临界峰谷电价比在电锅炉蓄热技术中的应用

为了充分利用有关电力优惠政策,降低供热锅炉的运行费用,采用电锅炉蓄热技术,提出了临界峰谷电价比的概念和相应的计算方法,对电锅炉蓄热实际运行数据进行分析,并比较其与常规燃气供热锅炉的初投资及运行费用,得到临界峰谷电价的比值。计算分析表明,峰谷电价比大于临界峰谷电价比时,采用电锅炉蓄热供热比较经济合算,且投资回收年限随着峰谷电价比的增大而缩短。

中国与世界主要国家电价比较分析

通过对世界部分国家电价进行对比,剖析了我国在上网电价、输配电价、终端销售电价以及电力与其他能源产品比价方面存在的问题,认为我国电价总体水平偏低,需要适时调整电价水平和电价结构,尽快形成独立的输配电价。

我国与工业发达国家的电价比较——谈我国的电价扭曲

我国在传统计划经济年代,电价水平低,但电价结构比较合理,民用电价高于工业电价。改革开放以后,随着集资办电、新电新价、煤运加价,电价水平逐步提高,当时国家为减轻居民的电费负担,各种加价在居民电价中尽量不加,大部分加价由商业、工业等部门来负担;

日本电价比世界上其他经济发达国家高2倍

日本电价比美国、英国、德国、法国的电价高出2倍，甚至2倍以上。如此高昂的电价严重地影响着国民生活。

我国电价交叉补贴的现状、影响及解决方案探讨

电价交叉补贴作为电力普遍服务的手段之一,在保障居民基本用电等方面发挥了巨大作用,但随着居民用电量的不断增加,交叉补贴规模和缺口将进一步扩大,阻碍电力市场改革;在此背景下,通过研究发现我国每年工商业用户为居民用户提供超过3000亿的电价交叉补贴,且由于补贴方式、对象、标准及资金来源等缺乏精准设计,导致其带来非效率性和非公平性等影响,故需要妥善解决电价交叉补贴问题;最后,在研究电价交叉补贴影响的基础上,提出了交叉补贴附加费、阶梯电价以及电力普遍服务三种解决电价交叉补贴的思路,设计了具体解决路径,并比较了不同解决方案的适应性和政策有效性等。

基于相似日筛选与组合深度学习模型的日前电价预测方法

准确的日前电价预测是市场运行和政策规划的基础,而市场披露信息是电价预测的重要依据。提出了引入Self-attention机制的CNN-GRU组合深度学习电价预测模型。首先,针对山西电力现货市场交易流程及日前电价形成机制,采用最大互信息系数法对市场披露的日前边界条件等信息数据进行特征提取,以确定电价关键影响因素及其权重系数。其次,基于加权灰色关联度的历史相似日筛选方法生成电价预测历史数据集,并挖掘电价及其特征的内部变化规律。然后,基于历史数据集,采用引入Self-attention机制的CNN-GRU模型得到预测电价。最后,通过算例验证了所提预测方法的有效性及准确性。

基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测

电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短时记忆网络(LSTM)的短期电价预测模型.ICEEMDAN将原始数据分解为多个本征模态函数(IMF)和一个残差序列,然后将IMF分量重构为高频,中频和低频三个子序列,将子序列和残差序列分别与相关因素结合,重构为四个多维特征矩阵,输入BO-LSTM模型进行训练,最后得到预测结果.用西班牙国家电网公司Red Electric Espana运营数据进行算例分析,结果表明ICEEMDAN-BO-LSTM模型具有更高的准确度,在电价跳跃点和峰值点处预测结果表现出色,与其他方法相比预测效果更好,对能源企业和国家电力市场调控策略具有实用价值.

短期电价预测的机器学习方法:现状、挑战与展望

随着全国统一电力市场的逐步建设,电价预测领域吸引了越来越多的学者关注。开发高效、精准的短期电价预测模型,不仅能够为电力现货市场的买卖双方提供决策支持,还能提升各方的风险控制能力,从而为建立高效统一的电力市场提供量化支撑。由于电力价格有随机性大、波动性高和时效性强等特点,将机器学习方法应用在短期电价预测领域能够综合考虑多方因素,能在较短的时间内拟合较为复杂的非线性电价数据,得到更为精准的预测结果。本文对基于机器学习的短期电力价格预测方法进行了综述,深入分析了各类方法在不同情境下的预测效果、适用性及其优势与不足,并对未来研究方向进行了展望。

考虑多种电价模式的工商业用户储能优化配置研究

针对第三监管周期最新电价政策下用户侧储能的优化配置问题,以变压器容量在100 kVA—315 kVA、可自由选择电价模式的一般工商业用户为研究对象,提出了考虑多种电价模式的用户侧储能优化配置方法。首先,对最新的电价政策进行分析解读作为后续模型构建的依据;接着,分别在两部制电价按需量计费、两部制电价按容量计费、单一制电价3种模式下建立了储能的优化配置模型,通过3种模式的对比从中选择经济性最高的储能配置方案;最后通过算例仿真对所提方法的有效性进行了分析验证。所提方法对大工业用户及其余一般工商业用户也同样适用,只需要对所提方法作相应简化即可。

极端天气场景下基于天气衍生品的电价风险管理

极端天气会导致线路跳闸,发电能力损失,负荷激增。市场环境下用户将承受高昂电价冲击,危及社会稳定。此时抑制电价飙升,管理电价风险十分重要。为此,设计了一种基于电价和发电损失容量的电力天气衍生品,可有效管理电价风险。首先,依据风险分解结构原理从源网荷及发电商报价角度分析了极端天气对电价的影响。其次,设计了考虑电价、天气为执行条件和基于损失容量与电价为收益函数的天气衍生品,并从理论层面分析了其效果。最后,结合预期效用最大化目标和电力市场出清模型进行发电商决策与电价模拟,使用条件风险价值(CVaR)指标评估了电价风险及衍生品效果。结果显示,所提电力天气衍生品使极端天气对发电商收入的冲击降低80%以上,用户电价均值降低约0.2%,用户电价风险降低20%以上,说明可有效控制电价风险,助力电力市场建设以及新型电力系统构建。

基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法

针对实时电价数据波动性强及其影响因素复杂,导致现有预测模型稳定性及预测精度低的问题,提出了一种基于改进极限学习机的电力市场实时电价预测方法。设计了基于经验小波变换的实时电价数据分解方法,将电价序列分解为接近价格的低频信号和噪声的高频信号。同时提出基于改进随机森林的实时电价特征提取算法,根据预测重要度获取最优的电价影响因素特征组合。以此为基础,将核函数替代极限学习机隐藏层构建了R-KELM预测模型,更好地反映了多因素影响下实时电价的不确定性和波动性。以PJM实时电价数据为例,结果表明,所提方法可以有效克服电价数据强波动性及高特征冗余的问题,预测模型准确性及稳定性得到显著提升。

计及气象因素与分时电价影响的综合能源系统负荷调控策略研究

用能高峰时段,综合能源系统多元负荷受气象因素影响,使其用能需求量短时持续上升,导致供需矛盾加剧;同时,综合能源系统多能耦合转换与蓄放单元的电驱动特点(如冰蓄冷空调、电制冷制冰)致使其用能成本受分时电价影响进一步增加。以供冷季用能高峰时段综合能源系统冷-电供需调控为研究对象,提出一种包含冷负荷需求自身调节与供冷功率主动控制的两阶段递进式调控策略,旨在实现多能供需平衡空间的拓展与用能成本的降低。基于模糊C均值聚类并考虑综合气象因素与分时电价的影响,选取调控时段;在第1阶段构建了温-湿舒适度最佳与冷能需求量最低的多目标负荷调节模型,在第2阶段提出了用能成本最低和运行能耗最小的多目标供冷输出功率主动控制策略;选取某校园综合能源系统实际运行数据进行算例仿真,采用ε-约束法以及多维偏好线性规划方法进行多目标求解,并基于用能舒适度变化的运行能耗、用能成本等指标,对比分析负荷需求在用能高峰时段调控优化前后的效果。结果表明,所提方法在满足用能舒适度的同时,能削减约13%的负荷需求,并降低约1.9%系统用能成本,有效缓解多能供需矛盾,增强系统运行的灵活性。

考虑分时电价下需求响应的用户侧储能优化配置

针对用户侧储能在投资与运行方面经济性不足的问题,提出一种考虑分时电价下需求响应的用户侧储能规划与运行两阶段优化策略.第一阶段通过建立分时电价优化模型,采用粒子群(PSO)和序列二次规划(SQP)混合算法求解得出分时电价策略,第二阶段基于第一阶段得出的分时电价策略建立考虑两个时间尺度的储能双层优化模型,上层模型以最大化全寿命周期净收益为目标优化长时间尺度的储能配置,下层模型以最大化日运行收益为目标优化短时间尺度的储能运行,结合混合整数线性规划方法和KKT条件,调用CPLEX求解器进行求解,通过两阶段的联合优化,实现用户侧储能配置和运行收益综合最优.最后,结合实例进行仿真,结果表明所提方法可以有效提高用户侧储能系统的经济性.

考虑负电价的建筑储能控制策略与优化配置设计方法

在双碳战略背景下,清洁能源已经成为城市能源供应的重要组成部分,与此同时建筑再电气化率也在不断提高,为了应对新形势下的能源供需平衡,我国电力市场不断完善,然而新市场规则带来的负电价现象,对建筑能源系统工程设计和运维带来了极大的挑战。本文以建筑光储系统为研究对象,考虑负电价情况,提出新市场机制下系统调度策略与容量配置方法,并通过Matlab进行模拟仿真,验证了该方法的有效性。

基于动态电价机制的配网运营商与用户储能商双层协调多目标优化策略

为在电力市场和调度运用中发挥用户侧分布式储能的价值,充分利用电价的优化调节能力,提出考虑负荷需求响应的多目标双层动态电价模型。其中,上层以区域配网代理运营商运营成本和平均负荷波动率最小为目标,下层考虑储能商负荷需求响应,以各储能商运营成本最小为目标。此外,采用改进优劣解距离法对模型求得的Pareto最优解集进行多属性决策,以避免传统优劣解距离法中人为赋权的主观性。最后,决策出最优的内部电价、充放电计划和负荷安排。算例表明,该策略可以降低储能商的运行成本,提高区域配网运营商的收益与区域供电可靠性,同时有利于平滑负荷曲线。

发电商合作博弈策略下跨区输电电价优化方法

由于负荷中心与可再生资源在地理位置上分布的不均匀,更大范围的资源合理配置需要跨区输电,而随着电力市场的深化发展,参与跨区电力市场出清的发电商将可能出现通过合作博弈策略行使市场力以争取自身利益最大的行为,此举可能导致跨区输电通道利用率降低,进而影响线路准许收入的稳定回收。为应对上述问题,提出了一种电力市场环境下考虑参与跨区出清的区外发电商合作博弈策略的跨区输电电价三层优化模型,上层为以准许收入稳定回收为目标的输电电价优化模型,中层为由区外发电商组成的跨区出清利益联盟的以联盟收益最大为目标的报量决策模型,下层为计及区外发电商参与的区内电力市场出清模型。为求解所提三层模型,采用了一种改进列和约束生成算法(C&CG)算法,将模型分解为主、子问题迭代求解,其中对于作为双层模型的主、子问题采用卡罗需-库恩-塔克条件(KKT)和大M法转化为等效单层模型后进行求解,而主、子问题模型中的双线性项则采用强对偶定理及变量离散参数化的方法进行线性转化以便于求解。最后通过PJM-5节点系统验证了所提三层优化模型能较好地体现区外发电商因合作博弈策略组成的跨区出清利益联盟的策略性决策和市场力行为,令输电电价的制定能在考虑区外发电商合作博弈策略影响下,实现线路准许收入的稳定回收。

计及动态电价的电动汽车参与微电网调度双层优化策略

电动汽车(electric vehicle,EV)充电负荷变化量受微电网爬坡性能限制,因此文中考虑微电网机组爬坡特性,提出一种计及动态电价的EV参与微电网调度双层优化策略。上层为EV负荷模型,分析不同类型EV快/慢充特性,考虑微电网电价对EV充电需求的引导,建立以用户满意度最大为目标的EV负荷模型。下层为多微电网运行模型,根据微电网净负荷大小制定动态电价策略,考虑EV充电负荷对微电网新能源的消纳及电源爬坡的需求,优化各区域动态电价,并以微电网净负荷波动及运行成本最小为目标,建立多微电网区域运行模型。最后对某城市区域微电网及EV充电需求算例进行分析和验证,结果表明:与固定电价及峰谷分时电价相比,所提方法实现了EV负荷在微电网区域有序充电、平抑净负荷波动的效果,能有效降低充电行为对微电网安全经济运行的影响。

基于油田分时电价的用户侧储能装置应用分析

用户侧储能可以削峰填谷,降低用电成本,具有重要意义。基于油田分时电价机制,对用户侧储能装置的应用进行分析,提出充放电策略,并测算收益。

考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计

考虑到售电公司对提高市场占有率和收益的需求,电动汽车用户对经济和舒适的追求,以及电动汽车保有量基数大且还在持续快速上升的情况,提出了一种考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计方法。首先,利用蒙特卡洛方法模拟生成一些电动汽车用户的充电需求以增加充电负荷数据,并采用k-medoids聚类算法对电动汽车用户按其充电负荷聚类出典型电动汽车用户的充电需求曲线。然后,通过熵权法计算电动汽车用户效用,并在此基础上应用演化博弈论分析电动汽车用户在有限理性情况下的电价套餐选择情况。最后,建立考虑电动汽车用户有限理性的电价套餐双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司购售电收益最大,下层模型优化目标为电动汽车用户效用最大。算例结果表明该定制化电价套餐不但能够有效地提高售电公司的营业利润,而且能够降低用户用电成本。