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谈竹奎1,汪元芹2,赵菁2,刘斌1,刘敏2

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。     

考虑现货电价及分布式电源不确定性的售电商购售电决策模型

随着电力现货市场改革的不断深化,售电商的购售电业务迎来了新的机遇和挑战,现货市场下售电公司的决策研究具有重要意义.为降低现货电价波动性的影响,建立云模型描述现货市场交易时的现货电价不确定性,提出一种基于云模型相似度的现货电价预测模型;考虑分布式电源出力随机性,提出一个描述风光出力不确定模型;通过电价–市场占有率模型反映售电公司在零售市场中面临的竞争和用户选择行为,引入实时电价需求响应模型,建立售电商购售电模型.通过算例分析,得到售电商向用户发布的实时零售电价曲线,通过改进遗传算法进行仿真分析,验证了该模型的可行性.     

基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解

为了提高识别精度,提出一种基于GRNN与注意力机制模型的非侵入式家用负荷分解方法。采用批标准化来减少神经网络层与层之间的耦合,利用GRNN强大的时间序列特征表示能力,来提取电力负荷入口处测得的总用电信息与各电器能耗之间的关系,同时利用注意力机制来减少模型的权重参数。最后通过算例验证了算法的可行性与优越性。