计及用户舒适度与用电成本的空调负荷优化控制方法

智能电网环境下,应用于空调(商业与居民用户最主要的用电负荷)的需求响应措施对电网稳定运行有重要意义。针对用户参与需求响应过程中导致舒适度明显降低的问题,本文提出了一种用户可参与自主决策的空调负荷优化控制方法,基于改进的免疫克隆选择算法,建立了同时考虑用户舒适度与用电成本的空调负荷多目标优化调控模型;并将原始免疫克隆选择算法中的变异算子改进为一种自适应的非一致性变异算子,进一步提高算法的收敛能力,逼近Pareto最优面。仿真及实验结果表明,本文算法在对空调负荷执行基于分时电价的需求响应过程中,能够有效兼顾用户对经济性和舒适性的需求;优化结果相对用户期望值的亲和力得到明显提升,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于需求响应的居民侧柔性负荷多目标优化研究

智能电网下,居民侧电力用户作为庞大的用电群体参与需求响应会给电网和用户带来极大的效益。提出一种基于日前电价的居民侧电力用户参与需求响应多目标优化控制模型。将待优化的家用负荷分为可平移负荷、可转移负荷和温控负荷3类,在计算负荷用电成本的基础上,考虑居民侧舒适性需求,引入不舒适度定量描述居民侧的舒适程度,建立兼顾经济性和舒适性的多目标优化模型。采用多目标混合粒子群算法和基于优劣解距离法的评价方法对模型进行优化求解。结果表明,建立的多目标优化模型能够灵活指导居民侧参与需求响应,验证了模型的有效性和优越性。     

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。     

分时电价下考虑舒适度的家庭负荷调节特性分析

传统用电方式及收费方式不仅存在电能浪费,也使得用户的用电成本居高不下,用户参与需求侧管理可在满足用电舒适度的情况下对电能成本进行优化。首先根据调节特性对居民用电负荷分类进行分析,针对不同类负荷设备的特点建立数学模型;然后以最优化电能成本及满足用户用电舒适度为目标,建立基于分时电价的优化模型;最后通过仿真分析验证了在满足用户舒适度的前提下,通过分时电价可以有效节约电费。     

智能小区居民负荷参与优化调度及控制策略研究

随着居民用电设备的快速发展,居民用电占社会用电的比例越来越大,调动居民负荷参与需求侧响应值得深入研究。首先,建立了智能小区参与需求侧响应的双层调度模型,上层为配电网运营商收益最大化,下层为智能小区用户总调度成本最低。其次,该模型考虑了各类用电设备的负荷模型、用户的舒适度以及基于调峰贡献度指标约束的激励措施。最后,考虑到居民负荷参与调度会产生功率波动的问题,以功率较大的空调负荷为例,针对空调参与调度造成功率跌落的现象提出相应的控制策略。结果表明,双层调度模型能够使用户按照配电网运营商的调控期望进行调度,调峰效果较好,并且兼顾配电网运营商和用户的利益。提出的两种控制策略均有效地减小了功率跌落,提高了配电网的稳定性。     

考虑需求响应与储能系统的联合调峰优化策略

随着用户用电量不断增加,电网负荷波动增大,仅依靠传统单一的需求响应或储能系统调峰降低电网负荷波动效果有限。本文提出一种考虑需求响应与储能系统联合调峰优化策略：首先,通过分析用户需求特性和分时电价特性,建立需求响应调峰模型;然后,根据负荷曲线趋势建立储能系统调峰模型;最后,联合需求响应和储能系统参与调峰,构建以用户购能成本和优化后负荷标准差最小为目标函数的联合调峰优化策略模型,并运用商用求解器进行求解。经算例分析表明,联合调峰优化策略能够在不影响用户用电量的情况下实现购能成本最低,实现电网负荷波动最小。     

计及需求响应不确定性的智能用电双向互动仿真

双向互动的智能用电是智能电网的重要组成部分。基于现有的分时电价下用户的响应模型,计及需求响应的不确定性。表现在针对某次调价事件,用户响应与否以及即使响应但峰谷负荷转移率由于用户主观因素或其他外界影响因素等而存在不确定性,引入多智能体模拟方法,建立双向互动的改进分时电价调价模型。重点分析了电力公司和电力用户的双向互动过程,以及用户响应的不确定性对电力公司分时电价设定的影响。算例表明,分时电价的调整与用户响应之间存在双向互动的关系且分时电价也会改变用户的响应类型;融入用户响应不确定性使得仿真过程更真实。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法

智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。     

需求响应参与系统调峰研究综述

由于我国电力供需矛盾和系统负荷峰谷差逐渐加大,需求响应措施在需求侧管理中得到广泛地应用。通过采用价格和激励措施,电力部门引导用户改善用电负荷,达到调峰的效果。以需求响应调峰可行性、优化模型以及评估方法为立足点,对需求响应参与系统调峰研究进行综述。首先,分析了用户的调峰特性。接着讨论了电价制定方法以及电价参与调峰的优化模型建立。然后概述了激励和电价联合参与调峰及需求侧资源参与系统长期调峰,并介绍了需求响应调峰效果的评估方法。最后,结合需求侧管理和智能电网的发展要求,对需求响应参与系统调峰的研究方向进行展望。     

居民用户需求响应行为影响因素辨识与响应特性提取

制定基于分时电价的需求响应激励策略需要充分掌握居民用户的用电特性。针对此问题,该文建立了基于蒙特卡洛方法的需求响应行为影响因素评估模型,基于此模型分析居民用户用电数据和调查问卷,得到了居民用户需求响应行为的主要影响因素。基于主成分分析和逐步线性回归建立了用电设备负荷曲线提取算法,剥离了与需求响应行为有较强相关性用电设备负荷曲线,提取了居民用户对分时电价机制的响应特性。与测量数据的对比表明,负荷曲线提取算法是准确和有效的。基于负荷曲线提取算法分析分时电价机制下负荷曲线的演变特性,可为峰时电价制定、需求响应等提供有效的数据支撑。     

电动汽车充放电多目标优化调度策略研究

电动汽车作为新型负荷接入电网给原有的配电网带来一系列问题,有效的控制策略可以减小电动汽车充放电对电网的影响。针对电动汽车的入网情况和现有的分时电价制度,从配电网方面考虑以最小化配电网负荷均方差与最小化系统负荷峰谷差为目标函数建立电网负荷波动的数学模型。兼顾电网和用户双方共同的利益,在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本最低作为优化的目标函数建立多目标的电动汽车优化调度模型。基于某商用楼宇负荷进行算例仿真,采用常惯性粒子群算法进行求解。仿真结果表明,分时电价引导下的调度策略可以减小峰谷差,提高用户的经济性。增大平均电价情况下调峰效果显著,用户成本会因平均电价上浮而增高。     

智能用户互动响应特性建模分析

智能用户不再是被动的刚性负荷,可以通过对电网的电价、远控等实时信号做出响应,理性降低用电成本的同时规避高峰用电,实现全网削峰填谷,从而大大缓解日益增长的峰谷差对系统调峰带来的挑战。本文综合考虑实时电价、可中断负荷以及响应粘性等多方面因素,探究性地建立一套智能用户互动响应模型,并结合算例分析互动响应对用户用电特性产生的影响。     

基于分时电价的电动汽车调度策略研究

电动汽车作为一种新兴负荷,大量接入配电网会对电能质量、频率稳定、电压稳定等产生一系列影响。通过对现有的分时电价制度进行分析,在配电网方面以系统负荷均方差最小化和系统负荷峰谷差最小化为目标函数。在用户侧方面以电动汽车用户充放电成本和电池损耗成本最低作为目标函数,建立电动汽车多目标优化调度模型。通过云自适应粒子群算法进行寻优。仿真结果表明:该调度策略适合于分时电价,与固定电价相比优化了系统负荷同时降低了用户成本。价差更大、均值更高的分时电价2与分时电价1相比略微增加了用户成本,但它对电网的调峰能力明显增强。     

考虑居民用户参与度不确定性的激励型需求响应模型与评估

先进的智能测控与双向通信技术引导越来越多居民用户通过智能家庭能量管理系统(SHEMS)参与需求响应(DR),然而用户参与度等不确定因素导致难以有效量化评估居民响应能力.首先,建立了复杂用电环境下的混合整数负荷模型,并综合考虑基于分时电价和用户协议的DR策略,建立了激励型DR参与度自主决策的智能家庭日前优化调度模型.然后...     

基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定

以往分时电价的时段划分仅考虑负荷曲线的数值变化,忽视了时段划分对分时电价的制定和对用户行为的影响,使得分时电价优化受限,需求侧响应不能达到最优的效果。为此提出了基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定模型,首先通过模糊聚类法初步制定峰段、平段、谷段,然后将峰谷时段的起始时间和终止时间设为待优化的变量,并根据消费者心理学建立用户电价电量响应行为模型,最后以用户满意度和电网收益最大化为目标,同时对分时电价和时段划分进行优化。仿真结果显示,与直接根据FCM模糊聚类分析方法划分时段相比,该模型更能针对负荷特性激励用户响应分时电价,促使用户响应曲线更加平滑,进一步降低调峰成本,验证了该模型通过优化时段划分方法提高社会福利的有效性。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

智能电网环境下基于多代理的商业用户可控负荷管理策略

智能电网的发展为电力用户积极参与电网运行调控提供了必要的技术支持。文中针对智能电网环境下商业用户的用电响应行为提出了基于多代理系统(MAS)的负荷控制策略方案。设计了包含多类具有一定用电响应能力的用电设备的MAS及互动协调机制,结合商业电力用户的特点,为突出商业用户对整体用电舒适度的要求,在居民用户MAS的基础上增加了负载聚合代理;以酒店类商业用户为例,根据各类用电设备的运行特性建立了相应的负荷响应模型,基于典型用电设备的实时信息,采用区间数排序法确定用电负荷的优先级,构建了以优化商业用户用电整体舒适度为目标的负荷管控模式。通过算例分析,分析了所述模型和方法的特点与合理性。     

考虑分时电价的主动配电网柔性负荷多目标优化控制

为促进居民经济用电以及对分布式能源的消纳,在主动配电网的优化调度中,储能设备的调蓄作用至关重要,但单纯依靠储能的调节作用会极大增加系统成本。在需求响应机制下,利用分时电价机制可有效促进柔性负荷参与系统能量平衡的调蓄作用,从而有效降低储能单元配置成本。基于电力需求弹性理论,建立引入分时电价机制的主动配电网柔性负荷调度模型;构建可降低网侧功率波动、兼顾用户生活舒适度以及运行经济性为目标的多目标优化模型,并通过粒子群算法求解获得柔性负荷控制策略。通过对某一具体场景的分析与仿真证明了所提方法的有效性,实现配网清洁能源的友好接入和高效利用。