智能电网环境下空调系统多目标优化控制算法

提出了一种居民用户空调系统运行控制算法。该算法根据室外温度的预测值和电力公司发布的电价信号对空调系统的运行进行控制。为此,在用电费用指标的基础上,引入了定量反映用户舒适度的指标,建立了同时优化用电费用指标和用户舒适度指标的多目标优化模型。建模过程中采用蒙特卡洛仿真法和情景消减技术来处理室外温度预测误差带来的不确定性。采用改进的粒子群算法对模型进行求解。对提出的算法进行了仿真实验,并与传统的恒温控制模式和以最小化用电费用为目的的单目标优化控制算法进行了对比。实验结果表明,多目标优化算法能更好地兼顾用户的经济需求和舒适度需求,从而验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

基于云模型理论的家用电热水器优化控制策略

针对居民用户家用电热水器(electric water heater,EWH)电能消耗较大的问题,提出一种基于云模型理论的家用电热水器优化控制策略。该控制策略以电热水器水箱内的实时水温和电网下发至居民用户的电价作为云模型发生器的前件,电热水器的实时功率档位值作为云模型发生器的后件,建立以居民用户家用电热水器用电花费最少为优化目标的控制策略。同时,经过云模型控制器对电热水器的用户参数调整,实现了将居民用户早晚用电高峰转移至其他用电低谷时期的良好效果。仿真结果表明,在满足居民用户基本用水温度需求的前提下,该方法能够有效降低电力公司高电价时间段的用电消耗,从而保证了电网的稳定性。最后,还针对云模型内部参数不同的优化效果进行了对比。     

居民用户参与电网调峰激励机制及优化用电策略研究

随着居民用电占比的不断提升,以及智能电表和智能家电在居民用户中的普及,开发居民用户的需求响应潜力对提高电网灵活调节能力是非常必要的。该文以居民负荷参与电网调峰为切入点,首先建立兼顾用户用电舒适度的居民用户各类电器的负荷模型;其次,基于现有分时电价机制不足以调动居民用户参与电网调峰的积极性及可能形成新的负荷高峰的情况,从居民负荷与系统负荷的相关性出发,提出了反映居民用电对电网调峰贡献度的调峰激励机制,并进行了合理性证明;最后综合考虑用电成本、舒适度和调峰激励建立了居民用户用电优化策略。仿真分析表明,所提出的调峰激励机制能够兼顾居民用户和电网的利益,是一种对现有固定/分时电价有效补充的激励机制,能进一步减少居民用户用电成本,降低其负荷峰值,响应电网削峰填谷的需要,实现居民用户与电网的友好互动。     

考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度

随着家居负荷控制技术和智能电网技术的不断成熟,户用型微电网优化调度已成为实现用户个性化、差异化用电服务的重要手段。首先根据户用型微电网内不同家居负荷的运行特性,建立了固定负荷、时移负荷和可调负荷模型。然后在分时电价(TOU)条件下,针对包含光伏资源、储能资源、负荷资源的户用型微电网,综合考虑用户的用电舒适度和经济性,以用户满意度最大为目标函数建立了日前优化调度模型。采用遗传和禁忌混合算法求解所提出的日前优化调度模型。通过算例验证模型和所提方法的有效性,仿真结果表明:所提模型能根据不同的用电需求为用户提供相应的优化调度方案;合理的峰谷电价比是引导用户积极参与需求侧响应的重要因素,峰谷电价比设置过高或过低均不利于需求侧响应的实施。     

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。     

基于电力需求响应的多时间尺度家庭能量管理优化策略

在智能用电的背景下,电力用户与电网的互动更加频繁,用户在考虑自身经济调度的同时,可通过参与电力需求响应获取额外收益。首先建立了包含最大功率约束与需求响应事件约束的激励型需求响应模型及含光储设备的家庭用电模型;然后建立了基于模型预测控制的多时间尺度家庭能量管理模型,提出了以用户净支出与购电功率波动最小为目标的日内家庭用电双层优化策略及实时用电调整策略。通过改变蓄电池充放电功率应对实时运行过程中不可调整负荷及光伏出力的波动,保证用户购电功率满足需求响应要求。最后以某典型家庭负荷配置为例,通过对比不同场景下的优化结果,验证了策略的有效性,并分析了需求响应机制对用户的影响。     

保障舒适度的城市建筑电力节能优化

提高城市建筑用电系统集控的智能化水平是低碳建筑、节能减排的重要途径,而舒适是城市建筑的重要功能之一,将舒适与节能相结合研究城市建筑的电力节能优化具有重要意义。分析城市建筑空调、照明和电梯三类用电系统的能耗组成,建立相应的能耗指标。研究城市建筑舒适度的内涵,并分析舒适度随季节、天气、温度、人流量等因素变化所带来的不确定性,在此基础上,建立热舒适度、光舒适度和乘梯舒适度指标。分析城市建筑节能优化是具有不确定性因素的优化问题,提出节能不以降低用户舒适满意度为代价,建立以用电系统总能耗最小为目标函数,以舒适度为满足给定置信度水平的机会约束条件的优化模型。采用改进PSO算法对优化模型进行求解。通过算例分析,验证本文建立的保障舒适度的城市建筑节能优化模型及优化算法的有效性。     

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。     

考虑发用电协调的售电公司负荷组合优化建模方法

电力市场环境下,如何根据用户用电特征制定优化策略以实现购售电利益最大化是售电公司一项重要的研究课题。针对中长期市场中考虑发用电协调的售电公司,提出了考虑售电公司购售电利益的负荷组合优化模型,并考虑需求响应技术来进一步优化用户综合负荷特性,最大化市场环境下售电公司的购售电利益。同时,针对需求响应的负荷反弹问题,引入三阶段反弹负荷模型,构建考虑负荷反弹的滚动优化改进模型,重新调整用户需求响应负荷值,从而改善需求响应负荷反弹情况下的组合用户需求响应负荷特性。最后,采用中国某市2017年工业用户群组负荷数据对所提出的模型及策略进行仿真分析,说明了所提方法的有效性。     

分时电价下基于供用电双方博弈的家庭用户需求响应

动态电价策略正成为当前电力市场环境下供电侧普遍采用的调控手段,针对电力市场中售电公司与用户间互动关系,基于博弈论构建一种非合作的Stackelberg模型研究家庭用户的需求响应策略。模型通过对用户进行分类以实现对不同偏好用户的综合考虑,同时将电网负荷波动对售电公司效益的影响、用户满意度对用电舒适度的影响进行量化处理以完善供、用电双方效用函数。采用逆向归纳法对模型的纳什均衡解进行求解,并以此实现分时电价下对用户用电任务的优化调整。最后,将模型应用于实际算例中并对用户种类进行灵敏度分析,结果表明模型在供用电双方的效用优化方面具有较好的效果。     

融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

在智能电网背景下,智能终端及智能家电大规模普及导致家庭用电量大幅增加,为应对电力负荷高峰逐年攀升,缓解电力供应趋紧的压力,合理利用用户侧大量可控负荷资源参与需求响应对电网的运行和发展有重要意义.提出基于智能家庭能量管理系统的融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略,对家庭中多类可控负荷(空调、热水器、电动汽车、洗衣机、...     

考虑需求差异的户用蓄热式电采暖优化运行策略

蓄热式电采暖是农村和远郊分散居民清洁取暖的主要方式之一,其"先用电,后放热"的运行特征为统筹规划各时段的蓄热放热过程增加了难度。为改善用户采暖体验,促进蓄热式电采暖的推广,提出了一种户用蓄热式电采暖优化运行策略。采用等效热参数思想,构造了蓄热式电采暖的热动态模型;以温度效用值和负荷转移率分别作为用户采暖舒适性和经济性的评价指标,建立了求解采暖设备输入功率的优化模型,并引入需求偏好因子,方便用户在经济性和舒适性之间进行灵活调节;采用滚动优化方式和参数修正算法降低温度预报偏差和建筑性能参数变化带来的影响。仿真算例表明,所提优化运行策略能兼顾用户采暖舒适性和经济性,适用于不同需求偏好。     

新型电力系统下电力用户的需求响应潜力评估

需求响应(Demand Response, DR)是在用户进行电力消费环节,通过价格信号或激励措施使得用户改变用电模式,对推动电力市场化改革、减少电网供电压力意义重大。文章分析总结了新型电力系统下需求响应的特点,在此基础上从用户负荷、用户参与意愿度、智能化水平和经济性4个维度构建了DR潜力评估指标体系;利用层次分析法和CRITIC法来确定各指标的主观权重和客观权重,求取组合权重;建立改进物元可拓模型,并应用所建立指标体系和评估模型对实际调研的10个用户响应潜力进行评估排名,证明了所提方法的科学性与有效性。采用简化后的模型对96个用户进行潜力评估,并比较在不同补贴激励下的潜力大小。结果表明,对于价格敏感性用户,补贴激励越高,用户的响应潜力越大。     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。     

面向新能源消纳的热水器集群精细化均衡控制

针对新能源发电并网对电网可能造成的冲击,提出面向新能源消纳的热水器集群精细化均衡控制策略。相比于现有普遍研究的、对单台热水器只能实现开和关2种控制状态的控制方法,所提控制策略通过温度设置值和多级功率联合优化,并利用遗传算法,不仅考虑了单台热水器的开、关状态,更精确至单台热水器运行功率级的选择。所提方法在保障电网侧消纳任务完成情况的同时,综合考虑用户侧热水器的温度,实现了两者的双赢。仿真实验结果证明了所提控制策略可实现精准负荷调控,同时使热水器响应更加均衡。     

考虑用电满意度与响应量期望的虚拟电厂需求响应交易模型

虚拟电厂(VPP)参与需求响应可提高电网的调节能力,但用户用电满意度下降和用户响应量的不确定性会导致VPP无法获得预期收益、电网无法获得足够需求响应量等问题。为此,提出了一种考虑用户用电满意度与响应量期望的VPP需求响应交易模型。将VPP内部柔性负荷细分为可削减负荷、可转移负荷、可替代负荷3类,并根据不同柔性负荷用户的用电模式、影响因素、参与需求响应的服务方式,分别构建3类柔性负荷用户的细分用电满意度模型。分析3类柔性负荷用户提供需求响应服务的不确定性来源,分别建立3类柔性负荷用户参与需求响应的响应量期望模型。基于用电满意度模型和响应量期望模型,在以电网公司为主导的VPP需求响应交易模式下,构建需求响应交易模型。通过算例仿真验证了所提模型的有效性。     

面向广域分布的家庭蓄热式电采暖集群控制方法

针对面向新能源消纳调制广域分布的家庭蓄热式电采暖(REH)负荷的时空分布特征存在维度大、调控难的问题,提出了一种基于历史数据的REH控制方法。根据用户房屋参数、REH类型等信息对REH用户进行聚类以降低策略的求解维度;考虑用户舒适度、REH运行约束条件,并根据不同的控制目标建立对应的目标函数,采用粒子群优化算法优化历史数据中各REH集群的用电策略;基于卷积神经网络学习状态特征与REH用电策略之间的关系,利用该卷积神经网络生成REH的实时运行策略。基于某地区冬季电网的发电数据,采用蒙特卡罗方法模拟10000台REH的用电需求并进行仿真分析,以验证所提方法的有效性。结果表明所提方法能在满足策略生成时效性以及用户舒适度的前提下,有效促进新能源消纳,并减少用户的取暖费用,平抑负荷波动。     

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。