基于需求响应的区域微电网优化调度

优化调度对于提高微电网中分布式电源的消纳和系统的经济运行水平具有重要意义,基于负荷的分类和差异化负荷的需求侧响应能力,提出一种计及负荷需求侧响应的微电网优化调度分析方法。首先,分析微电网中各种分布式电源和典型负荷的数学模型;然后,构建以用户售电收益、余电上网收益并计及运行维护成本、燃料成本和环境污染成本的综合净效益最大化作为目标函数,以功率平衡约束、储能电池充放电约束等为约束条件的微电网优化调度模型,并采用遗传算法进行求解。算例分析表明:在微电网调度中考虑需求侧响应可以减少用户用电成本,提高微电网整体效益,有效配合配电网达到削峰填谷的目的,减轻负荷高峰时段的供电压力。     

峰谷分时电价下过程工业用户的用电响应模型

就峰谷分时电价下大型过程工业用户的用电响应问题开展研究。根据过程工业的用电特性建立其在峰谷分时电价激励下的用电决策模型。模型为0-1整数规划,模型以设备运行状态为优化变量,以研究周期内总用电成本最小为目标,并计及工业用户生产中的相关技术约束;运用YALMIP软件包求解该0-1整数规划问题得到优化的用电响应策略。以东北某市某过程工业用户实际生产流程为例,分析该用户在不同价格信号下的用电决策方案同时验证了所提模型和方法的有效性。     

基于自适应粒子群算法的智能家居管理系统负荷优化模型

在能源互联网发展的背景下,针对电网需求侧响应的策略及用户节约用电成本的要求,设计智能家居管理系统(smart home management system, SHMS)的基本结构,构建智能家居管理系统负荷优化模型,并采用引入衰减因子的自适应粒子群算法对模型进行求解,可得到满足用户要求的家庭负荷运行方案。仿真算例采用了实际的分时电价、室外温度、负荷参数等信息,与优化前相比,用户负荷曲线得到改善,用电成本及用电量明显下降,验证了算法的有效性。     

考虑用户可调度潜力的负荷聚合商优化调度策略

充分挖掘需求侧资源的可调度潜力可以为电力系统调度提供可靠的数据支持。然而，需求侧资源的可调度潜力与用户内部心理因素、外部环境因素和电网运行工况密切相关，需要对其进行详细的建模分析。以居民用电负荷中占比较重的空调负荷和电动汽车作为研究对象，首先，从用户舒适度和物理层面建立数学模型，充分挖掘需求侧柔性负荷的可调度潜力。其次，在可调度潜力的基础上，采用负荷聚合商和居民用户签订协议的直接负荷控制模式，以负荷聚合商的利益最大化为目标函数，利用非合作博弈理论解决了各聚合商之间的最优投标决策问题。仿真算例验证了该模型不仅可以激励需求侧柔性负荷资源积极参与电力市场调控，实现各方的经济利益最大化，也可以有效减小负荷需求峰谷差，缓解电网供需平衡压力。     

基于MACD指标与聚类算法的电力用户用电行为分析

深入挖掘用户用电行为是电力大数据背景下电力市场精细化发展的迫切需求。为满足该需求,提出了一种基于平滑异同移动平均线（MACD）指标提取特征的聚类分析方法。该方法首先计算用户用电量的MACD指标;然后以MACD指标为特征,采用K-means聚类算法对用户进行分类;最后利用分析股票的思想分析每一类用户的用电行为。对美国某一地区的实测居民用电量数据进行了算例分析,结果表明所提方法与传统方法相比具有更好的聚类效果,并且拓展了用户用电行为分析方式。     

考虑需求侧响应的电气设备调度混合分散式优化

为了缓解用能持续增加对电力系统造成的负担和解决大规模电气设备联合调度时的优化计算问题,提出了考虑需求侧响应的大规模可控用电设备和储能设备的混合分布式优化调度方法。首先建立可控用电设备负荷和储能设备的数学模型,在此基础上,构建了以系统和各设备运行特性为约束,以系统购电费用、用户不满意费用和储能设备损耗费用之和最小为目标函数的混合整数非线性集中式优化数学模型。其次,针对此高维、多目标和多约束且难于求解的非线性集中式优化模型,采用拉格朗日松弛法将其分解为两个子问题,即分别对应可控电气设备负荷的优化调度问题和储能设备的优化调度问题。而且,对于前者又可进一步分解为各可控电气设备负荷的优化调度子问题并通过内点法求解计算;对于后者又可分解为各个储能设备问题的混合整数线性优化调度子问题并通过Benders分解法并行求解计算。然后,为了验证所提混合分布式优化方法的有效性及其优越性,基于算例,对比分析集中式和分散式优化调度时的目标函数值和电气设备优化调度结果,不同规模电气设备对集中式和分散式优化方法计算效率的影响。根据结果可见,所提优化调度方法与集中式优化方法的目标函数值基本一致,但所提方法对应的电气设备优化调度结果可以很好地响应分时电价策略,储能设备削峰填谷效果好;而且所提混合分布式优化方法可以降低优化问题的求解复杂度,计算效率高,几乎不受电气设备规模的影响。     

基于粒子群寻优的家电负荷有序使用策略研究

随着智能家居的推广,不断增长家庭电力需求,引起电网容量不足,对用户用电安全提出新的挑战。建立有效的家庭负荷有序使用策略以降低电网负荷峰值,已经成为电力需求侧管理的重要内容。针对这一问题,考虑用户用电的起始时间、结束时间、用电时长等用电习惯,提出一种基于粒子群寻优的家电负荷有序使用策略。首先,建立家电负荷优先级函数的模型,描述调控对于用户满意度的影响;其次,通过主客观赋权法对优先级函数的子目标进行权重分配,并根据优先级函数制定优化目标;而后,通过随机权重策略的粒子群算法寻优求解。最后,通过实验仿真,验证了该方法在有效降低用户用电负荷峰值的同时,还能够保证用户的用电满意度。     

需求侧资源聚合参与调峰的双层优化模型研究

随着可再生能源规模的不断扩大与经济水平的不断提高,电力系统调峰能力不足的问题日益突出,需求响应作为灵活性调节资源,其发展有利于提升电力系统运行的安全性和灵活性、缓解调峰压力。基于上述原因,首先,将需求响应技术应用到调峰服务中,建立需求侧资源聚合参与调峰的双层优化模型,售电公司层面模型确定以售电公司利益最大化为目标的价格策略,用户层面模型依据售电公司价格信号,以用户效用最大化为目标,对用户用电量进行决策。然后,利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)互补松弛条件,将用户层面模型转换为售电公司层面模型的约束条件,再基于Big-M法将转化后的单层非线性模型中非线性项线性化。算例分析表明,该双层模型能有效描述售电公司需求侧资源聚合参与调峰的过程,为零售市场主体参与调峰制定策略提供有效参考。     

考虑可靠性与源荷双侧不确定性的多目标需求响应模型

实现对需求侧资源的调度是建设"源-网-荷"互动电网的关键一环。为研究需求响应对系统经济性和可靠性指标的影响,考虑源荷双侧多重不确定因素,提出机会风险备用的容量配置方法。以失负荷概率为供用电可靠性指标、以线路负载严重度为传输可靠性指标,构造多目标模糊随机机会约束规划调度模型,并采用基于分解的多目标进化算法和熵权法进行求解和决策。通过算例仿真和对比分析,验证了所提模型及求解的有效性。研究结果表明,需求响应可以有效提升系统经济效应,削峰填谷,平抑负荷波动,提升系统可靠性,优化潮流分布。     

考虑用户负荷类型的含分布式电源的配电网可靠性评估

该文以含分布式电源的配电网可靠性评估为主要内容,首先研究居民、商业、工业的日负荷特性,建立反映用户用电特性的时序负荷模型。根据分布式电源的出力和负荷需求,建立储能协调运行模型。在此基础上,研究分布式电源的接入以及不同分布式电源出力对各类用户负荷可靠性的影响。最后,基于时序蒙特卡洛模拟算法,对IEEE RBTS BUS6-F1馈线改进系统进行可靠性计算。算例结果表明,分布式电源的接入能有效提高配电网可靠性,且分布式电源对于不同的用户负荷可靠性影响不同。     

考虑电热需求响应的区域综合能源系统储能容量优化配置

综合能源系统中储能优化配置和需求侧响应的应用,可解耦热电联产机组（CHP）运行的“以热定电”约束,提高能源利用效率。因此,考虑源荷双侧发电、供热、用电、用热性能,在源侧加电、热储能实现热电联产机组的热电解耦,荷侧充分利用电、热综合需求（IDR）资源可调度资源,建立考虑综合需求响应的区域综合能源系统电、热储能容量优化配置模型。该模型考虑储电储热约束、功率平衡约束等,以区域综合能源系统年总费用最小为目标,解决电、热储能的经济配置最优问题。算例结果表明,电、热储能与负荷侧协调运行可降低运行成本,考虑综合需求响应可减少储能配置容量。源侧储能配置和负荷侧的综合需求响应促进风电消纳,提高综合能源系统运行的经济性、精准性和灵活性。     

家庭智能电器负荷调度和能量分配优化算法

为了解决家庭用电高额能耗问题和提高用户供用电收益,针对家庭中具有用电差异性的负荷进行能量调度.根据可转移属性,将家庭用电负荷分为2个类别：弹性负荷和非弹性负荷.联合分布式可再生能源和储能设备构建智能电器用电负荷调度优化模型,基于李雅普诺夫优化理论提出时变电价下的家庭用户多电器能量分配算法.所提算法充分考虑了不同智能电器的用电负荷响应及调度优化问题.理论性能分析证明,所提算法能够在不需要系统的先验统计信息的情况下使优化目标渐近最优.对所提算法的用户收益提升能力进行仿真验证,结果表明,相较于未考虑各家用智能电器实际需求和可容忍时延的分配算法,所提算法可将用户收益提高11.2%.     

基于GTMOPSO算法的交直流混合微网优化配置研究

针对包含氢储能系统的交直流混合微网经济性问题,以微网等年值成本和交直流母线间换流损耗最低为目标,综合考虑系统的电源约束条件、功率平衡约束条件等,在需求侧引入描述用户用电行为的分时电价弹性矩阵,采用基于博弈机制和混沌映射的改进多目标粒子群优化算法(GTMOPSO)对微电网进行最优容量求解.为验证所提策略的有效性,结合某地区的风、光及交直流负荷数据求解本文所设场景下的配置容量和目标函数值.分析结果表明,所提配置方案和优化算法更具有优越性.     

基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化

针对目前停车规划中很少考虑道路网络容量限制的情况,建立了基于路网容量约束的停车设施泊位规模优化模型.该模型考虑道路网络容量对停车需求的限制和约束,通过各处停车设施规模的优化,引导停车需求合理分布,以充分利用道路网络资源,实现效益与公平性最大化.该模型优化目标为在满足道路网络容量约束下使得效益(即可满足的停车需求)最大,并通过用户平衡模型计算流量在道路网络上的分配,介绍了用遗传算法对模型求解的方法.数值算例表明,通过优化建模与求解,可得到各处停车设施的最佳泊位规模,并得到满足路网容量约束的合理停车需求分布.     

计及需求响应和蓄电池综合损耗的微电网优化调度

文中针对并网型微电网优化运行问题,在充分考虑微电网中需求侧资源的前提下,建立了含风机、光伏、微燃机和储能系统的并网型微电网经济优化调度模型.模型中结合分时电价和需求响应中的可转移负荷,并考虑储能寿命损耗和安全运行条件.构建以系统运行总费用最小和系统净负荷最小的多目标函数.采用遗传算法,通过MATLAB对所提模型进行求解,算例结果表明文中提出的模型在充分考虑可转移负荷和储能实际运行损耗的前提下,实现微网的经济运行.     

基于交互式实时电价机制的用电优化研究

为满足对新能源消纳和电力供需平衡的要求,以新能源为主体的新型电力系统需要最大程度发挥负荷侧调节能力。针对当前用户侧调节能力未充分挖掘的问题,提出一种基于交互式实时电价机制的用电负荷优化方法。首先,基于区域电网内新能源总和建立广义标杆新能源出力曲线,提出一种基于改进时间序列形态相似度的用电负荷与广义新能源标杆曲线的源荷相似度计算方法,并构建负荷与电价的关联模型;进而提出基于源荷相似度的交互式实时电价机制引导用户参与响应;最后,构建多目标优化模型进行负荷优化。仿真结果表明,所提交互式实时电价机制的负荷优化效果更好,能够有效提高用户参与需求侧响应的积极性,相似度变化值能够准确衡量新能源与负荷曲线的相似度水平,使净负荷功率趋于平稳,促进新能源的高质量消纳。     

基于用户负荷特性的销售电价的定价方法

结合电力系统生产特性,深入分析了用户的边际用电成本.按负荷率对同一电压等级用户划分用户类别,以边际用电成本分摊系统供电成本责任,综合会计成本定价方法,构建了一种混合的两部制销售电价定价法,该方法反映了不同用电负荷特性的用户的供电成本差异,同时可满足财务平衡需求.最后,通过算例验证了该定价方法的合理性.     

考虑不同需求偏好的可控负荷需求响应菜单定价研究

随着智能电网技术的不断发展,需求侧大量的可控负荷资源主动参与电网调度成为可能,如何设计有效的价格机制来激励用户主动的需求响应成为目前值得研究的热点问题。然而,传统固定单一价格的定价模式已经很难满足不同用户深层次的差异化需求。提出一种可控负荷需求响应菜单定价方法,该方法以可控负荷用户的需求为导向,考虑不同用户的需求偏好特性并划分用户类型;以需求响应电价和负荷削减量为菜单选项,构建以系统供电总成本最小为目标函数的可控负荷需求响应菜单定价模型。算例分析表明,该定价方法能够对不同偏好的用户进行有效区隔,增加了用户对电价的自主选择性,提高了用户参与的积极性,实现了电力资源的优化配置。     

考虑空调负荷弹性约束的用能优化研究

空调负荷(air conditioning loads, ACLs)可作为一种灵活的需求侧资源参与新型电力系统的源-荷互动.充分利用ACLs的热力学特性,既能发挥ACLs的负荷调节能力,又能保证用户的舒适度.现有的优化方法将ACLs的热力学约束建立为刚性约束.通过松弛刚性舒适变量,提出了一种考虑弹性约束的空调负荷用能优化策略以满足系统运行中极端情况下的负荷调节需求.首先,建立了空调负荷的弹性优化模型.其次,通过引入辅助变量,将舒适变量与辅助变量之间的关系定义为弹性约束,并将线性化处理后的舒适度惩罚成本加入目标函数中.最后,采用混合整数线性规划求得最优解.优化结果表明,基于弹性约束的空调负荷优化结果具有更显著的削负荷效果.变频空调和定频空调的仿真结果都验证了所提方法的有效性.     

考虑需求侧协同响应的社区综合能源系统低碳经济调度

针对含电-热-冷-气子系统的综合能源系统中潜在的可调度资源,基于能源集线器,构建了包含燃气轮机发电系统、储能、需求侧响应模型在内的社区综合能源管理系统数学模型。该模型根据电、热、冷、气负荷需求特性的不同,分别建立相应需求响应模型。从社区能源运营商的角度出发,以包含系统运行成本和环境成本的系统总成本最低为目标函数,建立社区综合能源系统日前优化调度模型,采用Yalmip工具箱和Cplex求解器对算例进行求解,得到各个设备的最佳出力。仿真结果表明,对比未考虑需求侧协同响应的场景,电、热、冷、气需求侧响应参与调度可以优化负荷曲线,降低系统能耗,减少CO2排放,并使系统经济性达到最优。