促进新能源消纳的用户侧调峰机制研究

针对促进提升新能源消纳的问题,考虑实际调度中电网运行、大工业用户及发电机组需求,对用户侧调峰机制进行研究.首先,考虑以电价作为激励,建立基于消费者心理学的用户响应模型,得到用户负荷转移率;其次,综合考虑不同时段负荷和新能源出力对"鸭子曲线"峰谷隶属度的贡献程度,改进隶属度函数,并通过确定阈值得到峰谷平时段划分;然后,在...     

计及电力需求响应的峰谷时段自适应划分系统

针对当前峰谷时段自适应划分系统时段划分结果经济性与低碳性较差的问题,提出计及电力需求响应的峰谷时段自适应划分系统。针对电力数据特征,优化控制中央控制器与数据存储器,利用统计学原理以及需求价格矩阵,计及电力需求响应,构建电力需求响应模型。使用改进隶属度函数以及电力负荷统计结果,确定电力负荷时段隶属度,自适应划分峰谷时段。实验结果表明,系统划分结果符合测试区域的电力负荷特征,且整体经济性与低碳性得到提升,时段划分效果较好。     

计及电动汽车入网的峰谷电价时段优化模型研究

针对电动汽车有序充电和放电对电网削峰填谷方面的影响,提出峰谷电价时段的优化模型。首先,根据私家车主的出行习惯,构建无序模式的放电概率模型;然后,基于峰谷电价时段,构建用户响应峰谷电价差的有序充电和放电时刻选择算法;其次,考虑峰谷电价响应度,使用蒙特卡罗法模拟得到电动汽车充放电功率的日负荷曲线,与原始电网负荷叠加,得到考虑电动汽车充电和放电功率的实际负荷曲线;在此基础上,构建以电网负荷峰谷差率最小为目标的峰谷电价时段的优化模型,并使用遗传算法对其优化求解;最后,通过算例验证了模型的正确性。     

考虑光伏渗透率和时段划分的光储优化运行

随着光伏渗透率的提高，合理的时段划分对光储系统优化运行有重要的意义。首先，介绍光伏接入场景下的峰谷平时段划分方法，利用时段划分用户响应后的负荷构建光储运行策略，得到光伏消纳和储能配置情况；其次，以储能成本和提高负荷率奖励费用综合最优为目标，考虑光伏弃光率等因素的影响建立光储优化模型；最后，通过免疫粒子群算法对储能配置进行优化求解。算例结果证明所提光储运行策略和优化模型的合理有效性。     

考虑车主响应度的峰谷电价时段优化模型研究

针对引导电动汽车进行有序充电对电网负荷削峰填谷的问题,提出峰谷电价优化调度策略.首先,分别构建基于出行习惯的无序充电模型与基于峰谷电价时段的有序充电模型,并通过蒙特卡洛模拟法得到电动汽车的充电负荷;其次,以电网负荷峰谷差率最小为优化目标,提出了计及车主响应度的数学模型,并采用遗传算法得到最优峰谷电价时段设置方案.最后,...     

基于消费者心理学的尖峰电价模型研究

在峰谷电价的基础上,提出了一种基于消费者心理学理论的尖峰电价(Critical Peak Pricing,CPP)模型。通过模糊隶属函数对典型日负荷曲线进行尖峰时段划分,并且依据消费者心理分析建立用户响应度曲线。以最小化峰谷差为目标函数建立尖峰电价作用机理模型,以用户响应度量化用户对CPP的响应,从而进行尖峰电价求解。算例表明,CPP可有效地进行削峰填谷、节约资源,改善日负荷曲线,可解决用户对电价响应的死区与饱和区问题。     

基于用户响应的分时电价时段划分

如何在已实施分时电价地区兼顾已有的用户响应,合理调整时段划分是分时电价设计面临的新问题。鉴于传统模糊隶属度函数时段划分方法缺乏对用户需求响应的考虑,已不适用于时段划分调整,故文中建立了基于用户响应的分时电价时段划分模型。通过比对电力用户负荷曲线比重结构变化强度,评估电力用户在各时刻点的响应程度,提出了时刻点的响应度属性指标。模型融合时刻点的响应度属性指标,对依据各时刻点峰、谷隶属度模糊聚类形成的时段划分进行修正。结合某地区实例分析表明,在时段划分模型中引入响应度属性,考虑用户需求响应修正时段划分的方案,兼顾了系统负荷曲线本身的峰谷形态特征,以及曲线中包含的各类用户的需求响应特征,使得时段划分有利于激励更多的需求响应资源。     

考虑风电消纳能力的高载能用户错峰峰谷电价研究

提出了一种通过需求侧管理激励负荷侧的高载能企业参与调峰,提高系统风电消纳能力的错峰峰谷分时电价机制。考虑了高载能企业转移负荷能力差的特点及其对峰谷分时电价时段连续划分的诉求,建立了相应的峰谷时段连续划分的错峰用电模型,并以提高系统谷时风电消纳能力为目标建立了错峰峰谷电价决策模型。通过解耦时段划分与电价优化,设计了2步优化方法求解峰谷时段与电价综合优化模型。错峰峰谷电价避免了传统多峰时段峰谷电价对用户的频繁扰动,更加适合高载能企业等大用户的生产特点。通过协调各用户的峰谷时段划分,减少峰时段时长,减轻了高载能企业电力成本压力,提高了参与调峰的积极性。     

考虑风电不确定性的用户侧分时电价研究

风电、光伏等新能源接入电网增加了系统运行中的不确定性,虚拟发电厂通过整合需求侧资源可促进新能源消纳,提高系统运行的安全性和可靠性。分时电价是一种基于价格的需求响应措施,可有效调整用户用电行为。重点研究了不确定条件下尤其是含风力发电的情况下,用户侧分时电价的制定方法。在对风电、用户用电量、用户的需求价格弹性特性进行分析的基础上,通过蒙特卡洛模拟生成了不确定场景,并进行了场景缩减以减轻计算负担。采用聚类分析方法优化了不确定条件下的峰谷平时段划分。以系统净负荷期望值峰谷差最小为目标函数,建立了用户侧的分时电价定价模型,最后通过算例验证了模型的有效性。     

电动汽车峰谷分时电价时段充电优化模型

利用峰谷分时电价引导电动汽车用户进行有序充电,在减小大规模电动汽车接入电网对其造成的影响的同时,还能减小电网峰谷差。在得到电动汽车充电负荷的基础上,通过实际案例验证了电价时段和响应度对充电负荷曲线的影响;进而构建以电网负荷峰谷差最小所对应的峰谷电价时段为目标的优化模型,利用粒子群算法进行优化求解;通过算例分析验证了该模型的有效性。