考虑负荷精细化的虚拟电厂优化调度

由于可再生能源具有较强的波动性,导致其出力与计划出力存在偏差。聚合风电、燃气轮机、储能设备组成虚拟电厂参与电力市场,根据负荷用电特性将用户可控负荷进行分类并建立精细化分类负荷的模型。以虚拟电厂收益最大为目标,构建不同类型负荷分别参与需求响应的优化调度模型,通过转移或削减部分负荷量以及合理分配储能和燃气轮机出力,来抑制风电出力偏差,平滑负荷曲线,使得发电侧与需求侧双向互动,实现虚拟电厂的经济运行。算例仿真结果表明,将负荷精细化分类参与需求响应,使虚拟电厂在电力市场中收益最大,用户曲线峰谷差最小,用户费用最小,实现用户和VPP社会效益双赢。

计及负荷精细化建模的主动配电网双层规划模型

传统配电网规划中,通常将负荷建模简单处理为恒功率模型,难以表征真实负荷需求。为实现主动配电网更加经济稳定的运行,在负荷精细化模型的基础上,提出以总投资和总运行费用净现值最小为目标函数,考虑总投资成本限制、需求响应容量限制、支路潮流、电网安全等约束条件的双层主动配电网模型,并对双层模型的上下层进行关联建模,引入二阶锥潮流松弛,将其转化为单层混合整数二阶锥规划,通过改进的IEEE33节点算例进行验证。

时空尺度精细化对可中断负荷优化调度方案的影响研究

需求响应是中国现阶段缓解电力供应紧张局面的有效手段。在分析现有的大工业负荷参与的可中断负荷调度优化模型的基础上,通过算例揭示了现有调度方案可能存在的容量富余问题,研究了可中断负荷容量精细化和中断持续时间精细化对可中断负荷调度方案的影响,讨论了时空尺度精细化实施的可行性,提出一种精细的大工业负荷参与可中断负荷调度的优化模型。算例结果表明,精细化模型能充分利用大用户负荷在时空尺度上的特性,在保证用电高峰期削减负荷需求得到满足的同时,解决了现有调度方案可能存在的容量富余问题,优化了调度结果,降低了中断补偿成本,提高了用户满意度。

计及差异化用能需求的集群空调负荷优化控制策略

随着电力物联网的加速建设,需求侧资源管理也愈加信息化和智能化,为引导用户节能降耗提供了精细化调控的基础。传统的集群负荷调控大多面向群体优化,而忽略了个体用户的用能偏好,难以同时满足用户的差异化舒适度需求和经济性需求。提出一种计及用户差异化用能需求的集群空调负荷协同控制策略,基于LSTM神经网络模拟单个用户行为特性,引入用能行为相似度量化对用户差异化需求的切合程度进行量化,进而采用DQN强化学习制定个性化用能策略,降低用户用能成本的同时满足各用户的差异化舒适需求,并且有效降低了峰谷差。最后,仿真结果验证了文章所提策略的有效性和优势。