CN103279801B - 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法 - Google Patents

一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN103279801B
CN103279801B CN201310120090.3A CN201310120090A CN103279801B CN 103279801 B CN103279801 B CN 103279801B CN 201310120090 A CN201310120090 A CN 201310120090A CN 103279801 B CN103279801 B CN 103279801B
Authority
CN
China
Prior art keywords
peak
shifting
power
electricity
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201310120090.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103279801A (zh
Inventor
严宇平
苏凯
黄剑文
吴广财
莫玉纯
陈非
张世良
蔡嘉荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Information Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Information Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Information Center of Guangdong Power Grid Co Ltd filed Critical Information Center of Guangdong Power Grid Co Ltd
Priority to CN201310120090.3A priority Critical patent/CN103279801B/zh
Publication of CN103279801A publication Critical patent/CN103279801A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103279801B publication Critical patent/CN103279801B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

一种基于多目标规划的用电管理错峰(移峰)策略优化方法,建立考虑经济、安全、服务、管理、服务、管理、政策五大影响因素的移峰影响因素指标体系,建立基于移峰影响因素指标体系的多目标规划的选取优化策略,并使用隐枚举法加速模型求解过程,再根据模型求解结果,制定优化避峰管理方案,对系统负荷曲线起削峰填谷的作用,同时对地方经济的负面影响最小,保证电网运行安全稳定,最大化电网经济效益及客户满意度水平。本发明使用自动化手段制定避峰方案,无须调度人员手工确定哪些用电客户成为避峰对象;通过加强约束条件减少非最优可行解,使用隐枚举法加速模型求解速度,有效降低模型求解的时间复杂度。

Description

一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法
技术领域
本发明涉及一种有序用电管理领域的错峰策略优化方法,特别涉及一种基于多目标规划的用电管理移峰策略算法优化方法。
背景技术
错峰作为电网运行需求侧的管理方法之一,可以有效降低高峰用电负荷,保障电网在高峰时期的安全运行。执行错峰可以选择避峰或移峰的手段,目的是将周期性波动的电网负荷变得更为均衡,优化电力资源配置。但是,执行错峰也会给地区的工业生产和经济发展带来不利的影响,使企业的产能严重受限,打乱企业的生产计划,引发用户满意度降低。近几年来,随着全球能源紧张形势的不断加剧,电力供应将持续出现紧张局势,执行错峰已纳入政府调控。而现行的错峰管理大多仅为满足用电调控指标而展开,在选择轮休企业时,选取方式较为粗放,没有综合考虑经济、环境等因素的影响,没有考虑将有限的电力资源投入到对社会和市场贡献最大的领域。并且仅以满足用电调控指标为目的,无法体现电网经济效益、企业用工实际情况等诉求,缺乏全局的错峰最优选取策略。
发明内容
本发明所要解决的技术问题,就是提供一种基于多目标规划的错峰策略(移峰)优化方法,通过经济、安全、服务、管理、政策五个方面引入移峰影响因素指标体系,构建基于全局的多目标移峰策略的错峰最优选取策略。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下:
一种基于多目标规划的移峰策略优化方法,包括以下步骤:
S1根据业务经验识别移峰影响因素:经济、安全、服务、管理、政策,五大类因素;
S2引入经济、安全、服务、管理、政策,五大类因素具体指标,共计10个指标:
经济类2个:
利润损失——移峰导致的售电利润减少;
峰谷线损——移峰后由峰谷差引起的线损占当天线路总线损;
安全类3个:
峰谷差——移峰后系统负荷的峰谷差变化;
电压变化——移峰后由于负荷波动引起的电压变化;
稳态频率偏差——移峰后由于负荷波动引起的稳态频变化;
服务类2个:
错峰执行情况——某客户按照要求完成历史错峰任务的次数;
客户类型——电网对客户的优先等级的定义;
管理类2个:
缴费及时次数——某客户在周期内及时缴费次数;
违章用电次数——某客户在周期内违章用电次数;
政策类1个:
所属行业TR——某客户所属的行业,是否为政策扶持行业;
S3定义指标与移峰优化方案的定性关系:
经济类:
移峰优化方案应使电网利润损失趋向于无限小;
移峰优化方案应使峰谷线损趋向于无限小;
安全类:
移峰优化方案应使峰谷差趋向于无限小;
移峰优化方案应使电压变化趋向于无限小;
移峰优化方案应使稳态频率偏差趋向于无限小;
服务类:
移峰优化方案应优先保护移峰执行率高的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护等级高的客户的电力供应;
管理类:
移峰优化方案应优先保护缴费及时的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护没有违章用电历史或违章用电率低的客户的电力供应;
政策类:
移峰优化方案应优先保护受政策扶持行业的客户的电力供应;
S4建立用电客户参与移峰方案执行标识;
移峰方案需要确定用电客户提早或推延用电时间,可将用电客户需要提前或推延用电的时间转化为一个枚举型函数。设用电客户i参与移峰的标识公式:
S5针对10个指标,建立基于负荷关系的移峰影响因素指标体系,包括依次构建影响因素与用电客户负荷关系,以及建立指标与系统负荷关系函数;
S6搭建移峰策略模型,包括对移峰方案的各类影响因素同向化,为影响因素指标赋权重,同时引入各指标间权重约束条件,建立多目标函数,求解综合最优模型;
S7强化主要约束条件,优化移峰策略模型。将线路用电负荷的最大值的下界约束为m·S,m∈[0,1),取值依据经验及业务实际需求确定,并可在后期不断调整优化,以减少备选取值组合的方式,加快模型求解的收敛速度。因此移峰优化模型关于指标约束条件可优化为:
S8使用隐枚举法求解移峰策略优化模型,得到移峰方案;
作为本发明的优选实施例,上述步骤S5可通过如下步骤实现:
S5-1构建影响因素与用户负荷关系;
1)利润损失率PL
在单位用电成本不变的情况下,电网公司利润损失主要由移峰导致用电客户少用电而少缴纳的电费造成的。电网公司每将一位用电客户确定为移峰对象,电网公司将因此损失利润为:
其中,单位电量的售电利润由单位电价及单位供电成本决定,计算公式如下所示:
P_Uniti(t)=Electrovalencei(t)-C_Unit
Electrovalencei(t)为t时刻,用户i的单位电价。Electrovalencei(t)依据电网公司制定的峰谷电价策略以及用户i所属的行业决定。C_Unit为电网公司的平均单位供电成本,可以由交易结算得到。
2)移峰执行率PSE
单个移峰执行率指某客户按照要求完成历史移峰任务的比例,用户i的移峰执行率的计算公式如下:
其中,Actual_Avertingi为用户i实际执行的避峰次数,Actual_Shiftingi为实际执行的移峰次数。相应的Plan_Avertingi为用户i计划应执行的避峰次数,Plan_Shiftingi为计划应执行的移峰次数。
3)客户类型UT
结合附图3,客户类型其取值一般为离散型,可以依据业务需要将指标取值进行量化评分,然后映射至区间[0,1]。
4)缴费及时率PT
用户的缴费及时率的计算公式如下:
其中,Count_Pay_in_Timei为用户i及时缴费的次数,Count_Payi为用户i的应缴费总次数。
5)违章用电率VPU
用户的违章用电率的计算公式如下:
其中,Violate_Power_Usei为周期内用户i违章用电的次数,Total_Violate_Power_Use为周期内各用户违章用电的总次数。
6)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
i|·TRi
S5-2建立指标与系统负荷关系函数;
1)利润损失率PL
电网公司当天损失的利润为全部参与移峰的客户所少缴纳的电费。通过与电网公司当日获得的总利润相比,得到当日电网公司因移峰导致的利润损失比例,利润损失率计算公式如下所示:
其中,为正常供电时电网从用户i应获得的全天总利润,为执行移峰后电网从用户i获得的全天总利润。
2)峰谷线损率PVLL
峰谷线损率的计算公式如下所示:
其中,W为当天线路总线损。其计算可以取供电总量及售电总量之差,计算公式如下所示:
W=Power_Supply_Volume-Power_Sell_Volume
Power_Supply_Volume为当天供电总量,Power_Sell_Volume为当天售电总量。
W峰谷为由峰谷差引起的线损,计算公式如下所示:
W峰谷=(3I2R+3ΔI2R)*24h
线路用电负荷曲线P(t)的计算需考虑具体的移峰策略,线路用电负荷曲线P(t)的计算公式如下所示:
3)峰谷差率VP
峰谷差率VP计算公式如下:
4)电压变化率VC
电压变化率指移峰优化方案执行后由于负荷波动引起的电压变化率。计算公式如下所示:
U1为未考虑负荷变化的电压有效值,是已知的。U2为考虑负荷变化后的电压有效值,计算公式如下所示:
其中,I为未考虑负荷变化时的电流有效值,ΔI为负荷波动引起的电流变化有效值,α和β为与线路阻抗参数R和X相关的参数。令功率因素为cosφ,则各相关参数的计算公式如下所示:
α=R cosφ+X sinφ
β=X cosφ+R sinφ
5)稳态频率偏差率SFD
稳态频率偏差率SFD计算公式如下所示:
其中,1/Req为综合调差系数,由业务部门根据实际情况计算,K为负荷功率随频率变化特性系数,取K=2.89。
6)移峰执行率PSE
移峰执行率目标是优先对移峰执行率低的用户执行移峰,计算公式为:
7)客户类型UT
采取移峰策略,则目标是优先对客户等级低的用户执行移峰,总体客户类型的函数可以表示为:
8)缴费及时率PT
移峰中的优先对缴费及时率低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
9)违章用电率VPU
采取移峰策略,则目标是优先对违章用电率高的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
10)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
作为本发明的优选实施例,上述步骤S6可通过如下步骤实现:
S6-1对移峰方案的各类影响因素同向化,将每个指标值的优化目标都统一为最小优化,仅需对部分不同向的指标取负号便可实现。引入同向化因子θj
S6-2为影响因素指标赋权重,在对指标完成同向化后,需要结合业务实际情况,对一定时间周期内各个指标的重要程度进行排序,并赋以相应的权重ωj
S6-3在现实中,由于多个指标不可能同时达到最优,需要建立多目标函数,求解综合最优。建立多目标规划目标函数:
其中,ωj为第j个指标相对应的权重,θj为相应的同向化因子,Xj为第j个指标的表达式,Xj∈[0,1]。Xj的具体表达形式及该目标函数的约束条件与采取的移峰策略以及相应的移峰优化方案相关;
S6-4建立约束条件,根据电力调度部门给定用电指标,建立约束条件:
其中,S为电力调度部门给定的当天用电指标,i为第i个用户。公式约束为在执行移峰管理后,所确定的移峰策略必须保证当天该地区的用电负荷必须小于等于电力调度给定的用电指标。
建立各指标间权重约束条件:
约束要求所有的指标的取值区间必须在0至1内,且所有指标的权重之和为1;
作为本发明的优选实施例,上述步骤S8可通过如下步骤实现:
S8-1将目标函数转化为求最小优化问题;
S8-2查验是否所有系数权重都大于0,若存在τi的系数小于0,采用τi′=2-τi替代,保证所有系数大于零;
S8-3将目标函数中所有τi按系数值由大到小依次排序;
S8-4将所有约束条件转化为Aiτi≥B的形式;
S8-5将所有τi置为0作为母方案,所有方案形成一个N位的九进制编码,按照九进制大小顺序进行求解,第一个可行解便是模型的最优解;
相对现有技术本发明具有如下有益效果:
①本发明综合考虑经济、安全、服务、管理、政策五大类影响因素对移峰管理的影响,将多因素的指标体系引入错峰管理中,建立多目标综合最优的数学模型,根据求解结果,制定优化移峰管理方案,可使得负荷曲线削峰填谷的同时,错峰对地方经济的负面影响最小,保证电网运行安全稳定,能够最大化电网经济效益及客户满意度水平;
②本发明使用自动化手段制定移峰方案,无须调度人员人工确定哪些客户需要参与本次的移峰;
③本发明通过加强约束条件减少非最优可行解,使用隐枚举法加速模型求解速度,有效降低模型求解的时间复杂度。
附图说明
图1是本发明步骤S1中的用电客户移峰示意图;
图2是本发明步骤S1中的系统负荷移峰示意图;
图3是本发明步骤S5-1中的指标体系图;
图4是本发明步骤S5-1中列写的用户等级评分图;
图5是本发明步骤S6-1中指标同向化展示图;
图6是本发明步骤S8-5中模型求解的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的原理和过程作进一步详细描述:
本发明的基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法,包括以下步骤:
S1识别移峰影响因素
结合附图1与附图2,通过对部分客户进行移峰,实现对系统负荷曲线的削峰填谷。移峰的执行会对社会、经济等多方面产生影响,要找到一个对各方面影响都达到最优的移峰方案。首先明确与移峰相关的影响因素,并综合考虑移峰执行对各类因素的影响程度,使得能够在所有备选方案中找出实现总体最优的移峰执行方案。本发明的实施方式识别出移峰受到经济、安全、服务、管理、政策五大类因素的影响。
S2构造各个因素具体指标
构造经济、安全、服务、管理,五大类因素具体指标,共计10个指标:
经济类2个:
利润损失——移峰导致的售电利润减少;
峰谷线损——移峰后由峰谷差引起的线损占当天线路总线损;
安全类3个:
峰谷差——移峰后系统负荷的峰谷差变化;
电压变化——移峰后由于负荷波动引起的电压变化;
稳态频率偏差——移峰后由于负荷波动引起的稳态频变化;
服务类2个:
错峰执行——某客户按照要求完成历史错峰任务的次数;
客户类型——电网对客户的优先等级的定义;
管理类2个:
缴费及时次数——某客户在周期内及时缴费次数;
违章用电系数——某客户在周期内违章用电次数;
政策类1个:
所属行业TR——某客户所属的行业,是否为政策扶持行业;
S3定义指标与移峰优化方案的定性关系
经济类:
移峰优化方案应使电网利润损失趋向于无限小;
移峰优化方案应使峰谷线损趋向于无限小;
安全类:
移峰优化方案应使峰谷差率可能小;
移峰优化方案应使电压变化趋向于无限小;
移峰优化方案应使稳态频率偏差趋向于无限小;
服务类:
移峰优化方案应优先保护错峰执行率高的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护等级高的客户的电力供应;
管理类:
移峰优化方案应优先保护缴费及时的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护没有违章用电历史或违章用电率低的客户的电力供应;
政策类:
移峰优化方案应优先保护受政策扶持行业的客户的电力供应;
S4建立用电客户参与移峰优化方案执行标识
移峰方案需要确定用电客户提早或推延的用电时间,可将用电客户需要提前或推延用电的时间转化为一个枚举型函数。设用电客户i参与移峰的标识公式:
S5建立基于负荷关系的移峰影响因素指标体系
S5-plus结合附图4,定义各个影响因素指标含义:
1)利润损失率PL
利润损失率指电网公司由于移峰导致的售电利润减少的比例,可通过计算由于移峰减少的售电利润占正常供电时售电总利润的比例得到。
2)峰谷线损率PVLL
峰谷线损率为移峰优化方案执行后由峰谷差引起的线损占当天线路总线损的比例。
3)峰谷差率VP
峰谷差率指线路用电负荷曲线中峰谷差占峰值的比例。
4)电压变化率VC
电压变化率指移峰优化方案执行后由于负荷波动引起的电压变化率。
5)稳态频率偏差率SFD
稳态频率偏差率指移峰优化方案执行后由于负荷波动引起的稳态频率偏差率。
6)错峰执行率PSE
错峰执行率指客户群按照要求完成历史错峰任务的加权比例。
7)客户类型UT
客户类型指电网对客户的优先等级的定义。在进行移峰方案优化时,应优先保护等级高的客户的电力供应。
8)缴费及时率PT
缴费及时率指客户在周期内及时缴费次数占应缴费次数的比例。在进行移峰方案优化时,应优先保护缴费及时率高的客户的电力供应。
9)违章用电率VPU
违章用电率指某客户在周期内违章用电次数占地区用户违章用电总次数的比例。在进行移峰方案优化时,应优先保护没有违章用电历史或违章用电率低的客户的电力供应。
10)所属行业TR
所属行业指客户所属的行业。由于政府在一定时间内对各行业的扶持程度有所不同,在进行移峰方案优化时,应优先保护受政策扶持行业的客户的电力供应。与客户类型的处理方式类似,可以先对客户所属行业进行量化评分,然后标准化至区间。
S5-1构建影响因素与用户负荷关系;
1)利润损失率PL
在单位用电成本不变的情况下,电网公司利润损失主要由移峰导致用电客户少用电而少缴纳的电费造成的。电网公司每将一位用电客户确定为移峰对象,电网公司将因此损失利润为:
其中,单位电量的售电利润由单位电价及单位供电成本决定,计算公式如下所示:
P_Uniti(t)=Electrovalencei(t)-C_Unit
Electrovalencei(t)为t时刻,用户i的单位电价。Electrovalencei(t)依据电网公司制定的峰谷电价策略以及用户i所属的行业决定。C_Unit为电网公司的平均单位供电成本,可以由交易结算得到。
2)错峰执行率PSE
单个错峰执行率指某客户按照要求完成历史错峰任务的比例,用户i的错峰执行率的计算公式如下:
其中,Actual_Avertingi为用户i实际执行的避峰次数,Actual_Shiftingi为实际执行的移峰次数。相应的Plan_Avertingi为用户i计划应执行的避峰次数,Plan_Shiftingi为计划应执行的移峰次数。
3)客户类型UT
结合附图3,客户类型其取值一般为离散型,可以依据业务需要将指标取值进行量化评分,然后映射至区间[0,1]。
4)缴费及时率PT
用户的缴费及时率的计算公式如下:
其中,Count_Pay_in_Timei为用户i及时缴费的次数,Count_Payi为用户i的应缴费总次数。Count_Pay_in_Timei为用户i及时缴费的次数,Count_Payi为用户i的应缴费总次数。
5)违章用电率VPU
用户的违章用电率的计算公式如下:
其中,Violate_Power_Usei为周期内用户i违章用电的次数,Total_Violate_Power_Use为周期内各用户违章用电的总次数。
6)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
i|·TRi
S5-2建立指标与系统负荷关系函数;
1)利润损失率PL
电网公司当天损失的利润为全部参与移峰的客户所少缴纳的电费。通过与当日与电网公司当日获得的总利润相比,得到当日电网公司因移峰导致的利润损失比例,利润损失率计算公式如下所示:
其中,为正常供电时电网从用户i应获得的全天总利润,为执行移峰后电网从用户i获得的全天总利润。
2)峰谷线损率PVLL
峰谷线损率的计算公式如下所示:
其中,W为当天线路总线损。其计算可以取供电总量及售电总量之差,计算公式如下所示:
W=Power_Supply_Volume-Power_Sell_Volume
Power_Supply_Volume为当天供电总量,Power_Sell_Volume为当天售电总量。
W峰谷为由峰谷差引起的线损,计算公式如下所示:
W峰谷=(3I2R+3ΔI2R)*24h
线路用电负荷曲线P(t)的计算需考虑具体的移峰策略,线路用电负荷曲线P(t)的计算公式如下所示:
3)峰谷差率VP
峰谷差率VP计算公式如下:
4)电压变化率VC
电压变化率指移峰优化方案执行后由于负荷波动引起的电压变化率。计算公式如下所示:
U1为未考虑负荷变化的电压有效值,是已知的。U2为考虑负荷变化后的电压有效值,计算公式如下所示:
其中,I为未考虑负荷变化时的电流有效值,ΔI为负荷波动引起的电流变化有效值,α和β与线路阻抗参数R和X相关的参数。令功率因素为cosφ,则各相关参数的计算公式如下所示:
α=R cosφ+X sinφ
β=X cosφ+R sinφ
5)稳态频率偏差率SFD
稳态频率偏差率SFD计算公式如下所示:
其中,1/Req为综合调差系数,由业务部门根据实际情况计算,K为负荷功率随频率变化特性系数,取K=2.89。
6)移峰执行率PSE
移峰执行率目标是优先对移峰执行率低的用户执行移峰,计算公式为:
7)客户类型UT
采取移峰策略,则目标是优先对客户等级低的用户执行移峰,总体客户类型的函数可以表示为:
8)缴费及时率PT
移峰中的优先对缴费及时率低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
9)违章用电率VPU
采取移峰策略,则目标是优先对违章用电率高的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
10)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
S6搭建移峰策略优化模型
S6-1同向化影响因素指标,结合附图5,移峰策略优化的目标是在线路用电负荷始终不超过分配的用电指标,从而在保证电网安全的前提,寻找一组最优的执行方案,使得移峰执行后的积极影响尽可能大,消极影响尽可能小。对移峰方案的各类影响因素同向化,将每个指标值的优化目标都统一为最小优化,仅需对部分不同向的指标取负号便可实现。引入同向化因子θ:
S6-2为影响因素指标赋权重,需要结合业务实际情况,对一定时间周期内各个指标的重要程度进行排序,并赋以相应的权重ωj
S6-3在现实中,由于多个指标不可能同时达到最优,需要建立多目标函数,求解综合最优。建立多目标规划目标函数:
其中,ωj为第j个指标相对应的权重,θj为相应的同向化因子,Xj为第j个指标的表达式,Xj∈[0,1]。Xj的具体表达形式及该目标函数的约束条件与采取的移峰策略以及相应的移峰优化方案相关。
S6-4根据电力调度部门给定用电指标,建立约束条件:
其中,S为电力调度部门给定的当天用电指标,i为第i个用户。公式约束为在执行移峰管理后,所确定的移峰策略必须保证当天该地区的用电负荷必须小于等于电力调度给定的用电指标。
建立各指标间权重约束条件:
约束要求所有的指标的取值区间必须在0至1内,且所有指标的权重之和为1。
S7强化主要约束条件,优化移峰策略模型
将线路用电负荷的最大值的下界约束为m·S,m∈[0,1),取值依据经验及业务实际需求确定,并可在后期不断调整优化,以减少备选取值组合的方式,加快模型求解的收敛速度。因此移峰优化模型关于指标约束条件可优化为:
S8使用法求解移峰策略优化模型,确定参与移峰客户名单;
S8-1将目标函数转化为求最小优化问题,在本实施例中,目标函数为:
将其转化为:
其中,N为可参与移峰的用电客户数,i为第i可参与移峰的用电客户,ci为τi的系数。
S8-2查验是否成立,若存在ci≤0,采用τi′=2-τi替代,保证成立。
S8-3将目标函数中所有τi按系数值由大到小依次排序,使得目标函数排序后有:
其中,c(i)为排序后τ(i)对应系数。
S8-4将所有约束条件转化为A(i)τ(i)≥B的形式,在本实施例子中,约束条件转化为:
S8-5结合附图6,将所有τ(i)置为0作为母方案,方案总数目为9N个,每个方案为0、0.5、…4的组合,为方便表示,将τ=0表示为0,τ=0.5表示为1,…,τ=4表示为8,按照二进制编码的顺序{0,…,0,1},{0,…,0,2},…,{8,…,8,8}进行求解,第一个可行解就是多目标规划的最优解,此最优解便是移峰最优方案。

Claims (4)

1.一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法,其特征是包括以下步骤:
S1 归纳出移峰影响五大类因素
经济、安全、服务、管理、政策;
S2 引入衡量所述五大类因素的具体指标
共计10个指标,其中:
经济类2个:
利润损失——移峰导致的售电利润减少;
峰谷线损——移峰后由峰谷差引起的线损占当天线路总线损;
安全类3个:
峰谷差——移峰后系统负荷的峰谷差变化;
电压变化——移峰后由于负荷波动引起的电压变化;
稳态频率偏差——移峰后由于负荷波动引起的稳态频变化;
服务类2个:
错峰执行情况——某客户按照要求完成历史错峰任务的次数;
客户类型——电网对客户的优先等级的定义;
管理类2个:
缴费及时次数——某客户在周期内及时缴费次数;
违章用电次数——某客户在周期内违章用电次数;
政策类1个:
所属行业TR——某客户所属的行业,是否为政策扶持行业;
S3 定义具体指标与移峰优化方案的定性关系:
经济类:
移峰优化方案应使电网利润损失趋向于无限小;
移峰优化方案应使峰谷线损趋向于无限小;
安全类:
移峰优化方案应使峰谷差趋向于无限小;
移峰优化方案应使电压变化趋向于无限小;
移峰优化方案应使稳态频率偏差趋向于无限小;
服务类:
移峰优化方案应优先保护移峰执行率高的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护等级高的客户的电力供应;
管理类:
移峰优化方案应优先保护缴费及时的客户的电力供应;
移峰优化方案应优先保护没有违章用电历史或违章用电率低的客户的电力供应;
政策类:
移峰优化方案应优先保护受政策扶持行业的客户的电力供应;
S4 建立用电客户参与移峰方案执行标识;
将用电客户需要提前或推延用电的时间转化为一个枚举型函数,设用电客户i参与移峰的标识公式:
S5 针对10个具体指标,建立基于负荷关系的移峰影响因素指标体系,包括依次构建影响因素与用电客户负荷关系,以及建立指标与系统负荷关系函数;
S6 搭建移峰策略模型,包括对移峰方案的各类影响因素同向化,为影响因素指标赋权重,同时引入各指标间权重约束条件,建立多目标函数,求解综合最优模型;
S7 强化主要约束条件,优化移峰策略模型
将线路用电负荷的最大值的下界约束为m·S,m∈[0,1),取值依据经验及业务实际需求确定,并可在后期不断调整优化,以减少备选取值组合的方式,加快模型求解的收敛速度;因此移峰优化模型关于指标约束条件可优化为:
S ≥ m a x ( Σ i = 1 N p i ( t - τ i ) ) ≥ m · S , t ∈ [ 0 , 24 ) , m ∈ [ 0 , 1 )
S8 使用隐枚举法求解移峰策略优化模型,得到移峰方案。
2.根据权利要求1所述的基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法,其特征是:
所述的步骤S5具体包括以下子步骤:
S5-1构建影响因素与用户负荷关系;
1)利润损失率PL
在单位用电成本不变的情况下,电网公司利润损失主要由移峰导致用电客户少用电而少缴纳的电费造成的;电网公司每将一位用电客户确定为移峰对象,电网公司将因此损失利润为:
PL i = ∫ τ i 24 + τ i P _ Unit i ( t ) p i ( t - τ i ) d t ;
其中,单位电量的售电利润由单位电价及单位供电成本决定,计算公式如下所示:
P Unit i ( t ) = Electrovalence i ( t ) - C _ U n i t ;
Electrovalencei(t)为t时刻,用户i的单位电价;Electrovalencei(t)依据电网公司制定的峰谷电价策略以及用户i所属的行业决定;C_Unit为电网公司的平均单位供电成本,可以由交易结算得到;
2)移峰执行率PSE
单个移峰执行率指某客户按照要求完成历史移峰任务的比例,用户i的移峰执行率的计算公式如下:
PSE i = A c t u a l _ Averting i + A c t u a l _ Shifting i P l a n _ Averting i + P l a n _ shifting i ;
其中,Actual_Avertingi为用户i实际执行的避峰次数,Actual_Shiftingi为实际执行的移峰次数;相应的Plan_Avertingi为用户i计划应执行的避峰次数,Plan_Shiftingi为计划应执行的移峰次数;
3)客户类型UT
客户类型其取值为离散型,依据业务需要将指标取值进行量化评分,然后映射至区间[0,1];
4)缴费及时率PT
用户的缴费及时率的计算公式如下:
PT i = C o u n t _ P a y _ i n _ Time i C o u n t _ Pay i ;
其中,Count_Pay_in_Timei为用户i及时缴费的次数,Count_Payi为用户i的应缴费总次数;
5)违章用电率VPU
用户的违章用电率的计算公式如下:
VPU i = V i o l a t e _ P o w e r _ Use i T o t a l _ V i o l a t e _ P o w e r _ U s e
其中,Violate_Power_Usei为周期内用户i违章用电的次数,Total_Violate_Power_Use为周期内各用户违章用电的总次数;
6)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
i|·TRi
S5-2建立指标与系统负荷关系函数
1)利润损失率PL
电网公司当天损失的利润为全部参与移峰的客户所少缴纳的电费;通过与电网公司当日获得的总利润相比,得到当日电网公司因移峰导致的利润损失比例,利润损失率计算公式如下所示:
其中,为正常供电时电网从用户i应获得的全天总利润,为执行移峰后电网从用户i获得的全天总利润;
2)峰谷线损率PVLL
峰谷线损率的计算公式如下所示:
其中,W为当天线路总线损;其计算可以取供电总量及售电总量之差,计算公式如下所示:
W=Power_Supply_Volume-Power_Sell_Volume;
Power_Supply_Volume为当天供电总量,Power_Sell_Volume为当天售电总量;
W峰谷为由峰谷差引起的线损,计算公式如下所示:
W峰谷=(3I2R+3ΔI2R)*24h
I = P U
Δ I = max P ( t ) - min P ( t ) U ;
线路用电负荷曲线P(t)的计算需考虑具体的移峰策略,线路用电负荷曲线P(t)的计算公式如下所示:
P ( t ) = Σ i = 1 N p i ( t - τ i ) , t ∈ [ 0 , 24 ) ;
3)峰谷差率VP
峰谷差率VP计算公式如下:
V P = m a x ( P ( t ) ) - m i n ( P ( t ) ) max ( P ( t ) ) , t ∈ [ 0 , 24 ) ;
4)电压变化率VC
电压变化率指移峰优化方案执行后由于负荷波动引起的电压变化率;计算公式如下所示:
V C = | U 2 - U 1 U 1 | ;
U1为未考虑负荷变化的电压有效值,是已知的;U2为考虑负荷变化后的电压有效值,计算公式如下所示:
U 2 = U 1 2 - 2 3 U 1 I + 3 ( α 2 + β 2 ) I 2 + K Δ I ;
其中,I为未考虑负荷变化时的电流有效值,ΔI为负荷波动引起的电流变化有效值,α和β为与线路阻抗参数R和X相关的参数;令功率因素为cosφ,则各相关参数的计算公式如下所示:
K = - 2 3 αU 1 + 6 ( α 2 + β 2 ) I + 3 ( α 2 + β 2 ) Δ I
I = P ( t ) U 1
Δ I = max P ( t ) - min P ( t ) U 1
α=R cosφ+X sinφ
β=X cosφ+R sinφ;
5)稳态频率偏差率SFD
稳态频率偏差率SFD计算公式如下所示:
S F D = max P ( t ) - min P ( t ) [ 1 / ( 1 / R e q + K ) ] / f ;
其中,1/Req为综合调差系数,由业务部门根据实际情况计算,K为负荷功率随频率变化特性系数,取K=2.89;
6)移峰执行率PSE
移峰执行率目标是优先对移峰执行率低的用户执行移峰,计算公式为:
P S E = Σ i = 1 N | τ i | · PSE i N ;
7)客户类型UT
采取移峰策略,则目标是优先对客户等级低的用户执行移峰,总体客户类型的函数可以表示为:
U T = Σ i = 1 N | τ i | · UT i N ;
8)缴费及时率PT
移峰中的优先对缴费及时率低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
P T = Σ i = 1 N PT i · | τ i | N ;
9)违章用电率VPU
采取移峰策略,则目标是优先对违章用电率高的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
V P U = - Σ i = 1 N | τ i | · VPU i N ;
10)所属行业TR
若采取移峰策略,则目标是优先行业评分低的用户执行移峰,其目标函数可以表示为:
T R = Σ i = 1 N | τ i | · TR i N .
3.根据权利要求1所述的基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法,其特征是:所述的步骤S6包括以下子步骤:
S6-1对移峰方案的各类影响因素同向化,将每个指标值的优化目标都统一为最小优化,仅需对部分不同向的指标取负号便可实现;引入同向化因子θj
S6-2为影响因素指标赋权重,在对指标完成同向化后,需要结合业务实际情况,对一定时间周期内各个指标的重要程度进行排序,并赋以相应的权重ωj
S6-3在现实中,由于多个指标不可能同时达到最优,需要建立多目标函数,求解综合最优;建立多目标规划目标函数:
m i n Σ j = 1 16 ω j · θ j · X j ;
其中,ωj为第j个指标相对应的权重,θj为相应的同向化因子,Xj为第j个指标的表达式,Xj∈[0,1];Xj的具体表达形式及该目标函数的约束条件与采取的移峰策略以及相应的移峰优化方案相关;
S6-4建立约束条件,根据电力调度部门给定用电指标,建立约束条件:
S ≥ m a x ( Σ i = 1 N p i ( t - τ i ) ) , t ∈ [ 0 , 24 ) ;
其中,S为电力调度部门给定的当天用电指标,i为第i个用户;公式约束为在执行移峰管理后,所确定的移峰策略必须保证当天该地区的用电负荷必须小于等于电力调度给定的用电指标;
建立各指标间权重约束条件:
Σ j = 1 j = 16 w j = 1 , w j ∈ [ 0 , 1 ] , ∀ j ∈ [ 1 , 16 ] ;
约束要求所有的指标的取值区间必须在0至1内,且所有指标的权重之和为1。
4.根据权利要求1所述的基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法,其特征是:所述的步骤S8包括以下子步骤:
S8-1将目标函数转化为求最小优化问题;
S8-2查验是否所有系数权重都大于0,若存在τi的系数小于0,采用τ′i=2-τi替代,保证所有系数大于零;
S8-3将目标函数中所有τi按系数值由大到小依次排序;
S8-4将所有约束条件转化为Aiτi≥B的形式;
S8-5将所有τi置为0作为母方案,所有方案形成一个N位的九进制编码,按照九进制大小顺序进行求解,第一个可行解便是模型的最优解。
CN201310120090.3A 2013-04-08 2013-04-08 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法 Active CN103279801B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310120090.3A CN103279801B (zh) 2013-04-08 2013-04-08 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201310120090.3A CN103279801B (zh) 2013-04-08 2013-04-08 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103279801A CN103279801A (zh) 2013-09-04
CN103279801B true CN103279801B (zh) 2017-05-31

Family

ID=49062313

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201310120090.3A Active CN103279801B (zh) 2013-04-08 2013-04-08 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN103279801B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103854069A (zh) * 2014-02-20 2014-06-11 深圳供电局有限公司 基于分布式能源站接入的调峰评估方法及系统
CN104239984A (zh) * 2014-10-20 2014-12-24 国网上海市电力公司 用于电网领域的不同分类用户组合的快速负荷预测方法
CN108614538B (zh) * 2018-06-21 2023-07-21 烟台东方能源科技有限公司 一种工业设备有序运行的控制方法
CN113780625B (zh) * 2021-08-12 2024-02-02 邹平市供电有限公司 用户电费预测方法、系统、终端及存储介质
CN114971314A (zh) * 2022-05-31 2022-08-30 东南大学溧阳研究院 一种考虑低碳和经济损失的有序用电方案决策方法及其系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509162A (zh) * 2011-11-18 2012-06-20 深圳市科陆电子科技股份有限公司 一种居民智能用电管理方法和管理系统
CN102800033A (zh) * 2012-07-25 2012-11-28 天津市电力公司 一种配电生产与营销业务集成系统
CN102982387A (zh) * 2012-10-18 2013-03-20 安徽工程大学 一种短期电力负荷预测方法
CN102999814A (zh) * 2012-12-04 2013-03-27 辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 有序用电管理系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8121741B2 (en) * 2008-05-09 2012-02-21 International Business Machines Corporation Intelligent monitoring of an electrical utility grid

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102509162A (zh) * 2011-11-18 2012-06-20 深圳市科陆电子科技股份有限公司 一种居民智能用电管理方法和管理系统
CN102800033A (zh) * 2012-07-25 2012-11-28 天津市电力公司 一种配电生产与营销业务集成系统
CN102982387A (zh) * 2012-10-18 2013-03-20 安徽工程大学 一种短期电力负荷预测方法
CN102999814A (zh) * 2012-12-04 2013-03-27 辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 有序用电管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN103279801A (zh) 2013-09-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103235980B (zh) 一种基于多目标规划的用电管理避峰策略优化方法
Shafiekhani et al. Strategic bidding of virtual power plant in energy markets: A bi-level multi-objective approach
Lin et al. The impact of electric vehicle penetration and charging patterns on the management of energy hub–A multi-agent system simulation
CN103279801B (zh) 一种基于多目标规划的用电管理移峰策略优化方法
Qi et al. Sharing demand-side energy resources-A conceptual design
Yi et al. Coordinated operation strategy for a virtual power plant with multiple DER aggregators
Salehpour et al. Contract-based utilization of plug-in electric vehicle batteries for day-ahead optimal operation of a smart micro-grid
Egbue et al. Multi-agent approach to modeling and simulation of microgrid operation with vehicle-to-grid system
CN107123982A (zh) 一种基于设备异动的配电网可靠性经济效益分析方法
Dimitrov et al. Reinforcement learning based algorithm for the maximization of EV charging station revenue
Wang et al. Evaluation of aggregated EV flexibility with TSO-DSO coordination
CN110033142A (zh) 考虑负荷不确定性的充换电站优化调度策略
CN110739690A (zh) 考虑电动汽车快充站储能设施的配电网优化调度方法及系统
CN110445125A (zh) 一种光伏、储能和输电网的协调规划方法
Shakrina et al. A Stackelberg game‐inspired model of real‐time economic dispatch with demand response
Shi et al. An economic evaluation of electric vehicles balancing grid load fluctuation, new perspective on electrochemical energy storage alternative
Wu et al. Smart charging of electric vehicles
He et al. Green power pricing and matching efficiency optimization for peer-to-peer trading platforms considering heterogeneity of supply and demand sides
Sun et al. Power-balancing compensation mechanism and method for controllable load reduction
Feng Optimal control strategy model of marketing management based on consumer psychology
CN111428938A (zh) 一种基于功能差异与全寿命周期的输电网方案优选方法
Lv et al. Optimal Pricing and Energy Sharing of EV Charging Stations With an Augmented User Equilibrium Model
Govardhan et al. Comparative analysis of economic viability with distributed energy resources on unit commitment
Liu et al. Pricing and charging scheduling for cooperative electric vehicle charging stations via deep reinforcement learning
Pelzer A modular framework for optimizing grid integration of mobile and stationary energy storage in smart grids

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 510000 eighteen, building 8, 6, Donggang Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong.

Patentee after: GUANGDONG POWER GRID CO., LTD. INFORMATION CENTER

Address before: 510062 25 building, Dongjun Plaza, Dongfeng East Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong, 25

Patentee before: Information Center of Guangdong Power Grid Corporation