基于交互式实时电价机制的用电优化研究

为满足对新能源消纳和电力供需平衡的要求,以新能源为主体的新型电力系统需要最大程度发挥负荷侧调节能力。针对当前用户侧调节能力未充分挖掘的问题,提出一种基于交互式实时电价机制的用电负荷优化方法。首先,基于区域电网内新能源总和建立广义标杆新能源出力曲线,提出一种基于改进时间序列形态相似度的用电负荷与广义新能源标杆曲线的源荷相似度计算方法,并构建负荷与电价的关联模型;进而提出基于源荷相似度的交互式实时电价机制引导用户参与响应;最后,构建多目标优化模型进行负荷优化。仿真结果表明,所提交互式实时电价机制的负荷优化效果更好,能够有效提高用户参与需求侧响应的积极性,相似度变化值能够准确衡量新能源与负荷曲线的相似度水平,使净负荷功率趋于平稳,促进新能源的高质量消纳。

基于实时电价机制的微网多时间尺度能量管理研究

实时电价机制在本质上是分时电价机制的一种,但能反应每小时甚至更短时间段的电价波动。部分调度策略的制定依赖峰谷时段的划分,在仅有实时电价信息时无法有效执行。提出了一种基于实时电价信息的多时间尺度优先级调度策略,通过优先级信息将多个时间尺度紧密结合起来。根据主网实时电价信息与微网内柴油机单位发电成本之间的数量关系,确定日前每小时柴油机、网间交互功率、储能的优先调度顺序,直接指导日内短时间尺度调度,克服电价时段的划分对制定调度策略的影响。运用鲁棒优化处理风光出力不确定性。最后以一并网型微网为例,分析优先级调度策略对实时电价机制的适应性以及在充分利用可再生能源、保证微网经济可靠运行方面的优越性。

基于MD3QN算法的微电网能量协调优化

可再生能源出力的波动性、间歇性、用户电力负荷的随机不确定性,使微电网的能量调度极具挑战性.为此,该文提出激励竞争双深度Q网络(motivation dueling double deep Q-network,简称MD3QN)算法,对微电网能量进行协调优化.仿真分析结果表明:采用MD3QN算法对微电网进行能量调度,能实现削峰填谷,使微电网的经济效益最大化;相对于其他4种算法,MD3QN算法具有更高的综合性能.因此,MD3QN算法具有有效性.

居民智能用电便捷度数学模型与仿真分析

随着用户对智能家电需求的增长,由于出现了用户是否能方便使用用电器的问题,因此,在本文中提出了关于用电便捷度的智能用电数学模型。首先,根据不同智能电器的工作特性建立其对应的工作函数。其次,为了满足用户在电费支出较少的情况下便捷用电的需求,引入了便捷度概念;对于用户对不同电器的等待需求因素不同,引入了电器等待因子的概念,通过模糊综合评价法进行求取。最后,在实时电价机制下,综合电器中断情况、便捷度、电费支出以及用户对不同电器等待需求因素等因素对电费支出与便捷度这一对矛盾进行优化并仿真。案例分析的结果表明,与在不考虑用户对不同电器等待需求因素的情况下对电费支出、便捷度进行优化的结果相比,在考虑用户对不同电器等待需求因素的情况下优化的电费支出降低了原来的5.8%、便捷度也提高了37.9%,从而证明考虑用户对不同电器的等待需求因素是非常有效的。