Load curve smoothing strategy based on unified state model of different demand side resources

Renewable energy based distributed generation(DG) has the potential to reach high penetration levels in the residential region. However, its integration at the demand side will cause rapid power fluctuations of the tieline in the residential region. The traditional generators are generally difficult to manage rapid power fluctuations due to their insufficient efficiency requirements and low responding speed. With an effective control strategy, the demand side resources(DSRs) including DGs, electric vehicles and thermostatically-controlled loads at thedemand side, are able to serve as the energy storage system to smooth the load fluctuations. However, it is a challenge to properly model different types of DSRs. To solve this problem, a unified state model is first developed to describe the characteristics of different DSRs. Then a load curve smoothing strategy is proposed to offset the load fluctuations of the tie-line of the residential region, where a control matrix deduced from the unified state model is introduced to manage the power outputs of different DSRs,considering the response order and the comfort levels.Finally, a residential region with households is used to validate the load curve smoothing strategy based on the unified state model, and the results show that the power fluctuation rate of the tie-line is significantly decreased.Meanwhile, comparative study results are shown to demonstrate the advantages of the unified state model based load curve smoothing strategy.

面向紧急需求响应的规模化灵活资源负荷管理快速决策方法

规模化负荷侧的灵活资源逐步优化传统切机、切负荷手段参与电力系统功率缺额事故下的紧急安全控制成为新型电力系统的建设方向与趋势。针对规模化灵活资源参与紧急需求响应(EDR)的问题,提出了基于分层分布式共识算法的规模化灵活资源负荷管理快速决策方法。首先,提出了适配规模化灵活资源参与EDR的分层分区聚合架构;其次,对灵活资源参与EDR的功率分配模型进行了建模,并提出了基于分层分布式共识算法的快速决策方法,对功率分配模型进行快速求解,以满足EDR实时性的需求,在保证较高精度的前提下提高了决策速度。仿真算例验证了所提方法的有效性与优越性。

含分布式新能源和需求响应负荷的虚拟电厂定价机制及优化调度

面对电网中分布式风电、光伏发电以及柔性负荷的广泛接入,将这些资源通过虚拟电厂(VPP)进行聚合,采用合理的电价机制来引导用户参与需求响应,可以有效提升新能源的消纳能力并降低整体运营成本。传统的分时电价机制往往难以实现需求响应负荷与新能源出力的良好匹配,可能会导致需求响应的不合理或过度反应。为此,针对包括分布式风电、分布式光伏发电和柔性负荷的VPP,提出了一种基于新能源出力的VPP内部定价机制,并设置电力交易优先级来引导VPP内部各资源优化运行,以VPP的整体运营成本最小化为目标,构建了一个VPP优化调度的混合整数线性规划模型。基于内蒙古某地区的实际数据进行仿真计算,结果表明,与基于传统分时电价的优化结果相比,该方法能显著提高新能源的利用率并降低VPP的运行费用。

基于数据驱动知识显式嵌入的配电网最优需求响应策略

充分挖掘多元需求侧资源的灵活性,对于提升分布式新能源广泛接入背景下的新型配电网运行可靠性和经济性具有重要意义。然而,目前关于需求响应策略的解析化方法大多基于较为理想的用户行为观测和参数假设,纯数据驱动方法难以兼顾电网侧运行的复杂约束,策略的可用性存疑。为此,文章提出基于数据驱动知识显式嵌入的需求响应策略,首先,考虑到需求侧资源灵活性的强时段耦合特性,提出需求侧资源动态模型,定量分析需求侧灵活性资源的响应特性;其次,提出数据驱动知识的显式解析方法,将需求侧灵活性描述为混合整数线性模型并嵌入至配电网优化运行模型中,实现灵活实用的新型配电网供需交互与协调运行。最后,通过仿真算例验证所提方法兼具解析模型和数据驱动方法的优势,为不完全信息观测条件下源网荷协调运行提供较为实用化的解决方案。

电网需求侧资源动态分布式k-means聚类算法

为有效聚合电网需求侧资源,合理、高效利用电网资源,提出基于分布式k-means的电网需求侧资源动态聚类算法。通过基于置信半径的分布式k-means算法聚类采集到的电网需求侧资源数据,在模糊C均值进化神经网络中,以聚类得到的电网需求侧资源数据为输入向量,输出电网需求侧资源场景,依据场景存在概率,以电网侧资源日均峰谷差最小、DG消纳程度最高与日均负荷波动率最小为目标函数,以电网需求侧资源曲线波动率与负荷互补为约束条件,构建电网需求侧资源多场景聚类模型,经动态改变惯性因子(DCW)粒子群算法求解模型后,实现电网需求侧资源多场景聚类。试验结果表明:该方法可实现电网需求侧资源动态聚类,应用该方法聚类不同场景电网需求侧资源时的日负荷率较低,聚类效果较好,可满足实际电力需求侧资源动态聚类工作的需要。

含高间歇性DG的配电网储能优化配置方法研究

高间歇性的分布式电源(DG)具有较大的随机性,并网发电后会对配电网运行的稳定性产生较大影响。为了保证配电网运行的电能质量和消纳能力,研究含高间歇性DG的配电网储能优化配置方法。首先,估算DG最大准入容量,分析配电网的消纳能力;接着,选取负荷控制目标,消除储能系统中存在的负荷毛刺。然后,基于需求侧响应协调规划配电网储能,以控制储能系统的发电和用电平衡。最后,建立含高间歇性DG的配电网储能优化配置模型,使电压趋近或保持在优化区间内。经试验论证分析,所提方法可以使负荷曲线的波动范围缩小到250~350 kW,对负荷具有更好的控制能力。该方法能够有效地解决电压越线的问题,具有较好的电压调节效果。

配电网灵活性资源动态整合的输配协同阻塞调度策略

由于支路功率超过传输线路容量,输电网线路在部分时段会出现传输阻塞问题。随着需求侧资源和分布式能源大量接入配电网,协同调度输电网与配电网中的可控资源解决输电阻塞问题成为可能。首先,面向需求侧响应资源零散不易协商补偿价格的问题,提出了基于配电网灵活性资源动态整合的输配协同双层优化阻塞调度策略;其次,该策略下输电网层以阻塞费用最小为目标,通过优化得到发电机组的调整方案及节点电价,再通过主动配电网层负荷特性及节点电价对配电网灵活性资源进行动态整合,输配协同解决阻塞问题;最后,基于改造IEEE-39试验系统,仿真验证了该策略的有效性。

计及需求侧响应的主动配网规划技术

针对需求侧电动汽车、可控负荷与分布式电源的增多给配电网规划带来的不确定性问题,同时充分考虑了传统配电网规划正向主动模式转变的影响,文中开展了计及需求侧响应的主动配电网规划算法研究。该研究将用户的响应行为模拟为线性模糊模型,进而构建了响应度不确定模型。同时建立了以投资、运维及环保成本最小化的目标函数,并计及需求侧响应约束,规划得到分布式电源和储能的最佳容量与选址。通过改进差分进化以及自适应因子,运用进化算法实现了对上述模型的求解。利用IEEE 33节点标准算例对所提算法进行验证的测试结果表明,该算法可以充分促进分布式电源的消纳,调动需求侧负荷响应的激励机制,算例的网损费用降低了约10%。

考虑需求侧资源的主动配电网双层故障恢复策略

针对配电网需求侧资源的时变性及动态抢修资源与故障恢复过程相互影响等问题,提出一种考虑需求侧资源的主动配电网双层故障恢复策略。该策略的上层模型构建了转化能力更强的网络拓扑,以实现保障最大化,恢复重要失电负荷;下层模型构建了最小化失电损失的应急电源车调度方案。双层模型通过改进遗传算法求解,引入精英保留策略与自适应算子,以提升算法寻优能力;通过对修正的IEEE33配电网节点系统的算例分析和方法验证,得到有效实现全部负荷恢复和阶段性降低经济损失的综合故障恢复策略。

考虑需求侧灵活性资源配置的配电网分布鲁棒优化规划方法研究

考虑需求侧灵活性资源(简称“资源”)配置,开展网-荷-储联合规划是提升配电网灵活性以适应新能源出力波动的关键途径。为此提出一种灵活性缺失场景筛选与不确定性分析方法改进相结合的配电网规划研究模型:首先,立足资源视角进行配电网灵活性供需关系建模;其次,基于影子价格理论提出配电网灵活性缺失场景筛选策略,建立筛选指标以描述规划资源、运行约束、场景筛选间闭环关系;然后,将该策略嵌入配电网-多资源两阶段联合规划模型,一阶段考虑投资成本最优,二阶段协调运行及灵活性综合成本期望;将规划模型重构并于改进场景概率驱动型分布鲁棒优化(ISPD-DRO)框架下求解,其优势在于实现了概率优化求解与场景动态更新的有机统一;最后经算例分析验证所提模型在提升决策经济性及配电网灵活性层面的优势。

智能电网背景下的需求侧负荷资源调控技术与策略

随着新型电力系统的建设,电力系统“双高”“双峰”风险频现,电力系统资源调节能力不足、保供电压力较大等问题日益突出。充分调动需求侧负荷资源参与电力市场,做好需求侧负荷资源调控技术保障与策略支持,是当前保障安全、有序用电以及缓解电力系统压力的重中之重。在此基础上,针对目前需求侧负荷资源参与电力市场调控的现状,将需求侧负荷资源中的可调控负荷资源按响应速度、响应方式与终端类型进行进一步划分,分析了高级计量架构、远程通信技术、智能控制技术3种常用的需求侧负荷调控关键技术以及集中式与分布式2种需求侧负荷调控策略,旨在为智能电网背景下的需求侧负荷资源参与负荷调控提供更多参考。

计及源-荷不确定性及需求侧响应的多主体综合能源系统两阶段鲁棒优化配置

基于峰谷电价差的需求侧负荷参与调度,是实现源荷平衡和促进可再生能源消纳的重要策略。为应对源-荷不确定性对电源容量管理带来的挑战,该文提出了一种考虑源-荷不确定性及需求侧响应的多主体综合能源系统两阶段鲁棒优化配置策略。在第一阶段,优化计算风电、光伏和储能的容量配置;第二阶段,规划风电、光伏、储能和燃气轮机的实际出力。模型综合考虑了多类型多负荷需求响应约束,并通过引入不确定性调节参数来表征源-荷不确定性的波动程度;同时,采用整数变量将原模型转化为混合整数线性优化问题,并利用双层列生成循环算法。仿真结果表明,所提策略能够灵活计算微电网电源配置方案及出力工况,为多源微网的电源容量配置策略和激发需求侧与电网之间灵活互动提供了理论支撑。

基于负荷聚合商业务的需求响应资源整合方法与运营机制

负荷聚合商(LA)可以为具有潜在产品价值的需求响应资源提供参与市场调节的机会,还可以通过专业的技术手段充分发掘负荷资源,提供市场需要的辅助服务产品。总结国外开展LA业务的研究与实践,从整合需求响应资源的角度,概述了LA的定义和作用,对其控制资源进行分类研究,包括单纯可调负荷、储能装置和分布式电源。文中详细论述了LA的2个关键问题:运营机制、调度和控制策略,着重介绍了其与电力系统其他参与者的区别。最后,在综述发达国家LA实际应用的基础上,结合国内的实际情况,提出了推广LA这一商业模式的实施方法和途径。

兼容需求侧资源的负荷预测新方法

提出一种兼容需求侧资源的负荷预测新方法,其基本思路为"自上而下细分负荷,自下而上叠加计算"。该方法的主要步骤为确定预测范围、对用户进行分类、识别各类用户的各种需求侧资源、定量分析预测期内各类用户各种需求侧资源对负荷的影响效果,通过多层次叠加技术测算得到预测区域内考虑需求侧资源的最大负荷。基于此,构建考虑需求侧资源的负荷预测模型。以某110 kV变电站中某条线路的覆盖范围为仿真算例,结果表明,考虑需求侧资源影响后电网规划中的负荷预测结果显著降低。

基于广义需求侧资源的微网运行优化

智能电网技术为需求侧响应的实施和各类分布式能源的接入创造了良好条件。文中分析了分布式发电、负荷、储能等3类资源在微网运行优化中各自发挥的作用和协调关系,将其视为广义需求侧资源,建立基于"源—荷—储"三维架构、更具弹性的微网运行优化构架。为降低微网运行优化问题的维度,提出将启发式规则与粒子群算法相结合的求解模型,首先利用启发式规则形成储能与负荷的优化策略,然后利用多目标粒子群形成电源的优化策略。为兼顾优化控制结果的稳定性和精确性,采用滚动时间窗优化方法。算例对比分析了各类需求侧资源对微网运行优化的效果,验证了所提方法的有效性。

兼容需求侧资源的“源-网-荷-储”协调优化调度模型

提出通过提高需求侧和供应侧资源的协调可控性来应对当前电力系统双侧随机问题的新思路,在此基础上设计需求侧响应模型、储能设备充放电模型、风电及光伏发电出力预测模型,并构建以系统成本及污染排放最小化为目标函数的"源-网-荷-储"优化调度模型及相应的多目标粒子群优化算法。通过算例分析比较有无需求侧资源情况下的系统成本和污染排放,验证了所提模型和算法的科学性与合理性,以及需求侧资源在提高系统稳定性、节能减排方面的重要作用。

兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行及其求解算法

从分布式能源系统的优化研究着手,建立了兼容需求侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行模型,充分考虑了分布式能源系统中的电负荷、热负荷和冷负荷。其次,为能够解决上述多目标、非线性优化问题,提出了量子烟花算法(quantum fireworks algorithm,QFA)。最后,将所提出的模型及求解算法应用于我国西北地区某分布式能源系统的实际算例中,仿真结果表明:当分布式能源系统参与需求侧负荷优化管理时,系统总成本减少约6.17%;此外,验证了QFA算法求解此类问题的可行性。

配电管理系统中的需求侧管理

简要介绍配电管理系统的主要功能,重点讨论需求侧管理在配电管理系统中的措施及其内容。主要从负荷特性分析、负荷预测、负荷管理3个方面阐述需求侧管理对配电管理系统的影响。从而说明由于需求侧管理的引入,为电力系统中的配电管理系统赋予了一些新的概念,使其内容更加丰富,作用更大。

计及需求响应的并网型微电网协同优化策略

为提高微电网的经济效益,提出了计及需求响应的并网型微电网协同优化策略。首先建立微电网中可调控负荷和各发电单元模型。然后,构建了微电网双层协同优化模型,上层在满足用户舒适度的基础上,利用分时电价信息引导用户侧可调控负荷参与需求响应,并将优化后的负荷曲线输出到下层模型;下层在满足供需平衡和发电单元约束的基础上,优化分布式能源出力、储能充放电功率和并网功率,以降低微电网的日运行成本。最后,模型采用差异进化算法进行求解,通过算例仿真比较不同情况下微电网的优化结果,验证了该策略的有效性。

需求侧资源促进可再生能源消纳贡献度综合评价体系

通过需求侧资源促进可再生能源并网消纳,能够降低系统对燃煤备用机组和输电线路扩容的需求,具有显著的经济、环保效益。考虑到系统动力学系统性、动态性的特点,构建了基于系统动力学的需求侧资源贡献度的综合评价体系。首先,分析了需求侧资源促进可再生能源并网消纳的驱动关系;然后,构建了需求侧资源促进可再生能源并网消纳贡献度的测算栈流图,具体包括分布式发电优化负荷预测测算环节、提高供电可靠性测算环节、发电组合经济性测算环节、可再生能源消纳因子构建环节、可再生能源消纳贡献度测算环节;最后,提出了需求侧资源促进可再生能源并网消纳贡献度综合评价体系建设工作建议。