计及环保与需求响应的多目标中短期交易计划修正

考虑需求侧对电力市场交易的影响,提出了一种考虑环保和需求响应的多目标中短期交易计划修正模型。采用修正β参数的灰色模型分口径预测需求侧月峰、平、谷电量,结合考虑购电费用、环保和网损最小确定计划发电量。当电价变化后,利用电量电价弹性矩阵（E矩阵）计算出新的决策月峰、平、谷口径电量,得出考虑需求相应的修正月交易计划。提出奖惩费用,使得当修正电量波动到某一程度时购电价格随之变动,从而通过影响全网购电费用进一步影响交易计划。所提模型对交易中心具有辅助决策意义。     

基于需求侧响应的多类型负荷协调控制模型

风电的随机波动性影响了电力系统经济运行。为充分挖掘需求侧响应资源,需要考虑不同负荷对电价响应的差异性,并将其融入传统调度中。首先,基于电价弹性矩阵,对用户的电价响应行为建模。其次,分析不同负荷的电价响应特性,对负荷进行分类。在此基础上,基于峰谷分时电价,以系统运行经济性为目标,考虑用户满意度约束,建立多类型负荷协调控制模型。并将模型转化为一个双层优化问题,利用差分进化粒子群算法进行求解。最后,在一10机系统中进行仿真验证。结果表明,所建立的多类型负荷协调控制模型可充分挖掘不同负荷的需求响应能力,能有效降低发电成本,有利于系统经济运行。     

分时电价下考虑用户侧响应的日前调度计划建模与分析

利用电量电价弹性矩阵,研究了分时电价下,考虑用户响应行为的电力系统日前调度计划。基于用户侧经济效益最优情况下的负荷响应曲线,考虑到负荷曲线峰值下降可能会造成电力系统原始机组装机容量出现冗余的问题,对火电机组进行经济排序和开机安排。利用改进粒子群算法对模型进行求解。算例分析表明,分时电价下,用户响应能够实现削峰填谷的作用,且随着峰谷值电价差值的增加削峰填谷作用更为明显。用户响应可以减小高能耗机组的运行,减小购电费用增加电网的收益,同时使得火电机组出力平稳,减小煤耗提高运行效率。     

计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度

综合考虑发电成本、碳排放量和用户满意度,建立计及需求响应的含风电场多目标低碳经济调度模型。该模型采用随机规划理论描述风电出力的不确定性,并应用风电出力分布函数将其转化为等价的确定性模型;通过优化需求侧资源来调整次日的负荷曲线,以提高系统负荷率和风电消纳能力;引入用户满意度约束,保证调度方案使用户满意;将源荷侧资源整合统一调度来适应大规模风电并网和满足系统节能减排的要求。在人工鱼群算法搜索过程中结合禁忌搜索思想,并引入多目标搜索机制,提出了一种多目标改进鱼群算法对模型求解。采用逼近理想解排序法对帕累托前沿个体排序,辅助决策者确定最佳的调度方案。算例仿真结果验证了所提模型的合理性和算法的有效性。     

计及需求响应的风电 - 电动汽车协同调度多目标优化模型

随着大规模风电并网,调度和弃风问题严重,且电动汽车无序、随机性入网也可能增加发电侧资源的负担。针对此问题,建立计及需求响应的风电与电动汽车协同调度的多目标优化模型,通过价格机制引导电动汽车入网,以负荷方差和车主支付费用最小为目标,并协调优化发电侧资源消纳风电。采用NSGA-Ⅱ算法求解模型,基于模糊决策理论求取其Pareto解集的折中解。算例分析表明:通过价格机制引导电动汽车入网能够削减负荷峰谷差和车主的支付费用;同时降低了火电机组的运行费用,尤其是火电机组的启停费用;不同的分时电价浮动比例对电动汽车入网的影响不同。     

计及不确定性需求响应的日前调度计划模型

为增强需求侧资源参与日前调度计划的效果,针对不同类型需求侧资源的响应机理进行精细化描述,分别构建了分时电价(time-of-use,TOU)的不确定响应机理模型和考虑时间响应特性的可中断负荷(interruptible load,IL)机理模型。考虑不确定性的影响,采用模糊参量对TOU实施背景下的日前负荷进行拟合,并将IL作为虚拟机组融入日前调度计划,由此构建基于模糊机会约束的日前调度计划模型。根据不确定规划理论将可信性机会约束转化为清晰等价类,结合混合整数规划方法进行求解。通过算例分析了TOU和IL在日前调度计划编制中发挥的效果,并验证了用户响应不确定性对日前调度计划的影响。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。     

计及需求侧电量电价弹性矩阵与风险的供电公司周市场购电优化决策模型

根据供电公司购售电业务的工作需要提出了周市场的概念,首次将分时电价下需求侧电量电价弹性矩阵(E矩阵)对购电决策的影响引入供电公司周市场购电优化中,并建立了计及需求侧E矩阵与风险的周市场购电多目标随机优化模型。该模型可用于优化供电公司未来某周内的长期合同分解、短期合同签订量、现货市场购电量分配、自有电厂生产及参加现货市场计划等问题,同时引入了风险态度因子以衡量市场风险接受能力。蒙特卡罗仿真结果表明,本文所提模型能够充分考虑各种因素,使优化结果更具有效性与实用性,对供电公司开展购售电业务具有辅助决策意义。     

计及负荷静态电压特性的多目标交易研究

提出了一种基于计及负荷静态电压特性最优潮流的多目标优化交易计划新模型，并讨论了负荷模型对交易的影响约束，能够反映节点电压变化对交易的影响，从而使交易模型更加符合电力系统运行的特点；采用模糊集理论并结合内点法对模型求解；基于Kuhn—Tucker一阶最优性必要条件分析了多目标竞标机理并定义了节点广义实时价格和节点电压对节点需求灵敏度等指标，从而可定量评估发电节点经济、环保等综合指标和需求节点电压对系统交易的影响．算例结果表明了该模型、算法及所定义指标的有效性。     

考虑需求侧协同响应的热电联供微网多目标规划

热电联供(Combined Heat and Power, CHP)型微网集成了多种分布式能源,能源利用率较高,具有光明的应用前景。科学合理的系统规划是CHP型微网经济、高效运行的基础。基于此提出考虑需求侧热、电协同响应的CHP型微网多目标规划方法,规划目标兼顾经济指标和碳排放指标。需求侧热电协同响应模型基于建筑物和热水箱的热力学特性,同时考虑可转移电负荷的调度,从而建立基于需求侧协同响应的CHP型微网多目标混合整数线性规划模型。以居民区CHP型微网规划为例进行算例仿真,验证了方法的有效性。结果表明,应用需求侧热电协同响应可降低CHP型微网所需配置的燃气锅炉和储热罐容量,使系统综合成本明显降低。     

考虑需求响应影响的含分布式电源的配电网多目标协调规划

分析了考虑需求响应影响的含分布式电源(DG)的配电网多目标协调规划问题,建立了以DG综合投资成本(包括DG安装及运行维护成本、购电综合成本、需求响应运行成本、网络损耗成本和环境效益)最小为目标的模型,综合考虑网络系统安全约束和需求响应运行约束条件,实现DG位置和容量的协调规划。利用自适应粒子群算法对IEEE33节点系统进行求解,算例结果表明,该模型能有效提高可再生能源的利用率,提升含DG的配电网规划的经济性。     

考虑需求响应的多目标机组检修调度优化

随着用户多元化用能差异化发展,针对用户的需求响应可以为机组检修调度提供便利。提出了一种考虑需求响应的多目标发电检修调度模型,考虑了环境、经济以及系统可靠性的目标,并利用词典编纂算法进行求解。首先提出了四阶段求解流程和词典编纂算法,说明了鼓励指标与系统备用水平指标的含义。并针对需求侧管理和需求响应建立相应模型。然后建立了多目标机组检修调度优化模型。在环境目标方面,考虑了区域排放值和排放水平的影响,并将两者计入到下一阶段的约束中。对运行、维护和备用成本最小化优化,考虑了含有需求侧管理的可靠性指标最大化。最后利用24节点系统进行仿真,说明了该模型的有效性和适用性。     

考虑时序特性和环境效益的多目标多类型分布式电源规划

通过分析多种类型分布式电源并网所带来的投资及收益情况,提出了一种多类型分布式电源的选址定容规划方法。该方法考虑了负荷与分布式电源出力的时序特性以及分布式电源的环境效益,在对日负荷序列和分布式电源日出力序列进行归类的基础上求取了典型日负荷序列和单位容量分布式电源的典型日出力序列。以分布式电源的位置、容量和类型为优化变量建立了数学规划模型并采用改进自适应遗传算法对模型进行求解。实际算例验证了所提出的方法及模型的可行性和有效性。     

计及综合需求侧响应的能源枢纽多目标运行优化方法

基于计及综合需求侧响应的能源枢纽日前多目标优化问题,提出一种局部最优的多目标优化方法。首先,建立了能源枢纽系统、综合需求侧响应模型;其次通过标量化方法进行能源枢纽系统多目标权重分析并确定理想点,以理想点法建立目标函数;再次通过粒子群优化算法确定能源枢纽多目标需求下的理想负荷分配。通过实例验证计及综合需求侧响应,合理地调整负荷分配能有效降低能源枢纽期望的目标函数值,而供需博弈过程中的负荷分配贴近理想负荷分配的程度越高,运行优化结果越良好。     

考虑多需求场景的城市电动汽车充电站多目标规划

当前,多数研究基于用户出行路径确定EV充电需求,但是往往未考虑到多种不确定性。基于用户出行数据,考虑多种不确定性因素,在三种场景下对EV充电需求进行模拟,并采用K-means聚类算法得到三种场景下的充电需求。其次,基于此建立了一个综合考虑用户侧与非用户侧利益的多目标规划模型。另外,还提出了考虑多场景的改进排队理论对充电站定容,所提规划模型由NSGA-Ⅱ求解,并采用TOPSIS综合评价法确定规划方案。最后,以山东省潍坊市部分城区为规划区域,交通网耦合IEEE 69节点配电网为算例验证了所提规划模型的有效性与优越性。     

计及需求响应的居民社区综合能源系统多目标优化调度

用电时间集中的特点使居民负荷成为电力峰荷的主要组成部分,同时随着综合能源系统的发展,需求侧响应已成为缓解供需两侧矛盾的有效途径。以社区综合能源系统为研究对象,综合考虑经济、低碳和居民需求侧响应的潜力,通过模糊隶属度函数,构建以满意度最优为目标的调度模型,并通过对中国某地区的某住宅区进行实证研究。结果表明,服务商利润提高,居民成本降低27.50%,碳处理量减少25.35%,证明了所提模型能够实现供能侧与用能侧的双赢,助力实现双碳目标。     

考虑负荷差异化需求响应的配电网多目标扩展规划

为应对不断增长的能源需求和环境污染,发展分布式电源(distributed generation,?DG)、需求侧响应(demand response,?DR)成为促进全球能源体系发展的重要举措。基于此,提出基于改进k-means聚类和最优特征集提取的用电行为画像方法,以实现针对用户差异化用电特征的需求响应方案界定。然后,构建考虑差异化需求响应方案的配电网扩展规划模型,在决策目标中添加年综合成本、DG利用率等优化目标,采用规格化法平面约束法(normalized normal constraint,?NNC)求解帕累托最优解集。最后,在IEEE33节点系统上验证了该需求响应方案界定方法和扩展规划模型的有效性。     

计及需求响应的Elman-NN短期负荷预测模型研究

通过频谱分析研究了需求响应负荷的基本特性,并以此为依据建立了计及需求响应的Elman神经网络(Elman-NN)预测模型。Elman-NN具有处理动态信息能力强、训练时间短、全局寻优性强的优点。通过实际算例,对比在Elman-NN模型中计及需求响应因素前后的预测性能,结果显示计及需求响应因素可显著提高Elman-NN模型预测精度。本文证实了在模型中计及需求响应因素的重要作用,为需求响应负荷的预测研究奠定了必要的理论基础。