面向电力需求响应业务的P圈保护算法

为满足电力需求响应(DR)业务对实时、可靠通道的技术需求,解决DR多播业务的通道保护问题,提出了一种面向电力DR业务的P圈保护算法。通过评估DR多播链路的重要度,采用边扩张和对偶圈合并算法对已配置的P圈进行优化,实现对DR重要链路的优先保护。仿真结果表明,所提出的算法有效减少了P圈的数量和保护失效率,提高了保护资源的复用度,能够为电力DR业务的通道级故障的快速恢复提供有力支撑。     

面向电力业务需求的P圈/快速重路由混合故障保护算法

为解决电力通信网络所承载的不同等级业务的区分保护问题,文中在共享风险链路组(SRLG)的约束下,提出了一种面向电力业务需求的P圈/快速重路由(P-cycle/FRR)混合保护算法。针对通信网链路光缆芯数差异及不同的电力业务需求,实现了具有部分多链路故障恢复能力的电力业务分级保护。仿真结果表明,所提出的算法可保证网络重载情况下高优先级业务的故障恢复时间、业务阻塞率等关键指标,能够有效地支撑与电力系统生产安全相关的高等级业务信号故障的快速恢复。     

一种基于P圈的资源保护方法在电力通信网中的应用研究

为缓解电力通信网带宽资源紧张问题,研究了一种新型资源保护方法 (P圈)应用在电力通信网中,在变电站通信网的拓扑中,提出了一种基于列生成技术的ILP方法来计算并配置P圈,并进行了仿真分析,结果充分说明了该算法在提高电力通信网资源利用率方面的优越性。     

电力ASON中基于SRLG完全分离P圈的链路故障保护算法

结合电力光纤网络对网络生存性和可靠性的需求,在共享风险链路组的约束下,为电力ASON网络动态业务提出了一种基于P圈的链路故障保护算法。该算法采用整数线性规划模型,为给定的网络拓扑离线配置SRLG完全分离P圈集,以保证100%单链路故障保护的同时实现单SRLG故障保护。在动态业务环境下,该算法给出路由策略为业务动态计算工作路径和分配保护容量。仿真结果表明,所提算法具有部分双链路故障保护能力,所需的保护容量介于单链路故障保护和完全双链路故障保护之间,可为电力ASON网络中的单链路故障和完全双链路故障提供有效的混合保护。     

基于电力需求响应的负荷管理系统

文中对电力需求侧管理和需求响应的概念进行了介绍,在此基础上,对电力负荷管理系统的发展进行回顾,并结合智能电网的建设,从电力需求响应的视角,指出了电力负荷管理系统的参考发展方向,电力负荷管理主站应能掌握用户响应能力数据,负控终端应具有精细化用电控制能力.通过电力负荷管理系统,为需求响应的实施作准备.     

基于电力积分的需求响应激励机制设计

针对国内电力营销终端市场的具体情况,提出了基于"电力积分"为核心理念的需求响应(DR)激励机制设计方案;围绕信用积分激励理论,综合考虑用户类型、外界环境和信用等级等影响因素,基于消费、奖惩积分,构建了计及积分生成和兑换的电力积分理论模型;详细阐述了电力积分激励机制的运营模式、奖惩机制和实施流程,并通过一个实际算例论证了基于电力积分的DR激励机制的可行性和有效性,既可保障供电双方利益,也可充分调动用户的积极性;最后展望了该激励机制在DR中的应用前景。     

浅议电力需求侧管理与需求响应

介绍了电力需求侧管理和需求响应的概念,以及我国实施电力需求侧管理及需求响应的现状,分析了电力需求侧管理与需求响应的实现方式以及两者对电力供应的影响。     

区分电力业务保护质量的链路故障差异化保护策略

随着智能电网和能源互联网的快速发展,电力通信网(EPCN)承载的业务越来越多样。为提高EPCN资源利用率,降低网络风险,保证电力业务的可靠传输,提出了一种区分电力业务保护质量的链路故障差异化保护(DLFDP)策略。首先,基于电力通信业务流特征,分析链路失效风险,对EPCN中业务风险进行建模。其次,根据业务重要度和链路风险度提出了基于服务质量的3类保护模型,考虑负载均衡的影响,将网络中的业务向风险较低的链路上进行疏导,在为高重要度业务分配独立保护路径的基础上,复用P圈来保护高风险链路,同时降低网络的阻塞率和风险。仿真结果表明,DLFDP算法可以更加高效地利用网络资源,降低网络中的业务风险和链路风险,同时降低网络的阻塞率。     

需求响应在电力市场中的作用

南对加州电力危机的分析引出需求响应对电力市场良性发展的重要性.介绍了需求响应的概念、分类和实施机制--需求侧竞价,以及国外的响应运行机制.描述了需求响应的重要意义以及国外所进行的响应实践,并提出我国在实践需求响应方面的设想.     

面向电力ICT的智能光网络保护与恢复机制研究

保护和恢复是ASON生存性技术的2个重要机制。文章讨论了ASON生存性技术中的保护恢复机制对提高网络生存性和业务可靠性的影响,分析了保护恢复机制的应用策略。通过对电力通信网的网络现状及业务分析,提出了一种基于ASON的保护倒换机制和重路由恢复机制相混合的保护恢复策略。     

基于分段竞价的售电侧需求响应策略

需求响应可以有效改善负荷曲线,提高系统可靠性。在分段竞价模式基础上,提出了用户可平移负荷参与需求响应的方式。根据发电成本随连续生产时间的增加而有所降低的特性,建立了负荷段组合优化模型,提出售电公司将用户不同的可平移负荷组合为长负荷段参与市场交易,以获得较低的发电成本。在此基础上以购电费用最小为原则建立了市场出清模型,计算出清价格。采用合作博弈双边Shapley值方法,解决用户合作后的购电费用合理分配问题。基于某地区实际负荷数据的算例计算表明,通过售电公司对用户可平移负荷资源的优化组合,可有效降低机组发电成本,减少用户购电费用,实现发电企业和用户的共赢。     

基于极点对称模态分解和需求响应的风电消纳策略

在全球能源互联网的大背景下,风力发电作为一种清洁能源受到重视。由于风电的波动性对电力系统的经济、稳定运行造成强烈的冲击,弃风情况日益严峻。文章提出一种新的风电消纳策略,采用极点对称模态分解(extremepoint symmetric mode decomposition,ESM D)把原始风电出力分解为光滑的出力曲线和波动分量,使用混合储能吸收其波动分量,同时在系统运行中通过需求响应消纳更多的风电。针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将莱维飞行引入粒子群算法以增强粒子跳出"早熟"的能力。算例结果证明了这种风电消纳策略的有效性,即在维持一定的运行费用的同时,利用混合储能和需求响应,提高系统的风电消纳能力。     

基于斯塔伯格博弈的多利益主体需求响应策略

随着泛在电力物联网加速建设,聚合用户侧可控负荷提高电网的可调控容量,提高电网的可靠性与经济性变得越来越重要.文中挖掘用户侧可控负荷类型,聚焦需求侧响应策略,从系统运营者角度构建了实时平衡市场中大工业用户、负荷集中商、终端用户参与需求响应以及发电商上调出力的数学模型,建立系统运营者的最小调整成本目标函数.在此基础上,提出需求响应的斯塔伯格博弈数学模型,模型中系统运营者作为领导者,需求响应市场主体作为追随者,系统运营者对各追随者提供激励,各市场主体根据激励相容原则进行决策,决策出最佳需求响应电量,此时为系统最小调节成本.基于某地区多类负荷参与需求响应的算例,运用粒子群分散式决策算法,考虑需求响应的电量边界约束,设定负荷优先级,求解需求响应策略.算例仿真结果验证了所建模型与方法的可行性与有效性.     

基于需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度

随着我国不断加快新型电力系统建设,风电、光伏等越来越多的分布式资源大规模并网,但其随机性、波动性及分散性的特点给电力系统带来了多重不确定性。提出了一种考虑价格型需求响应的虚拟电厂多时间尺度优化调度方法,在日内调度模型中引入用户价格型需求响应,对用户负荷进行精准调控;采用基于蒙特卡罗与曼哈顿概率距离的场景生成与削减法处理风光出力、电价不确定性,减少日前日内出力偏差,再结合日前调度构成了多时间尺度优化调度模型,并采用滚动优化得到日内优化调度结果。以湖南某小型虚拟电厂系统进行算例仿真,结果表明,所提多时间尺度优化调度策略能够精确预测风光出力及用户负荷,在有效抑制功率波动的同时保证了系统的经济性。     

基于节点电价的需求响应策略研究

针对持续增大的负荷造成峰谷差增大以及大规模新能源并网给电力系统安全、稳定运行带来的一系列问题,基于节点电价进行了需求响应策略研究。首先,建立了含风电场的最优潮流模型,并采用跟踪中心轨迹内点法进行求解。然后,以最优潮流模型中潮流方程对应的拉格朗日乘子作为节点电价,提出了两阶段负荷需求响应模型,并将该模型应用于改进的IEEE-30节点测试系统。算例表明:两阶段负荷需求响应能够降低用户侧的节点电价,减少发电侧的燃料费用,充分利用风电资源;在一定程度下,用户侧参与需求响应能够将高电价节点的负荷转向低电价节点,并且参与需求响应的容量大小决定需求响应的程度。     

基于需求响应的家庭能源服务设计

针对家庭终端典型负荷管理引入需求响应技术.介绍了需求响应以及需求响应事件原理,并选择3种家庭终端负荷开展研究.针对典型负荷提出了控制策略,通过试验验证所设计控制策略的有效性.     

基于需求侧响应的分布式冷热电联供系统能量管理策略

分布式冷热电联供系统(distributed combined cooling,heating and power system,DCCHP)因其高效的能源利用率成为区域综合能源系统的有效实现形式,同时随着需求侧响应(demand response,DR)技术的发展,通过管控用户用能行为来提高能源系统性能成为目前研究的热点。基于此,文章建立了区域能量管理系统(regional energy management system,REM S)并提出了一种基于DR的DCCHP能量管理策略。在用户侧,对系统负荷进行分类并建立考虑用户满意度反馈及动态费用补偿的DR控制模型。REMS用能方式管控子系统,针对冷热电负荷各自的特点及组成,以DR补偿费用及负荷峰谷差最小为目标优化初始负荷曲线形态。在供能侧,将优化后的负荷数据输入REMS设备出力调度子系统,以DCCHP综合成本最小为目标经济管控系统设备出力。算例仿真结果证明所提策略可有效提高系统能源利用率、降低成本,实现供需双侧的共同优化。     

计及需求响应电量约束的日前调度策略

由于风电出力的不确定性对电网的安全稳定具有重要影响,在电力系统调度中考虑需求响应,可以提高系统对风电的消纳能力,保证系统运行稳定性。本文将需求侧资源融入到优化调度模型中,以经济性最优为目标,在发电总成本函数中加入调用负荷成本,在此基础上增加考虑需求侧可控负荷的电量约束条件以提高调度运行的可靠性。采用混合整数线性规划方法,建立计及需求响应电量约束的日前调度模型,并在6节点系统算例中仿真验证了该方法的有效性。