智能用电园区需求响应策略制造技术

本发明专利技术公开了一种智能园区需求响应控制策略。目前大多数智能需求模型建立的适用主体为单一的居民用户，忽视了实际用户群体的多元性以及不确定性，并未涉及多个用户聚合而成的园区。本发明专利技术包括以下步骤：1)对智能用电园区的柔性负荷按照需求响应方式不同进行分类；2)对不同的柔性负荷建立相应需求响应策略模型；3)对整个智能用电园区建立相应需求响应策略模型；4)计算园区用户在不同需求响应策略下的效果。本发明专利技术以用户用电成本最小为目标，在不同电价激励机制的作用下对所有需求响应资源进行优化调度，达到同时缩减用户用电成本与改善负荷用电行为的效果，使智能用电园区能够有效的参与到市场竞争机制下的需求响应当中。

Demand response strategy of Intelligent Power Park

The invention discloses a demand response control strategy of an intelligent park. At present, the majority of the intelligent demand model is built for a single resident user, ignoring the diversity and uncertainty of the actual user groups, and not involving multiple users aggregated into the park. The invention comprises the following steps: 1) with the intelligent flexible load electric park in accordance with the demand response mode are classified; 2) establishing strategy model response corresponding demand for flexible load different; 3) of the intelligent electricity demand to establish the corresponding Park response strategy model; 4) calculation of park users in different demand response strategies the effect of. The invention of electricity users with minimum cost as the goal, in the different price incentive mechanism under the action of all demand response resource scheduling optimization, at the same time reduce the user load cost and improving the electrical behavior effect, make intelligent electricity park can effectively participate in the market competition mechanism under demand response.

【技术实现步骤摘要】
智能用电园区需求响应策略
本专利技术属于智能电网
，特别是一种基于新型负荷结构的智能用电园区需求响应策略。
技术介绍
继2015年国家下发《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》之后，需求侧响应在我国开始面临新的机遇与挑战。对于电网，需求响应可改善负荷曲线，减小负荷峰值，降低峰谷差，从而降低系统运营成本，同时缓解因负荷增加而带来的电网建设投资问题。对于用户方面，需求响应可在不影响用户用电满意度的情况下为用户减少用电成本。随着智能电网的发展，智能楼宇、智能小区等柔性负荷及风电、光伏、储能、微型燃气轮机等分布式电源开始逐步接入到配电网中。同时，随着支持多种服务的高级测量体系及能量管理系统等技术的应用，使得用户侧的柔性负荷及分布式电源与电网侧的交互成为可能，其整体用电行为更加智能化，即智能用电。在电力市场改革背景下，负荷聚合商可作为“中间人”协助每一个具有需求响应资源的单一用户参与到电力市场当中。通过LA对需求响应资源的调度，智能用电条件下由工业、商业、居民负荷聚合成的智能用电园区可根据电网侧激励信号积极、有效地参与到需求响应当中。智能用电园区是包涵传统负荷、柔性负荷、以及多种分布式电源的新型园区。目前国内学者对需求响应已有了诸多研究，按方法的不同，建模大体可以分为基于电力需求价格弹性矩阵、基于消费者心理学、基于统计学原理三种。目前研究用户用电对分时电价的响应行为时，对数据量的要求较高，较少的数据量将无法较好的完成数据挖掘的工作；并且建立在大数据挖掘上，不同文献采取不同的智能算法进行数据挖掘，但这些数据挖掘都基于若干假设基础之上，这些假设也造成了对电价变动后负荷曲线的仿真精度较低。对于用户影响因素的确立上，大多数文献采用的是单因素分析，如只考虑心理学因素或者其他因素，且大多模型建立的适用主体为单一的居民用户，忽视了实际用户群体的多元性以及不确定性，并未涉及多个用户聚合而成的园区。
技术实现思路
针对传统需求响应模型考虑用户层面过于单一、模型精度较低等问题，本专利技术提供一种智能用电园区需求响应策略，其从负荷聚合商角度出发，对智能用电园区的柔性负荷按照需求响应方式不同进行分类并建立相应需求响应策略模型，并结合传统负荷参与需求响应方式及分布式电源优化调度形成全面的适用于智能用电园区的需求响应策略模型。为此，本专利技术采用如下的技术方案：智能用电园区需求响应策略，包括如下步骤：1)对智能用电园区的柔性负荷按照需求响应方式不同进行分类；2)对不同的柔性负荷建立相应需求响应策略模型；3)对整个智能用电园区建立相应需求响应策略模型；4)计算园区用户在不同需求响应策略下的效果。进一步地，步骤1)中，根据柔性负荷需求响应特性，将其分为常规负荷、可调节负荷和可转移负荷三类。进一步地，参与可中断调节响应的常规负荷模型约束条件为：式中，为用户j在小时t时切除的负荷，kW；Il,j,t为负荷j在小时t的负荷切除的0、1状态变量，若用户j在小时t切除负荷，Il,j,t＝1，否则为0；为用户j可参与可中断调节的最大负荷切除功率，kW；为用户j每日参与可中断调节的最大负荷切除小时数，h；为用户j在小时t的预测负荷，kW。进一步地，可调节负荷中照明负荷对电价机制的响应模型约束条件为：式中，为负荷j在小时t的功率，kW；为负荷j在小时t的基准用电功率，kW；Ia,j,t为负荷j在小时t的负荷调节0、1状态变量，当电网电价高于电价阈值时Ia,j,t＝1，负荷功率减少至否则为0；为负荷j在小时t的最小用电功率，kW，由用户设定；ε为≤0.001的正实数；ρt为小时t的电网电价，为用户设定的电价阈值，进一步地，可调节负荷中空调基于电价机制的响应约束模型为：式中，Tk,t、分别为空调负荷k在小时t的空调温度和环境温度，℃；αk为散热函数；为空调在开启时的温度增益，℃；Δt为控制时间间隔，1h；Ck、Rk分别为空调的热电容kW˙h/℃和热电阻℃/kW，ηk为空调的工作效率，为空调负荷k在小时t的用电功率，kW；分别为空调k的每小时最小、最大用电功率，kW；为小时t空调负荷的设定温度，℃；分别为制冷状态下空调负荷k在小时t的原设定温度及电价高于阈值时的最高设定温度，℃，由用户设定；Ia,k,t为空调负荷k在小时t的设定温度调节0、1状态变量，当电网电价高于电价阈值时Ia,k,t＝1，空调设定温度升高至否则为0。进一步地，可转移负荷中洗碗机、烘干机对电价机制的响应模型约束条件为：式中，为可转移负荷j在小时t的功率，kW；为可转移负荷j的平均功率，kW；Ib,j,t为可转移负荷j在小时t的0、1状态变量，当负荷运行时Ib,j,t＝1，否则为0；Ib,j,(t-1)为可转移负荷j在小时t之前一个小时的0、1状态变量；为负荷j在小时t的已运行时间，h；为负荷j在小时t之前一个小时的已运行时间，h；Ub,j为可转移负荷的负荷运行周期，h；τ为用户设定允许负荷开始运行时间，h；T为用户设定负荷结束运行时间，h。进一步地，可转移负荷中电动汽车负荷对电价机制的响应模型约束条件为：式中，分别为电动汽车k每小时的最小、最大充电功率，kW；为电动汽车k在小时t的充电功率，kW；Ib,k,t为电动汽车k在小时t充电的0、1状态变量，当电动汽车充电时Ib,k,t＝1，否则为0；Ta为用户最后一次出行结束时间，即充电开始时间；Tb为用户规定准备出行时间，即充电结束时间；为电动汽车k在小时t的充电状态；为电动汽车k在小时t之前一个小时的充电状态；为电动汽车k在用户规定准备出行时间的充电状态；Δt为控制时间间隔，1h；为电动汽车电池容量，kWh。进一步地，多个电动汽车负荷的情况下，考虑电动汽车约束中初始充电状态与用户最后一次出行结束时间Ta的随机性，得到电动汽车初始充电状态的概率密度函数为：式中，D为电动汽车的最大行驶里程，用户最后一次出行结束时间Ta认为近似服从正态分布，σd行驶里程的标准差，μd为服从正态分布的行驶里程的均值。进一步地，步骤3)中，对整个智能用电园区建立的相应需求响应策略模型如下：用户侧与电网侧的功率平衡约束为：式中，为风电发电机i在小时t的发电功率，kW；为光伏发电单元i在小时t的发电功率，kW；为燃气轮机i在小时t的发电功率，kW；为电池i在小时t的充、放电功率；Pg,t为电网侧在小时t的供电功率，kW；为用户j在小时t的预测负荷，kW；为用户j在小时t时切除的负荷，kW；为照明负荷j在小时t的功率，kW；为空调负荷k在小时t的用电功率，kW；为洗碗机、烘干机等可转移负荷j在小时t的功率，kW；为电动汽车k在小时t的充电功率，kW；电网侧功率约束为：式中，分别为电网最小、最大供电功率，此约束反映了电网实际供电功率约束，同时在实时电价激励中，此约束还能防止智能用电条件下负荷在电价较低时段因负荷转移出现新的负荷高峰；燃气轮机约束模型为：式中，FiT为燃气轮机发电成本函数；为燃气轮机i在小时t的发电功率，kW；为燃气轮机i的发电效率；ρg为天然气价格，MT为运行维护成本，Hi为燃气轮机i的热耗率，kJ/kWh；PiT,min、PiT,max分别为燃气轮机i的最小、最大发电功率；为燃气轮机i在小时t的开关机0、1状态变量，当燃气轮机开机运行时否则为0；电池储能约束本文档来自技高网...

【技术保护点】
智能用电园区需求响应策略，其包括以下步骤：1)对智能用电园区的柔性负荷按照需求响应方式不同进行分类；2)对不同的柔性负荷建立相应需求响应策略模型；3)对整个智能用电园区建立相应需求响应策略模型；4)计算园区用户在不同需求响应策略下的效果。

【技术特征摘要】
1.智能用电园区需求响应策略，其包括以下步骤：1)对智能用电园区的柔性负荷按照需求响应方式不同进行分类；2)对不同的柔性负荷建立相应需求响应策略模型；3)对整个智能用电园区建立相应需求响应策略模型；4)计算园区用户在不同需求响应策略下的效果。2.根据权利要求1所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，步骤1)中，根据柔性负荷需求响应特性，将其分为常规负荷、可调节负荷和可转移负荷三类。3.根据权利要求2所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，参与可中断调节响应的常规负荷模型约束条件为：式中，为用户j在小时t时切除的负荷，kW；Il,j,t为负荷j在小时t的负荷切除的0、1状态变量，若用户j在小时t切除负荷，Il,j,t＝1，否则为0；为用户j可参与可中断调节的最大负荷切除功率，kW；为用户j每日参与可中断调节的最大负荷切除小时数，h；为用户j在小时t的预测负荷，kW。4.根据权利要求2所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，可调节负荷中照明负荷对电价机制的响应模型约束条件为：式中，为负荷j在小时t的功率，kW；为负荷j在小时t的基准用电功率，kW；Ia,j,t为负荷j在小时t的负荷调节0、1状态变量，当电网电价高于电价阈值时Ia,j,t＝1，负荷功率减少至否则为0；为负荷j在小时t的最小用电功率，kW，由用户设定；ε为≤0.001的正实数；ρt为小时t的电网电价，￠/kWh；为用户设定的电价阈值，￠/kWh。5.根据权利要求2所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，可调节负荷中空调基于电价机制的响应约束模型为：式中，Tk,t、分别为空调负荷k在小时t的空调温度和环境温度，℃；αk为散热函数；为空调在开启时的温度增益，℃；Δt为控制时间间隔，1h；Ck、Rk分别为空调的热电容kW˙h/℃和热电阻℃/kW，ηk为空调的工作效率，为空调负荷k在小时t的用电功率，kW；分别为空调k的每小时最小、最大用电功率，kW；为小时t空调负荷的设定温度，℃；分别为制冷状态下空调负荷k在小时t的原设定温度及电价高于阈值时的最高设定温度，℃，由用户设定；Ia,k,t为空调负荷k在小时t的设定温度调节0、1状态变量，当电网电价高于电价阈值时Ia,k,t＝1，空调设定温度升高至否则为0。6.根据权利要求2所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，可转移负荷中洗碗机、烘干机对电价机制的响应模型约束条件为：式中，为可转移负荷j在小时t的功率，kW；为可转移负荷j的平均功率，kW；Ib,j,t为可转移负荷j在小时t的0、1状态变量，当负荷运行时Ib,j,t＝1，否则为0；Ib,j,(t-1)为可转移负荷j在小时t之前一个小时的0、1状态变量；为负荷j在小时t的已运行时间，h；为负荷j在小时t之前一个小时的已运行时间，h；Ub,j为可转移负荷的负荷运行周期，h；τ为用户设定允许负荷开始运行时间，h；T为用户设定负荷结束运行时间，h。7.根据权利要求2所述的智能用电园区需求响应策略，其特征在于，可转移负荷中电动汽车负荷对电价机制的响应模型约束条件为：式中，分别为电动汽车k每小时的最小、最大充电功率，kW；为电动汽车k在小时t的充电功率，kW；Ib,k,t为电动汽车k在小时t充电的0、1状态变量，当电动汽车充电时Ib,k,t＝1，否则为0；Ta为用户最后一次出行结束时间，即充电...

【专利技术属性】
技术研发人员：南思博，周志芳，吴臻，孙黎滢，谷纪亭，王坤，徐晨博，张利军，尹建兵，章浩，叶根富，王媛，张嘉慧，周明，李庚银，
申请(专利权)人：国网浙江省电力公司经济技术研究院，国家电网公司，华北电力大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33