CN103065203A - 一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法 - Google Patents

Abstract

一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法，每个用户对供电商公布的电力价格作出电量需求响应以至于获得最大化收益（收益定义为用电效益和用电支付的费用之差）。供电商根据用户对电力价格的预测响应决定实时电价以此获得最大利润。在用户方面，基于收益最大化目的，最佳电量需求响应与电力价格之间存在一个完备表达式，因此每个用户可以根据供电商公布的电力价格通过表达式很快回复其希望的最佳电量需求。在供电商方面，采用一个模拟退火为基础的价格控制算法来解决非凸的电力价格优化问题。本发明有效避免当前电网系统的非高峰时段和高峰时段电力消耗大幅波动、峰值平均负荷率较高的情况。

Description

一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法

技术领域

本发明涉及一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法。

背景技术

在当今电网中，我们观察到批发电力价格通常是实时变化的：由于用电高峰发电成本高，用电高峰时段的批发电力价格通常是最大的。然而，现在所有终端用户的收费几乎是统一划价的零售电力价格，这并不能反映实际的批发电力价格。由于统一收费，在高峰时段（如住宅用户在傍晚和睡觉之间的时段）用户通常会消耗更多的电力。这导致了非高峰时段和高峰时段电力消耗的大幅波动。高峰时段的高需求不仅会导致发电成本高，而且还会影响电网的可靠性。在理想的情况下，供电商希望通过管理用户的需求，使得用户的用电需求可以合理分布在一天的所有时段。

对于用电需求响应管理，供电商趋向于通过实时的电力定价计划鼓励用户把部分用电需求转移到非高峰时段，从而均衡整个电网电力负荷需求。在实时电力定价计划中，每个用户的电力收费同时基于用户消耗电力的多少以及该时段的电力价格。一个合适的实时电力定价机制可以获得一个“三赢”的结果：其一，对整个电网系统而言，均衡的用电需求可以增强电网系统的鲁棒性，并可降低整个发电成本；其二，对供电商而言，较低的发电成本可以导致较低的批发电力价格，这可以进一步增加其利润；其三，对用户而言，用户可以根据实时电力价格确定各时段的用电需求，从而可以减少电费的支出。

发明内容

为了克服电网系统的峰值平均负荷率高、容易引起的非高峰时段和高峰时段电力消耗大幅波动的缺点,本发明提供一种有效避免电网系统非高峰时段和高峰时段电力消耗大幅波动、降低峰值平均负荷率的控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法，包括以下步骤（1）电网系统中的供电商根据用户对电力价格的预测响应决定实时电价以此获得最大利润，从而降低整个电网的峰值平均负荷率，其中，定义如下：

（i）用户u的收益最大化响应问题描述为问题P1：

P1:

受限于:

决策变量:

在此，问题P1的各参数定义如下：

用户u的电力应用a_u在时隙h使用的电量；

用户u的电器应用a_u在时隙h使用电量

的效益度量，其中

为函数变量；

E_u,h：用户u的非弹性耗电的电器应用在时隙h的总固有用电量；

C_u，max：用户u在时隙h的最大耗电量的上限；

用户u的电器应用a_u的用电上限；

用户u的具有弹性耗电的电器应用集合；

整个电网的用电调度时隙区间；

p_h：时隙h上的电力价格。

（ii）供电商的利润最大化问题描述为问题P2：

P2:

受限于:

决策变量:

在此，问题P2的各参数定义如下：

ω：成本在净利润中的权重；

p：用电调度时隙区间中每个时隙对应的电价组成的向量；

S_u,h(p)：电价向量为p时，用户u在时隙h的最佳电量需求响应；

p^l：电力价格调度区间的下限；

p^u：电力价格调度区间的上限。

（2）基于问题P1，用户u的最佳电量消耗的完备表达式为：

供电商的利润最大化问题的求解采用基于模拟退火的电力价格控制方法，基于模拟退火的电力价格控制方法的流程为：

步骤2.1：供电商随机电价向量，定义为p⁽¹⁾，其中电价向量p⁽¹⁾中的每个时隙h对应的电价必须满足

同时设定控制参数T=T₀，并设定迭代次数k为k=1；

步骤2.2：在第k次迭代中，供电商需要依次更新电价向量p^(k)中的每个元素；

步骤2.3：当电价向量p^(k)都有一次机会更新后，供电商更新迭代次数k为k=k+1以及控制参数T为T=T₀/log(k)，当T≥ε，p^(k-1)作为更新后的电价向量p^(k)，重新回到步骤2.2开始新一轮的电价更新；否则，当T<ε，获得最佳的电力价格p^(k)；

（3）每个用户通过通信传输线向供电商告知其对电力价格的电量需求响应S_u，h(p)；供电商根据每个用户的电量需求响应通过基于模拟退火的电力价格控制方法获得最佳的电力价格p^(k)，通过通信传输线告知每个用户下一天每个时段的电力价格，以便用户根据电力价格进行电力调度。

进一步，假设当前是更新p^(k)中的第h个元素，即时隙h的电价；所述步骤2.2包括以下子步骤：

步骤2.2.1：供电商随机从区间[p^l,p^u]选一个时隙h可能的新电价你，称为p’_h；

步骤2.2.2：供电商利用新的电价向量计算L(p’)；

步骤2.2.3：供电商利用旧的电价向量p^(k)计算L(p^(k))；

步骤2.2.4：供电商计算L(p’)与L(p^(k))的差，表示为Δ=L(p’)-L(p^(k))；

步骤2.2.5：如果Δ≥0，那么时隙h的电价被更新为p’_h，即

否则，时隙h的电价以概率exp(Δ/T)被更新为p’_h，即

以概率1-exp(Δ/T)保持不变。

本发明的技术构思为：首先,电网系统中的供电商通过实时电力价格定价降低电网系统峰值平均负荷率。其中，实时电力价格定价问题建模成一个两阶段优化问题。第一阶段，每个用户对供电商公布的电力价格作出电量需求响应以至于获得最大化收益（该收益最大化响应问题描述为P1）。第二阶段，供电商根据用户对电力价格的预测响应决定实时电价以此获得最大利润(该利润最大化问题描述为P2)。其次,每个用户基于收益最大化目的得出最佳电量消耗与电力价格之间的完备表达式S_u,h(p)，并通过通信传输线将S_u,h(p)告知供电商。最后,供电商根据每个用户反馈的S_u，h(p),采用一个模拟退火为基础的价格控制算法确定最佳的电力价格,并通过通信传输线将此电价告知用户作为下一天每个时段相对应的电价；通过上述控制方法得到的运行数据，能够有效降低整个电网系统的峰值平均负荷率。

本发明的有益效果主要表现在:1，对整个电网系统而言，均衡的用电需求可以增强电网系统的鲁棒性，并可降低整个发电成本；2，对供电商而言，较低的发电成本可以导致较低的批发电力价格，这可以进一步增加其利润；3，对用户而言，用户可以根据实时电力价格确定各时段的用电需求，从而可以减少电费的支出。因此，本实时电力价格定价方案充分考虑了电网系统与通信网络的特点，分析过程清晰，设计简单，用户和供电商之间只要利用通信传输线通过有限数量的消息交互便可以找到最佳的电力价格，从而可以降低整个电网系统的峰值平均负荷率。

附图说明

图1是电网系统的示意图。

图2是基于模拟退火的电力价格控制方法流程图。

图3是更新电价向量p^(k)中每个元素的流程图。

图4是用户与供电商之间的信息交互图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

参照图1~图4，一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法，本发明基于电网系统（如图1所示）。在电网系统中，供电商通过电力传输线为用户提供电力；用户与供电商之间通过通信传输线进行信息交互。本发明提出的适用于电网系统的实时电力定价方案包括以下步骤：

（1）电网系统中的供电商通过实时电力价格定价降低电网系统峰值平均负荷率。其中，实时电力价格定价问题建模成一个两阶段优化问题。第一阶段，每个用户对供电商公布的电力价格作出电量需求响应以至于获得最大化收益（收益定义为用电效益和用电支付的费用之差）。第二阶段，供电商根据用户对电力价格的预测响应决定实时电价以此获得最大利润。其中，（i）用户u端的收益最大化响应问题描述为：

P1:

受限于:

决策变量:

在此，问题P1的各参数定义如下：

    用户u的电器应用a_u在时隙h使用的电量；

    用户u的电器应用a_u在时隙h使用电量

的效益度量，其中

为函数变量；

E_u,h：用户u的非弹性耗电的电器应用在时隙h的总固有用电量；

C_u，max：用户u在时隙h的最大用电量的上限；

用户u的电器应用a_u的用电上限；

用户u的具有弹性耗电的电器应用集合；

整个电网的用电调度时隙区间；

p_h：时隙h上的电力价格。

（ii）供电商的利润最大化问题描述为：

P2:

受限于:

决策变量:

在此，问题P2的各参数定义如下：

ω：成本在净利润中的权重；

p：用电调度时隙区间中每个时隙对应的电价组成的向量；

S_u,h(p)：电价向量为p时，用户u在时隙h的最佳电量需求响应；

p^l：电力价格调度区间的下限；

p^u：电力价格调度区间的上限。

（2）用户端的收益最大化问题（即问题P1）的解可表示为一个完备表达式，因此每个用户可以根据供电商公布的电力价格通过表达式很快回复其希望的最佳电量消耗。其中，用户u的最佳电量消耗的完备表达式为：

供电商的利润最大化问题的求解采用基于模拟退火的电力价格控制方法。

本实施中，基于模拟退火的电力价格控制方法的主要流程：

步骤2.1：供电商随机电价向量，定义为p⁽¹⁾，其中电价向量p⁽¹⁾中的每个时隙h对应的电价必须满足

同时设定控制参数T=T₀，并设定迭代次数k为k=1。

步骤2.2：在第k次迭代中，供电商需要依次更新电价向量p^(k)中的每个元素。

步骤2.3：当电价向量p^(k)都有一次机会更新后，供电商更新迭代次数k为k=k+1以及控制参数T为T=T₀/log(k)。当T≥ε（ε：一个较小的常数），p^(k-1)作为更新后的电价向量p^(k)，重新回到步骤2.2开始新一轮的电价更新；否则，当T<ε，获得最佳的电力价格p^(k)；

所述步骤2.2包括以下子步骤（假设当前是更新p^(k)中的第h个元素（即时隙h的电价））：

步骤2.2.1：供电商随机从区间[p^l,p^u]选一个时隙h可能的新电价（称为p’_h）。

步骤2.2.2：供电商利用新的电价向量

计算L(p’)。

步骤2.2.3：供电商利用旧的电价向量p^(k)计算L(p^(k))。

步骤2.2.4：供电商计算L(p’)与L(p^(k))的差，表示为Δ=L(p’)-L(p^(k))。

步骤2.2.5：如果Δ≥0，那么时隙h的电价被更新为p’_h（即

否则，时隙h的电价以概率exp(Δ/T)被更新为p’_h（即

以概率1-exp(Δ/T)保持不变。

（3）每个用户通过通信传输线向供电商告知其对电力价格的电量需求响应S_u，h(p)；供电商根据每个用户的电量需求响应通过基于模拟退火的电力价格控制方法获得最佳的电力价格p^(k)，通过通信传输线告知每个用户下一天每个时段的电力价格，以便用户根据电力价格进行电力调度。

图1是本发明考虑的电网系统。在该电网系统中，用户与供电商之间架有电力传输线和通信传输线。供电商通过电力传输线为用户提供电力；用户与供电商之间通过通信传输线进行信息交互。

图2是本发明的基于模拟退火的电力价格控制方法的流程图。本发明利用模拟退火方法确定最佳电力价格,步骤为：

（i）初始化：供电商随机电价向量，定义为p⁽¹⁾，其中电价向量p⁽¹⁾中的每个时隙h对应的电价

必须满足

同时设定控制参数T=T₀，并设定迭代次数k为k=1。

（ii）在第k次迭代中，供电商需要依次更新电价向量p^(k)中的每个元素。

（iii）当电价向量p^(k)都有一次机会更新后，供电商更新的迭代次数k为k=k+1以及控制参数T为T=T₀/log(k)。当T≥ε（ε：一个较小的常数），p^(k-1)作为更新后的电价向量p^(k),重新回到（ii）开始新一轮的电价更新；否则，当T<ε，获得最佳的电力价格p^(k)。

图3是本发明的更新电价向量p^(k)中每个元素

子程序的流程图。假设当前需要更新p^(k)中的第h个元素（即时隙h的电价）），步骤如下：

步骤1：供电商随机从区间[p^l,p^u]选一个时隙h可能的新电价（称为p’_h）。

步骤2：供电商利用新的电价向量

计算L(p’)。

步骤3：供电商利用旧的电价向量p^(k)计算L(p^(k))。

步骤4：供电商计算L(p’)与L(p^(k))的差，表示为Δ＝L(p’)-L(p^(k))。

步骤5：如果Δ≥0，那么时隙h的电价被更新为p’_h（即

）；否则，时隙h的电价以概率exp(Δ/T)被更新为p’_h（即

），以概率1-exp(Δ/T)保持不变。

图4是本发明在电网系统实施降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法时，用户与供电商之间需要的信息交互。在制定电力价格之前，每个用户通过通信传输线告知供电商其对电力价格的电量需求响应（即S_u，h(p)）；其次，供电商根据每个用户的电量需求响应通过基于模拟退火的电力价格控制方法制定最佳的电力价格；最后，供电商通过通信传输线告知每个用户下一天每个时段的电力价格。

Claims (2)

1.一种降低电网系统峰值平均负荷率的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括以下步骤：

（1）电网系统中的供电商根据用户对电力价格的预测响应决定实时电价以此获得最大利润，其中，定义如下：

（i）用户u的收益最大化响应问题描述为问题P1：

P1:

受限制于:

决策变量:

在此，问题P1的各参数定义如下：

用户u的电器应用a_u在时隙h使用的电量；

用户u的电器应用a_u在时隙h使用电量的效益度量，其中

为函数变量；

E_u,h：用户u的非弹性耗电的电器应用在时隙h的总固有用电量；

C_u，max：用户u在时隙h的最大耗电量的上限；

用户u的电器应用a_u的用电上限；

用户u的具有弹性耗电的电器应用集合；

整个电网的用电调度时隙区间；

p_h：时隙h上的电力价格；

（ii）供电商的利润最大化问题描述为问题P2：

P2:

受限于:

决策变量:

在此，问题P2的各参数定义如下：

ω：成本在净利润中的权重；

p：用电调度时隙区间中每个时隙对应的电价组成的向量；

S_u,h(p)：电价向量为p时，用户u在时隙h的最佳电量需求响应；

p^l：电力价格调度区间的下限；

p^u：电力价格调度区间的上限；

（2）用户u的最佳电量消耗的完备表达式为：

供电商的利润最大化问题的求解采用基于模拟退火的电力价格控制方法，基于模拟退火的电力价格控制方法的流程为：

步骤2.1：供电商随机电价向量，定义为p⁽¹⁾，其中电价向量p⁽¹⁾中的每个时隙h对应的电价

必须满足

同时设定控制参数T=T₀，并设定迭代次数k为k=1；

步骤2.2：在第k次迭代中，供电商需要依次更新电价向量p^(k)中的每个元素；

步骤2.3：当电价向量p^(k)都有一次机会更新后，供电商更新SAPC算法的迭代次数k为k=k+1以及控制参数T为T=T₀/log(k)，当T≥ε，p^(k-1)作为更新后的电价向量p^(k)，重新回到步骤2.2开始新一轮的电价更新；否则，当T<ε，获得最佳的电力价格p^(k)；

（3）每个用户通过通信传输线向供电商告知其对电力价格的电量需求响应S_u，h(p)；供电商根据每个用户的电量需求响应通过基于模拟退火的电力价格控制方法获得最佳的电力价格p^(k)，通过通信传输线告知每个用户下一天每个时段的电力价格，以便用户根据电力价格进行电力调度。

2.如权利要求1所述的电网系统降低峰值平均负荷率的控制方法，其特征在于：假设当前是更新p^(k)中的第h个元素，即时隙h的电价；所述步骤2.2包括以下子步骤：

步骤2.2.1：供电商随机从区间[p^l,p^u]选一个时隙h可能的新电价你，称为p’_h；

步骤2.2.2：供电商利用新的电价向量

计算L(p’)；

步骤2.2.3：供电商利用旧的电价向量p^(k)计算L(p^(k))；

步骤2.2.4：供电商计算L(p’)与L(p^(k))的差，表示为Δ＝L(p’)-L(p^(k))；

步骤2.2.5：如果Δ≥0，那么时隙h的电价被更新为p’_h，即

否则，时隙h的电价以概率exp(Δ/T)被更新为p’_h，即

以概率1-exp(Δ/T)保持不变。

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