一种日前发电调度与日前分时电价联合优化模型

为充分发挥电价对市场需求的调节作用,有效引导需求侧资源参与电网调度,提出一种日前发电调度与日前分时电价(Time-of-Use, TOU)联合优化模型。考虑分时电价对用户收益的影响,以最大化社会福利和最小化峰谷差为目标函数,通过源荷两侧的协调调度来增强分时电价的实施效果。考虑负荷响应的差异性,对各类负荷实施不同的分时电价。计及电网公司让利约束,在保障用户和电网公司利益的前提下,电网公司以让利的形式将因分时电价带来的电网缓建获益适当转嫁给用户,以实现经济效益的共享。结合NSGA-II算法和优先顺序法求解该多目标优化问题,根据最大满意度法从Pareto解集中选取最优解。通过对修改的IEEE 39节点系统算例的仿真,验证了所提模型的有效性。     

实时电价下源网荷各侧收益的优化研究

基于用户在峰谷分时电价中的响应机制和价格弹性理论,用户会随着电价的变化调整自身用电量,因此通过电价变化引导用户主动地调整用电计划,从而达到缩小负荷曲线峰谷差,降低源网荷各侧成本以及增加收益的目的。文中采用模糊聚类算法对日负荷进行峰平谷分类,根据各小时的峰平谷隶属度建立实时电价模型,并且依据新电改之后相关政策对电源侧和电网侧的收益建立数学模型,以电源侧和电网侧收益最大、峰谷差最小为目标函数,将以负荷侧用户用电成本不上涨为约束条件的源网荷各侧收益作为优化模型,采用粒子群算法进行求解,并在Matlab仿真平台上验证了该模型缩小峰谷差和增加收益的有效性。     

考虑源荷特性的双层互动优化调度

针对含风电电力系统的风电消纳水平低及高峰谷差问题,提出了一种综合考虑电源侧与负荷侧特性的双层互动调度策略。该策略将源荷分层并各自建模,考虑分时电价等激励措施下可控负荷时空调节能力,以最小发电成本为目标优化电源组合,降低负荷峰谷差,增强常规机组提供旋转备用的能力。采用CPLEX对源荷双层互动模型优化求解。经验证,该策略在保证电网稳定运行的前提下,可进一步提高电力系统运行的经济性和调节能力,具有较好的实用性。     

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。     

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。     

分时电价下考虑源网荷各侧收益的风电消纳模型

风电的快速发展,系统调峰能力的不足已造成传统调度方式下风电消纳受限,弃风现象严重。采用峰谷分时电价调整用户削峰填谷,降低负荷低谷时段风电弃风。在深入研究分时电价实施机制的基础上,综合考虑发电侧、电网侧、用户侧利益,建立了风电并网量最大、发电侧收益、电网侧收益最大化的多目标风电消纳模型,并采用粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明该模型既能实现源网荷各侧获利,又能提高系统接纳风电能力,实现多方共赢。     

以节能调度为导向的发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型

针对中国现阶段还未全面执行电力竞价上网的实际情况,以节能调度为导向,基于需求侧响应,考虑发电机组的上网电量及其在峰、平、谷时段的电量分配问题,在保证发、供、用三方均能从峰谷分时电价中受益的前提下,以实施峰谷分时电价后平均发电能耗成本最低为目标函数,建立发电侧与售电侧峰谷分时电价联合设计的优化模型。在建模过程中,根据各类机组在发电过程中所排放污染物带来的经济损失,为发电机组设置环境价值参数,并给出环境价值参数的确定方法。最后,应用遗传算法给出该优化模型的求解步骤。算例结果表明该优化模型的可行性和有效性。     

考虑风电及分时电价的机组组合问题研究

近年来,风电等清洁能源的接入以及负荷侧分时电价的管理增加了电网调度的复杂性,为实现在风电接入及分时电价管理背景下的火电机组的经济调度和分时电价策略优化,首先研究了负荷需求对峰谷时段电价的响应模型,接着基于模糊机会约束理论建立了考虑风电及分时电价的机组组合模型,然后提出了一种双层混合粒子群算法求解该机组组合模型,以得到与风电相配合的分时电价定制策略以及火电机组出力值。最后仿真结果表明,所提出的方法可以实现负荷侧分时电价策略与供电侧火电出力的有效配合并降低火电机组的发电成本。     

基于高效遗传算法的电网需求侧调度优化研究及其 收敛性分析

智能电网中大功率电器飙升及智能终端的普及,导致需求侧用电负荷增加所造成用电困难的问题。从分布式发电、市电以及居民用电三个角度考虑需求侧调度场景,并对其构建分时电价模型。随后,通过引入居民舒适度、用电经济度和负载方差三个衡量调度性能函数,构建出一种基于调度性能函数的加权优化目标模型。考虑到复杂多方的分时电价模型参与调度,提出了一种改进的遗传算法对需求侧进行用电调度来最小化目标函数。该算法通过加入精英选择策略和进化逆转操作,可有效地减少算法迭代次数,以取得目标函数最优值。然后,从理论上对所改进的遗传算法进行收敛性证明。最后,通过算例仿真验证了算法的有效性,并在满足居民用电舒适度的同时降低了31.29%的用电成本。     

独立型微电网源荷协调配置优化

独立型微电网需要支持多种电源和多种负荷高效稳定的组网运行。针对源荷双侧的不确定性,提出一种通过源端模型和负荷端模型迭代协调达到系统综合成本最小化的优化配置方法。在源端,根据用户负荷,考虑供电可靠性和可再生能源利用率,以等年值成本最小为目标函数,对多电源容量进行优化配置并提出电源出力最优调度策略。对于负荷端,利用模糊隶属度函数对峰谷时段进行动态划分,根据电力需求价格弹性模型,以电力负荷与可再生能源发电功率的差值绝对值和最小为目标函数,对动态分时下的峰谷电价进行优化,计算用户需求响应后的负荷。源荷模型交替迭代,得到风光柴储多能系统综合成本最小化的最优解。对某海岛微电网进行仿真研究的结果表明,该优化模型能够提高可再生能源配置容量和渗透率,缓解弃电现象,减轻柴油发电机和蓄电池的工作压力,在保证供电可靠性和用户利益的同时增加微电网的经济效益和环保效益。     

基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化

为增强家庭负荷优化调度策略的灵活性以及保证蓄电池的安全运行,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。然后,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提调度模型和调度策略的有效性和优越性。     

计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度

综合考虑发电成本、碳排放量和用户满意度,建立计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度模型。该模型采用随机规划理论描述风电出力的不确定性,并应用风电出力分布函数将其转化为等价的确定性模型;通过优化需求侧资源来调整次日的负荷曲线,以提高系统负荷率和风电消纳能力;引入用户满意度约束,保证调度方案使用户满意;将源荷侧资源整合统一调度来适应大规模风电并网和满足系统节能减排的要求。在人工鱼群算法搜索过程中结合禁忌搜索思想,并引入多目标搜索机制,提出了一种多目标改进鱼群算法对模型求解。采用逼近理想解排序法对帕累托前沿个体排序,辅助决策者确定最佳的调度方案。算例仿真结果验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

考虑移动特性的电动汽车最优分时充电定价策略

随着电动汽车产业的规模化发展,制定合理的价格机制对于引导电动汽车有序充电具有重要的意义。电动汽车负荷区别于常规负荷的最大特点是其具有移动性,基于停车生成率理论,建立考虑随机性的电动汽车移动性模型。针对电动汽车用户的特点,建立了考虑电池荷电状态的电动汽车需求价格弹性模型,以统筹电网和车主双方利益为目标,提出了基于移动特性的电动汽车最优分时充电电价定价策略。算例仿真结果表明,基于所提模型和策略求解得到的最优分时充电电价能够起到平滑负荷曲线、降低车主费用的作用。     

考虑电量外送的多电压等级电网分布式电源优化配置方法

为实现高渗透率分布式电源的有效消纳和高效利用,提出考虑电量外送的多电压等级电网中分布式电源的优化配置方法。基于不同类型分布式电源和负荷的时序特性分析,提出双电压等级耦合网络模型以及就地消纳和外送电量的处理方法,在此基础上提出了基于多场景分析的分布式电源优化配置多目标优化方法。最后,通过对IEEE33节点系统和IEEE30节点系统所模拟的双电压等级耦合网络的算例仿真,验证了该方法的可行性和有效性。仿真结果表明,所提方法能有效提高系统经济性和分布式电源的消纳水平。     

计及新能源随机特性的电网深度调峰多目标策略

在规模化新能源并网消纳趋势下,电网新能源的出力随机特性和系统调峰裕度亟需兼顾研究。首先根据非参数估计理论对新能源出力的随机特性进行处理。其次基于火电调峰机组的深度调峰过程对机组的运行费用进行分析建模。接着构建综合考虑电网深度调峰运行经济性和调峰灵活性的多目标优化调度模型,提出考虑新能源出力随机特性的多目标电网深度调峰运行优化调度策略。最后基于多目标求解方法分别以10台火电机组电力系统和某地区实际电网运行数据进行仿真计算,分析该多目标调度策略的有效性。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

分时电价下考虑储能调度因素的短期负荷预测模型

影响电力系统短期负荷预测的因素有多种,因此在进行短期负荷预测时,考虑的因素种类越多,预测的精度越高。在考虑环境因素的基础上,构建分时电价下考虑储能调度因素的改进鲸鱼算法优化Elman神经网络模型。在智能电网下,由于储能调度能够使传统的负荷曲线发生改变,首先在基于分时电价的基础上构建储能调度模型,对储能用户在各时段的充放电行为进行具体分析。然后由于Elman神经网络具有收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺点,提出了一种改进的鲸鱼算法(MWOA)用于优化神经网络的权值和阈值,进一步提高了神经网络的收敛速度和全局寻优能力。最后构建考虑储能调度因素的短期负荷预测模型,通过对某地电网2018年7月至8月的数据为例进行仿真分析,并与所提到的其他预测模型进行比较。通过误差结果分析可知所提方法的预测精度更高,收敛速度更快。