基于效用分类的智能电网实时电价算法

在智能电网实时定价过程中,针对家庭住宅用户,大工业、商业用户分别采用不同效用函数,改变了以往所有用户仅考虑单一效用函数的局限,使用多类效用函数模拟不同用户的消费偏好,研究了含有多类用户并存的社会福利最大化模型。根据市场供需平衡才能达到社会福利最大化原理,利用KKT最优性条件,分别计算供电侧的最优产电量和用电侧的最优用电量,得到了相应的分布式实时电价更新算法,保护了用户的隐私。通过数值仿真对分布式实时电价算法与固定电价算法相比较,证实了该算法的有效性、收敛性。     

基于区块链隐私保护的智能电网实时定价

当前智能电网实时定价机制未考虑隐私信息泄露对用电量和电价的影响,且忽略了供电商与用户之间的利益均衡.为兼顾隐私保护和供需双方的利益均衡,将区块链隐私信息保护的机制融入到智能电网实时电价的策略之中,依据隐私敏感程度的不同,对用户进行分类,并将区块链的应用程度进行量化,建立基于区块链应用程度的社会福利最大化模型.利用拉格朗...     

计及用电方式满意度的居民用户智能用电策略

从用户角度出发,提出了计及用电方式满意度的居民用户智能用电模型.首先分析各智能电器的工作特性,建立不可中断电器与可中断电器的运行约束.同时,考虑到用户对用电舒适性的要求,定义了用户用电方式满意度;针对用户对不同电器的依赖程度的不同,模型中引入可控电器的不可调度系数进行区分,并利用层次分析法求取.最后,在NYISO的实时电价背景下进行仿真.算例分析表明,优化后的用电计划可以在满足用户用电方式满意度的前提下减少电费支出.     

低碳经济背景下的峰谷分时电价建模及福利分析

为研究峰谷分时电价对社会福利的影响,提出了一种考虑用户滞后响应的峰谷分时电价模型.首先,将发电企业和电力用户分为不同的类型,构建了基本的电力市场网络结构;其次,通过引入滞后弹性参数和非价格影响参数,建立了基于用户响应的单一价格模型和峰谷分时电价模型;然后,在保证发电企业收益和用户需求的前提下,分别求解了2种模型的电价和各时段负荷;最后,采用泰勒级数近似法估算了消费者支付意愿的变化,并分析了峰谷分时电价对用户行为和社会福利的影响.仿真案例表明,本模型具有一定的可操作性,对峰谷电价的实施以及评估其对社会福利的影响具有重要的参考价值.     

基于实时定价机制的综合能源系统多时间尺度优化调度

随着能源互联网快速发展,其物理载体综合能源系统成为未来能源利用的重要方式.针对区域综合能源系统优化调度问题,在实时电价的基础上设定实时天然气价格策略,提出一种基于实时定价机制的优先级调度策略,建立考虑日前运行成本最低和日内弃风弃光成本最小为目标函数的多时间尺度模型,应用含有自调节环节的改进粒子群优化算法对模型进行求解.通过算例验证了模型的有效性,比原有的分时定价策略更能进一步减少运行成本,提高能源利用效率,减少弃风弃光成本.     

基于需求侧管理实时电价优化方法综述

为改善电力市场供需状况,实现削峰填谷目标,基于需求侧管理的实时定价研究不断深入.鉴于此,对其主要优化方法和最新进展进行综述.首先,总结了实时定价的社会福利最大化模型,明确模型以追求全体用户的效用之和与电能成本之差,即以社会总福利最大化为目标.随后,归纳了求解社会福利最大化模型的几种方法,包括对偶优化方法、交替方向乘子法...     

智能用电分时调度和远程调控系统设计与开发

设计一款可以实现随电价波动来对家用电器进行自主开关控制的智能用电系统.系统通过获取电网耗电信息,将耗电量大的用电设备转移到电价低谷阶段运行,从而降低用户用电费用和电网用电负荷峰均比;读取电力信息流中分时电价信息进行分析和决策来控制电器;使用手机等终端进行远程调控和实时监控等.试验结果表明,该方案可以有效实现对可控家电的调度控制,降低用电费用.     

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%。     

基于小波-支持向量机的出清电价预测仿真

为了提高电力市场出清电价的预测精度,在分析其形成机理的基础上,根据加州电力市场实际运行的历史出清电价数据对其变化特点进行研究,得出不同时段的出清电价时间序列特性不同,具有不同的变化趋势.提出分时段预测出清电价的思路.采用小波分析和支持向量机工具对出清电价分时段进行预测,利用Matlab进行仿真,结果表明,该模型对系统出清电价的预测精度较高,证明此方法对加州电力市场的电价预测有很好的能力.     

电力需求侧管理中的价格规制

峰谷分时电价是电力需求侧管理中,实现削峰填谷的重要手段之一,科学合理的分时电价的制定,依赖于对电价的作用机理和社会效益的综合分析,从Ramsey-Boitex定价一般原理出发,利用博弈论方法,通过对电力用户对电力公司的电力报价反应行为分析和提出了一个实现最优负荷控制目标的分时电价确定模型,并在此基础上对政府为实现社会福利最大化的价格规制进行了分析,指出政府应给予电力公司在具体分时电价制定上的灵活性而只对电力平均价格水平进行限价规制.     

电力市场下用户电价体系的研究

为了规避电力市场中可能出现的电力危机风险，有效地控制电力负荷峰谷差逐年增加所引起的电网运行隐患，提出了一种电力市场环境下用户端开放的用户电价体系。该体系能包容现行刚性的用户电价体制，且与市场环境下以期货电量交易和现货电量交易为特征的结算模式相衔接。论述了电价体系中用户节点电价、分时电价和特征电价的组成和作用，用市场敏感函数来描述不同的用户对电价变化的承受能力。在电费结算方式上，以每天的用户电价曲线为依据，引入先购电、后用电的机制，并以此过渡到用户侧期货电量交易和现货电量交易的模式。     

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。     

基于激励策略自报电量的电价算法研究

研究了用户自报用电量的激励电价的建模问题,并设计了相应的电价算法.该模型的主要思想是,让用户自己申报每月的计划用电数额,实际用电超额或是没达到自报额,将给予惩罚性质的电价.运用对策论中的激励Stackelberg策略对模型中的单位电价进行线性激励.此电价模型鼓励用户根据自己的实际需要自报合适的用电量,从长远效益来看,起到了节约资源、满足需求的作用.最后,利用MATLAB对所制订的激励策略进行了数值仿真,仿真结果说明所得方法的有效性和结果的实用性.     

考虑电动汽车及需求侧响应的综合能源系统优化调度

为了进一步提高综合能源系统的运行经济性和可再生能源消纳能力,在负荷侧分析了电、热负荷需求侧响应以及电动汽车的可调度价值,同时采用场景分析法考虑风电和光伏发电出力的不确定性.提出一种需求侧响应和电动汽车协同作用的综合能源系统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,以净负荷波动方差最小为目标函数,...     

基于优先级排序的用户侧电网调峰机制

传统的分时电价环境下,居民用户大量负荷转移至低电价时段,形成新的负荷高峰。为了缓解这一状况,提出了居民用户参与电网调峰的激励机制。以用户最小用电成本为目标函数,对家庭用电设备进行分类并建立数学模型;考虑调峰功率约束和补偿费用约束,运用改进的逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS）,并通过用户响应次数、响应功率等4个指标对每轮次参与调峰的用户进行优先级排序,最终确定参与调峰的用户名单。案例分析结果表明能够降低用户用电成本,减小系统的峰谷差。所提方法能够引导用户有序参与电网调峰,实现用户用电策略的优化。     

储冰空调系统研究

对储冰空调系统的研究发现：该系统的应用将降低用电高峰时间的能耗和负荷功率，减少电网负载的波动。并且在实行用电分时计价收费制后，该系统的应用能降低用户的电费。     

基于分时电价的用户侧光伏储能系统容量配置

光伏与储能系统的配合使用已经是一种趋势,在用户侧合理配置光伏电池与储能电池的容量,可以明显提高用户的经济效益。为了提高用户在分时电价下的经济效益,本文基于用户侧典型日光伏发电曲线与典型日用户负荷特征曲线,结合用户分时电价,设计储能系统的能量调度策略,建立经济优化模型,并基于量子粒子群优化算法对模型进行求解,得出光伏与储能系统的最优容量。仿真分析和结果表明,本文方法可以明显提高分时电价条件下用户的经济效益,对大电网的削峰填谷也有一定的积极作用。