基于模型预测控制的两区域互联电网AGC系统研究

实时电价是需求侧管理策略的重要手段,是解决智能电网供需平衡的理想需求响应机制,能起到削峰填谷的作用。为此,为智能电网设计了一种分布式实时电价算法：基于改进对偶分解的近端中心算法,求解用户总效用与电能供应商成本之差最大的优化问题。在此算法中,对偶问题的拉格朗日乘子即为实时电价,通过迭代更新拉格朗日乘子,形成电能供应商的实时电价与用户的实时能耗水平之间的互动,算法最终为每个用户找到最优的能耗水平(即用户的总效用最大化),同时使得电能供应商的成本最小化。所提算法既保留了问题的可分离性,又加快了收敛速度,克服了基于对偶分解的次梯度法求解该优化问题在用户规模较大时收敛慢甚至不收敛的缺点。仿真结果充分表明了所提算法具有快速收敛的特性。     

智能电网连续型社会福利最大化实时定价方法

实时定价是智能电网需求侧管理最有效的方法之一。针对目前智能电网实时定价模型没有体现发电和用电的连续性对实时定价影响的特点,提出了将发电和用电的时间连续性融入到智能电网实时定价中,建立连续的社会福利最大化模型;将数值优化问题转变为泛函极值优化问题,推导出了实时电价与发电功率、用电功率之间的关系,并设计了对应的求解算法。最后通过将仿真实验与离散的定价模型进行比较分析,验证了所提连续定价模型的合理性与有效性。     

基于智能电网需求侧管理的多零售商实时定价策略

智能电网中需求侧管理(demand-side management,DSM)是一种改变和促进电力消费,提高电网可靠性的重要机制。实时定价是最重要的DSM策略之一。在电力市场中,电力零售商从电力供应商处采购电力然后将其出售给用户,因此对零售商来说进行有效的电力采购和价格决策至关重要。文中针对服务不同类型用户且共存于多个地区的不同电力零售商使用实时定价需求侧管理方案提出一种动态博弈决策机制,建立Stackelberg动态博弈模型分析不同电力零售商之间实时定价策略互动并得到均衡解。仿真模拟结果验证了所提出模型的有效性以及相关参数对电力采购及价格决策的影响,更好地诠释了智能电网中实时定价的动态过程。     

具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。     

智能电网下计及用户侧效益最优的负荷调控方法

智能电网中,为调控电网峰谷期间的用电量,提高负荷用户效益,提出了一种基于博弈论的负荷调控方法。以用户侧与电网侧为博弈主体分别构建负荷模型、负荷效益模型及电网侧效益模型。设计了基于博弈机制的电价调控策略,通过多轮动态调整博弈双方的收益,协调用户侧与电网侧之间的不平衡关系。在负荷与电价的双重约束下,通过CPLEX求解器计算负荷用户收益结果与电网负荷调控结果。算例表明,相同数据条件下,与改进粒子群算法相比,所提调控方法的负荷侧支出减少了0.95%,网侧支出减少了6.14%。验证了该方法可在有效调控电网峰谷期间负荷的同时,保证用户侧效益最优。     

智能电网建设对电力需求侧管理的影响

介绍智能电网对电力需求侧管理可提供的技术支持,分析电力需求侧管理的现状,结合电网与用户互动、先进的实时电价体系、全面的用电负荷监控、合理的分布式绿色电源上网等智能电网的技术特点,分析智能电网的建设将对电力需求侧管理能力提高的影响.     

分布式供电系统对电网的影响

根据分布式供电系统与现有电网的关系,介绍了分布式供电技术的概念及对安全供电的意义,分析了分布式供电系统对电网运行带来的影响,并结合国内外发展现状,提出分布式供电是未来电力工业的发展方向。     

电力需求侧管理的全球发展经验及对深圳电网的启示

电力需求侧管理可以提高终端用电效率,削峰填谷以减少或推迟新机组建设并提高用电服务的质量。研究和比较世界各国DSM的发展经验,包括技术措施、市场实施以及相关的政策机制,通过研究电力需求侧管理的全球发展经验,为深圳DSM规划的实施提供若干建议。     

分布式光伏发电在智能电网中的作用分析

介绍了分布式光伏发电的原理,分别从削峰填谷作用、对低压配电网电压降的影响、系统节点电压及线路负载率的影响三个方面探讨了在智能电网中分布式光伏发电并网的可行性。通过理论分析和算例分析,得到了以下结论：分布式光伏发电系统并入智能电网可以对系统起到削峰填谷的作用,对电网的安全运行以及能源的充分利用发挥了重要作用;对低压配电网起到了提升电压、缓减压降的效果;降低了系统重载线路的负载率,且对系统的电压稳定性不会造成威胁。     

基于鸟群算法的分时电价优化研究

分时电价是实施需求侧管理的措施之一,可引导用户的用电时段,削峰填谷,提高电能的利用率。首先,通过模糊隶属度函数对负荷曲线进行时段划分,基于消费者心理学建立用户响应模型,并以峰谷差最小为目标建立分时电价的数学模型;其次,利用测试函数对鸟群算法(BSA)进行验证;最后,利用MATLAB平台,同时用鸟群算法和遗传算法(GA)两种方法对模型求解,对比仿真结果表明本文算法和模型在分时电价定价方面的可行性和有效性。