一种多时间尺度的电力需求侧响应方法技术

本发明专利技术公开了一种多时间尺度的电力需求侧响应方法。首先通过高级量测和智能算法对参数进行检测与分析，参数包括负荷群用电关联度、分时电价和光伏发电出力；然后根据检测到的参数，在多时间尺度上，针对智能家电和电动汽车负荷在内的负荷群，建立预防控制策略和紧急控制策略；分别建立实时需求响应措施和日前用电负荷调度措施，实现光伏发电功率的就地消纳。本发明专利技术结合多种参数，实现了电网的调峰需求和光伏电源的消纳。

【技术实现步骤摘要】
一种多时间尺度的电力需求侧响应方法
本专利技术属于智能电网技术，特别涉及了一种多时间尺度的电力需求侧响应方法。
技术介绍
电力需求侧响应(Demandresponse,DR)是在电力市场化的基础上，由电力需求侧管理(Demandsidemanagement,DSM)发展而来。传统的电力需求侧响应技术主要分为基于价格机制和基于激励机制两大类。基于价格的需求响应是指通过时变电价合理安排用户用电，现阶段主要分为三类：分时电价(TimeofUsePricing,TOU)、实时电价(RealTimePricing,RTP)和尖峰电价(CriticalPeakPricing,CPP)，分时电价参与电价在一段时间内固定的月前调度；实时电价参与日前调度和对响应时间要求较高的日内调度；尖峰电价一般参与对需求响应时间要就更高的调频调度。基于激励的需求响应是指通过合约或奖惩措施保证用户及时有效响应指令，现主要包括直接负荷控制(DirectLoadControl,DLC)、可中断负荷(InterruptibleLoad,IL)、需求侧竞价(DemandSideBidding,DSB)、紧急需求响应(EmergencyDemandResponse,EDR)、容量/辅助服务计划(Capacity/AncillaryServiceProgram,CASP)这几类，根据电网运行要求分别参与日前调度、日内调度、调频调度和系统旋转备用安排等。智能电网环境下，智能小区/楼宇建设有了新的内涵与发展方向，其研究主要集中在智能配电网技术、分布式电源自愈供电、基于实时电价的智能用电系统研究等方面。针对分布式电源发展，国外学者提出了家庭能量管理系统及相关方法，不仅可用于单一用户用电智能化，同时可服务多用户智能用电的全局优化。2010年上海世博园智能电网示范工程中，国家电网企业馆开发并展示了智能楼宇用电用能管理系统，介绍了楼宇管理系统的系统架构，阐述了楼宇用电智能化的系统设计及实现方式，通过双向互动技术实现楼宇的综合控制及节能化建设，并展示了楼宇节能减排的效果。随着新能源发电技术的发展，传统电力系统逐渐向新能源电力系统方向转变，新能源电力系统具有双侧随机性、不可控性、整体性以及智能性的特征，因此新能源电力背景下的需求侧响应技术及其保障机制的研究也成为研究方向之一。基于新型电力系统的新能源并网技术研究包括：①风电场、光伏电站集群有功控制；②大规模新能源基地无功电压控制；③计及大规模新能源的在线安全稳定预警与控制决策；④新能源与常规电源的协调控制；⑤新能源与储能的协调控制。有关分布式电源消纳技术的研究，国内目前主要集中在大规模风电与柔性负荷协调控制分配、提高分布式发电出力预测精度等方面，对考虑分时电价和用户意愿，利用以用户成本最低和电网调峰为目标的需求侧响应策略，实现分布式电源消纳的研究较少。分布式电源发电技术日渐成熟，户用光伏电源作为可在电力系统末端直接为负荷供电的设备，其直接并网将会给电网带来双向潮流、高次谐波和电力系统波动等问题。
技术实现思路
为了解决上述
技术介绍
提出的技术问题，本专利技术旨在提供一种多时间尺度的电力需求侧响应方法，结合多种参数，实现电网的调峰需求和光伏电源的消纳。为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案为：一种多时间尺度的电力需求侧响应方法，包括以下步骤：(1)通过高级量测和智能算法对参数进行检测与分析，所述参数包括负荷群用电关联度、分时电价以及光伏发电出力；(2)根据步骤(1)检测到的参数，在多时间尺度上，针对智能家电和电动汽车负荷在内的负荷群，建立预防控制策略和紧急控制策略；(3)所述光伏发电出力分为实时测量数据和日前预测数据，针对两种数据，分别建立实时需求响应措施和日前用电负荷调度措施，实现光伏发电功率的就地消纳。进一步地，在步骤(1)中，采用模糊C均值聚类算法求得负荷群用电关联度，具体过程如下：(a)建立对各用电负荷的用电状态进行评价的指标xk，k＝1,2,…,n，n为用电负荷的个数；(b)计算或更新隶属度矩阵U＝[uik]c×n，矩阵U为c行n列矩阵，c为聚类的类别数，uik为矩阵U的第i行第k列的元素：对于如果dik＞0，则有：如果使dik＝0，则有uik＝1；其中，dik表示指标xk到第i类聚类中心vi的距离，m为设定的模糊加权指数；(c)更新聚类中心矩阵V，矩阵V由c类聚类中心组成：(d)计算目标函数J(U,V)，如果J(U,V)<ε，则输出矩阵U和矩阵V，得到负荷群用电关联度，否则重复步骤(b)-(c)：其中，ε为停止阈值。进一步地，在步骤(2)中，所述预防控制策略如下：对某区域电网的负荷曲线进行基于历史数据的分析，得出区域电网负荷曲线的一般特性，并通过智能检测设备采集该区域用电负荷群的用电信息，该用电信息包括电压、电流、功能功率、温度和负荷群用电关联度，结合电网分时电价进行分析，以用户用电成本最少和系统负荷曲线峰谷差最小为目标函数，求解出最优解，根据最优结果制定需求侧响应策略并下发至各用电控制设备，各用电控制设备对可控负荷实施控制，实现用电负荷对电网调控的响应，并获得理想的用电负荷曲线。进一步地，在步骤(2)中，所述紧急控制策略如下：当电力输电线路因特殊情况出现负荷曲线高峰异常或过载的紧急情况时，考虑DR节点的控制灵敏度，结合就地测量数据分析，对满足DR调节且参与需求响应指令的负荷实现直接控制，事后给予响应用户赔偿。其中，DR节点的控制灵敏度根据用户负荷响应时间、响应效果和可控负荷数量计算得到，就地测量数据包括智能测量设备采集的用户负荷的功率、电压、电流和温度。进一步地，在步骤(3)中，所述日前用电负荷调度措施的步骤如下：(ⅰ)调研户用光伏电源安装容量、历史输出情况以及并网电量，根据区域用户历史用电情况，确定户用光伏发电量，并制定考虑光伏电源消纳及电网需求的目标函数；(ⅱ)基于历史数据，预测日前光伏电源输出及用户用电情况，根据预测数据和用户生活习惯，分析用户侧可控负荷用电特性和需求响应特性；(ⅲ)根据目标函数和可转移负荷用电特性，设计储能装置的参数，参数包括容量和输入/输出功率；(ⅳ)制定储能装置充放电时间表。进一步地，在步骤(3)中，所述实时需求响应措施的步骤如下：(Ⅰ)实时监测时段t内光伏电源的输出功率PPV(t)，并计算其功率波动ΔPPV(t)；(Ⅱ)判断光伏电源的输出功率波动ΔPPV(t)是否满足波动范围要求，若满足，则返回步骤(Ⅰ)，监测下一时段功率状态；否则，执行步骤(Ⅲ)；(Ⅲ)根据可中断负荷实时状态及用户预先设定的用电需求，制定储能装置响应方案，满足平抑光伏电源波动性需求，然后进入下一时段功率监测。采用上述技术方案带来的有益效果：(1)本专利技术考虑了负荷群用电关联度、分时电价和光伏出力等多种因素，得出的优化结果更加合理全面；(2)本专利技术通过模糊C均值聚类算法得到的负荷群用电关联度更具有可靠性，更能反映负荷群用电的真实状态；(3)本专利技术提出预防-紧急控制策略，在多时间尺度上提出该控制策略，能及时有效整合负荷侧资源，实现电网的调峰需求，相比于单一的需求侧响应策略是实现了智能化，更加具有时效性和可靠性；(4)本专利技术提出实时需求响应措施和日前用电负荷调度措施，通过储能电源，提供既定或实时的功率调节本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多时间尺度的电力需求侧响应方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过高级量测和智能算法对参数进行检测与分析，所述参数包括负荷群用电关联度、分时电价以及光伏发电出力；(2)根据步骤(1)检测到的参数，在多时间尺度上，针对智能家电和电动汽车负荷在内的负荷群，建立预防控制策略和紧急控制策略；(3)所述光伏发电出力分为实时测量数据和日前预测数据，针对两种数据，分别建立实时需求响应措施和日前用电负荷调度措施，实现光伏发电功率的就地消纳。

【技术特征摘要】
1.一种多时间尺度的电力需求侧响应方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)通过高级量测和智能算法对参数进行检测与分析，所述参数包括负荷群用电关联度、分时电价以及光伏发电出力；(2)根据步骤(1)检测到的参数，在多时间尺度上，针对智能家电和电动汽车负荷在内的负荷群，建立预防控制策略和紧急控制策略；(3)所述光伏发电出力分为实时测量数据和日前预测数据，针对两种数据，分别建立实时需求响应措施和日前用电负荷调度措施，实现光伏发电功率的就地消纳。2.根据权利要求1所述多时间尺度的电力需求侧响应方法，其特征在于：在步骤(1)中，采用模糊C均值聚类算法求得负荷群用电关联度，具体过程如下：(a)建立对各用电负荷的用电状态进行评价的指标xk，k＝1,2,…,n，n为用电负荷的个数；(b)计算或更新隶属度矩阵U＝[uik]c×n，矩阵U为c行n列矩阵，c为聚类的类别数，uik为矩阵U的第i行第k列的元素：对于i,k，如果dik＞0，则有：如果i,k，使dik＝0，则有uik＝1；其中，dik表示指标xk到第i类聚类中心vi的距离，m为设定的模糊加权指数；(c)更新聚类中心矩阵V，矩阵V由c类聚类中心组成：(d)计算目标函数J(U,V)，如果J(U,V)<ε，则输出矩阵U和矩阵V，得到负荷群用电关联度，否则重复步骤(b)-(c)：其中，ε为停止阈值。3.根据权利要求1所述多时间尺度的电力需求侧响应方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述预防控制策略如下：对某区域电网的负荷曲线进行基于历史数据的分析，得出区域电网负荷曲线的一般特性，并通过智能检测设备采集该区域用电负荷群的用电信息，该用电信息包括电压、电流、功能功率、温度和负荷群用电关联度，结合电网分时电价进行分析，以用户用电成本最少和系统负荷曲线峰谷差最小为目标函数，求解出最优解，根据最优结果制...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琦，居佳琪，胡敏强，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32