实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真谈竹奎1,汪元芹2,赵菁2,刘斌1,刘敏2

为解决智能电网发展中用户参与电力市场运营的响应积极性以及用户收益最大化问题,本文在经济学原理基础上,引用需求价格弹性系数表征用户的用电量随电价的变化情况,建立实时电价下的用户负荷调节能力模型,根据该模型,进一步研究了基于实时电价的用户侧电力需求响应模型优化策略,考虑用户在不同响应场景和不同负荷调节潜力下的需求响应。解决供电与用电间的电力供需不平衡问题,实现用户积极响应及其利益最大化,并提高系统稳定性与安全性。以某地需求响应系统为例,对进入现货市场交易的用户进行数字仿真,通过算例分析表明该模型能有效改善用电负荷曲线,减小用户购电成本,验证了基于实时电价下的电力需求响应优化策略的优化效果。     

基于需求响应的家庭节电省电优化策略研究

电力需求的日益增长给电网发电及输电环节带来了巨大挑战,配用电网负荷率的增加也给电力系统正常运行带来了安全隐患.运用智能电力需求响应技术,有效整合用户侧电网响应潜力以提升电网运行的安全性、稳定性和经济性值得深入研究.基于智能用电双向交互技术,在满足用户用电要求的基础上,最大限度满足用户舒适度及电网调峰需求为目标,提出了居民侧负荷参与电力需求响应的家庭用电优化方案,重点提出了节电省电控制策略,有负荷转移和负荷调控两种方法,可为家庭提供系统的、全面的省电措施.结合提出的控制策略,基于Matlab平台进行具体仿真,通过波形和数据的分析,详细阐述了需求响应控制策略的要点和价值,也为以后的技术发展提供了数据信息.     

计及峰谷电价的电动汽车负荷模型分析

大规模电动汽车无序接入配电网会导致电网负荷峰值增加。首先,本文通过分析电动汽车行驶特性,根据电动汽车电量需求、电池荷电状态、充放电功率等约束条件,基于电动汽车有序充放电概率模型和功率期望,构建最小负荷峰值目标函数。再通过遗传算法求解,以峰谷电价时间作为优化变量,得到优化前后的电网负荷曲线。然后分别研究了在不同峰谷电价时间以及在不同用户响应度下电网负荷曲线的变化,并与电动汽车无序充电时的负荷曲线进行对比。最后讨论分析了用户响应度和充电模式对电网负荷峰值的作用效果。     

集中式低压减载下电力用户负荷侧需求自动响应方法

为确保电力系统安全稳定运行,吸引电力用户主动参与电网调峰当中,减轻电网运行压力,提出一种集中式低压减载下电力用户负荷侧需求自动响应方法.仿真实验结果表明,本文方法可大幅增强居民用电行为的感知水平,提高电网设备利用率和运行效率,实现居民用户与供电企业双赢.     

强化用电检查服务功能，提升电力需求侧管理工作成效分析

用电检查部门应承担检查供电基础设施、提升电力需求侧管理工作的责任,从而保证电网稳定的运行。所谓提升电力需求侧管理工作,就是通过提高接收端的效率,改善用电使用条件。在相同的电能下使得能耗降到最低点,从而提高用电效率,节约资源、响应可持续发展道路。     

电热水器最佳功率多目标遗传算法优化控制

为了提高电热水器(EWH)的使用效率,从智能用电控制技术角度考虑,对电价改变、外部温度以及用户的用水习惯进行了综合分析,构建了可以同时满足用电成本与舒适度要求的EWH优化策略。优化结果表明:在α取值为11/12时,电费降低了5%,而热不适只小幅增大2%。采用多目标优化控制模式能够获得最优EWH曲线,从而更好地完成需求响应。用户对EWH采取预加热或实时控温的方式,会提高系统的晚高峰用电负荷。为提升用户的舒适度,按照峰谷分时电价完成电价响应,通过发挥EWH储热作用,使负荷群获得的聚合功率保持到早晨。早晨时段属于低谷用电阶段,可以达到削峰填谷效果。该研究对智能家装的效率提高具有很好的实际指导意义。     

基于竞价上网的发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型

电价联动是继续推进电力市场化改革迫切需要解决的问题之一。针对当前峰谷分时电价的实施现状，在综合考虑需求侧响应及有关主体利益平衡的基础上，以优化负荷曲线为目标函数，建立了发电侧与售电侧峰谷分时电价联合设计的优化模型。     

贵州高耗能负荷参与电网调峰辅助服务的探索

随着贵州电网能源结构及负荷需求特性的变化,电力系统峰谷差呈现逐步增大的趋势,调峰问题日益突出。为了探索高耗能负荷的调峰响应潜力,研究高能耗行业参与调峰辅助服务的可行性,该文分析了贵州的能源结构及调峰现状,总结了电解铝、水泥和钢铁等几类典型高耗能产业的用电特征。分析表明,贵州负荷侧资源参与电网调峰辅助服务具有很大的潜力。最后,基于贵州电力体制改革和辅助服务市场的实施现状,该文提出了一种适用于高耗能行业参与的调峰辅助服务市场交易体系,规范了交易实施流程和价格机制。该交易体系的实施可实现发电侧和负荷侧双赢的局面,有助于提高负荷侧资源参与调峰的积极性,对调峰权交易市场建设具有一定的指导意义。     

基于SGM的用电需求自动响应方法仿真

为满足电力用户需求、减少不必要的资源浪费,基于Stackelberg博弈过程设计了一种用电需求自动响应方法.根据电网不同参与方的功能设计需求响应系统的结构,包括感知层、网络层及应用层;将供应商与电力用户作为需求响应的主要参与者,结合用户缴费、边际成本与供需不平衡成本等效用,建立供应商层博弈模型;综合电费和用电满意度构建...     

基于接纳控制的智能电网需求响应

采用效用函数刻画用户的用电满意度, 将需求响应问题建模为一类凸优化问题. 针对电力供应商的供电量不能满足用户最小用电需求的问题, 结合分布式用电量调度和实定价, 设计两类接纳控制算法. 仿真结果表明, 通过接纳控制, 满足了购电用户的最小用电需求, 保证了用户的用电质量, 能够实现电网的供需平衡.     

基于电力大数据的用户用电感知研究

在基于电力大数据对用户提供多元化服务的研究中,发现电网在不同时刻停电,不同用户的停电感受不一样以及在调度计划制定时,由于不同线路所带用户不同需进行差异化服务。为此,提出基于电力大数据的用户用电感知研究。首先通过电网内部系统及外部系统进行数据采集,然后基于大数据从多维度进行数据处理和分析,建立了用电需求模型和用户用电感知模型并进行了深入应用;通过该模型可以实现有限投资供电可靠性提升最快,最大限度满足用户需求;可最大限度实现不同行业、类别的用户用电互补,提高设备利用率;可实现用电感知最低时段停电,停电涉及用户更精准。该模型的引用实现了电网规划、用户接入、调度运行的智能决策,使电网规划投资更精准,固定投资提升可靠性最快,提高设备利用效率和用户满意度。     

基于电力光纤到户的智能用电小区介绍

概述 智能电网建设分为发电、输电、变电、配电、用电、调度等六大环节。作为智能电网用电环节建设的重要内容,基于电力光纤到户的智能用电小区是实现电网与用户之间实时交互响应,增强电网综合服务能力,满足互动营销需求,提升服务水平的重要手段。通过智能用电小区的建设,将改变过去用电环节中单向的“电力输送-电力消费”、“电力管理-电力被管理”的被动用电模式,     

电力大数据下的短期电力负荷预测

电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。本文就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。     

需求侧管理下智能家庭用电多目标优化控制

针对家庭内附加型负载进行需求侧管理,缓解高峰时刻电网压力,提出一种智能电网环境的家庭用电控制系统。设计了智能控制器,可以获取用户家庭负荷信息并为用户提供分时电价计量,同时便于供电侧直接进行需求侧控制。提出了多目标蜻蜓算法,针对降低负载功率和减少需求响应延时时间两个目标进行求解,其迭代速度快,满足即时响应的需求。500个家庭的实验结果显示,家庭用电控制系统合理,降低了用户用电费用;算法计算速度快,响应时间延时少,有效缓解了高峰时刻的电网负荷。     

县级供电企业电力需求侧管理

电力需求侧管理（DSM）引导电力客户改变和优化用电方式，合理配置和使用电力资源，提高客户的终端用电效率，达到节约能源和保护环境，促进电力供需平衡，提高电能使用效率。     

数字化背景下电力大数据赋能应急管理的应用研究

数字化时代,大数据的应用已经渗透到社会生活中的方方面面,电力行业作为国民经济的基础性行业,大数据技术在其中的应用也日益广泛。在此背景下,本文研究了应急管理依托电力大数据的赋能进行创新优化,实时监测电网运行状态、设备性能及电力负荷情况,为应急管理决策提供准确、有效的数据支撑;分析了应急管理对电力大数据的需求,以及如何整合、加工电力大数据与其他相关数据源,提高应急响应、预警预测的效率;通过应用案例展示了电力大数据在应急管理中的实际效用,如实现企业安全生产的监管、提高灾害预警的准确性、优化救援力量和资源的调配。以此为未来电力大数据在应急管理领域的进一步应用提供参考和借鉴。     

智能电网电力资源优化配置系统探讨

智能电网是现代电力事业的发展方向,我国电力事业积极推进智能电网的建设,实现电网运行智能化。近几年,在智能电网的建设过程中构建了电力资源优化配置系统,目的是优化电力资源的配置,满足电网用电侧的基本需求,避免出现电力资源浪费的问题。因此,主要探讨了智能电网电力资源优化配置系统中的几点研究内容。     

计及需求响应的电网安全优化调度模型

针对传统的发电日前调度方案,提出一种计及需求响应的电力系统安全优化调度模型.以峰谷分时电价为基础,建立激励补偿机制,鼓励用户积极参与需求侧资源调度,从而使得“削峰填谷”的效果更加明显.同时,为了合理配置电网运行的备用容量,在所提出的模型中融入期望停电损失,保证电网运行的安全性.基于IEEE24节点的算例分析表明,所提出的考虑需求响应和期望停电损失的电力优化调度模型可以在保证一定可靠性水平的前提下,降低电网的运营成本,实现市场环境下电力系统的经济和安全运行.     

基于多策略协同进化差分算法的社区居民负荷优化调度

针对需求响应下负荷调度的问题,为提供满足居民利益的响应方案,并提高电网运行稳定性,综合考虑电价、激励型需求响应机制与居民用电需求,以用电成本和社区负荷方差最小化为目标,建立了多用户负荷调度高维目标优化模型。结合模型特征提出一种基于多策略的合作协同进化差分进化算法,设计了基于居民用电特征的混合编码与种群初始化策略,以提高解的质量;引入合作协同进化思想将问题变量分解,依据高维目标分组与聚合对种群进行划分,避免陷入局优;各子种群进化时采取双差分模式协同策略,并构建知识迁移个体实现种群间信息交互,最后经贪婪与随机选择结合的种群合并策略保留完整优秀解至外部档案,以提高Pareto最优集的收敛性与分布性。算例仿真表明所提方法可降低社区居民用电成本18%左右、负荷波动方差30%以上;随着居民数量增加,算法的收敛性与多样性与同领域其他算法相比优势更为明显。     

考虑负荷方差的智能微网用户侧分时电价优化模型

为调整用户用电行为，提升智能微网安全性和稳定性，需构建考虑负荷方差的智能微网用户侧分时电价优化模型。通过需求价格弹性系数描述用户对电价的反应情况，依照智能微网中负荷恒定状态和波动状态，计算线路可变损耗，取样采点一定周期内负荷，计算负荷方差，探析负荷方差对线路损耗的影响。依照负荷方差和用户负荷峰谷差构建智能微网用户侧分时电价优化的目标函数，设置峰平谷电价、用户利益、峰谷倒置等五个约束条件，结合约束条件和目标函数获取最终的优化模型。实验表明，该种方法构建的用户侧分时电价优化模型后，用户侧分时电价最大峰段负荷为14109 kW，峰谷差是7963 kW，显著增加售电侧和发电侧利润。