智能电网下考虑用户行为和奖惩的电力市场交易机制研究
这是一篇关于智能电网,需求响应,奖惩机制,行为因素,分布式能源的论文, 主要内容为随着电力改革市场化逐渐深入及新能源发电的快速发展,电力市场交易机制正发生巨大变化。快速增长的用电需求给现有电力系统的正常运行提出了更高要求,但电力市场交易的优化机制还并未完善,从而成为制约电改政策实施及新能源应用发展的深层原因。本文将以智能电网为背景,研究考虑用户行为因素与奖惩的电力市场交易机制问题。首先,在电力市场调度中心管理下,设计识别不稳定供电商对其进行供电惩罚,而针对恶意用户进行用电限制、非恶意用户进行激励的奖惩机制,同时考虑用户的电器分类,建立社会福利最大化模型研究所提出的奖惩机制对电力市场交易机制的影响。研究结果表明:用户进行电器分类后效用增大;恶意用户和不稳定供电商所占比例越低,电价收敛时间越短,电力系统运行越趋于稳定。其次,设计一种应对用户用电需求激增的调峰机制,用户将用电高峰期的部分用电需求转移至非高峰期以达到削峰填谷的效果,而售电商予以用户补偿因需求转移产生的不方便成本;同时考虑用户用电过程中的行为因素,研究调峰机制对电力市场交易机制的影响。研究结果表明:用户的最优用电量与不满意度系数乘积、用电量上限成正比,与电价成反比;在用电高峰期内,零售商给定用户的最优补偿电量与补贴率成正比;而补偿率一定时,当零售商给定的基准线越高,则获得的利润越高。最后,在由分布式能源组成的区域电力市场中提出一种针对电厂发电量盈缺行为的惩罚机制。在此机制下,考虑联盟间的嫉妒因素,分布式能源电厂通过各自盈缺电量与运输成本进行联盟,并对因分布式能源预测发电量与实际发电量差值进行惩罚,最终建立合作博弈模型研究该惩罚机制下区域电力市场交易机制。研究结果表明:惩罚系数的变化对联盟中各局中人影响较大,若联盟中存在因电量差额而优先被选择进行电量交换的成员,则该成员会对惩罚系数有正反馈结果;嫉妒系数会对未联盟或效用较低的联盟中各成员产生负面影响。本文提出的电力市场考虑用户行为和奖惩的交易机制,可提高电力交易各主体的效用并实现削峰填谷的目的,丰富了智能电网电力交易机制的研究内涵。
含电动汽车的虚拟电厂聚合调控系统研究
这是一篇关于虚拟电厂,优化调度管理,需求响应,碳交易,原型系统的论文, 主要内容为在新型电力系统下,电网运行逐渐呈现智能化、数字化等特点。发展“源-网-荷-储”一体化运行急需“云大物移智链边”等技术手段,让电网系统具有海量数据处理分析、高度智能化决策能力。从而实现各类能源资源整合、打通能源多环节的壁垒,让“源-网-荷-储”各要素真正做到友好协调发展。虚拟电厂技术作为一种特殊电厂理念参与电力市场和电网运行的电源协调调度,具有广阔的研究前景。本文主要工作如下:首先,总结国内外能源互联网、含大规模电动汽车参与的虚拟电厂优化调度以及能源管理系统国内外研究现状。梳理虚拟电厂聚合调控系统的功能逻辑,结合微服务架构思想对虚拟电厂聚合调控系统架构和功能进行设计,为后续优化调度模型求解、软件开发等工作奠定基础。其次,采用基于神经网络算法对居民用电负荷、可再生能源出力进行预测,采用需求响应和场景分析方法处理源、荷不确定性分析,为虚拟电厂系统优化调度提供数据支撑。然后结合私家电动汽车出行规律和微电网设备机理驱动模型,构建含电动汽车有序充放电的双层虚拟电厂聚合优化调度模型,并在优化调度过程中引入阶梯式二氧化碳排放权交易机制。最终采用多目标进化算法求解虚拟电厂优化调度模型。最后,采用Java、Python等后端编程语言和HTML等前端编程语言开发虚拟电厂聚合调控系统,并部署于Kubernetes平台。该系统实现了可再生能源出力和负荷预测可视化、充电桩能量管理、虚拟电厂优化调度可视化等服务,并根据上述各服务所需的数据结构设计相应数据库。
基于需求响应的微电网优化调度和监控系统设计
这是一篇关于微电网调度,需求响应,系统备用,风险量化,监控系统的论文, 主要内容为为了实现经济社会的可持续发展,国内外正在积极探索传统能源替换途径。微电网凭借智能化管理特性,在实现分布式电源的灵活接入,提高可再生能源消纳水平,减轻对大电网的依赖度,解决偏远地区、荒漠、海岛的用电问题等方面展现出巨大潜力。在可再生能源与负荷双向波动下,增加了微电网系统旋转备用容量和机组调节频度,同时也容易导致弃风、弃光和切负荷现象的发生,给微电网的经济稳定运行带来挑战。在微电网中实施需求响应可以改变单纯依靠增加发电设备容量来应对负荷需求增长的发展模式,推动可再生能源的消纳,进而提高微电网整体效益,加速能源利用转型步伐。为了应对可再生能源与负荷不确定性,需要在系统中设置一定的备用容量,备用容量的设置应当同时兼顾系统运行经济性和可靠性要求。此外,微电网系统内设备众多,运行工况复杂,为保证系统安全可靠运行,需要实时监测系统内设备运行状态。因此设计出一款安全稳定性高、运行速度快、灵活智能的微电网监控系统能够保障系统稳定可靠运行。综上,本文研究了基于需求响应和风险量化的微电网优化调度方法,并以氢电综合供应微能源网为对象,设计微能源网监控系统。本文主要内容如下:(1)为了使负荷曲线贴近于可再生能源发电曲线,提高微电网系统运行经济和稳定性,建立负荷转移型微电网需求响应模型,对负荷曲线进行整形。针对微电网系统中起始用电时刻能够灵活调整的可转移负荷,综合考虑可再生能源剩余量以及负荷持续时长制定负荷转移策略,降低了负荷转移难度,同时充分发挥了可控机组调节特性。为降低负荷转移代价,在用户可接受的转移时间区间内,以负荷转移成本最小,优化计算负荷转移量,使得转移结果同时兼顾经济性和舒适性要求。(2)针对微电网中由于可再生能源和负荷不确定性而导致弃风、弃光以及切负荷现象,根据蓄电池与微燃机运行特性,分别建立蓄电池向上备用和微燃机向下备用模型。通过等效负荷预测误差获得备用容量与备用不足概率的函数关系,并结合备用不足惩罚成本,引入风险量化,建立微电网优化调度模型,使得微电网系统具有一定的抗风险能力。(3)研究了需求响应下的微电网优化调度方法,设置了4种优化对比方案,案例分析表明,本文提出的需求响应方法能够大幅度降低系统切负荷功率,但降低系统弃风能力较弱;而采用本文提出的优化调度方法能够大幅度降低系统弃风功率,但降低系统切负荷能力较弱,因此综合考虑需求响应与风险量化,能够实现两者优势互补。同时需求响应与风险量化均能够降低系统运行成本。(4)为了更好的监测微能源网运行工况,根据系统内设备功能及运行方式,基于LabVIEW软件平台设计了微能源网监控系统。根据设备运行方式建立动画模型,以微能源网调度结果作为监控系统输入数据,建立输入数据与设备动画模型的关系。通过将调度数据动态刷新,实现各种设备运行状态的动态展示。
电力需求响应市场机制研究及考虑安全防护的交易系统实现
这是一篇关于电力市场,需求响应,电力交易系统,应用安全,访问控制的论文, 主要内容为随着电力市场化改革进程的深入推进,当前发电单侧市场下所面临的供需不平衡与市场力滥用等问题日渐显著。负荷侧资源通过需求响应参与市场,一方面能够缓解供需不平衡问题,提高电力系统灵活性与安全稳定性。另一方面,可避免因发电单侧定价而引发的尖峰电价和市场力滥用问题。目前电力需求侧管理的相关政策已陆续出台,迫切要求需求响应市场机制的创新与交易平台的落地实施。因此,本文基于电力现货市场中引入需求响应的业务需求,对需求响应的市场实施机制与信息化交易系统进行了研究。具体工作如下:(1)考虑发电单侧现货市场中引入激励型需求响应,提出了融入负荷侧资源参与下的现货市场架构,考虑多市场主体形成的博弈格局建立了基于Stackelberg均衡分析的最低效率损失激励型需求响应模型,其中设计了市场效率损失比作为最上层目标函数。通过3节点和118节点网络验证了所提方法的有效性和合理性。该机制能够在单侧竞价的电力现货市场中有计划、有步骤的逐步引入负荷侧参与元素,并实现市场整体效率损失最低的需求响应激励强度设计。(2)针对电力需求响应交易系统面向多主体用户,从系统访问控制方面提出了解决方案,该访问控制包括了权限管理和访问系统资源时的身份认证与鉴权,在权限管理中基于RBAC实现了用户管理、角色管理和资源管理,以实现系统管理者对权限的灵活创建与分配。采用JWT+Spring Security+Redis实现的访问控制模块提高了系统资源访问的安全性。实现的访问控制模块作为电力需求响应交易系统的中后台管理模块,支撑了需求响应交易的有序开展,保证了系统中的市场数据不被越权访问。(3)基于Java Web技术设计与实现了电力需求响应交易系统,支撑了需求响应业务的实际开展。电力需求响应交易系统实现的核心功能包括登录注册、负荷用户档案管理、交易功能、结果及账单查看、响应效果评估及市场力监管,并实现了中后台的权限管理模块,以便系统管理者进行权限管理。针对可交易申报时间内可能出现大量用户在同一时间段进行响应申报的情况,在应用层面采用了Nginx负载均衡与Redis集群配置,保障了高并发访问下系统的高可用性和安全性。
基于数据驱动的电动汽车实时充电研究
这是一篇关于电动汽车,负荷预测,行程链,有序充电,需求响应的论文, 主要内容为随着电动汽车在世界范围内的推广,其充电负荷已经成为电网负荷的重要组成部分。电动汽车充电负荷预测是充电站选址定容、需求响应、分析电动汽车接入电网影响、充电控制策略等方向的研究基础。电动汽车的充电行为具有随机性和不确定性,若不经引导随意加入电网进行充电行为,必然会带来电力负荷的大幅波动,增加电网统筹调度难度,对电力系统建设及电网运行产生严重影响。为此本文分别就充电负荷预测和充电调度两方面各提出一种改进算法,具体工作如下:1.针对负荷预测问题,提出一种基于行程链的电动汽车负荷预测方法,采用三层机器学习算法预测电动汽车的出行,然后利用模糊理论得到不同天气和路况下每公里的耗电量,最终生成对区域内电动汽车的充电负荷预测。用户行程链和出行活动有很强的相关性,上一段的行程会影响后续的出行,因此第一层使用LSTM对行程链的类型进行预测。第二层使用BP神经网络对出行的开始和结束时间进行预测,考虑到传统的BP神经网络模型在求解非线性问题容易陷入局部最优导致训练失败的问题,引入BAS帮助BP优化全局搜索,加快求解速度。考虑到用户驾驶习惯的不同,采用Random Forest(随机森林,RF)算法作为模型的第三层,通过构建多个决策树来预测用户的行驶距离。实验表明,所提方法的预测负荷与实际负荷的差值为2.35%,MC算法对应的差值为5%,所提算法预测结果更加准确。2.针对充电调度问题,提出一种基于深度强化学习算法A3C(Asynchronous Advantage Actor-critic,异步演员评论家算法)的有序充电方法。结合之前提出的用户出行预测方法设计一个基于消费心理学理论的需求响应模型,以最大化充电站收益为目标,优化充电调度和定价策略。为避免因为经验回放而导致的数据相关性过强,利用多线程实现模型与多个环境进行互动,提高了模型的收敛性。为了解决由汽车进站的随机性引起的状态空间的维数变化,基于底层物理系统的特征,使用特征函数来近似模型需要的价值函数和策略函数,有效减少输入维度并将其固定5个。通过实验得到无序充电、Sarsa算法和A3C算法下的负荷方差分别为24.41MW、9.46MW和1.16MW,证明本文方法在减少负荷方差和削峰填谷方面的优势。3.为了使数据能够更加直观地展现,提出一个基于Springboot、Vue等框架实现的充电需求预测和调度系统。考虑到My Sql无法应对大量用户同时发起请求,引入非关系型数据Redis作为缓存纪录用户发送数据。针对负荷预测的展示,使用Map Box进行互动式区域地图的绘制,同时展示区域充电需求时变、充电需求热力图和充电站充电需求;针对充电调度的展示,充电站使用Web Socket接收系统定制的充电功率和充电价格,使用Echarts绘制图形进行站内用户的需求满足情况。
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