居民负荷参与电力系统调控关键技术综述与展望

“双碳”目标下,新能源发电占比的不断升高和用电需求的持续增长,严重影响了电力系统供需平衡。居民负荷以体量大、响应快速和控制灵活的特点,逐渐成为发挥电力系统灵活调控能力的重要资源之一,是近几年研究关注的热点。文章结合国内外最新研究成果,从居民负荷的调控机制、可调节特性、调控策略及应用场景4个方面对居民负荷参与电力系统调控的关键技术进行综述,重点比较了用于生成最优调控策略的多种算法以及居民负荷参与调控的多样化场景。最后,针对现阶段实施调控过程中面临的实际挑战,提出了信息-物理-社会系统视角下的居民负荷调控市场机制建设、调节能力精准快速感知,以及弱通信环境下调控策略优化与执行等重点问题,并对未来研究方向进行了展望。

基于LSTM的居民负荷预测及其可调节潜力分析

居民负荷响应具有速度快、潜力大的优点,是一类重要的可调节负荷资源。为评估不同用电需求下的居民负荷可调节潜力,文章通过灰色关联分析法和皮尔森关联系数法量化不同天气因素与居民负荷的相关性,筛选关键因素作为构建负荷预测模型的自变量。在此基础上,建立居民负荷预测的传统回归模型与基于长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的预测模型,LSTM由于其对时间序列信息具有记忆能力,呈现出更好的预测效果。最后,根据预测负荷曲线,结合空调聚合功率特性,挖掘不同时刻下居民负荷可调节潜力。算例分析表明,所提方法能够得到更加有效精确的居民负荷预测结果,对挖掘居民负荷可调节潜力具有有效性和实用性,能够为需求响应参与电网供需平衡调节提供可靠依据。

基于模板滤波的居民负荷非侵入式快速辨识算法

以电流信号的频域分析为基础,结合非侵入监测负荷运行的电流模型,利用单独作用时电流信号的频谱分量会完整包含于混合电流频谱中,提出一种基于模板滤波的居民负荷非侵入式快速辨识算法。通过先验方式获取用电网络各负荷的特征电流形成特征滤波器,对其频谱分量进行0-1赋值得到对应的模板滤波器。利用模板滤波器对非侵入采集模式下的混合电流信号滤波,通过对滤波后频率分量的量化判决确定负荷的运行状态。利用实际采集的用电数据验证了该算法的有效性,能够准确判断负荷运行状态。此外,算法利用快速傅里叶变换(FFT)即可实现,便于实际中硬件封装。

面向非干预式负荷监测的居民负荷微观特性研究

非干预式负荷监测技术是未来负荷监测的重要发展方向,基于此技术开发创新性服务产品需要对非干预式负荷监测技术应用基础展开详细研究。建立了非干预式负荷监测应用体系;提出体系中负荷识别算法的实现原理;由于负荷特性研究是非干预式负荷监测的基础,各类创新性服务产品的开发必须以负荷特性研究为基础。对居民负荷的微观特性进行深入研究,基于实测波形提取了典型电器的多个微观特征参数,如波峰系数、瞬时功率峰值和有效值、V-I特性曲线面积及中心线斜率等,并提出了各负荷特性特征值的计算方法。该成果为后续的基于非干预式负荷监测的用电可视化服务研究工作打下基础。

基于云理论的居民负荷集体谐波概率分布

电力电子型居民负荷和新能源装置在配电网中应用越来越广泛,其产生的集体谐波非常可观,对电力系统的影响与危害已不可忽视。文中提出一种基于云理论的居民负荷集体谐波评估方法,介绍了云模型和云变换的基本理论,阐述了基于云理论的居民负荷集体谐波评估流程。通过实际案例证明,采用云变换方法可精确拟合谐波电流概率分布曲线,能较好地呈现居民负荷谐波电流幅值分布曲线的多峰性,其95%概率最大值估计精度显著优于正态分布法。研究结果对分析居民谐波来源、确定谐波治理措施和监管政策具有重要意义。

基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法

负荷在线监测能够为电网及用户提供即时的用电信息,是支撑能效管理和负荷预测工作的有效手段。传统监测方法采用侵入式设计,难以大范围推广应用,因此非侵入式负荷监测方法(NILM)具有重要研究意义。负荷辨识是非侵入式负荷监测的关键,以典型居民负荷的特性分析为基础,提出了一种基于遗传优化的非侵入式居民负荷辨识算法。该算法基于负荷设备的负荷特性,包括有功功率和电流有效值,利用三种不同的编码方法构造判断负荷运行状态的适应度函数,通过遗传算法寻优,最终确定居民负荷的工作状态,并通过实测数据进行验证。实验结果表明,该算法能够实现居民用户负荷状态的有效辨识,且算法收敛速度较快,准确度高。

基于BIC准则和加权皮尔逊距离的居民负荷模式精细识别及预测

针对居民日用电负荷的聚类分析和预测问题提出了一种基于居民用电负荷模式精细分类的预测框架。为了提高用于聚类分析的特征质量,首先基于贝叶斯信息准则(BIC)实现特征筛选。然后,采用基于加权皮尔逊距离的密度峰值法实现居民用电负荷曲线形态的准确识别。接下来,通过融合激活函数的方法对长短期记忆(LSTM)预测网络进行改进。最后,利用改进后的LSTM网络对精细分类的居民用电负荷模式进行预测。实验结果表明,根据所提出的方法得到的预测误差指标为平均绝对百分误差(MAPE),MAPE=6.6792%,提高了负荷预测质量,在居民用电负荷预测中具有较好的效果。

居民负荷需求响应参与度的物理影响因素分析

需求响应(Demand Response,DR)参与度是评价用户群体响应参与积极性与需求响应策略合理性的重要指标,也是电力相关部门更新DR策略的参考依据。在研究居民负荷响应模型的基础上,建立以居民负荷DR参与度最大为目标的需求响应概率优化模型;当需求响应范围足够大时,将所提概率优化模型等效为一系列混合整数规划问题,极大地降低了问题的求解难度,保证了最优解的全局唯一性;量化物理影响因素对DR参与度的作用,分析影响趋势及程度,结果表明:(1)能精准求解需求响应概率优化模型,获得DR参与度;(2)不同物理影响因素对DR参与度的作用趋势及程度各异,制定政策时需酌情考虑并调节分析。

居民用电数据的事件监测与负荷特征提取方法研究

【目的】为挖掘用户侧节能减排潜力,对用户用电行为进行精细化分析和管理,提升电能利用效率,提出了一种基于事件监测和高斯混合模型聚类相结合的负荷特征提取方法。【方法】首先通过基于滑动窗的事件监测算法提取每个电器单次运行时的有功功率波动,借助事件监测算法可获得电器的启动时间、次数和运行时长。其次针对同一电器常出现功率相近但运行状态不一致问题,利用高斯混合模型聚类算法“软分类”、类簇灵活的优势,对负荷工作状态进行精细分类,形成符合用电设备实际运行情况的负荷状态特征库。最后采用公开数据集AMPds2作为研究对象,采用所提出的方法研究居民用户的用能习惯,并开展验证分析,与其他模型进行对比。【结果】结果表明所提的方法能够更好地提取负荷特征。

考虑热舒适度的居民空调负荷调控潜力差异化评估

居民空调负荷是电力系统重要的灵活性资源,评估其调控潜力有助于负荷高效管理,促进节能减排。然而,受资金成本、数据存储和隐私保护等因素制约,居民空调状态及参数难以直接测量,差异化评估不同居民空调负荷的调控潜力存在困难。此外,居民使用空调是为了满足自身的热舒适度要求。若评估空调负荷调控潜力时忽视热舒适度限制,将导致评估值过高,降低负荷管理策略的有效性。因此,提出一种考虑热舒适度的居民空调负荷调控潜力差异化评估方法。该方法首先建立居民热舒适度及空调热动力学模型,提取影响居民热舒适度和空调负荷的关键参数;然后,利用隐马尔可夫模型和维特比算法辨识空调状态及参数;在此基础上,计算不同居民热舒适度可接受范围内的空调负荷调控潜力。基于真实居民负荷数据的算例分析表明,所提方法能够准确辨识居民空调状态并有效评估满足居民热舒适度要求的空调负荷调控潜力。

考虑居民热负荷主动需求响应的园区综合能源系统分布式优化运行方法

主动需求侧响应(active demand response,ADR)不仅可降低综合能源系统运行和投资费用,还可应用其灵活性更多地消纳清洁间歇性可再生能源和降低碳排放。为深度挖掘居民热负荷动态特性所蕴含的灵活性ADR资源以及考虑用户隐私需要,该文通过对其进行精细化建模,提出了一种可适用于多用户的园区综合能源系统分布式优化运行方法。首先,对居民热负荷ADR资源进行精细化状态空间建模;其次,以此为基础,建立考虑居民热用户ADR的园区综合能源系统优化运行模型;然后,考虑用户隐私保护需要,提出基于交替方向乘子法将系统整体大规模优化问题解耦为供给侧和需求侧子问题后实现分布式精确求解;最后,通过对含128户居民用户的典型园区综合能源系统算例进行分析,验证了该文方法的有效性。

基于问卷调查的居民家庭可控负荷统计分析

针对现阶段精确到单个居民可控负荷的大量数据,多来源于国外,不适用国内居民可控负荷参与需求响应的问题,通过问卷调查的方式统计了国内某小区居民可控负荷,分析了其用于削峰及提高风电和光伏消纳水平的可行性及潜力。首先基于客观、易于回答等原则设计了居民可控负荷调查问卷,发布后收集到有效答卷466份。而后利用问卷调查数据质量综合评价体系对统计所得问卷进行了评估。基于评估所得结果,利用Python对评价等级为良好以上的问卷信息进行了量化处理,采用自下向上的分层建模思路,结合居民可控负荷数学模型,计算了居民可控负荷的需求响应潜力。最后通过对比各类居民可控负荷的需求响应潜力,可知国内可参加需求响应的居民可控负荷有空调、电热水器、洗衣机等;将居民可控负荷曲线与风电、光伏发电典型出力对比,可知居民可控负荷具备提高光伏发电和风电消纳水平的潜力。

基于负熵估计的居民用电负荷非侵入式分解算法

非侵入式负荷监测是实现能效跟踪与智能用电的重要技术,其中,负荷辨识方法是非常重要的内容。为此研究了一种非侵入监测机制下的居民负荷快速分解算法。利用非侵入负荷监测模式下负荷总电流信号是负荷单独运行时电流信号混合叠加的特点,将负荷分解问题有效建模为盲源分离问题。对混合电流信号进行白化处理,并构建解混矩阵,基于负熵最大化判别准则形成了有效的居民用电负荷分解算法,并构建评价函数对分解结果进行量化分析。为了验证算法的有效性,利用实际采集的用电数据进行负荷分解,均能够准确地从混合电流信号中分解出各个单独的叠加信号,即得到当前参与运行的用电负荷,并能够根据相似系数确定负荷类型,实现负荷辨识。

基于大数据平台的居民负荷变尺度画像技术实现与应用

传统的负荷曲线描述方法难以全面描述负荷变化特征。文章尝试采用用户画像技术进行居民负荷多尺度立体化的用电特性研究。首先,基于大数据平台中的可用数据资源,建立了表征居民负荷用电特性的标签体系。为了快速高效地获取各类典型用户特征,应用标签体系,在大数据平台支撑下,应用分布式聚类算法对海量居民用户用电数据进行聚类分析。最后,针对每类用户,文章绘制了四季的典型日和典型月负荷曲线以及年持续负荷曲线并进行了对比,同时分析了每类用户的负荷波动率和需求响应水平,以构建包含用户的用电时序规律和用电弹性特征的变时间尺度用户画像。分析结果能够可视化地描述居民负荷的时间分布特性及用户用电特性,可为合理制定电价套餐及优化用电模式提供参考。

含光、储、电动汽车居民小区电力负荷综合管理系统

电动汽车、小型光伏发电装置在居民配电系统获得日益广泛的应用,改变了居民负荷需求特征,给现有系统带来一系列问题。为提高居民小区光伏利用率,引导电动汽车有序充电,针对含光、储及电动汽车的居民小区,研究光伏出力及电动汽车充电行为的不确定性及特征,利用集中设置的储能装置,在不改变既有配电系统一次拓扑结构的前提下,构造居民小区电力负荷综合能源管理系统,并提出直接和间接负荷控制相结合的综合能源管理控制和调度策略。该系统及其控制策略利用分时电价机制间接调节电动汽车充电行为,避免夜间充电高峰;利用合理设置的集中储能装置,通过直接控制,转移多余光伏出力,充分消纳光伏出力,同时达到最大化用户收益和解决变压器白天光伏反向送电过载问题的目的。以实际居民小区实测数据为基础,对不同场景的仿真分析验证了方法的可行性和有效性。

城市配电网居民住宅和商业负荷特性对比分析

负荷特性分析对电力企业经营规划具有重要的理论指导作用与实践应用价值,对同一地区与居民生活密切相关的商业负荷和居民住宅负荷,从各个角度进行了对比分析。首先,从最大负荷变化及负荷特性指标入手,阐述了两者的年度和月度负荷变化规律,进一步利用基准负荷比较法求取了典型月的日最大降温负荷及最高占比;其次,利用散点分布和最小绝对残差法得到的拟合曲线,从出现时刻角度分析了日最大负荷的特点,并研究了典型日负荷变化;最后,借助斯皮尔曼相关系数法进行了相关性分析,运用最小二乘法构建的回归模型研究了气温敏感性,同时深入挖掘了南北方小区的负荷特性异同。分析结果表明,加强电力需求侧管理,优化配电网负荷特性具有重要意义。

电动汽车居民区充电负荷建模分析

提出一种基于电动汽车停车时间、充电需求等因素的电动汽车居民区充电负荷建模分析的新方法。针对电动汽车的停车行为,研究基于居民区的区域停车生成率的停车需求,建立居民区的区域停车模型。建立里程分布模型,研究电动汽车移动和电耗量的关系,建立电动汽车剩余荷电状态(SOC)模型。结合居民区的区域停车模型、荷电状态分布模型,通过详细考察居民区区域停车这一功能分区特征,综合设备性质、居民区区域特征等因素,得到居民区的电动汽车充电模型。在充电模型中包含对电动汽车电池的工况分析、电耗量分析、返程时间分布、返程时SOC分布等环节的优化分析。采用一系列的数学建模方法,完成了基于时间分布的电动汽车居民区充电负荷的相关性质研究,以此作为日后电网调度、削峰填谷的参考。以某市为算例,进行蒙特卡洛模拟和分析,得出充电负荷分布的相关结论。

智能居民住宅负荷控制策略下的经济调度

伴随着智能用电技术的提出与推广,居民住宅中传统煤、油、气、汽设备逐渐被电力设备取代,居民住宅用户参与需求侧响应计划的主观意愿与客观要求均越来越强。通过对居民住宅用户用电行为的模拟与分析,研究基于智能家电的居民住宅需求响应原理,提出智能居民住宅用户负荷控制策略(SHM),为居民住宅用户广泛参与需求响应计划提供可行方案,以提高居民家庭用电经济性,提高能源利用效率,促进配电网稳定,实现供用电双方互利共赢。

居民配电网负荷谐波电流发射水平评估方法

提出一种居民配电网负荷谐波电流发射特性的评估方法,采用节点谐波电流贡献率和谐波概率分布两项评估指标,通过符号判别法和典型相关性分析方法计算系统侧和负荷侧谐波阻抗,进而划分谐波责任,计算居民负荷谐波电流发射水平。仿真和案例分析结果表明,典型相关性分析方法谐波阻抗估计精度优于符号判别法,且适用于系统侧谐波波动大于负荷侧谐波波动的场景,居民配电网谐波电流幅值概率密度曲线呈多峰特性,可反映谐波源电器及其组合,对配电网谐波源识别和谐波抑制措施制定具有重要意义。

居民负荷与夏季气温关系分析

利用负荷管理系统,获取了福州市部分居民小区24个时点的负荷数据。分析了福州市夏季居民用电最高负荷与最高气温的关系并拟合出了它们的关系曲线,分析了气温敏感负荷,得出了单位温升效应。对福州市民负荷预测和制定相应营销策略将提供有效帮助。