基于工业园区多能协同的需求侧响应

随着新能源和化石能源互补的"混合能源时代"的发展,多种能源之间的协同互动成为解决工业园区能源结构不合理、电能利用率低的有效方法。以工业园区为研究对象,提出了一种考虑多能协同的需求响应模型。分析工业园区光伏发电和各类型负荷特征,建立了工业园区内储能和冰蓄冷空调的物理和数学模型,考虑源/储/荷协同运行策略,在分时电价下建立以工业园区运行费用最小为目标的优化模型,用混合整数线性规划进行求解。最后用算例表明多能协同在工业园区中具有较好的推广价值。     

计及需求响应的综合能源系统协同优化策略

综合能源系统（Integrated Energy System,IES）可以实现多能协同互补、促进能量梯级利用,同时综合需求响应作为柔性负荷的直接调控手段,在提升IES经济与可靠运行方面展现出巨大潜力。文章基于电-气互联系统,综合考虑多元储能系统的运行特征及IES多能耦合特性,构建了IES多能耦合模型;进一步地,将传统电负荷需求响应拓展到IES中,提出了多元负荷的综合需求响应机制;进而以IES系统运行成本最小化为优化目标,建立了计及多元负荷需求响应的IES优化调度模型,并借助商用求解器实现了IES优化模型的高效求解。算例分析验证了所提模型可以充分发挥多元柔性负荷需求的响应潜力,促进可再生能源消纳,同时提高IES运行的经济性。     

峰谷分时电价对用户满意度影响的系统动力学分析

峰谷分时电价作为电力需求侧管理的一种有效调峰手段,其实施会对用户的用电方式满意度和电费支出满意度产生一定的影响,从而最终影响用户对峰谷分时电价的综合满意度。从系统和运动的观点出发,分析了不同影响因素间的因果关系,基于系统动力学方法构建了峰谷分时电价对用户满意度影响的系统流程图,从峰谷电量变化、用户电费节约及用户满意度3个方面分析了峰谷分时电价对用户满意度的影响,并对不同峰谷电价比和响应敏感型用户进行了敏感性分析。结果表明,模型合理、有效。     

分时电价下大用户直接消纳风电优化模型

风电出力与负荷需求的不协调性导致弃风现象时有发生,实行分时电价和引导大用户直接消纳风电可以优化弃风问题解决方案。文章建立了分时电价下大用户直接消纳风电时火电、风电、大用户3方的收益模型;建立了考虑火电、风电、大用户3方约束条件下的系统利益优化模型;以利益最大和弃风最小为目标,对提出的算例进行优化,表明大用户与分时电价双途径可以优化风电消纳,同时需要考虑合理的弃风,以使各方利益均衡。算例分析验证了所提出模型的有效性和适用性,表明该模型对风电与需求侧组合调度策略具有一定的参考价值和指导作用。     

考虑电动汽车碳配额及需求响应的电力系统调度研究

为深化电动汽车在降低交通系统碳排放、促进清洁能源高比例消纳的良好作用,该文构建了以电动汽车充电成本最小和电力系统发电成本最低为目标的优化调度模型。模型以电动汽车无序充电场景为基础,并进一步探究碳配额和需求响应协同作用对电动汽车用能成本和系统发电调度的影响。仿真算例结果表明,赋予电动汽车碳配额有利于加强用户的充电响应程度。协同调度在减少电动汽车充电成本、提升清洁能源消纳水平、平抑负荷波动等方面具有更显著的优化效果。     

计及综合需求响应的多能源系统调度研究综述

需求响应是需求侧参与电网调度的柔性负荷,在能源互联网多能耦合和综合利用的思想下,衍生为综合需求响应,其利用冷、热、电、气等不同形式能源间的互补关系,在不影响用户舒适度的前提下,充分调动用户侧资源,能够提升能源的综合利用效率,降低用能成本,并消纳更多可再生能源。本文介绍了IDR的基本概念和研究价值,分析了IDR在系统调度中的研究现状及存在问题,重点分析了IDR不确定性及考虑IDR不确定性的多能系统调度方法,最后总结并展望了IDR研究中的关键问题。     

计及用户感知价值的分时充电电价优化设计模型

摘要： 供电公司对充电服务配套措施的完善成为城市能否成功推广电动汽车的关键影响因素,而这当中充电电价的设计又是其中关键问题之一。以峰谷分时电价为背景,从用户感知价值理论的角度探讨了如何优化峰平谷的充电电价问题。借鉴折扣心理学的相关理论,指出了谷时段折扣电价促销起始点和饱和点的存在及其对供电公司谷时段电价优化的指导意义,并构建了充电电价折扣率对电动汽车用户谷时段充电电量的影响函数关系。在充分考虑电动汽车用户行驶习惯的基础上给出了充电需求的测算模型。依据电动汽车用户的充电行为规律构建了峰谷分时电价时段划分模型。在考虑用户充电响应规律的基础上构建了峰谷分时电价优化设计模型。以冀北地区用户的实际情况为例进行了实例分析,分析结果证明了所构建的基于用户折扣感知价值的峰谷分时充电电价设计模型既能够引导用户转移充电量,又能避免给供电公司带来售电收入的损失。     

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K-means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。     

考虑分时电价和系统峰谷差动态约束的电动汽车有序充电策略

大规模电动汽车并网充电需要同时考虑聚合效应的经济效益和其对电力系统的影响。以电动汽车用户充电费用最优为目标,在考虑充电时间、并行充电汽车数量等传统约束的基础上,结合分时电价与实际负荷曲线,将充电行为对峰谷差和负荷波动的影响作为约束条件,提出了一种新的电动汽车充电行为有序充电策略。基于该策略,利用蒙特卡洛方法模拟了电动汽车用户行为,对比分析了分时电价环境下电动汽车无序充电和有序充电对电网负荷曲线的影响。仿真结果表明:考虑峰谷差和负荷波动约束,通过电动汽车实时响应分时电价,可避免大量电动汽车集中充电而产生新的负荷高峰,且在显著降低电动汽车充电费用的同时,可以实现平滑负荷波动并减少系统的峰谷差。     

基于分时电价的电动汽车充电控制双层模型

为了获得合理的分时电价来引导电动汽车进行有序充电,提出了一个基于负荷需求响应的电动汽车充电控制双层优化模型,在上层模型中系统调度旨在通过利用分时电价引导电动车用户将其充电负荷从负荷峰时段转移到谷时段以平滑系统总负荷;在下层模型中电动汽车代理商目标是在考虑电动汽车个体使用需求和停车区间等约束情况下制定出与上层充电命令偏差最小的实际充电计划;进一步提出了一种基于AMPL/IPOPT求解器的迭代求解算法;最后,采用改进的30节点系统来验证所提出方法的有效性。     

考虑电动汽车灵活储能的微电网双重激励优化调度北大核心CSCD

针对电力系统采用分时电价单一激励下电动汽车有序充电难以应对风力发电与日内负荷的供需变化,从而形成峰谷差的问题,提出一种基于电动汽车灵活储能的分时电价与动态碳配额双重激励调度策略。首先,根据蒙特卡洛对电动汽车充电负荷进行预测,并建立其电池损耗模型。在此基础上,根据日前预测中各个时段不同供电设备的出力以及碳排放与碳配额的占比,在考虑微电网发电成本以及用户期望荷电状态的前提下以微电网并网功率均方差最小和用户收益最大为优化目标。通过动态调整分时电价和阶梯碳价,并运用优化的灰狼算法对模型进行求解,制定出合理的充放电计划以充分发挥电动汽车作为柔性负荷的特点,从而实现平抑微电网负荷曲线波动的目的。最后,将所提策略与无激励和单一激励策略进行仿真分析对比,结果显示负荷峰谷差分别降低了30.1%和18.6%,验证了其有效性和优越性。同时车主用户收益的提高和碳排放量的降低,验证了电动汽车的环保特性需要与清洁能源协同发展。     

园区集中式混合储能系统的响应控制策略

混合储能(HESS)的引入可有效促进园区中分布式电源消纳、降低用户需求波动对配电网运行的影响,但大量分散式储能配置的控制难度大、经济性低。文章基于用户多时间尺度需求,提出了以集中式混合储能系统成本最小为目标的储能响应控制策略。首先,针对园区中分布式电源与负荷类型的多样性,构建考虑不确定性影响的用电需求模型,获取长时间尺度的需求预测与短时间尺度的预测偏差数据;然后,基于多时间尺度的需求预测与偏差量,构建以清洁能源消纳、需求波动平抑为目标的需求响应模型;最后,提出了基于价格引导,以集中式HESS响应成本最小为目标的协调策略,在满足多时间尺度、多类型需求的同时,提高HESS运行的经济性。算例结果表明,文章所提出的HESS控制策略可有效促进清洁能源消纳、平抑系统波动。     

基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型

随着风电的大规模入网,其间隙性和随机性导致弃风现象严重,电动汽车的快速发展为风电消纳提供了新途径。文章以风电消纳最多、负荷方差最小和火电机组发电成本最低为目标函数,综合考虑电力系统的功率供需平衡、火电机组和风电出力等约束条件,建立了基于分时充电电价的电动汽车消纳风电的机组调度优化模型。根据电动汽车负荷对充电电价的响应,得出电动汽车的充电负荷,进而得到电力系统总负荷,以此为基础采用分步优化的方法对模型进行求解。首先以负荷方差最小和风电消纳最多为目标,通过多目标遗传算法NSGA-II对风电出力进行优化;然后以火电机组的发电成本最低为目标对火电机组的出力进行优化,达成风火机组的联动调度。算例结果表明,对电动汽车实行分时充电电价能够提升风电的消纳能力,平滑负荷曲线,降低火电机组的发电成本。     

多能互补集成优化系统分析与展望

为了提升可再生能源消纳能力,降低可再生能源发电对电网系统的不利影响,提高能源利用效率,实施多种能源综合互补利用。按照不同资源条件和用能需求,通过综合能源管理与协同优化控制,构建多能互补集成优化系统。在讨论国内外多能互补技术路线的基础上,对各类电源特点及互补方式、关键技术及未来研究方向进行深入分析,为多能互补集成优化系统发展与应用提供参考。     

多市场分时段下电网公司购售电风险控制优化模型

针对发电侧竞价上网、售电侧价格管制导致中国电网公司的收益空间存在不确定性的问题,为进行电网公司购售电风险控制优化,引入用户需求弹性,采用效用函数方法,建立了电网公司购售电风险控制优化模型,分析了电力公司在合约市场和实时市场购电量优化分配。结果表明,电网公司的风险偏好程度决定了购电量的分配;峰谷分时电价的电价差率和用户需求弹性均影响电网公司的购售电风险;实施峰谷分时电价有利于系统削峰填谷,尤其是在缺电的情况下可以减少电网公司经济损失以降低经营风险。     

基于负荷侧响应的含储热热电联产的风电消纳模型

为了有效减少弃风,提高风电消纳能力,该文从负荷侧出发,通过峰谷分时电价策略引导用户的用电方式,达到削峰填谷,优化负荷曲线的目的。同时,在传统热电联产机组中应用大容量储热装置,通过对储热环节的控制,解耦“以热定电”约束,提高系统调节能力。以系统煤耗量最低为目标,构建包含储热的热电联产机组与风电联合出力优化调度模型。该模型考虑系统中的含储热热电联产机组运行成本,同时兼顾储热、负荷侧响应与热电平衡的相关约束等因素,采用基于模拟退火的粒子群算法对模型进行求解,并利用算例比较不同模式下的结果,验证了模型的有效性。     

考虑风电消纳的电动汽车充电站有序充电控制

为实现电动汽车充电站对风电的充分利用,降低充电负荷对配网系统运行带来的负面影响,本工作提出一种考虑风电消纳的电动汽车充电优化策略.首先采用蒙特卡罗仿真法对不同数量电动汽车的充电负荷进行预测;然后,在综合考虑风电出力和电动汽车充电需求的基础上,根据风电功率的波动,动态调整分时电价,以包含充电负荷在内的配电网负荷峰谷差最小和用户充电花费最低为控制目标,建立电动汽车有序充电模型,采用改进的粒子群优化算法对模型求解,此外,通过与电动汽车直接接入配网充电的无序情形对比,结果表明,所提策略有效降低充电行为对配电网冲击的同时,能够直接促进风电消纳,提高用户充电的经济性.     

考虑需求响应与火蓄调峰的优化调度模型研究

为了应对风电等可再生能源接入引起的系统调峰压力增大且影响系统经济运行的问题,进一步挖掘新型调节电源、传统调节电源和负荷侧协同调峰的潜力,综合利用负荷侧的需求响应和电源侧的抽水蓄能、火电三种调峰措施联合调峰,构建考虑需求响应和火蓄参与深度调峰的电力系统两阶段优化调度模型。第一阶段优化模型中引入负荷侧的需求响应,以最小化负荷与风电差值的平方之和为目标,优化负荷曲线,降低系统峰谷差;第二阶段优化模型利用电源侧的抽水蓄能和火电深度调峰,计及火电深度调峰电量损失成本、抽蓄调峰成本和弃风成本,以系统总运行成本最小为目标,在第一阶段模型的基础上优化各机组出力,增加风电上网空间。以改进的IEEE30节点系统进行算例分析和两阶段优化模型有效性验证,结果 表明,所建模型可提高调峰能力,促进风电消纳,并降低系统总运行成本。火电机组进一步降低出力,积极参与深度调峰,能够有效促进系统风电消纳。三种调峰方式有机结合联合参与调峰,降低了负荷的峰谷差,不仅有效降低了弃风率,还减轻了系统的调峰压力,缩短了火电深调时段。     

云储能模式下分布式用户虚拟储能需求评估

采用分布式储能技术可以改变能量的时空分布,提高配电网消纳分布式能源的灵活性。传统储能模式下储能成本过高、储能资源利用率低,而云储能是一种能够响应分布式储能需求的新型商业模式。文章考虑负荷、可再生能源出力、分时电价以及虚拟储能价格等影响用户虚拟储能需求的因素,建立了云储能模式下分布式用户虚拟储能需求配置优化模型。为验证该模型的有效性,选取社区内14个典型用户为分析对象。算例分析表明,与传统储能模式相比,云储能模式下用户的虚拟储能容量及功率需求分别降低了18.2%和7.1%,年化成本降低了4.12%,储能资源利用率提升了8.12%。因此,云储能模式具有很好的应用前景。     

考虑负荷响应的冷电联供双层调度策略

为了提高清洁能源消纳率,解决负荷侧能源调度不足的问题,提出负荷层和冷电联供双层调度策略.首先负荷层对不同形式的负荷进行分类建模,然后通过源荷协调模型调整负荷转移或削减,匹配风电出力时序增加清洁能源消纳;其次调度层依据市场电价优化系统运行经济性,协调出力设备功率曲线.最后采用禁忌-细胞膜混合算法对双层调度模型求解.通过算...