基于负荷曲线分布特征的峰谷时段划分和修正策略研究

基于负荷曲线分布特征,运用模糊隶属度函数法划分峰谷时段,结合集合分类思想,引入阀值指标函数确定时段区间。借鉴已实施时段划分方案的特点,提出修正策略,对一些难以界定时段属性的点进行调整,得到4个季度的峰谷时段划分方案。考虑4个季度的用电差异性,提出采用加权二范数函数法的全年综合峰谷时段划分模型。结合某地区实例分析,证明综合时段划分方案比已实施的时段划分方案更符合负荷曲线分布特征,能有效地激励用户的需求响应。     

计及分布式光伏发电的分时电价模型研究

针对分布式新能源发电在配电网的大量接入,提出了一种计及分布式光伏发电的分时电价模型,通过模糊隶属函数对等效负荷曲线进行时段划分,基于消费者心理学建立用户响应曲线,并在考虑用户舒适度的情况下采用遗传算法进行求解。算例分析表明,分时电价可有效地进行削峰填谷,提高等效负荷曲线的负荷率,并兼顾到用户舒适度,说明了所提出的分时电价模型具有优越性和可实施性。     

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。     

基于DSM的峰谷时段划分及分时电价研究

峰谷分时电价是现阶段一种有效的需求侧管理(DSM)手段,有利于削峰填谷,其效果依赖于科学的峰谷时段划分和合适的分时电价。基于负荷曲线分布分析,利用模糊半梯度隶属度函数方法,从负荷曲线上各点分别处于峰时段和谷时段的可能性入手,提出了一种含有用户对分时电价反应度分析的分时电价模型,通过对该模型需求侧管理的目标函数进行优化,得到了最优化的峰谷时段划分及其相应的分时电价定价方法。对一个算例进行了仿真、分析,说明了此种方法的可行性。     

需求响应对配电网供电可靠性的影响

鉴于峰谷分时电价能够引导用户用电行为,促使用户积极参与到电力系统的削峰填谷行为中,而负荷与可靠性之间存在着复杂的非线性关系,文中重点研究了需求侧响应对配电网供电可靠性的影响。首先,建立分时电价优化模型:进行时段划分、确定电力价格弹性矩阵和制定各时段电价,再以峰负荷最小及峰谷负荷差最小确定多目标优化函数,考虑电网和电力市场基本约束条件建立分时电价优化模型;然后,在基于二分法的聚类负荷分析法中引入依据电力报价的负荷修正环节;最后,将不同负荷水平下的可靠性指标按持续时间进行加权平均,得到精确的可靠性指标。利用上述模型和方法,对改进的RBTS BUS6测试系统进行分时电价建模和可靠性评估。结果表明,需求响应策略改善了配电网的供电可靠性。     

基于模糊聚类的峰谷时段划分

本文根据半梯形隶属函数,采用基于模糊聚类的方法对峰谷时段进行划分调整,并兼顾了系统负荷曲线本身的峰谷形态特征和用户侧的相应需求。通过四川某地的夏季和冬季日负荷数据的算例验证分析表明,该方法可以有效的进行峰谷时段划分,能够为后续实施峰谷分时电价提供参考依据。     

基于用户响应的分时电价模型研究

分时电价是需求侧管理的一项重要手段,如何最大程度地激发用户对价格的响应是分时电价政策的关键。采用模糊聚类方法对峰谷时段进行重新划分,利用用户电力需求价格弹性矩阵,考虑尖峰电价的影响,从而进一步激励用户改变其用电行为,达到削峰填谷、平滑负荷曲线的目的。最后,通过算例仿真验证所提模型及方法的有效性。     

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...     

利用成本-时间曲线进行分时电价最优时段划分

分时电价是实现电力需求侧管理的一项重要举措。提出一种新的按照成本-时间曲线划分时段的方法,即将成本函数曲线与负荷曲线拟合,得到一条反映电网公司成本随时间变换关系的曲线。在用三角形隶属度函数进行时段划分时,将产生多组划分方案。为寻求最佳方案,基于边际成本理论建立了考虑电价弹性系数的分时电价模型,并以电网公司利润最大化为目标寻求最优的时段划分方案。通过算例进行数据仿真,结果证明了该方法的合理性,为电网公司制定分时电价提供理论依据。     

考虑源网荷效益的峰谷电价与峰谷时段双层优化模型

用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项,目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分,分时电价实行效果受限。提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型,考虑风电不确定性下的规划成本与发电成本,反映分时电价的实际经济效用;考虑用户响应的不确定性,保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化;峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标优化得到,充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理。仿真结果表明,与单独划分峰谷时段的模型相比,所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价,进一步降低系统总成本。     

基于模糊响应的阶梯电价机制研究

通过对档位和价格弹性模糊化,建立用户对阶梯电价的模糊响应模型,利用模糊优化理论,计算各档阶梯电价调整量及其分布区间。首先将阶梯电价的档位和价格弹性模糊化,利用满意度对用户电量和档位进行模糊数比较,确定用户档位属性的隶属度,将用户的响应描述成各档响应的模糊结果;以最小化全体用户电量为目标,综合考虑电力公司的电费收益及用户电费增长等约束,计算各档电价调整量的模糊优化区间。以上海市区居民用户为例,计算了用户响应后的电量变化区间,证明了模糊响应分析的合理性;证实了阶梯电价具有一定的节能效果并分析了档位和价格弹性对阶梯电价的影响。     

基于高维赋范与SGHSA算法的用电峰谷时段划分模型

科学划分用电峰、平、谷时段是合理制定峰谷分时电价的基础,时段划分结果应满足长期适用性,并且最大限度地反映出不同时段间负荷的差异。对峰谷时段划分的建模问题展开研究,首先,通过定义涵盖较长时间周期信息的各时点上高维负荷向量及其范数构造时段划分的数据样本集;其次,在范数的基础上引入半梯形隶属函数来确定各时点属于峰、平、谷时段的隶属度;再次,建立阈值优化模型,通过自适应全局寻优搜索算法（SGHSA）对分类阈值进行寻优,并完成时段划分模型的构建;最后,结合某地区实例进行分析,在验证模型合理性的基础上,输出该地区居民用电峰谷时段划分的参考结果。     

考虑用户响应程度的电动汽车分时电价策略*

本文提出了一种综合考虑用户和电力公司利益的电动汽车分时电价策略。结合用户充电特性,建立了电动汽车需求响应模型。以用户和电网经济效益最大和电网波动最小为目标,通过NSGA-II算法求得了问题的Pareto解集。结合模糊隶属度的方法找到了其中的折中解,并作为最优分时电价。进一步,研究政府补贴额对用户响应参与度的影响,并定量计算出使用户达到最大响应度的最小补贴值。结果表明,分时电价响应制度能很好地激励用户参与到电价响应中来。同时,政府适当增加补贴能更好激励用户参与电价响应。本文提出的电价政策对电网公司具有一定的指导意义。     

基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估

能源互联网建设可实现居民用电设备的状态感知,为需求价格弹性的评估提供全新的数据支持。以此为前提,提出一种基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估方法。首先,根据需求价格弹性的定义,分析居民用电设备的使用特征与自弹性、交叉弹性的关联性,揭示用电设备可调整性对居民用户电价响应行为的客观约束。其次,针对居民用户因数量庞大且主观响应意愿存在差异而导致的设备用电调整不确定性,结合与用电特征关联的设备可调整性分类,构建基于设备用电调整模糊推理的居民电价响应行为分析模型。最后,将响应结果对应到需求价格弹性矩阵计算,完成居民电力需求价格弹性评估。算例分析验证了所提的方法的合理性与有效性。     

基于多特征信息融合的截齿磨损程度识别研究

为实现截割过程中截齿磨损程度的在线监测和精准识别,提出一种基于多特征信息融合的采煤机截齿磨损程度识别方法。针对不同磨损程度截齿截割过程中的振动和声发射信号进行时域分析和小波包分析;针对两相邻磨损程度截齿的特征样本存在数据交集,增加系统识别难度的问题,构建最小模糊度优化模型并计算各特征参数的最优模糊隶属度函数,获取特征样本的最大隶属度。运用多特征数据样本对BP(back-propagation)神经网络识别模型进行学习和训练。实验结果表明,截齿磨损程度识别模型的判别结果和样本实际磨损类别相符,能够实现对截齿磨损程度的在线监测和精准识别。研究结果对于实际工程中截齿的监测和更换具有重要意义。     

考虑需求响应的有源配电系统可靠性评估

提出一种考虑需求响应(demand response,DR)的配电系统可靠性评估算法。首先采用改进隶属度函数进行峰谷时段划分,并建立综合分时电价和激励机制的用户响应模型。为提高可靠性评估效率,提出基于阈值和最小距离的聚类方法产生年负荷的多状态模型。计及风力发电机出力的相关性,利用秩相关系数、拉丁超立方抽样和Cholesky分解获取风机输出功率的相关性样本。在此基础上,通过修正孤岛稳定运行概率对传统可靠性指标的影响,可实现考虑负荷响应的有源配电网可靠性分析。应用所述的方法对算例进行可靠性评估,结果表明需求响应策略能改善电网可靠性和提高电能利用率。     

基于隶属度时段划分的配电网动态重构

为更好地实现配电网优化运行,提出一种基于隶属度时段划分的配电网动态重构方法。以配电网整个时段内综合运行费用最小为目标函数,建立配电网动态重构数学模型。将系统各时段有功网损与电压偏差之比作为系统运行指标,计算指标峰谷隶属度及变化率对时段进行划分。为增强二进制粒子群算法(BPSO)摆脱局部最优解的能力,将模拟退火算法(SA)中基于Mertropolis准则的新粒子接收机制引入BPSO中,克服二进制粒子群算法易陷入早熟收敛的局限性。算例结果验证了所提方法的有效性。     

Pattern recognition for modeling and online diagnosis ofbioprocesses

Bioprocesses are highly nonlinear and they operate within a wide range of operating regimes. Proper modeling and control of these processes necessitate real-time identification of these regimes. In this paper, the authors introduce an approach for the development of a fuzzy neural network (NN) model for a bioprocess based on decomposition of the process into its different regimes. The model consists of multiple linear local models, one for each regime, and its output is the interpolation of the outputs from the local models. Regime identification is performed using fuzzy clustering and NNs. The outcome of this identification technique is a set of membership functions which indicate to what degree the process is governed by the three operating regimes at any given point in time. The method is illustrated through the development of a real-time product estimation model for a simulated gluconic acid batch fermentation     

Fuzzy unit commitment solution—A novel twofold simulated annealing approach

The authors propose a twofold simulated annealing (twofold-SA) method for the optimization of fuzzy unit commitment formulation in this paper. In the proposed method, simulated annealing (SA) and fuzzy logic are combined to obtain SA acceptance probabilities from fuzzy membership degrees. Fuzzy load is calculated from error statistics and an initial solution is generated by a priority list method. The initial solution is decomposed into hourly-schedules and each hourly-schedule is modified by decomposed-SA using a bit flipping operator. Fuzzy membership degrees are the selection attributes of the decomposed-SA. A new solution consists of these hourly-schedules of entire scheduling period after repair, as unit-wise constraints may not be fulfilled at the time of an individual hourly-schedule modification. This helps to detect and modify promising schedules of appropriate hours. In coupling-SA, this new solution is accepted for the next iteration if its cost is less than that of current solution. However, a higher cost new solution is accepted with the temperature dependent total cost membership function. Computation time of the proposed method is also improved by the imprecise tolerance of the fuzzy model. Besides, excess units with the system dependent probability distribution help to handle constraints efficiently and imprecise economic load dispatch (ELD) calculations are modified to save the execution time. The proposed method is tested using standard reported data sets. Numerical results show an improvement in solution cost and time compared to the results obtained from other existing methods.     

中央空调节费运行方案及其适用性分析

基于商业用户节省空调电费的强烈愿望和带楼宇自控系统的中央空调自身的调节能力,提出一种分时电价激励作用下用户自主实施的、以节费为目的的中央空调运行方案优化模型。优化结果给出按一定时间间隔调节空调温度设定值的方案,业主可通过预冷移荷和提高高电价时段的室温以达到降费的目的。针对商业性建筑典型参数实施的算例分析表明:用户以节费为目的的空调运行优化方案,对降低峰荷时段的电力需求有一定效果;运营时段降载量和节费量主要受调温周期和允许最大温升影响;早峰荷时段的起始时间、峰平价比都是激励用户预冷移荷的关键因素。