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。     

计及广义需求侧资源的用户侧自动响应机理与关键问题

自动需求响应是智能电网的关键技术之一,在广义需求侧资源接入的情况下,对用户侧如何实施自动需求响应提出了更高要求。首先,介绍了用户侧的智能用电单元的基本形态,分析了负荷、分布式电源、储能与电动汽车等需求侧资源的适用性;提出了"独立用户+节点型智能用电单元"与"集体用户+聚合型智能用电单元"两种用户自动需求响应运行模式,并给出了相应的电气与信息架构。其次,从系统架构设计、用户负荷特征及负荷预测、负荷可调控性及控制模型、优化模型与方法等多个方面综述了用户侧自动需求响应的国内外研究现状及发展动态。最后,总结分析认为用户侧短期负荷预测、负荷可调控性与可计划性模型、面向自动需求响应的优化运行、综合效益评估等是需要进一步研究的关键问题。     

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。     

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。     

基于需求响应的居民侧柔性负荷多目标优化研究

智能电网下,居民侧电力用户作为庞大的用电群体参与需求响应会给电网和用户带来极大的效益。提出一种基于日前电价的居民侧电力用户参与需求响应多目标优化控制模型。将待优化的家用负荷分为可平移负荷、可转移负荷和温控负荷3类,在计算负荷用电成本的基础上,考虑居民侧舒适性需求,引入不舒适度定量描述居民侧的舒适程度,建立兼顾经济性和舒适性的多目标优化模型。采用多目标混合粒子群算法和基于优劣解距离法的评价方法对模型进行优化求解。结果表明,建立的多目标优化模型能够灵活指导居民侧参与需求响应,验证了模型的有效性和优越性。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

基于粒子校正优化的智能小区需求响应调度策略

针对复杂智能用电环境配电网侧波动最小优化目标下的智能用电小区多用户日负荷需求响应调度问题,提出一种基于粒子校正优化的智能用电小区用电需求响应调度策略。首先综合考虑智能家居的基本负荷、可调度负荷、电动汽车负荷和储能装置负荷等约束条件,建立了计及罚系数的多用户智能用电调度模型;然后为求解该模型,提出基于粒子校正的混合粒子群算法,通过解决用户负荷分配最优求解中偏离约束问题,实现优化调度的效果;最后进行算例仿真实验,经过对比分析,结果表明文中所提策略对包含多种新型用能负荷的用户需求响应调度有着良好的负荷平抑配电网波动效果,能较好地实现配电网削峰填谷的目的。     

计及需求侧响应的用户侧储能最优运行决策分析

夏季用电尖峰时段,用户侧储能参与需求侧响应可以提高用电经济性.本文首先对基于激励的需求响应机制进行分析;然后建立用户侧储能参与峰谷套利、需求响应和最大需量管理的数学优化模型,获得储能最优充放电策略,并优化用户参与需求响应时上报的响应功率;然后建立用户侧储能全周期成本收益模型,比较参与需求响应前后的储能成本回收年限;最后经过算例分析可知,用户侧储能参与需求响应会使用户上交电费减少,储能成本回收年限缩短,提升了用电经济性.     

计及用户参与不确定性的需求响应策略优化方法

针对智能电网环境下,各类不确定因素对电网需求响应调度策略的实施效果存在较大影响的问题,提出一种计及用户参与不确定性的用户响应模型,将用户参与度和电网侧激励间的关系用不确定性模型来表征。考虑到电网侧对负荷削峰填谷的要求,构造了基于负荷波动程度的需求响应目标函数。对于参与响应的用户部分,其调度策略采用有序用电调度,无响应用户部分采用无序用电。算例通过实验仿真,分析验证了在计及参与不确定性的需求响应模型下,用户侧存在着使得电网侧调度策略实施最优的日最佳参与率,也即电网侧对应存在着最优激励政策。实验仿真结果表明了计及用户参与不确定性的需求响应优化策略具有有效性和实际优越性,能为电网侧提供更全面的用电信息,电网公司从而能够针对性提高需求响应策略实施效果。     

计及需求侧响应的微网经济优化调度

针对微网的运行特性以及用户对微网的影响,构建包含需求侧响应的微网经济优化调度模型。以需求侧负荷中的可转移负荷为主要研究对象,从用户的用电需求以及微网经济效益与环境效益出发,结合分时电价,对不同时段负荷的转入转出情况进行分析。对比负荷转移前后各微源的调度情况,分析负荷转移对于综合成本的影响。以不提高环境成本为前提,采用人群搜索算法对调度模型进行求解。算例表明微网经济优化调度中考虑需求侧响应,能够"削峰填谷",提高微源利用率,降低微网运行费用。     

计及激励型需求响应的微电网可靠性分析

鉴于激励型需求响应能够引导用户调整用电行为、主动参与负荷削减,而微电网中的分布式电源及储能能为实施激励型需求响应提供响应时间,文中对计及激励型需求响应的微电网可靠性进行了重点研究。首先分析了激励型需求响应的机理及其对供电可靠性的影响,接着对用户进行分级、建立了需求响应的调度模型,然后以用户收益最大为目标建立用户侧的响应模型,并提出了计及激励型需求响应的微电网负荷削减策略,最后基于蒙特卡洛模拟方法对改进的RBTS Bus6测试系统进行可靠性评估和经济性分析。算例结果验证了所建模型的有效性,证明了激励型需求响应能有效提高微电网的可靠性和经济性。采用随机优化理论,研究具有提前通知选择时供电公司对于可中断负荷的最优决策模型,并给出模型的解析解。     

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

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。     

基于用电效用概念的可中断负荷调度模型及其削峰优化算法

以电器用电效用等级划分为基础,结合遗传算法对电力需求侧进行需求响应调度,可以在保障用户用电满意度的前提下,实现自动实时响应削峰目标。首先给出生活电器用电效用的定义、效用函数以及效用分级方法;在此基础上,给出削峰调度模型,并给出调度流程与算法分析;最后,模拟办公楼内空调的需求响应调度。结果表明,优化控制策略可以在保障用户用电满意度的前提下,实现自动实时响应削峰目标,从而论证了方法的有效性。     

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。     

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。     

考虑需求侧响应的微电网经济调度双层优化

为了在提高微网经济运行水平前提下挖掘用户侧调控资源的潜力，降低用户侧的用电成本，在考虑用户需求侧响应的基础上建立了微电网双层优化的调度模型。上层考虑用户的购电成本以及用电满意度，利用动态电价激励机制和负荷可转移特征对用户负荷曲线进行优化；下层在上层优化的基础上进行微电网的经济调度，以动态电价和负荷曲线作为上下层之间的桥梁进行迭代求解。最后对一个含有风力发电、光伏发电、微型燃气轮机和蓄电池的并网型单微电网进行仿真分析。结果表明，考虑动态电价不仅降低了微电网的运行成本和用户用电成本，还增加了风光消纳量，证明了模型的合理性和经济性。     

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。     

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。