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.

Battery electric buses charging schedule optimization considering time-of-use electricity price

Purpose–This paper aims to optimize the charging schedule for battery electric buses(BEBs)to minimize the charging cost considering the time-ofuse electricity price.Design/methodology/approach–The BEBs charging schedule optimization problem is formulated as a mixed-integer linear programming model.The objective is to minimize the total charging cost of the BEB fleet.The charge decision of each BEB at the end of each trip is to be determined.Two types of constraints are adopted to ensure that the charging schedule meets the operational requirements of the BEB fleet and that the number of charging piles can meet the demand of the charging schedule.Findings–This paper conducts numerical cases to validate the effect of the proposed model based on the actual timetable and charging data of a bus line.The results show that the total charge cost with the optimized charging schedule is 15.56%lower than the actual total charge cost under given conditions.The results also suggest that increasing the number of charging piles can reduce the charging cost to some extent,which can provide a reference for planning the number of charging piles.Originality/value–Considering time-of-use electricity price in the BEBs charging schedule will not only reduce the operation cost of electric transit but also make the best use of electricity resources.

Analysis of China's Electricity Price and Electricity Burden of Basic Industries under the Carbon Peak Target before 2030

The Chinese government is deepening reformation of electricity prices during the 14th Five Year Plan period and has set a carbon emission reduction target of reaching carbon peak before 2030.In this context,will the carbon emission target influence electricity pricing and will electricity price influence competitiveness of Chinese main industries are two questions needing to be answered.This paper compares China's electricity price level with the selected major countries in the world,and four typical industries are selected to evaluate their electricity burden respectively.Then,the correlation between residential electricity price and industrial electricity price and the influencing factors is analyzed,from the perspectives of scale,structure and technology.According to the model obtained by regression analysis,the electricity price level and corresponding residential and industrial electricity burden in 2025 and 2030 are forecasted.Index Terms-Electricity burden,industrial electricity price,regression analysis,residential electricity price.

Power Optimization Strategy Considering Electric Vehicle in Home Energy Management System

With the development of smart grid, residents have the opportunity to schedule their household appliances （HA） for the purpose of reducing electricity expenses and alleviating the pressure of the smart grid. In this paper, we introduce the structure of home energy management system （EMS） and then propose a power optimization strategy based on household load model and electric vehicle （EV） model for home power usage. In this strategy, the electric vehicles are charged when the price is low, and otherwise, are discharged. By adopting this combined system model under the time-of-use electricity price （TOUP）, the proposed scheduling strategy would effectively minimize the electricity cost and reduce the pressure of the smart grid at the same time. Finally, simulation experiments are carried out to show the feasibility of the proposed strategy. The results show that crossover genetic particle swarm optimization algorithm has better convergence properties than traditional particle swarm algorithm and better adaptability than genetic algorithm.

不同电价模式下独栋住宅的光伏-储能系统运行策略及效果分析

为了解不同电价模式下,光伏-储能系统在独栋住宅应采取的运行策略以及运行效果,对样本建筑用电量和光伏系统发电量进行建模,针对阶梯电价和分时电价2种情景,为光伏-储能系统制定了常规运行模式和混合运行模式2种运行策略。随后,给出了1000~2500元/(kW·h)4种储能单价下,独栋住宅光伏-储能系统经济性指标净现值(net present value,NPV)和自消纳率(self consumption rate,SC)随储能容量增长的变化趋势并进行了分析。结果表明:光伏装机容量越大,NPV初始值越高。在常规运行模式下,不同装机容量下的光伏系统自消纳率随着储能容量的变大而逐渐提高,而在混合运行模式下,自消纳率基本不随储能容量增加而变化。在2种运行模式下,仅考虑经济性的最优储能容量均位于NPV曲线最高点,并且不同的光伏装机容量都会导致NPV初始值和排序的不同。

一种基于电量聚类分析的居民阶梯电价制定方法

我国居民用电执行阶梯电价政策。针对现有阶梯电价制定方法存在的不足,采用基于电力大数据的分析思想,形成一种新的阶梯电价制定方法。首先介绍用电量数据的结构特点和k-means++算法的基本原理,将聚类结果作为测算,验证了该方法的优越性。

居民用户智能用电建模及优化仿真分析

随着居民用户智能家电普及率的不断提高,实现智能用电优化已成为电力需求侧管理的重要研究内容。通过对居民用户智能家电的用电起始时间、用电时长、用电时段数的设计,并结合智能家电的用电特征及电价机制,给出了一种以用电费用最小为目标的智能用电优化方法。该方法同时考虑了用电起始时间、结束时间和允许的最大中断次数等约束条件。通过算例中电价机制及智能家电约束对用电安排影响的仿真分析,验证了该方法可有效减少用电费用及降低居民用户用电负荷峰值;同时探讨了在实时电价机制及更灵活的家电中断约束下,智能用电优化效果更为显著。

我国居民电力消费影响因素的协整研究

针对实施阶梯电价前考虑电价及收入水平等因素对居民用电需求的影响、对设计阶梯式分档电价及各档电价的电量划分问题,采用向量误差修正模型定量研究了我国1985~2008年的居民电力消费影响因素。结果表明,居民人均收入和替代能源价格对居民电力消费有正向作用;我国居民的电力需求缺乏价格弹性,为充分发挥阶梯电价确保居民基本生活用电需求和抑制电力高消费的作用,实施时应拉大各档价差或增加电量的分档数。

关于我国实行阶梯电价的建议和设想

我国目前实行的是单一制低电价,存在着严重的交叉补贴。电价交叉补贴不能合理体现资源价值,无法引导用户合理消费;不能体现公平负担原则;同时也无法保证电力工业发展所需的资金;不利于电力工业市场化改革。2008年我国城乡居民生活、农业生产、排灌、化肥生产等几项电费补贴金额高达2852.5亿元。不解决交叉补贴问题,就不可能建立起电力工业的市场经济。对居民生活用电实行阶梯电价是逐步减少交叉补贴的一种行之有效的方法。尽管有学者认为阶梯电价科学性差,但对于中国而言,阶梯电价比目前实行的单一制低电价还是要科学、实用得多。实行阶梯电价可以采用3种模式,其中阶梯分时电价优点较为突出。在四川、浙江、福建3省试行阶梯电价过程中,关于用电户户数、第一段电量水平以及各段电价差价等问题值得探讨。我国实行阶梯电价的目的是要取消严重的交叉补贴,使低收入群体在电价上得到优惠,政府应当承担对低收入用户的电费补贴。

社会发展对电能消费的定量分析

20世纪80年代以来社会用电量快速增长,为了研究其对电力需求的特点,分别分析了构成社会系统用电量的城镇公共设施用电量和居民生活用电量与主要影响因素的关系,建立了两者用电量与主要影响因素的回归分析模型。研究结果表明：1987年以来城镇公共设施用电量与城市化率紧密相关,根据此模型结合我国全面建设小康社会的目标,对2010年和2020年城镇公共设施需电量进行了预测。1985年以来影响居民人均生活用电量的2个主要因素是电价和居民人均可支配收入。与国外对比,定量分析了我国居民人均生活用电的电价弹性和收入弹性。分析结果表明,我国居民人均生活用电量对电价和收入弹性的绝对值都大于1,即皆富有弹性。

居民分时阶梯电价联合优化模型研究

基于消费者需求异质性,构造了居民用电的分档电量消费细分市场,应用计及电量消费分段的需求价格弹性模型,构建了居民分时阶梯电价水平的分层计算模型。第一层基于拉姆齐定价原理,建立了各档平均电价水平的制定方法;第二层以各档平均电价水平为约束,以削峰填谷为目标,基于电量电价弹性矩阵构建了居民分时阶梯电价联合优化模型。该模型综合协调了公平、效率和削峰填谷多重目标,华东地区一省市实际算例验证了其合理性和有效性。

基于面向能效提升目标的终端电价方案比较研究

介绍了国内外已有的5种终端电价方案,对比分析了其优点、成本问题及方案设计要素。针对我国现行电价体系的发展现状及存在问题,基于我国智能电网发展现状和阶梯电价实施情况,提出了EOR方案的设计原则。基于此原则,提出了不同EOR电价交叉设计方案。研究结果表明,交叉设计的EOR方案对促进电力企业节能减排,引导用户提升能效意义重大,研究结果也可为我国电价机制改革提供政策建议。

关于中国电价问题的探讨

中国电力工业与发达国家电力工业的最大差别是电价,发展中国家和传统的社会主义国家都以大大低于成本的价格出售电力。发达的市场经济国家实行市场定价,电价较高,发展中国家是政府定价,定价较低。电价改革是电力体制改革的前提条件。与发达国家比较,我国生活电价严重偏低,我国工业电价低于OECD大多数国家,OECD大多数国家生活电价都高于工业电价,而我国生活电价还低于工业电价,所以我国生活电价严重偏低。为改变我国居民电价严重偏低的问题,我国自2008年开始研究实行阶梯电价。由于中国目前的电价严重偏低,中国电力工业因长期维持低电价而处于高负债和部分企业资不抵债的境地。国外电力投资商撤离中国,民营电力投资商撤离电力工业,五大电力集团煤电企业严重亏损,煤电新增装机容量不断减少。为此加快电价的市场化改革势在必行。

我国电力改革涉及的电价问题

我国2002年和2015年两次电力改革时，都有人提出要求降低电价。2002年开始的电力改革学习英国的电力改革模式，要实行电价下降。有人提出“电力改革，降价为先”，2002年电力改革延续了改革开放以来国家通过政府管制下价格与成本背离和工商业交叉补贴居民的销售电价结构双扭曲的定价方式。这实际上执行的是一种普遍性的隐性交叉补贴政策，其结果是城乡居民用上了低电价，同时又不会增加政府的财政负担。由于政府不了解交叉补贴的沉重负担，于是不断扩大补贴面。2002—2010年，我国城乡居民电价在国际上处于较低水平。2015年电力改革时仍有人提出要继续降低电价。但中共中央国务院中发[201519号文提出，电力体制改革的第一项重点任务是，“有序推进电价改革，理顺电价形成机制”，就是要由电力市场来决定电价。9号文还规定了妥善处理电价交叉补贴，结合电价改革进程。配套改革不同种类电价之间的交叉补贴。交叉补贴的费用主要来源于电力企业，现在发电企业的平均负债已达80％以上，电网企业的平均负债在60％左右，这些巨额债务都补贴了低电价用户。妥善处理电价交叉补贴是个重要的问题。这个问题不解决，电力改革难以顺利进行。

家庭收入、日常消费支出与用电量的关联关系

实行居民生活阶梯电价是节约能源、保护环境及建立公平负担电价机制的重要途径,家庭收入、日常消费支出与用电量的关联关系是制定居民生活阶梯电价方案的重要依据。首先,针对居民的家庭月平均收入、家庭月平均消费支出及家庭月平均电费支出对天津市居民进行了抽样问卷调查并分2步对调查数据进行预处理;其次,运用绘制散点图的方法初步确定了家庭月平均收入、家庭月平均消费支出与家庭月平均用电量的正相关关系,并在此基础上分别建立了家庭月平均收入、家庭月平均消费支出与家庭月平均用电量的回归方程;最后,对所建立方程的有效性进行了统计检验。分析结果可为居民生活阶梯电价电量的分档以及各档电价水平的确定提供理论支持。

中国居民生活电力消费影响因素研究

基于状态空间模型定量分析中国1985-2013年的家庭人口规模、居民收入水平、居民电价三个变量对居民生活电力消费的动态影响。研究结果显示:居民电价对生活电力消费的变弹性系数为负值,对生活电力需求有削弱作用,虽然居民电价弹性系数绝对值呈下降趋势,目前城镇居民生活电力消费电价弹性仍是乡村居民的2-3倍以上;居民收入和家庭人口规模对生活电力消费均存在促进作用。居民收入对生活电力消费的弹性系数最大,且呈逐步增长趋势,是影响生活电力消费的主要因素。最后,本文基于构建的状态空间模型和国家经济发展目标及短期社会发展状况,预测2020年我国居民电力消费将比2013年增长至少44.96%。

基于FAHP和TOPSIS法的居民阶梯电价实施效果评价

从电力公司、居民用电和社会效益三个方面建立评价指标体系,对居民阶梯电价的实施效果进行科学的评价.利用FAHP法确定指标权重,运用TOPSIS法计算综合评价指数,构建居民阶梯电价实施效果评价模型,对阶梯电价方案实施效果进行综合评价.通过算例分析,验证了评价模型的实用性和合理性.

用能价格对住宅分布式能源系统的导入影响分析

根据居民用能价格变化,分析探讨了住宅分布式发电系统的经济性,得出了在实施阶梯电价后,上海地区光伏发电系统已具有实际的导入价值,而燃气热电联产机组则因为阶梯气价经济性较差,不具有实际导入价值.

居民峰谷分时电价研究

研究了推广居民峰谷电价与负荷削峰填谷的关系。介绍了国内外居民峰谷电价情况,从对居民的消费心理及生活用电情况分析,提出了电网峰谷电价的设计方案。通过对不同电价设计方案的分析,推荐了居民峰谷分时电价的方案。

基于k-means聚类的居民阶梯电量制定方法

为了避免现有的居民阶梯电量制定方法存在的建模误差,提出基于电力大数据的分段电量制定方法。以用电量信息为输入量,应用k-means算法对居民用户进行聚类分析,将聚类结果作为阶梯分段的依据。对不同k值的聚类结果,选用S_Dbw指标分别对其有效性进行验证,综合选择最优聚类方案以得到分段电量。结合实例得到分段电量方案,并与现行方案在各阶梯用户覆盖率、用电量占比等方面进行对比。结果表明此方案下阶梯划分更加细致合理,更加适应当地的经济发展水平。此方法对分段电量的制定具有一定的参考价值。