一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法技术

本发明专利技术公开一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，其步骤为，首先研究智能电网中通讯系统的交互机制，建立智能电网框架下的信息双向交互系统的结构模型，确定信号交互方式；其次研究长期稳态需求响应特性，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型；然后研究短期动态需求响应特性，利用条件概率分布理论，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型；最后分别对长、短期需求响应中的待评估对象进行评估。本发明专利技术可为智能电网优化和控制方面的进一步研究奠定基础，如电力调度以及电价制定方面的随机优化。

【技术实现步骤摘要】
一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法
本专利技术涉及电力系统负荷控制和需求响应
，特别是一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法。
技术介绍
电力需求响应即电力批发市场价格升高或系统可靠性受威胁时，电力用户接收到供电方发出的诱导性减少负荷的直接补偿通知或者电力价格上升信号后，改变其固有的习惯用电模式，达到减少或者推移某时段的用电负荷而响应电力供应，从而保障电网稳定。随着智能电网建设的推进，在发电企业和终端用户之间的双向信息交互将成为智能电网实现负荷控制和需求响应方面的不可或缺的部分。为了确定实时的需求响应激励和用户电价，对用户价格弹性和用电曲线的研究分析是至关重要的。目前，大多数的研究方法主要为对用户用电数据进行数理统计分析、聚类或者采用时间序列分析方法分析用户用电模式等，还有部分研究基于给定的价格信息，对需求响应的评估和负荷的预测进行研究。
技术实现思路
在智能电网环境下，用户会根据自身需求确定用电行为，同时还可以通过双向通讯系统获得实时电价信息，并可能根据电价信息改变用电行为，由此产生两种主要用户需求响应行为，即长期稳定需求响应行为和短期动态需求响应行为。本专利技术要解决的技术问题为：基于智能电网环境，并基于马尔科夫链随机模型，对两种主要的用户需求响应行为，即长期稳定需求响应行为和短期动态需求响应行为，进行分析和评估，为智能电网的电力调度和电价制定提供依据。本专利技术采取的技术方案具体为：一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，包括以下步骤：步骤一，建立智能电网框架下的信息双向交互系统的结构模型，确定信号交互方式：所述信息双向交互系统的结构模型包括设置于不同区域的变电站、AMI设备、传感器及可控电气设备；各变电站连接有多个用户的AMI设备，各AMI设备连接有多个传感器，各传感器连接用户的可控电气设备；所述信号交互方式为，在每个时间区段t开始时，电价信号由变电站q发出到所有连接到该变电站的用户AMI设备，然后用户响应电价信号，操控可控电气设备的工作状态，即从需求响应动作集As＝{-Ls,...,-1,0,1,...,Ls}中选取每个传感器s的执行动作，其中Ls表示传感器s的负荷变化最大值，0表示无动作，负值表示用电量降低，正值表示用电量升高；步骤二，根据长期稳态需求响应特性，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述长期稳态需求响应评估模型即为基于马尔科夫链的稳态分布定义状态量代表电价变化对用户相应行为的影响，上式中，表示变电站q连接的用户n的传感器s在t时刻的状态量，有影响即弹性状态用1表示，无影响即非弹性状态用0表示；步骤三，根据短期动态需求响应特性，利用条件概率分布理论，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述短期动态需求响应评估模型为基于马尔科夫链的转移矩阵，转移矩阵由转移概率组成，其中分别表示变电站q连接的用户n的传感器s在t+1时刻和t时刻的状态量，分别表示变电站q在t+1时刻和t时刻下发的电价信息，Ωt表示t时刻的状态空间，即状态量组成的空间；步骤四，分别对长、短期需求响应中的待评估对象进行评估计算，所述长、短期需求响应中的待评估对象即反映出用户用电行为对电价变化的响应程度：所述待评估对象为步骤二中所述稳态分布步骤三种所述转移概率以及电价的变化过程根据变电站地区历史电价信息进行概率统计可得到；计算方法为：其中，表示变电站q连接的用户n的第d天t时刻传感器s的响应速度，表示当时发生响应的指标函数，Nt为观察日总天数；计算方法为：其中分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的指定电价，分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的所有电价的可能值。根据得到的转移概率和电价变化过程可以评估用户用电行为对电价变化的响应程度,由此制定该类负荷用户适用的需求响应策略及电价机制。本专利技术以对居民用户的需求响应研究为主，但是主要的数学模型和方法也可用于其他不同价格机制的需求响应场景中，如分时电价，尖峰电价和实时电价等。此外还可以评估不同时间尺度下的需求响应的分布，如果给出更多的需求响应数据，评估的时间尺度可以由日内扩展到一周、一季度等。同时通过研究还能帮助我们更好的理解在不同时间尺度下突发事件对用户需求响应行为的影响，这对研究不同问题下的用户交互控制信号的设计有着重要意义。本专利技术的有益效果为：结合了对居民用户需求响应的评估方法和基于价格的用电行为的评估方法，针对复杂的需求响应行为，通过分析需求响应两个主要特性——长期稳定的用户用电行为特性和随着价格变动的动态需求响应行为特性，提出了基于马尔科夫链的需求响应评估模型。有别于直接评估负荷需求弹性的传统方法，本专利技术提出了一种概率分布研究方法，用于评估需求响应的条件概率分布完备集。本专利技术为智能电网优化和控制方面的进一步研究奠定了基础，如电力调度以及电价制定方面的随机优化。附图说明图1所示为本专利技术方法流程示意图；图2所示为马尔科夫链模型。具体实施方式以下结合附图和具体实施例进一步描述。参考图1所示的实施例，本专利技术的一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，包括以下步骤：一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，包括以下步骤：步骤一，建立智能电网框架下的信息双向交互系统的结构模型，确定信号交互方式：所述信息双向交互系统的结构模型包括设置于不同区域的变电站、AMI设备、传感器及可控电气设备；各变电站连接有多个用户的AMI设备，各AMI设备连接有多个传感器，各传感器连接用户的可控电气设备；所述信号交互方式为，在每个时间区段t开始时，电价信号由变电站q发出到所有连接到该变电站的用户AMI设备，然后用户响应电价信号，操控可控电气设备的工作状态，即从需求响应动作集As＝{-Ls,...,-1,0,1,...,Ls}中选取每个传感器s的执行动作，其中Ls表示传感器s的负荷变化最大值，0表示无动作，负值表示用电量降低，正值表示用电量升高；步骤二，根据长期稳态需求响应特性，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述长期稳态需求响应评估模型即为基于马尔科夫链的稳态分布定义状态量代表电价变化对用户相应行为的影响，上式中，表示变电站q连接的用户n的传感器s在t时刻的状态量，有影响即弹性状态用1表示，无影响即非弹性状态用0表示；步骤三，根据短期动态需求响应特性，利用条件概率分布理论，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述短期动态需求响应评估模型为基于马尔科夫链的转移矩阵，转移矩阵由转移概率组成，其中分别表示变电站q连接的用户n的传感器s在t+1时刻和t时刻的状态量，分别表示变电站q在t+1时刻和t时刻下发的电价信息，Ωt表示t时刻的状态空间，即状态量组成的空间；步骤四，分别对长、短期需求响应中的待评估对象进行评估计算，所述长、短期需求响应中的待评估对象即反映出用户用电行为对电价变化的响应程度：所述待评估对象为步骤二中所述稳态分布步骤三种所述转移概率以及电价的变化过程根据变电站地区历史电价信息进行概率统计可得到；计算方法为：其中，表示变电站q连接的用户n的第d天t时刻传感器s的响应速度，表示当时发生响应的指标函数，Nt为观察日总天数；计算方法为：其中分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的指定电价，分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的所有电价的可能值。本实施例中，步骤一的具体过程如下：将本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，建立智能电网框架下的信息双向交互系统的结构模型，确定信号交互方式：所述信息双向交互系统的结构模型包括设置于不同区域的变电站、AMI设备、传感器及可控电气设备；各变电站连接有多个用户的AMI设备，各AMI设备连接有多个传感器，各传感器连接用户的可控电气设备；所述信号交互方式为，在每个时间区段t开始时，电价信号由变电站q发出到所有连接到该变电站的用户AMI设备，然后用户响应电价信号，操控可控电气设备的工作状态，即从需求响应动作集As＝{‑Ls,...,‑1,0,1,...,Ls}中选取每个传感器s的执行动作，其中Ls表示传感器s的负荷变化最大值，0表示无动作，负值表示用电量降低，正值表示用电量升高；步骤二，根据长期稳态需求响应特性，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述长期稳态需求响应评估模型即为基于马尔科夫链的稳态分布定义状态量代表电价变化对用户相应行为的影响，上式中，表示变电站q连接的用户n的传感器s在t时刻的状态量，有影响即弹性状态用1表示，无影响即非弹性状态用0表示；步骤三，根据短期动态需求响应特性，利用条件概率分布理论，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：所述短期动态需求响应评估模型为基于马尔科夫链的转移矩阵，转移矩阵由转移概率P(ωt+1qns=i|ωtqns=j,ctq,ct+1q),∀i,j∈Ωt]]>组成，其中分别表示变电站q连接的用户n的传感器s在t+1时刻和t时刻的状态量，分别表示变电站q在t+1时刻和t时刻下发的电价信息，Ωt表示t时刻的状态空间，即状态量组成的空间；步骤四，分别对长、短期需求响应中的待评估对象进行评估计算，所述长、短期需求响应中的待评估对象即反映出用户用电行为对电价变化的响应程度：所述待评估对象为步骤二中所述稳态分布步骤三中所述转移概率P(ωt+1qns|ωtqns,ctq,ct+1q),]]>以及电价的变化过程根据变电站地区历史电价信息进行概率统计可得到；计算方法为：πtqns(ωtqns=1)=Σd=1Nt1{λd,tqns>0}Nt]]>其中，表示变电站q连接的用户n的第d天t时刻传感器s的响应速度，表示当时发生响应的指标函数，Nt为观察日总天数；P(ωt+1qns|ωtqns,ctq,ct+1q)]]>计算方法为：P(ωt+1qns=1|ωtqns=1,ctq=c0,ct+1q=c1)=Σd=1Nt1{λd,t+1qns>0|λd,tqns>0,c0,c1}Σd=1Nt1{λd,tqns>0,c0,c1}]]>其中分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的指定电价，分别表示变电站q在t时刻与t+1时刻的所有电价的可能值。...

【技术特征摘要】
1.一种智能电网环境下的用户需求响应评估方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，建立智能电网框架下的信息双向交互系统的结构模型，确定信号交互方式：所述信息双向交互系统的结构模型包括设置于不同区域的变电站、AMI设备、传感器及可控电气设备；各变电站连接有多个用户的AMI设备，各AMI设备连接有多个传感器，各传感器连接用户的可控电气设备；所述信号交互方式为，在每个时间区段t开始时，电价信号由变电站q发出到所有连接到该变电站的用户AMI设备，然后用户响应电价信号，操控可控电气设备的工作状态，即从需求响应动作集As＝{-Ls,...,-1,0,1,...,Ls}中选取每个传感器s的执行动作，其中Ls表示传感器s的负荷变化最大值，0表示无动作，负值表示用电量降低，正值表示用电量升高；步骤二，根据长期稳态需求响应特性，建立基于马尔科夫链的需求响应评估模型：长期稳态需求响应评估模型即为基于马尔科夫链的稳态分布定义状态量代表电价变化对用户相应行为的影响，上式中，表示变电站q连接的用户n的传感器s在t时刻的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李作锋，顾国栋，颜庆国，杨斌，陈楚，薛溟枫，张昊纬，阮文骏，肖宇华，马琎劼，栾开宁，张艳，陈霄，易永仙，
申请(专利权)人：江苏省电力公司电力科学研究院，国网江苏省电力公司，国家电网公司，南京新联电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32