面向智能电网的峰谷分时电价评估

峰谷电价是我国发掘用户侧需求响应资源的主要措施,对用户侧峰谷电价要进行及时评估,优化调整峰谷电价政策,但负荷率、峰谷差率等传统峰谷负荷特性指标难以全面、有效反映用户对分时电价响应程度。针对该问题,对各类电力用户在峰谷电价调整前后峰谷特性的跟踪分析,提出了一种电力用户峰谷电价响应评估方法。基于有功功率曲线结构法分析原理,建立电量转移量化矩阵,将用户峰谷电价调整前后各时段的电量结构变化情况纳入评估,并基于电量转移量化矩阵提取出评估指标。应用实际表明,该方法物理概念清晰、可操作性好。     

面向智能电网的峰谷分时电价评估

峰谷电价是我国发掘用户侧需求响应资源的主要措施,对用户侧峰谷电价要进行及时评估,优化调整峰谷电价政策,但负荷率、峰谷差率等传统峰谷负荷特性指标难以全面、有效反映用户对分时电价响应程度.针对该问题,对各类电力用户在峰谷电价调整前后峰谷特性的跟踪分析,提出了一种电力用户峰谷电价响应评估方法.基于有功功率曲线结构法分析原理,建立电量转移量化矩阵,将用户峰谷电价调整前后各时段的电量结构变化情况纳入评估,并基于电量转移量化矩阵提取出评估指标.应用实际表明,该方法物理概念清晰、可操作性好.     

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。     

计及广义负荷不确定性和激励型需求响应的电力现货市场竞价方法

以国内目前电力现货市场运营机制为基础,提出一种计及分布式发用电单元功率预测不确定性以及激励型需求响应资源功率调节能力的广义负荷参与日前电力现货市场竞价的方法,并构建相应的市场出清模型。统计得到广义负荷净功率预测误差的条件概率分布,推导广义负荷日内购电期望和需求响应补偿的成本函数,揭示价格引导模式下广义负荷激励型需求响应的响应量-申报电价-申报电量之间的关系,使广义负荷原本多元、随机的报价曲线等效转化为符合市场统一规范的一元确定性报价曲线。采用不均匀最优分段技术将连续型报价曲线转化为规范的离散型阶梯曲线,并将其代入动态市场出清模型中进行竞价出清。仿真结果验证了出清电价对分布式新能源发电和负荷用电平衡情况的刻画能力。     

计及风险规避的电力零售商平衡市场交易模型

由于新能源出力以及终端负荷需求的不确定性,电力零售商在日前市场的竞标电量与实时市场的购买电量之间存在不平衡而产生惩罚成本风险。引入用户侧可控负荷作为平衡资源参与市场交易,提出了一种风险规避程度指标,以此来度量交易前后电量偏差程度,以信息熵度量残差序列离散程度计算风险规避程度指标。以电力零售商运行收益、用户需求响应满意度以及风险规避程度最大为目标建立多目标风险规避模型,采用自适应权重粒子群算法进行模型求解。通过算例表明,所提出的模型从电网-电力零售商-用户多个角度去考虑电力零售商参与平衡市场交易策略,能够有效提高电力零售商的运行效益以及用户满意度,同时可以提高电力市场管理的可靠性与安全性。     

面向调度考虑不可控广义需求侧响应资源的负荷预测

面向调度提出一种考虑不可控广义需求侧响应资源的负荷预测方法。首先,将不可控广义需求侧响应资源根据一定的特征分成两类:第一类是完全不可控的基于电价信息的用户自主调整用电方式的需求侧响应负荷;第二类是电能服务商可控的储能系统和分布式电源。然后,针对第一类响应资源采用基于弹性矩阵的响应模型,分析其对负荷预测精度的影响;针对第二类响应资源,以储能系统套利和分布式电源上网费用和最大为目标,以储能充放电对象和分布式电源出力对象等为约束条件,建立数学模型,制定运行策略,进而分析其对负荷预测的影响。最后,用某地区配电系统进行分析,验证了所提方法的有效性和正确性。     

基于贝叶斯推断的用户偏好学习与响应优化

灵活性负荷聚合商通过需求侧响应整合用户侧资源参与电力市场,提高系统可靠性和经济性并获得收益。但用户对用电方式和成本的偏好将对其响应电量带来不确定性,进而影响聚合商的电量申报精度和市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,构建用户响应偏好模型。进而利用贝叶斯推断对用户偏好进行学习,获得响应电量的概率性估计,生成最优响应计划。最后,建立基于偏差电量考核的聚合商市场收益模型,采用美国PJM市场用户报价及典型日交易数据进行算例仿真。仿真结果验证了贝叶斯推断对用户偏好学习的有效性,以及考虑用户响应偏好的广义需求侧资源响应优化的经济性。     

计及需求响应的售电公司正偏差电量考核优化模型

偏差电量考核是电力市场化进程中重要的环节之一,也是电力现货市场形成之前的过渡阶段。为了更为直观地表达偏差电量考核对于售电公司的影响,构建了基于偏差电量考核机制下的售电公司收益模型。同时,采取需求响应措施来减少偏差电量,在此基础上建立了以售电公司收益最大化为目标的可中断负荷合同及价差期权合同最优购买模型。以广东电力市场2017年交易数据为基础,对比分析了捆绑合同对售电公司收益的影响,并对月度市场出清价、用户统一价差和补偿费用进行了敏感性分析。结果表明,售电公司可以通过捆绑合同来降低考核费用,从而提高整体收益,同时也降低了用户的用电成本;月度市场出清价和中断负荷补偿费用的变动对偏差电量考核费用的影响最大,用户统一价差对售电公司用户成本影响最大。     

基于斯塔伯格博弈的多利益主体需求响应策略

随着泛在电力物联网加速建设,聚合用户侧可控负荷提高电网的可调控容量,提高电网的可靠性与经济性变得越来越重要.文中挖掘用户侧可控负荷类型,聚焦需求侧响应策略,从系统运营者角度构建了实时平衡市场中大工业用户、负荷集中商、终端用户参与需求响应以及发电商上调出力的数学模型,建立系统运营者的最小调整成本目标函数.在此基础上,提出需求响应的斯塔伯格博弈数学模型,模型中系统运营者作为领导者,需求响应市场主体作为追随者,系统运营者对各追随者提供激励,各市场主体根据激励相容原则进行决策,决策出最佳需求响应电量,此时为系统最小调节成本.基于某地区多类负荷参与需求响应的算例,运用粒子群分散式决策算法,考虑需求响应的电量边界约束,设定负荷优先级,求解需求响应策略.算例仿真结果验证了所建模型与方法的可行性与有效性.     

基于实时电价的产消者综合响应模型

产消者作为新兴的特殊电力消费者,拥有电力供给和消费的双重角色,具有较强参与实时市场的响应潜力。为提高分布式发电利用率和用户供用电收益,提出基于实时电价的产消者的多阶段综合响应模型。前期优化阶段,综合考虑用户用电经济性、舒适度和电价激励作用,提出用户最优小时需求出价模型;以用户供电收益最大为目标,考虑储能容量和功率约束、储能闭锁和动作死区等因素,提出用户最优小时供给报价模型。出清响应阶段,基于实时电价,结合用户最优小时供需出报价信息,提出用户可控负荷需求响应和分布式发电—储能系统供给响应交替的综合响应模型。算例分析表明,所提综合响应方法能及时响应实时电价的波动,不仅灵活削减和转移了用户在电价高峰区的负荷,而且实现了分布式发电供给从低电价区域向高电价区域的转移,提高产消者供用电的经济性。     

融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

在智能电网背景下,智能终端及智能家电大规模普及导致家庭用电量大幅增加,为应对电力负荷高峰逐年攀升,缓解电力供应趋紧的压力,合理利用用户侧大量可控负荷资源参与需求响应对电网的运行和发展有重要意义。提出基于智能家庭能量管理系统的融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略,对家庭中多类可控负荷（空调、热水器、电动汽车、洗衣机、洗碗机）进行控制,在“填谷”控制中考虑分时电价的影响。通过仿真验证对多场景下居民负荷用电进行对比分析,结果证明,所提控制策略可改善电网负荷曲线,实现削峰填谷,在满足用户用电舒适度的同时,进一步为用户节约用电成本,验证了所提方法的有效性。     

湖南省峰谷分时电价分析及优化策略研究

针对湖南省电网执行峰谷分时电价存在的问题,结合湖南省实际情况,提出完善峰谷分时电价的策略。以规划综合大数据平台为基础,基于负荷需求弹性分析,综合考虑供电成本、用户用电成本、负荷优化目标等条件,通过研究电价价差调整原则,制定出不同时段的电价,根据电价的经济信号,引导各类用户合理用电,优化负荷特性,提升湖南电力系统运行效率和全社会资源利用效率。     

需求响应参与系统调峰研究综述

由于我国电力供需矛盾和系统负荷峰谷差逐渐加大,需求响应措施在需求侧管理中得到广泛地应用。通过采用价格和激励措施,电力部门引导用户改善用电负荷,达到调峰的效果。以需求响应调峰可行性、优化模型以及评估方法为立足点,对需求响应参与系统调峰研究进行综述。首先,分析了用户的调峰特性。接着讨论了电价制定方法以及电价参与调峰的优化模型建立。然后概述了激励和电价联合参与调峰及需求侧资源参与系统长期调峰,并介绍了需求响应调峰效果的评估方法。最后,结合需求侧管理和智能电网的发展要求,对需求响应参与系统调峰的研究方向进行展望。     

考虑用电满意度与响应量期望的虚拟电厂需求响应交易模型

虚拟电厂(VPP)参与需求响应可提高电网的调节能力,但用户用电满意度下降和用户响应量的不确定性会导致VPP无法获得预期收益、电网无法获得足够需求响应量等问题。为此,提出了一种考虑用户用电满意度与响应量期望的VPP需求响应交易模型。将VPP内部柔性负荷细分为可削减负荷、可转移负荷、可替代负荷3类,并根据不同柔性负荷用户的用电模式、影响因素、参与需求响应的服务方式,分别构建3类柔性负荷用户的细分用电满意度模型。分析3类柔性负荷用户提供需求响应服务的不确定性来源,分别建立3类柔性负荷用户参与需求响应的响应量期望模型。基于用电满意度模型和响应量期望模型,在以电网公司为主导的VPP需求响应交易模式下,构建需求响应交易模型。通过算例仿真验证了所提模型的有效性。     

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。     

基于主从博弈的电网公司需求响应补贴定价机制

文中构建了电网公司与多个用户的需求响应主从博弈模型。其中电网公司基于预测得到的下一年负荷持续曲线,选取合适时间段制定需求响应补贴策略,通过降低峰值负荷减少输配电建设成本,提高输配电整体收益;而用户根据电网公司在某时段制定的需求响应补贴价格决定在该时段的响应量来获取额外收益。文中对主从博弈模型的存在性及求解思路进行了分析,并给出了博弈均衡解的求解流程。算例表明,电网公司可基于所构建模型得到峰荷时段的补贴价格,且电网公司及用户均可通过需求响应而获益。此外算例还分析了可避免输配电容量单位成本变化对电网公司需求响应收益的影响。     

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。