考虑用户缴费满意度与用电舒适度的用电优化策略

随着智能家电的广泛应用以及负荷监测技术的发展,家庭可控负荷的优化调度已经成为虚拟电厂技术的重要研究内容。考虑家庭用户用电经济性和舒适度,提出一种综合考虑家庭用户电力负荷关联度和用电舒适度与缴纳电费满意度的多目标用电模型。根据用户的负荷特性,建立刚性负荷和柔性负荷的数学模型及其约束条件。引入负荷使用关联矩阵调整负荷运行时段参数,建立考虑用户用电舒适度与电费支出满意度的多目标用电模型,采用遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明所建立的优化策略能有效满足用户用电舒适度,实现用电经济性,为虚拟电厂中可控负荷的优化调度提供帮助。     

预算限制下考虑综合舒适度的智能用电优化模型

针对用户行为的不确定性和家电优先级对负荷调度的影响,提出一种在预算限制下考虑综合舒适度的智能用电优化模型。首先,将用户费用支出与舒适度相结合定义了单位舒适度支出,并阐述了针对用户用电舒适度的前提假设。其次,基于时间优先级和设备优先级对舒适度值进行分配,综合2种优先级得到综合舒适度。最后,在预算限制下,建立了考虑综合舒适度的智能用电优化模型,并利用持续搜索粒子群算法对模型进行求解。通过3种不同预算限制下的仿真验证了该模型在提高用户舒适水平方面的有效性。     

考虑替代能源的居民用户用电优化研究

为了提高能源利用综合效率,兼顾和平衡用户用能的便捷性、经济性和舒适性,从家庭用户的用能需求出发,对家庭中常见负荷进行分类和建模,建立了考虑替代能源的用户用能多目标优化模型。该模型以用能经济性最好和用户满意度最高综合最优为目标,包含功率平衡约束、最大功率约束、各种用电器最大运行时长等约束条件。针对变量类型不一致的问题,设计了三阶段优化求解方法对模型进行求解,第一阶段采用二进制粒子群算法优化时间可转移负荷的开关状态和能源替代状态;第二、三阶段采用Complex-PSO算法,分别优化功率可调整的负荷的功率和蓄电池的充放电功率,为用户提供最优能源使用方式。经仿真验证,该模型可有效降低用户的能源费用,保证用户的用电满意度,同时可有效调节用电的峰谷差,提高分布式电源的利用率。     

计及用户舒适度与用电成本的空调负荷优化控制方法

智能电网环境下,应用于空调(商业与居民用户最主要的用电负荷)的需求响应措施对电网稳定运行有重要意义。针对用户参与需求响应过程中导致舒适度明显降低的问题,本文提出了一种用户可参与自主决策的空调负荷优化控制方法,基于改进的免疫克隆选择算法,建立了同时考虑用户舒适度与用电成本的空调负荷多目标优化调控模型;并将原始免疫克隆选择算法中的变异算子改进为一种自适应的非一致性变异算子,进一步提高算法的收敛能力,逼近Pareto最优面。仿真及实验结果表明,本文算法在对空调负荷执行基于分时电价的需求响应过程中,能够有效兼顾用户对经济性和舒适性的需求;优化结果相对用户期望值的亲和力得到明显提升,验证了该算法的有效性和优越性。     

考虑用户舒适度的分散式电采暖调峰优化控制

为充分挖掘分散式电采暖负荷的灵活可调节潜力,提出了一种考虑用户舒适度的分散式电采暖调峰优化控制方法。首先,基于分散式电采暖的工作特性对单体电采暖负荷的响应特性进行分析;其次,采用近邻传播聚类算法将分散式电采暖负荷进行集群处理,并基于等面积定则制定电采暖负荷群的轮换式控制策略;然后,建立同时考虑电采暖负荷参与调峰和用户舒适度的多目标优化模型;最后,以新疆某地区分散式电采暖负荷参数为依据对所提控制方法进行验证。仿真结果表明,所提方法能够在保证用户舒适度的前提下兼具一定的调峰能力。     

基于用户互动能力的优化用电模式与方法

现阶段有序用电存在一定的主观性和经验性,可能导致电力用户不公平承担供电缺口的问题。为此,提出一种基于用户互动能力的优化用电模式与方法。在分析用户负荷特性和用电约束的基础上,归类为4种优化用电类型,供用户匹配选择。通过分层序列法(lexicographic method),综合考虑用户负荷特性与社会效益,动态生成电力用户的优化用电序位表。由于用户数量较大,为高效求解优化用电形成的大规模混合整数规划模型,文章提出一种动态可行域优化的高效求解算法。根据优化用电序位表,确定优化用电的寻优空间,通过迭代逐步扩展寻优空间,在不牺牲精度的前提下高效制定用户的优化用电计划。基于某省工业园区配电系统的算例分析表明,提出的模式与方法能够高效制定优化用电方案,确保电力用户公平均衡参与优化用电,有效消除配电网供电阻塞。     

考虑多目标优化的有序用电智能决策研究

在充分分析有序用电意义和目标的基础上,结合需求侧管理和需求响应理论,深入探讨有序用电智能决策的重要性,综合考虑提高负荷率和提高能效2个方面,研究智能决策的要素和实现手段,并阐述有序用电智能决策的相关辅助支撑,包括数据源分析、执行效果评价以及有序用电业务模型,同时结合具体案例对相关模型和方法进行了详细说明。     

考虑用电行为分析的电力用户用电预测研究

挖掘电力用户用电特征,有助于提高负荷预测精度,从而为制定合理的电力系统经济调度策略提供理论依据。针对传统的模糊C均值(fuzzy c-means algorithm, FCM)聚类算法的聚类数需要人工试凑的问题,提出了自适应FCM方法,以达到自动调整参数获得最佳聚类数的目的。针对核极限学习机(kernel extreme learning mechine, KELM)求逆过程计算量大的问题,采用cholesky分解法求解KELM的输出权值,降低了计算时间。采用自适应FCM对电力用户进行聚类,然后对每类用户采用改进的KELM算法进行负荷预测。实验结果表明,相同预测方法下,基于聚类的负荷预测精度高于不聚类时的负荷预测;实验结果验证了所提聚类方法与用户实际用电行为相符,具有准确性;相比于传统的KELM算法,改进KELM算法耗时更少精度更高。     

考虑用户用电特性的基线负荷计算方法

准确的基线负荷的计算是基于激励的需求响应项目的关键环节,是为参与需求响应项目用户提供补偿的重要前提。在分析用户用电行为特性的基础上,建立了基于统计学原理的用户分类体系,将用户划分为稳定型、趋势型和波动型3种,并分别提出各自适用的基线负荷计算方法。测试结果表明,对3种不同类别的用户而言,所提出的各自适合的方法相比其他方法均能获得更高的预测精度。     

考虑用户舒适度的多样化负荷控制策略

随着人民生活质量的不断提升,空调等分散式居民负荷在短时负荷尖峰中占据比重越来越大,已严重危害电网平稳安全运行。因此,选取空调、电热水器与照明负荷等居民侧柔性资源,采用蒙特卡洛法模拟其聚类特性,分析多种柔性资源的控制方法与可调度潜力,提出了考虑用户舒适度的多样化负荷削峰避峰协调控制策略,促进用户侧资源参与网荷互动,提高电网运行的可靠性。通过算例对策略控制效果进行分析,结果表明综合多样化负荷的调控策略能够在保证用户舒适度的同时,完成削峰任务,并具备良好的调峰波形。     

考虑用户用电特性的基线负荷计算方法

准确的基线负荷计算是实施激励的需求响应项目的关键依据,是为参与需求响应项目用户提供补偿的重要前提。文章在分析用户用电行为特性的基础上,建立了基于统计学原理的用户分类体系,将用户划分为稳定型、趋势型和波动型3种,并分别提出各自适用的基线负荷计算方法。测试结果表明,对3种不同类别的用户而言,基于用户用电特性的基线负荷计算方法能获得更高的预测精度。     

一种智能小区用户用电模式的探索与研究

针对智能小区提出一种用电模式,为用户提供科学用电策略,积极地影响用户的电力消费习惯,达到节能和削峰填谷的目的。     

居民用户智能用电建模及优化仿真分析

随着居民用户智能家电普及率的不断提高,实现智能用电优化已成为电力需求侧管理的重要研究内容。通过对居民用户智能家电的用电起始时间、用电时长、用电时段数的设计,并结合智能家电的用电特征及电价机制,给出了一种以用电费用最小为目标的智能用电优化方法。该方法同时考虑了用电起始时间、结束时间和允许的最大中断次数等约束条件。通过算例中电价机制及智能家电约束对用电安排影响的仿真分析,验证了该方法可有效减少用电费用及降低居民用户用电负荷峰值;同时探讨了在实时电价机制及更灵活的家电中断约束下,智能用电优化效果更为显著。     

计及用户舒适性的家庭智能用电调度优化

随着智能家居、家庭分布式能源的广泛应用,以及分时电价的推广,家庭能源系统有了更多更高的功能需求。文中通过分析家庭用电行为和家庭负载工作方式的关系,建立了一种兼顾家庭用电的经济性和舒适性的调度优化模型,同时考虑了分布式能源和需求响应技术的应用,具有重要的实际意义。针对该模型采用了一种改进粒子群算法进行求解,并通过家庭用电的算例进行了验证。算例表明,该模型和算法能够很好地调度家庭电器的用电行为。     

考虑负荷纵向随机性的用户用电行为聚类方法

针对不考虑负荷纵向随机性所导致的数据损失和用户误分类的问题,提出了一种考虑负荷纵向随机性的基于推土机距离(EMD)的用户用电行为识别新方法。该方法通过统计电力用户同一时刻多天的负荷分布情况,从横向和纵向2个角度全面表征用户的用电行为。并结合EMD和欧氏距离度量不同用户用电行为的差异程度。以一组国际通用的居民用电负荷作为算例进行分析,算例结果表明,在横向特性较为相似的用户中,该方法能够很好地提取用户的纵向特性。定性和定量分析均表明,该方法对用户负荷的聚类效果精细合理。     

考虑用户用电效用的售电公司交易联合优化策略

随着电力体制改革的深入,在电力市场环境下,购售电作为售电公司的核心业务,将决定其主要运营成本与核心竞争力.提出了一种售电公司购售电联合优化策略,在购电侧考虑中长期市场与现货市场购电组合以及需求响应用户的可中断负荷的调用.售电侧结合用户用电效用,决策零售套餐的价格,采用CVaR衡量风险,进行联合优化,达到售电公司收益最大,风险最小的目标.通过算例证明了所提出的联合优化模型能有效提高售电公司购售电收益,为售电公司的决策提供参考.     

智能用电中的用户行为分析

智能用电的理念与内涵2012年6月,在深圳召开的中美智能电网对话会上,中国国家能源局首次对中国智能电网的定义给出了明确的说明：集成新能源、新材料、新设备和先进的信息技术、控制技术、储能技术,以实现电力在发、输、配、用、储过程中的数字化管理、智能化决策、互动化交易,优化资源配置,满足用户多样化的电力需求,确保电力供应的安全、可靠和经济,满足环保约束,     

考虑用户舒适度的需求侧负荷转移策略

随着近几年我国经济、技术快速发展,发电侧产能过剩与需求侧高峰时段用电紧张的矛盾日益凸显,如果仅仅依靠发电侧的建设将会造成能源浪费,若弃供需矛盾于不顾,则无法满足用电需求.针对此矛盾,该文提出了考虑用户舒适度的需求侧负荷转移策略.首先,从理论层面和数据层面分别阐述了用户参与负荷转移的潜力与能力的判断办法;然后,完成了用户...     

考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划

售电公司或代理商希望利用峰、谷、尖、平电价,制定可灵活调节的电价,推进智能小区与电网的灵活互动,获得更大收益。前提是不增加用户用电总成本,且满足其满意度要求,但更应该顾及不同用户的满意度变化和差异。因此,提出考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划双层模型。上层以代理商利润最大为目标,制定用户电价并传至下层。下层以用户用电费用最低为目标,计及用户满意度变化及差异约束,生成智能用电计划并传回上层,通过上下两层混合整数规划迭代求解该双层模型。算例结果表明,考虑满意度变化和差异后,增加了代理商收益,降低了用户用电费用,减小了负荷曲线峰谷差。智能小区代理商定价可调节用电市场的灵活性,改善电力负荷峰谷差曲线特性,考虑用户满意度变化和差异后可为用户提供更加个性化的智能用电服务。     

智能电网对用户用电的影响

智能用电作为坚强智能电网的重要组成部分,直接面向社会和客户,是社会各界感知和体验智能电网建设成果的重要载体。从用户角度出发,从双向互动服务、用户侧分布式能源的智能化管理、电动汽车及储能装置的智能化管理三个方面分析智能电网对用户的影响体系及影响。阐述发展智能电网能够满足用户对用电多样、多元的需求,降低用电成本,有效提高电网的利用效率,提高客户服务水平,同时促进分布式能源、电动汽车及储能装置的发展,提高电能占终端能源的比重,大幅削减碳排放。