以年综合费用最小为目标函数,以多种主动管理约束、分布式电源(distributed generation,DG)投资限制和电气限制为约束条件,建立了主动配电网(active distribution network,ADN)中考虑需求侧管理和网络重构的DG规划模型。根据分解协调的...以年综合费用最小为目标函数,以多种主动管理约束、分布式电源(distributed generation,DG)投资限制和电气限制为约束条件,建立了主动配电网(active distribution network,ADN)中考虑需求侧管理和网络重构的DG规划模型。根据分解协调的思想,将模型转化为三层规划模型。针对模型的特点,提出了差分进化算法、树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法相结合的混合策略对模型进行求解。在61节点ADN上对规划模型和求解方法进行了仿真和验证,研究了需求侧管理和网络重构对规划结果的影响。展开更多
需求响应(DR)是利用价格信号和激励机制来保证电力系统安全可靠和经济运行的重要措施。传统价格激励在所有时间段的激励作用是一致的,可能导致对某个特定时间段的预测精度不够。研究了需求价格弹性矩阵(Price Elasticity Matrix of Dema...需求响应(DR)是利用价格信号和激励机制来保证电力系统安全可靠和经济运行的重要措施。传统价格激励在所有时间段的激励作用是一致的,可能导致对某个特定时间段的预测精度不够。研究了需求价格弹性矩阵(Price Elasticity Matrix of Demand,PEMD),提出了一种基于弹性效应权重的改进价格弹性矩阵模型。该模型的优势在于能将刚性荷载和柔性荷载统一起来,将不同时间段对其他时间段价格影响分别设定权重。还提出了由电价政策和负荷类型决定的价格弹性矩阵结构和计算方法,利用遗传算法求解出分时电价的决策模型。最后通过仿真验证该模型的有效性,结果表明该方法可以削减峰值用电量4.23%,提升谷值用电量4.86%。展开更多
文摘以年综合费用最小为目标函数,以多种主动管理约束、分布式电源(distributed generation,DG)投资限制和电气限制为约束条件,建立了主动配电网(active distribution network,ADN)中考虑需求侧管理和网络重构的DG规划模型。根据分解协调的思想,将模型转化为三层规划模型。针对模型的特点,提出了差分进化算法、树形结构编码的单亲遗传算法和原对偶内点法相结合的混合策略对模型进行求解。在61节点ADN上对规划模型和求解方法进行了仿真和验证,研究了需求侧管理和网络重构对规划结果的影响。
文摘需求响应(DR)是利用价格信号和激励机制来保证电力系统安全可靠和经济运行的重要措施。传统价格激励在所有时间段的激励作用是一致的,可能导致对某个特定时间段的预测精度不够。研究了需求价格弹性矩阵(Price Elasticity Matrix of Demand,PEMD),提出了一种基于弹性效应权重的改进价格弹性矩阵模型。该模型的优势在于能将刚性荷载和柔性荷载统一起来,将不同时间段对其他时间段价格影响分别设定权重。还提出了由电价政策和负荷类型决定的价格弹性矩阵结构和计算方法,利用遗传算法求解出分时电价的决策模型。最后通过仿真验证该模型的有效性,结果表明该方法可以削减峰值用电量4.23%,提升谷值用电量4.86%。
