Non-Cooperative Differential Game Based Energy Consumption Control for Dynamic Demand Response in Smart Grid

In this paper, we conduct research on the dynamic demand response problem in smart grid to control the energy consumption. The objective of the energy consumption control is constructed based on differential game, as the dynamic of each users’ energy state in smart gird can be described based on a differential equation. Concept of electricity sharing is introduced to achieve load shift of main users from the high price hours to the low price hours. Nash equilibrium is given based on the Hamilton equation and the effectiveness of the proposed model is verified based on the numerical simulation results.

Battery Energy Storage System and Demand Response Based Optimal Virtual Power Plant Operation

With certain controllability of various distribution energy resources (DERs) such as battery energy storage system (BESS), demand response (DR) and distributed generations (DGs), virtual power plant (VPP) can suitably regulate the powers access to the distribution network. In this paper, an optimal VPP operating problem is used to optimize the charging/discharging schedule of each BESS and the DR scheme with the objective to maximize the benefit by regulating the supplied powers over daily 24 hours. The proposed solution method is composed of an iterative dynamic programming optimal BESS schedule approach and a particle swarm optimization based (PSO-based) DR scheme approach. The two approaches are executed alternatively until the minimum elec-tricity cost of the whole day is obtained. The validity of the proposed method was confirmed with the obviously decreased supplied powers in the peak-load hours and the largely reduced electricity cost.

Flexible Load Participation in Peaking Shaving and Valley Filling Based on Dynamic Price Incentives

Considering the widening of the peak-valley difference in the power grid and the difficulty of the existing fixed time-of-use electricity price mechanism in meeting the energy demand of heterogeneous users at various moments or motivating users,the design of a reasonable dynamic pricing mechanism to actively engage users in demand response becomes imperative for power grid companies.For this purpose,a power grid-flexible load bilevel model is constructed based on dynamic pricing,where the leader is the dispatching center and the lower-level flexible load acts as the follower.Initially,an upper-level day-ahead dispatching model for the power grid is established,considering the lowest power grid dispatching cost as the objective function and incorporating the power grid-side constraints.Then,the lower level comprehensively considers the load characteristics of industrial load,energy storage,and data centers,and then establishes a lower-level flexible load operation model with the lowest user power-consuming cost as the objective function.Finally,the proposed method is validated using the IEEE-118 system,and the findings indicate that the dynamic pricing mechanism for peaking shaving and valley filling can effectively guide users to respond actively,thereby reducing the peak-valley difference and decreasing users’purchasing costs.

考虑超碳需求响应的综合能源系统低碳优化调度

西北地区新能源发展迅速,充分利用当地独有的光热资源优势,同时结合火电低碳化改造与新能源协同运行,有利于推动当地能源系统绿色低碳转型。为尽最大限度地提升系统的减碳能力,提出一种基于源荷协同降碳的超碳需求响应模型,将动态碳排放因子作为分时电价的惩罚因子,从而将源侧碳信号传递至荷侧,驱使用户侧进行低碳性状态转移。首先,在日前调度阶段,构建预调度-再调度两阶段调度运行机制,再调度根据预调度的系统状态信息进行超碳需求响应,来深度降低系统碳排量。其次,将光热电站引入综合能源系统,与风电场、碳捕集电厂协同运行,从而构建高比例新能源场景,来验证超碳需求响应在此场景下的减碳效益。最后,建立了基于超碳需求响应的预调度-再调度两阶段低碳调度模型。经算例仿真分析表明,所提源荷协同降碳的新思路能有效提高系统的减碳能力,深入挖掘系统的降碳空间,提升系统的经济效益。

考虑碳排放流的电-气互联系统源荷互动低碳经济调度

为应对电力系统存在的弃风、碳排放较高等问题,基于碳排放流理论提出了一种电-气互联系统源荷互动低碳经济调度模型。基于电力系统碳排放流计算方法,推导得到考虑气网动态特性的天然气系统碳排放流计算方法;构建以储液罐装置为主的储碳系统(CSS),CSS与火电机组(TU)、风电机组(WT)、电转气(P2G)设备组成TU-CSS-P2G-WT的联合运行方式;源侧以系统日运行总成本最小计算得到能源网络的碳势时空分布,荷侧根据源侧的碳势信号,基于低碳响应机制建立激励型低碳需求响应模型,合理调整用能行为最小化用户购能总成本;建立源荷互动两阶段低碳经济调度模型,并利用GUROBI进行求解。通过改进由IEEE 39节点和比利时20节点构成的电-气互联系统进行算例分析,验证了所提模型的低碳经济性和灵活性。

考虑交叉价格弹性的城市天然气分时定价研究

近年来,全国各地天然气“气荒”现象突出,为缓解天然气使用压力,除了稳定的天然气进口外,有效的定价方式是其中关键。随着天然气需求区域及消费人群的增多,城市管网平稳运行压力增大,要求为天然气寻求能够实现缩小峰谷负荷差、维护市场稳定的定价方式。论文建立了对工业用户基于自弹性和交叉价格弹性的需求响应模型,考虑天然气价格自弹性以及不同时段间的交叉弹性的双重影响,并以此为基础,构建了分时定价仿真模型,对北京的城市天然气终端消费状况进行仿真模拟和分析。结果表明,1)分时定价实施效果峰同时段价格上调比例(峰谷价格差)之间成正相关,同居民用户天然气消费量占总用气量的比重呈负相关,居民消费占比越大,实施效果越差。2)天然气价格自弹性与交叉价格弹性对于分时定价政策效果有明显的重要作用。在不考虑政府对于燃气公司或者工业用户给予补贴等情况下,分时定价并不能实现燃气公司、工业用户等主体多方共赢,只能完成一方利益向另一方转移。总体而言,在一定条件下,在分时定价是削峰补谷,保障城市燃气管网稳定运营的有效措施,在分析分时定价政策时,须同时考虑上述因素才能更好地模拟市场运行情况。

考虑需求响应优先级的配电终端虚拟电厂优化调度研究

虚拟电厂技术提升了分布式能源消纳潜力、填补了电网调度盲区。为引导用户参与电力调度,在激励型需求响应购电协议基础上,构建了包含智能家居负荷和冷热联供建筑相变储能系统的虚拟储能模型,并量化分析各类资源可调度裕度;以用户响应特性为指标,采用熵权法评估各类用户负荷的动态响应性能,设置虚拟储能参与调度的动态响应优先级;以虚拟电厂收益最大为目标,综合考虑资源购电成本、电热平衡等因素,提出了集分布式电源和智慧社区激励响应负荷的终端虚拟电厂优化调度模型,采用改进光线寻优算法对模型求解。结果验证了所提方法的有效性。

考虑接入电动汽车充电站的虚拟电厂低碳经济调度

风光出力不确定背景下,为解决电动汽车充电站接入虚拟电厂后两者之间的利益协调问题,构建以虚拟电厂运营商为上层,电动汽车充电站为下层的双层规划模型。首先,结合氢能系统以及电热负荷需求响应特性,设计一种源荷协调响应机制,提升系统整体灵活运行的能力。其次,结合虚拟电厂能源-负荷分布情况、碳排放情况以及电动汽车充电站运行计划等因素,制定一种动态定价策略,引导下层电动汽车充电站参与虚拟电厂调度,优先消纳新能源,协调上下层之间的利益关系。此外,引入阶梯型碳交易机制和碳捕集设备,进一步提升系统低碳运行能力。最后,采用CPLEX商用求解器对双层规划模型迭代求解,同时引入联合最优判别机制获取联合最优解,算例结果验证了所提模型及方法在协调不同利益主体的利益关系和降低系统碳排方面的有效性。

考虑源-荷协调响应和动态定价的虚拟电厂双层优化

为引导从体积极参与主体运行,结合系统碳排放量、负荷中断量等评价指标,提出一种综合动态定价机制,该机制可根据碳排放量、负荷中断量等信息动态调整向下层负荷的售电价格合理引导下层负荷参与上层优化,实现上下层多利益主体互利共赢。同时,结合电氢热电系统和电热负荷需求响应特性,提出一种源-荷灵活协调响应机制,以动态定价机制为纽带,实现上层电-氢热电系统和下层电热负荷需求响应特性深度融合,提升能源侧能源利用效率,共同实现上下层协同经济运行。此外,基于电、热负荷不满意度系数,构建负荷用能不满意度模型,并将其计入系统运行成本。其次,为应对风光发电和负荷的不确定性问题,引入考虑不确定性参数的鲁棒优化方法处理源-荷不确定性,实现虚拟电厂在经济性和鲁棒性之间灵活协调。同时,深入分析不确定性参数对虚拟电厂运行的影响。最后,采用CPLEX-C&CG对双层模型迭代求解,并根据联合最优判别机制选取系统联合最优解,算例结果验证了模型及方法的有效性。

基于主从博弈的差异化建筑集群与微网协同优化调度方法

为充分调动绝热性能差异化建筑的需求响应能力,本文提出基于主从博弈的差异化建筑集群与微网协同优化调度方法。首先,采用热阻-热容网络对建筑的热动态特性进行建模,并构建暖通系统的用能模型;其次,为充分发挥接入建筑的电动汽车的灵活可调潜力,提出电动汽车到建筑集成系统的用能模型;然后,基于主从博弈提出微网与差异化建筑群的协同优化框架,并针对建筑群的差异化需求响应潜力提出定制化的电价方案;最后,通过算例验证了本文方法可根据建筑的差异化绝热性能灵活制定差异化的售电价格,从而充分挖掘建筑群差异化的需求响应能力。

考虑源荷互动的综合能源系统多目标双层规划

随着综合能源系统建设的不断推进,传统的“源随荷动”模式转向“源荷互动”已成为发展趋势。为此,提出了一种考虑源荷互动的综合能源系统多目标双层规划方法。首先,引入电–热–冷可中断负荷和可转移负荷参与综合需求响应,并制定了一种基于新能源发电与等效负荷相匹配的动态定价策略。然后,构建了含电动汽车充电站的综合能源系统多目标双层规划与运行模型,在上层规划模型中以经济成本、碳排放量、自主性为目标,在下层模型中以综合能源系统和电动汽车充电站的总运行成本最小为目标。最后,利用非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ,NSGA-Ⅱ)算法和商业求解器CPLEX求解获得Pareto前沿解集,并利用Topsis法选择最优解。算例表明,该方法可以有效降低经济性成本、减少碳排放量、提高系统自主性。

考虑需求响应的高比例光伏配电网低碳调度

在低碳电力背景下,配电网作为电能消耗的最终端,配电网的低碳运行对降低电力系统的碳排放有着重要影响,如何在配电网层面相协调实现低碳经济运行是亟需解决的问题。提出了一种考虑配电网碳排放和需求响应的低碳调度模型。首先考虑配电网从主网受电的特性,构建了基于碳排放流理论的配电网碳排放模型,提出配电网的低碳指标。其次提出改进的配电网动态碳排放因子,将其作为引导信号,为配电网用户低碳用电提供参考。针对配电网中用户特性,分别构建以低调度成本和低碳为目标的工业需求响应模型以及以用电满意度和低碳满意度为目标的居民需求响应模型。最后在改进的IEEE-33节点配电系统中进行算例仿真,结果表明,所提配电网调度模型能够有效地减少配电网的碳排放,增加配电网中的光伏消纳。

基于需求的停车场电动车集群充放电管理策略

电动车作为电网的分布式储能装置可以有效提高电能的使用效率.当前的车网互联(V2G)方案主要采用集中式策略实现电动车充放电管理与用电负荷的调整.然而,当大规模电动车接入电网,由于车辆用户出行行为的不确定性,集中式策略无法满足个体电动车的实时需求以及电网负荷的有效调整.本文以停车场内的电动车集群作为研究对象,并将停车场作为电动车的电力供应站,进而,提出了一个实现用电负荷调整和分布式实时控制的充放电控制方案.首先,依据车群出行统计数据和实时电价信息,基于动态规划算法提出了车群一天内各个时刻最优能源需求规划策略,从而达到了高效利用能源的目的.在车群最优能源需求的约束下,基于实时优化方案提出了针对个体车辆的分布式充放电控制策略.最后,通过不同情况的仿真实验验证了提出方案的可行性.

计及动态能源价格和共享储能电站的多主体综合能源系统双层优化调度策略

可再生能源不确定性背景下,为协调综合能源运营商、电热负荷聚集商及共享储能电站之间的利益关系,提出一种电热综合动态定价机制,基于综合需求响应特性,引导电热负荷聚集商参与综合能源系统运营商优化,促进储能高效应用和新能源就地消纳,实现多利益主体互利共赢。以综合能源系统运营商为主体,以电热负荷聚集商和共享储能运营商为从体,构建一主多从的综合能源多运营主体系统优化模型。充分挖掘共享储能运营商的运行模式,包括充电、放电和提供备用等模式。采用CPLEX对主从博弈模型迭代求解,算例结果验证了模型及方法的有效性。

基于模型预测控制的源荷储低碳经济调度

为提高电力系统风电消纳的经济性以及实现低碳排放的目标,基于模型预测控制方法,构建了多时间尺度下含碳捕集电厂的源荷储低碳经济调度模型。源侧分析碳捕集电厂的运行机理及能量时移特性;荷侧根据需求响应时间尺度的差异性,调用不同响应速度的价格型、动态激励型需求响应资源分别参与日前-日内调度;储能快速调整充放电功率提高运行经济性,日前调度以运行成本和碳排放量最小为目标,通过协调调度源荷储资源优化系统各单元出力计划。日内调度在滚动优化平滑功率波动的基础上,以跟踪和修正日前调度计划为目标,实时应对风光和负荷的功率波动,通过算例验证所提方法可降低运行成本和碳排放量,实现对经济与低碳协同优化。

Research on Operation Optimization of Energy Storage Power Station and Integrated Energy Microgrid Alliance Based on Stackelberg Game

With the development of renewable energy technologies such as photovoltaics and wind power,it has become a research hotspot to improve the consumption rate of new energy and reduce energy costs through the deployment of energy storage.To solve the problem of the interests of different subjects in the operation of the energy storage power stations(ESS)and the integrated energy multi-microgrid alliance(IEMA),this paper proposes the optimization operation method of the energy storage power station and the IEMA based on the Stackelberg game.In the upper layer,ESS optimizes charging and discharging decisions through a dynamic pricing mechanism.In the lower layer,IEMA optimizes the output of various energy conversion coupled devices within the IEMA,as well as energy interaction and demand response(DR),based on the energy interaction prices provided by ESS.The results demonstrate that the optimization strategy proposed in this paper not only effectively balances the benefits of the IEMA and ESS but also enhances energy consumption rates and reduces IEMA energy costs.

不同承台结构形式对大跨刚构桥抗震性能的影响分析

为探究高烈度区不同承台结构形式对大跨预应力混凝土连续刚构桥梁抗震性能的影响,以某座108 m+188 m+108 m双幅双肢薄壁墩连续刚构桥为工程背景,采用时程分析方法对该桥进行三向激励,对比研究纵联横离式、纵联横联式、纵离横离式、纵离横联式共4种承台结构形式对两幅桥墩柱和桩基内力、位移动力响应的影响。结果表明:采用纵离的承台形式在纵向地震下,桩基内力需求降低了30%~70%,墩柱内力需求降低了26%~33%,且与纵联的承台形式相比,桩身拉力减少较多;采用横联的承台形式在横向地震下,桩身轴力需求降低11%,且基本不存在拉力,桩基和墩柱的内力响应虽分别增大30%和16%,但与纵向减小量的相比,增加幅度较小。因此,为提高特大桥全寿命周期的安全性和经济性,对于以地震响应为控制设计核心要素的高烈度区大跨连续刚构桥梁,建议采用纵离横联式的承台结构形式。

基于动态分时电价引导的电动汽车需求侧响应

为激励电动汽车(electric vehicles,EVs)参与需求侧响应以减小电网负荷峰谷差,同时提高电动汽车用电经济性,首先,利用蒙特卡罗法模拟出电动汽车无序充电负荷,再根据电动汽车是否受电网调控或者受价格信号引导,将电动汽车分为3类进行处理;然后,以电网峰谷差均方值最小和用户充放电费用最小为目标,搭建基于电价需求弹性矩阵的动态分时电价(time-of-use,TOU)需求响应模型;最后,根据湖南某地区历史负荷数据对一天的电价进行分段,再通过仿真分析,验证考虑实时负荷反馈的动态分时电价可以有效地应对负荷波动,并且对于减小峰谷差和降低用户用电成本的效果更明显。

用户侧电力需求响应控制系统设计

为提升电力需求响应控制效果,设计基于区块链技术的用户侧电力需求响应控制系统。利用网关节点采集负荷数据,将数据传输至能源区块链中。将区块链技术应用到数据层进行分布式信息的获取和保存。利用基于数据分割的多级加密机制,处理负荷数据。采用需求响应聚合商模块读取能源区块链内存储的数据,制定电力需求响应合同内的响应起止时间与响应负荷等数据。利用网关读取电力需求响应合同内的数据,创新性地按照智能家电动态优先级执行控制算法,制定用户侧电力需求响应控制方案,以实时控制设备运行状态,从而完成用户侧电力需求响应控制。试验结果表明:该系统加密数据时的吞吐量稳定在0.61 Gbit/s。该系统可有效控制用户侧电力需求响应,降低用户的负荷功率。

基于隐马尔可夫模型的智能电网可再生能源整合优化

针对智能电网中可再生能源整合面临的不确定性挑战,提出了一种基于隐马尔可夫模型的优化方法。该方法结合了需求响应策略、实时电价和储能系统的优化调度。通过在修改的IEEE 30节点系统上进行仿真,结果表明马尔可夫决策过程的预测准确率显著提高。应用需求响应策略后,系统的发电成本和排放量大幅降低,同时有效减少了峰值需求。研究证明,所提出的集成能源管理系统能够有效降低运营成本、减少排放,并提高电网可靠性,为智能电网中可再生能源的高效整合提供了可行解决方案。