有序用电调度策略研究

为提高有序用电调度的执行度,构建包括错峰贡献、用电计划执行和负荷率的考核指标,并提出相应的调度策略。该策略通过建立可变时间尺度队列的用户间博弈规则,使供电公司退出与用户的博弈,只担当制定规则和监督博弈的角色。考核指标和策略的研究遵循了公平和效率原则,为政府相关部门及供电公司制定更加科学、合理的有序用电方案提供参考依据。     

有序用电管理下的最优错峰计划

实施有序用电管理工作是现阶段缓解电力供需矛盾,保障电力系统安全运行的需要。错峰专项计划是有序用电方案的重要组成部分。主要考虑季节错峰和日错峰建立了错峰计划优化模型,保障电网安全运行。     

计及网络约束的有序用电综合决策方法

有序用电是缓解高峰时期电力不足的重要手段,为此提出了周前有序用电综合决策模型。综合了基于用户负荷形态以及参与意愿的4种错避峰手段,考虑了负荷的网络分布以及线路阻塞,利用改进的直流潮流方法近似考虑了网损,建立了以有序用电错避峰手段补偿成本最小及网损最小为目标的多目标优化模型。通过只考虑高峰时段约束等求解策略缩减求解时间。算例分析表明,本模型可以基于用户负荷特性制定个性化的有序用电方案,通过时间与空间维度的有序用电实现对有限的电力资源的优化配置,在消纳用电缺口的同时降低网损、消除网络阻塞,提高了电网运行的安全性与经济性。     

基于峰时负荷交易的有序用电机制研究

目前我国普遍存在用电高峰期供电不足的现象,有序用电是目前缓解这种不足的有效措施之一。为了实施有序用电该文设计了一个用电企业对峰时负荷的交易机制,建立了交易模型并分析了模型最优状态的存在性并得到了最优解析解。数值仿真表明在模型的最优状态下,用电企业的收益最大,证明所设计的交易机制的可行性。     

基于多物理场近似模型的高速永磁电机多目标优化设计

高速永磁电机（HSPMM）由于具有功率密度和效率高、体积小、质量轻及动态响应快等优点受到越来越多的关注。然而,HSPMM的设计是一个典型的非线性的多物理场耦合设计过程,难以建立准确的数学模型对其进行优化设计。该文提出一种基于多物理场近似模型（MPAM）的HSPMM多目标优化设计方法。该方法采用MPAM进行多物理场的并行计算,并在优化过程中直接调用MPAM,可以有效地解决有限元模型（FEM）计算耗时的问题,同时也可以避免有限元优化过程中FEM迭代计算收敛困难的问题。最后,研制了一台1.1MW,18 000r/min的高速永磁电机,并进行了相关的实验,验证了该文所提出的HSPMM优化设计方法的可行性。     

基于分时电价的电动汽车有序充放电策略研究

为了减缓电动汽车无序充电造成的负荷波动,提出一种基于分时电价的电动汽车有序充放电策略。构建了居民区电动汽车负荷模型,在考虑负荷均方差、用户充放电成本和电动汽车充电量的情况下,建立多目标优化函数,并采用改进粒子群算法求解多维优化问题。仿真结果表明,所提有序充放电策略能在有效平缓电网负荷曲线的同时,增大电动汽车充电电量和减少用户充放电成本,最大程度满足用户出行需求。     

基于免疫粒子群算法的水沙调度模型研究

本文利用多目标规划的思想方法,结合免疫粒子群优化算法建立了水库水沙联调的多目标规划模型.该模型为协调水库发电效益和排沙减淤之间的矛盾提供了一个新的途径,所提出的算法是建立在非线性整体求解的理论基础之上,因此可以克服动态多目标规划的"维数灾".实例研究表明,本模型可以较好地模拟和优化水库运行状态.     

有序用电方案执行情况监控策略研究及应用

当前有序用电的研究主要集中在现状调研及方案编制,而随着业务精细化程度提高,对执行监控的要求越来越迫切。在此背景下,结合国网山东省电力公司有序用电经验,提出了一种有序用电执行分级监控策略。该策略基于AHP法构建监控指标体系,结合Delphi法确定指标权重,计算执行度并据此选取分级监控策略。通过实例验证该方法用于实现分级监控是科学可行的,达到监控有效性、经济性相结合的效果。     

计及电动汽车不确定性的有序充电调度策略

大量电动汽车的接入,对智能电网调度提出了新要求。采用合理的充电调度策略可以充分发挥电动汽车在智能电网中削峰填谷等作用。在此背景下,首先分析影响电动汽车充电负荷的因素,根据电动汽车充电特性建立电动汽车充电负荷模型。然后,综合分析电动汽车用户的使用需求,在此基础上建立考虑电动汽车充电不确定性的电网调度随机最优潮流模型。最后,以一标准33节点配网测试系统为例,比较自由模式下和有序充电调度模型下电网负荷曲线,证明了所提出电动汽车充电调度模型在平滑电网等效负荷波动方面的有效性和可行性。     

基于用电权交易的有序用电新机制

有序用电是我国应对电力短缺的有效措施,但同时存在计划指令下电力资源配置效率不高的问题。对当前我国有序用电工作进行深入分析,并借鉴国外配额制和配额交易制,在研究用电权交易的基本概念、合理性、优势及市场属性的基础上,提出了适合我国有序用电的用电权交易方案,通过利用用户侧的市场调节,优化电力资源配置从而提高整体社会效益。     

基于虚拟电价的含电动汽车并网型微网经济调度策略

大规模可再生能源和电动汽车接人微网,可再生能源出力的波动性和电动汽车充放电行为的无序性会导致微网弃风弃光严重,也给微网的经济调度带来了挑战.在传统峰谷电价基础上结合可再生能源出力及等效负荷的功率差额提出了含电动汽车并网型微网经济调度策略.首先根据微网可再生能源和负荷功率水平分析微网调度优先级.以微网的运行成本最小和最大化消纳光伏为目的 ,构建虚拟花费最小的目标函数优化模型.最后在实例中采用改进的粒子群算法进行求解,对比采用动态虚拟电价和传统峰谷电价、实时电价3种方式下微网一个调度周期的光伏利用率、负荷峰谷差、微网的运行成本来验证所提方法的有效性.     

基于弹性网络模型的月度用电量预测方法

由于现有月度用电量预测所选影响因素较少,无法较为全面地反映与用电量强关联的因素,同时针对高维数据变量筛选和高精度预测等突出难题,文中提出了一种弹性网络用电量预测模型。为了考虑更为全面的影响因素,建立了用电量、气象、经济、交通4类,共340个变量的数据集。首先对8年96个点的高维变量数据进行弹性网络因子筛选,然后使用Granger因果关系分析找出了用电量数据与其它数据的关联关系,对一年范围内的全社会月度用电量使用弹性网络进行预测,预测结果的平均绝对百分误差为3.07%。为验证该模型的有效性,对比向量自回归(VAR)模型,反向传播(BP)模型和最小绝对值收缩和选择算子(Lasso)预测的效果,验证了文中所提方法预测精度较高。     

基于二维用电市场细分模型的差异化营销策略

分析当前电网企业面临的经营形势,重点研究用电市场的合理细分,在分析4类不同用户的基础上,提出基于二维用电市场细分模型的差异化营销策略。     

基于CVaR的峰谷分时电价对供电公司购电组合策略影响分析

基于条件风险价值(CVaR)在风险度量中的优越性,在确保满足基本收益的前提下,以供电公司购电损失的CVaR值最小化为目标,构建了峰谷分时电价下的供电公司最优购电组合模型。进而,利用该模型对供电公司在实时市场、日前市场和中长期合约市场3个市场的供电量分配比例和有效前沿进行了算例分析,着重分析了峰谷时段不同电价差额比例对供电公司购电策略的影响。分析结果表明:相近购电组合条件下,供电公司所承担的风险随着峰谷分时电价差额比例变大而变小。供电公司可依据当地电价水平政策,适当调整不同购电市场购电量来规避经营风险。     

城镇居民生活用电需求预测模型

随着我国经济的发展和经济结构的调整,居民用电占全社会用电量的比重逐渐增大并有继续增加的趋势。为了定量分析我国城镇居民生活用电的未来发展,从统计数据出发,选择城镇居民人均收入、城镇民用电价、前一年的城镇居民人均生活用电量作为解释变量,建立了城镇居民生活用电需求预测计量方程,确定了用电量和影响用电量的因素之间的理论和数量关系,同时为了提高模型的预测精度,揭示短期波动,建立了关于城镇居民生活用电的误差修正模型。并以此预测了2004年和2005年的用电量。结果表明,未来几年内,我国城镇居民人均生活用电量将以5.0%左右的年增长率变化。     

基于虚拟储能模型的楼宇冷热电耦合系统经济调度策略

建筑具有储热能力,可以将其等效为虚拟储能装置参与需求响应,从而减少系统运行成本,降低峰值负荷.基于此,建立了一种含虚拟储能的冷热电三联供-地源热泵耦合系统的优化模型,并从电负荷、热负荷角度分析其经济调度策略.首先,根据人体舒适温度范围和建筑性能建立虚拟储能的充放能模型;其次,建立冷热电三联供-地源热泵耦合系统的优化模型,以最小化系统日运行成本为优化目标,虚拟储能通过与热负荷的联系对目标函数产生影响,同时虚拟储能系统的充放能功率也受到相应的温度变化速率的约束;最后,以冬季场景为例,针对2类典型楼宇分别对电负荷和热负荷进行优化调度分析,并对仿真结果进行经济性分析.仿真算例证明,虚拟储能的引入可以在一定程度上降低系统的运行成本.     

基于气象映射函数的夏季日用电量组合预测方法

历史数据表明,夏季日用电量受众多气象因素影响,具有较大的波动性.准确的夏季日用电量预测是保证电力系统可靠、经济运行的基础.为了提高夏季日用电量预测精度,本文提出了一种基于气象因素的夏季日用电量组合预测方法.首先,考虑到气象因素对日用电量的耦合效应和累积效应,本文分析了各气象指标与日用电量之间的关系,并建立了日用电量单一...     

电力市场背景下基于主从博弈的新能源消纳模型

如何解决电网购电成本最小化目标与发电商收益最大化目标相矛盾的问题，是新能源消纳研究的重要课题。针对寻求矛盾的均衡解问题，提出了一种在电力市场背景下基于主从博弈的新能源消纳模型。首先根据一主多从博弈理论，将电网作为博弈主体，并引入新能源消纳惩罚成本，以购电总成本最低、解决弃风弃光问题为目标；然后将各发电商作为博弈从体，以售电收益最高为目标，构建一主多从电力市场博弈模型；最后通过改进型自适应遗传算法与粒子群算法相结合的算法解出该模型的Stackelberg-Nash均衡解。仿真结果表明，所提出的模型能使博弈各方获得利益的最优分配，并能有效解决弃风弃光问题。     

考虑用户用电效用的售电公司交易联合优化策略

随着电力体制改革的深入,在电力市场环境下,购售电作为售电公司的核心业务,将决定其主要运营成本与核心竞争力.提出了一种售电公司购售电联合优化策略,在购电侧考虑中长期市场与现货市场购电组合以及需求响应用户的可中断负荷的调用.售电侧结合用户用电效用,决策零售套餐的价格,采用CVaR衡量风险,进行联合优化,达到售电公司收益最大,风险最小的目标.通过算例证明了所提出的联合优化模型能有效提高售电公司购售电收益,为售电公司的决策提供参考.