optimal sizing and distribution of DR given a fixed budget for customer incentives and the installation of enabling technology. We demonstrate the effectiveness of the operational model based on a simple PJM 5-bus system and an IEEE 118-bus system. Simulation results show that transmission constraints have a greater effect on sizing of DR capacity than the location of wind power, which means that buses electrically close to congested lines tend to have higher incentives to deploy DR resources than other buses. The second part of the work examines optimal siting of technology that enables DR based on the frequency of DR based load changes, which are generally a function of the network location.     

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。     

售电侧开放条件下我国需求侧资源参与电力市场的运营机制建议

需求响应在维持系统的经济稳定运行中具有重要作用,且具有效率高、成本低、响应速度快、环保效益好等特点。需求侧资源的应用和管理是智能电网建设的重要内容。我国需求侧资源的研究尚处于初级阶段,但电力市场的发展,售电侧开放为其提供了广阔的发展前景。概述我国目前的需求侧资源和需求响应现状,并分析了售电侧开放对其可能产生的影响。在借鉴国外需求侧资源应用和管理经验的基础上,从理论、技术和政策3个方面提出了售电侧开放条件下我国需求侧资源参与电力市场的相关运营机制建议,指出应在加强对需求侧资源特性的研究和智能电网设备建设的同时,对需求侧资源给予政策性激励以鼓励促进其发展。