电动汽车聚合商参与调频备用的调度方法与收益分成机制

针对电动汽车聚合商参与电网调频的调度与用户结算问题,提出了结合日前电量/备用优化、实时功率分配、聚合商与用户收益分成3个部分的运行框架。通过提出基于充电需求的裕度评估并将其作为核心参数,在日前阶段降低了充电/调频双重变量的复杂性,能够在日前联合优化充电电量和备用容量;并在实时功率调度,和各用户的调频贡献结算这2个过程中解耦充电功率和调频功率,实现快速求解、公平分配,并确保用户的充电需求得以满足。仿真验证了所提框架,并为了鼓励电动汽车用户参与,设计了2种不同参与程度的合约机制,展示并比较了用户视角下2种合约的充电情况和收益情况,证明了所提框架能够满足充电和调频的需求,并给用户带来收益。     

面向多级市场出清的负荷聚合商联合交易策略

在以新能源为主体的新型电力系统发展模式下,电网将面临灵活性资源严重不足的问题,亟需引导用户侧可调控资源主动参与系统的平衡调节服务。提出一种考虑日前主能量市场、日前备用市场及实时平衡市场的多级市场衔接框架,基于负荷聚合商引导终端用户参与至多级耦合市场的市场化调度中。在日前主能量市场与备用市场,提出负荷聚合商可调节负荷状态感知模型及日前电能量与备用联合市场的竞价模型,系统运营商实现日前主辅能量市场的阶段性出清。在实时平衡市场,提出负荷聚合商基于用户侧富余可调节资源的实时平衡市场竞标模型,系统运营商基于实际系统运行需求实现平衡资源的出清与备用资源的调度。最后基于 IEEE 30 节点系统验证了所提出市场框架可有效激励用户侧主动响应电网调控需求、降低系统供需不平衡风险。     

计及负荷聚合商调度优先权的独立微网双层实时调度模型

在消纳新能源实时波动功率时,负荷聚合商的用电风险特性可能带来用电高峰缺电、频率失稳及降低电能质量等威胁,甚至影响微网的可靠运行。以负荷聚合商的协调控制为手段,建立基于调度优先权的独立微网双层实时调度模型。在宏观层,根据负荷聚合商的用电风险特性,建立用电贡献度和用电置信度评价指标量化风险,分别从主、客观两个角度结合应用层次分析法和熵权法,综合评估各指标权重确定调度优先权,微网运营商即可制定满足微网具体要求的各负荷聚合商实时调度计划。在微观层,为降低消纳宏观层实时波动功率时负荷聚合商响应的不确定性,针对负荷聚合商工作时间和用户经济水平的差异,分别提出可中断时间补偿度和消纳分摊权,建立总负荷聚合商利益最大化优化消纳分摊策略。最后,以某地区的实际微网为例,分析验证了模型的科学性和有效性。     

智能楼宇型虚拟电厂参与电力系统调频辅助服务策略

在先进量测技术与调控终端的支持下,智能楼宇中的电动汽车与空调负荷等需求侧灵活资源具有良好的功率实时响应潜力,可通过聚合形成虚拟电厂进而参与系统调频辅助服务。为应对参与调频辅助服务时对用户需求的影响,本文提出智能楼宇型虚拟电厂的控制策略。首先分析了虚拟电厂的调频工作模式,并建立了智能楼宇型虚拟电厂的典型需求侧资源模型和虚拟储能模型。其次考虑调频信号与用户侧的不确定性,建立基于机会约束规划的日前优化调度模型。然后基于成本最优的原则,实现实时的功率分配。最后,通过仿真算例验证了本文提出的虚拟电厂调频策略的有效性和可行性,需求侧资源的联合调度能在保障用户需求的情况下提高虚拟电厂的收益。     

考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段调度

城市综合能源系统运行优化面临新能源发电强随机性和强波动性、负荷功率不确定性以及系统参数不确定性的多重挑战。文中构建考虑聚合特性的用户侧灵活性资源调度模型，提出考虑不确定性与交互功率的城市综合能源系统两阶段优化调度策略。在日前阶段，采用混合随机鲁棒优化方法处理建筑群参数不确定性和源荷不确定性，得到城市配电网与上级电网的最优交互功率区间。在日内阶段，基于新能源发电和负荷的预测结果，采用模型预测控制滚动优化系统的调度策略。算例结果表明，调度策略能够保证用户的热舒适度需求，得到的交互功率区间具有较强的应对日内不确定性能力，同时降低交互功率短时剧烈波动对系统运行安全性和经济性的影响。     

智能小区可转移柔性负荷实时需求响应策略

近年来随着我国电力体制改革的深化与智能电网技术的发展,需求响应开始逐步应用于居民用户负荷侧。针对智能小区的居民柔性可转移负荷,考虑居民负荷用电不确定性,提出一种适用于负荷聚合商的居民可转移柔性负荷实时需求响应调度策略。该策略利用2阶段随机优化模型与基于Copula的蒙特卡洛模拟相结合的方法对各负荷设备进行每小时1次调度决策的实时滚动优化,从而实现居民可转移柔性负荷的实时随机调度。该策略可在不影响用户满意度情况下有效降低用户用电成本,减小负荷峰值及峰谷差,使智能电网条件下的居民可转移柔性负荷能够有效参与到需求响应中。     

考虑用户违约可能的负荷聚合商储能配置策略

负荷聚合商聚合可调节的柔性负荷资源参与市场,可为市场带来巨大经济效益,但用户用电意愿导致的违约风险将给市场实时电量平衡带来威胁。为提高负荷聚合商参与市场的质量,文中利用储能装置作为其提高供能平稳性的手段,为负荷聚合商建立了基于市场等级化补偿规则的储能容量优化模型。对分布在有界范围内的用户违约电量采用截断正态分布来模拟,并根据用户合同违约百分比对负荷聚合商实行等级化补偿规则。PJM历史负荷数据仿真表明,该模型可以为负荷聚合商规避用户侧可能出现的违约行为提供储能优化配置策略,且市场规则的合理设置可以激励负荷聚合商提升其资源等级,从而有利于整个市场的稳定可靠运行。     

计及灵活性聚合功率的源-荷分布式协调调度

为缓解大规模分布式能源接入主动配电网带来运行和备用的压力,有必要充分挖掘各灵活性资源以应对各种不确定性.文中提出一种计及灵活性聚合功率下的日前-日内两阶段分布式经济调度模型.首先,建立虚拟电池模型对主动配电网多种分布式灵活性资源集群聚合,基于闵可夫斯基和约束空间叠加法获取可调节聚合功率域,并以此为约束衔接日前-日内调度.其次,在日内实时滚动阶段提出计及灵活性聚合功率的输配电网分布式协调优化调度模型.更进一步,将一致性算法和调频控制结合,提出一种一致性调度控制策略对各个聚合等值集群进行灵活性聚合功率下经济调度模型的完全分布式求解.最后,算例验证了所提方法的有效性,调度部门在获取各分布式资源集群下主动配电网最优功率分配方案的同时,可以得到弹性备用功率区间和可调节功率域,帮助调度人员充分利用各种灵活性资源修正日前计划,有效应对各种不确定性因素.     

计及用户决策不确定性与调频备用需求的空调负荷聚合策略

用户侧海量空调负荷资源可灵活参与电力系统频率调节服务,但调频效果易受用户行为决策不确定性影响。基于对传统聚合策略及其参与系统调频方案剖析,文章设计了面向用户决策不确定性及调频备用需求的空调负荷聚合框架。首先通过对系统一、二次调频特性分析,建立典型空调负荷动态响应模型,并给出考虑空调负荷动态响应的电力系统频率误差量化与计算方法;其次,提出基于风险规避多臂机理论的海量空调负荷聚合策略,通过引入组合在线学习思想学习用户的用电习惯,有效降低用户行为决策不确定性给调频带来的影响。仿真结果与对比分析标明,所提空调负荷聚合策略在综合考虑用户自主选择参与或退出等不确定扰动下,具备更优的参与系统调频能力。     

基于贝叶斯推断的用户偏好学习与响应优化

灵活性负荷聚合商通过需求侧响应整合用户侧资源参与电力市场,提高系统可靠性和经济性并获得收益。但用户对用电方式和成本的偏好将对其响应电量带来不确定性,进而影响聚合商的电量申报精度和市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,构建用户响应偏好模型。进而利用贝叶斯推断对用户偏好进行学习,获得响应电量的概率性估计,生成最优响应计划。最后,建立基于偏差电量考核的聚合商市场收益模型,采用美国PJM市场用户报价及典型日交易数据进行算例仿真。仿真结果验证了贝叶斯推断对用户偏好学习的有效性,以及考虑用户响应偏好的广义需求侧资源响应优化的经济性。     

计及源-荷不确定性的高比例可再生能源系统协同优化运行

在含高比例可再生能源的电力系统中,由于风光出力的波动性和随机性,增加了电力系统协同优化运行的困难。首先通过拉丁超立方抽样进行风光、负荷实时出力的场景生成,再依据欧氏距离进行样本削减,将不确定性问题转化为场景分析问题。在此基础上分析不同用户类型在不同时间尺度的调度补偿策略,引入了由电价型和激励型需求响应组成的互补机制。以系统运行的经济性最高为目标,对比分析了不同调度策略下的可再生能源消纳率。算例表明计及源-荷双重不确定性后,所提策略能更好地平抑负荷曲线,提高风光消纳率,实现高比例可再生能源电力系统的协同优化运行。     

考虑动态激励型需求响应的微电网两阶段优化调度

针对微电网中风电、光伏出力和负荷大小的不确定性,从日前和实时两个阶段出发,建立了微电网两阶段优化调度模型。日前调度阶段建立以微电网总运行成本最优的经济调度模型。实时调度阶段在日前调度优化结果的基础上,综合考虑实时优化调度各电源的出力调整顺序,提出了一种动态激励型需求响应参与的实时滚动优化策略。该策略的激励价格和用户参与容量随时间尺度前进呈现出动态变化,旨在利用价格引导用户提高需求响应的参与程度。通过算例表明,动态激励型需求响应相较于静态激励型需求响应不仅可以提升对日前联络线计划的跟踪效果,还能更好地消除微电网日前预测误差。该策略在显著提高用户收益的同时有效降低了系统运行成本,为市场化的微电网优化运行提供了参考。     

计及综合需求响应的电热集成系统优化运行

针对我国“三北”地区供暖季弃风严重问题,提出一种计及综合需求响应（CDR）的电热集成系统（IETS）优化调度策略。基于电量电价弹性矩阵构建实时电价需求响应模型以引导用户错峰时移用电;考虑到热用户对供热温度感知的模糊性,将其作为热能需求响应参与调度,分析并阐述电热需求响应促进风电消纳的机理;通过多场景分析刻画新能源预测的不确定性,计及系统安全运行约束,以系统总运行成本最小优化求解日前调度决策与旋转备用容量安排。最后,通过典型算例对比不同模式下的调度策略,验证了提出的计及CDR的优化调度策略能够开阔风电上网空间和提高系统的经济性。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配...     

计及典型日选取与源荷灵活性调节的优化调度研究

针对电网面临的反调峰特性和新能源消纳问题,提出一种计及源荷侧灵活性调节资源的电力系统优化调度模型。首先,根据负荷特点采用改进SSE-PFCM聚类算法求取负荷典型日。其次,基于负荷用户对电价变化的不同响应行为,提取出具有需求响应潜力的两类负荷,并且分别为其构建计及乐观响应隶属度的模糊负荷转移率模型以及需求价格弹性模型。然后,计及需求响应不确定性模型以及火电机组深度调峰,以系统综合运行成本最小为目标构建优化调度模型,采用引入步长弹性系数的改进粒子群算法求解。最后,以改进IEEE 30节点系统为例进行多种场景的仿真计算分析,结果表明所提策略能够有效提升系统可再生能源的消纳能力和系统运行的经济性。     

考虑热惯性的热电联产系统两阶段优化调度方法

热电联产(CHP)系统具有环保、经济、运行方式灵活的突出优势,有较好的发展前景。文中基于电、热在传输和存储方式上的不同特性,提出一种考虑热惯性的CHP系统两阶段优化调度方法。第一阶段考虑供热网络结构和运行特性,建立基于模型预测控制(MPC)的CHP系统优化调度模型,优化日内可控设备出力及电网交互功率策略;第二阶段以CHP系统内各单元出力调整量最小为目标,综合考虑可再生能源及负荷的实时预测误差,动态调整第一阶段日内调度策略。算例表明,该两阶段优化调度模型可提高系统运行的经济性,弥补供需不平衡;结合系统热惯性,建筑物根据负荷需求和分时电价进行蓄热或放热可降低可再生能源及负荷不确定性对调度的影响,平抑功率波动,促进热电互补。     

电力现货市场环境下园区型综合能源系统多阶段联合优化运行

针对国内最新电力现货市场规则,设计了园区型综合能源系统参与电力市场的系统框架和运行模式,基于多时间尺度多步递进优化的思想,建立了包含日前、日内、实时三阶段联合优化经济运行模型:在日前和日内阶段,采用随机优化概率约束解决光伏、负荷的不确定性问题,通过线性规划算法求解现货日前市场最优申报用电量和日内24 h功率计划曲线;在实时阶段,采用模型预测控制算法,形成了对功率、电价信息的滚动跟踪预测和校正反馈,实现与实时市场的同步滚动优化.算例分析结果表明,该优化经济运行模型可以使园区用户积极跟踪电力现货市场价格波动,通过降低综合用能成本有效提升盈利空间.     

基于模糊激励型需求响应的微电网两阶段优化调度模型

针对微电网中风电和负荷不确定性，提出一种基于价格型需求响应（price-based demand response，PBDR）的日前负荷调度和基于激励型需求响应（incentive-based demand response，IBDR）的实时负荷调度的两阶段优化调度模型。在日前阶段，根据用户需求对电价的响应，引入需求价格弹性建立了用户响应模型；在实时调度阶段，为了挖掘不同用户参与需求响应的积极性，利用模糊工具求出不同用户的动态激励方案，提高需求响应项目的参与度。算例分析结果表明，两阶段调度模型相较于只采用日前价格型需求响应提高了风电消纳能力，增加了电网和用户的经济效益；而较于只采用实时激励型需求响应增强了削峰填谷作用，提高系统运行的平稳性。同时动态激励价格比固定式激励价格使负荷曲线峰谷差更小，进一步减少了弃风量。     

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。