电力峰谷差异与时变电价在电力企业营销策略中的应用

随着电力市场化的推进和新能源技术的发展,电力峰谷差异和时变电价制度在电力企业的营销策略中的应用价值日益突显。论文通过深入分析电力需求的时变特性和电力峰谷差异的影响,探讨了时变电价的设计与实施及其对电力市场运行和电力企业营销策略的影响。研究显示,电力企业可以通过利用峰谷差异和时变电价制度,优化电力资源的配置,引导消费者改变电力消费行为,从而提高电力系统的运行效率和企业的经济效益。同时,时变电价制度也为电力企业提供了一种有效的市场营销工具,帮助其更好地满足市场和消费者的需求,提高其市场竞争力和客户满意度。

“专变共享”模式下考虑时变电价和转移概率的EV有序充电

针对城市楼宇停车场难以新建变压器供电的问题,提出了利用原有专变冗余容量消纳电动汽车(EV)负荷的“专变共享”模式,建立了分别由专变用户、充电站运营商和EV用户主导的3层有序充电调节模型;建立了充电体验指数、专变租费、运行商盈利额和专变利用指数等评估指标描述各方的需求,以此建立了有序充电的综合目标;建立考虑时变电价和EV用户充电时段转移概率的有序充电优化模型,并提出了基于粒子群优化算法的有序充电优化方法。通过算例仿真分析了基于时变电价的3层有序充电调节模型的优化效果,验证了考虑EV出行需求和电量约束的合理性,并研究了楼宇负荷类型对有序充电的影响。

考虑时变电价及随机电量消耗的电动公交排班研究

随着电动公交车辆的迅速普及发展及峰谷分时电价政策的出现,电动公交车辆的排班与充电策略优化问题受到学术界和产业界广泛关注。电动公交车辆行驶中耗电量的随机性也给充电策略的制定带来了挑战。首先,构建混合整数规划模型对问题进行系统性刻画;其次,将决策过程分解为排班问题及充电问题,使充电问题独立于电量消耗及排班过程且易于求解;然后,基于分支定价切割算法框架为排班问题设计了快速高效的精确求解算法;最后,结合算例验证了该方法的有效性及高效性。结果表明,本文方法能够准确快速地完成实际规模问题的求解,给电动公交公司的运营管理提供一定决策参考。

智能电网时变电价下基站的动态能量管理

对于具有能量收集装置的基站,由于收集的能量具有随机性,为保证基站稳定运行,在智能电网作为基站能源补充的情况下,基于排队论和Lyapunov优化方法提出了基站非弹性能量需求和弹性能量需求2种情况下的动态能量管理算法.运用所提算法,基站可根据系统状态动态地选择在电价低时从智能电网适当购买能量存储在充电电池中,以备将来电价高且收集的能量不能满足需求时使用,从而减小基站的能耗成本.所提的动态能量管理算法复杂度低,不需要能量收集、基站能量需求、时变电价的先验统计信息.理论分析结果表明,所提算法可使基站的能耗成本无限接近最优值,且保证弹性能量需求情况下的时延不超过可容忍的期限.仿真结果验证了所提算法的有效性和电池容量大小对算法性能的影响.

计及能量共享的5G基站电能实时调度优化策略

为缓解第5代移动通信基站的巨大能耗导致的电网供电压力,联合分布式可再生能源、能量共享与能量存储提出了一个以最小化网络运营商的长期购电成本为目标的调度优化模型。综合考虑在可再生能源出力、各基站能量需求以及智能电网中的时变电价等先验统计信息均为未知的情况下,基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化理论提出了一种低复杂度的第5代移动通信(5G)基站能量共享实时调度算法。在优化问题求解中将基站的柔性电能需求构造虚拟队列,并将基站储能时间耦合约束转化为虚拟队列稳定性问题,所提算法通过实时调度基站的产能、储能、用能和基站间的能量共享,在满足各基站用电需求的前提下,最小化网络运营商从外部电网购电的长期成本。理论分析表明,所提算法只需要根据当前系统状态进行实时决策,且优化结果能无限渐近最优值。仿真结果表明,所提出的算法可以有效地减少网络运营商的购电成本,相比基准贪婪算法1,购电成本可降低约43.1%。

智能电网中终端用户的双向能量交易算法

针对智能电网中配备有可再生源收集装置和储能电池的终端用户,基于能量收集的随机性、电价变化和电池的存储能力,研究终端用户与电网的双向能量交易问题,目的是最大化用户的收益。采用李雅普诺夫优化理论提出的实时算法复杂度低,且不需要知道用户能量需求、电价变化和可再生源到达的统计特性。理论分析表明,所提算法可使优化目标无限趋于最优。最后通过仿真对比,验证了所提算法的有效性,并分析了储能电池容量大小对用户收益的影响。

南水北调东线工程江都泵站运行优化研究

江都泵站是南水北调东线工程水源泵站的一部分。针对泵站扬程变化的特点,利用水泵调节叶片的功能,建立了泵站优化运行的数学模型,并用遗传算法求解。对于不同的日总泵流量和日总泵水量,为了使泵站运行成本最小,分别确定了一天中不同时段运行的泵组数量和运行负荷。结果表明,在每天抽一定水量时,调整叶片角度和时变电价的方案,与常规运行方案(按一定的抽水流量设计叶片角运行的泵站方案)相比较,电气费用节省4.73%~31.27%;在泵送流量一定的情况下,通过调整叶片角度,节省了2.03%~5.79%的电费。

Quantum particle swarm optimization for micro-grid system with consideration of consumer satisfaction and benefit of generation side

Considering comprehensive benefit of micro-grid system and consumers,we establish a mathematical model with the goal of the maximum consumer satisfaction and the maximum benefit of power generation side in the view of energy management.An improved multi-objective local mutation adaptive quantum particle swarm optimization(MO-LM-AQPSO)algorithm is adopted to obtain the Pareto frontier of consumer satisfaction and the benefit of power generation side.The optimal solution of the non-dominant solution is selected with introducing the power shortage and power loss to maximize the benefit of power generation side,and its reasonableness is verified by numerical simulation.Then,translational load and time-of-use electricity price incentive mechanism are considered and reasonable peak-valley price ratio is adopted to guide users to actively participate in demand response.The simulation results show that the reasonable incentive mechanism increases the benefit of power generation side and improves the consumer satisfaction.Also the mechanism maximizes the utilization of renewable energy and effectively reduces the operation cost of the battery.