Optimal Scheme with Load Forecasting for Demand Side Management (DSM) in Residential Areas

Utilities around the world have been considering Demand Side Management (DSM) in their strategic planning. The costs of constructing and operating a new capacity generation unit are increasing everyday as well as Transmission and distribution and land issues for new generation plants, which force the utilities to search for another alternatives without any additional constraints on customers comfort level or quality of delivered product. De can be defined as the selection, planning, and implementation of measures intended to have an influence on the demand or customer-side of the electric meter, either caused directly or stimulated indirectly by the utility. DSM programs are peak clipping, Valley filling, Load shifting, Load building, energy conservation and flexible load shape. The main Target of this paper is to show the relation between DSM and Load Forecasting. Moreover, it highlights on the effect of applying DSM on Forecasted demands and how this affects the planning strategies for utility companies. This target will be clearly illustrated through applying the developed algorithm in this paper on an existing residential compound in Cairo-Egypt.

Multi-Layer Optimization for Load Scheduling to Manage Unreliable Grid Outages in Developing Countries

This paper describes the significant cost saving opportunities for consumers in developing countries by the use of computational intelligence and demand-side-management techniques to mitigate the massive use of diesel back-up during grid outages. Application of load scheduling optimization is investigated during scheduled power outages, for residential consumer in India. The specific load shifting approaches explored include a day ahead predicted load schedule which is generated by performing a DSM referring to the forecasted day ahead outage. Whereas in reality the predicted may not match the actual outage, thus in these cases a fuzzy logic rule base is referred on real time basis to take corrective action & reach the best optimal load schedule possible to attain the lowest cost. The load types modeled include passive loads and schedulable, i.e. typically heavy loads. It is found that this multi-level DSM schemes show excellent benefits to the consumer. The maximum diesel savings for the consumer due to load shifting can be approximately ranging from 45% to as high as 75% for a flat-tariff grid. The study also showed that the actual savings potential depends on the timing of power outage, duration and the specific load characteristics.

面向新能源消纳的需求侧灵活性资源聚合响应分析

新型电力系统中需求侧灵活性资源的重要性日益凸显。现有研究对大量负荷参与新能源消纳的需求侧响应改善效果与影响机制研究不足。首先分析了需求侧资源提供灵活性的机理,提出了需求侧灵活性资源可调节空间的计算方法;然后,考虑可平移负荷、可转移负荷和可削减负荷约束条件,构建面向新能源消纳的多类型需求响应聚合协同优化运行模型;最后,以某省级电网算例开展仿真研究,分析了各种类型需求响应的改善效果与机制。结果表明:负荷响应配合机组启停可以得到超过响应量的新能源消纳量,提出的多类型需求响应协同优化运行模型能够有效促进新能源消纳。

计及灵活性资源的综合能源系统源荷协调优化调度

可再生能源和负荷的波动性、不确定性等给综合能源系统(integrated energy system,IES)的安全灵活运行带来了极大挑战。为提高IES灵活调节能力与可再生能源消纳水平,提出一种计及灵活性资源的IES源荷协调优化调度方法。针对系统内运行灵活性需求,精细刻画各类资源灵活性能力,源侧根据电氢耦合单元运行特性构建热电联产机组(combined heating and power,CHP)和氢燃料电池(hydrogen fuel cell,HFC)联合运行模型,荷侧考虑综合需求响应的灵活性供给能力,建立系统综合灵活性供给模型。根据不同时刻运行灵活性不足问题分成2种调度模式,构建基于IES灵活性约束的优化调度模型,并进行仿真分析。仿真结果表明,所提出的优化调度方法能够有效提高IES灵活调节能力和可再生能源消纳水平。

基于虚拟电池模型的外逼近闵可夫斯基热泵负荷调节可行域聚合方法

温控负荷(temperature control loads,TCLs)灵活性可行域的有效量化和聚合是其响应电价与调控信号的前提。由于TCLs能量在时间上耦合,且设备调节特性和物理参数各异,具有较高异质性,现有聚合方法面临计算复杂度高、适配性差等问题。该文基于极端场景法建立了通用虚拟电池(virtual battery,VB)模型,即通过一套标准电池参数描述资源灵活性,其通用形式使得聚合可行域可以按一定规则线性求和获得。在此基础上,提出一种基于虚拟电池模型的外逼近闵可夫斯基聚合方法,并从数学上不失一般性地对不同异质性设备聚合的有效性进行了证明与推广。最后,提出了考虑系统灵活性供需平衡的负荷聚合商日前优化调度模型。算例结果表明,所提温控负荷可行域聚合方法在提高了外逼近精度的同时保证了较高的计算效率。相比传统模型,所提聚合模型有着更好的优化性能。

基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

随着电价新政的发布,电力市场将进一步开放,同时目录电价的取消将加快分时电价机制的建立,在此背景下售电公司如何针对电力用户采取有效的分时电价措施是亟需解决的问题。为此在分析湖南省钢铁、电石等高能耗工业用户用电特性的基础上,结合售电公司、工业用户的成本及收益构建了售电公司成本收益模型、工业用户负荷转移成本模型,进一步提出了售电公司峰谷分时电价双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司收益最大,下层模型优化目标为工业用户用电成本最小,以此确定峰谷分时电价套餐。以钢铁、电石等高能耗工业用户数据为例的仿真测算结果表明通过双层优化模型所得的峰谷分时电价套餐能够保证双方的利益,并有效引导工业用户合理用电、削峰填谷。

智能电网背景下的需求侧负荷资源调控技术与策略

随着新型电力系统的建设,电力系统“双高”“双峰”风险频现,电力系统资源调节能力不足、保供电压力较大等问题日益突出。充分调动需求侧负荷资源参与电力市场,做好需求侧负荷资源调控技术保障与策略支持,是当前保障安全、有序用电以及缓解电力系统压力的重中之重。在此基础上,针对目前需求侧负荷资源参与电力市场调控的现状,将需求侧负荷资源中的可调控负荷资源按响应速度、响应方式与终端类型进行进一步划分,分析了高级计量架构、远程通信技术、智能控制技术3种常用的需求侧负荷调控关键技术以及集中式与分布式2种需求侧负荷调控策略,旨在为智能电网背景下的需求侧负荷资源参与负荷调控提供更多参考。

考虑源网荷储协调互动的配电网无功优化

高比例新能源发电是新型电力系统的主要特征,挖掘新能源发电、储能以及柔性负荷等柔性可控资源的无功电压潜力能有效提高新型电力系统运行的稳定性和安全性。文中提出了一种考虑源网荷储互动的配电网无功电压控制方法。该方法从负荷需求侧响应出发,基于市场实时电价信息,以负荷转移成本和用户购电成本为基础,提出基于价格驱动需求响应的负荷平移策略;利用储能系统协调新能源发电出力和负荷平移规则,构建综合考虑源网荷储互动的配电网无功优化模型。通过调节无功补偿设备、储能充放电策略协调新能源出力,在满足负荷需求侧响应需求的基础上达到系统无功电压的最优控制。通过改进的IEEE33节点系统仿真分析,实验结果表明通过源网荷储的充分互动能够有效提高系统无功电压调节能力,实现配电网安全、经济运行。

电力负荷控制系统在需求侧管理中的应用

阐述电力负荷控制系统与需求侧管理的特点,探讨电力负荷控制系统在需求侧管理中的应用策略,包括采集数据优化决策支持、优化调度平衡负荷需求、强化响应提升系统灵活性。

基于K-means聚类算法的负荷峰谷时段划分

合理制定分时电价策略有利于削峰填谷,有利于电网的安全稳定、经济地运行,因此负荷的峰谷时段划分是一项重要的工作。首先分析了不同日负荷波动特点,研究了K-means算法的原理,基于K-means研究了负荷峰谷时段划分方法。通过分析可知,不同季节的划分结果不同,制定分时电价时应该考虑季节因素。

Long-term forecasting of annual peak load considering effects of demand-side programs

The main purpose of this research paper is to investigate the long-term effects of the proposed demandside program,and its impact on annual peak load forecasting important for strategic network planning.The program comprises a particular set of demand-side measures aimed at reducing the annual peak load.The paper also presents the program simulations for the case study of the Electricity Distribution Company of Belgrade(EDB).According to the methodology used,the first step is to determine the available controllable load of the distribution utility/area under consideration.The controllable load is presumed constant over the analyzed time horizon,and the smart grid(SG)infrastructure available.The saturation of positive effects during intense program application is also taken into account.Technical and economic input data are taken from the real projects.The conducted calculations indicate that demand-side programs can bring about the same results as the energy storage in the grids with a strong impact of distributed generation from variable renewable sources(V-RES).In conclusion,the proposed demand-side program is a good alternative to building new power facilities,which can postpone investment costs for a considerable period of time.

基于源网荷态势的光伏微电网需求侧响应调度方法

为满足光伏微电网用电需求、缓解供电压力,对基于源网荷态势的光伏微电网需求侧响应调度方法进行了研究。首先,根据光伏微电网的结构、运行状态、源网荷互动关系,建立电源和负荷需求侧响应模型,用于平衡峰谷负荷的差异;其次,以微电网最小运行成本和交换电量为目标函数,结合功率平衡、充放电功率、荷电态势和线路功率等约束条件,建立光伏微电网需求侧响应调度模型;最后,基于非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法求解模型,获取最优的调度结果。结果表明:应用该方法后,微电网电源出力更加合理,运行总成本明显下降,负荷峰谷差由480 kW下降到220 kW。该方法能够合理调度光伏微电网的需求侧响应,缓解了配电网运行压力,且在节能方面的表现较为突出。

基于多维空间构成特征的城市混合功能街区负荷特性研究——以天津市为例

需求侧能源管理是实现碳中和的有效途径,降低负荷强度、平滑峰谷波动是其中两个重要目的。由于不同类型的建筑具有不同的负荷时变特性,理论上而言,混合功能街区在上述两个目的上均具备一定潜力。在街区尺度下,作为影响负荷特性的重要因素,城市空间构成优化是需求侧能源管理不可忽视的重要方面。构建了可实现形态与功能多维特征变化的参数化模型,对由此生成的混合功能街区样本集进行全年负荷模拟,从负荷强度与负荷波动性两个方面评估样本集的多元负荷特性及其分布,并建立空间构成特征与负荷特性指标的相关性矩阵。研究结果揭示了空间构成优化在降低街区负荷强度、提高负荷平准化率与稳定性方面的潜力,并从高效用能角度为低碳街区规划提供指导和定量依据。

计及源-荷不确定性及需求侧响应的多主体综合能源系统两阶段鲁棒优化配置

基于峰谷电价差的需求侧负荷参与调度,是实现源荷平衡和促进可再生能源消纳的重要策略。为应对源-荷不确定性对电源容量管理带来的挑战,该文提出了一种考虑源-荷不确定性及需求侧响应的多主体综合能源系统两阶段鲁棒优化配置策略。在第一阶段,优化计算风电、光伏和储能的容量配置;第二阶段,规划风电、光伏、储能和燃气轮机的实际出力。模型综合考虑了多类型多负荷需求响应约束,并通过引入不确定性调节参数来表征源-荷不确定性的波动程度;同时,采用整数变量将原模型转化为混合整数线性优化问题,并利用双层列生成循环算法。仿真结果表明,所提策略能够灵活计算微电网电源配置方案及出力工况,为多源微网的电源容量配置策略和激发需求侧与电网之间灵活互动提供了理论支撑。

电力负荷管理系统在需求侧管理中的应用

电力行业与国计民生息息相关,该行业的发展一直受到人们的高度关注。基于此,本文从多个角度探讨了电力负荷管理系统的应用优点,包括操作简单、人力依赖度低、预测准确性高、数据监控范围广等。电力负荷管理系统可以提供合理分配负荷、远程集中自动抄表、调节峰谷负荷、购电管理、反窃电及电压合格率监测等功能,分析其在需求侧管理中的应用策略,可以促进电力负荷管理系统实现高质量发展。

基于时序生产模拟的需求侧响应促进新能源消纳量化分析

高比例新能源接入导致电力系统对灵活性资源的需求日益迫切,需求侧灵活性资源重要性凸显。现有的需求侧响应研究多针对尖峰负荷问题,对需求侧响应资源促进新能源消纳的量化研究不足。针对这一问题,首先建立多类型需求侧单体灵活性资源调节模型;其次,分析需求侧单体灵活性资源调节特性,建立海量需求侧单体灵活性资源聚合调节模型;然后,构建基于时序生产模拟的需求侧响应促进新能源消纳量化分析模型;最后,以省级电网为算例开展仿真研究,分析多类型需求侧响应对新能源消纳的改善效果。结果表明,可平移负荷、可转移负荷均可改善新能源消纳能力。

计及需求侧响应的主动配网规划技术

针对需求侧电动汽车、可控负荷与分布式电源的增多给配电网规划带来的不确定性问题,同时充分考虑了传统配电网规划正向主动模式转变的影响,文中开展了计及需求侧响应的主动配电网规划算法研究。该研究将用户的响应行为模拟为线性模糊模型,进而构建了响应度不确定模型。同时建立了以投资、运维及环保成本最小化的目标函数,并计及需求侧响应约束,规划得到分布式电源和储能的最佳容量与选址。通过改进差分进化以及自适应因子,运用进化算法实现了对上述模型的求解。利用IEEE 33节点标准算例对所提算法进行验证的测试结果表明,该算法可以充分促进分布式电源的消纳,调动需求侧负荷响应的激励机制,算例的网损费用降低了约10%。

基于负荷分类调度的孤岛型微网能量管理方法

目前,国内外对微网运行的能量管理研究已取得了一定的成果,但是,主要是针对并网型微网运行的研究,而对孤岛型微网能量管理的研究还相对较少。因此,针对孤岛型微网的运行特点,研究了微网中的需求侧管理与调度方法,建立了孤岛型微网能量管理的优化调度模型。首先分析了在微网中开展需求侧管理的意义,将微网内的负荷按重要程度和用电特性分为三类,并作为可调度的对象。其次以总运行费用与停电损失之和最小为目标,计及停电量约束、储能设备运行约束和备用容量约束等条件,建立了孤岛型微网能量管理的混合整数规划模型,并使用CPLEX软件进行求解。算例结果表明,引入需求侧管理增加了孤岛型微网能量管理的灵活性,提高了可再生能源发电的利用率,降低了微网的运行成本。

考虑需求侧管理的微网经济优化运行

建立了考虑需求侧管理的微网经济优化模型。将微网的电力负荷分为3个部分:固定负荷、可转移负荷、随机负荷,其中可转移负荷的管理是需求侧管理的主要内容,也是微网经济优化运行的重要目标。在分时电价的环境下,建立了微网中分布式电源与需求侧负荷优化管理的协调运行模型。通过函数线性化将该优化问题转化为一个混合整数规划问题,采用专业混合整数规划软件求解。仿真结果表明,考虑需求侧管理的微网经济运行相比不考虑时的总费用减少了3.83%,具有较好的经济效益。

兼容需求侧资源的负荷预测新方法

提出一种兼容需求侧资源的负荷预测新方法,其基本思路为"自上而下细分负荷,自下而上叠加计算"。该方法的主要步骤为确定预测范围、对用户进行分类、识别各类用户的各种需求侧资源、定量分析预测期内各类用户各种需求侧资源对负荷的影响效果,通过多层次叠加技术测算得到预测区域内考虑需求侧资源的最大负荷。基于此,构建考虑需求侧资源的负荷预测模型。以某110 kV变电站中某条线路的覆盖范围为仿真算例,结果表明,考虑需求侧资源影响后电网规划中的负荷预测结果显著降低。