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1. 预测需求根据历史数据和相关因素如天气、季节等预测未来的电力需求量。
2. 需求响应机制制定需求响应机制包括激励机制和合同设计以鼓励用户减少用电量。
3. 用户参与度评估用户参与需求响应的程度包括参与率和减少用电量的程度。
4. 可靠性分析分析需求响应对供电能力和系统可靠性的影响评估在需求响应情况下是否能满足用户的电力需求。
5. 成本效益分析评估需求响应机制的效益包括节约的电力成本、减少的供电设备需求和改善的系统可靠性等方面。
通过对需求侧响应的配电网供电能力进行综合评估可以为电力公司制定更有效的需求响应策略和合同设计提供依据以实现可持续的供电和优化的系统运行。
1.1 电价伸缩系数分析
在经济学领域通常采用价格伸缩系数来描述商品的需求对于价格敏感程度[50] 。电力能源作为商品同样可以采用伸缩系数来描述电力需求和电价之间的关系。一方面电价的变化可以影响电力客户的用电行为进而影响用电量另一方面客户用电量的改变也可以指导供电侧电价的制定使电力企业获得更高的收益。客户用电量与电价之间的关系采用电价伸缩系数 k 来表示。k 可以定义为客户用电量波动率与价格波动率的比值如式(2-17) 式中p 和 m 分别表示该时刻初始的用电量和价格∆p和∆m 分别表示该时刻的用电量和电价的改变量。实际生产生活中电力客户的用电行受多重因素影响。一方面当前时段电力价格的变化可能会导致当前时段用电行为的改变产生了用电量的增减同时其他时段的电价变化也会对当前时段客户的用电行为产生影响即产生了用电量的转移。所以在分析价格伸缩性时需要综合考虑上述两种伸缩变化[51] 。可定义第 i 时段的自伸缩系数为kii第 i 时段对第 j 时段的互伸缩系数为kij如式(2-18)~式(2-19)。在得到自伸缩系数kii和互伸缩系数kij后则能形成需求侧响应电价伸缩系数矩阵 K如式(2-20) 显然地K 矩阵对角线元素k ff 、 k pp 、kgg 表征了当前时间电价变化与需求侧用电量之间的相互作用是自伸缩系数而矩阵中其他元素则表征了不同时间内电价变化与需求侧用电量的相互作用是互伸缩系数。进一步地在采用了分时电价之后各个时间段用电变化量ΔP 如式(221) 1.2 需求侧响应数学模型
对于配电网而言如果在其允许的范围内峰值负荷过大会导致其转带备用容量不足负荷波动率较高容易影响该配电网的稳定性[52] 。同时文献[53]通过柯西-施瓦茨不等式证明了网损与最高-最低负荷比率成正比即日内负荷的峰谷差越小系统线损率越低。可见缩小电网的高低负荷比率能够有效降低网损提高系统负荷率从而提升设备利用率。
基于上述分析设置日最高负荷与日最高-最低负荷比率为规划目标。因为这两个目标可以从直观上判断出系统的供电能力故也可以定义这两个规模目标为系统的显性供电能力其值越小系统的显性供电能力越好。规划目标如式(2-23)~式(2-24) (1) 主观限制
某些时段过高的价格会导致客户支出过高所以需要考虑客户负担的合理性即在应用需求侧响应策略后客户所需负担的总费用不应升高。据此定义客户支出合理性指标 H1如式(2-26) 同时在市场经济中欲达到供需双方利益的最大化不仅需要考虑商品的成本和用户的支出同时也需要考虑商品是否满足需求方的舒适性。分析需求侧响应策略的削峰填谷作用可知微观上在采用需求侧响应策略之后一部分客户会根据分时电价调整自身的用电安排这会导致自身的舒适性降低而使个人日用电需求曲线变的平缓宏观上电力日负荷曲线是全体电力客户当日用电情况的集中反映当部分用户因参与需求侧响应而使得用电曲线变的平缓时电网的日负荷曲线会随之变的平缓日负荷标准差也会相应减小。
通过上述分析可知负荷曲线的标准差可以从一定程度上体现客户对于需求侧响应的参与度。随着参与度的提升负荷曲线的标准差也会在一定程度上减小但是客户被迫调整或者削减原有的用电安排的情况就会越多导致舒适性降低。基于上述分析定义客户舒适性指标 H2如式(2-27) (2) 客观限制
根据经济学相关知识可知通常情况下商品的价格量是一个合理范围内的正数同时对于客户而言为保证正常的生产生活用电需求电力负荷高峰时的电费不可以过高而对于供电企业而言为保证盈利则在电力负荷低谷时电费不能过低此外根据电力市场相关经验易知商品定价时需要保证一定的价格梯度即低谷时刻价格须比平时价格低且平时价格也须比高峰时段价格低。客观价格边界条件如式(2-31) 1.3 粒子群算法求解
粒子群优化算法(Particle Swarm OptimizationPSO)属于进化算法的一种[54] 。这种算法与模拟退火算法相似它是从随机解出发通过迭代寻找最优解同时通过适应度来描述所得解的优劣。PSO 法与遗传算法相比不需要经过“交叉”和“变异”过程而是跟踪当前搜索到的最优值来进行全局寻优。
PSO 算法中每个规划目标的隐含解都是搜寻空间内的一枚粒子。所有粒子都存在由优化函数决定的适值同时每个粒子还有一个速度决定它们“飞行”的方向和距离全部粒子通过实时跟踪最优粒子在解空间中不断进行迭代。粒子的更新方式如图2-3 所示 1.4 本文流程图 2 运行结果
2.1 风电和光伏的出力情况 2.2 峰谷时段分类 2.3 分时电价制定及负荷响应结果
本文也是粒子群算法进行求解对于需求侧响应后负荷的变化可根据电价伸缩系数和式(2-21)~式(2-22)计算得出。伸缩系数在工程使用时需要结合历史运行数据和当地情况并由式(2-17)~式(2-19) 计算得出。本文选择伸缩系数矩阵如式(2-37) 原文结果 复现结果 2.3.1 仅考虑需求响应
复现结果 2.3.2 考虑分布式和需求响应 3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]魏鹏飞. 基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估[D].内蒙古工业大学,2019.
4 Python代码、数据、文章讲解
