基于城市居民峰谷电价响应特性的超短期负荷预测研究

由于峰谷电价的逐步实施,电价对用户负荷特性的影响也逐渐凸显,而当前进行负荷预测时,未考虑峰谷电价变化影响,电价变化点附近的负荷预测精度相对较低。采用电价变化点负荷增长率作为描述居民峰谷电价响应特性指标,研究了城市居民峰谷电价响应特性,并进一步分析了负荷增长率的时域特性。在此基础上,用负荷增长率修正人工神经网络预测模型来考虑峰谷电价的影响作用,对响应峰谷电价敏感的时段进行了超短期负荷预测。研究结果表明,用电价变化点负荷增长率考虑峰谷电价影响可以提高电价变化后超短期负荷预测的精度。     

居民用电实行峰谷电价的试点分析

对居民用电实行峰谷电价是拓宽电力市场的一条重要途径。通过推行峰谷电价 ,鼓励广大居民多用低谷电力 ,用电价的杠杆作用转移高峰负荷 ,实现削峰填谷 ,提高负荷率和电网的经济运行水平。通过对实行峰谷电价前后的居民小区负荷实测及居民用电情况分析 ,证明居民用电实行峰谷电价 ,对供需双方都有利。     

宁波居民实行峰谷电价试点分析

对居民用电实行峰谷电价是拓宽电力市场的一条重要途径 ,通过推行峰谷分时电价 ,鼓励广大居民消费低谷电力 ,广泛使用洁净能源 ,提高居民生活质量 ,用价格的杠杆作用推动电力工业的加速发展 ,同时能使电网有效地转移高峰负荷 ,实现削峰填谷 ,提高负荷率和电网的经济运行水平。对实行峰谷电价前后的宁波居民小区负荷实测及居民用电情况进行了分析     

居民峰谷分时电价研究

研究了推广居民峰谷电价与负荷削峰填谷的关系。介绍了国内外居民峰谷电价情况,从对居民的消费心理及生活用电情况分析,提出了电网峰谷电价的设计方案。通过对不同电价设计方案的分析,推荐了居民峰谷分时电价的方案。     

湖南电网负荷特性变化和峰谷电价分析

通过对峰谷电价,尤其是2004年7月新的峰谷电价实施以来,湖南电网的峰谷电量时段分配和负荷特性变化的分析,总结出湖南电网负荷峰谷矛盾特征和日负荷峰谷位移的变化趋势,找出其中的原因并提出相应的峰谷电价比设置和峰谷时段划分等政策建议.     

湖南省峰谷分时电价分析及优化策略研究

针对湖南省电网执行峰谷分时电价存在的问题,结合湖南省实际情况,提出完善峰谷分时电价的策略.以规划综合大数据平台为基础,基于负荷需求弹性分析,综合考虑供电成本、用户用电成本、负荷优化目标等条件,通过研究电价价差调整原则,制定出不同时段的电价,根据电价的经济信号,引导各类用户合理用电,优化负荷特性,提升湖南电力系统运行效率...     

计及供电方收益的分时电价优化

峰谷分时电价是电力需求侧管理的一个重要手段。基于利益驱动,用户对变化的电价作出响应,自动地调整用电时间和用电量,从而实现负荷曲线的削峰填谷,达到延缓投资、提高电网运行稳定和经济性的目的。以峰谷差最小为目标、用户利益和供电方合理利润等为约束,以负荷转移率模拟电价响应行为,建立了分时电价优化模型。模型求解采用遗传算法。最后,通过算例分析分时电价下的用户响应效果,验证了模型及方法的有效性,并分析了不同的时段划分对用户响应的影响。     

全面贯彻科学发展观积极推行峰谷分时电价--江苏省峰谷分时电价实施情况调查

江苏省从1999年10月起开始对部分大工业用电试行峰谷分时电价,从2003年开始进一步扩大企业峰谷分时电价的范围．拉大峰谷比价,对居民用电也进行峰谷分时电价的试点。经过几年来的实际运行．全省已经初步建立起一个比较完善的峰谷分时电价政策体系．电力负荷得到有效调整,削峰填谷作用明显．有效缓解了电力供应紧张状况。     

广东省峰谷电价实施及大工业用户响应研究

广东对大工业用户推行峰谷电价政策后，对电力市场供需双方产生了一定的影响，本文通过对广东佛山大工业用户在实施峰谷电价前后的用电策略的跟踪分析，研究了大工业用户进行负荷调整的方法，分析了由此对电网负荷特性的影响。     

居民峰谷分时电价研究与实证分析

阐述峰谷分时电价的意义和作用,分析我国当前居民峰谷分时电价的实施情况以及存在的问题,在对居民用电特点进行分析的基础上,设计居民峰谷分时电价方案,并以重庆电网为例,对其进行实证分析。     

基于负荷分解的居民差异化用电行为特性分析

针对智能电网建设过程中需要准确掌握居民用电特性的要求,将居民负荷分解为基本负荷和季节性负荷。基于自适应模糊c均值算法,分别对居民日基本负荷和夏季降温设备日负荷进行聚类分析。根据分类结果进行负荷特性分析,并在此基础上提出一种用户分类的方法,实现对居民用电行为特性的差异化分析。实验结果表明,基于该分类方法能够准确地描述用户用电行为特性,为需求响应如峰时电价制定、错峰管理、负荷调控等提供了有效的数据支撑。     

基于用户负荷特性的电价交叉补贴测算模型

妥善处理电价交叉补贴是输配电价改革的关键,对中国新一轮电力市场化改革的顺利推进至关重要。综合考虑中国输配电价改革和各电压等级各类电力用户的负荷特性,构建各电压等级各类电力用户电价交叉补贴测算模型并以中国北方某省为例进行实证测算与分析。结果表明：该省居民生活用户和农业生产用户为交叉补贴享受方,其中居民生活用户享受的交叉补贴最多,占这两类用户享受的交叉补贴总额的92.84%;大工业用户和一般工商业及其他用户为交叉补贴提供方,其中大工业用户提供的交叉补贴最多,占这两类用户提供的交叉补贴总额的51.59%;电压等级越低,居民生活用户和农业生产用户享受的电价交叉补贴程度越大。     

负荷价格弹性的季节特性及尖峰电价政策福利效应估算

尖峰电价可以驱动用户主动减少高峰用电负荷并自愿参与需求响应。以江苏省3年的第二产业负荷数据为基础,运用数理统计方法实证研究了尖峰负荷价格弹性的时间特征,给出了尖峰电价政策福利函数,并根据不同弹性下需求响应的程度对尖峰电价政策的福利效应进行了分析和估算。结果表明：尖峰电价可以使社会净福利显著增加,但各月和各时段增幅差异较大。按照社会最大化原则,执行尖峰电价政策及尖峰价格浮动幅度,应依据负荷价格弹性季节和时段特性有选择性地确定。     

电动汽车两阶段多目标有序充电策略研究

大量随机性电动汽车充电负荷的接入会对电网安全经济运行等方面产生不利的影响。在统计电动汽车用户出行规律、起始充电时刻等行为基础上,分析了充电站的充电负荷特性。在考虑配电设备运行安全和用户充电需求的前提下,综合充电负荷和原有负荷的特点,建立了以分时电价为基础、以减小负荷波动率和提高运营商效益为目标的两阶段多目标充电模型。提出了基于多种群遗传算法的两阶段多目标优化模型求解方法和有序充电控制策略。以小区充电站为例,验证了两阶段多目标有序充电控制策略在减小负荷波动率、削峰填谷、降低经济成本提高运营商效益等方面的作用。     

基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法

结合非侵入负荷监测NILM系统的负荷辨识流程,本文提出了一种基于NILM技术的家庭用户精确负荷建模方法。该方法应用NILM技术提取家庭主要设备负荷特性。然后通过模糊C聚类法实现家庭负荷模型归类,获得设备针对不同电价的转移灵敏度和自灵敏度用电特性,并在此基础上形成家庭负荷特性。通过电网公司分时电价环境下实测的家庭典型用电负荷数据验证可知,空调、洗衣机、热水器、电动汽车具有较大的弹性,其中洗衣机的自弹性和交叉弹性最大,在高电价时段可削减100%。该方法所获得的家庭负荷辨识的结果,可支持居民电价/激励等需求侧管理政策的制定,也可支持用户家庭用电设备状态监测服务等。     

电力零售市场研究:（五）电力零售市场与负荷管理

电力零售市场对负荷管理提出了新要求，在电力零售市场上，负荷预测和电价预测、负荷控制和需求侧管理都具有新的特点及含义。通过一个具体例子，研究了根据实时电价进行居民家庭空调自动控制对系统削峰的作用，分析了大量零售用户负荷转移对发电竞争市场电力批发价的影响，最后，讨论了实施家庭负荷控制的技术可行性。在电价信号的作用下，开展电力零售市场的负荷管理，使电力零售市场和电力批发市场相互联系、相互影响，可以有效地促进竞争、降低电价。     

住宅小区电动汽车有序充电潜力评估

电动汽车的充电管理方式影响充电设施配电容量的规划设计,对住宅小区电动汽车进行有序充电,可实现削峰填谷,提高配变利用率,增加充电设施接入容量。结合住宅小区住户充电行为习惯,建立住宅小区充电负荷概率模型,并提出充电负荷同时率和叠加率两个关键参数表征充电负荷变化特性。在此基础上,建立电动汽车充电负荷与居民用电负荷规划计算模型,并通过数学解析法得出配变负载率与住宅小区电动汽车最大渗透率之间的关系,对住宅小区电动汽车有序充电潜力进行定量评估。该研究可为住宅小区充电负荷精益管理、充电设施配电容量合理配置提供科学参考。     

计及负荷率分档的峰谷分时电价定价模型

针对大中工商业用户负荷率电价与峰谷电价的配合问题,结合我国电力体制和电价制度环境,基于消费者需求和供电成本异质性,构造了负荷率分档用户的用电消费细分市场,建立了各档用户的边际供电成本模型及需求价格弹性模型。应用边际成本定价理论,构建了计及负荷率分档的峰谷分时电价模型。该模型采用分层协调优化的方法:第一层深入分析每一负荷率档位用户的边际电量成本和边际容量成本,应用密度聚类技术及两部制定价理论,建立了每一负荷率档位及其两部制平均电价水平的制定方法。第二层以各档平均电度电价水平为约束,以削峰填谷为目标,基于电量电价弹性矩阵构建了负荷率峰谷分时电价协调优化模型。该模型综合协调了效率、公平和削峰填谷多重目标,算例验证了其合理性和有效性。     

城镇化进程与电力需求增长的关系研究

分析了城镇化进程对电力需求的作用机制,研究了国内外主要国家城镇化率与用电量之间发展规律,总结出城镇化进程中电力需求增长的阶段性特征,认为城镇化与电力需求增长呈现高度正相关关系。分析了中国工业化、城镇化、市场化、国际化与电力需求的相关性,认为城镇化与电力需求相关性最高。构建了中国城镇化与电力需求增长的关系模型,提出中国城镇化率从50%提升到75%的未来进程中每提高1%,全社会用电量平均增长4.6%;当城镇化率超过75%,电力需求的增长将放缓。构建了天津地区城镇化与电力需求增长的关系模型,提出天津地区城镇化率从80%提升到90%的未来进程中每提高1%,全社会用电量平均增长8.8%,最高用电负荷增加89万kW。建议随着中国城镇化新一轮稳妥推进,要相应地加强发电和电网设施的匹配规划和建设;在地区电力负荷预测和饱和负荷分析工作中,要关注城镇化进程中农村人口向城镇转移而引起空间负荷变化等情况,科学进行中长期负荷预测。     

基于监督学习的非侵入式负荷监测算法比较

非侵入式负荷监测(NILM)能够在不干扰用户正常用电的情况下,低成本地实现用户用电设备类型的识别和用电负荷的分解,因此非常适用于家庭用户用电监测。大量智能电表在家庭用户中的安装为居民NILM提供了数据支撑,也使得居民NILM研究成为热点。基于家庭负荷稳态电流样本,采用负荷电流谐波系数作为负荷分类特征,建立了基于多层感知器(MLP)神经网络、k-近邻算法、逻辑回归、支持向量机的4种NILM分类模型,利用BLUED数据库对4种分类器进行训练和测试,对比分析其在识别精度、训练时间、识别速度和抗噪能力方面的表现,并对其在家庭负荷识别中的应用效果进行对比研究。结果表明,4种分类器中MLP神经网络具有总体最优的分类效果和计算性能,更适用于家庭用户负荷监测。