智能电网中公司和用户的实时优化模型和需求响应方法技术

本发明专利技术针对一个电力公司多个用户的情况，提供了电力公司的产电量优化模型、电力公司的定价模型、用户的用电量优化模型、以及智能电网的需求响应方法，解决了智能电网中未来信息未知的情况下在线实时需求响应管理的问题。本发明专利技术的启发式算法，能够得到电力公司各个时刻的优化产电量和定价以及用户各个时刻的优化用电需求量，在保持电力系统供需平衡的同时使产电平滑化，在保证电力公司利益的同时使用户的用电代价最小。

【技术实现步骤摘要】
智能电网中公司和用户的实时优化模型和需求响应方法
本专利技术涉及智能电网中的需求响应管理领域，特别是涉及智能电网中公司和用户的实时优化模型和需求响应方法。
技术介绍
需求响应是智能电网的重要组成部分，它通过智能电表的数据统计和供电公司与用户间的相互交流，达到调整用户用电负载和供电公司产电量的效果。其定义为：电网系统中的用电用户接收到公司的电力价格信息或者直接激励后对其响应，调整原有的用电方式，减少峰时用电量或整体用电量，保障电网的稳定性。需求响应对智能电网减少峰时负载、提高系统稳定性、平衡电力供需、提高能源利用效率都起着重要的作用。用户需求响应离不开智能电网的建立与发展。智能电网的高速双向交流网络能够让用户和电力公司进行即时交流，从而得以实现电力公司实时定价的策略，用户可根据实时电价决定用电策略避开用电高峰，降低用电成本。由于智能电表和高级量测体系的建立以及智能家居的发展使得用户的用电策略和电力公司的定价策略的实施过程可以实现全自动化进行。用户的一些灵活用电需求可以通过提前决定的策略和计算方法自动从用电高峰期转移至非用电高峰期，方便用户的同时优化了电网的稳定性。而电力公司可以根据所有用户的用电负载和电网情况自动调整自身供电量和实时电价，从而引导用户调整用电负载，减轻系统的压力。另外，新能源如风能、太阳能由于受环境因素影响，并且储电设施容量有限，所以在传统电网中新能源在各个时刻的供电量非常不稳定，但在智能电网中同样电力公司可以通过调整定价策略，在新能源供电量较低的时候提高电价引导用户减少用电需求，在新能源供电量较高的时候降低电价引导用户增加用电需求。另外，智能电网可以接入用户的蓄电池、电动汽车、微电网等能够自由充放电的设备，这样用户的可调整用电需求量空间进一步增大。在电力价格低的时候用户可以给蓄电池和电动汽车充电，在电力价格高的时候少用电力公司的电力，而利用蓄电池和电动汽车放电来满足用电需求，电力公司甚至可以在自身产电不足的情况下通过购入用户的储电量来平衡电网需求。但如果电力公司定价不合适，会造成另一个用电高峰的出现。因此，如何设计电力公司的实时定价策略以及在线优化用户的用电量是国际研究的热点，也是本专利技术要解决的技术难点。时至今日，已经有很多需求响应策略被提出并有部分已经应用于实际中。基于市场的需求响应管理在电力市场改革不断完善的国家(如美国、英国、北欧、澳大利亚等)中越来越受重视。但我国的需求响应管理存在明显问题：相关电价制定不合理、定价方法和策略研究相对较少。电价提高幅度与实施时段的确定往往缺乏坚实的理论基础，随意性较大；而且需求响应项目非常依赖于配套基础设备、测量设备以及通讯设备的统一标准。假设在基础设备完善的情况下，我们需要设计合理的定价策略引导用户调整用电，当有足够的利益驱使时，用户会通过合理调整用电计划使得自身获得的收益最大。目前已有的关于需求响应管理的研究文献主要是从不同的研究对象出发，研究公司最优定价和产电策略，以及用户对应电价变化的用电策略，是用户和公司互相耦合、共同作用演化的过程。本专利技术也会以此为出发点，在前人的研究基础上进行改进与创新。以往实时定价的研究关注的目标大多是最大化电力公司的利益，而很少考虑电力公司产电和负载的平滑化。但实际上，平滑公司产电和负载也应该是电力系统中一个重要指标，它能够减少用户由于产电量波动太大而造成的额外成本，而且减少峰时负载还能够提高电网的稳定性。如今，有学者提出了一种保持电力系统供需平衡且使负载平滑化的策略，但该研究通过前一段时间确定接下来一整段时间的电力价格以及用电需求。这一策略需要的信息量比较多，且用户不能改变整个时段内任何时刻的用电需求量，这使得电力系统难以应对紧急情况，适应性和鲁棒性受到影响。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供智能电网中公司和用户的实时优化模型和需求响应方法，目标是在未来信息未知的前提下实时确定当前时刻的用电需求量和电力供电量，在平衡负载的同时尽量满足用户整个时段的总计划用电需求量，最终得到公司的优化产电定价策略以及用户的优化用电策略。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种电力公司的产电量优化模型，所述优化模型为：其中，lh是电力公司在一个时刻h的产电量，UUc是电力公司的效用函数，是整个时段H的平均产电量、Xh是h时刻所有用户的用电需求量、是电力公司的产电量上限、是所有用户在h时刻的用电最大需求量总和。于本专利技术一实施例中，所述l的计算公式为：其中，lh'表示的是当前时段h'时刻的产电量，lpast,h'表示的是过去时段h'时刻的产电量。于本专利技术一实施例中，所述时段H包括多个时刻h，用户的用电需求量在每个时刻h变化且在一个时刻内保持不变。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种电力公司的定价模型，所述定价模型ph(lh)为：ph(lh)＝λhC'h(lh)＝λh(ahlh+bh),λh≥1其中，lh是电力公司在一个时刻h的产电量，C'h(lh)为边际成本，是成本函数的一阶导数，ah,bh,ch分别是常系数，λh是时变效益系数。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种用户的用电量优化模型，所述优化模型为：其中，xn,h是h时刻用户n的用电需求量，是用户n在时刻h消耗xn,h电力获得的效用，ph是电价，Un(xn,h)为用户总的效用函数，xminn,h是用户n在时刻h的用电需求量下限，xmaxn,h是用户n在时刻h的用电需求量上限。于本专利技术一实施例中，所述的计算公式为：其中，ωn,h是表示用户偏好的常数，θn对每个用户是确定的常数。于本专利技术一实施例中，所述电价ph在每个时刻h变化且在一个时刻h内保持不变。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种智能电网的实时需求响应方法，包括：建立期望电力价格阈值模型并计算得到期望电力价格阈值，其中，pthn,h是用户n在时刻h的期望电力价格阈值，pave是过去一个时段H所有时刻的电力价格的平均值，α为大于0的常系数，用于表示已用电量对期望电力价格阈值的影响程度，xusedn,h为当前时段内已过去时刻用户n使用的总电量，xtotaln,h为用户计划的当前时段的总用电量；根据前述的用户的用电量优化模型，结合电力公司给出的当前时刻的电价计算最优用电需求量。于本专利技术一实施例中，利用所述期望电力价格阈值模型，并结合电力公司给出的当前时刻的电价计算最优用电需求量，包括以下方式中的任一种：方式1)直接比较电力公司价格和期望电力价格阈值；方式2)把期望电力价格阈值的影响整合到用户的效用函数中。于本专利技术一实施例中，对于所述方式1)用户n在时刻h用电需求量为：于本专利技术一实施例中，对于所述方式2)，把期望电力价格阈值的影响P(xn,h,pthn,h)加入到用户的效用函数中，得到更新后的效用函数为：其中，xn,h是h时刻用户n的用电需求量，是用户n在时刻h消耗xn,h电力获得的效用，ph是电价。于本专利技术一实施例中，所述P(xn,h,pthn,h)的实现方式如下：其中，xminn,h是用户n在时刻h的用电需求量下限，xmaxn,h是用户n在时刻h的用电需求量上限，μn,h是调节参数。于本专利技术一实施例中，所述方法还包括迭代执行以下步骤：在计算出最优用电需求量后告知电力公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力公司的产电量优化模型，其特征在于，所述优化模型为：

【技术特征摘要】
1.一种电力公司的产电量优化模型，其特征在于，所述优化模型为：其中，lh是电力公司在一个时刻h的产电量，UUc是电力公司的效用函数，是整个时段H的平均产电量、Xh是h时刻所有用户的用电需求量、是电力公司的产电量上限、是所有用户在h时刻的用电最大需求量总和。2.根据权利要求1所述的电力公司的产电量优化模型，其特征在于，所述的计算公式为：其中，lh'表示的是当前时段h'时刻的产电量，lpast,h'表示的是过去时段h'时刻的产电量。3.根据权利要求1所述的电力公司的产电量优化模型，其特征在于，所述时段H包括多个时刻h，用户的用电需求量在每个时刻h变化且在一个时刻内保持不变。4.一种电力公司的定价模型，其特征在于，所述定价模型ph(lh)为：ph(lh)＝λhC'h(lh)＝λh(ahlh+bh),λh≥1其中，lh是电力公司在一个时刻h的产电量，C'h(lh)为边际成本，是成本函数的一阶导数，ah,bh,ch分别是常系数，λh是时变效益系数。5.一种用户的用电量优化模型，其特征在于，所述优化模型为：其中，xn,h是h时刻用户n的用电需求量，是用户n在时刻h消耗xn,h电力获得的效用，ph是电价，Un(xn,h)为用户总的效用函数，xminn,h是用户n在时刻h的用电需求量下限，xmaxn,h是用户n在时刻h的用电需求量上限。6.根据权利要求5所述的用户的用电量优化模型，其特征在于，所述的计算公式为：其中，ωn,h是表示用户偏好的常数，θn对每个用户是确定的常数。7.根据权利要求5所述的用户的用电量优化模型，其特征在于，所述电价ph在每个时刻h变化且在一个时刻内保持不变。8.一种智能电网的实时需求响应方法，其特征在于，包括：建立期望电力价格阈值模型并计算得到期望电力价格阈值，其中，pthn,h是用户n在时刻h的期望电力价格阈值，pave是过去一个时段H所有时刻的电力价格的平均值，α为大于0的常系数，用于表示已用电量对期望电力...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琳，杨子健，周坤宇，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31