动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法及系统技术方案

本发明专利技术的一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法及系统，包括预测该地区需求响应日内节点的动态碳排放因子；针对该地区不同节点下的用户开展基线负荷计算，根据基线负荷和实际响应负荷，计算负荷响应率系数；基于负荷响应率系数和节点的动态碳排放因子，给出计及动态碳排放因素的电力需求响应补偿电价系数及相关参数的计算原则。与已有技术相比，本发明专利技术所提出的电力需求响应激励机制充分考虑了用户碳排放责任，避免了用户需求响应时约束的单一，将用户碳排放纳入需求响应激励机制，本发明专利技术简便快捷的对负荷基线进行估算，相比于传统的方法，精度提高的同时大大降低了计算的难度。算的难度。算的难度。

【技术实现步骤摘要】
动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力需求响应
，具体涉及一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着新能源发电的大量并网，大大削弱了电源侧的灵活调节能力，系统将面临巨大平衡挑战，仅依靠电源侧的调节能力已难以保障新型电力系统的电力可靠供应和安全稳定运行。需求响应(demand response，DR)可以挖掘电力需求侧大量柔性负荷如空调、热水器、电动汽车等的巨大调节潜力。
[0003]需求响应通过价格信号或激励机制将海量需求侧柔性负荷聚合利用，是提升电网运行灵活性、促进新能源消纳的重要手段。需求响应分为价格型和激励型两类。激励型需求响应用户会在经济激励下迅速响应，相较于价格型需求响应，其在促进新能源消纳方面能够发挥更大的作用。激励型需求响应实施者通过向参与者支付补偿金的方式来激励用户在特定时段内(即需求响应时间窗)改变用电行为(负荷削减或增加)。参与补偿金等于负荷响应量与其补偿单价的乘积。负荷响应量为“用户不参与需求响应本应消耗的负荷与参与需求响应后实际消耗的负荷两者之差的绝对值”，后者为用户在需求响应时段的实际负荷，前者即为用户基线负荷(customer baseline load，CBL)。用户一旦执行了激励型需求响应，其基线负荷在现实中便无法通过测量获得，必须对其进行估计。
[0004]另外，电力系统"源随荷动"特征使得荷侧才是电力系统碳排放的主要责任人，用户的用电行为将对系统碳排放产生显著影响。为此。需要一种引导用户主动响应并降低系统碳排放的电力系统碳减排新机制——低碳需求响应机制，该机制以动态碳排放因子为引导信号，以用户自身减碳意愿或碳市场中的价格因素为激励信号。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出的一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法，可至少解决上述技术问题之一。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
[0007]一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法，包括以下步骤：
[0008]S100：预测该地区需求响应日内节点的动态碳排放因子e
c,k
(t)；
[0009]S200：针对用户开展基线负荷计算，得到用户的基线负荷P
B
(t)；根据P
B
(t)和实际响应负荷P
DR
(t)，计算负荷响应率系数P
I
(t)；
[0010]S300：基于P
I
(t)和e
c
(t)，给出计及动态碳排放因素的电力需求响应补偿电价系数ω的表达式，并给出表达式中相关参数的计算原则。
[0011]进一步的，所述步骤S100包括如下具体步骤：
[0012]S101：设需求响应事件日期为i，则获取事件日前1天的该地区的日前电力调度计划，确定该地区在i日内的电力潮流，进而获得任意支路l的有功潮流P
l
；
[0013]S102：根据i日内的电力潮流及电网内新能源出力的变化情况，确定不同节点k在i日内的碳势大小ε
c,k
(t)。
[0014][0015]其中：和分别为与节点k相连的发电机组集合和向节点k注入有功功率的支路集合；G
g
和P
l
分别为发电机组g的有功出力和支路l的有功注入；为含新能源发电在内的各种发电机组的碳排放强度；ρ
l
为支路l的支路碳流密度，支路碳流密度的计算公式如下：
[0016][0017]S103：计算需求响应日i内的动态碳排放因子e
c,k
(t)，具体计算公式如下：
[0018][0019]其中：Z表示该地区网所覆盖范围内的节点集合；L
c,k
(t)为节点k在时段t的有功负荷；ε
c,k
(t)为节点k的碳势大小。
[0020]进一步的，所述步骤S200包括如下具体步骤：
[0021]S201：获取该地区同类用户不参与需求响应的日负荷作为负荷样本，样本日不少于N天，采用聚类算法得到该负荷所属的第k类聚类中心j时刻的负荷为T
kj
。
[0022]S202：设需求响应事件日期为i，第k类聚类中心j时刻的负荷为T
kj
，事件时刻为j，事件日前m天j时刻的实际负荷为P
rl
(i
‑
m,j)，考虑历史负荷的总天数为N，事件日向前推的天数为m，事件日负荷曲线所属的聚类类别为k，则待预测基线负荷P
bl
(i
‑
m,j)，其计算过程为：
[0023][0024]S203：将(1)所得的基线负荷乘以调整因子，充分考虑天气变化对用户负荷的影响，使其更符合需求响应事件当天的负荷情况。计算需求响应事件发生前2h的用户平均用电量，以及典型日对应该时段的总平均用电量，根据2个平均值的比值确定气象调整因子，得到事件前2h实际负荷与预测负荷的比值，将调整因子的范围限定为0.8～1.2，使需求响应事件期间每小时的用户基本负荷，等于该小时调整前的用户基本负荷与调整因子的乘积。设第i日第t小时开始削减的基线负荷调整因子为C(i,t)，t
‑
1和t
‑
2小时的实际负荷值分别为P
rl
(i,t
‑
1)和P
rl
(i,t
‑
2)，基线负荷值分别为P
bl
(i,t
‑
1)和P
bl
(i,t
‑
2)，则调整因子的计算公式为：
[0025][0026]故，需求响应日内，通过调整因子调整之后的基线负荷P
B
(t)的计算过程为
[0027]P
B
(t)＝C(i,t)P
bl
(i,t)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0028]S204：定义P
I
(t)为用户在需求响应日第t小时的负荷响应率系数，有其中，P
DR
(t)和P
B
(t)分别为用户的实际响应功率和基线负荷功率。
[0029]进一步的，所述步骤S300包括如下具体步骤：
[0030]S301：基于P
I
(t)和e
c
(t)，给出位于k节点的用户n的动态电力需求响应补偿电价系数ω
k,n
(t)的表达式。
[0031][0032]其中：δ0和δ
k
分别为负荷响应率系数P
I
(t)的达标比例和封顶比例，国内试点一般取达标比例δ0＝80％，封顶比例取为δ
k
＝120％；C为封顶补偿电价系数。
[0033]S3本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法，其特征在于，包括以下步骤，S100：预测该地区需求响应日内节点的动态碳排放因子e
c,k
(t)；S200：针对用户开展基线负荷计算，得到用户的基线负荷P
B
(t)；根据P
B
(t)和实际响应负荷P
DR
(t)，计算负荷响应率系数P
I
(t)；S300：基于P
I
(t)和e
c
(t)，给出计及动态碳排放因素的电力需求响应补偿电价系数ω的表达式，并给出表达式中相关参数的计算原则。2.根据权利要求1所述的动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法，其特征在于：所述步骤S100包括如下具体步骤：S101：设需求响应事件日期为i，则获取事件日前1天的该地区的日前电力调度计划，确定该地区在i日内的电力潮流，进而获得任意支路l的有功潮流P
l
；S102：根据i日内的电力潮流及电网内新能源出力的变化情况，确定不同节点k在i日内的碳势大小ε
c,k
(t)；其中：和分别为与节点k相连的发电机组集合和向节点k注入有功功率的支路集合；G
g
和P
l
分别为发电机组g的有功出力和支路l的有功注入；为含新能源发电在内的各种发电机组的碳排放强度；ρ
l
为支路l的支路碳流密度，支路碳流密度的计算公式如下：S103：计算需求响应日i内的动态碳排放因子e
c,k
(t)，具体计算公式如下：其中：Z表示该地区网所覆盖范围内的节点集合；L
c,k
(t)为节点k在时段t的有功负荷；ε
c,k
(t)为节点k的碳势大小。3.根据权利要求2所述的动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法，其特征在于：所述S200包括如下具体步骤：S201：获取该地区同类用户不参与需求响应的日负荷作为负荷样本，样本日不少于N天，采用聚类算法得到该负荷所属的第k类聚类中心j时刻的负荷为T
kj
；S202：设需求响应事件日期为i，第k类聚类中心j时刻的负荷为T
kj
，事件时刻为j，事件日前m天j时刻的实际负荷为P
rl
(i
‑
m,j)，考虑历史负荷的总天数为N，事件日向前推的天数为m，事件日负荷曲线所属的聚类类别为k，则待预测基线负荷P
bl
(i
‑
m,j)，其计算过程为：
S203...

【专利技术属性】
技术研发人员：张波，吕斌，陈曦鸣，甘业平，郑抗震，王品，郑元杰，张世康，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：