分时电价下考虑需求响应的微电网经济调度方法

为了实现微电网发电侧和用户侧双赢,提出一种考虑需求响应的孤岛微电网多目标经济调度模型。该模型在分时电价机制下引入需求响应,构建含用电效用和用电成本的负荷侧效益目标函数,同时,建立微电网发电侧成本最小目标函数。基于上述目标函数,通过调整使得微型燃气轮机的增量成本一致,实现微电网发电总成本最小。同时,根据分时电价调节可调负载的最优接入量,使得用户侧总收益在每个时段达到最大。为了验证模型的有效性,建立孤岛微电网仿真平台对需求响应的效果进行测试。仿真结果表明:所提出的经济调度模型能够在实现发电侧成本最小化的同时,实现负荷侧效益的最大化;在分时电价机制下引入需求响应后,用户侧效益提高了104%。     

需求响应的微电网优化调度及改进的蝙蝠算法

提出了一种结合需求响应的微电网并网经济优化调度模型,该模型同时考虑了发电侧的成本和用户参与需求响应的收益.然后,针对该模型具有非线性多约束等特点,提出一种基于横向交叉策略、双向学习机制和转换调节机制的改进型蝙蝠算法对模型进行求解.最后,通过仿真实例验证了该模型和算法的有效性和可行性.结果表明:该模型可以有效降低用户对电能的需求,降低发电侧成本;通过与其他算法的比较,证明了改进型蝙蝠算法的优越性.     

分档电价和碳配额激励的含电动汽车微电网优化调度策略

在含电动汽车（Electric Vehicle,EV）微电网的调峰调度中,实施分时电价或实时电价引导EV参与调峰,会导致EV过度响应或响应疲惫现象。为此,本文提出了分档电价协同碳配额激励机制下的含电动汽车微电网博弈优化调度策略。建立了微电网与电动汽车的主从博弈优化调度模型,微电网主体以运行成本最小和极小化负荷均方差为优化目标,考虑新能源发电完全消纳,针对等效净负荷水平制定分档电价并和碳配额协同激励,引导电动汽车在新能源发电余缺时充放电的适度响应;电动汽车用户从体响应微电网激励优化电动汽车充放电行为使其成本最小。采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分档电价和电动汽车调度策略的集合。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,建立基于分时电价的价格型电负荷需求侧响应模型,根据用户对温度感知的模糊性,建立热力柔性负荷模型以及计及电动汽车出行规律的电动汽车有序充放电模型。同时采用场景分析法考虑新能源出力的不确定性。提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的双层随机优化调度模型。上层模型利用分时电价激励的价格型需求侧响应,以净负荷波动性最小为目标函数,得到优化后的电负荷曲线。下层计及柔性热负荷与电动汽车作用,以调度周期内系统总成本为目标决策各个机组的出力情况,仿真算例表明所建立的综合能源系统调度模型能够有效提高了系统风电、光伏发电消纳能力,降低了系统运行成本。     

计及差异化用户偏好的光储充一体化家庭用能系统多目标优化调度

基于价格型需求响应的家庭能源管理系统优化调度可显著提升家庭用能体验。同时,用户侧光储充一体化用电新模式也给家庭能源管理带来新的挑战。针对供给侧光伏出力问题,提出了一种耦合改进惯性权重混沌粒子群算法和长短期记忆神经网络的ICPSO-LSTM组合预测模型,对光伏发电进行精准化预测;针对用能侧负荷多样性特点,将其划分为不可调度、可中断、可转移三类进行精细化建模,并综合考虑电动汽车短途、中途、长途个性化用能行为及反向供电模式Vehicle to Home(V2H)。在此基础上,根据不同用能偏好,将用户划分为经济型、标准型和舒适型,构建考虑用户用能成本和舒适度的多目标优化模型,并采用ICPSO算法进行求解。最后,对比分析了典型场景下家庭能源管理系统的实施效果。     

基于合作博弈的农村微电网群与配电网运行优化方法

针对农村高渗透率新能源接纳问题,提出了基于合作博弈理论的农村微电网群与配电网运行优化方法.通过建立包含风电、光伏、沼气发电、储能和可中断负荷的微电网运行成本最小目标函数,优化微电网内不同时间段各电源的出力水平、蓄电池充放电和可中断的负荷.以各微电网自身运行成本最小为目标,考虑风、光、沼气发电日内的互补性和负荷特性,建立基于合作博弈论的微电网群合作联盟,使余电微电网与缺电微电网实现电能互用,降低联盟整体运行成本,增加配电网运营商收益.采用Shapley值法对联盟的节省成本进行分配,实现各微电网节省成本的公平分配.仿真算例证明了该方法的有效性.     

工业微电网分组储能控制策略

工业用户对于微电网的应用有着极大的经济性和可靠性要求。可再生能源发电的不确定性,和储能充放电损耗过高,影响着微电网的经济性;同时,一般的微电网系统并没有备用储能,影响着微电网的可靠性。针对上述问题,文章提出了一种应用于工业微电网系统的分组储能控制策略。将储能分为三组分别进行优化调度,减少了可再生能源发电不确定性对微电网的影响,降低了储能蓄电池的充放电次数,提高了经济性,同时延长了断电情况下微电网对重要负荷的供电时间,兼顾到了微电网的可靠性。最后基于MATLAB平台进行仿真分析验证了该策略的合理性和有效性。     

微网可转移负荷调度与储能控制策略

针对新能源发电的不确定性和随机性,以及新能源发电与用户负荷难以匹配的问题,构建了风、光、储共存的微电网系统,并提出了一种基于可转移负荷和储能系统协调控制的微网能量管理策略。首先在现有的微网模型基础上构建了集中式微网控制系统,用于对风、光、储系统进行相应的控制,同时建立了兼顾用电负荷优化调度与储能系统安全高效运行的多目标函数。然后采用改进粒子群优化算法求解目标函数,引入新的负荷调度策略降低计算复杂度和提高用户满意度,最终获得可转移负荷调度量,实现可转移负荷的调度策略。同时,充分考虑了储能系统的影响,对荷电状态(SOC)进行控制监测,控制储能系统波动情况,提高储能系统性能并延长其使用寿命。最后通过数值仿真,验证了本文提出的能量管理策略在满足用户满意度与实际储能要求的前提下,可以提高微网运行性能,实现微网能量管理和经济运行。     

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。     

基于序优化理论的输电网规划

输电网规划是复杂的优化问题,电力市场为其带来更多新的特点,使求解最优规划方案更加复杂,计算量过大成为主要瓶颈。序优化理论从工程实际出发,能够以足够高的概率求解到足够好的解,从而大大减少计算量,又能满足工程需要。本文以输电网扩建工程投资费用、扩建后系统发电费用,以及新电网在各种预想事故情况下的失负荷损失费用三者之和作为目标函数,综合考虑了输电网所有者、发电厂商以及用户等方面的影响,并通过引入序优化理论来求解足够好的输电网规划方案。基于Garver系统的算例表明,采用序优化理论求解输电网规划是有效的,并具有一定工程实用价值。     

电力集团客户缴费案例研究

为方便集团客户缴费和账务处理,某电力公司客户服务中心在公司营销部的直接指导下,拓展了集团客户缴费业务,并率先在中国电信和中国移动两大集团客户中试点运作。这一业务的成功开展,极大地方便了集团客户的缴费和账务处理,也方便了电力公司出账,同时有效降低了电力公司的出账成本。     

基于Poisson分布需求的两级零售系统最优订货策略

考虑由一个分销中心和N个零售商组成的两级分销库存系统．假设两级库存补充均采取周期订货策略，在每个零售商处的客户需求是随机的，且服从Poisson分布．当给定的某一货物缺货时，顾客愿意等待特别订货的概率是一确定的常数，在满足给定的客户服务水平的条件下，寻求该供应链总费用的最小化．对库存费用的计算进行了精确的推导，并且得到了最优的订货策略．最后给出了一个算例，根据所得到的公式由电子表格获得了两级最优库存水平．     

电力客户关系管理的模式研究

客户关系管理是一个在信息技术支持下,从客户识别开始,包括价值提供和价值传递等过程在内的循环体系,是一个不断加强与顾客交流,不断了解顾客需求,并不断对产品及服务进行改进和提高以满足顾客需求的连续过程。阐述了电力客户关系管理的"活动链""改进环"与"协作网"的模式设计及方案,旨在推动电力客户关系管理机制的建设,改进服务,优化资源配置,并最终提高客户满意度和售电收益。     

带负顾客的搜索引擎排队模型的性能分析

目前许多搜索引擎都是使用基于关键词查询的检索算法和技术,返回的页面数量成千上万。而且其中包含无效的死链接,顾客需要花费大量时间和精力进行浏览筛选有用信息,筛选过程中产生不耐烦情绪,从而转换关键词进行重新搜索。针对搜索引擎的服务即时性特点,把顾客因不耐烦进行重试的次数抽象成虚拟顾客,无效的死链接看成负顾客,对一个顾客到达服务台引起的系统忙期进行研究。     

运力受扰下的物流无人机干扰恢复模型

为了解决无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）运力受扰对末端包裹交付造成的干扰问题，运用干扰管理思想，从客户服务和配送成本角度进行扰动度量，综合考虑无人机能耗、配送时效性、飞行可靠性、飞行安全性等因素建立干扰恢复模型；运用蚁群算法求解问题模型，最后用算例验证本文方案的有效性。结果表明：通过分析3组干扰场景发现，当干扰发生时刻早、受扰客户多时，所建立的恢复模型方案和原始方案对比，可以在短时间内产生新的配送路径，同时以较小的成本代价提高客户服务满意度，实用性更强。     

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

基于合作博弈理论的汽车概念设计优化方法

将质量功能展开(QFD)与合作博弈理论相结合,提出一种汽车产品顾客满意度和成本优化设计的新方法.该方法主要包括:通过市场调查和QFD分析,获取顾客需求并转化为技术需求,建立顾客满意度水平评价模型;再通过确定博弈方、博弈效用和博弈策略分组,将顾客满意度和成本的多目标优化问题转化为合作博弈理论模型;然后采用联盟博弈的Shapley值法求解最优值.最后,通过某汽车车门开发示例计算与传统方法进行对比,验证了本文所提出方法的有效性.     

Evaluation of power market designs on investment incentives and capacity adequacy

Electricity industry restructuring should not sacrifice supply security to pursue economic efficiency. Till now there is no academic consensus on which electricity market design provides the least distorting investment incentives. Alternative approaches that have been adopted around the world for ensuring the appropriate level of investment in electric generation capacity are discussed, and much attention is devoted on the evaluation of capacity payment systems. The finding is that on one hand, capacity payment systems have good effect on reducing spot market price volatility and increasing the volume of generating capacity at the costs of relatively high total electricity prices ; on the other hand, however, they are not robust against either the abuse of market power in the energy market or being manipulated.