农网智能化应用

智能电网技术应用于农村配电网系统,可实现对农村和边远地区配电网电能消费的可控、能控,在主网故障前提下的自恢复、需求调节等。由于农村和边远地区的负荷集中度偏低、分散性强,因此农村配电网规划设计采用智能电网技术时,可以利用它完善的数据基础,减轻系统基于不确定性的负荷。     

事件驱动的智能家庭在线能量管理算法

家庭能量管理系统作为智能电网在用户消费侧的重要组成部分,是智能家庭优化运行的核心。针对装有光伏设备的家庭用户,提出一种事件驱动的在线能量管理算法,基于李雅普诺夫优化方法对家庭中的可控负荷进行调控,采用非预测机制,只需获取当下时刻的相关变量即可实时做出调控决策,可以在分布式电源发电、用户负荷及市场电价的波动场景下快速调控能量。采用事件触发机制决定是否进行在线优化决策,减少触发频率和不必要的计算量。通过仿真结果对比分析可知,该算法能有效降低用户用电成本,占用计算资源少,有利于实现家庭用户的低成本能量管理。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

电动汽车V2G接入电网对电网负荷的影响分析

随着电动汽车的大规模普及以及智能电网的应用,未来将会有大量电动汽车通过V2G （vehi-cle-to-grid）接入电网,电动汽车充电将会给电网负荷带来巨大的挑战。分析了电动汽车V2G接入电网的影响因素,建立了基于蒙特卡洛模拟的电动汽车充电负荷计算方法。通过分别建立随机充电和V2G充电2个模型,对比在不同的电动汽车渗透率下的电网充电负荷,得出V2G可控充电对于平衡电网高峰负荷以及利用低谷电力有着积极作用的结论。     

家庭智能用电管理系统软件设计

在家庭能量管理基础上,结合智能电网的负荷调度,基于Android和Java编程设计了面向家庭用户的家庭智能用电管理系统。基于云端储存和通信技术,采用典型C/S架构,搭建了客户端APP、服务器后台程序及数据库和小型智能监测装置三方构成的系统框架,并设计了相应的通信和数据接口。详细介绍了软件程序的各功能模块,展示了面向用户的各类用电信息图线。结合主动配电网概念,通过包含微电源、负荷、储能设备的典型家庭实例,分析了智能用电管理对于降低家庭用电峰谷差的积极作用。应用效果证明,家庭智能用电管理系统能对新型主动家庭负荷进行综合优化调度,具有广阔发展前景。     

基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真

针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题。提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型,其采用Map/Reduce模型处理智能电网中的大数据,依据大数据统计和分析结果,将智能电网划分成不同的子网,采用不同负荷预测模型预测各子网负荷。融合子网的预测结果修正总体智能电网的负荷预测值。将负荷预测值输入智能电网降损概率评估模型,实现单一因素和组合因素约束下的智能电网降损分析,对智能电网降损效果进行动态评估。实验结果表明,所设计模型对智能电网工作日和休息日的负荷预测效果较好。     

基于云计算的智能电网短期负荷预测

随着智能电网的迅速发展,太阳能、风能等分布式电源大量接入电网,给传统电网带来巨大的挑战。智能电网中新技术的采用会对提高负荷预测精度有所帮助。为了适应智能电网,短期负荷预测技术需要与时偕行。提出了基于云计算的智能电网短期负荷预测系统,采用云计算技术对负荷预测系统加以改进,在预测速度与精度两个方面都有所改善。     

考虑负荷动态模型的智能电网灵活规划方法

为提升智能电网的运行质量,解决当前智能电网存在的负荷波动大、经济效益低的问题,在考虑负荷动态模型的情况下,提出智能电网灵活规划方法。根据用电电压划分智能电网的供电区域,针对不同区域构建相应的负荷动态模型;利用动态负荷模型分析电网负荷的波动特征,预测电网实时负荷值;从用电需求量、输电线路潮流和负荷平均密度3个方面,设置智能电网规划约束条件;通过对智能电网架构、线路等组成部分的规划,得出最终的规划结果。实验结果表明：所提方法规划后,智能电网负荷率的平均值更趋近于1,年线损量降低了2 777.41 k W,投入成本节省了15 724万元。     

基于区块链技术的可控负荷入网优化调度策略

为了解决分布式电力交易机制发展背景下可控负荷入网调度的诸多问题,提出了一种基于区块链技术的可控负荷用户和负荷代理商2类电力主体间的去中心化交易模式。通过整合可控负荷用户的运行特性,充分考虑不同子类用户与负荷代理商之间的购售电需求信息,设计了可控负荷用户和负荷代理商2类决策模型函数,以收益最优为基本原则建立考虑运维成本和运营效能的区块链节点模型。基于可控负荷用户-负荷代理商区块链交易模式,设计了负荷代理商的利润分红激励机制以及智能合约求解算法,同时提出了以负荷代理商效能函数变化率作为共识算法,并说明了区块链数据的结构以及运营流程。算例分析结果表明,所提优化调度策略充分挖掘了可控负荷用户和负荷代理商对电网负荷削峰填谷的潜力,实现双方经济最优的同时保障了区块链网络长期有效运行,可为区块链技术在电力需求响应中的应用提供参考价值。     

基于可控负荷提升风电接纳能力的优化调度

针对我国“三北”地区冬季供暖期的高热负荷、低电负荷问题,在构建多区域热电厂侧配置蓄热式电锅炉作为可控负荷的热电联合调度模型的基础上,利用改进的粒子群优化算法迭代寻优,对弃风电量供热、风电就地接纳、风电并网水平等问题进行探究。建立计及弃风因素与可控负荷影响的电网优化调度的双层优化模型:上层优化是可控负荷的负荷优化问题,通过优化调度可控负荷的方式,以可控负荷购电成本最小化为目标;下层优化是电网的发电优化问题,通过电网调度的方式,以全网发电成本最小化为目标,为上层优化提供电网实时电价。对所建模型进行算例仿真,通过KKT条件将双层优化模型转换为具有均衡约束的单层优化模型后使用MATLAB软件优化求解。结果表明:在负荷低谷的弃风时段蓄热及区域间协调送电供热能够高效利用蓄热罐的蓄放热能力,提升风电接纳与优化机组成本。     

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。     

计及供电方收益的分时电价优化

峰谷分时电价是电力需求侧管理的一个重要手段。基于利益驱动,用户对变化的电价作出响应,自动地调整用电时间和用电量,从而实现负荷曲线的削峰填谷,达到延缓投资、提高电网运行稳定和经济性的目的。以峰谷差最小为目标、用户利益和供电方合理利润等为约束,以负荷转移率模拟电价响应行为,建立了分时电价优化模型。模型求解采用遗传算法。最后,通过算例分析分时电价下的用户响应效果,验证了模型及方法的有效性,并分析了不同的时段划分对用户响应的影响。     

考虑温度再设的暖通空调电力需求响应策略研究

近年来,空调负荷的急剧增长已经成为季节性电力紧张的最主要原因,利用空调需求响应策略,调整空调负荷对于实现电网削峰填谷有重要意义。以风机盘管加新风形式的空调系统为对象,建立其TRNSYS仿真模型,基于分时电价政策,针对温度再设需求响应策略进行研究,采用再次设定制冷区域温度和热舒适指标两种策略,对比其在需求响应期间的峰值负荷削减量和整体系统运行的费用。结果表明基于温度再设的需求响应策略峰期负荷转移率约为30.3％,基于热舒适指标控制的需求响应策略的峰期负荷转移率约为22.7％,然而,这两种策略并不能节省电费,因此,除了分时电价的优惠政策外还需要给予相应的激励措施。     

基于电网分时电价的混合动力汽车充电策略

经过对混合动力汽车充电特性的分析,建立分时电价下缩小电网峰谷差的混合动力汽车最优运行策略模型,采用动态估计插值方法对模型求解。最后得出结论,采用供电侧集中调度的充电策略有利于电网负荷削峰填谷的同时,也符合混合动力汽车用户的利益。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

住宅小区负荷群用电优化策略研究

针对一般住宅小区存在能耗高、缺少用电优化策略的实际情况,建立了可调整类负荷、不可调整类负荷、温控负荷的数学模型;根据可调整类负荷用电时间灵活的特点,提出了基于蚁群算法的住宅小区可调整类负荷群的用电优化策略;基于MATLAB平台,通过仿真分析了空调、电热水器的工作特性,并根据其工作特性分别提出了改变空调设定室温范围的空调群用电优化策略和改变水温设定值与预加热相结合的电热水器群用电优化策略;利用蒙特卡洛法进行模拟,得到了小区优化前后各类负荷曲线和总负荷曲线.模拟和仿真结果表明,所提出的住宅小区用电优化策略能够在对用户影响较小的情况下达到帮助用户节省电费和削峰填谷的目的 .     

湖南省峰谷分时电价分析及优化策略研究

针对湖南省电网执行峰谷分时电价存在的问题,结合湖南省实际情况,提出完善峰谷分时电价的策略.以规划综合大数据平台为基础,基于负荷需求弹性分析,综合考虑供电成本、用户用电成本、负荷优化目标等条件,通过研究电价价差调整原则,制定出不同时段的电价,根据电价的经济信号,引导各类用户合理用电,优化负荷特性,提升湖南电力系统运行效率...     

智能用户互动响应特性建模分析

智能用户不再是被动的刚性负荷,可以通过对电网的电价、远控等实时信号做出响应,理性降低用电成本的同时规避高峰用电,实现全网削峰填谷,从而大大缓解日益增长的峰谷差对系统调峰带来的挑战。本文综合考虑实时电价、可中断负荷以及响应粘性等多方面因素,探究性地建立一套智能用户互动响应模型,并结合算例分析互动响应对用户用电特性产生的影响。