电力系统分时电价计算模式探讨

引言随着电力网的日益扩大,电力网的峰谷差不断增大。挖掘电网的现有潜力,调节用户用电负荷,是解决我国当前电力负荷紧张的重要课题。分时电价旨在利用经济杠杆作用,使用户自觉调节负荷的时间分配,从而使电网负荷率在一定程度上得以提高。当前我国电价制定模式和标准不够统一,一般是以平均成本为计算的参考标准,全年实行一种电价。而所谓分时电价是指不同用电季节、不同用电时段,实行不同的电价。处于负荷高峰时间用电电价高。处于负荷低谷时用电电价低;丰水期电价低,枯水期电价高、分时电价的实行在我国还     

分时电价下大用户直接消纳风电优化模型

风电出力与负荷需求的不协调性导致弃风现象时有发生,实行分时电价和引导大用户直接消纳风电可以优化弃风问题解决方案。文章建立了分时电价下大用户直接消纳风电时火电、风电、大用户3方的收益模型;建立了考虑火电、风电、大用户3方约束条件下的系统利益优化模型;以利益最大和弃风最小为目标,对提出的算例进行优化,表明大用户与分时电价双途径可以优化风电消纳,同时需要考虑合理的弃风,以使各方利益均衡。算例分析验证了所提出模型的有效性和适用性,表明该模型对风电与需求侧组合调度策略具有一定的参考价值和指导作用。     

试论分时电价制的定价原则

<正> 分时电价制(或称峰谷电价制)是从经济的角度用管理手段进行调荷节电的一种有效的方法。它是运用电能价格这一极灵敏的经济杠杆,根据价值规律,积极调节用户的用电时     

阶梯电价应与分时电价融合

问：阶梯电价的草案已经公布几个月了，两会上是否会有该方面的讨论内容，两会之后会不会开始实施？如果实施阶梯电价，能否达到节能的目的？     

基于分时电价的电力负荷自动调度系统

针对传统电力负荷调度系统存在可靠性差、调度过程电力数据易失效的问题,设计一种新的电力自动调度系统。系统分为硬件设计与算法设计两部分。系统的硬件部分主要由电力数据采集器、负荷控制器以及调度器组成,分别采用芯片对其进行控制。对于系统的软件部分,基于分时电价制度,采用交叉遗传粒子群算法求取电力自动调度的最优解。为了验证所设计系统的有效性,进行一次仿真实验,实验结果表明,所设计的基于分时电价的电力自动调度系统具有良好的可靠性,并且系统在完成电力负荷调度的过程中电力数据失活时间更长。     

分时电价制下水电站效益特征分析

在考虑电网供需平衡的同时,针对分时电价制度,采用随机分析的方法,导出了水电站的效益期望函数．效益期望函数的性质说明用效益期望最大模型的最优解能指导实际运行．     

基于电力供应链模型的电动汽车最优分时电价研究

摘要： 基于电力供应链的研究,针对电动汽车负荷,综合考虑分时电价和V2G技术,建立了以电力供应链生命周期成本最小为目标,以满足系统运行、发电机组运行和电动汽车运行等为约束条件的优化模型。根据消费者心理学原理制定分时电价引导车主进行有序充电,同时利用V2G技术降低电网的调峰需求。通过4种场景的算例对比验证,表明该模型求解得到的分时电价和V2G方案可以有效降低电力供应链的生命周期成本,提高电网运行的经济性与安全性。     

计及分布式光伏发电的分时电价模型研究

针对分布式新能源发电在配电网的大量接入,提出了一种计及分布式光伏发电的分时电价模型,通过模糊隶属函数对等效负荷曲线进行时段划分,基于消费者心理学建立用户响应曲线,并在考虑用户舒适度的情况下采用遗传算法进行求解。算例分析表明,分时电价可有效地进行削峰填谷,提高等效负荷曲线的负荷率,并兼顾到用户舒适度,说明了所提出的分时电价模型具有优越性和可实施性。     

计及用户感知价值的分时充电电价优化设计模型

摘要： 供电公司对充电服务配套措施的完善成为城市能否成功推广电动汽车的关键影响因素,而这当中充电电价的设计又是其中关键问题之一。以峰谷分时电价为背景,从用户感知价值理论的角度探讨了如何优化峰平谷的充电电价问题。借鉴折扣心理学的相关理论,指出了谷时段折扣电价促销起始点和饱和点的存在及其对供电公司谷时段电价优化的指导意义,并构建了充电电价折扣率对电动汽车用户谷时段充电电量的影响函数关系。在充分考虑电动汽车用户行驶习惯的基础上给出了充电需求的测算模型。依据电动汽车用户的充电行为规律构建了峰谷分时电价时段划分模型。在考虑用户充电响应规律的基础上构建了峰谷分时电价优化设计模型。以冀北地区用户的实际情况为例进行了实例分析,分析结果证明了所构建的基于用户折扣感知价值的峰谷分时充电电价设计模型既能够引导用户转移充电量,又能避免给供电公司带来售电收入的损失。     

考虑源荷不确定性的分时电价动态修正机制研究

针对新型电力系统中可再生能源出力及负荷需求的不确定性造成源荷协调困难,导致难以制定合理的分时电价的问题,该文提出一种考虑源荷不确定性的分时电价动态修正机制。首先,根据可再生能源出力的波动性以及不确定性,建立新能源并网功率与并网电量偏差量化模型;其次,根据需求侧负荷的变化特征,结合可再生能源出力不确定性,通过多种不确定性因素影响条件的误差计算方法,建立电价概率密度模型。然后,根据负荷上报的用电量以及预报电价,建立考虑源荷不确定性的电力市场分时电价动态修正与优化模型,并采用粒子群算法进行模型求解。最后,通过实际运行数据仿真验证该文所提方法的有效性。     

基于非线性模型的励磁控制系统仿真研究

本文针对同步发电机的励磁控制系统,基于经典的PID方案和现代的状态反馈(SFB)方案,设计了几种新型的励磁控制方案,同时,比较了这些方案与常规的PID、PID加PSS和SFB方案对励磁控制系统的影响,所用模型为非线性。仿真结果表明,本文所提出的几种控制方案对于提高电力系统运行的品质指标、抑制系统的振荡、增加系统的鲁棒性等是有益的,并且利于用微机实现。     

光伏电站加权度电成本评价指标的分析及探讨

介绍了国外某特大型光伏电站招标中提出的加权度电成本评价指标,该指标以投资收益最大化为出发点,除将工程建设成本、运维成本纳入评价体系外,还将电力能源的季节性、时间性,以及储能调峰等综合价值因素纳入了评价体系;同时,探讨了基于该评价标准进行光伏电站规划和设计时值得重视的技术性因素,以便为今后国内外类似的工程规划和设计提供借鉴。     

基于POA算法的变维线性模型在水电站群优化调度中的应用

本文运用POA算法的原理,建立了一个大型混联水库群考虑下游水位变化,适用于任何来水年份的变维线性模型。该模型除了用于水能规划外,还可用来指导水库群的运行调度。     

太阳能光伏电源控制器弱电控制线路的研究

提出一种太阳能光伏电源控制器弱电控制线路的设计方法，解决了回差比较器上下控制门限不能独立调整的问题，并给出了电路参数的计算公式。该方法具有较强的通用性。     

基于多时间尺度的并网型风力发电机组模型

对采用异步发电机与电网直接相连的风力发电机组进行了建模,并利用多时间尺度系统理论对模型进行了简化,采用仿真方法验证了简化后的模型的有效性。此外,还对整个风力发电系统的运行方式,补偿电容的动态作用进行了详细的分析,说明了此种风电机组的优缺点。     

基于Park-Gauss模型考虑大气稳定性对布局优化的影响

基于Park模型尾流区线性膨胀假设和径向风速呈高斯分布假设,提出一种新的修正型的工程尾流模型Park-Gauss模型,采用小生境遗传算法,并考虑大气稳定性对风电场布局优化的影响。结果表明:对常风速单风向风电场微观选址布局优化结果是风力机组主要布置在垂直风向的第1排和最后1排;大气边界层稳定性对风电场微观选址布局优化影响显著,在大气边界层不稳定状态下,风电场安装机组总数最多、发电总量及风电场利用效率最高,中性状态和稳定状态依次次之。     

基于Jaya-DA算法的太阳电池模型参数辨识

为提升太阳电池模型参数辨识的准确率,该文提出基于Jaya算法与蜻蜓算法相融合的辨识方法,运用Jaya算法进行初步全局搜索,并结合蜻蜓算法进行局部搜索最优解,使算法收敛精度得到有效提升.研究结果表明:运用Jaya-DA算法求得太阳电池模型的电流均方根误差为9.861×10-4,相较于单一使用Jaya算法、蜻蜓算法、人工蜂...     

基于XGBoost联合模型的光伏发电功率预测

提出一种考虑时间序列和多特征的光伏发电功率XGBoost联合预测模型.首先,基于偏最小二乘(PLS)提取影响光伏发电功率的多特征;然后,基于XGBoost算法分别建立发电功率的时间序列预测单模型和多特征预测单模型;最后,通过训练线性模型构建了光伏发电功率联合预测模型.使用某地区光伏电厂运行数据验证,结果证明,所提XGB...     

A MULTIPLE-TIME-SCALE TURBULENCE MODEL BASED ON VARIABLE PARTITIONING OF THE TURBULENT KINETIC ENERGY SPECTRUM

A multiple-time-scale turbulence model based on a single point closure and a simplified split-spectrum method is presented. In the model the effect of the ratio of the production rate to the dissipation rate on the eddy viscosity is modeled using multiple time scales and a variable partitioning of the turbulent kinetic energy spectrum. Example problems included are a wall-jet flow, a wake-boundary-layer interaction flow, a backward-facing step flow, and a confined coaxial swirling jet. The multiple-time-scale turbulence model yields significantly improved computational results compared with those obtained using the k-c turbulence model. It is also shown that the present turbulence model can resolve the viscous superlayer of turbulent flows.