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.     

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。     

基于拉姆齐定价的分时电价模型研究

提出了按拉姆齐定价原理制定供电侧分时电价的模型．模型构建的基本思路是将拉姆齐定价原理运用到对时间的区分上,根据不同时段用户需求弹性以及供电公司边际供电成本的不同,制定不同的价格以引导用户用电需求．算例分析表明了所设计的分时电价模型能够提高电力系统的运行效率．     

基于用户对电价反应曲线的分时电价的研究

运用统计学原理对用户进行调查,拟合不同类型用电对电价反应的曲线,得到全社会对电价的综合反应曲线。建立基于用户对电价反应曲线的分时电价模型,并运用MATLAB计算了不同需求侧管理目标下的最优分时电价方案,验证模型优化负荷曲线的可行性。     

基于实时电价机制的微网多时间尺度能量管理研究

实时电价机制在本质上是分时电价机制的一种,但能反应每小时甚至更短时间段的电价波动。部分调度策略的制定依赖峰谷时段的划分,在仅有实时电价信息时无法有效执行。提出了一种基于实时电价信息的多时间尺度优先级调度策略,通过优先级信息将多个时间尺度紧密结合起来。根据主网实时电价信息与微网内柴油机单位发电成本之间的数量关系,确定日前每小时柴油机、网间交互功率、储能的优先调度顺序,直接指导日内短时间尺度调度,克服电价时段的划分对制定调度策略的影响。运用鲁棒优化处理风光出力不确定性。最后以一并网型微网为例,分析优先级调度策略对实时电价机制的适应性以及在充分利用可再生能源、保证微网经济可靠运行方面的优越性。     

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。     

基于用户行为预测的分布式光伏智能社区需求响应策略

为解决分布式能源接入场景下用户行为不确定性与需求计划的冲突问题,建立一种基于用户行为预测的分布式光伏智能社区响应策略,通过分布式光伏与需求负荷资源的协调配合,协调用户行为的不确定性与需求计划的制定。建立需求资源的数学模型,采用广义回归神经网络和概率神经网络预测用户行为,形成预前调度措施。基于建立的模型与措施形成光伏社区需求响应整体策略,提出用户自主响应算法以提升用户舒适度。基于分时电价、光照辐射、负荷参数等信息,构建智能家居控制系统并进行仿真分析,预测模型的准确性达96.33%,具有较强的适用性,验证了需求响应策略的有效性,解决了用户行为与需求调度的配合问题,有效降低用户用电成本。     

考虑需求响应的微电网优化调度

目前，可再生能源的不确定性、需求侧响应和多目标优化问题已成为微电网优化的主要研究课题.针对这些挑战，提出了一种考虑环境成本和需求响应的优化策略.使用燃料电池机组、热电联产机组、储能系统相结合的互补发电方式，以应对大量可再生能源并网的不确定性.以微电网经济成本和环境成本最小化为目标，采用激励补偿与分时定价相结合的需求响应方法对客户消费的电量进行建模，并根据时间组数据和不同时段的电量构建24 h弹性矩阵和激励补偿，进一步得到最优的电力负荷需求值.采用多目标粒子群优化算法和Pareto最优解理论对设计案例进行求解，仿真结果表明：当用户100%参与需求响应时，微电网的综合成本相对于用户未参与需求响应时降低了19.1%,污染气体总排放量降低了18.2%;考虑环境成本时，微电网的污染气体排放量相对于未考虑环境成本时降低了10.13%,证明了所提策略的有效性.     

计及综合需求响应的园区综合能源系统优化运行

为提高综合能源系统对新能源的消纳能力,降低系统运行成本.以工业园区综合能源系统为研究对象,提出一种考虑综合需求响应的优化调度模型.首先,建立包含CHP机组、燃气锅炉、电锅炉等耦合设备的园区综合能源系统基本结构,并将系统需求侧柔性负荷分为可转移、可中断、可替代负荷3种,其中可替代负荷实现了多类能源之间的协调互动.其次,讨论需求侧灵活资源电动汽车的可调度价值,结合系统分时电价以及负荷曲线,有序引导电动汽车充放电以参与综合能源系统的优化调度.最后,进行实例分析,验证所提模型在运行成本、消纳新能源以及"削峰填谷"等方面的优势.     

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.     

计及综合需求响应的园区综合能源系统优化运行

为提高综合能源系统对新能源的消纳能力,降低系统运行成本.以工业园区综合能源系统为研究对象,提出一种考虑综合需求响应的优化调度模型.首先,建立包含CHP机组、燃气锅炉、电锅炉等耦合设备的园区综合能源系统基本结构,并将系统需求侧柔性负荷分为可转移、可中断、可替代负荷3种,其中可替代负荷实现了多类能源之间的协调互动.其次,讨论需求侧灵活资源电动汽车的可调度价值,结合系统分时电价以及负荷曲线,有序引导电动汽车充放电以参与综合能源系统的优化调度.最后,进行实例分析,验证所提模型在运行成本、消纳新能源以及"削峰填谷"等方面的优势.     

长期边际成本电力定价方法初探

本文以四川电网作为研究对象,对边际成本定价理论和方法进行了探索性研究。研究表明,该定价方法理论先进、科学,它将根据不同用电时间、不同负荷率、不同电压等级的用户,确定合理的丰枯、峰谷分时电价结构和容量、电量两部制电价结构,不仅正确地反映电能价值,使用户合理地负担电力成本,而且还可以指导用户合理地使用电力,充分发挥电力设备能力,从而提高电力企业的经济效益,具有推广应用价值。     

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。     

基于虚拟电价的电动汽车充放电优化策略

为了实现负荷侧的"削峰填谷"，在用户侧降低充电费用和电池损耗成本，提出了一种基于虚拟电价理论的电动汽车充放电优化策略。利用虚拟电价建立负荷侧的电价模型；利用动态分时电价建立用户侧的充电电价模型，将两个电价模型进行匹配整合，形成完整的电动汽车充放电的优化调度模型。为优化上述模型，确保整个调度的可实施性，在模型中使用BP神经网络和遗传算法进行预测与优化，同时使用小波分析和模糊聚类方法对充放电负荷进行去噪，并划分不同的电价时段，最后使用MATLAB软件对该模型进行了仿真验证。     

考虑用户侧响应的含风电电力系统旋转备用效益研究

随着电力市场的逐渐开放,用户侧响应成为一种新的力量影响系统的旋转备用计划。在考虑发电侧旋转备用容量成本和能量成本、失负荷损失和弃风损失的基础上,融入分时电价和可中断负荷,将可中断负荷惩罚成本纳入到目标函数中。建立以期望旋转备用效益最大为目标的含风电电力系统旋转备用效益模型,同时采用条件风险价值评估系统损失的风险。采用粒子群优化算法进行求解,分析分时电价和可中断负荷对旋转备用效益、风险和发电侧旋转备用的影响。仿真结果表明,所提模型有效提高了旋转备用效益,降低了发电侧旋转备用成本和系统损失的风险。     

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%.     

多能互补的综合能源微网多目标优化运行方法研究

综合能源系统在实现多种能源的综合利用，提高新能源利用率和减少碳排放等方面具有重要意义，是近年来诸多学者重点研究的领域之一。但是，目前对综合能源系统优化运行的研究较为局限，设备和模型种类较少，优化运行的目标函数单一。针对这些问题，提出了多能互补的综合能源微网多目标优化运行方法。首先，建立了运行成本、碳排放量和一次能源消耗的优化目标函数和系统的约束条件。其次，对比了传统分供系统与综合能源系统的运行成本，分析了电价改变对综合能源系统的影响，基于权重分析法对综合能源系统进行了多目标运行优化。通过算例分析表明，所构建的综合能源系统可以有效运行，相较分供系统成本可节省13.47%以上的成本，电价变动对该综合能源系统中设备的运行有较大影响，优化后的权重比可以显著平衡各个目标函数。     

基于空调用电模式优化的自动需求响应设计

为了提高在使用空调系统过程中的用户体验,文章提出了基于空调用电模式优化的自动需求响应设计。该设计综合考虑了定频空调的用电模式与人体舒适度和考虑空调用电成本的经济性满意度之间的关系,根据室外温度预测值、电力公司发布的电价信号和用户偏好,对空调的用电模式进行自动优化调控,从而最大化用户综合满意度,实现自动需求响应,另一方面电力公司也可基于对用户空调用电模式的辨识实现对空调负荷的在线调控。对所提算法进行仿真实验,仿真结果表明,通过调整电价的变化,能够有效调整定频空调的占空比,从而实现对用户综合满意度的优化以及用户需求响应潜力的挖掘,验证了所提算法的有效性。     

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。     

基于BIPV功率与负荷预测的智能建筑EMS双时间尺度多能互补优化模型

建筑光伏(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)发电功率出力的随机波动特性,新型负荷与传统负荷的相互作用、需求侧响应和分时电价对负荷特性的影响是智能建筑能量管理系统(Energy Management System,EMS)优化运行必须考虑且亟待解决的突出问题。以BIPV功率、负荷功率与室外温度预测值为基础,在建立的建筑室内环境参数与建筑能耗的数学模型上综合考虑系统整体的经济性与用户舒适度,联合日前、日内两个时间尺度建立了智能建筑EMS的两阶段优化模型。日前尺度计及分时电价,以系统运行经济性为目标,制定可控电源机组启停、可平移负荷、储能装置的优化运行方案;日内尺度则在日前优化基础上综合平衡系统经济性和用户舒适度,对可控电源功率及可控负荷功率进行滚动优化。通过两个不同时间尺度上的协同优化,以实现多类型电源、储能及参与需求侧响应负荷的"源-荷-储"多能互补优化运行。最后通过实际数据的算例仿真验证了所提模型的有效性。