面向智能电网的电力需求侧管理规划及实施机制

在社会经济大发展的环境下,对电力发展的需求标准也越来越高端化,而智能电网运用高科技信息技术进行科学合理地分配电力资源需求,使电力能源与信息需求能够实现平衡发展,对电力事业有很大的帮助。本文将智能电网下的电力需求侧管理的规划以及具体实施机制进行详细论述。     

浅谈智能电网电力需求侧管理

智能电网与用户的友好互动赋予了需求侧管理新内容。通过应用先进的通信、传感、计量技术和计算方法,采用智能化电表、电器与用户紧密相连,有效地促进了需求侧管理全面开展。首先介绍了智能电网环境下需求侧管理的特点,阐述了需求侧管理内容：消减高峰时段负荷、增加低谷用电负荷和移峰填谷;其次介绍了电力需求侧管理的峰谷分时电价数学模型,并详细说明了目标函数和约束条件;最后总结了智能电网对电力需求管理的促进作用。     

浅析智能电网环境下电力需求侧管理工作

电力需求侧管理是一项推动电力建设与管理发展活动,随着我国智能电网的建设发展,通过进行智能电网环境下电力需求侧管理工作运行系统的建立,对于促进电网供电运行的合理化有着非常重要的作用,并逐渐成为电网运行管理以及电力营销活动中研究和关注的重点内容。本文将在结合我国电力建设与发展中电力需求侧管理的工作现状,对其管理实施过程中存在的问题以及智能电网建设对于电力需求侧管理的推动作用等进行分析基础上,进行智能电网环境下电力需求侧管理工作建议的总结分析,以促进电网建设与电力事业发展进步。     

智能电网电力需求侧管理研究

电力需求侧管理是指通过采取有效的激励措施,引导电力用户改变用电方式,提高终端使用效率,优化资源配置,改善和保护环境,实现最小成本电力服务所进行的用电管理活动,是促进电力工业与国民经济协调发展的一项系统工程。在当前大力倡导智能电网建设的背景下,电力需求侧管理出现了很多新变化。如何适应这些新变化,是电力需求侧管理的重要课题。该文通过分析智能电网背景下的电力需求侧管理新需求,论述了电力需求侧的目的意义,结合目前需求侧管理的基础条件,探讨了其发展趋势。     

智能电网建设中加强电力需求侧管理研究

随着智能电网建设速度的加快,智能需求侧管理系统作为智能电网中合理供配电的重要决策系统,已经成为许多电力营销研究的一个重要课题。本文在分析了智能电网需求侧管理系统现状后,对实际运行中电力需求侧管理存在的一些问题和不足进行了探用户的经济效益。     

电力通信在智能电网中的作用综述

在电力科技迅猛发展的时代背景下,电网智能化发展日益加快,而传统的电网难以满足实际的生产需求。因此,实时、双向、集成、高速的通信系统又是建立智能电网的基础,讨论了智能电网给电力通信带来的新要求以及电力通信在智能电网中的应用。介绍了电力通信及智能电网的相关概念,分析了我国智能电网运行现状以及电力通信在智能电网中的主要功能,在此基础上对电力通信在智能电网中的实际作用进行探讨。     

智能电网中基于非合作博弈的需求侧分层优化

智能电网是未来电网的发展方向,包括供电侧的安全稳定和需求侧的合理用电决策.在需求侧提出一种基于非合作博弈的分层优化机制并解决了最优响应算法(Best Response)的收敛问题.首先在供电侧以削峰填谷为目的,利用集中式优化分配微网的参考负荷,并利用参考负荷构造微网用户的电价因素,引导用户的充放电决策.微网中的用户以自身花费代价为优化目标构造成非合作博弈模型,达到纳什均衡时供电侧表现出良好的削峰填谷效果.然后,利用最优响应算法与强单调函数的关系,重新构造优化目标函数,解决了最优响应法无法收敛到纳什均衡的问题.实验结果证明,提出的分层优化方案有效地降低了电网负荷曲线的峰值平均比.     

智能电网需求侧个性化推荐系统

基于智能电网的双向通信基础设施与先进量测设备,个性化推荐技术从收集的需求侧大数据中获取知识,为优化电网运营提供有力支持,并向终端用户推荐面向能源的产品/服务/建议。研究首先探讨了个性化推荐技术的原理以及在需求侧中引入个性化推荐技术的前景;其次,介绍了实现智能电网需求侧推荐系统的关键技术,并对现有研究工作以及未来构建的需求侧个性化推荐系统进行分析;最后,讨论了实现需求侧个性化推荐系统可能遇到的挑战。     

浅谈电力电网智能调度系统

在科技水平不断发展的背景下,电力电网的智能调度系统保证了电网运作的稳定性与安全性,逐渐成为了电力电网的发展方向。本文对电力电网智能调度系统做了简单的介绍,对电力电网智能调度系统的具体应用进行了探讨,     

浅析智能电网下的电力需求侧管理

需求侧管理(DemandSide Management,DSM)是未来智能电网中最重要的一个部分。DSM算法帮助消费者成为电力系统更积极的贡献者,通过可移动的负载来达到系统调度的目的。文章首先介绍了智能电网,接着概括了智能电网下DSM的新变化,最后通过将DSM分为4个重要部分来探讨了智能电网下它所面临的新的挑战。     

计及响应度的电力用户互动潜力画像分析

面对海量灵活资源参与系统运行调节,精准的电力用户互动潜力画像是提升需求侧响应策略实施有效性的基础。而作为现实经济人,用户对不同用电场景和时空电价呈现出差异化的响应特征,致使电力用户参与系统运行调节的互动潜力难以刻画。为此,提出了考虑用户响应度的电力用户互动潜力画像技术。首先,采用改进型的电量需求弹性矩阵建立了用户对不同时空电价的响应模型;其次,定义了8个反映用户响应度的需求响应特征指标;最后,采用基于相关性特征选择原理和最佳优先搜索策略从8个需求响应特征指标中提取用户互动潜力最大相关特征制定可靠且精简的用户画像。算例分析表明,文中所提精选需求响应特征指标方法能有效反映用户对不同时空电价的响应度且所绘制的用户互动潜力画像具有可靠性和精简性。     

计及实时碳减排的产消群价格型需求响应机制

随着电力市场不断发展，电价机制不断得到完善，但在电价机制制定的过程中未将碳排放因素考虑在内，电价和碳排放成本在需求侧耦合方面的研究尚有欠缺.以更好地推动碳减排为目标，在产消者负荷调节优化过程中充分考虑产消者差异化的特性，提出考虑碳排放的价格型需求响应机制及边云协同优化策略.在保障公平性的前提下，利用所提出的碳-电折扣因子能使积极参与碳减排调节的产消者获得更多电价折扣.仿真实验表明：基于所提出的碳-电折扣因子的需求响应机制，在光伏发电量大于和小于需求量的情况下，售电商的效益分别可以提高2.4倍和0.9倍.     

物联网技术在智能需求侧管理中的应用

分析智能电网下智能需求侧管理的目标及其支撑设备,对涉及的物联网技术做了简介和分析,探讨智能需求侧管理中的高级计量架构AMI、异构接入、云计算及物联网在智能需求侧管理中的综合应用,为面对智能电网的智能需求侧管理模式提供了参考依据。     

计入需求响应项目的电力市场古诺竞争均衡分析

智能电网环境下,各类需求响应措施的引入对电力市场均衡结果以及市场参与者的报价策略产生重要影响。假设灵活用户可以通过需求响应聚合商直接参与批发市场竞争,建立了需求响应聚合商古诺竞争模式下的电力市场均衡模型。通过引入一个特殊约束条件,同时计入负荷转移资源与负荷削减资源。对于模型求解中出现的非线性互补问题,采用非线性互补方法进行求解。研究表明:需求响应资源参与市场竞争可以有效鼓励灵活用户将负荷需求从高峰转移到低谷,降低峰谷差。同时拥有负荷转移资源与负荷削减资源的需求响应聚合商在市场竞争中拥有更强的竞争力。     

面向战区联合作战的空间需求响应任务规划

针对战区联合作战中的空间需求响应问题,描述了面向战区联合作战的空间需求响应任务规划的背景;从空间资源能力、空间需求响应机制、空间需求响应效益和代价等方面,分析了空间需求响应任务规划所需考虑的主要因素;定义并描述了任务规划模型,设计了任务规划计算方法,并结合战区联合作战实际进行了案例仿真与分析,验证了模型和方法的有效性,为战区联合作战中空间需求的有效响应提供了理论和方法支撑。     

电力负荷需求预测分析

随着电网对电力预测的要求进一步的加大,电力负荷需求的精确分析能力将是电网进行电力运转、实时控制和调度的必要前提。介绍了电力负荷的概念,对影响电力负荷预测的因素进行分析,在此基础上探讨了电力预测分析技术,包括传统预测方法、经典预测技术以及现代的预测分析方法。     

计及多类型需求响应的光伏微网储能容量优化配置

储能系统接入对于分布式光伏发电具有重要意义,合理配置储能容量可以有效平抑光伏发电的波动性和间歇性,同时提高光伏消纳能力。在考虑多类型需求响应方式下,建立了以微网总成本和光伏消纳率为目标函数的储能容量优化配置模型。首先引入激励型需求响应模型和价格型需求响应模型;然后根据两类响应方式对电网稳定运行及光伏消纳的影响,建立以最大化光伏、负荷时序一致性和负荷峰谷差两种指标满意度的综合响应模型;最后基于并网型光储微网运行策略,采用双层优化算法对光伏微网模型求解。通过某一实际运行微网为算例,分析验证了模型和算法的有效性。结果表明,多类型需求响应结合方式使得用户用电方式更为合理,微网经济性得到改善。     

温度和pH值响应型高分子智能膜的制备及应用

 温度和pH值响应型高分子智能膜在物质分离、控制释放等领域有着非常广阔的应用前景。综述了温度和pH值响应型高分子智能膜的制备方法和应用现状,阐述了非极性和自支撑温度和pH值响应型高分子智能膜的构筑方法、构效关系及响应机制,展望了对温度和pH值响应型高分子智能膜研究的发展趋势。     

天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站需求响应

在“碳达峰、碳中和”背景下，新能源发电逐渐占主导地位，电动汽车数量增长显著，电动汽车光伏充电站将在需求响应方面有重要作用。该文提出一种天气影响下基于风险评估的电动汽车光伏充电站的需求响应方案，根据构建的“预测—预防—响应”三阶段流程图，结合电网及天气的地理信息系统(geographic information system, GIS)数据进行多层时空数据整合分析，作出风险地图；并据此进行天气对用户影响的风险评估，对装备有光伏发电的电动汽车充电站的运行成本进行建模，优化充电站资源在日前储备市场的参与方案；在用户参与下分别进行需求侧管理(demand side management, DSM)和停电应急管理(outage management, OM)，并进行案例研究。该文研究能有效预测天气对电力用户影响并将其可视化，并验证了带有光伏发电的电动汽车充电站，有助于减轻天气对电力供应造成负面影响的作用。     

基于风险惩罚机制的虚拟电厂优化调度

为了解决虚拟电厂内部功率不确定性问题、促进新能源电力的消纳和提高用户参与系统调度的积极性,首先通过建立模型,分析了虚拟电厂内部各单元功率不确定因素。然后针对风光机组和需求响应的功率不确定性,建立了弃风弃光风险惩罚机制与需求响应风险惩罚机制。基于风险惩罚机制并结合各机组出力特性,制定了虚拟电厂协调调度策略。考虑风险惩罚成本且兼顾系统运行约束,以净利润最大为目标函数,建立了虚拟电厂优化调度模型。最后选择IEEE30节点系统进行仿真。运用场景分析法研究所建风险惩罚机制对虚拟电厂优化调度的影响。结果表明弃风弃光风险惩罚机制可促进风光消纳、需求响应风险惩罚机制可提高用户响应积极性。可见所建风险惩罚机制是有效的。