电力负荷季节特性分析及需求响应动态电价策略研究

摘要

坚强智能电网建设的持续推进，使得融合了智能量测体系、自动控制系统、实时双向通讯技术的新型现代化智能化电网随之走进千家万户，智能用电信息采集系统提供的海量用户用电负荷信息为负荷特性分析、负荷预测、电力规划和调度等提供了更加科学可靠的依据。一方面，国民经济的持续增长使得全社会用电总量也随之增长，并导致电网供需失衡、能源利用效率不高;另一方面，气候等因素的不断变化也使得季节性用电量差异巨大，区域季节性电力供需矛盾日益突出。研究区域分类用户负荷季节性特征并根据负荷季节性特性制定有效的电价政策对提高用电效率、改善用电质量，保障电网安全、经济、高效运行，缓解电力供需矛盾，优化资源配置等都具有重要意义。
　　对用户电力负荷特征的全面分析是合理制定电价政策的第一步，也是需求侧管理的重要内容。本文根据某省电网实测负荷数据，在不同时问尺度下，结合典型负荷特性指标对分类用户的负荷特性进行了分析，侧重的描述了温度因素对负荷特性的影响，结合图表说明了负荷变化具有明显的季节性特征，并采用模糊聚类算法对负荷进行了季节性划分，为负荷的智能调度和电价制定提供了基础。
　　科学的需求侧响应有助于保障电网可靠的运行，促进竞争性电力市场运作。本文基于电力用户响应模型和需求侧响应策略中“基于价格”的两种电价策略:分时电价、实时电价，提出了一种考虑负荷季节特征的动态电价制定方法。首先根据经济学原理建立用户负荷响应模型，并兼顾考虑用户侧和供电侧，把用户效益和负荷曲线峰谷差等指标作为优化目标建立分时电价优化模型。在此基础上，将分时电价和实时电价结合，以典型日负荷作为代表测算季节性实时电价，然后基于季节性实时电价为基础进行分时电价制定。在进行多目标电价优化时，将目标函数适应度离差排序法与采用带精英策略的快速非支配排序的遗传优化算法相结合，求解单目标最优电价。最后，采用某省2015年第三产业的电力负荷数据进行仿真计算，结果证明了该方法的有效性。结果表明，考虑负荷季节特性的分时电价机制不仅电力负荷曲线得到了显著的改善，用户电费也得到了明显的降低。

目录

声明

摘要

1．1 课题背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 电力负荷特性分析

1．2．2 需求响应策略

1．2．3 用户响应模型

1．3 课题开展难点及关键

1．4 本文主要工作

第2章 电力负荷特性分析

2．1 电力负荷的特点及分类

2．1．2 电力负荷分类

2．2 电力负荷特性指标体系

2．2．1 电力负荷特性指标

2．2．2 影响电力负荷的主要因素

2．3 负荷季节性特征统计与分析

2．3．1 影响电力负荷的主要因素

2．3．2 基于模糊聚类的电力负荷季节性分类

2．4 本章小结

第3章 考虑负荷季节特性的分时电价优化研究

3．1 用户响应模型

3．1．1 需求价格弹性系数

3．1．2 季节性需求价格弹性矩阵分析

3．2 分时电价优化模型建立及优化求解

3．2．1 分时电价时段划分

3．2．2 分时电价优化模型

3．2．3 基于NSGA-2算法的模型求解

3．3 算例分析

3．3．1 年内固定需求价格弹性系数

3．3．2 季节性需求价格弹性系数

3．4 本章小结

第4章 基于改进遗传算法的动态电价优化模型

4．1．1 目标函数适应度离差排序的NSGA-2

4．1．2 改进前后NSGA-2寻优对比分析

4．2 动态电价方案

4．2．1 基于边际成本的日实时电价

4．2．2 季节性实时电价计算与分析

4．3 本章小结

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢