A Monte Carlo model for calculating spot market prices ofelectricity

The authors describe a model for calculating the spot price of electricity of a typical electric power system. The model combines economic dispatch calculations with loadflow and customer response functions in a Monte Carlo simulation model. The model contributes to the implementation of spot prices by providing a practical means of evaluating the spot price of a typical electric power system. It offers several different approaches for calculating generation curtailment premiums and transmission congestion charges. The model formulation is presented and its application is illustrated with case study results     

基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型

随着中国电力市场化改革的推进,售电侧市场逐步开放,售电商可以聚合大量的分散负荷参与电力市场环境下的需求响应.文中提出以售电商和用户综合收益最大化为目标的基于深度强化学习的激励型需求响应建模和求解方法.首先,建立售电商和用户的需求响应模型,通过引入时间-价格弹性,改进现有的用户响应模型,考虑用户对相邻时段补贴价格差的反应.然后,基于马尔可夫决策过程框架构建补贴价格决策优化模型,并设计基于深度Q学习网络的求解算法.最后,以1个售电商和3个不同类型的用户为例进行仿真计算,通过分析算法收敛性和对比不同模型及参数下的优化结果,验证了改进模型的合理性和生成策略的有效性,并分析了激励型需求响应对售电商以及用户的影响.     

基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析

在分析人工免疫系统聚类算法的基础上研究基于人工免疫系统聚类算法的用电客户信用分析原理,建立用电客户信用分析指标体系,根据电力公司客户数据,采用人工免疫系统聚类分析方法对用电客户信用进行分析,将用电客户信用按高、中、低三类进行聚类,经计算得到信用高、中、低的用电客户分别为2家、3家、1家。结果表明人工免疫系统聚类分析方法只要确定了浓度阈值和聚类个数就可得到结果,计算过程简单,能够适用于大数据量,对专业知识的要求较低,对于数据的顺序不敏感,是一种进行用电客户信用分析的较好方法。     

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。     

现货市场环境下售电商激励型需求响应优化策略

需求响应是售电商应对现货市场风险的重要工具,但已有研究中的售电商均采取电价型需求响应策略,无法根据变化的实际情况灵活实施需求响应,缺乏关于激励型需求响应的深入研究。针对此,构建了单一售电商与多个用户之间的激励型需求响应主从博弈模型,其中售电商在现货市场电价高于售电价格的时段,制定需求响应补贴策略以减少其售电损失,而用户根据售电商制定的补贴价格决定相应时段的响应量以获取额外收益。通过分析给出了博弈模型的求解方法,算例表明,售电商及用户均可通过需求响应而获益。此外,文中分析了现货市场价格波动对售电商的补贴价格制定、用户响应量和各自需求响应收益的影响以及不同类型的用户加入需求响应项目时对售电商需求响应收益的影响。     

用电形势缓和后电力负荷管理系统的应用取向

2006年,我国供用电形势将进一步趋于缓和,负荷管理系统的主要功能——负荷控制功能将逐步弱化。在新的用电形势下,供电企业不能放松对负荷管理系统的管理,必须及时转变应用方向和管理重点,更好地发挥系统所具有的功能,为电力客户和电力营销管理提供如下服务:一是与客户共享系统记录的信息,为客户提供个性化的优质服务;二是加强用电异常的监测和处理,及时发现并处理计量故障和窃电行为;三是充分利用扩展功能,以科技自主创新推进电力营销现场管理水平的提高。     

计及不确定因素的售电公司动态购电决策多目标优化研究

随着电力体制改革的进行,售电公司的数量及市场交易的形式不断增加,同时竞争也日益激烈。针对即将开展的电力现货市场交易,提出了包含多市场、多时段的售电公司动态交易策略,全面考虑了用户电量,市场电价等不确定因素,引入用户侧负荷作为平衡资源。利用多目标优化思想,建立了包含售电公司综合售电收益和用户满意度最大化的优化模型。并提出一种结合拉丁超立方抽样,场景缩减法和改进多目标差分进化算法的优化方法对所提模型进行求解。最后通过算例分析,验证了所建模型和方法的有效性,为售电公司参与市场竞争提供了有效的参考。     

考虑可中断负荷和需求侧竞价的供电电价模型研究

需求响应(DR)是需求侧管理在竞争性电力市场中的发展,已引起电力部门和用户的广泛关注。以需求侧开放的电力市场为背景,在基于原-对偶内点法最优潮流的实时电价算法基础上,考虑用户参与可中断负荷和需求侧竞价项目对系统负荷的影响,建立了计及需求响应的供电电价模型。IEEE14节点算例表明了该模型的有效性,计算结果分析也验证了需求响应可平缓供电电价。     

含有用户自主选择行为分析的电价套餐设计策略

基于用户自主选择行为并趋优的特性,提出了一种新型的电价套餐制定策略。首先,采用K-means算法对电力用户负荷特性曲线进行聚类分析,生成各类典型的用户负荷特性曲线;构建效用模型及用户选择概率模型,以效用最大化确定不同用电习惯的用户选择套餐的概率。其次,制定基于CVaR的售电商成本与风险模型,并以用户自主选择行为和售电商成本与风险等作为约束,以售电商利润最大化为优化目标,建立了电价套餐定制模型。最后,结合算例验证所提出的电价套餐的合理性及可行性。     

省级电力现货市场技术支持系统技术架构设计

随着中国新一轮电力体制改革的推进,电力现货市场技术支持系统的建设已刻不容缓,现货市场应用功能的建设对电力现货市场的正常运营和电网的安全稳定运行尤为重要。文中首先分析了电力现货市场运营和电网调度运行的关系,以及电力调度自动化系统的现状。然后,开展电力现货市场技术支持系统的技术方案研究,综合考虑了试点省省内现货市场开展的差异性,提出了基于调度自动化系统建设电力现货市场子系统的思路和目标,重点从软件、硬件、安全防护和平台集成等方面介绍了建设技术方案。之后,对出清算法、安全防护、市场监测与分析、模拟仿真、双活系统数据同步等关键技术进行了探讨。最后,对系统建设成效进行了分析。所提技术架构能够适应电力现货市场运营需求,为后续省级电力现货市场技术支持系统的研究与建设工作提供了参考。     

电力现货市场环境下电动汽车充换电站的优化调控策略

在构建新型电力系统的战略目标下,电力现货市场不断对电动汽车充换电站等需求侧资源提出新的需求与要求。基于南方电力现货市场系列试点规则,考虑现货电能量、调频辅助服务、多阶段需求响应等交易品种,建立了电动汽车充换电站的调控模型,设计了日前-日内-实时多阶段优化调控策略。日前阶段针对换电需求、调频调用电量和各交易品种价格的不确定性构建鲁棒优化问题,并采用二阶锥规划算法进行求解;日内阶段构建基于模型预测控制的滚动优化环节,实现对需求响应日内邀约的有效响应,同时改善日前调控计划的保守性;实时阶段以调控成本最低为目标,考虑需求响应实时邀约和电价波动,求解电池功率分配策略。仿真算例表明,所提策略可充分发挥充换电站的调节潜力,提升其经济效益。     

多种期权合同条件下的供电公司最优购电策略

研究在电力市场背景下,当实时电力市场价格、最终顾客需求是随机变量时,作为期权合同购买方的供电公司面对多种期权合同和实时购电市场,采用最优期权合同组合的购电策略,根据每种期权合同能为供电公司带来收益的大小,推导出最优期权合同组合应满足的条件.介绍了求解每种期权合同最优购买数量的方法,并证明当可供选择的期权合同种类增加时,供电公司利润会增加.最后通过数例计算及计算机仿真说明了结论的应用.     

电力现货市场技术支持系统关键技术探讨

中国新一轮电力体制改革已逐步进入深水区,各试点地区结合自身特点设计电力现货市场交易产品和运行规则,并在不同阶段根据运营情况不断进行调整完善,具有复杂多变的特点,对技术支持系统提出高要求。提出了分区部署的系统总体架构及分层应用功能框架,重点在技术支撑平台、核心算法、模型数据管理、评估分析、模拟推演等关键技术进行探讨,并取得初步应用。     

存在期权购电合同时发电公司和供电公司的最优策略

研究了在电力市场背景下,当实时电力市场价格、最终顾客需求是随机变量时,发电公司以及供电公司的最优决策问题。通过比较供电公司使用期权合同购电以及直接从实时市场中购电获得的利润得出了发电公司提供的期权购电合同参数应该满足的条件;并且得出了供电公司购买期权合同数量的解析解。使用博弈的方法求出了在满足期权合同参数约束的条件下,发电公司应提供的期权合同的最优参数。最后通过数例以及仿真说明了结论的应用。     

Home energy management incorporating operational priority of appliances

Home energy management (HEM) schemes persuade residential customers to actively participate in price-based demand response (DR) programs. In these price-based HEM methods, a controller schedules the energy consumption of household’s controllable appliances in response to electricity price signals, considering various customer preferences. Although numerous methods have been recently proposed for HEM application, prioritizing the operation of controllable appliances from the customer’s viewpoint in price-based HEM has not been addressed, which is the focus of the present paper. To do this, the value of lost load (VOLL) of each appliance is defined to indicate the operational priority of that appliance from the customer perspective. Considering appliances’ VOLL, electricity tariffs, and operational constraints of appliances, an optimization problem is proposed to minimize customer energy and reliability costs. The output of the proposed HEM would be the optimum scheduling of household electrical demand. Numerical studies illustrate the effectiveness of the proposed HEM method in a smart home, considering different time-varying electricity pricings.     

基于人工智能的客户需求响应研究与分析

随着电力大数据爆炸式地增长,依靠人力物力的传统数据处理模式已经不再适应现代电力系统的发展。以红河州地区居民用电消费行为和日常行为习惯做聚类分析,借助计量自动化系统提供的电力负荷数据,并基于用户群体分析与识别,利用灰色预测、BP神经元网络、自适应BP神经元网络、PSO算法、分类随机森林算法、自适应分类随机森林等人工智能算法对负荷进行预测。通过对当地居民的用电消费行为习惯深入的研究以及电力负荷的预测,为人工智能运用于电力系统客户需求响应提供理论经验和技术支撑。主要创新点在于将自适应随机森林算法等人工智能算法应用于居民需求响应的研究,降低电网处于高峰负荷,并采用了负荷转移策略降低电网运行成本,节约能耗。     

售电商参与现货市场下的售电套餐优化设计

随着中国电力现货市场的快速发展,售电商可以通过设计售电套餐来引导电力用户参与电力需求响应,以此提高双方利益。文中引入避峰响应系数,在分时电价的基础上制定售电套餐激励以吸引电力用户积极转移用电负荷。首先,根据设计的售电套餐计算出电力用户选择售电套餐后的负荷转移情况;其次,考虑电费支出的变化与用电方式的变化对电力用户效用产生的影响,基于效用函数构建售电套餐决策模型来计算出电力用户对售电套餐的选择情况;然后,文中基于售电商参与现货市场交易转移负荷,以售电商利益驱动量最大化为目标优化设计出4种售电套餐;最后,通过算例分析,验证了优化后的售电套餐符合双方的利益要求。     

初期现货市场下考虑用户响应行为的需求响应机制设计

在中国电力现货市场建设初期,电力用户参与市场的方式及响应行为具有较大差异.高比例用户受电网公司管理间接参与市场,无法主动响应市场的动态价格,但其固有的用电行为会影响市场价格,甚至导致电力供需紧张场景下出现极端价格.为此,考虑到高比例间接参与市场的用户在日前的负荷调整能力,设计了适用于初期现货市场的需求响应机制.首先,建立了考虑不同用户响应行为的需求响应机制框架,提出了需求响应机制的触发条件,并进一步分析了该机制框架下用户参与需求响应的机理.然后,构建了考虑间接参与用户主动响应的市场出清模型,并提出了保证需求响应机制可持续运行的结算方法.最后,通过算例验证了所提机制的合理性及有效性.     

面向需求侧主动响应的工商业用户电力套餐优化设计

电力需求响应是应对电网峰谷差持续拉大、间歇性可再生能源大规模并网、能源结构转变等问题的有效方法。为此,提出了一种新的需求侧主动响应策略——面向工商业用户的电力套餐,并对电力套餐的设计问题进行了优化研究。首先,采用基于特性指标降维的负荷聚类方法辨识工商业用户的负荷特征,为电力套餐的设计进行市场细分;其次,在综合考虑电费支出满意度和用电方式满意度对用户决策的影响的基础上,基于多项Logit模型构建用户对电力套餐的选择行为模型;接着,构建基于成本—效益分析的电力套餐综合评估模型,以衡量电力套餐的经济价值;然后,在此基础上,提出以最大化益本比为优化目标的电力套餐设计的优化模型。算例采用某地区工商业用户的实际数据,结果显示了所提电力套餐的经济价值及其调动需求侧主动参与负荷管理的效果。     

综合环境保护及竞价风险的发电侧经济运行

为了在电力市场中的发售电方能实现节能环保、低风险、高收益的竞价上网,对机组出力变化与市场电价波动之间的协调联动关系进行了研究,以交易日售电总利润最大化为目标,综合考虑实际报价风险系数、环境保护成本、机组运行成本及阀点效应,构建交易日的机组分时段出力优化模型,由此得出机组的经济运行优化方案,从而形成合理的发电报价计划;并结合遗传算法和粒子群优化算法两者的特点,设计了一种混合优化算法对所构建的具有非线性、非凸特性的动态规划模型进行快速准确地求解;最后通过算例应用的仿真分析,验证了该方法的可行性和有效性。