分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法

智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。     

考虑用户舒适度的智能用电模式优化方法研究

智能用电模式作为未来电力需求侧发展的重要趋势,其关键是实现电力系统中庞大的电力用户与电网的互动交易。根据设备可控性对需求侧多种负荷进行分类建模,并考虑设备可控性及用户舒适度因素,提出一种基于实时电价的智能用电模式调控机制,充分接入家用负荷、分布式发电及储能设备,通过智能电表自动、合理地参与电力市场交易。算例分析显示该模式能够很好地调节负荷工作方式,并有效降低用户用电成本。     

智能用电背景下考虑用户满意度的居民需求侧响应调控策略

需求侧响应(demand response,DR)资源是未来能源电力系统中重要的可调控资源。在能源互联网以及智能电网背景下,通过智能能量管理系统(smart energy management system,SEMS)合理地调控用户侧的需求侧响应资源,是实现供需双侧互动以及电力系统协同互联的重要手段。首先,基于SEMS系统架构,对用户用电设备进行分类建模,在考虑用户用电满意度的条件下,以用户用电成本以及系统负荷波动最小为目标,构建两阶段的用户需求侧响应资源调控策略模型;其次,通过分布式的需求侧响应资源调控机制对用户用电行为进行优化,最大程度上保护用户的用电信息隐私;最后,进行算例仿真,在实时电价条件下,分析上述需求侧响应调控策略对用户用电行为的影响,结果表明上述两阶段的需求侧资源调控模型能够进一步优化用户的用电行为。     

具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。     

基于需求响应的家庭用电智能交互终端设计

以智能电网发展为背景,以促进智能用电在居民侧的发展为目的,研发了一款基于需求响应的家庭用电智能交互终端。该终端以组态软件为设计平台,结合上海市现有的峰谷电价和阶梯电价,考虑需求响应中的实时电价机制和可中断负荷机制,配合使用自主研发的智能插座,是一款面向家庭的具有用电信息可视化、多种控制方式、使用方便的智能交互终端。模拟实验证明该终端可起到方便用户使用、为用户节能、方便供电公司和用户控制、改善用户生活习惯的作用。     

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。     

实时电价下计及转移成本的负荷优化

为准确反映用户的需求侧能力,提高用户需求侧响应的积极性,在实时电价体系下,计及转移成本,建立以用户购电费用最小为目标函数的负荷优化模型。利用Matlab对所建模型进行仿真,验证了基于实时电价的需求侧响应模型能够对负荷曲线削峰填谷。比较了不同的需求侧响应对负荷优化的效果,结果表明在一定范围内,峰谷时段负荷比与需求侧响应呈负相关性,削峰填谷效果与需求侧响应呈正相关性。对工业用户3种不同用电模式进行了总购电费用分析,结果表明三班制工作模式能够减少总购电费用。     

智能电网需求侧用户参与度研究模型

为充分挖掘智能电网需求侧与用户参与度的响应能力,探究电网需求侧的用电负荷影响,建立了智能电网需求侧用户参与度研究模型。采用聚类算法在噪声、模糊数据中提取特征数据,并对其进行归一化处理。根据智能电网的调配用电需求量,构建收益函数模型;将用户群体划分结果与博弈论相结合,建立不同类型用户博弈论模型,并组建电网需求侧用户参与度研究模型,定义电价收益、价格响应、智能调配用电时间等参数,为智能电网参与市场环境下的用户参与度调控提供了模型支持。以河北电网为测试对象进行测试,结果表明：随着时间的增加以及电价的降低,用户参与比例为89%,用户满意度均值为90%。智能电网需求侧的响应特性受用户参与度的影响,所提模型可以准确完成智能电网需求侧下的用户参与度计算,确保电网需求侧电力市场的供需平衡。     

面向能源互联网的新型需求侧管理模式研究

目前,能源互联网已经成为我国电力系统发展的主要方向。能源互联网的建设将在很大程度上改变目前能源利用现状和管理模式。从需求侧管理的角度,阐述能源互联网条件下的新型控制策略,传统的需求侧管理是基于电网与用户的相互作用,通过相关协议达到对负荷的部分可控,能源互联网的发展,使得用户侧的信息交互更加重要与频繁,同时由于各种能源发电形式的接入,使得对用户的负荷管理也越来越重要。提出一种面向能源互联网的需求侧管理方法,该方法利用用户侧健全的通讯基础设施,在每个用户的智能量测设备中增加用电计划控制模块,该模块借助博弈论的思想使每个用户根据其他用户的用电计划制定出使得自己用电支出最小的用电计划,最终得到所有用户的能源消费计划。在整体的能源消费计划下,达到系统运行的峰均比和发电成本最小。最后,通过实例仿真证明了该负荷管理模式的有效性。     

分时电价下计及用户用电满意度的家庭负荷优化策略

分时电价是实施需求侧管理、鼓励用户改变用电方式的一种重要经济手段。居民用户是需求侧的一部分,对其用电负荷进行优化具有重要意义。首先,对家庭基本可调度负荷、空调系统以及电动汽车的运行特性进行建模;其次,建立包含环境舒适度和用电方式舒适度的用电满意度模型,对考虑用户环境舒适度的空调系统运行策略进行分析,构建不考虑电动汽车充电的基本可调度负荷多目标优化模型;最后,构建考虑负荷曲线峰谷差的电动汽车充电模型,并采用遗传算法求解模型。在分时电价条件下对优化前后的用电费用和负荷曲线进行对比分析,结果表明所提优化策略能够在保证用户用电满意度的前提下降低用电费用,并达到削峰填谷的目的。     

需求侧管理中面向居民用电的互动化评价模型

智能用电的核心是通过电网与用户的双向互动以实现需求响应,文中提出了一种面向需求侧管理的居民用电互动化评价模型及其实现方法。首先构建居民用电互动化评价模型,模型涵盖需求侧管理中的负荷优化、用户需求响应和通道理想解排序法(TOPSIS)互动化评价在内的完整过程。然后在多目标遗传算法求解最优用电策略和价格弹性指数计算用户需求响应策略基础上,阐述模型的实现方法。最后通过实验验证了模型评价居民用电互动化效果的有效性。     

分时电价模型优化方法研究

随着电力供需矛盾的日益深化和智能电网建设的不断推进,电力需求侧管理（DSM）受到广泛重视,峰谷分时电价作为DSM的重要组成部分,能够通过引导用户有效改善电力负荷,实现用户和供电方的双赢局面,因此峰谷分时电价的优化已成为电力市场中的研究热点。在分析电价制定方法和影响因素的基础上,重点对分时电价的模型优化方法进行了评述,并为今后峰谷分时电价的进一步发展提出建议。     

基于聚类法的工业用户需求侧管理(DSM)方案分析与研究

为了解决只是按照电价对用户负荷特性进行分析带来的问题,达到需求侧管理的有序用电,提出了基于聚类法的负荷特性分析方法。以工业企业DSM方案为背景,利用模糊C均值聚类法,对重要企业用户的用电负荷进行聚类。利用基于可能性分布的聚类有效性函数指标作为分类依据,对某公司的负荷特性进行精细挖掘,对聚类结果进行了详细分析。分析结果显示,负荷峰值时段,其在需求响应事件中,可提供气候敏感负荷中断容量和生产负荷中断容量两种类型,并得出了其对应适合的需求响应类型。     

基于需求侧管理的城市电网风险评估

高受电比例城市电网中电源严重缺额,电网故障和失负荷风险极高,而用户负荷和系统风险关系密切。需求侧管理(demand side management,DSM)采取分时电价等方式来指引用户调整用电习惯,实现削峰填谷。研究了DSM对城市电网风险的影响,通过能效负荷优化和可中断负荷调度建立了需求侧综合管理模型,在此基础上,建立风险评估模型及指标体系,采用蒙特卡洛法对元件状态抽样,进而计算风险评估指标。结合某典型高受电比例城市电网实际进行风险评估,将考虑DSM风险指标与传统风险指标进行对比,结果表明DSM手段可以有效降低城市电网的失负荷风险,明显提升城市电网运行的安全水平。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

基于系统动力学的电力批发市场和零售市场相互关系分析

从系统的视角量化研究电力批发市场和零售市场的相互作用关系,是揭示2个市场运作规律的重要手段。运用系统动力学(SD)方法建立了包含3个发电商、3类零售商、2种零售套餐(固定电价合同和实时响应电价合同)、日前市场、实时市场,以及以勒那指数和平均现货电价为评价指标的2个市场相互作用模型并仿真,分析了输配电价分摊方式为峰荷责任法情景下的2个市场相互作用关系。仿真结果表明:在批发竞争模式中,当发电企业数量较少时,部分电量参与现货市场竞争的平均现货电价水平、零售商的风险水平均低于全部电量参与现货市场竞争的情景;在零售竞争模式中,零售商以电价套餐引导用户合理用电,通过削峰填谷,平抑批发市场的电价;基于峰荷责任法的输配电定价方法通过影响零售商售电策略,改善系统负荷曲线,提高零售竞争水平,并给优质零售商提供了更大的盈利空间。     

集群控制下智能电网用户公平售电竞价策略

在电网与具有新能源分布式发电设备和储能设备用户逐渐实现电能与信息双向互动的背景下,构建一种"网-荷"信息与电能融合的互动分层控制模型。针对售电侧逐渐开放,越来越多具有新能源分布式发电设备用户可以作为售电侧向电网售电的情景,为高效有序地实现用户富余电量上网,提出一种用户公平售电竞价策略。用户公平售电竞价策略沿用Vickrey拍卖规则中第二价位拍卖的思想,采用真实报价以实现用户集群总收益最大。最后,对用户公平售电竞价策略与Vickrey拍卖策略进行仿真对比,结果表明用户公平售电竞价策略提高了用户集群的总收益,进而提高电网用户参与"网-荷"互动的积极性,有效地使分散用户的分布式新能源发电设备集中接入电网。     

分散式电采暖负荷协同优化运行策略

分散式的电采暖负荷是一种典型的热储能设备,功率较大,电能产出的热量具有滞后性和存储性,现有运行方式单一且仅针对单个设备,无法实现区域范围内电采暖负荷的协同优化。针对上述问题,文中首先提出了智能电暖网络的概念、架构以及衡量该网络运行效果的优化指标。其次,提出了智能电暖网络的确定性优化运行模型,该模型首先在保证最大功率限制的约束下,求解可达到的最大舒适度;再将最大的舒适度作为约束,寻求使运行电费最小化的运行策略。进而,在等效热参数模型的基础上引入温度波动不确定量,构建了确定性模型对应的鲁棒优化模型。算例分析表明,相比现有的实时温控策略,确定性优化策略可有效控制尖峰负荷,明显提高温度效用,降低运行电费;鲁棒优化策略比确定性优化策略更好地保证了用户舒适度,但运行电费略有升高。所提优化策略充分响应峰谷电价,在实现经济运行的同时,可以间接响应电网削峰填谷。