计及用户参与不确定性的需求响应策略优化方法

针对智能电网环境下,各类不确定因素对电网需求响应调度策略的实施效果存在较大影响的问题,提出一种计及用户参与不确定性的用户响应模型,将用户参与度和电网侧激励间的关系用不确定性模型来表征。考虑到电网侧对负荷削峰填谷的要求,构造了基于负荷波动程度的需求响应目标函数。对于参与响应的用户部分,其调度策略采用有序用电调度,无响应用户部分采用无序用电。算例通过实验仿真,分析验证了在计及参与不确定性的需求响应模型下,用户侧存在着使得电网侧调度策略实施最优的日最佳参与率,也即电网侧对应存在着最优激励政策。实验仿真结果表明了计及用户参与不确定性的需求响应优化策略具有有效性和实际优越性,能为电网侧提供更全面的用电信息,电网公司从而能够针对性提高需求响应策略实施效果。     

智能电网需求侧用户参与度研究模型

为充分挖掘智能电网需求侧与用户参与度的响应能力,探究电网需求侧的用电负荷影响,建立了智能电网需求侧用户参与度研究模型。采用聚类算法在噪声、模糊数据中提取特征数据,并对其进行归一化处理。根据智能电网的调配用电需求量,构建收益函数模型;将用户群体划分结果与博弈论相结合,建立不同类型用户博弈论模型,并组建电网需求侧用户参与度研究模型,定义电价收益、价格响应、智能调配用电时间等参数,为智能电网参与市场环境下的用户参与度调控提供了模型支持。以河北电网为测试对象进行测试,结果表明：随着时间的增加以及电价的降低,用户参与比例为89%,用户满意度均值为90%。智能电网需求侧的响应特性受用户参与度的影响,所提模型可以准确完成智能电网需求侧下的用户参与度计算,确保电网需求侧电力市场的供需平衡。     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。     

实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真

为解决智能电网发展中用户参与电力市场运营的响应积极性以及用户收益最大化问题,本文在经济学原理基础上,引用需求价格弹性系数表征用户的用电量随电价的变化情况,建立实时电价下的用户负荷调节能力模型,根据该模型,进一步研究了基于实时电价的用户侧电力需求响应模型优化策略,考虑用户在不同响应场景和不同负荷调节潜力下的需求响应。解决供电与用电间的电力供需不平衡问题,实现用户积极响应及其利益最大化,并提高系统稳定性与安全性。以某地需求响应系统为例,对进入现货市场交易的用户进行数字仿真,通过算例分析表明该模型能有效改善用电负荷曲线,减小用户购电成本,验证了基于实时电价下的电力需求响应优化策略的优化效果。     

特约主编寄语

<正>智能用电作为智能电网的重要组成部分,将供电端到客户端的重要设备,通过灵活的电力网络、高效设备和信息网络相连,形成高效完整的用电和信息服务网络,实现电力资源的最佳配置,达到降低用户用电成本、提升可靠性、提高用电效率的目的。通过智能用电,电源、电网及电力用户间的信息、能量流的双向互动更为显著,一方面电力用户在优化自身用电的同时以需求响应的形式,主动参与电力系统运行,另一方面电网侧充分了解电力用户的需求,以更为     

基于用户舒适度约束的中央空调冷负荷需求响应策略研究

讨论了在需求响应控制下,中央空调系统不同的负荷率(实际运行功率占额定功率的比例)的运行时间。基于用户温度为舒适约束的室温控制模型,对中央空调负荷进行了动态建模。然后讨论了3种不同的控制策略:①提前降低室内设定温度控制策略。②在高峰时段升高室内设定温度的控制策略。③改进后的控制策略。探讨了在电力高峰负荷段,控制策略对用户舒适度和中央空调系统高负荷率运行时间的影响,以中央空调系统在假定的高峰用电时刻高负荷率运行时间最短为目标,得出了最优的控制策略。该运行策略不仅减少了高峰时段的电力消耗,提高了电网的安全性,而且将供应侧与用户侧很好地结合起来,改善其经济性,因此具有广泛的工程应用前景。     

售电公司需求侧响应策略研究

国网公司"三型两网"战略规划要求在用户侧进一步完善需求侧管理系统功能,支持企业、居民用户以互动化的方式参与电网需求侧响应,全面支持新形势下有序用电和主动需求响应业务需求,提升电网运行弹性和经济性。为进一步研究电力市场环境下售电公司参与需求侧响应的模式策略,通过对美国电力市场需求响应模式和国内各试点区域需求响应项目实施现状进行梳理,提出了售电公司开展需求侧响应的两种策略,一是激励型需求响应策略,二是价格型需求响应策略。     

分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法

智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。     

基于用电偏好的可平移负荷参与需求响应最优激励合同与激励策略

充分调动负荷侧可平移负荷(shiftableloads,SL)参与需求响应成为解决高比例新能源接入电网带来的波动性的有效途径之一。分析该类用户参与需求响应的积极性不高的原因,主要是由于缺乏一套有效激发该类用户参与需求响应积极性的激励合同和调度策略。而SL用户参与需求响应的积极性与其舒适型和经济型偏好结构密切相关,想要提高其积极性就需要从用户用电偏好结构切入,以负荷聚集商与SL用户之间的实际利益平衡为出发点,基于委托–代理理论构建信息不对称情形下的最优激励模型。通过对模型的求解和模拟分析,给出最优激励合同和调度策略建议。与基准方案相比,该文给出的最优策略可以将用户参与积极性提高23%,合作双方经济性提高61%。算例结果验证了最优激励合同、最优激励策略的有效性。     

需求侧管理中面向居民用电的互动化评价模型

智能用电的核心是通过电网与用户的双向互动以实现需求响应,文中提出了一种面向需求侧管理的居民用电互动化评价模型及其实现方法。首先构建居民用电互动化评价模型,模型涵盖需求侧管理中的负荷优化、用户需求响应和通道理想解排序法(TOPSIS)互动化评价在内的完整过程。然后在多目标遗传算法求解最优用电策略和价格弹性指数计算用户需求响应策略基础上,阐述模型的实现方法。最后通过实验验证了模型评价居民用电互动化效果的有效性。     

智能小区可转移柔性负荷实时需求响应策略

近年来随着我国电力体制改革的深化与智能电网技术的发展,需求响应开始逐步应用于居民用户负荷侧。针对智能小区的居民柔性可转移负荷,考虑居民负荷用电不确定性,提出一种适用于负荷聚合商的居民可转移柔性负荷实时需求响应调度策略。该策略利用2阶段随机优化模型与基于Copula的蒙特卡洛模拟相结合的方法对各负荷设备进行每小时1次调度决策的实时滚动优化,从而实现居民可转移柔性负荷的实时随机调度。该策略可在不影响用户满意度情况下有效降低用户用电成本,减小负荷峰值及峰谷差,使智能电网条件下的居民可转移柔性负荷能够有效参与到需求响应中。     

面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化策略

在智能互联网环境下,居民用户参与需求响应时的不确定因素对家庭能量管理调度策略的实施效果存在较大影响。为此,提出了一种计及用户响应不确定性的多时间尺度可变电价套餐和用电策略。首先,明确多时段可变电力套餐的定义,基于价格型和激励型响应不确定性机理构建电力套餐的模型,并建立完成聚类后的多用户与电网的模型。其次,通过求解基于多用户和电网的非合作和合作博弈模型,获得最优的电价方案和日前优化计划。然后,根据需求响应信息和用户用电安排建立日内滚动优化模型,获得局部动态分时电价和日内调度计划。最后,根据用户实际响应偏差建立实时调整模型,获得动态激励和实时用电计划。以多家庭用户调度组为例进行仿真分析,通过比较不同模型优化结果,验证了考虑用户响应不确定性的电力套餐及多时间尺度协调优化的有效性。     

居民用户家用电器负荷控制策略研究

在智能用电技术和电力需求响应技术的支撑下,结合智能家用电器负荷特性以及居民用户的用电行为,研究用户侧需求响应(demand response,DR)的响应机理,提出家用电器错峰运行方法,建立典型家用电器的负荷控制策略,实现居民用户用电量的削减,提高用户的用能效率,进而推动用户侧和电网侧的双向互动,鼓励用户参与需求响应项目的积极性。     

基于电力需求响应的多时间尺度家庭能量管理优化策略

在智能用电的背景下,电力用户与电网的互动更加频繁,用户在考虑自身经济调度的同时,可通过参与电力需求响应获取额外收益。首先建立了包含最大功率约束与需求响应事件约束的激励型需求响应模型及含光储设备的家庭用电模型;然后建立了基于模型预测控制的多时间尺度家庭能量管理模型,提出了以用户净支出与购电功率波动最小为目标的日内家庭用电双层优化策略及实时用电调整策略。通过改变蓄电池充放电功率应对实时运行过程中不可调整负荷及光伏出力的波动,保证用户购电功率满足需求响应要求。最后以某典型家庭负荷配置为例,通过对比不同场景下的优化结果,验证了策略的有效性,并分析了需求响应机制对用户的影响。     

广州地区需求响应与信息交互平台建设方案

结合智能电网背景下需求侧管理向需求响应发展的趋势,在分析广州地区电力需求侧管理存在问题的基础上,针对性地提出了一种基于需求响应建设要求的分布式信息交互服务平台实现策略和具体建设方案,划分了终端层、电力用户层、区局层、市局层的信息系统结构层次,对区局分站信息中心功能结构进行系统设计,使其满足市局、区局2级的电力需求侧信息监控的要求,实现供电和用电之间的数据交互和共享,并据此建设了广州地区电力需求响应信息交互平台。实践表明,该平台具有实现快速的信息交互及需求响应能力。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

售电公司参与电力需求侧响应实践探索

<正>电力需求侧响应是指在一定的激励措施下电力用户主动改变自己的用电方式和用电行为,来减少用电高峰时段的电力负荷,实现电力供需平衡,进而减少电力系统的整体压力,保障运行的稳定性。电力市场化改革推进以来,随着电力市场建设加快和电力供需矛盾不断增加,电力需求侧响应已经成为促进区域电力平衡和需求侧负荷资源优化配置的重点,通过不断完善电力需求侧响应的市场机制,逐步引导更多的负荷侧资源参与需求侧响应。国家自启动售电侧改革以来,售电公司开始进入电力零售市场,掌握着大量零售侧用户资源,     

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。     

智能用电网络的设计与初步实现

发展智能用电是建设智能电网的重要环节之一。本文综合以往智能用电、智能家居与自动需求响应的认识,提出了"智能用电网络",给出其定义。智能用电网络是将用户侧的各种电器通过能量信息网关互连而形成的网络。它旨在建立基于物联网、互联网与智能电网技术的联系海量电力用户的大型用电网,不仅可以帮助用户节能,给电力用户提供智能友好的个性化、差异化服务,还可以引导电力用户灵活互动地参与协同需求响应,帮助电网实现优化运行。智能用电网络的硬件部分由智能插座、智能红外控制器、能量信息网关、云端服务器、移动终端等部分组成;软件部分基于Android平台进行开发。目前,该网络已在清华大学紫荆公寓投入试运行,运行结果表明本文方法的可行性与有效性。     

用户需求响应活动特性的精细化研究

用户的需求侧响应是电力需求侧管理中的一项重要内容,对用户需求响应活动的参与实体及实体的主要活动进行分析,提出用户需求响应活动的负荷优化响应模型,给出其响应目标函数及其约束条件;然后对峰谷分时电价激励下的用户需求响应活动的响应收益与负荷消减效果进行分析,给出用户需求响应活动优化方程的求解方法。通过分析实例的计算结果表明,实施需求响应不但能够消减电网尖、峰时段的用电负荷,填充谷时段的用电负荷,而且还可以在一定程度上减少用户的电费支出。