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。     

基于价格博弈的需求侧管理智能控制系统研究

在智能电网中,需求侧管理是优化资源利用的有效方法,供电公司可以通过采取合适的定价策略以改变用户的消费行为来调整负荷,从而使电力系统负荷峰均比最合理化,用户可根据电价信息规划自己的用电以降低用电费用。设计的智能控制系统具有双向通信功能,能够及时收集电力公司电价信息并及时发布用电计划,同时具有电力计量和智能用电分析功能,并分析了需求侧管理算法模型。最后给出了实验结果,表明可以大大降低用户消费,改善电力系统峰均比。     

一种基于浮动电价的销售电价定价策略

针对可再生能源发电并网的随机性和波动性问题,结合负荷率的变化情况,提出了一种计及可再生能源发电和需求侧响应的配电网实时销售电价定价策略。首先将电价分为基础电价和浮动电价2个部分,基础电价取为固定值。依据短时负荷预测、风电出力预测、光伏出力预测,采用单向梯度法制定实时可再生能源浮动电价;根据需求侧响应曲线的特征,考虑用户价格弹性系数,建立价格弹性矩阵,调动需求侧响应,制定负荷浮动电价。最后,通过实际算例进行分析验证,结果表明该定价策略能够有效地削峰填谷,并且降低用户购电成本,有利于调动用户参与需求侧响应的积极性。     

基于分时电价和激励补贴机制的家庭能量双层优化模型

为了降低居民日负荷曲线峰谷差,提高居民参与电网需求响应的积极性之前,文章基于分时电价和激励机制,提出双层模型实现家庭能量的优化调度。该模型以需求侧响应为手段,以家庭能量优化为策略,实现供电端与用电端的互动,刻画出电价、激励机制与用户用电行为之间的交互关系。外层模型在分时电价的环境下,采用模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm, FCM)对用户用电情况进行分析,以日负荷曲线削峰填谷为目标,设计包含激励补贴和峰谷系数的电力套餐。内层模型基于电力套餐实现家用电器的智能管理,模拟实施套餐前后的居民日负荷曲线,实时调整用电计划,使用户日负荷曲线满足电力套餐中的峰谷系数。通过仿真验证双层优化模型有效降低了用户日负荷曲线的峰谷差,且设计的电力套餐在用户侧有一定的实用性,有利于用户更加积极地参与电网的优化调度,满足电网削峰填谷的要求。     

基于博弈论的电动汽车充电实时定价策略研究

文中提出一种基于博弈论的电动汽车充电实时定价策略.该定价策略中电动汽车充电站为电价制定的博弈主导者,电动汽车用户为电价制定的博弈跟随者.首先,提出充电站调峰效果评价指标,以电动汽车充电价格和充电容量为约束条件,建立充电站-电动汽车用户收益模型;然后,分析充电站与电动汽车用户的博弈策略空间与动态博弈行为,利用遗传算法的寻...     

计及户用分布式电源的合作博弈智能用电技术

在智能电网环境下,参与需求侧管理的居民用户可以根据发布的实时电价进行合适的家庭负荷用电安排。文中考虑分布式电源作为居民用户电力自发自用的一种方式,提出基于合作博弈的居民用户智能用电技术。在建立用户电力消耗模型、用电成本模型和负荷控制模型的基础上,将需求侧居民智能用电技术描述为一个合作博弈模型,模型中以多个用户作为博弈参与者,以用户的日负荷用电安排作为参与者的策略。该合作博弈模型在纳什均衡解处,各用户的能源消费最小。算例仿真结果表明,用户参与合作博弈的负荷用电安排可有效降低其电费,且当用户配有分布式电源时,电费将进一步降低。     

考虑建筑热惯性的园区代理商电价策略及用能优化

随着零售电力市场的逐步开放,代理商将在工业园区的用电管理中扮演越来越重要的角色。合理设计定价策略,增加代理商利润,同时有效降低园区用户空调系统用电费用,是重要的运营问题。为此,文中提出一种考虑建筑热惯性的代理商-用户主从博弈电价双层优化模型。上层以代理商利润最大为目标,依据用户反馈的用电策略,决定代理商向电网购、售电的策略,以及面向园区用户的定价策略;下层以用户购电费用最小为目标,基于代理商定价策略,充分利用建筑热惯性,优化用户空调系统用电策略。该双层模型是相互嵌套的非线性规划问题。应用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、强对偶定理及线性松弛技术,将模型转化为可利用商业求解器YALMIP/CPLEX求解的混合整数线性规划模型。最后,以中国广东某工业园区为例验证所提模型和方法的有效性。算例结果表明,在主从博弈模型中充分利用建筑热惯性,能够有效地减小用户空调系统运行费用,并可增加代理商利润。     

需求侧响应条件下的家庭用电管理研究

需求侧响应对电网公司和电力用户都是互利的。介绍了需求侧响应的相关概念,研究了需求侧响应条件下家庭用电管理的系统结构和用电策略,根据实时电价、分时电价,考虑温度控制和综合能源对现有的用电策略进行分类,总结了这些研究策略的不足和优点,并对未来家庭用电管理的发展方向提出了一些意见。     

自动需求响应背景下考虑用户满意度的分时电价最优制定策略

基于博弈论研究分时电价最优制定策略。首先,综合考虑电力需求波动的成本、用户对电价变动的负荷响应及用户满意度等因素,建立电网公司与单用户博弈的分时电价定价模型;其次,分析不同用户的用电特性,将所建模型扩展为多类型用户情形;最后,结合实际算例,运用逆向归纳法获取博弈模型的纳什均衡解,并对比分析不同电价策略下的最优电价与最优用电量。算例结果表明,应用所建模型得到的分时电价最优定价策略,能够有效减小峰谷差,降低各类电力用户的平均电价,从而保证电网公司与用户利益;其中不同类型用户获益效果受其对电价响应能力的影响而有所差异。     

自动需求响应模式下光伏用户群的优化运行模型

用户侧光伏的快速发展给电力系统运行带来了新的挑战,而需求侧响应的参与可在节约用户成本、提高电网运行的经济可靠性等方面发挥积极作用。首先,基于我国分布式光伏相关政策,提出与系统净负荷相关联的用电成本模型,避免采用峰谷电价模型时用户趋向于在电价低谷用电而形成新的负荷高峰。其次,基于博弈论提出针对光伏用户群的需求侧响应模型,并证明该博弈问题存在唯一的纳什均衡策略。求解纳什均衡策略的过程,即是用户寻求最优用电安排的过程,将该过程等效为一个双层优化模型,并基于微分进化算法提出模型求解的方法流程。最后,将模型应用到实际算例之中,验证其在用户成本节约、系统负荷特性优化等方面的有效性。     

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。     

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。     

基于智能电网供需均衡的实时电价机制研究

结合电力市场改革方向,对市场运营中实时电价下的供需响应策略进行了研究,建立了考虑零售商利润和用户用电效益最大化的实时电价模型。仿真结果表明,实时电价作为供需响应策略,在电价的经济杠杠下,能够充分发挥电力市场的作用,增加用户自主选择的意愿,鼓励用户积极参与电力市场调控,优化电网日负荷曲线,有效削峰填谷,提高电力系统稳定性。     

面向电网企业代理购电的行业精细化电价定价机制

为促进产业结构优化升级,中国进一步推进用电侧电价改革,取消工商业目录电价,施行电网企业代理购电。剖析了中国行业精细化电价定价机制设计的关键问题,分析了国内外售电模式的优势和不足,以及电网企业代理购电背景下的行业精细化电价定价机制需求。进而,探讨了基于行业属性和综合评价的行业精细化电价定价方法,从行业用电、用能特性等多方面实现电力用户的综合评价,提出基于多样化电价属性的行业差异化电价体系和基于用户综合评价排名分级的精细化电价定价模型,旨在实现社会经济要素的优化配置。最后,以中国浙江省某市电力用户实际负荷数据进行实证分析。结果表明,基于用户综合评价的行业精细化电价定价机制能够形成适合行业特征与用户等级的差异化电价,能够为电网代理购电定价和用电侧电价改革提供参考。     

实时电价下源网荷各侧收益的优化研究

基于用户在峰谷分时电价中的响应机制和价格弹性理论,用户会随着电价的变化调整自身用电量,因此通过电价变化引导用户主动地调整用电计划,从而达到缩小负荷曲线峰谷差,降低源网荷各侧成本以及增加收益的目的。文中采用模糊聚类算法对日负荷进行峰平谷分类,根据各小时的峰平谷隶属度建立实时电价模型,并且依据新电改之后相关政策对电源侧和电网侧的收益建立数学模型,以电源侧和电网侧收益最大、峰谷差最小为目标函数,将以负荷侧用户用电成本不上涨为约束条件的源网荷各侧收益作为优化模型,采用粒子群算法进行求解,并在Matlab仿真平台上验证了该模型缩小峰谷差和增加收益的有效性。     

发电侧与供电侧分时电价动态博弈联动研究

需求侧分时电价实施后,带来的系统效益需要通过电价进行传递和分配。利用博弈信号传递理论,构建了发电侧和需求侧分时电价动态博弈联动模型,该模型通过动态联动均衡实现削峰填谷效益在系统内各环节的市场化分配。算例仿真证明,模型能根据系统各环节的市场力大小,通过电价信号传递,客观分配分时电价带来的削峰填谷效益,能有效地规避供电侧风险和激励供电侧实施分时电价。     

削峰填谷最优时基于DSM分时电价的确定与分析

作为用户侧电价的一种,分时电价目前在世界各国得到了广泛的应用,而且分时电价是需求侧管理DSM(DemandSideManagement)的一种重要手段。分时电价可以刺激和鼓励用户主动改变消费行为和用电方式,达到削峰填谷的目的,从而提高电力系统的运行效率和稳定性。建立削峰填谷最优时基于DSM分时电价的数学模型,利用数值仿真验证了该分时电价的削峰填谷作用。     

基于区块链含电动汽车的微电网组合出力优化策略

文章针对电动汽车充放电交易中车主与服务商之间缺乏信任,大量电动汽车无序充放电造成电网峰上加峰的问题,提出基于电动汽车联盟链的互信交易架构和调度策略。首先,引入区块链中白盒密码、智能合约、阻塞管理对电动汽车链上交易机制执行过程进行分析;然后,搭建了电动汽车双层优化调度模型,外层针对鼓励低电价充电时产生的新充电高峰问题,建立基于区块链的电动汽车出行诚信度模型,综合考虑负荷方差和用户诚信度,优化分时电价定价策略,并将优化后的电价曲线输出到内层模型;内层针对偏差电量消除成本较高的问题,利用电动汽车的移动储能特性,实现供求自平衡。最终采用含激励机制的差分进化演化博弈组合算法进行求解,通过算例仿真验证了所提策略的有效性。     

削峰填谷最优时基于DSM分时电价的确定与分析

作为用户侧电价的一种,分时电价目前在世界各国得到了广泛的应用,而且分时电价是需求侧管理DSM(Demand Side Management)的一种重要手段.分时电价可以刺激和鼓励用户主动改变消费行为和用电方式,达到削峰填谷的目的,从而提高电力系统的运行效率和稳定性.建立削峰填谷最优时基于DSM分时电价的数学模型,利用数值仿真验证了该分时电价的削峰填谷作用.     

考虑配网潮流的多微网集中式交易定价策略

随着微网在配电侧的发展,如何在满足配电网潮流约束的基础上,实现微网的交易诉求成为关键问题。该文提出一种由配电网制定电价,微网对定价策略作出响应的集中式电能交易框架。首先,分别针对配电网与微网建立考虑其效益与约束的交易模型;然后,基于配电网与微网交易中体现的主从关系建立主从博弈模型;最后,采用双层迭代优化方法求解,为了保证迭代求解过程中配电网潮流计算的可行性,引入二阶锥松弛方法和松弛变量处理配电网模型。在IEEE 33节点系统算例中表明,相比于电网电价,该文所提定价策略,可满足配电网潮流约束,降低网络损耗,同时增加配电网交易收益与各微网运行效益。