价格型需求侧响应在美国的应用

电力需求侧响应就是运用系统可靠性程序或基于市场的价格去影响需求的时间和水平。按照需求侧所面对的响应信号性质不同,需求侧响应可分为激励型需求侧响应和价格型需求侧响应。目前美国是世界上实施需求侧响应项目最多,种类最齐全的国家。对美国在价格型需求侧响应,包括分时电价、实时电价和关键峰荷电价的项目设计和实施情况做一个全景介绍,以对我国相关工作的开展提供借鉴和参照。     

激励型需求侧响应在美国的应用

电力需求侧响应就是运用系统可靠性程序或基于市场的价格去影响需求的时问和水平。按照需求侧所面对的响应信号性质不同,可分为激励型需求侧响应和价格型需求侧响应。目前美国是世界上实施需求侧响应项目最多、种类最齐全的国家。对美国在激励型需求侧响应．包括直接负荷控制、可中断负荷、需求侧投标和同购、容量及辅助服务市场等的项目设计和实施情况做一个全景介绍,以对我国相关工作的开展提供借鉴和参照。     

需求侧响应在电力零售市场中的应用

电力需求侧响应就是运用系统可靠性项目或基于市场的价格去影响需求的时间和水平。总结介绍了需求侧响应在零售市场的几种应用形式,即可中断负荷项目、电量回购项目和动态电价项目,并对几个成功案例进行了介绍和分析,提出了需求侧响应尤其是动态电价项目在我国的设计机制.     

需求侧响应在电力批发市场中的应用

电力需求侧响应就是运用系统可靠性项目或基于市场的价格去影响需求的时间和水平。总结介绍了需求侧响应在美国东北部3个电力市场（PJM、纽约州和新英格兰）以及在实行NETA前后英格兰威尔士电力市场的应用机制,提出了我国在建立批发市场前,可以先行建立需求侧参与辅助服务投标机制;在建立批发市场时,可以同时引入实时电价用户群机制,以及时发掘需求侧响应资源。     

广东电力市场需求侧响应交易机制研究

新一轮电力体制改革明确强调需求侧响应的重要性及其实施,但国内需求侧响应尚未与电力市场建设融合,严重制约了需求侧响应的发展。针对此,首先研究美国PJM的需求侧响应模式,并进一步总结概述国内需求响应试点的项目类型。然后结合广东电力市场发展现状和国家政策,研究并设计了广东近几年电力市场发展的时序路线规划图,分析了各阶段市场的主要特点。在此基础上,借鉴PJM需求响应市场的成熟经验,提出了广东电力市场需求侧响应交易品种与交易机制。     

需求侧响应的成本效益分析

在阐述国外需求侧响应实施情况的基础上,结合需求侧响应成本项与效益项的主要内容,通过研究需求侧响应成本效益分析流程,提出了需求侧响应的成本效益分析的计算方法。以某国实施需求侧响应项目为例,佐证了在DR(需求侧响应)项目中运用BC(成本效益)分析的可行性,及BC分析在DR项目中的有效性。研究表明,在今后需要实施DR的项目中,BC分析是用来评估项目可行性的一种有效方法。     

风电大规模并网背景下我国电力需求侧响应实施模式

基于我国风电快速发展的背景,分析了当前我国风电并网管理模式存在的主要问题;结合需求侧响应机制的实施特性,阐述了在风电并网管理中引入需求侧响应机制的重要意义;最后,针对我国市场初级阶段、过渡阶段、完善阶段的系统运行控制技术水平和市场环境,分别提出了以上三个市场发展阶段计及风电大规模并网的需求侧响应实施模式,以期为我国风电并网管理工作提供有益参考。     

浅析电力市场需求侧响应机制

本文介绍了需求侧响应的概念和内容,运用经济学原理分析论述需求侧响应机制在电力市场中的作用,提出适合我国近期或未来引入需求侧响应机制的相关政策建议。     

电力市场环境下需求侧响应相关问题的探讨

需求侧响应是智能电网与电力市场发展的主要核心内容,在世界各国电力行业都得到高度重视。在电力市场环境下,需求侧响应的发展备受关注。首先着重介绍需求侧响应在我国的发展,并分析需求侧响应对电力系统不同活动的潜在价值,建立相应模型分析证明需求响应中可中断负荷项目的作用之一:移峰填谷,降低系统尖峰负荷。然后,分析电力市场对需求响应项目的影响及不同电力行业结构下发展需求响应的商业模式。最后剖析了我国实施需求侧响应面临的挑战,并提出在电力市场环境下我国发展需求侧响应的相关建议。     

爱尔兰中小型电力用户的智能用电行为分析

爱尔兰智能电能表试点项目中的用户行为试验对象主要为居民用户和中小型商业用户,试验探讨了分时电价、各类信息反馈技术、其他差异化因素对用户减少总用电量及高峰用电量的影响。通过对试验设计的详细阐述,分析了执行不同激励机制的试验组、不同社会群体、不同企业类型用电行为的试验结果,并探讨了造成结果差异化的原因,分析了影响试验实行效果的潜在障碍,对挖掘不同需求响应对象的响应潜力和设计需求响应项目有着现实指导意义。     

Implementing demand response 2.0: Progress toward full potential in the United States

Demand response can be an excellent flexible resource and can cost-effectively support a grid with high penetrations of variable renewable generation. Unfortunately, this potential has not yet been widely exploited, due to a number of obstacles at the wholesale and distribution levels. This article reviews those barriers and the prospects for better uptake of demand response.     

Generation scheduling in smart grid environment using global best artificial bee colony algorithm

Generation scheduling is an important concern of the current power system which is suffering from many obstacles of limited generation resources, grown energy demand and fuel price, inconsistent load demand and fluctuations of available wind power in case of the thermal–wind system. Smart grid system has a great potential of tumbling existing power system difficulties with intelligent infrastructure and computation technologies. Three different distributed energy resources, namely, distributed generation, demand response and gridable vehicles are used in this paper to overcome the power system hitches. The classical generation scheduling is solved with insertion of the cost of demand response and the cost model pertaining to underestimation and overestimation of fluctuating wind power. The modified optimization problem is solved using an efficient Global best artificial bee colony algorithm for 10 generating units test system. Generation scheduling in the smart grid environment yields a significant reduction in the total cost.     

智能电网下需求响应热点问题探讨

利用价格信号与激励机制的需求响应项目可以为智能电网及电力市场运行构建可靠、高效与稳健的反馈机制。随着电力市场改革的不断深入以及智能电网的兴起,已有多个国家建立了基于市场化运作的需求响应项目。建立了适应智能电网及电力市场发展的需求响应理论与应用体系。对智能电网下需求响应理论及其应用层面进行了探索性研究,重点针对需求响应相关的项目决策、风险管理等热点问题进行了探讨,从多角度阐述了需求响应在提高系统安全性、可靠性与经济性等方面的作用。结果表明,智能电网下的新型需求响应项目可以进一步提升用户响应能力,为保障系统安全经济运行提供更有效支撑。     

Assessing long-term effects of demand response policies in wholesale electricity markets

Different policies have been implemented around the world seeking to deliver demand response potential in the electricity markets. Externalities, namely the CO₂ externality, have been one of the key concerns in the debate on the effectiveness of different policies regarding demand response development. Although most previous researches have centred on the short-term assessment of different policy choices to tackle the CO₂ externality, little work has been focused on the long-term impacts, such as changes in welfare and investment dynamics, in consequence of the implementation of such policies. This paper relies on a long-term market simulation model to examine long-term dynamics of two specific policies presently used by policy makers. The first policy relates to the correction for the externality by setting a CO₂ price at a level equal to the social cost of the associated CO₂ emissions. The second policy consists in subsidizing carbon-free technologies such as demand response. We test for each policy two different scenarios regarding the possibility of internalization of the CO₂ externality. The results show that in the long-run different policies should affect both investments and social costs, a market-driven development of demand response with the internalization of the CO₂ externality being the most efficient approach.     

A demand response based solution for LMP management in power markets

In recent years, most of the countries around the world have gone through the power system restructuring process. Along with this restructuring in power market there are some issues like LMP problems that need to be solved base on demand response. In this article, demand-side management (DSM) programs have been effective to address LMPs in the market and system operators experience throughout their day-to-day activities. In particularly, these programs can help independent system operator (ISO) to reduce price volatility during peak demand hours. For achieving this purpose, a multi-objective optimal power flow is proposed to study the impact of a model for a demand response program on price spikes. Actually a new framework using demand response program was presented for price spikes reduction. As a case study for the formulation, the IEEE 9-bus, load curve of Mid-Atlantic region of the New York network is used to compare local prices in the system with and without emergency demand response program (EDRP). The study results demonstrate the effectiveness of these programs in an electricity market and showing them as appropriate tools in managing the LMPs of the power market more efficiently.     

TDLAS测量电站锅炉炉内温度与气体组分浓度的应用研究

电站锅炉炉内温度和气体浓度分布在线测量对于控制优化炉内燃烧过程,提高燃烧效率和减少污染物排放具有重要意义。可调谐二极管激光吸收光谱（tunable diode laser absorption spectroscopy,TDLAS）技术在炉内温度与气体浓度在线测量上具有很大的应用潜力。从市场需求、市场阻碍因素、技术难点及投资回报4个方面对TDLAS在炉内温度与气体浓度测量上的应用进行分析,探讨了其工业应用需要解决的关键问题。总体来看,TDLAS技术的投资成本和维护成本相对较高,国内成功应用案例不多,但仍有较大的发展空间。     

我国实施电力需求侧管理配套制度法规、标准及激励政策研究

我国在实施电力需求侧管理的过程中取得了较大的收获,但DSM的推行仍然存在很多的障碍,如尚无健全有效的DSM管理体系、组织体系和运作机制,无规范、健全的DSM激励机制等。该文结合我国电力需求侧管理的实施现状,针对在实施过程中遇到的障碍,对实施电力需求侧管理配套的制度法规、标准及激励政策进行了研究,并以蓄能空调为例,通过成本效益分析方法,为DSM激励机制中为用户提供补贴额度的制定提供了一种有效的方法。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

基于电力现货市场需求响应模式研究

随着电力现货市场化的深入推进,对电网供电服务能力也提出了更高的要求,基于智能电网和泛在电力物联网的建设,能够有效的支持互动用户服务和需求响应,以提升客户的服务水平和灵活感知能力。近年来,需求侧管理技术的不断改进,用户的需求响应行为使负荷有可能成为一种相对可控的资源,但国内需求响应尚未与电力市场建设融合,一定程度上制约了需求响应的发展。针对此,首先研究美国PJM的需求响应模式;然后结合浙江电力市场发展现状和国家政策,提出可参考的需求响应的商业模式;在此基础上,设想基于互联网的未来需求响应应用平台建设。     

考虑用户需求响应的售电公司购售电决策双层模型

随着中国售电侧市场的逐步开放,大量售电公司迅速成立。作为新型市场主体,售电公司购售电决策成为其运营的核心问题。针对不断增强的用户响应市场价格和激励信息的能力,提出了一种考虑用户需求响应的售电公司购售电决策双层模型,上层模型以售电公司利润最大化为目标,下层模型以用户用电效用最大化为目标。模型考虑了双边合同违约惩罚机制,且对具有需求响应能力的用户用电负荷进行建模,采取了售电公司代理用户需求响应资源参与实时市场的互动机制。最后对所建模型采用美国PJM市场数据进行了验证,结果表明考虑用户需求响应能够给出更优的售电公司购电决策方案。