考虑用户信用的虚拟聚合商需求响应交易机制

新型电力系统中,用户侧可调负荷等灵活资源将广泛参与电网互动,促进源网荷弹性平衡。为此,文中提出面向工商业可调负荷资源的虚拟聚合商需求响应模式,通过基于用户信用的响应补贴机制实现用户侧可调负荷集聚,并构建了用户响应补贴双层优化模型。上层模型以虚拟聚合商参与需求响应收益最大为目标,通过优化补贴信用系数实现用户响应收益最大;下层模型中用户以计及舒适度损失的效益最大化为目标,调整自身响应行为。算例分析选取了典型用户对所提机制和模型进行验证,结果表明,所提出的需求响应交易机制有效规范了用户的响应行为,信用作用下虚拟聚合商与用户形成了激励相容的效果,有利于需求响应目标精确达成。     

考虑响应误差的工业可调负荷聚合响应策略

针对工业可调负荷聚合参与需求响应具有响应误差的问题,本文提出日前-日内两阶段工业可调负荷聚合响应策略。首先,运用三角模糊数描述响应的不确定性,建立考虑启停响应速度和响应时长的工业可调负荷聚合响应模型;然后,基于激励型需求响应市场,以调用成本最小为目标,提出日前-日内两阶段工业可调负荷聚合响应策略;最后,通过算例结果验证了本文策略的有效性。本文提出的策略有效减少了响应误差带来的影响,提高了工业可调负荷聚合响应的可靠性。。     

计及用户决策不确定性与调频备用需求的空调负荷聚合策略

用户侧海量空调负荷资源可灵活参与电力系统频率调节服务,但调频效果易受用户行为决策不确定性影响。基于对传统聚合策略及其参与系统调频方案剖析,文章设计了面向用户决策不确定性及调频备用需求的空调负荷聚合框架。首先通过对系统一、二次调频特性分析,建立典型空调负荷动态响应模型,并给出考虑空调负荷动态响应的电力系统频率误差量化与计算方法;其次,提出基于风险规避多臂机理论的海量空调负荷聚合策略,通过引入组合在线学习思想学习用户的用电习惯,有效降低用户行为决策不确定性给调频带来的影响。仿真结果与对比分析标明,所提空调负荷聚合策略在综合考虑用户自主选择参与或退出等不确定扰动下,具备更优的参与系统调频能力。     

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。     

基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析

随着可再生能源渗透率的持续提升，电网波动性与随机性日益增加，需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大，但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此，文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先，通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性，构建电动汽车充电负荷特性模型；其次，使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析，挖掘主导因素；最后，基于多场景主导因素分析，制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析，验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平，降低节点电压波动，提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。     

负荷聚合商多类型需求侧资源激励价格制定一般模型及应用

负荷聚合商通过整合需求侧可调资源参与系统运行交易获利,是开展电力需求响应的专业机构.实现多类型需求响应资源的个性化激励定制对进一步灵活管理需求侧资源和增加需求响应效益至关重要,是负荷聚合商核心业务.基于主从博弈原理建立了负荷聚合商激励价格定制通用模型,选取了电动汽车用户及楼宇空调用户,考虑舒适度价格随削减负荷变化情况,...     

考虑需求侧资源的主动配电网故障多阶段恢复方法

需求侧资源(demand side resource,DSR)参与主动配电网(active distribution network,ADN)运行能够提高系统可靠性及设备利用率。考虑主动配电网故障阶段复杂运行特性,文章提出了需求侧资源参与下的多阶段故障恢复方法。首先分析需求侧用户响应特性,建立价格型响应负荷的时变模型及激励型响应负荷的中断补偿模型,建立以停电时间最少、经济损失最小为目标,以用户停电次数、负荷响应时间等为约束条件的优化模型。应用差分进化算法建立动态优化模型,得到多阶段故障恢复最优策略。算例计算结果验证了所提模型和算法的正确性和有效性,并且分析了需求响应资源参与故障恢复的作用。     

考虑多尺度需求响应的跨区域综合能源系统运行策略

在考虑跨区域综合能源系统多能交互的基础上,提出一种考虑多尺度需求响应的优化运行策略。首先针对响应时间建立多尺度需求响应,包括邀约需求响应和实时需求响应,其中邀约需求响应分为日前24h邀约响应模型和日内4h邀约响应模型,实时需求响应建立日内15min实时响应模型;其次考虑电、热、冷、气不同负荷在不同时间尺度下的响应比例不同,建立多时间尺度下不同比例负荷需求响应模型。最后,建立由跨区域能源服务商发布需求响应信息、负荷聚合商参与需求响应、调整用能时间和方式的跨区域综合能源系统运行模型,跨区域能源服务商利用优化后的负荷曲线调整系统内部的机组出力和系统间的功率交互。算例结果有效地论证了所提运行策略的合理有效性,各区域综合能源系统的利润和负荷聚合商的综合效益均有所提高。     

计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略

随着负荷用户的大量增长,负荷侧可调资源逐渐增多,利用负荷侧需求响应资源参与微电网调度,以提升新能源消纳水平。为充分发挥需求响应资源调度潜力,优化用户侧负荷管理能力,提出一种计及调度优先级的微电网多时间尺度优化调度策略。首先根据不同需求响应资源响应特性进行划分,将价格型需求响应资源与激励型需求响应资源细分为5种类型,构建需求响应模型与调度时段进行匹配;其次,构建“日前-日内1 h-日内15 min”的微电网多时间尺度优化调度模型,对微电网内各类可调资源进行优化调度,并针对直接影响用户用电行为的实时可调资源建立优先级权重;最后,以福建地区某实际微电网为例,仿真验证了该模型的有效性。     

基于分布式需求侧资源备调池的低频减载优化策略研究

随着互联网信息技术和需求响应技术的发展,具备灵活调节特性的可控负荷可作为削减资源参与到电网低频故障下的紧急调控中。以温控负荷、电动汽车和储能设备为典型,将需求侧多类可控负荷纳入可削减资源范畴,提出了需求侧资源备调池(以下简称:资源池)的概念,建立了需求侧资源聚合可调容量模型;然后基于资源池分布式部署特点,提出了资源池内多类可控负荷协同控制方案及流程;最后基于所提控制方案,将资源池用于改进低频减载策略,完成了紧急调控场景下的负荷减载优化。算例仿真表明,通过资源池内多类负荷协同控制,能够在较小影响用户用电体验的基础上,提供较长时域的功率削减,为电力系统低频故障恢复争取时间。     

计及多时间尺度需求响应资源的微电网能量优化调度策略

随着电力体制改革的深入,用户侧微电网逐渐形成多方投资+集中管控的运营模式,研究计及运营商利益的微电网能量优化具有重要的现实意义。文章提出一种以运营商购售电收益最大化和需求响应补偿成本最小化为目标的微电网能量优化调度策略。该策略计及需求响应多时间尺度特性,将集群空调和集群电动汽车2种需求响应资源纳入日前-日内-实时3种时间尺度调度计划中,并根据各阶段可再生能源预测信息以及电价信号,逐级优化储能出力和需求响应供应量,实现运营商的全局利益最大化。负荷聚集商基于集群空调和集群电动汽车的控制模型预测各时段可控负荷容量并实时响应调度指令。最后,通过算例验证本文所提调度策略的有效性。     

考虑电价不确定性的负荷价-量曲线聚合方法

随着电力市场的发展,需求侧逐渐参与电力市场报价。报价曲线需要反映需求侧的真实价格响应特征。然而,需求侧的负荷资源具有数量多、单个容量小的性质。大量用户聚合上报的价-量曲线尽量准确地反映需求侧特征,有利于售电侧准确掌握聚合用电特性,维护电力市场经济信号准确性。针对此,提出一种考虑电价不确定性的需求侧用户价-量曲线聚合方法,该方法可有效保留各负荷的价格响应特性,并为大量需求侧用户参与市场出清提供技术支撑。首先,该文考虑电价预测的不确定性,基于后验误差与核密度估计,建立适应多种电价预测模型的电价概率分布生成方法;在此基础上,提出需求侧用户价-量曲线的最优聚合模型,能在预测电价附近展现良好的聚合精度,且适用于不同出清模式的电力市场。针对所提模型具有的分段非线性特性,该文采用启发式算法-粒子群算法求解该模型。最后,基于真实电价数据验证了所提方法的有效性。     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力，缓解含高比例新能源微电网的供能压力，结合多元需求响应技术，提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段，一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合，以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划，以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化，确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段，另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者，以运营成本最小为目标，激励型电动汽车群作为跟随者，以用电成本最小为目标，构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化，双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后，基于某微电网场景进行仿真验证，结果表明所提模型能够降低用户用电成本，减少负荷曲线的峰谷差，实现新能源的全消纳。     

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.     

计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度

电动汽车充电站源-荷资源优化互补与多时间尺度协调配合,能够降低充电站运营成本,减小源-荷随机性对系统调度策略的影响。提出一种计及需求响应的电动汽车充电站多时间尺度随机优化调度模型。在日前阶段,以日运行成本最小为优化目标,采用条件风险价值(CVaR)度量不确定性风险。同时引入价格型和激励型需求响应优化充电站净负荷曲线,构建了计及运行风险约束的充电站多场景优化调度模型。在此基础上,以日前期望值调度策略为参考,提出基于模型预测控制(MPC)的电动汽车充电站日内滚动优化和反馈校正控制方法,从而降低净负荷预测精度不足对优化决策的影响。最后,以某实际电动汽车充电站为算例进行仿真分析,验证了所提模型的可行性,并分析了需求响应以及不确定性风险偏好对充电站运行的影响。     

考虑负荷聚合商调节潜力的需求响应双层优化模型

需求响应参与电力系统调节是发电侧调节的有效补充。为了充分挖掘需求侧资源调节潜力,考虑电网、配电系统运营商(distribution system operator,DSO)、负荷聚合商(load aggregator,LA)之间的互动关系及交易模式,设计了配电系统双层优化模型,明确各主体在需求响应中的作用及交易对象。上层考虑DSO内部源荷储主体及LA的协调互动,以DSO利润最大化为目标进行配电系统优化调度;下层以聚合变频空调和电动汽车的LA利润最大化为目标,基于变频空调和电动汽车实际运行特性构建其需求响应模型,充分挖掘其调节潜力并制定负荷调节策略。在模型求解方面,通过Karush-Kuhn-Tucker条件和大M法将构建的双层优化问题转化为易求解的线性规划问题。算例结果表明：所提双层优化模型可以充分挖掘LA的调节潜力,减少向主网购电量,同时提高DSO和LA的收益。     

高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略

为挖掘需求侧调节潜力,提出一种高比例新能源接入下计及工业负荷特性的电网需求响应调控策略。设计一种基于工业负荷需求响应的滚动调度框架,通过分析不同类型工业负荷的生产特性,挖掘工业负荷的需求响应潜力;针对新能源和负荷的不确定性,提出一种结合特征损失的条件深度卷积生成对抗网络场景生成方法,为系统调控提供不同时间尺度下的典型场景集;基于生成的场景集,以系统总运行成本最小为目标,提出多场景随机规划结合随机模型预测控制方法,构建多时间尺度滚动调度优化模型,求得不同阶段工业负荷需求响应的最优策略。改进IEEE 30和IEEE 118节点系统的仿真结果验证了所提模型及策略的适用性和有效性。     

考虑负荷聚合商调节潜力的需求响应双层优化模型

需求响应参与电力系统调节是发电侧调节的有效补充。为了充分挖掘需求侧资源调节潜力,考虑电网、配电系统运营商(distribution system operator,DSO)、负荷聚合商(load aggregator,LA)之间的互动关系及交易模式,设计了配电系统双层优化模型,明确各主体在需求响应中的作用及交易对象。上层考虑DSO内部源荷储主体及LA的协调互动,以DSO利润最大化为目标进行配电系统优化调度;下层以聚合变频空调和电动汽车的LA利润最大化为目标,基于变频空调和电动汽车实际运行特性构建其需求响应模型,充分挖掘其调节潜力并制定负荷调节策略。在模型求解方面,通过Karush-Kuhn-Tucker条件和大M法将构建的双层优化问题转化为易求解的线性规划问题。算例结果表明：所提双层优化模型可以充分挖掘LA的调节潜力,减少向主网购电量,同时提高DSO和LA的收益。     

基于负荷聚合商的需求侧响应优化模型研究

在电力市场中,由于用户参与市场的形式存在差异,需求侧的响应能力会影响电力供需场景下的价格波动。为了提升电力市场的稳定性和可靠性,考虑用户负荷调整能力,设计了需求侧资源聚合响应优化模型。首先,建立涵盖多种用户参与形式的需求侧响应架构,分析该架构下不同形式参与的用户需求响应机理,构建考虑间接参与用户主动响应的市场出清模型,并提出了相应的结算方法,保证该架构中需求响应机制的可持续性;然后,将电力市场中需求侧资源聚合商的收益映射至投标决策,提出需求响应在负荷削减与负荷转移2种合同模式下的投标优化模型;最后,通过算例对模型进行验证。计算结果表明,按照该投标策略,需求响应在选定的指标衡量下,改善了配电网可靠性及用户效益,验证了所提方法的合理性及有效性。     

基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度

虚拟电厂（virtual power plant,VPP）聚合分布式电源和负荷侧可调资源以统一整体参与能源市场交易,成为了提升新能源消纳、挖掘负荷侧需求响应潜力的有效途径。在此背景下,构建了基于多目标两阶段规划的虚拟电厂优化调度模型。日前阶段以市场运营收益和用户用能满意度最大化为目标,构建了虚拟电厂多目标优化模型,采用NSGA-Ⅱ算法求解多目标问题的帕累托最优解,并提出综合效益指标对解进行筛选;实时阶段以偏差惩罚成本和弃风成本最小化为目标,构建了虚拟电厂鲁棒优化模型,考虑了热电联产机组（combined heat and power,CHP）灵活热电比对风电消纳的促进作用。最后,对某实际虚拟电厂进行算例分析,研究结果表明所提方法能够在保证虚拟电厂综合效益的前提下提高其能源利用效率。