需求侧响应(demand response,DR)资源是未来能源电力系统中重要的可调控资源。在能源互联网以及智能电网背景下,通过智能能量管理系统(smart energy management system,SEMS)合理地调控用户侧的需求侧响应资源,是实现供需双侧互动以及...需求侧响应(demand response,DR)资源是未来能源电力系统中重要的可调控资源。在能源互联网以及智能电网背景下,通过智能能量管理系统(smart energy management system,SEMS)合理地调控用户侧的需求侧响应资源,是实现供需双侧互动以及电力系统协同互联的重要手段。首先,基于SEMS系统架构,对用户用电设备进行分类建模,在考虑用户用电满意度的条件下,以用户用电成本以及系统负荷波动最小为目标,构建两阶段的用户需求侧响应资源调控策略模型;其次,通过分布式的需求侧响应资源调控机制对用户用电行为进行优化,最大程度上保护用户的用电信息隐私;最后,进行算例仿真,在实时电价条件下,分析上述需求侧响应调控策略对用户用电行为的影响,结果表明上述两阶段的需求侧资源调控模型能够进一步优化用户的用电行为。展开更多
主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成...主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成本,平均供电可靠性和温室气体排放量的多目标模型,并采用一种改进的多目标粒子群算法进行优化求解。该算法通过引入遗传算子提高算法的全局寻优能力,避免算法进入早熟;在处理DG、储能和补偿电容定容问题时,通过外部档案更新和种群全局最优解的选取,提高多目标粒子群算法优化容量分配的能力。针对获得的非劣解集,采用基于信息熵的模糊决策技术得到不受决策者偏好影响的最终方案。算例选取IEEE-33节点配电系统作为仿真对象,证明了该算法具有良好的收敛特性和全局搜索能力。展开更多
文摘需求侧响应(demand response,DR)资源是未来能源电力系统中重要的可调控资源。在能源互联网以及智能电网背景下,通过智能能量管理系统(smart energy management system,SEMS)合理地调控用户侧的需求侧响应资源,是实现供需双侧互动以及电力系统协同互联的重要手段。首先,基于SEMS系统架构,对用户用电设备进行分类建模,在考虑用户用电满意度的条件下,以用户用电成本以及系统负荷波动最小为目标,构建两阶段的用户需求侧响应资源调控策略模型;其次,通过分布式的需求侧响应资源调控机制对用户用电行为进行优化,最大程度上保护用户的用电信息隐私;最后,进行算例仿真,在实时电价条件下,分析上述需求侧响应调控策略对用户用电行为的影响,结果表明上述两阶段的需求侧资源调控模型能够进一步优化用户的用电行为。
文摘主动配电网(active distribution network,ADN)采用主动控制和管理措施,能够有效解决高渗透率分布式能源并网的技术难题。针对多类型分布式电源(distributed generation,DG)、储能和补偿电容接入ADN的综合最优配置问题,建立了考虑综合成本,平均供电可靠性和温室气体排放量的多目标模型,并采用一种改进的多目标粒子群算法进行优化求解。该算法通过引入遗传算子提高算法的全局寻优能力,避免算法进入早熟;在处理DG、储能和补偿电容定容问题时,通过外部档案更新和种群全局最优解的选取,提高多目标粒子群算法优化容量分配的能力。针对获得的非劣解集,采用基于信息熵的模糊决策技术得到不受决策者偏好影响的最终方案。算例选取IEEE-33节点配电系统作为仿真对象,证明了该算法具有良好的收敛特性和全局搜索能力。
