电能量市场下负荷聚合商参与负荷削减投标策略

针对负荷聚合商(LA)在电能量市场下参与负荷削减投标(LCB)时面临负荷与价格的不确定性问题,文中提出一种可使LA代理成本最小的LCB参与策略。首先,将LA的购电申报、LCB申报与可调节负荷的控制问题统一描述为混合整数线性规划问题。其次,利用双层规划模型处理负荷功率的不确定性,利用历史场景法结合场景缩减处理市场价格的不确定性。最后,基于宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州(PJM)电力市场数据,针对所提策略及其在测试场景集中的表现进行分析。测试结果表明,所提策略及场景缩减方法能够降低聚合商4%以上的代理成本与10%以上的风险损失,可提高最多17.8%的履约率,为LA在不确定问题下的投标提供技术支撑。     

考虑资源相关性和不确定性的负荷需求响应决策研究

需求响应（demand response,DR）具有一定的不确定性,为了真实地反映各不确定性用户的响应情况,文章考虑了以空调为代表的不确定性用户资源之间在空间和时间上响应度的相关性。首先采用拉丁超立方采样法对响应度进行规模采样和相关性控制,得到反映响应相关性的样本。其次引入确定性资源,建立负荷聚合商（load aggregator,LA）的最优决策模型,并通过随机模拟和智能算法求解利润最高时的决策方案。最后通过算例分析了确定性资源、相关性及响应度的分布参数对决策方案和利润的影响,验证了订购确定性资源,签约负相关的不确定性用户,提高响应度的均值,降低响应度的方差均对利润有着显著的提高。     

分时电价激励下考虑负荷聚集商的日前经济调度

目前中小负荷资源无法进入市场参与系统功率平衡调整,负荷聚集商可整合中小型电力用户作为系统调峰资源,而分时电价可以优化负荷曲线,降低负荷聚集商调峰补偿成本。因此提出分时电价激励下负荷聚集商以安排负荷消减合同的方式参与调峰的源荷互动规则,以系统运行成本最低为目标,构建了日前调度优化模型。对比分析了分时电价与负荷聚集商协调前后3种场景下电力系统调度的经济性,仿真结果表明该源荷互动模型相比于分别单独优化更能有效降低发电机组运行成本,减少碳排放,提升系统的风电消纳水平及运行经济效益。     

基于负荷聚集商的多家庭能量管理系统建模

家庭能量管理系统可以合理规划家用电器的工作计划,降低家庭用户购电费用。然而单个家庭的负荷调节能力有限,难以做到最大化消纳光伏发电能量。本文提出了一种包含多个家庭用户的能量管理系统模型。通过负荷聚集商协调多个家庭用户的用电计划,从而降低用户的购电费用。在本模型的算例中,家庭用户购电费用降低的同时实现负荷聚集商的盈利,验证了本模型的可行性。通过算例中不同情境的对比,说明了本模型能够更多地消纳本地光伏发电,降低用户用电成本。     

考虑阶梯型碳交易的多负荷聚合商协同优化调度与成本分配

可再生能源的大规模渗透给电力系统的稳定运行带来极大挑战。在供需两侧双重不确定性叠加驱动下,基于终端柔性负荷的需求响应资源亟待挖掘。考虑不同类型用户负荷差异化特性,引入基于合作共赢的多类型负荷聚合商,基于异类负荷响应行为互补特点参与电力系统灵活调度;同时,赋予各负荷聚合商碳交易集成商的双重身份进入碳交易市场,采用预测电负荷法为系统无偿分配碳排放配额,构建奖惩阶梯型碳交易模型。以多个负荷聚合商合作联盟运营成本之和最小为目标,构建多聚合商间交互合作的日前优化模型并进行求解;引入合作博弈Shapley值法,根据各参与者对合作联盟运营的贡献度,进行成本分摊。结果表明,合作运营机制下,联盟整体和个体的运营成本及碳排放量均大幅降低。     

考虑双侧不确定性的负荷聚集商需求响应资源规划

电力市场中,负荷聚集商的投资运行面临着电价和用户需求响应行为的双侧不确定性.基于条件风险价值理论,以利润最大化和风险最小化为规划目标,建立了负荷聚集商的需求响应资源规划模型.提出的模型采用历史模拟法处理市场电价不确定性,采用随机模拟法描述用户响应行为不确定性.算例通过模拟投资者在不同风险偏好水平下的最佳规划方案,分析了...     

计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略

随着新能源发电技术的高速发展,电网新能源消纳压力日益凸显。与此同时,随着多能转换技术发展,电网与其他类型能源网络的耦合程度不断提高,如何利用不同能源网络灵活性资源消纳受阻新能源,成为当前亟待研究的问题。为此,提出了计及综合需求响应参与消纳受阻新能源的多时间尺度优化调度策略。首先,充分考虑综合能源系统(integrated energy system, IES)特性建立了冷、热、电负荷的多类型需求响应模型。其次,在日前时间尺度,考虑新能源消纳过程中各方利益均衡,建立了基于主从博弈理论的价格型综合需求响应(integrated demand response, IDR)日前优化调度模型;在日内时间尺度,针对新能源日前预测偏差对系统优化影响,建立了考虑激励型IDR日内滚动优化调度模型。最后,通过算例仿真证明了所提策略可深入挖掘多类型负荷需求响应能力,有效提高新能源消纳量。     

考虑精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度

负荷聚合商可以聚合用户负荷,实现需求响应,缓解电网压力。为了减轻用户需求响应能力差异和响应行为不确定对负荷聚合商响应特性的影响,构建了需求响应潜力评估模型并提出基于精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度模型。首先设计使用4个指标,建立基于用户历史用电数据的需求响应潜力精细化评估模型,将需求响应潜力的评估精细到设备级,研究在不同经济激励下的用户及设备的需求响应潜力。然后将需求潜力评估模型与负荷聚合商的优化调度模型相结合,求得最优的调度结果。仿真结果表明,设计的模型能精确反应用户及设备的需求响应潜力,将此模型和负荷聚合商的优化调度模型结合可以充分发挥用户的需求响应能力,提高用户满意度,调动用户的积极性,从而提高负荷聚合商的可靠性和整体的经济性。     

基于多主体主从博弈的负荷聚合商经济优化模型

在未来电力市场环境下,针对具有不同利益诉求的主体实现经济优化调度问题,基于电价型需求响应与主从博弈,提出了以负荷聚合商经济效益最大、电动汽车与空调各自用电成本最低、分布式电源运营商经济效益最大为目标的经济优化模型。通过优化负荷聚合商发布的电价信息、调整电动汽车与空调各自用电策略以及改变分布式电源运营商售电策略实现纳什均衡。利用仿真验证了所提模型在优化各主体经济性的同时能有效降低负荷峰谷差,提高新能源利用率。     

基于负荷聚合商优选分级的配电网多重阻塞管理

通过负荷聚合商(LA)充分挖掘负荷侧可控资源是实现配电网阻塞管理的重要手段.首先,针对LA在规模、可靠性、阻塞改善效果等多个方面存在的较大差异的问题,文中提出了基于LA优选分级的配电网多重阻塞管理方法.然后,定义了阻塞管理有效性、贡献度和违约率3个指标衡量LA阻塞管理可靠度水平,并通过灰色定权聚类对其进行优先级划分.为...     

计及可中断负荷的电力系统可用输电能力计算

为分析需求响应对系统可用输电能力的影响,提出一种开放电力市场环境下可用输电能力的计算方法。以可中断负荷这一典型的需求响应资源作为研究对象,构建考虑负荷服务实体和独立系统运营商不同利益需求的双层优化模型:上层模型以负荷服务实体的成本最小为目标,确定参与需求响应的用户;下层模型以发电总报价最小为目标确定节点边际电价,同时实现经济调度。将根据需求响应和发电机组报价分配的有功功率作为基态,在此基础上计算区域间可用输电能力。求解双层模型时,运用下层经济调度模型的KKT条件可将双层优化问题转化为均衡约束数学规划问题,根据强对偶理论消除约束中的非线性项,将原模型转化成混合整数线性规划模型。最后,在GAMS环境下调用CPLEX求解化简后的数学模型。通过对PJM-5节点、IEEE 30节点、IEEE118节点和IEEE 300节点系统的仿真计算,验证了所提方法的可行性和有效性,以及在可用输电能力计算中计及需求响应的必要性。     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

考虑源荷互动的电力系统多目标优化调度

提出了一种考虑需求侧响应不确定性的电力系统日前优化调度方法。首先基于价格弹性系数矩阵,考虑其不确定性,构建计及需求侧间接控制的电力系统优化调度模型,该模型以社会福利最大为优化目标,同时考虑系统的实际运行约束;然后,针对模型求解复杂度高的问题,提出了一种不确定性的序优化算法对模型进行求解。基于IEEE30节点算例的仿真结果表明,对提出的调度方法,由于充分考虑了源荷侧调度资源的不确定性,可以有效提升系统的运行效益,提升其精细化水平。     

多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略

负荷侧资源参与电网有功调度在提高风电接纳能力方面存在着巨大潜力,但也会给调度运行带来复杂的控制问题。为解决这一问题,基于风电在不同时间尺度误差的不同以及电网对应调节能力的差异,提出"多级协调、逐级细化"的多时间尺度协调的柔性负荷响应调度模型与策略。首先,提出多时间尺度源–荷调度总体框架,将负荷调度的整个过程分为4个时间尺度,包括日前24 h、日内1 h、日内15 min和实时负荷调度;其次,建立风电功率预测不确定性模型、负荷代理决策模型和调度控制中心决策模型;然后,在这几个核心模型的基础上,提出多时间尺度源–荷协调调度策略,给出计及风电不确定性的负荷调整量的决策计算方法;最后,在某地区实际电网算例上进行仿真验证。结果表明,本文所设计的负荷调度模型和策略可以充分利用不同时间尺度上的负荷资源,有效平衡风电预测功率不确定性所引起的功率不平衡量,并减少系统备用容量。     

基于负荷聚合商业务的需求响应资源整合方法与运营机制

负荷聚合商(LA)可以为具有潜在产品价值的需求响应资源提供参与市场调节的机会,还可以通过专业的技术手段充分发掘负荷资源,提供市场需要的辅助服务产品。总结国外开展LA业务的研究与实践,从整合需求响应资源的角度,概述了LA的定义和作用,对其控制资源进行分类研究,包括单纯可调负荷、储能装置和分布式电源。文中详细论述了LA的2个关键问题:运营机制、调度和控制策略,着重介绍了其与电力系统其他参与者的区别。最后,在综述发达国家LA实际应用的基础上,结合国内的实际情况,提出了推广LA这一商业模式的实施方法和途径。     

考虑需求响应的风电消纳模糊

随着智能电网的快速发展,将需求响应(demand response,DR)融入调度过程以协调风电和火电机组出力是目前的研究热点.首先利用需求响应对负荷曲线的优化作用及其对系统备用容量的等效作用,制定了分时电价和可中断负荷的容量成本;其次针对风电出力的不确定性和随机性,采用可信性测度理论对其进行模糊表示;然后将风电出力不确定性引入到旋转备用模糊约束中,给出了基于模糊机会约束规划(fuzzy chance constrained programming,FCCP)并考虑需求响应的经济调度模型;最后由改进引力搜索算法求解所给模型.算例分析表明所提模型能够有效应对风电出力不确定性,降低系统运行的总成本.     

基于扩展序列运算的含不确定性需求响应电力系统优化调度

未来高比例可再生能源的随机性给电力系统运行带来了前所未有的挑战,灵活性资源的不足限制了可再生能源的发展,柔性负荷可作为一种灵活性资源参与电力系统的调峰和备用。文中根据响应机制的不同,将柔性负荷分为激励型负荷和价格型负荷两种。基于扩展概率性序列运算理论,分别建立表征激励型负荷和价格型负荷响应不确定性的概率模型,表征风电出力不确定性的概率模型也随之建立。在此基础上,以应对风电波动性和随机性为背景,基于风险约束和风险成本理论,构建了同时考虑风电出力和需求响应不确定性的电力系统日前优化调度模型。针对构建的随机优化问题,文中通过序列运算对机会约束条件进行转化,将其转化为一个约束条件为线性的确定性优化问题进行求解。最后,通过仿真算例验证了模型的有效性,并分析了序列运算应用于不确定性问题的实用价值。     

计及用户响应负荷颗粒度的精准切负荷控制方法

切负荷控制是电力系统稳定运行和效率优化控制的关键技术之一,针对分钟级精准切负荷效率优化控制中负荷过切率优化问题,提出了一种计及用户响应负荷颗粒度的精准切负荷控制方法。首先以用户响应负荷颗粒度大小为切入点,采用需求响应策略,削减待切用户响应负荷颗粒度;其次,通过负荷分级建模,构建了基于最小负荷过切率的精准切负荷优化模型;最后通过算例分析,对比传统最小过切率精准切负荷控制方法和所提方法,结果表明,所提方法能够有效降低负荷过切率和负荷过切率波动性,验证了所提方法的有效性。