分时电价环境下基于家居能量管理系统的家居负荷建模与优化运行

分时电价反映了电能商品的时间差价,可以更好地鼓励用户合理安排用电时间,削峰填谷,提高电力资源的利用效率;家居能量管理系统(home energy management system,HEMS)的研发与可变电价环境下家居负荷的优化方法成为影响分时电价应用效果的关键因素。为此,文章在HEMS的基础上研究了如何给出家居设备的优化运行方案以应对多变的分时电价。首先,给出了家居设备的负荷特性描述,通过各类特性的搭配对常见家居设备进行建模;然后,建立了分时电价环境下的家居设备优化运行决策模型,模型以最小化用户电能成本与最小化峰谷差为目标,综合考虑多类设备以及分布式新能源的协调;最后进行算例仿真,对比分析了多种场景下的优化决策结果,验证了优化运行决策模型在控制用户电能成本及减小峰谷差方面的作用。     

基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略

空调负荷占电力终端设备的比重逐年增长,已成为峰荷最重要的组成部分,加深了中国高峰时段的供需矛盾,导致峰谷差进一步拉大。但同时空调负荷具有一定热存储能力,具备巨大的负荷调节潜力,可以通过需求响应纳入到电力系统调度中。为此,提出了基于直接负荷控制的空调负荷双层优化调度和控制模型。在宏观层模型中,根据负荷聚合商在各时段的空调负荷出力和报价,优化调度计划,最小化电力公司负荷调度成本;在微观层模型中,通过优化其管辖范围内空调负荷的控制策略,使得实际的空调负荷出力与调度计划尽可能保持一致并最大化其利益。通过算例分析说明了所提出模型的应用方法。     

分时电价影响下的多能源虚拟电厂双层优化调度

随着风光等可再生能源的大规模接入,其随机性、波动性的出力特点使得电力系统的调度变得困难甚至会造成严重的弃风弃光问题。为减小大规模新能源接入对电网带来的冲击,提出了一种基于分时电价的虚拟电厂双层优化调度模型。在上层模型中,以风光预测出力为计划出力进行申报,针对实际出力与预测出力之间的偏差,燃气轮机和储能电池协调配合对其进行平抑,在风光消纳最大的基础上,求得偏差最小的补偿方案,然后将上层出力传递至下层模型。在下层模型中,基于分时电价对抽水储能装置制定控制策略,以减小净负荷波谷差,然后采用自适应粒子群算法对各个火电机组的出力进行寻优。最后对比分析了不同风光预测误差对虚拟电厂经济性的影响,研究了抽水蓄能装置给净负荷曲线所带来的改变。结果表明:模型可以提升新能源消纳水平,基于分时电价的虚拟电厂能够实现收益最大化,保证区域内供需平衡。     

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、...     

基于分时电价和激励补贴机制的家庭能量双层优化模型

为了降低居民日负荷曲线峰谷差,提高居民参与电网需求响应的积极性之前,文章基于分时电价和激励机制,提出双层模型实现家庭能量的优化调度。该模型以需求侧响应为手段,以家庭能量优化为策略,实现供电端与用电端的互动,刻画出电价、激励机制与用户用电行为之间的交互关系。外层模型在分时电价的环境下,采用模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm, FCM)对用户用电情况进行分析,以日负荷曲线削峰填谷为目标,设计包含激励补贴和峰谷系数的电力套餐。内层模型基于电力套餐实现家用电器的智能管理,模拟实施套餐前后的居民日负荷曲线,实时调整用电计划,使用户日负荷曲线满足电力套餐中的峰谷系数。通过仿真验证双层优化模型有效降低了用户日负荷曲线的峰谷差,且设计的电力套餐在用户侧有一定的实用性,有利于用户更加积极地参与电网的优化调度,满足电网削峰填谷的要求。     

跨时段负荷价格弹性下的分时电价

研究了跨时段负荷价格弹性性质.将这种弹性作用引入基于最优潮流的边际成本电价模型,得出跨时段负荷价格弹性作用下的分时电价模型.新模型体现了用户响应,通过价格杠杆作用调节了用户需求,达到了峰谷调节的效果.同时,采用非线性互补方法对模型加以求解,通过引入NCP函数将单层最优潮流模型KKT条件中的互补松弛条件转化为代数方程.再结合负荷价格弹性作用产生的负荷与价格之间的等式约束关系式,从而得到所有时段和所有节点的整体最优函数方程.最终通过采用基于次梯度改进的Levenberg-Marquardt算法直接求取模型的最优解.     

跨时段负荷价格弹性下的分时电价

研究了跨时段负荷价格弹性性质。将这种弹性作用引入基于最优潮流的边际成本电价模型,得出跨时段负荷价格弹性作用下的分时电价模型。新模型体现了用户响应,通过价格杠杆作用调节了用户需求,达到了峰谷调节的效果。同时,采用非线性互补方法对模型加以求解,通过引入NCP函数将单层最优潮流模型KKT条件中的互补松弛条件转化为代数方程。再结合负荷价格弹性作用产生的负荷与价格之间的等式约束关系式,从而得到所有时段和所有节点的整体最优函数方程。最终通过采用基于次梯度改进的Levenberg-M arquardt算法直接求取模型的最优解。     

考虑负荷发展和用户行为的分时电价优化研究

分时电价作为需求侧管理的一种重要经济手段,其在国内的全面实施势在必行,但电力需求的快速增长导致分时电价对用户的激励效果缺乏时效性。针对此问题,提出一种考虑负荷发展的分时电价优化方法,利用BP神经网络预测和灰色预测法预测出未来2年的典型日负荷曲线,将未来负荷曲线代入分时电价优化模型的结果作为电价约束,再对当年的典型日负荷曲线进行优化计算,得到合理的分时电价。算例将仅考虑当年典型日负荷曲线的优化结果与考虑负荷发展的优化结果进行对比,验证该优化方法延长分时电价时效的有效性。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网负荷优先级控制

分时电价是电能商品的市场反应,可引导用户的用电时段,削峰填谷,提高电能的利用率,结合智能电力需求响应(DR)技术构建家庭负荷优先级(HLP)控制系统,能有效提升用户侧电网的响应能力。首先,结合家居设备的负荷特性对其进行建模;然后,保证用户舒适度,提出了一种家庭负荷优先级(HLP)控制系统算法,该算法根据优先级顺序执行负荷控制决策,并保证家庭总功耗不超过功率限定值。最后,进行算例仿真,对比不同功率限定值下各负荷运行状态,结合分时电价理论验证了HLP控制方案的有效性。     

基于分时电价的企业负荷转移优化控制模型及其应用

企业可利用分时电价通过合理转移负荷用电时间达到节约电费开支的目的.分析了企业生产流程中制约负荷转移优化控制的因素,介绍了建立的一种基于分时电价的企业负荷转移优化控制模型,在煤矿生产系统的应用表明可有效节约电费开支.     

考虑峰谷分时电价策略的源荷协调多目标发电调度模型

针对新形势下电力调度的发展需求,提出了一种考虑峰谷分时电价策略的源荷协调多目标发电调度模型。首先,探讨了峰谷分时电价对电源及负荷侧的影响机理,从用户电费支出及用电方式两个角度给出了负荷参与峰谷分时电价的满意度指标。其次,以峰谷分时电价为杠杆,将电源侧的发电成本问题以及负荷侧的用电问题进行有效关联,从源荷两侧建立一个多目标发电调度模型,并进一步给出相应的求解算法。该方法能从电源和负荷两侧最大限度地挖掘发电调度的效益,所得的方案也符合各方的利益需求。最后,通过一个省级电网的算例说明了所提方法的有效性。     

基于分时电价机制的并网型微网多目标动态优化调度

针对并网条件下的微网优化调度问题,提出一种基于分时电价机制下的储能单元固定调度策略与可控微源动态优化调度相结合的微网运行调度方法。考虑系统功率平衡、失荷率及各种微源出力特性等主要约束,将储能蓄电池充放电折旧成本和与电网能量交换成本-收益计入运行经济成本,微网及电网侧发电污染物排放计入环境成本,建立了并网型微网多目标动态优化调度模型。并采用基于Tent映射混沌种群初始化方法和NDX交叉算子产生子代的多目标遗传算法NSGA-II优化系统内部可控微源出力。最后以风/光/柴/燃/储并网型微网系统进行算例仿真,验证所提模型合理性和求解方法的有效性。     

考虑分时电价的地源热泵系统随机运行优化策略

地源热泵电采暖相较于其他采暖系统具有更高的社会效益及经济效益。为提高地源热泵系统的用电能效,提出了一种基于分时电价的地源热泵随机运行优化策略。提出了一种用户热负荷计算方法。在此基础上,以兼顾用电费用最省和热舒适度最优为优化目标,基于机会约束规划理论,建立了计及不确定性的地源热泵系统随机运行优化模型。采用改进PSO算法进行求解,得到地源热泵系统的优化控制策略及热泵机组的负载率分配策略。以某校园教学楼采暖系统进行算例仿真,结果表明所提出的模型及控制策略能够在满足舒适度要求的基础上,提高校园地源热泵系统用电能效,降低用电费用。     

以最小削减及最少启停为特征的空调负荷双层优化调度策略

为了维持电网稳定运行、节约调度成本、改善用户的舒适度,在空调负荷的优化调度中提出了以最小削减及最少启停为特征的双层调度策略。沿着负荷最优削减方向,以最小空调削减量为目标,实现空调削减在空间上的优化组合;对于各调控节点下的多台空调,以空调启停数量最少为目标,通过安全开关和调温控制策略的优化组合,满足调控精度的要求。所提双层优化策略在保证电网稳定的同时,有效地降低了空调的削减量,并且在保证调控精度的同时,最大限度地保证了用户的舒适度,降低了调度成本。IEEE 33节点配电网算例的仿真结果验证了所提调度策略的可行性和准确性。     

计及分时电价下用户需求响应的分布式储能多目标优化运行

以配电网网损和电压偏差最小为优化目标,计及分时电价下的用户需求响应,建立了与用户互动的分布式储能多目标优化运行模型,将电价变动引起的用户需求响应与分布式储能动态结合,探究了分布式储能在优化运行方面提升配电网运行水平的作用。采用改进的遗传算法对所建立的模型进行求解,证明了计及分时电价下负荷需求响应的分布式储能多目标优化运行模型能够有效降低配电网网损,减小线路电压偏差,同时也验证了所提出的改进遗传算法具有进化速度快、求解结果优的特点。     

某办公建筑冰蓄冷空调系统经济性分析与比较

空调的普及导致建筑能耗迅速增加。以某办公建筑为例．用静态经济评价法分析、比较了冰蓄冷空调系统和常规空调系统的经济性。冰蓄冷空调系统具有良好的经济效益,并可以有效转移高峰用电负荷。     

基于分时电价的电动汽车多目标优化充电策略

随着电动汽车渗透率的增加,电动汽车的无序充电会给区域配电网的运行带来很大压力。为了减小电动汽车负荷对电网的影响,提出了一种电动汽车智能充电的调度策略。在分时电价的基础上,将充电成本最小化和负荷方差最小化作为目标函数,考虑了充电机最大充电功率限制等约束条件,建立了电动汽车集中充电的多目标优化调度模型。采用了非支配排序遗传算法(NSGA-II)对优化模型进行求解,通过Matlab算例的计算结果验证了该策略的可行性和有效性。分析了不同数量电动汽车和不同时间窗口的取值对优化结果的影响,并据此给出了相关建议。     

削峰填谷最优时基于DSM分时电价的确定与分析

作为用户侧电价的一种,分时电价目前在世界各国得到了广泛的应用,而且分时电价是需求侧管理DSM(DemandSideManagement)的一种重要手段。分时电价可以刺激和鼓励用户主动改变消费行为和用电方式,达到削峰填谷的目的,从而提高电力系统的运行效率和稳定性。建立削峰填谷最优时基于DSM分时电价的数学模型,利用数值仿真验证了该分时电价的削峰填谷作用。     

考虑EV充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度

随着电动汽车的普及度越来越高,工业园区的电动汽车用户日益增多,其充放电行为对园区综合能源系统规划和运行带来极大挑战。本文提出了考虑电动汽车充放电意愿的园区综合能源系统双层优化调度。首先基于动态实时电价、电池荷电量、电池损耗补偿、额外参与激励等因素建立充放电意愿模型,在此基础上得到改进的电动汽车充放电模型;然后,以园区综合能源系统总成本最小和电动汽车充电费用最小为目标建立双层优化调度模型,通过KKT条件将内层模型转化为外层模型的约束条件,从而快速稳定的实现单层模型的求解;最后,进行仿真求解,设置3种不同场景,对比了所提模型与一般充放电意愿模型,验证了文中所提引入EV充放电意愿模型的园区综合能源系统双层优化调度的有效性和可行性,具有一定的经济效益。