基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估

能源互联网建设可实现居民用电设备的状态感知,为需求价格弹性的评估提供全新的数据支持。以此为前提,提出一种基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估方法。首先,根据需求价格弹性的定义,分析居民用电设备的使用特征与自弹性、交叉弹性的关联性,揭示用电设备可调整性对居民用户电价响应行为的客观约束。其次,针对居民用户因数量庞大且主观响应意愿存在差异而导致的设备用电调整不确定性,结合与用电特征关联的设备可调整性分类,构建基于设备用电调整模糊推理的居民电价响应行为分析模型。最后,将响应结果对应到需求价格弹性矩阵计算,完成居民电力需求价格弹性评估。算例分析验证了所提的方法的合理性与有效性。     

一种考虑用户耐受度的自动需求响应调度策略

合理制定峰谷电价是现阶段实行需求侧管理的有效手段。引入需求侧的电力需求价格弹性,建立基于电价需求弹性峰谷分时电价的用户响应模型;综合考虑用户用电行为耐受度和用户用电支出耐受度,建立用户耐受度模型,给出基于用户响应和用户耐受度的峰谷分时电价优化模型。最后通过MATLAB软件,采用多目标遗传算法对提出的峰谷分时电价优化模型进行仿真,验证了其有效性。     

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。     

基于实时电价的用户用电响应行为研究

随着智能电网的发展,电网开放性不断增强,需求响应(demand response,DR)策略被提出,并被广泛应用于电力市场的运营模式中。各国相继推出需求响应的实时电价(real-time pricing,RTP)策略,来提高电网的有效性与电力市场的可靠性。合理地分析实时电价下用户的用电响应行为,对制定更高效的实时电价机制,实施需求响应策略具有重要意义。因此,基于用户的需求价格弹性(price elasticity of electricity demand,PED)模型,通过回归模型学习需求价格弹性,模拟用户响应行为。实验表明,学习获得的用户价格弹性可以很好地实现用户响应行为的拟合,较传统的调查问卷方式获得固定的用户价格弹性,回归模型克服时间与空间的变化问题,更高效地实现用户响应行为的学习,为实时电价提供决策支持。     

智能居民住宅负荷控制策略下的经济调度

伴随着智能用电技术的提出与推广,居民住宅中传统煤、油、气、汽设备逐渐被电力设备取代,居民住宅用户参与需求侧响应计划的主观意愿与客观要求均越来越强。通过对居民住宅用户用电行为的模拟与分析,研究基于智能家电的居民住宅需求响应原理,提出智能居民住宅用户负荷控制策略(SHM),为居民住宅用户广泛参与需求响应计划提供可行方案,以提高居民家庭用电经济性,提高能源利用效率,促进配电网稳定,实现供用电双方互利共赢。     

计及多类型需求响应的风电消纳随机优化调度模型

考虑需求响应并基于鲁棒随机优化理论,构建了含风电的电力系统发电调度优化模型。首先,引入价格型需求响应模型和激励型需求响应模型,设定并建立电动汽车、商业用户、工业用户和居民用户参与需求响应的模式及收益函数。然后,为解决风电出力不确定性问题,利用鲁棒随机优化理论,建立需求响应参与下的风电消纳鲁棒随机优化模型。最后,以IEEE 36节点10机系统接入650 MW风电场为算例进行分析,结果显示:鲁棒随机优化理论能够克服风电不确定性对系统调度的影响;激励型需求响应能够转移用户负荷分布,但削减负荷的能力不如价格型明显,价格型需求响应能够削减负荷峰时需求,但不能转移用户用电需求,同时引入2者提升系统风电消纳的效果最强;同时,需求响应能够激励不同用户参与系统备用服务,获得直观的经济效益,有利于调动用户侧参与发电侧调度优化。     

基于密度空间聚类和引力搜索算法的居民负荷用电模式分类模型

居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑。首先,利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;然后,考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的6个特征;在此基础上,提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后,对实测居民用电数据进行聚类,并对各类用户的用电模式及其参与需求侧响应的潜力进行了分析。     

考虑价格型需求响应的独立型微电网优化配置

为有效提高独立型微电网可再生能源消纳水平,根据独立型微电网内短期风光出力与负荷之间的供需关系提出一种动态分时电价机制,并基于替代弹性建立价格型需求响应模型;从经济性角度出发,计及电价引导下用户的用电行为,建立价格型需求响应参与的独立型微电网的优化配置模型,并采用遗传算法求解。以某海岛微电网为例进行仿真分析,算例结果表明:在独立型微电网优化配置中考虑价格型需求响应能够改善负荷特性,提高可再生能源的配置容量,减少储能和燃料发电机的使用,从而提高微电网的经济性。     

基于用户满意度的家庭能量管理系统协调优化调度

家庭能量管理系统能够合理地调度用户侧的用电需求。建立了光伏发电模型、蓄电池储能模型以及家庭用电负荷模型,重点是针对考虑用户意愿情况下对可调度的柔性负荷工作状态矩阵建模,并建立用户电费最小的优化目标函数的基础上,提出了一种基于用户满意度的光蓄互补型家庭能量管理的协调优化调度策略。该策略既考虑了用户用电的实际情况,还整合了智能电网中新能源、储能以及需求响应等新技术,具有重要实际意义。最后进行算例分析,比较不同调度模式下的用户电费的情况,并验证了其模型的有效性。     

考虑多重不确定性因素的售电公司购售电决策模型

售电公司参与市场交易面临着负荷、现货价格及需求响应等多重不确定性,综合考虑多重不确定性因素并根据其特点进行建模有利于提高购售电决策的有效性.首先,提出分时电价下计及用电成本满意度和用电舒适满意度的可转移负荷响应优化模型;其次,考虑用户响应行为的不确定性,建立基于模糊隶属度函数和消费者心理学的可削减负荷响应模型;然后,分...     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

基于离散选择的可控负荷菜单定价方法

合理的需求侧电价是促进和引导用户主动需求响应的关键因素。借助离散选择理论,针对地域分散、数量庞大的可控负荷需求响应的不同边际成本和消费偏好,提出了基于离散选择的可控负荷菜单定价方法。考虑到用户在多种电价下的不同偏好选择行为,该方法以负荷削减边际成本、负荷削减量以及补偿电价为影响因素,建立了用户对菜单电价的离散选择模型,计算了用户对菜单电价的离散选择概率。然后以需求响应电价和负荷削减量为菜单选项,以系统供电成本最小为目标,构建了反映用户不同消费偏好的可控负荷菜单定价模型。最后通过算例仿真,分析了有无离散选择下系统供电成本和用户总负荷削减量以及影响用户选择因素的敏感度,表明考虑离散选择的菜单定价,能够有效地反映用户对不同电价的选择偏好,诱导其内在需求弹性,从而使菜单电价更好地满足用户的消费偏好,促进用户主动参与并削减更多的负荷,节约系统供电成本,实现电力资源的优化配置。     

基于模糊响应的阶梯电价机制研究

通过对档位和价格弹性模糊化,建立用户对阶梯电价的模糊响应模型,利用模糊优化理论,计算各档阶梯电价调整量及其分布区间。首先将阶梯电价的档位和价格弹性模糊化,利用满意度对用户电量和档位进行模糊数比较,确定用户档位属性的隶属度,将用户的响应描述成各档响应的模糊结果;以最小化全体用户电量为目标,综合考虑电力公司的电费收益及用户电费增长等约束,计算各档电价调整量的模糊优化区间。以上海市区居民用户为例,计算了用户响应后的电量变化区间,证明了模糊响应分析的合理性;证实了阶梯电价具有一定的节能效果并分析了档位和价格弹性对阶梯电价的影响。     

基于需求响应潜力模糊评估的电动汽车实时调控优化模型

针对快充场所电动汽车(EV)大规模接入造成的配电网过载问题,提出了EV需求响应潜力模糊评估方法与实时调控优化模型。首先,基于EV电池安全电量、EV充电需求、充电桩额定功率的限制建立用户客观响应能力约束模型,以及考虑激励水平的用户主观响应意愿评估模型。其次,结合客观响应能力和主观响应意愿建立用户响应潜力评估模型,采用模糊推理确定充电电价、当前电量需求和剩余驻留时间等因素对用户响应意愿的影响。然后,提出激励型实时需求响应的双层优化模型及其求解方法,上层优化模型以EV聚合商激励成本最小化为目标对EV聚合商激励电价进行优化,下层优化以用户平均充电满意度最高为目标对EV充放电功率进行优化,从而充分挖掘用户的响应潜力,兼顾电网公司、EV聚合商、用户各方的利益。最后,通过多组仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

考虑省间交易与源荷互动协调的新能源消纳机制

为解决因新能源迅速发展和电网调峰能力不足所引发的新能源消纳问题,提出了一种考虑月度省间交易与源荷互动协调的新能源消纳优化模型.首先,从交易上报、出清、结算分摊3个角度,设计了用户参与新能源消纳的省间交易机制.其次,综合考虑电价因素与社会因素对用户需求响应能力的影响,提出一种考虑社会环境因素的用户需求响应模型.然后,精细...     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。