自动需求响应背景下考虑用户满意度的分时电价最优制定策略

基于博弈论研究分时电价最优制定策略。首先,综合考虑电力需求波动的成本、用户对电价变动的负荷响应及用户满意度等因素,建立电网公司与单用户博弈的分时电价定价模型;其次,分析不同用户的用电特性,将所建模型扩展为多类型用户情形;最后,结合实际算例,运用逆向归纳法获取博弈模型的纳什均衡解,并对比分析不同电价策略下的最优电价与最优用电量。算例结果表明,应用所建模型得到的分时电价最优定价策略,能够有效减小峰谷差,降低各类电力用户的平均电价,从而保证电网公司与用户利益;其中不同类型用户获益效果受其对电价响应能力的影响而有所差异。     

考虑用户满意度的电动汽车用户侧最优智能充放电策略

为使电动汽车充放电调度更具有实际应用价值,从电动汽车用户侧的视角,充分考虑电动汽车用户的行驶需求,将用户满意度定义为充放电成本与合理性的组合,结合电池使用成本,提出了以用户满意度最大为目标的电动汽车最优充放电调度策略。并在此基础上,探讨了在不同权重组合模式下,用户满意度的表现形式。通过粒子群算法,在Matlab中的仿真结果可以验证,在不同的模式下,此充放电策略均能实现用户满意度的最大化,且不会对现有城市配电网的安全性带来严重的影响。     

用户侧用电需求响应行为研究

随着各种分布式电源和新型用电设备的日益推广以及电力用户对需求个性化要求的提升,智能用电的理念及其技术发展体系应运而生。为获得经济、环境效益的同时提升电能服务质量,研究用电行为并主动整合用户侧资源、优化用能调度已成为一项积极而有效的措施。提出了一种基于用户行为学的家庭负荷,对电力用户侧的需求响应行为展开研究。为了揭示用户用电量对电价、气象、日类型等相关变化因素的响应程度,提出了一种需求响应综合模型。该模型实现了用户在分时电价下的需求响应行为规律的模拟,可为电力公司制定需求侧管理策略提供基础性指导。     

分时电价下居民用户用电需求响应估计方法

在组织需求侧资源参与需求响应(DR)的过程中,除了应关注已参加DR的存量资源的管理,还应考虑如何实现对未参加DR的潜在增量用户的潜力分析。针对基于价格的需求响应(PBDR),关注给定价格下用户响应量估计的关键环节,通过支持向量机回归模型,建立未参加和参加PBDR用户间用电规律的相似性,解决了DR事件起始和持续时间不固定、未参加PBDR用户自身的历史用电信息无法反映其DR特性等难题,实现在假设施加价格信号下,对未参加PBDR用户的用电响应情况及需求弹性的量化估计。基于伦敦地区智能电表实际数据进行实验以验证所提方法的优越性,结果表明所提方法的估计效果优于基于相似日的方法,可为用户筛选提供一定依据。     

考虑用户缴费满意度与用电舒适度的用电优化策略

随着智能家电的广泛应用以及负荷监测技术的发展,家庭可控负荷的优化调度已经成为虚拟电厂技术的重要研究内容。考虑家庭用户用电经济性和舒适度,提出一种综合考虑家庭用户电力负荷关联度和用电舒适度与缴纳电费满意度的多目标用电模型。根据用户的负荷特性,建立刚性负荷和柔性负荷的数学模型及其约束条件。引入负荷使用关联矩阵调整负荷运行时段参数,建立考虑用户用电舒适度与电费支出满意度的多目标用电模型,采用遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明所建立的优化策略能有效满足用户用电舒适度,实现用电经济性,为虚拟电厂中可控负荷的优化调度提供帮助。     

考虑用户满意度的需求侧管理价格决策模型

开放需求侧,引入需求侧的价格弹性,利用价格手段实现负荷调控,是电力市场发展的必由之路.作者在用电价格弹性的基础上,分析了不同类别负荷对电价变化的不同响应,建立了统一的用户反应度模型,从而客观地描述各时段负荷大小与整个计算周期内各时段电价之间的关系;通过对用户电力消费行为的分析,提出了一种用户满意度的量化方法;基于上述结果,建立了考虑用户满意度的DSM价格决策模型.文中通过一个具体算例,探讨了市场环境下利用价格手段进行负荷控制的可能性.     

考虑用户行为的居民空调负荷需求响应

居民侧需求响应是保持电力系统源荷供需平衡的重要补充手段,但用户行为的不确定性导致难以实现需求响应的精准控制。以居民空调负荷为研究对象,建立了完整的需求响应分布式控制模型,提出了针对空调负荷未知性、多变性问题的解决方案。首先将需求响应中的负荷控制建模为一个多周期随机过程,将用户参与需求响应的行为抽象为马尔可夫链。然后基于线性回归和高斯过程建立用户热动力学模型,归纳并定义了居民住宅舒适度,计算得到马尔可夫转移概率;针对集中式控制存在的高成本、隐私性差等问题,以削峰需求响应为经典目标设计了分布式控制算法。最后采用实际负荷数据验证算法,取得了良好的削峰效果。     

参与需求响应的工业用户智能用电管理

智能电网的不断发展与需求响应的逐步实施促进了电力用户对智能用电的关注。工业用户耗电量大、自动化程度高,具有开展智能用电管理的良好基础。在此背景下,首先提出计及需求响应的工业智能用电管理系统架构,涵盖工业用户的各类用电管理模块和光伏发电管理模块。随后,基于状态任务网络建立生产设备用电管理的数学模型,并计及生产环境舒适度对温控设备用电负荷建模。在此基础上,综合考虑用户购电成本与售电收益,建立工业智能用电管理的优化运行模型。最后,以某工业用户为例对所述方法的基本特征进行了说明,并分析了用电响应情况和经济效益。     

基于用户侧需求的智能用电系统设计与实现

针对传统用电系统存在监测延时、忽略用户侧需求对用电行为的影响等问题,提出了一种基于用户侧需求的智能用电系统,搭建了系统总体框架;针对智能开关状态对用电量控制问题,设计了用电量采集模块硬件电路,分析了系统软件设计。测试结果表明,系统可以实现房间环境参数与用电量信息的实时采集,验证了设计方案的准确性和实用性。     

基于用户用电数据分析的需求侧响应潜力评估方法

为适应广东省电力供需形势发展和国家整体能源调整定位,从激励型需求侧响应出发,通过采集与分析电力用户历史用电数据,建立电力用户需求侧响应潜力测算模型,利用历史用电数据对用户响应程度和负荷可调能力进行分析。算例分析证明售电公司(负荷聚合商)通过该方法对用户进行量化评估,根据评估结果,可以初步筛选优质用户,提高调研针对性,由此节约调研的时间成本,为售电公司(负荷聚合商)提前研判电力用户需求响应规模及电力用户开发方向提供参考。     

考虑用户舒适度的需求侧负荷转移策略

随着近几年我国经济、技术快速发展,发电侧产能过剩与需求侧高峰时段用电紧张的矛盾日益凸显,如果仅仅依靠发电侧的建设将会造成能源浪费,若弃供需矛盾于不顾,则无法满足用电需求.针对此矛盾,该文提出了考虑用户舒适度的需求侧负荷转移策略.首先,从理论层面和数据层面分别阐述了用户参与负荷转移的潜力与能力的判断办法;然后,完成了用户...     

考虑用户满意度和需求响应的综合能源经济优化调度

综合能源系统采用多能源协同供应理念,打破能源网络之间相互独立的格局,促进能源利用水平的进一步提升。然而,传统的综合能源经济优化调度模型未充分考虑用户的用能满意度,难以充分发挥需求侧用户的响应能力,故如何构建客观合理的能源调度模型成为目前亟需解决的问题。在需求响应的基础上,引入用户用能满意度指标和储能调节系数对负荷转移量和储能装置的充放功率时刻进行约束,同时在目标函数中考虑全面的环境成本,构建考虑用户满意度和需求响应的综合能源经济优化调度模型。仿真结果表明:所构建的模型在提升新能源消纳率和降低综合运行成本方面均取得了明显的成效。     

考虑用户响应特性的综合需求响应优化激励策略

随着多种能源系统的不断交互融合以及能源交易市场化的改革,传统的电力需求响应已经不能满足多能源耦合的业务需求。针对多能源的联合响应问题,该文提出一种考虑用户响应特性的综合需求响应优化激励模型,以综合能源服务商和多元用户为综合需求响应的参与主体,求解各方目标最优时的响应策略。首先,介绍综合需求响应的实施架构及电热气能量枢纽模型。其次,建立综合能源服务商和用户的综合需求响应协同优化策略,并证明了最优解的存在性和唯一性。最后,通过算例分析验证所提策略在多场景下均能降低综合能源服务商的响应成本和用户的不满意度。     

考虑需求侧响应的分布式储能资源管理及协同调控策略研究

随着新能源发展不断深入及风电、光伏、地热等形式能源大规模接入,分布式储能作为重要的能量调节组成单元在需求响应侧资源管理及调控变得至关重要。提出一种考虑需求侧响应的分布式储能资源管理及协同调控策略,实现提升分布式储能在电力系统中的调节、响应、调度能力。首先,考虑分布式储能单元充放电及其容量特性,并结合风光波动的系统平衡稳定和分布式储能需求响应目标及资源协同响应情景,构建考虑需求侧响应的分布式储能资源调控模型,针对线路潮流模型的非凸性问题提出二阶锥规划（mixed integer second order conic programming, MISOCP）求解模式。同时,在模型基础上研究考虑分布式储能的资源管理及交互协同调控策略。最后,提出分布式储能资源管理系统开发设计方案,为后续储能参与新型电力系统建设及协同控制提供参考。     

基于智能电能表的居民需求响应协同策略

随着新能源大量接入,传统由发电跟踪负荷变化的运行模式面临挑战。需求响应是重要的调度资源,信息技术的发展提高了居民负荷的响应能力。在此背景下,负荷服务实体（LSE）通过电价机制协调用户的响应实现供需互动。首先,对家用电器设备的分类和建模得到响应电价的优化模型,建立了基于智能电表的家庭能源管理系统（HEMS）。其次,根据负荷服务实体的供电成本函数得到电价制定模型。以电价和响应功率作为互动信息协调不同用户的响应,进行迭代计算直到收敛,实现整体优化。考虑到用户优化会导致总成本振荡无法收敛,在优化目标函数中添加连续两次迭代间负荷变化的惩罚项。最后,通过算例仿真,分析了上述协同优化策略对LSE和用户的影响,验证了所提策略在平滑功率曲线和降低用户成本的效果。     

考虑车主满意度的需求侧管理策略

针对影响电动汽车充电的3个不确定因素:到达时间、停车时间和充电能量需求,讨论了使电动汽车充电站日峰值功率最小的需求侧管理策略,设置了车主满意度用以评估在这些不确定因素下充电服务的质量。根据充电站所有者是否掌握先验信息,提出了两种不同的需求侧管理策略,即充电策略,并通过情景模拟将这两种策略与标称充电策略、理想充电策略进行了比较,仿真结果验证了所提策略的有效性和可行性。     

需求侧响应条件下的家庭用电管理研究

需求侧响应对电网公司和电力用户都是互利的。介绍了需求侧响应的相关概念,研究了需求侧响应条件下家庭用电管理的系统结构和用电策略,根据实时电价、分时电价,考虑温度控制和综合能源对现有的用电策略进行分类,总结了这些研究策略的不足和优点,并对未来家庭用电管理的发展方向提出了一些意见。     

考虑替代能源的居民用户用电优化研究

为了提高能源利用综合效率,兼顾和平衡用户用能的便捷性、经济性和舒适性,从家庭用户的用能需求出发,对家庭中常见负荷进行分类和建模,建立了考虑替代能源的用户用能多目标优化模型。该模型以用能经济性最好和用户满意度最高综合最优为目标,包含功率平衡约束、最大功率约束、各种用电器最大运行时长等约束条件。针对变量类型不一致的问题,设计了三阶段优化求解方法对模型进行求解,第一阶段采用二进制粒子群算法优化时间可转移负荷的开关状态和能源替代状态;第二、三阶段采用Complex-PSO算法,分别优化功率可调整的负荷的功率和蓄电池的充放电功率,为用户提供最优能源使用方式。经仿真验证,该模型可有效降低用户的能源费用,保证用户的用电满意度,同时可有效调节用电的峰谷差,提高分布式电源的利用率。     

考虑淡旺季用户效用的居民用电套餐模型

随着售电侧放开,居民对电力零售商有了更多的自主选择权,零售商需要根据实际用电需求设计适合居民的用电方案,为此文中设计了考虑淡旺季用户效用的居民用电套餐.首先,以家庭平均每月用电量计算用户效用函数,并以此获得用户选择各类用电套餐概率;然后,以零售商利润最大为目标,建立套餐的成本收益模型;最后,用粒子群算法对该模型进行求解...     

考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划

售电公司或代理商希望利用峰、谷、尖、平电价,制定可灵活调节的电价,推进智能小区与电网的灵活互动,获得更大收益。前提是不增加用户用电总成本,且满足其满意度要求,但更应该顾及不同用户的满意度变化和差异。因此,提出考虑用户满意度变化和差异的智能小区代理商定价及智能用电服务计划双层模型。上层以代理商利润最大为目标,制定用户电价并传至下层。下层以用户用电费用最低为目标,计及用户满意度变化及差异约束,生成智能用电计划并传回上层,通过上下两层混合整数规划迭代求解该双层模型。算例结果表明,考虑满意度变化和差异后,增加了代理商收益,降低了用户用电费用,减小了负荷曲线峰谷差。智能小区代理商定价可调节用电市场的灵活性,改善电力负荷峰谷差曲线特性,考虑用户满意度变化和差异后可为用户提供更加个性化的智能用电服务。