源荷联动调峰辅助服务市场两阶段模型

新能源大规模并网给电力系统调峰带来巨大挑战,在电源侧深调空间逐步用尽的背景下,亟需高效的市场化机制引导用户侧可控负荷主动参与新能源辅助消纳.文中提出一种负荷聚合商参与的源荷联动调峰辅助服务市场框架,通过构建两阶段决策模型以实现考虑源侧深度调峰的用户侧调峰资源的市场化供给.其中,负荷聚合商测算其签约用户的需求侧响应容量及成本,基于边际效用进行竞价投标;火电机组测算其机组深度可调节能力,基于边际成本进行竞价投标,系统运营商建立采用随机机会约束规划方法的出清模型,实现源荷联动调峰市场出清.此外,进一步对市场的交易流程、出清规则及调控手段等关键问题进行了分析及探讨,算例结果验证了所提市场框架的有效性.     

用户侧微电网的特征及关键技术

分析了用户侧微电网的特征、基本结构及其面临的挑战,在此基础上总结提炼了用户侧微电网待解决的关键技术,包括运行模式与经济评价方法、供电模式与规划设计方法、双向计量与监控技术、控制与保护技术、优化运行与能效管理技术,以及光伏/储能微电网系统平台和关键设备的研发。这些技术有利于打好用户侧微电网商业运营的基础,提升用户服务质量和供电可靠性,实现微电网的并网与规模化发展以及安全稳定运行。     

电力用户侧信息化与智能决策技术

在建设坚强智能电网的大背景下,针对电力用户侧的信息化与决策技术开展深入的研究,阐述了相关技术的研究现状,介绍了其架构、工作原理和实施方案.     

配电网用户侧异构电力物联设备网络风险量化评估

随着配电网用户侧异构电力物联设备(以下简称“配电网用户侧物联设备”)接入电力系统的规模逐步扩大,针对它的网络攻击将会对电力系统安全造成严重的破坏,配电网用户侧物联设备的网络风险评估由此成为了目前电力系统亟需解决的关键问题。首先,计及设备终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护和终端运行特性,识别配电网用户侧物联设备网络风险评估指标,并结合改进的层次分析法和变异系数法对评估指标进行组合赋权。进而,依据设备网络风险概率以及设备被恶意攻击后对电力系统造成的物理后果,提出一种信息物理融合的配电网用户侧物联设备网络风险评估模型。最后,针对高风险的配电网用户侧物联设备,通过指标对标分析目前终端、移动应用、云端等各组件网络安全防护的薄弱环节,指明设备各组件网络安全防护亟待改进的方向。研究成果以期对用户侧电力物联网的建设以及安全防护提供一种有效的科学判据,从而降低用户侧电力物联网网络风险,确保电力系统运行安全。     

国内电力现货市场用户侧结算机制研究

为推动我国电力现货市场建设,避免现货市场中用户侧结算机制设计不合理造成执行结果出现较大偏差的问题,研究了部分首批试点地区的用户侧结算机制,并对其他省区开展机制设计提出了建议.从首批试点地区机制设计情况来看,全电量集中出清在我国首批试点地区得到了广泛应用.通过对比广东、山东、山西3个试点地区的用户侧结算机制设计方案可知,...     

参与辅助服务的用户侧储能优化配置及经济分析

为使用户侧储能收益最大化,提出了一种参与辅助服务市场的用户侧储能优化配置方法。首先,建立了用户侧储能的全生命周期成本和考虑辅助服务的收益模型;其次,在两部制电价下,基于对储能电池运行特性和用户负荷特性的考虑,建立了一种参与辅助服务的用户侧储能优化配置模型,以储能容量和辅助服务参数为优化变量,对工业用户全寿命周期的净收益进行优化计算;然后,以广西储能辅助服务市场为例,实现了用户侧储能最优容量下的配置优化,确定了参与辅助服务的变量值;最后,通过改变政策敏感度对比分析了不同辅助服务的经济效益,给后续储能投资提供了指导性意见。     

区分工作日和非工作日负荷的用户侧储能多目标优化策略

在两部制电价下,为了更高效地利用储能提升用户的综合效益,通过构建需量管理、储能收益、负荷波动幅度增加率及SOC过程控制模型,提出了区分工作日和非工作日负荷的用户侧储能多目标优化策略,可有效实现降低用户月度用电成本、降低负荷波动幅度增加率及减少储能充放电及待机状态转换次数的多目标优化,并利用Matlab调用Cplex求解器对某大工业用户进行算例优化,验证了策略的可行性。     

智能电网互补能源供用电实时定价算法研究

在智能电网背景下,针对化石能源短缺、峰时供电压力大的现状,提出了由光伏和化石燃料互补供电的方式,并建立了社会福利最大化用户侧微电网实时定价模型。该模型中,电力供应商通过制定实时电价来协调用户对两种类型能源所发电能的使用量,并设计了实时定价算法来求解模型。仿真结果表明,相比仅靠化石能源供电的大电网,互补供电方式能有效降低化石能源峰时供电量和价格,提升社会福利,这为以后智能电网的有效管理提供了参考。     

用户侧分布式储能鲁棒博弈优化调度方法

针对开放电力市场环境中多主体电能交易机制下系统的经济调度问题,提出了一种基于合作博弈理论的用户侧分布式储能鲁棒博弈优化调度方法.该方法旨在协调配电网与用户之间的能量交互,通过寻找博弈模型的均衡点来制定最优的用户侧储能调度策略,提高系统的新能源消纳水平和经济效益.其次,为减少系统中源荷功率不确定性对实际调度运行过程中系统...     

基于CEEMD-RSVPSO-KELM的用户侧微电网 短期负荷预测

用户侧微电网负荷随机性强,短期负荷的预测精度对微电网的正常运行起着重要作用。提出了一种基于互补集成经验模态分解(CEEMD)和区域划分自适应变异粒子群(RSVPSO)算法优化核极限学习机(KELM)的负荷预测模型。采用互补集成经验模态分解将负荷序列分解为多组平稳的子序列,以减小不同局部信息之间的相互影响。针对粒子群算法易早熟和收敛速度慢的问题,利用区域划分来实现惯性权重和学习因子的自适应调整,提高粒子的全局寻优能力和搜索效率,并结合自适应变异操作避免陷入局部最优,加强核极限学习机预测精度。最后通过案例验证,所提模型的预测准确率约为98.114%,较其他预测模型具有更好的预测效果和实际应用意义。