基于用电负荷分析的识别软件技术研究

随着电力需求侧改革的不断深入,为了满足需求侧对于家庭用户柔性负荷调整的需求,实现电网的削峰填谷,建立合理有序的用电模式,文章提出了基于用电负荷分析的识别技术,通过采集终端进行基本电能数据采集,依托云端服务器进行大数据的运算,实现采集数据的存储、分析和曲线拟合,通过手机APP客户端与用户进行信息交互。用户利用该技术参与到需求响应中,为电网的有需、有序用电奠定基础。     

面向需求响应的数据驱动零售电价定价策略

需求响应旨在削峰填谷和改善负荷轮廓,以提升电力系统运行的安全性和经济性。合理的电力零售定价有助于引导用户调整用能行为,促进需求响应。在此背景下,提出一种用能行为学习模型和一种个性化零售定价方案。首先,分析用能行为特征,利用基于多类注意力机制的长短期记忆网络提取特征关联性,构建用能行为学习模型。然后,考虑价格风险,以最大程度开发用户需求响应潜力为目标,建立个性化零售定价模型。算例仿真结果验证了所采用的学习模型相对传统深度学习模型的优势,提出的个性化零售定价方案可开发时变需求响应潜力,且能有效规避零售商收益风险和用户购电成本风险。     

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。     

应用需求响应优化电力高峰负荷管理

介绍了需求响应的基本概念、类型和实施方式，以及国外实施的电力需求响应计划、可中断负荷计划及其实现削峰填谷的效果，指出由于我国部分地区的峰谷差大，高峰电力供应能力不足，电力短缺呈现时段性，完全可以借鉴国外的成功做法，根据实际情况有计划、有步骤的推行需求响应，从而优化对电力高峰负荷的管理，达到削峰填谷的效果。     

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。     

电力负荷管理系统的职能转变及发展趋势

电力负荷管理系统是供电企业用电营销管理的重要组成部分,通过削峰填谷等有序用电管理,为供电企业管理和建设节能型社会做出     

信息平台

1235674电力需求侧管理呼唤长效机制今夏用电高峰,电力供需矛盾在一些地区仍然比较突出。国家发改委和国家电监会在江苏南京联合召开全国电力需求侧管理经验交流会,提出加强电力需求侧管理需要建立长效机制。今年,我国电力缺口将在2000万千瓦以上,如果实施电力需求侧管理,通过“削峰填谷”方式,可以有效降低高峰时段电力需求1000万千瓦,将大大缓解电力紧张局面。我国各行业节能降耗潜力非常巨大,我国万元GDP能耗是世界平均水平的2倍。仅建筑节能就有很大潜力,如对新建建筑全面强制实行节能设计,并对既有建筑有步骤推行节能改造,到2020年我…     

基于物联网技术的自动需求响应系统架构与应用方案研究

文中通过部署双向互动设备和负荷控制设备等,结合物联网技术,设计基于物联网技术的自动需求响应方案,该方案针对不同的电力消费行为模式,实现用电设备的监控;制定需求响应控制策略指导用户参与电网削峰填谷,并根据收集到的用户用电量变化数据,分析用户用电行为的变化,及其对电网负荷的影响。从而优化终端用户的用能结构,提高电能利用效率,节约用户电能消费,实现自动需求响应,降低电网负荷峰谷差,提高电网运行效率。     

上海市用电负荷管理系统的作用与前景

上海市用电负荷管理系统不仅在电力供应出现缺口时 ,要做好削峰填谷的临时限电 ,减少和避免直接拉闸限电 ;并要做好电力客户用电数据的采集工作 ,为电力生产和电力营销服务 ,提高用电管理水平 ;更要做好电力需求侧管理的基础工作 ,提高电力客户科学用电、合理用电的水平 ,使电力可持续发展     

实时电价下计及转移成本的负荷优化

为准确反映用户的需求侧能力,提高用户需求侧响应的积极性,在实时电价体系下,计及转移成本,建立以用户购电费用最小为目标函数的负荷优化模型。利用Matlab对所建模型进行仿真,验证了基于实时电价的需求侧响应模型能够对负荷曲线削峰填谷。比较了不同的需求侧响应对负荷优化的效果,结果表明在一定范围内,峰谷时段负荷比与需求侧响应呈负相关性,削峰填谷效果与需求侧响应呈正相关性。对工业用户3种不同用电模式进行了总购电费用分析,结果表明三班制工作模式能够减少总购电费用。     

一种智能小区用户用电模式的探索与研究

针对智能小区提出一种用电模式,为用户提供科学用电策略,积极地影响用户的电力消费习惯,达到节能和削峰填谷的目的。     

用户侧储能设备参与电网辅助服务的技术经济性分析

随着电力体制改革的深入,电力需求侧管理的成熟,储能产业的快速发展,国家和政府出台了相应的政策,积极鼓励分布式储能设备充分利用需求响应资源,主动参与电网的削峰填谷、调频、旋转备用、黑启动及需求响应等辅助服务。针对目前用户侧储能资源闲置、分布式储能设备没有得到充分利用的问题,结合用户侧典型储能设备参与电网削峰填谷及调频辅助服务的技术经济性算例分析,充分考虑陕西电网的实际情况及其用户侧储能的发展现状,在科学性和可行性相结合的原则下,为促使更多的用户侧储能参与电网削峰填谷及调频辅助服务,从完善现有电价制度、消纳可再生能源和加大政府补贴力度3个方面提出相关建议,推动陕西省加快建设辅助服务市场,带动储能产业快速发展。     

基于中长期时间维度的需求响应潜力及效果的系统动力学分析EI北大核心CSCD

需求响应资源的潜力研究有利于其在电网运行中发挥削峰填谷、消纳新能源的作用。该文基于系统动力学,从需求响应资源的时间维度入手,考虑用户的中长期决策和综合响应行为的耦合作用,建立基于中长期时间维度的需求响应系统动力学分析模型,重点分析不同响应特性的用户在不同时间维度的项目参与行为的特点,以及激励机制在不同时间维度对需求响应水平的影响。算例表明激励机制的设计影响着用户的长期潜力、中期潜力以及最终的综合响应水平,同时用户在不同时间维度、对不同的激励信号的响应行为有着显著差异。     

我国电力需求侧管理的激励机制及政策建议

实施电力需求侧管理可以提高终端用电效率，削峰填谷。通过对现有的政策与制度进行分析比较，提出在需求侧管理的实施过程中，要为需求侧管理创造良好的政策法律法规环境，对实施各方进行激励，同时还要解决资金的来源问题；调整当前的政策法规，可以推进电力需求侧管理的顺利实施。     

上海东方艺术中心电蓄热采暖系统

电蓄热是削峰填谷的一项有效措施,通过电蓄热用电设备的使用,使电力客户充分利用分时电价政策,多用谷电,降低电费支出,从而达到削峰填谷的目的。通过上海东方艺术中心电蓄热系统典型案例,介绍了电蓄热锅炉的具体实施和达到的效果。     

电力体制改革背景下的需求响应积分方案探索

我国电力负荷峰谷差逐年增加,需求侧资源可以通过参与需求响应实现削峰填谷的目的。美国和欧洲的需求响应实践市场化明显,我国部分省份也开展过需求响应实践。以积分制为核心的需求响应方案无需用户直接参与市场,它包括价格型和激励型积分方案2类。价格型积分方案在负荷高峰时段给予响应用户正积分,负荷低谷时段给予负积分;激励型积分方案在直接控制用户设备时根据成功响应与否给予正积分或者负积分。该积分方案在电力体制改革初级阶段,有利于形成电网与用户良好互动的局面和泛在电力物联网的建设。     

利用特高压输电技术提高全球能源使用效率

为探讨基于时差实现全球范围内电力负荷削峰填谷的可行性,研究了位于北纬45°附近不同时区的中国济南、欧洲法国、北美加利福尼亚3个区域电网的日负荷需求数据;基于不同时区区域电网的用电负荷特性,计算了通过特高压输电技术实现北美、欧洲、中国三大区域电网互联的可行性和基于区域时差实现削峰填谷的经济效益.研究结果表明:时差导致了人类自然生产和生活规律的差异,不同时区电力负荷需求的波动具有很强的互补性,利用这种互补性实现全球范围内电力负荷的削峰填谷是可行的:利用特高压输电技术实现不同区域电网互联的综合经济效益优于建设抽水蓄能电站.     

配电网中分布式电源配置多目标优化问题研究

为了充分考虑需求侧对电力资源的需求及使用效率,在含有分布式电源的配电网线路及经济效益规划中引入需求响应机制。首先分析了两类常见的分布式电源典型日效率特性曲线及两类用户的需求侧电能响应曲线,指出供需不平衡,传统方法难以实现削峰填谷的目的。为此计及价格和激励的需求响应,分析了分布式电源在电网中的约束条件,对配电网规划和电源的配置进行了研究,提出了更加合理的削峰填谷方案。     

考虑多元用户行为特征的需求侧管理决策方法

需求侧管理可有效实现电力负荷的削峰填谷，提高电力系统的稳定性和运行效率。随着电力物联网的发展，不同用户在参与需求响应过程中的行为差异得以凸显，出于对用户隐私的保护，用户用电信息在采集后往往只能就地利用而不能进一步上传，给多元化负荷行为特征分析带来困难。提出了云边环境下基于A3C(asynchronous advantage actorcritic)强化学习算法和长期短期记忆(long short term memory,LSTM)网络的需求侧管理方法，通过强化学习解决需求侧管理决策中前瞻性不足的问题；通过基于LSTM网络的虚拟环境模拟多元用户行为特征，加速学习过程，降低算法实施成本。通过算例分析可知，所述决策方法在保证用户隐私的同时可有效加快学习进程，价格决策时可更准确地把握用户响应行为特征，从而保证决策的经济性。     

基于动态博弈的配电网单相电力用户用电行为分析

针对配电网三相负荷不平衡及电力尖峰负荷持续攀高问题,利用博弈论信号传递机理,建立基于动态博弈的配电网单相电力用户用电非合作博弈模型。该模型以A,B,C各相电力用户为博弈参与者,各参与者以一个用电周期用电费用最低为优化目标,其费用函数同时考虑了三相不平衡的抑制及负荷的削峰填谷。利用粒子群优化算法求解该问题的纳什均衡。仿真结果表明,所提方法可通过博弈联动在抑制三相负荷不平衡的同时,实现削峰填谷和降低峰谷差。