基于平均影响值-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法

随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,以及国家补贴政策具有长期性,出现了很多不法用户以虚假记录发电量骗取国家补贴的行为。针对现有的分布式光伏防窃电技术,提出了一种基于平均影响值(MIV)-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法。通过获取同一地区的标杆光伏用户及其他光伏用户在同一时段的发电数据,利用原始数据训练BP神经网络,再根据MIV的计算原理构造2组新的训练样本,用新样本的仿真结果计算各光伏用户的MIV,结合启发式前向搜索算法筛选得到与标杆光伏用户发电数据关联性大的用户,未被筛选的用户就是异常光伏用户。仿真结果验证了所提方法对异常光伏用户识别的有效性。

一种基于TOPSIS法的光伏用户群内用户重要性评估方法

同一个配电网区域会存在着多个光伏用户,组建光伏用户群是管理它们的有效方法之一.为了进一步促进光伏用户群的稳定与发展,需要对群内用户进行重要性评估.本文针对实行内部电价的光伏用户群,分析运营商的收益本质,基于合作博弈论提出计算群内用户对运营商收益贡献值的方法.从用户、运营商和电网的3个方面,定义用户的重要性评估指标,再基于多准则决策中的逼近理想解排序(TOPSIS)法对光伏用户群内的用户进行重要性评估与排序.仿真算例验证了该综合评估方法的有效性.

自动需求响应模式下光伏用户群的优化运行模型

用户侧光伏的快速发展给电力系统运行带来了新的挑战,而需求侧响应的参与可在节约用户成本、提高电网运行的经济可靠性等方面发挥积极作用。首先,基于我国分布式光伏相关政策,提出与系统净负荷相关联的用电成本模型,避免采用峰谷电价模型时用户趋向于在电价低谷用电而形成新的负荷高峰。其次,基于博弈论提出针对光伏用户群的需求侧响应模型,并证明该博弈问题存在唯一的纳什均衡策略。求解纳什均衡策略的过程,即是用户寻求最优用电安排的过程,将该过程等效为一个双层优化模型,并基于微分进化算法提出模型求解的方法流程。最后,将模型应用到实际算例之中,验证其在用户成本节约、系统负荷特性优化等方面的有效性。

基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型

在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用户群内的多买方—多卖方格局。结合中国的分布式光伏上网政策,运营商作为主导者,以其收益最大化为目的,制定光伏用户群内部电价。用户作为跟随者,基于运营商发布的内部电价进行需求响应,最大化自身用电效益,用户需求响应的结果同时也会影响运营商的收益。通过分析该电力市场中运营商和用户的行为特性,提出了基于Stackelberg博弈的需求响应模型,并证明了该博弈均衡点的存在性和唯一性。算例结果表明,在该光伏用户群中,运营商通过制定内部电价,能够有效提高自身收益以及用户用电效益,并明显提升了光伏用户群内光伏电量共享水平,验证了所提模型的有效性。

市场模式下光伏用户群的电能共享与需求响应模型

在光伏上网电价低于市电电价的环境下,光伏用户通过集群的方式实现电能共享,可以获得比单独运行更好的效益。为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易,提出了一种基于光伏电能供需比(SDR)的内部价格模型。在考虑经济性和舒适度的基础上,提出了用户参与需求响应(DR)的效用成本模型。由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础,用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合作博弈,在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上,提出了分布式优化算法对用户的纳什均衡策略进行求解。最后,通过实际算例验证了所提模型在减少用电成本、提高光功率互用水平上的有效性。

面向光伏用户群的多主体分级电压调控方法

分布式光伏的大规模接入引起配电网电压越限问题。光伏作为新型调压主体,其自主性及多主体交互耦合增加了配电网调压的难度。因此,文中提出面向光伏用户群的多主体分级电压调控方法。首先,根据光伏的调压容量与电压支撑度建立分级模型。然后,在分级基础上利用主从博弈模型研究配电网调压过程中多主体之间的交互耦合特性:配电网运营商作为主侧,在保证电网安全稳定运行下分级设定调压补偿电价;光伏用户作为从侧,跟随调压补偿电价以调压收益最大为目标来优化无功调节策略。最后,通过仿真分析证明了所提方法能够有效解决电压越限问题并提高光伏用户收益。

市场模式下光伏用户群的电能共享与需求研究

光伏用户群的电能共享能够获取较高的效益,光伏用户群的电能若能有序交易,可实现较大的经济效益和用电舒适度。本文从光伏用户群的要求及结构入手探讨市场模式下的电能共享及需求,以期为光伏产业的发展提供参考。

储能辅助下基于多重博弈的社区光伏用户电能交易模型

小型电力用户参与电能交易可进一步推动售电侧市场发展。针对当前分布式交易方法未充分考虑小型电力用户特性,且用户储能在交易内的应用潜力仍需进一步挖掘的问题,提出一种储能参与下的社区光伏用户日前-日内两阶段交易框架,日前阶段通过储能充放电提高交易量,日内阶段通过储能调控降低预测误差的影响,以提高用户交易收益并缓解上级电网运行压力。首先,划分用户身份,通过考虑储能运行功率的购售电分量,构建电量竞标模型,制定储能日前运行计划。其次,针对多类型的利益交互,基于多重博弈对交易行为进行建模,求解各用户的交易策略。再次,采用模型预测控制校正储能日内运行计划,以缓解预测误差平衡对上级电网的影响。最后,通过算例验证了所提模型可在传统交易模式的基础上进一步提高用户电能交易量,同时降低对上级电网的依赖程度。

基于区块链的光伏配电网去中心化电能交易机制

建立合理、有效的配电网电力市场交易机制来激励电力用户参与需求响应,促进分布式可再生能源就地消纳,是实现配电网运营多方共赢、经济环保的重要途径。基于区块链的分布式存储和智能合约技术,提出一种配电网分布式主体参与的去中心化电能交易机制。为促进光伏就地消纳,设计了光伏内部电价模型以引导柔性负荷响应市场需求用电;在交易过程中引入信誉值模型对违约行为进行惩罚,激励光伏用户守信并保障购电用户权益。以光伏用户收益最大和柔性负荷购电成本最小为目标建立智能合约模型,购售电双方通过协商电价并制定合理的需求响应策略最终达成交易共识。最后对所提模型进行验证分析,结果表明该交易机制可有效均衡交易主体的利益,促进光伏就地消纳利用;同时可减缓配电网内功率波动,有利于系统安全灵活运行。

基于空间相关性的大规模分布式用户光伏空间分群方法

提出一种面向大规模分布式用户光伏出力预测的光伏空间分群方法,目的在于为气象站点优化部署或多光伏用户基于"空间-时间关联"的功率预测提供依据。将气象对光伏出力的影响分为大气候和小气候2类。大气候主要是日照或5类天气类型影响,通过光伏实际出力占额定出力的比例来划分,从而将历史数据时段划分为5类天气类型样本群;小气候认为是光伏安装高程、温度、湿度以及周围地理环境等广义小气候影响。对5类天气类型历史样本群,进行空间相关的聚类分析,得到用户光伏地域分块划分。综合分块中不合群的用户光伏点数量和分块气象一致性来决定最优地域分块方案为用户光伏空间分群策略。以具有丰富气候带和地貌的某市遍布全境的2 887个分布式用户光伏群为例,分群方法得到了较好的验证。

用户侧光伏微电网发展机遇与挑战

文章阐述了用户侧光伏微电网的基本概念,从平价上网、智能电网的规划和建设、建筑光伏等方面分析其发展机遇,并针对其在配电网络规划建设、光伏电源与配电网的协调运行、电网稳定和电能质量等方面存在的问题阐明其产业化发展的阻力及挑战。

考虑空间相关性的分布式光伏发电出力预测及误差评价指标研究

对于待预测的分布式光伏电站,基于已提出的大规模区域光伏分群方法,提出了筛选良好空间相关性光伏电站群的光伏发电出力预测方法。首先,对待预测电站的出力数据进行了天气类型划分;其次,选择与待预测电站具有相关关系的光伏电站作为相关性从站,并采取ARIMA模型识别待预测电站与从站之间的时间、空间关系,继而对待预测电站的出力进行预测;然后,通过多种预测误差指标对比,提出了更符合光伏预测的误差评价指标,即引用误差,以突显高功率输出的预测精度;最后,通过典型电站以及整个区域里所有分布式光伏用户的滚动预测和误差分析,证明了所提方法的普遍适用性。

应用PT-CAM模型分析光伏技术对城市的经济发展和环境的影响

光伏技术是1种经济、环保的供能技术,具有降低建筑能耗的潜力。采用PT-CAM模型对我国不同气候区的居住建筑光伏技术的经济发展与环境影响进行数值模拟,得到多技术集成优化、有效减排降本和经济刺激会促进光伏技术应用等启示,为提高能源利用率与经济发展提供参考。

多主体综合能源系统分布式优化运行方法

随着环境污染的不断加剧和能源消耗的日益增加,构建清洁、高效的能源体系成为迫切问题。为了提高新能源消纳率并降低运行成本,提出了含热电联产(combined heat and power,CHP)运营商及光伏用户群的多主体综合能源系统分布式优化运行方法。首先,建立了计及电能及热能的需求响应模型,包含用户间的电能共享、CHP运营商与用户间的能量共享及热电互动,用户模型综合考虑经济性与舒适度;其次,为了最小化系统运行成本,建立了CHP运营商和光伏用户群构成的基本优化模型;另外,建立了基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADM M)的含多主体的综合能源系统分布式优化调度模型,实现CHP系统与光伏用户的能量共享。最后通过实际算例验证了所提模型及方法的有效性。