CN109978336A - 一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估计方法 - Google Patents

一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法，其步骤包括：1.根据需求响应程度的概率密度函数，采用随机模拟的方法得到各时段的需求响应容量样本和响应后的负荷样本；2.根据需求响应容量样本和响应后的负荷样本，通过统计计算得到需求响应容量的置信区间和响应后负荷的置信区间；3.利用区间数运算法则，计算响应后负荷的区间评价指标，包括最大负荷、最小负荷、峰谷差、峰谷差率、负荷率的区间值。本发明考虑了需求响应可靠性的影响，计算了需求响应容量的置信区间和响应后负荷的区间评价指标，为更加科学的评价需求响应的效果提供了参考依据。

Description

一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估计方法
技术领域
本发明属于电力负荷需求侧管理领域，具体涉及一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法。
背景技术
近年来，随着经济的快速发展和人民生活的日益改善，用电负荷(特别是用电峰荷)急剧增长，负荷曲线峰谷差问题凸显。通过增加发电机组容量和扩展输电容量可以满足不断增长且日益复杂的电力需求，但国内外的实践经验表明：仅靠增加发输电规模无法有效、经济的缓解电力供需矛盾。电力公司和政府部门正在积极地寻求一种长期有效的方法以应对电力不足，而需求侧资源参与电网调峰正是可以缓解电力供应紧张的一种措施。电力负荷需求响应是指电力用户根据市场的电力价格信号或激励机制(措施)做出响应，改变其固有的用电模式，减少或者推移某时段的用电负荷，从而保障功率平衡并抑制电价上升的短期行为。电力需求响应可以提高能源使用效率，提高电网对可再生能源的消纳能力，降低电力系统峰谷差，维持电力系统的稳定性。
按照电力用户的不同响应方式，可以将需求响应划分为以下两种类型：价格型需求响应和激励型需求响应。在激励型需求响应中，电力用户和需求响应实施机构之间签订负荷削减或转移的合同，并在合同中明确负荷削减或转移的时段、负荷削减或转移的量、激励费率和违约惩罚等。在用电高峰到来之前，需求响应实施机构根据合同，通过决策算法来确定需求响应调度方案，以保障系统安全可靠运行。在上述过程中，并没有考虑需求响应的可靠性，即认为被调用的需求响应是按合同百分之百的完成负荷削减或转移任务的。然而，随着气温、收入等因素的变化，用户的消费行为、对激励的响应程度等都可能发生改变，用户可能无法可靠的完成需求响应任务，降低了需求响应削峰填谷的作用，从而给电力系统的安全稳定运行带来较大的隐患。因此，在评估需求响应容量时需要计及需求响应的可靠性。
发明内容
本发明针对传统方法没有考虑需求响应可靠性的缺陷，提供一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法，以期能保障电力系统的安全可靠运行，为更加科学的评价需求响应的效果提供参考依据。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法的特点是按如下步骤进行：
步骤1.获取原始数据，包括：
t时段的需求响应前负荷L(t)，t＝1,2,…,T；T表示总的响应时间；
需求响应的日前调度计划：第k个负荷削减合同在t时段的负荷削减容量k＝1,2,...,KLC，KLC为被调度的负荷削减合同数；第m个负荷转移合同在t时段的负荷转出容量和负荷转入容量MLS为被调度的负荷转移合同数；
需求响应的可靠性参数：第n个需求响应合同的响应程度Qn的概率密度函数fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，其中Φn为密度函数的参数集合；
步骤2.用Isim表示随机模拟总次数，取值为一个较大的正整数常数；用i表示当前随机模拟次数，且初始化i＝1；
步骤3.根据响应程度的Qn概率密度函数fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，利用连续随机变量的抽样方法生成KLC+MLS个随机数作为第i次随机模拟的响应程度qn,i，n＝1,2,...,KLC+MLS；
步骤4.利用式(1)计算t时段第i次随机模拟的需求响应容量
步骤5.利用式(2)计算t时段第i次随机模拟的响应后的负荷曲线L′i(t),t＝1,2,…,T：
步骤6.若i＜Isim成立，则令i+1赋值给i，然后执行步骤3；否则，执行步骤7；
步骤7.以需求响应容量作为随机样本，通过统计计算得到需求响应容量的置信区间：
步骤7.1.利用式(3)计算t时段的需求响应容量的均值函数μDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.2.利用式(4)计算t时段的需求响应容量的标准差函数σDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.3.分别利用式(5)和式(6)计算t时段需求响应容量的置信度为α的置信区间
式(5)和式(6)中，Zα/2为标准正态分位数，通过查找Z表格确定Zα/2的值；和分别为t时段需求响应容量的置信区间的下界和上界；
步骤8.以响应后的负荷曲线L′i(t),i＝1,2,...,Isim,t＝1,2,...,T作为随机样本，通过统计计算得到响应后负荷曲线的置信区间：
步骤8.1.利用式(7)计算t时段的响应后负荷曲线的均值函数μL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.2.利用式(8)计算t时段的响应后负荷曲线的标准差函数δL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.3.分别利用式(9)和式(10)计算t时段响应后负荷曲线的置信度为α的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T：
L′-(t)＝μL′(t)-Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (9)
L′+(t)＝μL′(t)+Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (10)
式(9)和式(10)中，L′-(t)和L′+(t)分别为t时段负荷曲线的置信区间的下界和上界；
步骤9.根据响应后负荷曲线的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T，对计及需求响应可靠性的响应后负荷曲线进行评价：
步骤9.1.用区间数[L′(t)]表示响应后负荷曲线在t时刻的负荷值，[L′(t)]的左端点和右端点分别为L′-(t)和L′+(t),t＝1,2,...,T；
步骤9.2.利用式(11)和式(12)分别得到响应后负荷曲线的最小负荷[L′min]和最大负荷[L′max]：
[L′min]＝min([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (11)
[L′max]＝max([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (12)
式(11)和式(12)中，min和max分别表示区间数的求最小值和最大值运算；
步骤9.3.根据式(13)，利用区间数的减法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差[L′pv]：
[L′pv]＝[L′max]-[L′min] (13)
步骤9.4.根据式(14)，利用区间数的除法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差率[R′pv]：
步骤9.5.根据式(15)，利用区间数的加法和除法运算法则，计算响应后负荷曲线的负荷率[R′]：
步骤10.输出计算结果。
与现有技术相比，本发明有益效果体现在：
本发明克服了传统方法忽略需求响应可靠性的缺陷，用响应程度来度量需求响应的可靠性水平。根据响应程度的概率密度函数，采用随机模拟方法得到需求响应容量和响应后负荷的随机样本；通过统计计算得到需求响应容量和响应后负荷的置信区间；利用区间数运算得到响应后负荷曲线的区间评价指标。该发明为更加科学的评价需求响应的效果提供了参考依据，有利于保障电力系统的安全可靠运行。具体效果体现在以下几个方面：
1.本发明用响应程度来度量需求响应的可靠性水平，并在此基础上对需求响应容量进行评估，更加符合实际；
2.本发明采用随机模拟方法得到需求响应容量和响应后负荷的置信区间，体现了需求响应的不确定性；
3.本发明利用区间数运算得到响应后负荷曲线的区间评价指标，为更加科学的评价需求响应的效果提供了参考依据。
附图说明
图1是本发明考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法的流程图。
具体实施方式
在本实施例中，一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法的流程图如图1所示，该方法计算了需求响应容量的置信区间和响应后负荷的区间评价指标，用截断正态分布来描述响应程度的随机性，具体地的说，是按如下步骤进行：
步骤1.获取原始数据，包括：
t时段的需求响应前负荷L(t)，t＝1,2,…,T；T表示总的响应时间；
需求响应的日前调度计划：第k个负荷削减合同在t时段的负荷削减容量k＝1,2,...,KLC，KLC为被调度的负荷削减合同数；第m个负荷转移合同在t时段的负荷转出容量和负荷转入容量m＝1,2,...,MLS，MLS为被调度的负荷转移合同数；
需求响应的可靠性参数：在本实施例中，用截断正态分布来描述响应程度的随机性，第n个需求响应合同的响应程度Qn服从截断正态分布，其概率密度函数为fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，其中Φn为密度函数的参数集合，即μn，和分别为截断正态分布的均值、方差、左截断和右截断。
步骤2.用Isim表示随机模拟总次数，取值为一个较大的正整数常数，如取值为10000；用i表示当前随机模拟次数，且初始化i＝1。
步骤3.根据响应程度的Qn概率密度函数fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，利用连续随机变量的抽样方法生成KLC+MLS个随机数作为第i次随机模拟的响应程度qn,i，n＝1,2,...,KLC+MLS；生成连续随机变量的方法通常有逆变换法、拒绝法和风险率法，在本实施例中采用拒绝法。
步骤4.利用式(1)计算t时段第i次随机模拟的需求响应容量
式(1)中，需求响应容量的计算既考虑了负荷削减容量和负荷转出容量，又考虑了负荷转入容量，对原负荷曲线起到了削峰填谷的作用。
步骤5.利用式(2)计算t时段第i次随机模拟的响应后的负荷曲线Li′(t),t＝1,2,…,T：
步骤6.若i＜Isim成立，表示还没达到设定的随机模拟次数，则令i+1赋值给i，然后执行步骤3；否则表示达到了设定的随机模拟次数，执行步骤7。
步骤7.以需求响应容量作为随机样本，通过统计计算得到需求响应容量的置信区间，反映了需求响应可靠性对响应容量不确定性的影响：
步骤7.1.利用式(3)计算t时段的需求响应容量的均值函数μDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.2.利用式(4)计算t时段的需求响应容量的标准差函数σDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.3.分别利用式(5)和式(6)计算t时段需求响应容量的置信度为α的置信区间
式(5)和式(6)中，Zα/2为标准正态分位数，通过查找Z表格确定Zα/2的值；和分别为t时段需求响应容量的置信区间的下界和上界。
步骤8.以响应后的负荷曲线Li′(t),i＝1,2,...,Isim,t＝1,2,...,T作为随机样本，通过统计计算得到响应后负荷曲线的置信区间，反映了需求响应可靠性对负荷曲线不确定性的影响：
步骤8.1.利用式(7)计算t时段的响应后负荷曲线的均值函数μL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.2.利用式(8)计算t时段的响应后负荷曲线的标准差函数δL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.3.分别利用式(9)和式(10)计算t时段响应后负荷曲线的置信度为α的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T：
L′-(t)＝μL′(t)-Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (9)
L′+(t)＝μL′(t)+Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (10)
式(9)和式(10)中，L′-(t)和L′+(t)分别为t时段负荷曲线的置信区间的下界和上界。
步骤9.根据响应后负荷曲线的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T，对计及需求响应可靠性的响应后负荷曲线进行评价，这里用到了区间数的四则运算和比较大小的运算：
步骤9.1.用区间数[L′(t)]表示响应后负荷曲线在t时刻的负荷值，[L′(t)]的左端点和右端点分别为L′-(t)和L′+(t),t＝1,2,...,T；
步骤9.2.利用式(11)和式(12)分别得到响应后负荷曲线的最小负荷[L′min]和最大负荷[L′max]：
[L′min]＝min([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (11)
[L′max]＝max([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (12)
式(11)和式(12)中，min和max分别表示区间数的求最小值和最大值运算；
步骤9.3.根据式(13)，利用区间数的减法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差[L′pv]：
[L′pv]＝[L′max]-[L′min] (13)
步骤9.4.根据式(14)，利用区间数的除法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差率[R′pv]：
步骤9.5.根据式(15)，利用区间数的加法和除法运算法则，计算响应后负荷曲线的负荷率[R′]：
步骤10.输出计算结果，包括需求响应容量的置信区间、响应后负荷曲线的置信区间和响应后负荷曲线的区间评价指标。这些计算结果为更加科学的评价需求响应的效果提供了参考依据，也体现了需求响应可靠性所带来的影响，如果需求响应是完全可靠的，上述计算结果为一确定值；否则，计算结果为区间值。

Claims (1)

1.一种考虑需求响应可靠性的响应容量区间评估方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1.获取原始数据，包括：
t时段的需求响应前负荷L(t)，t＝1,2,…,T；T表示总的响应时间；
需求响应的日前调度计划：第k个负荷削减合同在t时段的负荷削减容量k＝1,2,...,KLC，KLC为被调度的负荷削减合同数；第m个负荷转移合同在t时段的负荷转出容量和负荷转入容量MLS为被调度的负荷转移合同数；
需求响应的可靠性参数：第n个需求响应合同的响应程度Qn的概率密度函数fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，其中Φn为密度函数的参数集合；
步骤2.用Isim表示随机模拟总次数，取值为一个较大的正整数常数；用i表示当前随机模拟次数，且初始化i＝1；
步骤3.根据响应程度的Qn概率密度函数fn(Qn,Φn)，n＝1,2,...,KLC+MLS，利用连续随机变量的抽样方法生成KLC+MLS个随机数作为第i次随机模拟的响应程度qn,i，n＝1,2,...,KLC+MLS；
步骤4.利用式(1)计算t时段第i次随机模拟的需求响应容量
步骤5.利用式(2)计算t时段第i次随机模拟的响应后的负荷曲线L′i(t),t＝1,2,…,T：
步骤6.若i＜Isim成立，则令i+1赋值给i，然后执行步骤3；否则，执行步骤7；
步骤7.以需求响应容量作为随机样本，通过统计计算得到需求响应容量的置信区间：
步骤7.1.利用式(3)计算t时段的需求响应容量的均值函数μDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.2.利用式(4)计算t时段的需求响应容量的标准差函数σDR(t),t＝1,2,...,T：
步骤7.3.分别利用式(5)和式(6)计算t时段需求响应容量的置信度为α的置信区间
式(5)和式(6)中，Zα/2为标准正态分位数，通过查找Z表格确定Zα/2的值；和分别为t时段需求响应容量的置信区间的下界和上界；
步骤8.以响应后的负荷曲线L′i(t),i＝1,2,...,Isim,t＝1,2,...,T作为随机样本，通过统计计算得到响应后负荷曲线的置信区间：
步骤8.1.利用式(7)计算t时段的响应后负荷曲线的均值函数μL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.2.利用式(8)计算t时段的响应后负荷曲线的标准差函数δL′(t),t＝1,2,...,T：
步骤8.3.分别利用式(9)和式(10)计算t时段响应后负荷曲线的置信度为α的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T：
L′-(t)＝μL′(t)-Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (9)
L′+(t)＝μL′(t)+Zα/2σL′(t),t＝1,2,...,T (10)
式(9)和式(10)中，L′-(t)和L′+(t)分别为t时段负荷曲线的置信区间的下界和上界；
步骤9.根据响应后负荷曲线的置信区间[L′-(t),L′+(t)],t＝1,2,...,T，对计及需求响应可靠性的响应后负荷曲线进行评价：
步骤9.1.用区间数[L′(t)]表示响应后负荷曲线在t时刻的负荷值，[L′(t)]的左端点和右端点分别为L′-(t)和L′+(t),t＝1,2,...,T；
步骤9.2.利用式(11)和式(12)分别得到响应后负荷曲线的最小负荷[L′min]和最大负荷[L′max]：
[L′min]＝min([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (11)
[L′max]＝max([L′(1)],[L′(2)],...,[L′(T)]) (12)
式(11)和式(12)中，min和max分别表示区间数的求最小值和最大值运算；
步骤9.3.根据式(13)，利用区间数的减法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差[L′pv]：
[L′pv]＝[L′max]-[L′min] (13)
步骤9.4.根据式(14)，利用区间数的除法运算法则，计算响应后负荷曲线的峰谷差率[R′pv]：
步骤9.5.根据式(15)，利用区间数的加法和除法运算法则，计算响应后负荷曲线的负荷率[R′]：
步骤10.输出计算结果。
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