考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.409 1万元和37.151 MW。     

基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略

针对当前我国绝大部分城市还难以大规模地实现电动汽车需求响应的情况,开展了配电网中电动汽车充电需求响应研究,提出一种基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略。该策略的目的是在降低电网灵活性资源的投资成本、负荷峰谷差和不匹配功率的同时,降低电动汽车用户的充电成本。基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,并考虑了用户响应不确定性和响应策略的多样性。仿真结果表明所提混合型精准需求响应策略可以降低用售双方的成本,实现负荷削峰填谷和平抑不匹配功率,且都优于单一型需求响应策略。     

基于用户响应的分时电价策略研究

针对因不恰当电价政策改变负荷曲线的峰谷特性而引起的用电时段需要频繁重新划分的问题,首先,引入弹性效应权重对需求价格弹性矩阵进行改进,建立了用户响应模型。然后,基于模糊聚类对负荷峰谷时段进行了划分。最后,以负荷峰值和负荷波动系数最小为目标,建立了峰谷分时电价的决策模型,讨论了峰谷倒置对优化结果的影响。结果表明,应用所提模型可使负荷曲线保持原有峰谷特性,同时可使负荷波动有效降低。     

考虑分时电价的电动汽车充电负荷计算

为了利用分时电价实现电动汽车的有序充电,提出了一种考虑分时电价的充电负荷计算方法。将电池充电过程划分为5个阶段,考虑行程结束时间与每日行驶里程的概率分布,计算了考虑分时电价后全天各时段内一辆电动汽车处于电池各充电阶段的概率,结合电池各充电阶段的充电功率,得到每个时段内一辆电动汽车的充电负荷期望值,根据中心极限定理计算了所有车辆充电负荷的分布情况。仿真结果表明,考虑分时电价后,充电负荷集中分布于谷时段,降低了对电网的不利影响。与蒙特卡洛模拟方法相比,该方法计算效率更高,计算结果基本相同。     

居民用户对分时电价的响应潜力评价方法

为了适应智能电网的发展,促进需求侧资源的合理利用,在分时电价下选取居民小区用户为研究对象,从时间尺度上提出一种刻画其需求响应潜力的指标和综合评价方法。评价指标从需求响应能力和速度2个角度定义了用户每个时段的需求响应潜力,运用经济学中的需求价格弹性矩阵,得到需求响应能力的计算方法。建立分时电价下居民小区综合需求响应潜力的评价模型。该方法实现对居民小区需求响应潜力的量化,为居民需求侧资源的管理提供了依据,从价格的制定与峰时段的划分2个角度指导分时电价的制定。算例分析证明所提指标的合理性、评价方法的普适性与有效性。     

考虑移动特性的电动汽车最优分时充电定价策略

随着电动汽车产业的规模化发展,制定合理的价格机制对于引导电动汽车有序充电具有重要的意义。电动汽车负荷区别于常规负荷的最大特点是其具有移动性,基于停车生成率理论,建立考虑随机性的电动汽车移动性模型。针对电动汽车用户的特点,建立了考虑电池荷电状态的电动汽车需求价格弹性模型,以统筹电网和车主双方利益为目标,提出了基于移动特性的电动汽车最优分时充电电价定价策略。算例仿真结果表明,基于所提模型和策略求解得到的最优分时充电电价能够起到平滑负荷曲线、降低车主费用的作用。     

基于用户响应下的分时电价优化设计模型与方法

从配电公司的自身利益出发提出了一个考虑购电成本、需求响应以及其它因素的分时电价定价模型,并针对购电商是否具有市场力两种情况分别进行了分析。论述了该模型本质上属于非线性规划问题并探讨了其求解过程。最后将该模型应用于某简单算例进行仿真计算,结果表明如果用户对分时电价具有较强的响应度,则在峰谷电价差较小时也可以实现用户与电力企业共同获利的目的。     

考虑需求响应的电动汽车充电负荷研究

大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)接入电网进行无序充电,会增大负荷峰谷差并造成“峰上加峰”的问题。为此,文中提出一种新的分时电价策略引导EV参与需求响应,并基于此进行了负荷预测。为了刻画EV接入对电网的影响,建立了考虑EV随机特性的充电负荷模型;为了引导EV有序充电,构建了电价与系统负荷逐个时段的映射关系,提出了新的多时段分时电价策略以克服传统分时电价更新周期长、对当日实际负荷峰谷变化反映不灵敏的缺点;基于所建立的电价引导策略,对计及需求响应后的EV负荷进行了预测。结果表明,所提多时段分时电价需求响应机制能够合理地分配EV的充电时段,有效减小系统负荷峰谷差。     

计及用户需求响应的分时电价优化模型

峰谷分时电价是一种有效的价格型需求响应策略,合理的峰谷电价能为用户提供充足有效的价格信号,从而达到削峰填谷的目的。采用需求价格弹性分析用户的用电量随电价的变化情况,从而建立用户的分时电价响应模型。以峰谷差最小为目标,考虑保证用户利益且峰谷电价比在一定范围内等约束条件,建立峰谷分时电价的有约束非线性规划模型。设计分时电价的十进制编码方案,根据生存概率以轮盘赌方式对染色体进行选择复制,以随机概率的方式进行染色体的交叉变异,从而构造相应的遗传算法求解思路。分析该优化分时电价下的需求响应效果,并讨论需求弹性和峰谷时段的改变对优化结果以及需求响应的影响。算例分析表明该模型能有效改善负荷曲线,达到较好的需求响应效果。     

基于模糊需求和用户分类响应程度的分时电价设计模型

考虑负荷预测的不确定性,运用模糊三角数表示用户未来时刻的实际需求.结合分类用户不同程度的需求价格响应,构建了一套基于模糊需求和用户分类响应程度下的最优分类峰谷分时电价设计模型.通过算例对比分析了分类分时电价与不分类分时电价之间的调峰效果,证明了实施分类峰谷分时电价要比不分类峰谷分时电价更有效.     

分时电价下居民用户用电需求响应估计方法

在组织需求侧资源参与需求响应(DR)的过程中,除了应关注已参加DR的存量资源的管理,还应考虑如何实现对未参加DR的潜在增量用户的潜力分析。针对基于价格的需求响应(PBDR),关注给定价格下用户响应量估计的关键环节,通过支持向量机回归模型,建立未参加和参加PBDR用户间用电规律的相似性,解决了DR事件起始和持续时间不固定、未参加PBDR用户自身的历史用电信息无法反映其DR特性等难题,实现在假设施加价格信号下,对未参加PBDR用户的用电响应情况及需求弹性的量化估计。基于伦敦地区智能电表实际数据进行实验以验证所提方法的优越性,结果表明所提方法的估计效果优于基于相似日的方法,可为用户筛选提供一定依据。     

基于需求响应的电动汽车充放电电价与时段研究

大规模电动汽车无序充放电将会对电网负荷造成"峰上加峰"的不良影响,因此合理引导充放电行为至关重要。首先,计及电动汽车反向入网(vehicle-to-gride,V2G)情况,在综合考虑电动汽车用户成本和电网公司利益的基础上,制定了电动汽车充放电电价上下限。然后,以电网负荷峰谷差率最小和电动汽车用户参与V2G成本最低为目标,建立了充放电时段优化模型。最后,用NSGA-II算法对该模型进行寻优求解。算例表明,通过价格型需求侧响应的引导策略,对实现系统负荷"削峰填谷"和提高电动汽车用户收益具有一定效果。     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

分时电价下用户响应行为的模型与算法

为满足需求响应机制中描述用户行为规律的需要,提出一种电力用户需求响应行为的模型与算法。在获取足够的用户历史数据的基础上,通过支持向量机(support vector machine,SVM)回归进行数据挖掘,建立了电力用户在分时电价下的响应行为模型。该方法以用户响应的影响因素分析为基础,确定了回归模型的输入与输出属性;并通过定义等效电价比率,构建了含丰富数据信息的训练样本;最后采用网格搜索法选择SVM回归的最佳参数,实现了回归模型的高精度预测。该模型实现了电力用户在分时电价下行为规律的模拟,可揭示用户响应电量变化与分时电价政策激励力度间的关系,从而为更多研究提供基础数据。仿真分析证明了该模型和算法的有效性和合理性。     

分时电价下电动汽车路径选择和充电导航策略

电动汽车路径选择和充电导航优化有助于提高用户出行效率,缓解大规模无序充电对配电系统安全运行的影响。考虑路径选择、电池容量及充放电状态互斥约束,构建了在分时电价机制下用户出行时间最优和充电成本最优两种不同决策目标下的电动汽车路径选择和充电导航优化模型。以某市中心20 km×20 km区域内包含4座快速充电站的交通网络及其所属配电系统为例进行数值仿真,分析了不同决策目标对用户出行路径以及电动汽车充放电对配电系统的影响,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

峰谷分时电价用户响应建模与定价决策综述

认为峰谷分时电价的实施效果与用户响应、定价决策密切相关。基于电力需求价格弹性矩阵、消费者心理学以及统计学原理,在对用户响应建模进行介绍的基础上,对TOU定价决策的研究现状进行了综述,并从量化分析、机制设计、风险管理以及协调优化角度,提出当前该领域需要研究的新问题。从改进系统平均负荷率角度,指出实施TOU在考虑经济性时,要以量化的指标反映负荷短时激增后为中断可中断负荷所付出的事故风险,兼顾实施方案的可靠性与经济性。     

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。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

分时电价下大用户概率响应建模研究

在大用户响应电价特性的基础上,提出了基于用电特性的大用户负荷聚类方法。将大用户的需求响应模型分成负荷基准分量部分和负荷响应分量部分,利用多变量时间序列重构的短期负荷预测方法得到用户的负荷基准分量,在需求价格理论的基础上利用响应实际数据获得单体大用户响应分时电价的负荷概率模型。利用matlab对南京地区实际数据进行仿真模拟,算例表明,该模型能够很好的反映大用户的响应分时电价的情形,为分时电价的制定策略提供科学依据。