CN108710992A - 一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,其技术特点在于:包括以下步骤:步骤1、采用电网历史运行数据调研或仿真方法,获得需求响应实施前和实施后的负荷和电网侧数据,并对数据进行汇总,得到任一季度的日负荷的相关数据并计算设备能量状态;步骤2、制定设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比的四个需求响应参与电网削峰填谷效果评估指标对用户侧和电网侧的影响进行量化评估;步骤3、利用步骤2的评估指标对需求响应参与电网削峰填谷效果进行评估。本发明有利于需求响应策略的优化与筛选,对评价需求响应参与电网削峰填谷等辅助服务的效果有指导价值。
Description
技术领域
本发明属于电力需求响应技术领域,涉及电网削峰填谷效果的评价方法,尤其是一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法。
背景技术
近年来,随着国民经济的发展,电力需求增多,电力峰谷差逐步增加。为缓解电力需求的快速增长,需求响应技术应运而生。需求响应(demand response,DR)是电力用户根据电价信号或其他激励机制对用电方式进行调整,响应电价变化或将负荷管理权限交与负荷商的一种智能用电调控技术。
根据用户响应方式的不同,可以将DR分为两种类型:基于价格的DR(price-basedresponse)和基于激励的DR(incentive-based response)。基于价格的DR是指用户对电价的变化做出响应同时对用电需求做出调整的过程,用户通过内部经济决策过程,将用电需求调整到电价较低的时段,在电价较高时段减少用电,从而减少用户用电成本,通常包括分时电价、实时电价和尖峰电价;基于激励的DR是指需求响应项目实施机构通过制定确定性的或者随时间变化的政策,激励用户在电力系统可靠性受到影响如频率偏移、电压偏移达到极限或者电价较高时及时响应并改变用电计划,削减用电负荷,通常包括直接负荷控制、需求侧竞价、紧急需求响应等。
近年来,依托于先进的信息和通信技术和智能电网技术,需求响应技术得到了很好的发展与推广。智能电表的使用使用户能更加了解自身用电习惯,为用户参与各类DR项目提供了数据支持;通过集成先进的传感与量测技术,智能电表还可以实现故障定位、电能质量监测与窃电监测等功能。双向通信技术可以使智能电网成为动态的与交互式的大型基础设施。开放式的“即插即用”电网架构保证用户之间、用户与电力部门之间以及智能设备之间的信息互动。计量数据管理系统能够收集并存储各种计量数据,借助于大数据、云计算等先进的计算机技术,能够对电力系统数据进行实时分析,为需求响应控制策略制定提供依据。
现有对于需求响应实施效果的评价多集中在经济性分析,响应时间可靠性等方面,但在需求响应对于用户的影响,以及对于配电网负荷削减程度和网损削减程度等方面的评价鲜有涉及。而在实际需求响应策略制定中,用户舒适度、配电网负荷和网络损耗都是需要考虑的重要方面,因此,本发明从上述几个个方面出发,制定了相应评估指标和评估方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,有利于需求响应策略的优化与筛选,对评价需求响应参与电网削峰填谷等辅助服务的效果有指导价值。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的:
一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,包括以下步骤:
步骤1、采用电网历史运行数据调研或仿真方法,获得需求响应实施前和实施后的负荷和电网侧数据,并对数据进行汇总,得到任一季度的日负荷的相关数据并计算设备能量状态;
步骤2、制定设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比的四个需求响应参与电网削峰填谷效果评估指标,并对用户侧和电网侧的影响进行量化评估;
步骤3、利用步骤2的评估指标对需求响应参与电网削峰填谷效果进行评估。
而且,所述步骤1的设备能量状态的计算步骤包括:
(1)对于温控负荷,能量状态可通过温度动态变化求得,设用户对于温控负荷的温度设定点为Tset,用户的实际室内温度为Ten,则温控负荷设备能量状态的计算公式为:
(2)对于电解氢设备、电动汽车等充电型设备,能量状态可通过充电曲线计算得到,设备实际充电曲线为Es,用户期望的充电曲线为Ec,则充电型设备的能量状态的计算公式:
而且,所述步骤2的设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比四个指标的计算方法为:
(1)设备能量状态越限时间百分比ESVTP
其中,St为t时刻某设备的能量状态越限标志位:1代表越限,0代表不越限;εt表示受控设备所处的当前能量状态值;δ表示能量状态上边界;-δ表示能量状态的下边界;
(2)高峰时段负荷削减比TCL
其中,Lcurtailment,t为实施需求响应后,t时刻参与响应设备的总负荷削减量,Ltotal,t为无需求响应情况下系统的总负荷,tb和te分别表示电力系统负荷高峰时段的开始和结束时刻。
(3)高峰时段馈线注入有功功率削减比AP
其中,Pcurtailment,t为响应后t时刻馈线注入总功率减少量,Ptotal,t为无电价激励时馈线注入总功率。
(4)高峰时段网损削减比PL
其中,losscurtailment,t为实施需求响应后t时刻的网络损耗削减量,losstotal,t为无电价激励时的网络损耗。
而且,所述步骤3的具体步骤包括:
(1)确定需求响应评价指标的权重;
(2)根据权重确定需求响应总体效果数值:
S=-ESVTP*ω1+TCLcurtailment *ω2+APcurtailment *ω3+PLcurtailment *ω4
式中,ω1、ω2、ω3和ω4分别为四个指标的权重;S为需求响应效果评价值;
本发明的优点和积极效果是:
本发明公开了一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,首先,基于电网历史运行数据或仿真方法,获得需求响应实施前和实施后的负荷和电网侧数据;其次,本发明考虑用户与电网两个不同的肢体,制定了能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比等4个指标对需求响应的削峰填谷效果进行量化分析评估。本发明对评价需求响应参与电网削峰填谷等辅助服务的效果有很好的指导价值,有利于需求响应策略的优化与筛选,对于促进电网削峰填谷和可再生能源消纳有重要意义。
附图说明
图1为本发明的处理方法流程图;
图2为本发明的充电型设备的典型充电曲线图;
图3为本发明的设备能量状态变化曲线图;
图4为本发明的需求响应实施前后的室内温度变化曲线图;
图5为本发明的需求响应实施前后的聚合空调总功率曲线图;
图6为本发明的需求响应实施前后的配电网馈线总功率曲线图;
图7为本发明的需求响应实施前后的网络损耗曲线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例作进一步详述:
一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1、采用电网历史运行数据调研或仿真方法,获得需求响应实施前和实施后的负荷和电网侧数据,并对数据进行汇总,得到任一季度的日负荷的相关数据并计算设备能量状态;
在本实施例中,为对需求响应效果进行评估,需获得电网的相关运行数据,如日负荷曲线等。由于地域、气候等因素会在一定程度上影响需求响应的效果,为增加评估的客观性与准确性,对同一地区的某一季度,选取需求响应实施前该季度日电量信息的平均值作为参考值。日电量信息的平均值可由电网近一年的历史运行数据获得,也可通过仿真方法获得。
在本实施例中,所述设备能量状态的计算步骤包括:
(1)对于温控负荷,能量状态可通过温度动态变化求得,温度曲线可以通过智能量测设备获得。设用户对于温控负荷的温度设定点为Tset,用户的实际室内温度为Ten,则温控负荷设备能量状态的计算公式为:
(2)对于电解氢设备、电动汽车等充电型设备,能量状态可通过充电曲线计算得到,充电型设备的典型充电曲线如图2所示,可通过工厂或充电站的智能量测装置得到;设备实际充电曲线为Es,用户期望的充电曲线为Ec,则充电型设备的能量状态的计算公式:
能量状态曲线的形态如图3所示,在设定点处,能量状态的数值为零;设备的能量状态在上下边界之间变化,上下边界的数值取决于用户的需求,对于温控负荷来说,表现为可接受的温度变化范围;对于电动汽车等充电型设备来说,能量状态上下边界的值取决于用户允许最终充电能量与期望值的偏离程度。
步骤2、制定设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比的四个需求响应参与电网削峰填谷效果评估指标对用户侧和电网侧的影响进行量化评估;
本实施例中,为定量描述需求响应对电网削峰填谷的影响,制定了设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比、高峰时段网损削减比4个指标对用户侧和电网侧的影响进行量化评估:
(1)设备能量状态越限时间百分比(ESVTP)
设备能量状态越限时间百分比(ESVTP)用于表示实施需求响应后对用户舒适度或其他期望值的影响。能量状态可由设备当前状态与期望状态的比值得到,其是一个无量纲的数值,如图3所示,可控设备(空调、电动汽车等)能量状态变化情况能量状态在上下限之间变化,当其越过上下边界时,视为越限。能量状态越限时间百分比(ESVTP)定义为设备能量状态越限时间占全天时间的百分比,其计算公式为:
设备能量状态越限时间百分比ESVTP
其中,St为t时刻某设备的能量状态越限标志位:1代表越限,0代表不越限;εt表示受控设备所处的当前能量状态值;δ表示能量状态上边界;-δ表示能量状态的下边界。
ESVTP反映了需求响应对用户期望值的影响程度,其值越小,说明对用户舒适度或期望影响越小。不同用户的ESVTP值不同。
(2)高峰时段负荷削减比
本发明提出高峰时段负荷削减比的概念,用以衡量电力系统在需求响应的作用下在负荷高峰时段削减负荷的能力,高峰时段负荷削减比定义为所有参与需求响应的设备在电力系统负荷高峰期因控制策略实施而减少的负荷占总负荷的百分比,计算方法如下:
其中,Lcurtailment,t为实施需求响应后,t时刻参与响应设备的总负荷削减量,Ltotal,t为无需求响应情况下系统的总负荷,tb和te分别表示电力系统负荷高峰时段的开始和结束时刻。
(3)高峰时段馈线注入有功功率削减比
高峰时段馈线注入有功功率削减比定义为在负荷高峰时段,馈线因需求响应减少的有功功率占原馈线总有功功率的百分比,用以衡量电价响应对电力系统功率注入的影响。其计算方法如下式所示:
其中,Pcurtailment,t为响应后t时刻馈线注入总功率减少量,Ptotal,t为无电价激励时馈线注入总功率。
(4)高峰时段网损削减比
高峰时段网损削减比定义为在负荷高峰时段,网络损耗的削减量占原网络损耗的百分比,用以衡量电价需求响应在减少网络损耗方面的作用。其计算方法如下式所示:
其中,losscurtailment,t为实施需求响应后t时刻的网络损耗削减量,losstotal,t为无电价激励时的网络损耗。
步骤3、利用步骤2的评估指标对需求响应参与电网削峰填谷效果进行评估;
所述步骤3的具体步骤包括:
(1)确定需求响应评价指标的权重;
在本实施例中,为同时兼顾用户舒适度和配电网经济性,将四个指标视为同等重要,权重均区为0.25。
(2)根据权重确定需求响应总体效果数值:
S=-ESVTP*ω1+TCLcurtailment*ω2+APcurtailment *ω3+PLcurtailment *ω4 (7)
式中,ω1、ω2、ω3和ω4分别为四个指标的权重。S为需求响应效果评价值,S的值越大,说明需求响应效果越好。
本发明的评估方法的流程图如图1所示,首先,获取日负荷数据和设备状态等信息,确定计算步长以及高峰时段起止时间;其次,根据制定的需求响应评价指标计算不同时刻各指标涉及参数值,并将时刻值累加得到高峰时段负荷需求响应指标涉及的参数值;再次,计算需求响应指标值;最后,计算需求响应效果值并输出。
在本实施例中,选取1000个用户进行仿真,用以验证本发明的优点效果。
(1)通过仿真方法获取用户数据
由图4可以看出,在实施电价需求响应后,由于提高了温度设定点,用户的室内温度有所升高;由图5可以看出,实施需求响应后,聚合家用空调的总功率有了大幅下降;由图6可以看出,需求响应实施后,配电网馈线总功率也有所降低;由图7可以看出,网络损耗在需求响应实施后也有很大降低。
(2)评价指标计算
运用获得曲线对各评估指标数值进行计算,得到结果如下表所示。
表1评价指标数值表
分析表中数据,可以看出ESVTP的值为2.08%,说明需求响应的实施对用户舒适度的影响较小;同时空调总负荷、配电网馈线功率和系统网损均大幅减小。制定以上指标从用户以及电网角度对需求响应的总体效果进行较全面的评估,有利于需求响应控制策略的优选,同时,电力公司可以根据不同的调度目标合理选取需求响应控制策略。
(3)需求响应效果计算
根据所得需求响应评估指标数值,计算需求响应效果如下:
S=-ESVTP*ω1+TCLcurtailment *ω2+APcurtailment *ω3+PLcurtailment *ω4=13.15%
可以看出,从整体上来讲,此需求响应策略的实施可以在保证用户舒适度的条件下减小配电网高峰负荷和网络损耗。
需要强调的是,本发明所述的实施例是说明性的,而不是限定性的,因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例,凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式,同样属于本发明保护的范围。
Claims (4)
1.一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1、采用电网历史运行数据调研或仿真方法,获得需求响应实施前和实施后的负荷和电网侧数据,并对数据进行汇总,得到任一季度的日负荷的相关数据并计算设备能量状态;
步骤2、制定设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比的四个需求响应参与电网削峰填谷效果评估指标,并对用户侧和电网侧的影响进行量化评估;
步骤3、利用步骤2的评估指标对需求响应参与电网削峰填谷效果进行评估。
2.根据权利要求1所述的一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,其特征在于:所述步骤1的设备能量状态的计算步骤包括:
(1)对于温控负荷,能量状态可通过温度动态变化求得,设用户对于温控负荷的温度设定点为Tset,用户的实际室内温度为Ten,则温控负荷设备能量状态的计算公式为:
(2)对于电解氢设备、电动汽车等充电型设备,能量状态可通过充电曲线计算得到,设备实际充电曲线为Es,用户期望的充电曲线为Ec,则充电型设备的能量状态的计算公式:
。
3.根据权利要求1所述的一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,其特征在于:所述步骤2的设备能量状态越限时间百分比、高峰时段负荷削减比、高峰时段馈线注入有功功率削减比和高峰时段网损削减比四个指标的计算方法为:
(1)设备能量状态越限时间百分比ESVTP
其中,St为t时刻某设备的能量状态越限标志位:1代表越限,0代表不越限;εt表示受控设备所处的当前能量状态值;δ表示能量状态上边界;-δ表示能量状态的下边界;
(2)高峰时段负荷削减比TCL
其中,Lcurtailment,t为实施需求响应后,t时刻参与响应设备的总负荷削减量,Ltotal,t为无需求响应情况下系统的总负荷,tb和te分别表示电力系统负荷高峰时段的开始和结束时刻;
(3)高峰时段馈线注入有功功率削减比AP
其中,Pcurtailment,t为响应后t时刻馈线注入总功率减少量,Ptotal,t为无电价激励时馈线注入总功率;
(4)高峰时段网损削减比PL
其中,losscurtailment,t为实施需求响应后t时刻的网络损耗削减量,losstotal,t为无电价激励时的网络损耗。
4.根据权利要求1所述的一种需求响应参与电网削峰填谷效果的评估方法,其特征在于:所述步骤3的具体步骤包括:
(1)确定需求响应评价指标的权重;
(2)根据权重确定需求响应总体效果数值:
S=-ESVTP*ω1+TCLcurtailment*ω2+APcurtailment*ω3+PLcurtailment*ω4
式中,ω1、ω2、ω3和ω4分别为四个指标的权重;S为需求响应效果评价值。
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---|---|
CN (1) | CN108710992A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109978336A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 合肥工业大学 | 一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估计方法 |
CN111667142A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-15 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种基于总需求灵活性的最优日前负荷调度方法 |
CN112257992A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-22 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | 一种电动汽车充电站参与需求响应效果综合评估系统及评估方法 |
CN113033953A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-25 | 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 | 一种基于大数据的用户侧需求响应决策建议方法 |
CN113193577A (zh) * | 2021-05-06 | 2021-07-30 | 浙江华云信息科技有限公司 | 一种增强用户侧弹性裕度的储能复合功能辅助决策方法 |
CN113344273A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-03 | 中国农业大学 | 基于建筑用能的区域配电网峰谷差调节优化方法及系统 |
CN113657760A (zh) * | 2021-08-18 | 2021-11-16 | 国家电网有限公司 | 基于工业企业资源池的削峰填谷联动需求响应方法及装置 |
CN114971400A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-08-30 | 东南大学溧阳研究院 | 一种基于Dirichlet分布-多项分布共轭先验的用户侧储能聚合方法 |
CN117878953A (zh) * | 2024-03-11 | 2024-04-12 | 国网北京市电力公司 | 一种削峰填谷方案生成方法、装置、设备及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102052734A (zh) * | 2009-11-03 | 2011-05-11 | 海尔集团公司 | 一种空调机组能量控制装置及方法 |
CN104271416A (zh) * | 2012-05-01 | 2015-01-07 | 日立汽车系统株式会社 | 制动器控制装置、制动器控制方法 |
CN104908607A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-09-16 | 天津大学 | 一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法 |
CN105405061A (zh) * | 2015-05-06 | 2016-03-16 | 国家电网公司 | 一种基于需求响应的配电网供电可靠性评估方法 |
CN106469913A (zh) * | 2016-09-26 | 2017-03-01 | 深圳供电局有限公司 | 一种储能系统配合换流站平抑柔性直流配电网功率波动的方法 |
-
2018
- 2018-04-24 CN CN201810371931.0A patent/CN108710992A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102052734A (zh) * | 2009-11-03 | 2011-05-11 | 海尔集团公司 | 一种空调机组能量控制装置及方法 |
CN104271416A (zh) * | 2012-05-01 | 2015-01-07 | 日立汽车系统株式会社 | 制动器控制装置、制动器控制方法 |
CN105405061A (zh) * | 2015-05-06 | 2016-03-16 | 国家电网公司 | 一种基于需求响应的配电网供电可靠性评估方法 |
CN104908607A (zh) * | 2015-07-02 | 2015-09-16 | 天津大学 | 一种基于参数序列化的电动汽车需求响应控制方法 |
CN106469913A (zh) * | 2016-09-26 | 2017-03-01 | 深圳供电局有限公司 | 一种储能系统配合换流站平抑柔性直流配电网功率波动的方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴磊: "基于温控负荷电价响应的配用电交互影响分析", 《电力建设》 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109978336B (zh) * | 2019-02-26 | 2021-02-05 | 合肥工业大学 | 一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法 |
CN109978336A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 合肥工业大学 | 一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估计方法 |
CN111667142A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-09-15 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种基于总需求灵活性的最优日前负荷调度方法 |
CN111667142B (zh) * | 2020-04-29 | 2023-09-01 | 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 | 一种基于总需求灵活性的最优日前负荷调度方法 |
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