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、...     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

分时电价下基于供用电双方博弈的家庭用户需求响应

动态电价策略正成为当前电力市场环境下供电侧普遍采用的调控手段,针对电力市场中售电公司与用户间互动关系,基于博弈论构建一种非合作的Stackelberg模型研究家庭用户的需求响应策略。模型通过对用户进行分类以实现对不同偏好用户的综合考虑,同时将电网负荷波动对售电公司效益的影响、用户满意度对用电舒适度的影响进行量化处理以完善供、用电双方效用函数。采用逆向归纳法对模型的纳什均衡解进行求解,并以此实现分时电价下对用户用电任务的优化调整。最后,将模型应用于实际算例中并对用户种类进行灵敏度分析,结果表明模型在供用电双方的效用优化方面具有较好的效果。     

基于模糊需求和用户分类响应程度的分时电价设计模型

考虑负荷预测的不确定性,运用模糊三角数表示用户未来时刻的实际需求.结合分类用户不同程度的需求价格响应,构建了一套基于模糊需求和用户分类响应程度下的最优分类峰谷分时电价设计模型.通过算例对比分析了分类分时电价与不分类分时电价之间的调峰效果,证明了实施分类峰谷分时电价要比不分类峰谷分时电价更有效.     

分时电价下大用户概率响应建模研究

在大用户响应电价特性的基础上,提出了基于用电特性的大用户负荷聚类方法。将大用户的需求响应模型分成负荷基准分量部分和负荷响应分量部分,利用多变量时间序列重构的短期负荷预测方法得到用户的负荷基准分量,在需求价格理论的基础上利用响应实际数据获得单体大用户响应分时电价的负荷概率模型。利用matlab对南京地区实际数据进行仿真模拟,算例表明,该模型能够很好的反映大用户的响应分时电价的情形,为分时电价的制定策略提供科学依据。     

基于用户价格响应和满意度的峰谷分时电价决策模型

峰谷分时电价是电力需求侧管理(DSM)的重要手段之一,合理地制定峰谷电价水平是其实施的关键.在了解用户实行的峰谷电价历史数据的基础上,提出建立用户的电价响应矩阵以反映用户对峰谷分时电价的响应;并建立用户满意度模型,综合考虑用户用电方式的满意度和电费支出的满意度.给出了基于用户价格响应和满意度的峰谷分时电价优化决策模型.最后给出一大工业用户数据验证了文中方法的有效性.     

基于分时电价下电力需求响应分析

针对分时电价下电力供需不平衡,导致资源浪费及用电高峰期的电网压力过大问题,本文提出了基于分时电价下电力需求响应分析。首先,对电力需求的行为进行了分析,分时电价由峰、平、谷时段电价的不同构成,电力用户也会根据3个阶段电价的不同,结合其他影响因素,制定用电措施,并初步提出了电力需求响应的模型包含的影响因素;其次提出了改进的支持向量机回归模型（SVM）,采用网格法优化SVM里面的δ和C算子,提升SVM的预测精度,将对电力需求侧的影响因素分为输入、输出因子,构建基于SVM的分时电价下电力需求响应模型;最后,针对实际企业进行算例仿真,从MATLAB仿真结果中可以看出,本文所提方法精度很高,在分时电价下电力需求侧的用电量预测中具有高可靠性和实用性,为决策人员制定合理的供需计划提供了可靠的理论基础。     

基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.409 1万元和37.151 MW。     

分时电价下居民用户用电需求响应估计方法

在组织需求侧资源参与需求响应(DR)的过程中,除了应关注已参加DR的存量资源的管理,还应考虑如何实现对未参加DR的潜在增量用户的潜力分析。针对基于价格的需求响应(PBDR),关注给定价格下用户响应量估计的关键环节,通过支持向量机回归模型,建立未参加和参加PBDR用户间用电规律的相似性,解决了DR事件起始和持续时间不固定、未参加PBDR用户自身的历史用电信息无法反映其DR特性等难题,实现在假设施加价格信号下,对未参加PBDR用户的用电响应情况及需求弹性的量化估计。基于伦敦地区智能电表实际数据进行实验以验证所提方法的优越性,结果表明所提方法的估计效果优于基于相似日的方法,可为用户筛选提供一定依据。     

分时电价下的高耗能企业发用电响应

高耗能企业通常是所在地区的用电大户,具备一定量可调度负荷,许多高耗能企业还建设有自备电厂。针对分时电价下高耗能企业发用电响应问题,讨论了各时段之间的价格关系对高耗能企业发用电响应行为的影响,进而建立了高耗能企业自发电调度和负荷转移一体化调度模型。针对案例企业情况,讨论了不同价格信号下企业的发用电决策,并讨论了能够促使企业将用电向谷时转移并在峰时多发电的电价信号。研究表明,电网在制定基于价格的需求响应机制时如果充分考虑企业的自发电成本、负荷转移成本等信息,电网可以通过价格手段引导高耗能企业的发用电决策,从而实现电网和企业的双赢。     

计及用户需求响应的分时电价优化模型

峰谷分时电价是一种有效的价格型需求响应策略,合理的峰谷电价能为用户提供充足有效的价格信号,从而达到削峰填谷的目的。采用需求价格弹性分析用户的用电量随电价的变化情况,从而建立用户的分时电价响应模型。以峰谷差最小为目标,考虑保证用户利益且峰谷电价比在一定范围内等约束条件,建立峰谷分时电价的有约束非线性规划模型。设计分时电价的十进制编码方案,根据生存概率以轮盘赌方式对染色体进行选择复制,以随机概率的方式进行染色体的交叉变异,从而构造相应的遗传算法求解思路。分析该优化分时电价下的需求响应效果,并讨论需求弹性和峰谷时段的改变对优化结果以及需求响应的影响。算例分析表明该模型能有效改善负荷曲线,达到较好的需求响应效果。     

考虑负荷季节特性的电价型需求响应最优定价策略

实施峰谷分时电价策略能够有效降低负荷峰谷差同时节约电网投资,但不同季节的负荷特性具有显著差异性,其影响峰谷分时电价最优策略的制定,因此文章提出了一种考虑负荷季节特性的峰谷分时电价定价策略及时段划分模型。首先,描述所提出的需求响应架构;其次,采用k均值方法获取各季节典型日的负荷曲线,并采用改进的移动边界技术对各季节典型日负荷曲线进行时段划分,通过设置时段划分约束因子,并采用戴维森堡丁指数(Davies-Bouldindex, DBI)作为目标函数建立峰谷时段划分优化模型;然后,构建考虑负荷季节特性的需求价格弹性矩阵,以及考虑负荷季节特性的峰谷分时电价优化模型,并采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法求解模型。采用RTS测试系统提供的负荷序列样本对所提算法和模型进行验证分析,验证了所提方法和模型的有效性以及正确性。     

计及用户响应负荷颗粒度的精准切负荷控制方法

切负荷控制是电力系统稳定运行和效率优化控制的关键技术之一,针对分钟级精准切负荷效率优化控制中负荷过切率优化问题,提出了一种计及用户响应负荷颗粒度的精准切负荷控制方法。首先以用户响应负荷颗粒度大小为切入点,采用需求响应策略,削减待切用户响应负荷颗粒度;其次,通过负荷分级建模,构建了基于最小负荷过切率的精准切负荷优化模型;最后通过算例分析,对比传统最小过切率精准切负荷控制方法和所提方法,结果表明,所提方法能够有效降低负荷过切率和负荷过切率波动性,验证了所提方法的有效性。     

计及负荷分类及其需求响应的配电网设备利用率提高方法

为提高配电网设备能源利用率,提出一种计及负荷分类及其需求响应的配电网设备能源利用率提高方法。采用LSTM自编码器对典型日负荷进行特征提取,再用改进Kmeans负荷聚类算法对特征序列进行聚类分析。基于负荷分类结果建立计及分类负荷分时需求响应的配电网设备能源利用率优化模型,该模型以设备能源利用率和用户满意度最大为目标。算例分析结果表明,所提方法能更好地激发各类负荷需求响应潜力,通过分类负荷分时需求响应引导用户削峰填谷,有效提高配电网能源利用率;通过合理设置能源利用率和用户满意度目标权重,实现系统能源利用率和用户满意度的平衡。     

含不确定源荷虚拟电厂参与需求响应优化控制方法

在新能源和电力负荷快速发展的背景下,传统的优化调度渐渐满足不了负荷调度的需求.基于市场环境下的虚拟电厂运营架构,本文分析了储能、可平移和可削减负荷、可控电源及电动汽车等典型可控单元的约束模型,提出了一种考虑源荷不确定的虚拟电厂参与电网需求响应优化控制方法.该方法以虚拟电厂内平抑波动和供需平衡为约束,对虚拟电厂内"全资源...     

负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测

为更好地管理用户侧需求响应资源,减小超短期负荷预测误差,提出了一种在负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测方法。首先,分析负荷聚合商的需求响应机制,考虑用户用能习惯、自建光伏、储能行为以及电热耦合,分别对每一类需求响应资源建立优化模型,并通过模糊参数表达用户参与需求响应的不确定性,以改善优化模型;调用CPLEX求解器求解得到综合各类资源后的需求响应信号。然后,在考虑历史负荷数据的基础上引入该需求响应信号,建立迭代预测的长短期记忆网络模型。算例通过3种预测场景的对比,验证了计及需求响应信号能够有效减小预测误差,且考虑需求响应不确定性能够进一步提高预测精度。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

面向可中断负荷控制的需求响应通信业务优化

需求响应(DR)常态化的发展依赖于高可靠性的信息交互,尤其是在无线传输应用中。为了提升当前DR中可中断负荷控制的通信信道质量,设计了一种基于信噪比和信道增益的自适应空时预编码策略。所提策略结合DR通信需求,在提高信息传输可靠性的同时自适应规避编码引入的额外计算开销。首先,基于中国DR信息交互规范,结合实际信息传输和控制的频度要求,规定DR不同时段传输的通信服务等级。然后,引入可以优化提升信道增益且DR终端计算开销更低的Alamouti编码技术。在此基础上,利用自适应预编码机制的Alamouti编码策略优化信息传输质量。仿真实例验证了所提算法的有效性。     

考虑需求响应的负荷控制对供电可靠性影响分析

需求响应一般分为基于电价与激励两种模式,采取需求响应的目的是降低峰时段负荷,减少运行风险。研究的重点是构建包含负荷控制的分时电价负荷模型,分析同时采用负荷控制激励模式与分时电价两种需求响应措施后负荷变化对电网可靠性的影响,从不同角度分析两种模式下配电网运行情况,并提出一种新的通过负荷曲线聚类来计算配电网在动态负荷下的可靠性方法。通过引入改进的k-means聚类算法对不同需求响应模式下的负荷曲线聚类,得到负荷概率模型,结合蒙特卡洛模拟方法来计算不同负荷水平下最终的配电网可靠性指标,分析了在需求响应不同模式下的负荷变化对配电网可靠性影响。算例结果表明,需求响应措施能提高系统可靠性,且包含负荷控制激励的分时电价比单一措施下的可靠性更高。     

面向主动需求响应的需求侧荷源二重性建模方法

以面向主动需求响应的荷源二重性建模方法为主题,从需求侧灵活性资源参与电网调度的视角分析了国内外在荷源二重性建模方面的研究成果,按照研究对象划分,负荷跟随电源(load-follows-generation,LFG)模型分为一般负荷、储能设备、分布式能源及其组合,对负荷响应建模、优化目标、约束条件、调度方法、控制方式等进...