能量-备用多品种电力交易下空调负荷聚合商竞价策略

双侧电力市场的开放为公共楼宇暖通空调负荷作为需求侧资源参与电力市场提供了新的机遇。为了挖掘用电高峰时段空调负荷的调控潜力,根据暖通空调的运行原理,基于能量守恒定律、热力学原理、质量守恒原理等,建立了公共楼宇暖通空调的物理模型,提出了暖通空调的柔性控制策略。考虑空调用户在负荷聚合商的统一协调下参与能量和备用市场,构建了能量-备用多品种电力交易下负荷聚合商的双层竞价模型,其中上层为负荷聚合商竞价模型,下层为电力市场出清模型,并基于KKT条件及对偶理论将双层优化问题转化为带平衡约束的单层优化模型,实现模型的高效求解。算例分析结果验证了所提竞价模型的有效性。     

考虑建筑热惯性的园区代理商电价策略及用能优化

随着零售电力市场的逐步开放,代理商将在工业园区的用电管理中扮演越来越重要的角色。合理设计定价策略,增加代理商利润,同时有效降低园区用户空调系统用电费用,是重要的运营问题。为此,文中提出一种考虑建筑热惯性的代理商-用户主从博弈电价双层优化模型。上层以代理商利润最大为目标,依据用户反馈的用电策略,决定代理商向电网购、售电的策略,以及面向园区用户的定价策略;下层以用户购电费用最小为目标,基于代理商定价策略,充分利用建筑热惯性,优化用户空调系统用电策略。该双层模型是相互嵌套的非线性规划问题。应用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、强对偶定理及线性松弛技术,将模型转化为可利用商业求解器YALMIP/CPLEX求解的混合整数线性规划模型。最后,以中国广东某工业园区为例验证所提模型和方法的有效性。算例结果表明,在主从博弈模型中充分利用建筑热惯性,能够有效地减小用户空调系统运行费用,并可增加代理商利润。     

考虑备用服务的电动汽车代理商竞价与定价联合优化

电动汽车代理商(EVA)的出现有望改善电网与大规模电动汽车的互动用电问题。以EVA为研究对象,分析其运营过程中的购、售电市场行为,提出其参与备用服务市场后的竞价与定价联合优化方法,以提高代理商在参与电网能量交易中的经济收益并降低电动汽车的充电成本。在建立日前能量市场和备用服务市场的统一出清模型的基础上,考虑EVA与车主的主从博弈,建立EVA的竞价与定价策略的双层优化模型,得到EVA在日前市场的最优竞价策略和充电费用的制定策略。通过算例分析表明所提模型的有效性,验证所提策略的经济性和灵活性。     

基于分时电价和激励补贴机制的家庭能量双层优化模型

为了降低居民日负荷曲线峰谷差,提高居民参与电网需求响应的积极性之前,文章基于分时电价和激励机制,提出双层模型实现家庭能量的优化调度。该模型以需求侧响应为手段,以家庭能量优化为策略,实现供电端与用电端的互动,刻画出电价、激励机制与用户用电行为之间的交互关系。外层模型在分时电价的环境下,采用模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm, FCM)对用户用电情况进行分析,以日负荷曲线削峰填谷为目标,设计包含激励补贴和峰谷系数的电力套餐。内层模型基于电力套餐实现家用电器的智能管理,模拟实施套餐前后的居民日负荷曲线,实时调整用电计划,使用户日负荷曲线满足电力套餐中的峰谷系数。通过仿真验证双层优化模型有效降低了用户日负荷曲线的峰谷差,且设计的电力套餐在用户侧有一定的实用性,有利于用户更加积极地参与电网的优化调度,满足电网削峰填谷的要求。     

基于V2G的电动汽车充放电双层优化调度策略北大核心CSCD

针对大规模电动汽车(EV)随机接入电网时,电动汽车无序充电将会导致电网用电量增加,负荷峰谷差值变大,如何有效降低电动汽车带来的用电负荷风险是未来关注的重点。文中提出了基于车网互动(vehicle to grid,V2G)的电动汽车充放电双层优化调度策略。其中,上层模型以电网总负荷方差最小和代理商调度计划偏差最小为目标函数;下层模型以用户参与调度意愿和调度能力为基础,在代理商配合调度中心计划的前提下,注重提高用户参与度和用户收益最大化。采用多种群遗传算法对模型进行分析,结果表明,所建模型不仅能够很好的平抑电网负荷波动,有效降低负荷峰谷差,并使参与V2G服务的用户经济收益最大化。     

考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划

售电公司或代理商希望利用峰、谷、尖、平电价,制定可灵活调节的电价,推进智能小区与电网的灵活互动,获得更大收益。前提是不增加用户用电总成本,且满足其满意度要求,但更应该顾及不同用户的满意度变化和差异。因此,提出考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划双层模型。上层以代理商利润最大为目标,制定用户电价并传至下层。下层以用户用电费用最低为目标,计及用户满意度变化及差异约束,生成智能用电计划并传回上层,通过上下两层混合整数规划迭代求解该双层模型。算例结果表明,考虑满意度变化和差异后,增加了代理商收益,降低了用户用电费用,减小了负荷曲线峰谷差。智能小区代理商定价可调节用电市场的灵活性,改善电力负荷峰谷差曲线特性,考虑用户满意度变化和差异后可为用户提供更加个性化的智能用电服务。     

柔性负荷虚拟电厂下冰蓄冷空调的优化控制策略

在构建安全稳定、经济低碳的智能电网的过程中,利用柔性负荷主动参与电网的协同控制受到高度重视。为挖掘和利用柔性负荷响应电网需求的调控潜力,提出一种专门针对柔性负荷的虚拟电厂构架;选取冰蓄冷空调作为典型受控对象,给出一种优先保障用户用电体验和经济性并计及电力系统供需关系的优化用电控制策略;结合空调系统的实际运行特性和用户用电期望,以设备运行费用最低、电网负荷波动最优为目标构建双层优化模型。通过算例在不同冷负荷需求下对冰蓄冷空调的控制结果进行仿真对比,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

考虑用户调节行为多样性的空调负荷聚合商日前调度策略

空调负荷作为重要的柔性负荷资源之一,通过负荷聚合商参与电网调控,对改善夏季电网的负荷特性具有重要意义。然而聚合商通过分组控制方式无法最大化地利用空调的可调潜力,并且对用户舒适度有一定影响。从负荷聚合商的角度出发,对用户空调负荷分别采用温度设定值控制,以保持用户调节行为的多样性。在最大化挖掘负荷可调潜力的同时保证用户舒适度,提出了一种基于用户空调负荷温度控制的负荷聚合商日前调度双层优化模型。模型上层以负荷聚合商利益最大为优化目标,下层考虑用户舒适度差异以用户整体不舒适度水平最小为优化目标。采用粒子群整数规划算法进行求解获得单台空调设备设定温度的调节量。通过仿真验证表明,所提日前调度策略可以在给电网提供一定削峰能力的同时,充分挖掘空调负荷的可调潜力,保证负荷聚合商获得最大化利益并且用户舒适度水平更高。     

考虑用户信用的虚拟聚合商需求响应交易机制

新型电力系统中,用户侧可调负荷等灵活资源将广泛参与电网互动,促进源网荷弹性平衡。为此,文中提出面向工商业可调负荷资源的虚拟聚合商需求响应模式,通过基于用户信用的响应补贴机制实现用户侧可调负荷集聚,并构建了用户响应补贴双层优化模型。上层模型以虚拟聚合商参与需求响应收益最大为目标,通过优化补贴信用系数实现用户响应收益最大;下层模型中用户以计及舒适度损失的效益最大化为目标,调整自身响应行为。算例分析选取了典型用户对所提机制和模型进行验证,结果表明,所提出的需求响应交易机制有效规范了用户的响应行为,信用作用下虚拟聚合商与用户形成了激励相容的效果,有利于需求响应目标精确达成。     

智能小区居民负荷参与优化调度及控制策略研究

随着居民用电设备的快速发展,居民用电占社会用电的比例越来越大,调动居民负荷参与需求侧响应值得深入研究。首先,建立了智能小区参与需求侧响应的双层调度模型,上层为配电网运营商收益最大化,下层为智能小区用户总调度成本最低。其次,该模型考虑了各类用电设备的负荷模型、用户的舒适度以及基于调峰贡献度指标约束的激励措施。最后,考虑到居民负荷参与调度会产生功率波动的问题,以功率较大的空调负荷为例,针对空调参与调度造成功率跌落的现象提出相应的控制策略。结果表明,双层调度模型能够使用户按照配电网运营商的调控期望进行调度,调峰效果较好,并且兼顾配电网运营商和用户的利益。提出的两种控制策略均有效地减小了功率跌落,提高了配电网的稳定性。     

计入柔性负荷的售电公司参与市场竞价两阶段优化模型

在售电市场开放的环境下,为获取最大社会效益,把售电公司参与市场竞价的行为与其内部的多类型柔性负荷管理有机结合起来,建立两阶段优化模型,第1阶段是售电公司参与市场竞价,第2阶段是在第1阶段基础上售电公司对内部多类型柔性负荷的管理。为配合获取最大社会效益,得到最小柔性负荷补偿费用,售电公司对内部用电客户柔性负荷的中断费用、转移费用和激励费用组成的目标函数进行优化管理。实际算例采用遗传算法(genetic algorithm,GA),以IEEE 14节点测试系统为例验证该模型有效提高了社会整体效益。     

基于双层Kriging元模型算法的多产消代理商主从博弈能量管理模型

分布式能源的蓬勃发展为建设低碳高效的能源系统提供了新的途径,但同时也带来用户侧行为随机、能量管理困难等难题.为实现用户侧低碳能源系统的柔性调控与高效管理,提出产消代理商的概念,并对其具体含义作了详细说明.在此基础上,为进一步实现用户侧清洁能源的就地消纳并促进多产消代理商间的能量共享,构建了市场运营商(MO)和多产消代理商间主从博弈模型.该模型中,MO作为博弈的领导者,通过电价优化引导产消代理商的购电/售电行为;而产消代理商作为博弈的跟随者,在收到MO制定的电价后,以最小化用电成本为目标对内部各聚合单元进行优化.同时,为克服下层模型中由布尔变量带来的求解困难问题,采用双层Kriging元模型算法实现博弈模型的求解,减少了下层模型的调用次数,显著提高了计算效率.算例验证了所构建模型的有效性.     

可中断负荷最优报价策略研究

市场环境下.为使用户能够通过优化报价策略的方式获取到更多的收益回报,以用户参与低电价可中断负荷IL(Interruptible Load)备用市场竞价为背景,引入IL报价机制,在基于等报价准则对其进行动态补偿的基础上,以用户收益最大为目标函数,建立了用户优化该市场报价策略的数学模型.并针对竞争对手报价策略为确定值与服从概率分布2种情况.分别基于直接优化和蒙特卡罗方法对该模型进行了求解.仿真结果表明.采用竞价方式管理IL市场能够有效提高IL购买的经济性与市场交易的透明度.     

分时电价环境下的办公建筑空调负荷双层柔性优化控制策略

空调系统是办公建筑中电力能源消耗较大的终端设备,其不合理的运行方式导致用电效率低下,实现空调系统的用电优化已成为电力需求响应的重要研究内容之一。为了降低用户用电费用和提高空调系统能效,提出了分时电价环境下的办公建筑空调负荷双层柔性优化控制策略。在上层模型中,考虑室外温度变化和分时电价信息,通过柔性调节空调系统的预冷时间和设定温度,实现兼顾用电费用最省和用户舒适度最优的效果,并将得到的空调系统冷负荷量输出给下层模型。在下层模型中,根据多台冷水机组性能(Coefficient of Performance, COP)特性的不同,优化负载率的分配,达到冷水机组总体能效最大的效果。采用粒子群算法求解双层模型,通过算例仿真,比较空调系统在不同运行模式下的结果,验证了所提策略可以有效地提高冷水机组的效率,降低用电费用。     

计及用户舒适度与用电成本的空调负荷优化控制方法

智能电网环境下,应用于空调(商业与居民用户最主要的用电负荷)的需求响应措施对电网稳定运行有重要意义。针对用户参与需求响应过程中导致舒适度明显降低的问题,本文提出了一种用户可参与自主决策的空调负荷优化控制方法,基于改进的免疫克隆选择算法,建立了同时考虑用户舒适度与用电成本的空调负荷多目标优化调控模型;并将原始免疫克隆选择算法中的变异算子改进为一种自适应的非一致性变异算子,进一步提高算法的收敛能力,逼近Pareto最优面。仿真及实验结果表明,本文算法在对空调负荷执行基于分时电价的需求响应过程中,能够有效兼顾用户对经济性和舒适性的需求;优化结果相对用户期望值的亲和力得到明显提升,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于电力需求响应的多时间尺度家庭能量管理优化策略

在智能用电的背景下,电力用户与电网的互动更加频繁,用户在考虑自身经济调度的同时,可通过参与电力需求响应获取额外收益。首先建立了包含最大功率约束与需求响应事件约束的激励型需求响应模型及含光储设备的家庭用电模型;然后建立了基于模型预测控制的多时间尺度家庭能量管理模型,提出了以用户净支出与购电功率波动最小为目标的日内家庭用电双层优化策略及实时用电调整策略。通过改变蓄电池充放电功率应对实时运行过程中不可调整负荷及光伏出力的波动,保证用户购电功率满足需求响应要求。最后以某典型家庭负荷配置为例,通过对比不同场景下的优化结果,验证了策略的有效性,并分析了需求响应机制对用户的影响。     

基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

随着电价新政的发布,电力市场将进一步开放,同时目录电价的取消将加快分时电价机制的建立,在此背景下售电公司如何针对电力用户采取有效的分时电价措施是亟需解决的问题。为此在分析湖南省钢铁、电石等高能耗工业用户用电特性的基础上,结合售电公司、工业用户的成本及收益构建了售电公司成本收益模型、工业用户负荷转移成本模型,进一步提出了售电公司峰谷分时电价双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司收益最大,下层模型优化目标为工业用户用电成本最小,以此确定峰谷分时电价套餐。以钢铁、电石等高能耗工业用户数据为例的仿真测算结果表明通过双层优化模型所得的峰谷分时电价套餐能够保证双方的利益,并有效引导工业用户合理用电、削峰填谷。     

基于电-热联合市场出清的综合需求响应建模及策略

随着综合能源系统和多能源市场的发展,传统需求响应已逐渐向综合需求响应的方向转变。在综合需求响应中,用户既可以通过改变用能习惯,又可以通过转换能量来源参与响应,从而实现供需资源协调优化。以冬季居民电能、热能需求为场景,首先基于零售侧能源市场参与主体的机理模型,构建零售侧电-热联合双边竞价能源市场框架。其次,提出电、热负荷参与联合市场的竞价策略,进而建立以最大化能源生产者和消费者剩余为目标的电-热联合市场出清模型;考虑不同负荷的控制模式和运行机理,提出电、热负荷响应市场出清信号的控制策略。最后,通过算例验证了所提方法在实现供需双侧资源协调优化、促进可再生能源消纳以及用户节能方面的积极作用。     

偏差电量考核机制下售电公司的最优经营策略

电力市场的偏差电量考核机制是现货市场建立前的过渡性方案,有利于市场主体参与到公平竞争的市场交易中。为了更直观地体现电力市场偏差电量考核对售电公司经营策略的影响,基于参与广东月度竞价交易的电力用户的实际电量偏差率数据对2017年2月、3月偏差电量考核情况进行分析。在此基础上,建立偏差考核机制下售电公司的盈利模型,并以售电公司考核和补偿成本最小为目标提出考虑免考核电量的可中断负荷最优购买模型。文中设计如下3种模拟场景:(1)不捆绑负荷分别参与市场竞价;(2)捆绑得到总负荷参与市场竞价;(3)捆绑负荷参与市场竞价,并采用可中断负荷合同减少正偏差电量考核。3种模拟场景对售电公司运营策略的影响分析结果表明,第3种模拟场景下售电公司的盈利最大,为所推荐的最优经营策略。同时提出了用户侧月度偏差电量交易模式,以维持系统月度电量平衡。