考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度

随着家居负荷控制技术和智能电网技术的不断成熟,户用型微电网优化调度已成为实现用户个性化、差异化用电服务的重要手段。首先根据户用型微电网内不同家居负荷的运行特性,建立了固定负荷、时移负荷和可调负荷模型。然后在分时电价(TOU)条件下,针对包含光伏资源、储能资源、负荷资源的户用型微电网,综合考虑用户的用电舒适度和经济性,以用户满意度最大为目标函数建立了日前优化调度模型。采用遗传和禁忌混合算法求解所提出的日前优化调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,仿真结果表明:所提模型能根据不同的用电需求为用户提供相应的优化调度方案;合理的峰谷电价比是引导用户积极参与需求侧响应的重要因素,峰谷电价比设置过高或过低均不利于需求侧响应的实施。     

计及需求响应的含风电场日前两阶段动态环境经济调度

需求响应作为发电侧与需求侧之间的重要互动资源,能有效调节负荷需求分布来实现节能减排和提高系统风电接纳能力的目的。基于此,将需求响应融入环境经济中,提出一种智能电网下的日前两阶段调度模型:第1阶段为日前用户互动阶段,通过分时电价的杠杆作用引导用户理性用电,以调整次日负荷需求分布,综合考虑负荷水平和用户用电满意度确定最优负荷曲线和分时电价;第2阶段为日前调度阶段,针对风电出力随机性,建立基于机会约束规划的环境经济调度模型,采用风电出力分布函数将其转化为确定性模型。将种群多样性指标和随机黑洞理论引入粒子群算法中,结合多目标搜索机制,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解,并采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对Pareto前沿个体排序,辅助调度人员进行科学决策。改进10机系统的仿真结果验证了该模型及方法的有效性与合理性。     

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。     

基于分时电价的电动汽车调度策略研究

电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低了用户成本。价差更大、均值更高的分时电价2与分时电价1相比略微增加了用户成本,但它对电网的调峰能力明显增强。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

分时电价激励下考虑负荷聚集商的日前经济调度

目前中小负荷资源无法进入市场参与系统功率平衡调整,负荷聚集商可整合中小型电力用户作为系统调峰资源,而分时电价可以优化负荷曲线,降低负荷聚集商调峰补偿成本。因此提出分时电价激励下负荷聚集商以安排负荷消减合同的方式参与调峰的源荷互动规则,以系统运行成本最低为目标,构建了日前调度优化模型。对比分析了分时电价与负荷聚集商协调前后3种场景下电力系统调度的经济性,仿真结果表明该源荷互动模型相比于分别单独优化更能有效降低发电机组运行成本,减少碳排放,提升系统的风电消纳水平及运行经济效益。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

基于分时电价的电动汽车充放电多目标优化调度

大规模电动汽车无序充电易造成电网负荷"峰上加峰"等后果,这严重影响电网安全运行,因此合理调度充电行为至关重要。基于分时电价制度和电动汽车可入网的情况,针对电动汽车调度机构建立了计及电网负荷波动及用户成本的多目标优化模型,采用交叉遗传粒子群算法求解得到次日优化充放电计划。基于某商用楼宇负荷数据进行算例仿真,对比分析了分时电价与固定电价下的仿真结果及不同分时电价对调度策略的影响,结果表明:分时电价引导下的调度策略在减小电网峰谷差与提高用户经济性上都具有更大优势;受峰谷电价差增大与尖峰电价的影响,新的分时电价下电网调峰效果更加明显,但用户成本却因平均电价上浮而增高。     

考虑电价激励需求响应下微电网日前优化调度方法

针对风电和光伏出力时较大的波动性使微电网难以保持供需平衡问题,在考虑电价与负荷响应量相关性的基础上,建立了以微电网综合运行成本最低、风光消纳比例最高和用户满意度最好为目标的日前最优调度模型。该模型以微电网负荷、风速及太阳辐射为不确定参数,在分时电价基础上以响应补偿为信号引导网内用户参与需求响应,并采用基于Pareto支配法的多目标引力搜索算法对该优化问题进行求解,验证了该算法求解此类问题的可行性和精确性。仿真结果表明,该策略能有效改善高渗透率分布式能源并网对系统的影响,具有较好的削峰填谷作用。     

热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同促进碳减排的电热优化调度

通过负荷侧灵活性资源的协同可有效促进系统的碳排放降低与低碳经济运行,针对于电热联合系统日前调度问题,建立了一种热负荷弹性与分时电价需求侧响应协同促进碳减排的电热优化调度模型。为有效挖掘负荷侧灵活性资源的协同潜力,在系统的热负荷侧综合利用采暖建筑用户热负荷弹性,同时于系统的电负荷侧引入分时电价需求侧响应相协同。模型的综合优化目标对应考虑结合系统运行燃料成本、系统弃风惩罚和系统碳交易成本以安排电热联合系统的调度计划。算例仿真表明,通过电热负荷侧采暖建筑用户热负荷弹性与分时电价需求侧响应的协同可有效地降低系统碳排放并促进系统低碳经济运行。     

用户报量不报价模式下电力现货市场需求响应机制与方法

为了积极稳妥地推进中国电力现货市场建设,以用户报量不报价的方式开展需求侧响应是电力现货市场建设初期循序渐进的选择,由此产生了在日前市场模型中如何考虑需求弹性的问题。针对用户报量不报价方式下的市场运行特点,提出了相应的现货市场需求响应机制,研究了对用户日前申报负荷进行弹性化修正,并依据修正后的负荷开展安全校核,优化决策考虑需求弹性的日前发电计划模型和方法。首先分析用户日前负荷申报、对价格做出响应的行为机理,在此基础上研究基于模型和数据驱动的申报负荷弹性化修正方法,并建立了基于负荷需求弹性的日前发电计划优化与安全校核模型。通过在日前提前考虑用户在实时市场上的价格响应行为,实现了日前发电计划更优化、安全校核更精准。基于IEEE 30节点的算例分析验证了所提模式和方法的效益和有效性。     

考虑双边价格联动的峰谷分时电价机理研究

论文分析了"厂网分开,竞价上网"电力市场中,需求侧峰谷分时电价体系的特点和存在的不足,在已有研究成果的基础上,建立了基于双边价格联动的峰谷分时电价数学模型,并以江苏省某市供电公司负荷控制中心实测日的负荷数据进行仿真分析,得到了削峰填谷最优时的峰谷分时电价。仿真结果进一步验证了所建模型在保持了优化的负荷平滑效果的基础上,有效地克服了单纯基于需求侧管理的模型在各方利益分享和风险分担问题上存在的明显不足。     

需求侧响应背景下分时电价研究与实践综述

分时电价作为一种价格型需求响应方式,通过峰谷差价引导用户"削峰"与"填谷",有效抑制负荷波动,提高社会效益,得到了广泛推广。总结国内外开展的TOU研究与实践。论述了基于电能成本和基于负荷响应的TOU价格决策模型,分析了需求侧响应背景下TOU价格制定与时段划分方法及其现状,并着重对用户响应行为分析方法进行了归类分析。总结了国内外TOU执行方式与范围,分析了实行TOU的成本与收益。最后在此基础上,讨论了TOU体系存在的不足,提出了开展TOU的建议与设想。     

电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化

大量电动汽车无序充电会给电力系统尤其是配电系统的安全与经济运行带来影响甚至挑战。针对集中式优化与控制方法的不足和固定电价策略的缺陷,基于拉格朗日松弛法,将传统的电动汽车充电站有序充电调度集中式优化问题分解为N个子问题(N为需充电电动汽车数量),提出了有序充电调度的分散式优化策略。优化模型以充电站收益最大为目标函数,考虑了用户用电需求、充电时间、变压器容量等约束和充电站分时电价策略。为验证所提方法的有效性,采用蒙特卡洛法模拟电动汽车充电需求,对采用集中式优化和分散式优化策略的有序充电和无序充电情形,以及充电站售电固定电价和分时电价模式下的充电站收益、削峰填谷效果、计算效率等进行仿真计算和分析。结果表明,所提方法相比于无序充电及充电站固定电价策略,可显著提高收益;相比于集中式优化,计算效率更高;充电站采用售电分时电价虽有"填谷"效果,但平抑负荷波动效果并不十分理想。     

基于需量管理的两阶段大用户储能优化模型

为推进用户侧储能商业化应用,对用户侧储能从规划和运行两方面综合考虑,提出了一种需量管理捆绑峰谷套利的工业大用户储能评估及优化调度方法。首先,在储能评估阶段,以用户的综合成本最小搭建储能评估模型,评估用户加装储能的经济性并优化储能配置;然后,在调度优化方法方面,构建了储能月前和日内两阶段优化模型。在月前优化中,确定用户上报的最大需量;在日内优化中,基于最大需量约束,优化每日的储能充放电功率。最后,在MATLAB平台基于CPLEX求解器分别对4家典型工业大用户进行算例仿真,验证了模型的经济有效性,并为用户侧储能电池的商业化推广提供了可行性方案。     

计及负荷率分档的峰谷分时电价定价模型

针对大中工商业用户负荷率电价与峰谷电价的配合问题,结合我国电力体制和电价制度环境,基于消费者需求和供电成本异质性,构造了负荷率分档用户的用电消费细分市场,建立了各档用户的边际供电成本模型及需求价格弹性模型。应用边际成本定价理论,构建了计及负荷率分档的峰谷分时电价模型。该模型采用分层协调优化的方法:第一层深入分析每一负荷率档位用户的边际电量成本和边际容量成本,应用密度聚类技术及两部制定价理论,建立了每一负荷率档位及其两部制平均电价水平的制定方法。第二层以各档平均电度电价水平为约束,以削峰填谷为目标,基于电量电价弹性矩阵构建了负荷率峰谷分时电价协调优化模型。该模型综合协调了效率、公平和削峰填谷多重目标,算例验证了其合理性和有效性。     

考虑用户响应程度的电动汽车分时电价策略*

本文提出了一种综合考虑用户和电力公司利益的电动汽车分时电价策略。结合用户充电特性,建立了电动汽车需求响应模型。以用户和电网经济效益最大和电网波动最小为目标,通过NSGA-II算法求得了问题的Pareto解集。结合模糊隶属度的方法找到了其中的折中解,并作为最优分时电价。进一步,研究政府补贴额对用户响应参与度的影响,并定量计算出使用户达到最大响应度的最小补贴值。结果表明,分时电价响应制度能很好地激励用户参与到电价响应中来。同时,政府适当增加补贴能更好激励用户参与电价响应。本文提出的电价政策对电网公司具有一定的指导意义。     

激励性含柔性负荷日前市场出清电价机制的建模

对于电力市场而言,发电竞争只是电力改革的初级阶段,进一步让柔性负荷参与市场竞价是电力市场化的必经之路。传统上采用节点边际电价的日前市场出清电价机制,理论与实践均证明,该机制难以同时实现个体理性、激励相容和社会福利最大化等要求。考虑到电力市场成员之间的信息不对称性,为克服电力市场中市场成员的策略性报价行为,实现市场的高效运行及社会福利最大化,基于VCG的机制设计理论,给出了一种考虑发电机组和柔性负荷参与日前市场出清的电价机制,该机制同时满足激励相容、个体理性以及社会福利最大化要求。最后,采用某2节点系统和修改的IEEE14节点系统为例说明了该日前市场出清电价机制的基本特征。     

基于模糊激励型需求响应的微电网两阶段优化调度模型

针对微电网中风电和负荷不确定性，提出一种基于价格型需求响应（price-based demand response，PBDR）的日前负荷调度和基于激励型需求响应（incentive-based demand response，IBDR）的实时负荷调度的两阶段优化调度模型。在日前阶段，根据用户需求对电价的响应，引入需求价格弹性建立了用户响应模型；在实时调度阶段，为了挖掘不同用户参与需求响应的积极性，利用模糊工具求出不同用户的动态激励方案，提高需求响应项目的参与度。算例分析结果表明，两阶段调度模型相较于只采用日前价格型需求响应提高了风电消纳能力，增加了电网和用户的经济效益；而较于只采用实时激励型需求响应增强了削峰填谷作用，提高系统运行的平稳性。同时动态激励价格比固定式激励价格使负荷曲线峰谷差更小，进一步减少了弃风量。     

电力现货市场环境下园区型综合能源系统多阶段联合优化运行

针对国内最新电力现货市场规则,设计了园区型综合能源系统参与电力市场的系统框架和运行模式,基于多时间尺度多步递进优化的思想,建立了包含日前、日内、实时三阶段联合优化经济运行模型:在日前和日内阶段,采用随机优化概率约束解决光伏、负荷的不确定性问题,通过线性规划算法求解现货日前市场最优申报用电量和日内24 h功率计划曲线;在实时阶段,采用模型预测控制算法,形成了对功率、电价信息的滚动跟踪预测和校正反馈,实现与实时市场的同步滚动优化.算例分析结果表明,该优化经济运行模型可以使园区用户积极跟踪电力现货市场价格波动,通过降低综合用能成本有效提升盈利空间.