基于优惠券激励的需求响应双层优化机制

提出了一种用户自主参与的需求响应(Customer Voluntary Demand Response, CVDR)计划,电力企业为用户提供优惠券激励,鼓励用户在尖峰电价时减少用电需求。电力企业通过实施CVDR计划降低自身尖峰电价的购电经济损失,同时用户在优惠券激励作用下提升收益。因此提出了电力企业和用户之间合作博弈的双层优化模型,结合Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M法将双层优化转化为一个单层混合整数线性问题进行求解。算例仿真采用居民和小商业配电网,通过数值分析验证CVDR计划增强了用户的收益,减少了电力企业经济损失,实现了调峰需求。

考虑数据中心需求响应的城市电网阻塞管理

随着"大云物移智"技术的快速推进,大型数据中心迅速发展,地理位置上分散的互联网数据中心(internetdata centers,IDCs)是大数据平台的物理基础。在数据流爆炸的背景下,用电容量巨大的IDCs可作为需求响应的一种,成为智能电网的重要互动资源。利用IDCs网络与城市电网动态关联特性,使数据负荷在IDCs网络中的迁移代替电能在电网中的转移。构建负荷转供方法与IDCs需求响应方法协同管控城市电网的双层优化模型,将城市电网静态容量转变为动态容量,解决城市电网阻塞问题与需求响应中2个独立主体运行效益问题。首先,构建电网公司与IDCs运营商双层协同优化模型,上层模型目标函数为电网公司阻塞管理成本最小、下层模型目标函数为IDCs运营商参与需求响应的收益最大,通过基于优惠券激励的需求响应决策模型,协调二者运行效益。其次,基于Benders分解思想构建算法的整体框架与流程,对模型进行求解。最后,通过算例验证:当IDCs达到一定规模时,协同优化模型阻塞管理效果优于传统负荷转供模型,在解决阻塞问题的同时,既能降低电网公司阻塞管理成本也能保障IDCs运营商参与需求响应收益。