电力用户参与需求侧响应的可行性方案研究

本文笔者主要分析了几种分时电价、实时电价和尖峰电价等基于价格的用户需求侧响应方式,以及几种直接负荷控制和中断负荷控制等基于激励机制的用户需求侧响应方式,经过研究,笔者总结出了一套可行的需求侧响应的方案.     

基于需求响应的风电-抽水蓄能系统调度模型

针对大规模风电并网影响电网稳定运行的问题,基于日前用户侧电力负荷预测和实时电价预测,文中提出了一种电网吸纳风能的新模型。以最小化风电—抽水蓄能联合系统发电成本为目标,在目标求解过程中确定最佳自弹性系数和互弹性系数,运用基于实时电价的需求价格来弹性引导电力用户以实现负荷转移。考虑到用户侧电价弹性限制的约束,该方法采用遗传优化算法编程求解。仿真结果表明,需求侧资源主动参与优化调度可降低负荷峰谷差,利于系统稳定运行,并且可以减少发电成本,提高联合系统经济性。     

基于微网并网的智能电网用户用电福利研究

考虑需求侧响应的微网并网运行机制能够引导用户合理用电,对研究智能电网用户用电福利具有重要意义。综合光伏、风能发电的不稳定性,提出微网并网运行机制下需求侧响应策略,以微网运行成本最小和需求侧用电效用最大为目标,建立了考虑需求侧响应的微网并网运行福利模型。仿真结果表明所建立的模型可达到用户最大用电福利,且有利于削峰填谷,降低供电压力,提升用户参与建设微网的积极性。     

基于用户需求的城市公交调度算法研究

本文从中国城市地面公共交通现状,分析居民出行需求的多样性和复杂性,提出一种基于动态分配模型的公交调度系统.探讨城市公交基于用户需求响应模式的理论意义和实际应用价值,并构建数学模型和系统工作流程.综合考虑乘客出行时间、线路距离及容量约束,构建以最短路径和A?算法为乘客进行个性化出行需求规划线路和站点,建立适合中国国情的混合式公交运行模式,是现代智能交通可持续发展新产物.     

基于用户用电智能行为模型的需求侧响应

<正>清洁能源发电模式的兴起与应用，虽然满足了电能的需求，但也降低了电力系统的可控性，影响电力系统整体收益。需求侧响应是提升可控性的关键所在，提出基于用户用电行为模型的需求侧响应方法研究。构建用户用电信息采集系统，选取用户用电特征量，反映用户用电综合信息，以此为基础，基于改进K-means聚类算法构建用户用电行为模型，以用户效用最大化为目标，探究需求侧响应策略，为电力系统的稳定运行提供保障。实验数据显示：应用提出方法获得的用户效用更高，最大值为95.32UTIL，表明提出方法应用性能更佳。     

EPON技术在智能计量通信系统中的应用

以智能电网的发展对智能计量的通信需求为出发点,指出了影响智能计量通信需求的4个方面,提出了智能计量通信系统建设的总体架构和两个通信层次,就两个通信层次分别做出基于EPON技术的组网方案,指出应用中应该注意的光通道衰减问题,给出了衰减的计算公式,并以居民用电小区为实例,给出了居民智能用电小区的计量方式。     

智能电网系统整合标准——通用信息模型(CIM)的研究

石化能源耗竭与碳排放问题的出现,促使电力的需求持续的增加.电力输送系统的效率不彰,却让满足电力需求成为一个难题.有效利用与管理电网促进了智能电网(Smart Grid)的诞生.智能电网是运用传感器、智能电表、数字控制与分析工具来自动监测并控制发电与用电双向电流的高整合性系统.     

考虑风电消纳的峰谷分时电价模型研究

在充分发挥电力可靠性管理在电力供应保障工作中的基础性作用目标大背景下，考虑我国部分区域风电消纳不足和调峰能力有限所导致的电力结构不稳定，构建发电侧与需求侧联动的峰谷分时电价模型，探索出一种电网向发电企业收取“过网费”、需求侧与发电侧直接交易的新模式。该模型根据电力需求价格弹性矩阵计算实施峰谷分时电价后的电力负荷，构建发电侧与需求侧约束条件，以火电机组平均发电成本为目标函数，综合考虑风电消纳影响，采用粒子群算法进行模型求解，并通过输配电价连接上网电价和用户电价，输电损耗电量连接发电量与用电量，达到发电侧与需求侧的联动。算例分析表明，所建立的模型能更好地消纳风电，同时也提高了火电机组发电功率的稳定性和经济性。     

基于WAMS的电网调度运行方式设计

本文主要对WAMS的电网调度运行方式设计进行分析,详细阐述了WAMS在电网中的应用情况,然后说明了电网调度的运行方式,重点论述了这种WAMS系统在电网调度运行方式设计中的应用,其主要内容有安排电气设备的一次方式和发电计划、稳定计算分析并预测母线负荷、发电安全校核、供电能力评估。通过这种方式,实现电网调度运行的顺利进行,保障用户用电安全、可靠。     

基于用电信息大数据的时间序列分析研究

智能电表是用电信息采集系统的核心设备,能够以较高时间分辨率(例如每5分钟、15分钟等)测量客户的能源消耗,因此数据量非常庞大,使得数据管理非常复杂。为此本文基于100个匿名商业建筑智能电表数据集,深入探讨了不同行业电力用户的用电量时间序列规律,采用相似日法建立了用电量的预测模型,该方法可用于分析由智能电表产生大量的用电数据,以优化发电、配电和用电。研究结果表明本文提出的方法可以帮助电网公司改善能源和服务管理,支持智能电网控制,做出准确的用电预测或检测用电异常。