CN112636336A - 一种电力负荷峰谷差控制方法 - Google Patents

一种电力负荷峰谷差控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电力负荷峰谷差控制方法，包括以下步骤：(1)用户互动成本建模；(2)用户响应特性建模，得到用户的响应特性；求解用户类型和互动成本函数的系数；(3)互动效益建模，确定电网可避免容量成本、电网可避免运行成本、用户可靠性效益；(4)建立优化模型，确定优化目标函数和优化约束条件；(5)在优化模型的基础上，采用遗传算法优化出补贴电价、电网效益、用户效益、用户互动量、峰谷差降低值和峰谷差率；(6)根据用户互动量进行效益分摊，获取等效电价。本发明能够改善负荷曲线，减小峰谷差，缓解供电压力；本发明通过促进需求侧主动响应，达到控制峰谷差的目的，不但保证了供电质量，且减少了设备投资，节能环保。

Description

一种电力负荷峰谷差控制方法
技术领域
本发明涉及电力系统需求响应控制方法，尤其涉及一种电力负荷峰谷差控制方法。
背景技术
在供用电关系日益紧张的当下，为适应日负荷变化的需求，保证供电质量，广泛采用水电机组调峰，在以火电为主的电力系统则应装设调峰机组，如安装抽水蓄能机组，在低谷时抽水，高峰时发电，既增加高峰时发电出力又改善负荷曲线，可以减小峰谷差。但这样会增加设备投资，而且会造成环境污染。所以为减小负荷峰谷差，常采取负荷管理办法，如对参与互动的用户给予一定的补偿。
发明内容
发明目的：针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种能够改善负荷曲线，减小峰谷差，缓解供电压力的电力负荷峰谷差控制方法。
技术方案：本发明所述的一种电力负荷峰谷差控制方法，包括如下内容：
(1)用户互动成本建模；
(2)用户响应特性建模，得到用户的响应特性；求解用户类型和互动成本函数的系数；
(3)互动效益建模，确定电网可避免容量成本、电网可避免运行成本、用户可靠性效益；
(4)建立优化模型，确定优化目标函数和优化约束条件；
(5)在优化模型的基础上，采用遗传算法优化出补贴电价、电网效益、用户效益、用户互动量、峰谷差降低值和峰谷差率；
(6)根据用户互动量进行效益分摊，获取等效电价。
进一步的，步骤(1)所述的用户互动成本建模，具体包括如下内容：
用x表示用户互动量，同时引入参数θ来描述不同类型的用户，0≤θ≤1，用以表征用户参与互动的意愿程度，θ越大，表示用户越愿意参与互动，其提供的互动量也越大；
定义用户互动成本函数表示为c(θ,x)，作出如下限定：
Figure BDA0002830454010000011
所述用户互动成本函数为非递减的，即
Figure BDA0002830454010000012
且用户互动函数为非凸函数，即
Figure BDA0002830454010000021
最后，用户互动成本函数满足条件c(θ，0)＝0；
提出二次型互动成本函数，并采用泰勒级数二次展开式获得用户θ的互动成本函数：
Figure BDA0002830454010000022
其中，θ为描述用户类型的连续变量；c0、a、b、d0、e、f为常数，表征用户互动成本与互动量之间的关系；x为用户的互动量，且c(θ，0)＝0，即当用户的互动量为零时，无论其用户类型为多少，其互动成本为零，因此常数c0＝0，且：
Figure BDA0002830454010000023
对任意x≥0，0≤θ≤1，都有b≥-e，又由式
Figure BDA0002830454010000024
和式
Figure BDA0002830454010000025
可知，d0＞0且e＜0；综上所述，用户的互动成本函数为：
c(θ，x)＝K1x2+K2x-K2xθ；
其中，K1和K2为固定常数；
Figure BDA0002830454010000026
K2＝b＞0。
进一步的，步骤(2)具体包括如下内容：
用户响应特性由用户的历史用电量数据初步拟合成三次函数：
F(p)＝mp3+tp2+lp+k；
其中，p表示用户的统一补贴单价；m、t、l、k为常数，表示用户响应特性与补贴单价的关系；
当用户的统一补贴单价p确定时，由响应特性可知用户i的用户互动量xi，此时用户由于互动所分摊的效益为p*xi，由用户的互动成本模型得到用户各自的成本为ci；则各用户的收益为p*xi-ci，令其一阶导数为0，有：
p-2K1xi-K2+K2θ＝0；
若有n个用户响应，则会产生n个方程和n+2个未知量，即K1、K2及所有的θ；由于θ∈[0，1]，将互动量最大和最小的用户设为1和0；由n个方程求n个未知数，得到系数K1、K2和所有的用户类型θ。
步骤(3)中，电网可避免容量成本、电网可避免运行成本、用户可靠性效益的计算公式如下：
电网可避免容量成本B1：
B1＝ΔPG×β1；
式中，β1为可避免容量成本的折算因子；
Figure BDA0002830454010000031
其中，ΔPi第i个用户降低的峰荷值；σ为用户同时率；λ为系统备用容量系数；α为电网配电损失系数；N为用户总数。
电网可避免运行成本B2：
B2＝ΔEG×ω；
式中，ω为可避免电量的折算因子；
Figure BDA0002830454010000032
其中，l为终端配电损失数；α为电网配电损失系数；ΔEi为用户i终端措施节约电量，通过减少用电的时间与电网侧可避免容量的乘积计算；
用户可靠性效益的计算公式为：
WLoss，d＝wLoss，d·Lave，d；
其中，WLoss，d表示第d时段用户停电损失；wLoss，d表示第d时段不同用户单位负荷停电损失；Lave，d表示第d时段用户负荷功率；
由于各时段用户停电概率不同，设d时段用户停电概率为pd，则居民d时段单位负荷停电损失wLoss，d为：
wLoss，d＝pd(0.014γ-0.0073)；
γ为该用户停电时长。
进一步的，步骤(4)中，所述优化目标函数为：
Figure BDA0002830454010000033
其中，bi为用户i的可靠性效益；ci为用户i的互动成本；
所述约束条件包括用户互动量约束、电网峰谷差约束和用户的效益约束。
具体的，所述用户互动量约束为：用户的互动量不大于用户响应的最大值，即：
0≤xi≤xmax；
其中，xmax表示用户响应的最大值。
所述电网峰谷差约束为：用户互动量小于原来峰谷差的1/3，即：
Figure BDA0002830454010000041
其中，qi为用户i的响应功率；QH为曲线的峰值；QL为负荷曲线的谷时。
所述用户的效益约束为：互动用户获得的效益大于其互动成本，即：
p*xi+bi＞ci。
有益效果：
和现有技术相比，本发明具有如下显著优点：1、能够改善负荷曲线，减小峰谷差，缓解供电压力；2、通过促进需求侧主动响应，达到控制峰谷差的目的，不但保证了供电质量，且减少了设备投资，节能环保。
附图说明
图1是本发明的一种电力负荷峰谷差控制方法；
图2是用户响应特性；
图3是互动前后的负荷曲线。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明的技术方案。
实施例1：
如图1所示，一种电力负荷峰谷差控制方法，包括以下步骤：
步骤一、用户互动成本建模：
用户互动成本函数是关于用电功率削减量(互动量)和用户类型的函数，用x表示用户互动量，同时引入参数θ(0≤θ≤1)来描述不同类型的用户，用以刻画用户参与互动的意愿程度，θ越大，表示用户越愿意参与互动，其提供的互动量也越大。假设用户互动成本函数表示为c(θ，x)，有：
Figure BDA0002830454010000042
另外，用户互动成本函数为非递减的，即
Figure BDA0002830454010000051
同时，用户互动函数为非凸函数，即
Figure BDA0002830454010000052
最后，用户互动成本函数满足条件c(θ，0)＝0。
为满足以上所有条件，提出一种二次型互动成本函数，并采用泰勒级数二次展开式获得用户θ的互动成本函数为：
Figure BDA0002830454010000053
其中，θ为描述用户类型的连续变量。由于c(θ，0)＝0，即当用户的互动量为零时，无论其用户类型为多少，其互动成本为零，可以得到常数c0＝0；且：
Figure BDA0002830454010000054
显然，对任意x≥0，0≤θ≤1，都有b≥-e，又由式(1-1)和式
Figure BDA0002830454010000055
可知，d0＞0且e＜0；综上所述，将用户的互动成本函数表示为：
c(θ，x)＝K1x2+K2x-K2xθ (1-4)
其中，
Figure BDA0002830454010000056
和K2(K2＝b＞0)为固定常数。
步骤二、用户响应特性建模以及用户类型和系数K1、K2的求解：
用户响应量大小与补贴电价的多少密切相关，这种响应量随电价的变化而变化的特性叫做用户响应特性。用户响应特性由用户的历史用电量数据初步拟合成三次函数：
F(p)＝mp3+tp2+lp+k (1-5)
其中，p表示用户的统一补贴单价；m、t、l、k为常数，表示用户响应特性与补贴单价的关系；
当补贴电价小于用户的心理期望值pi0时，用户不响应，处于响应死区。当补贴电价开始大于用户的心理期望值pi0时，用户开始响应。随着补贴电价的增加，用户响应量逐渐增大。
当用户的统一补贴单价p确定时，由响应特性可知各个用户相应的互动量xi，此时用户由于互动所分摊的效益为p*xi，由用户的互动成本模型可得用户各自的成本为ci。各用户的收益：p*xi-ci最大，即一阶导数为0，有
p-2K1xi-K2+K2θ＝0 (1-6)
这样，若有n个用户响应，则会产生n个方程和n+2个未知量，即K1、K2及所有的θ。由于θ∈[0，1]，所以可将互动量最大和最小的用户设为1和0，这样就是n个方程求n个未知数，得到系数K1、K2和所有的用户类型θ。
步骤三、互动效益建模，包括电网可避免容量成本、电网可避免运行成本、用户可靠性效益：
电网可避免容量成本：
可避免容量与用户降低的峰荷、用户总数、用户同时率、系统备用容量系数、电网配电损失系数有关。计算公式为：
Figure BDA0002830454010000061
式中，ΔPi第i个用户降低的峰荷值；σ为用户同时率；λ为系统备用容量系数；α电网配电损失系数。
则电网可避免容量成本B1为：
B1＝ΔPG×β1 (1-8)
式中，β1为可避免容量成本的折算因子。
以上各系数的值为σ＝0.8，α＝0.05，λ＝0.1，β1＝0.723元/kWh。
电网可避免运行成本：
可避免电量与终端措施节电量、终端配电损失系数、电网配电损失系数有关。计算公式为：
Figure BDA0002830454010000062
其中，ΔEi为用户i终端措施节约电量(通过减少用电的时间与电网侧可避免容量的乘积计算)；l为终端配电损失数；α为电网配电损失系数。
则电网可避免容量成本B2为：
B2＝ΔEG×ω (1-10)
式中，ω为可避免电量的折算因子。
以上各系数的值为l＝0.05，α＝0.05，ω＝0.4元/kWh。
用户可靠性效益：
wLoss，d＝wLoss，d·Lavd，d (1-11)
其中，WLoss，d表示第d时段用户停电损失；wLoss，d表示第d时段不同用户单位负荷停电损失；Lave，d表示第d时段用户负荷功率。
由于各时段用户停电概率不同，设d时段用户停电概率为pd，则居民d时段单位负荷停电损失wLoss，d：
wLoss，d＝pd(0.014γ-0.0073) (1-12)
γ为该用户停电时长。
步骤四、根据步骤一、二、三建立优化模型，包括优化目标函数和优化约束条件：
优化目标函数为：
Figure BDA0002830454010000071
其中，B1-电网可避免容量成本；B2-电网可避免运行成本；bi-用户i的可靠性效益；ci-用户i的互动成本。
约束条件包括以下内容：
1)用户互动量约束：用户的互动量应该不大于用户响应的最大值。
0≤xi≤xmax (1-14)
2)电网峰谷差约束：用户互动量小于原来峰谷差的1/3。
Figure BDA0002830454010000072
其中qi为用户i的响应功率；QH为曲线的峰值；QL为负荷曲线的谷时。
3)用户的效益约束：互动的用户获得的效益大于其互动成本。
p*xi+bi＞ci (1-16)
其中，p为补贴单价；xi为用户i的互动量；bi为用户i可靠性效益；ci为用户i的互动成本。
步骤五、利用遗传算法进行优化，得到的补贴电价和用户互动结果；
步骤六、按照各个用户的互动量进行效益分摊，确定等效电价。
由优化出的补贴电价p，按照用户互动量进行效益分摊。互动的用户由于获得了分摊的电价降低，未互动的用户需要将可靠性效益拿出来分摊给互动的用户，电价升高。
实施例2：
为验证本发明的可行性和正确性，作如下实例：
本实例选择了10个用户的2020年3月的96点用电量数据，表1为用户3月的部分用电量数据。
表1∶10个用户3月部分用电量数据
日期 用户 Q1(kWh) Q2(kWh) Q3(kWh) Q4(kWh) Q5(kWh) Q6(kWh)
20200301 300008797417 0.0173 0.0112 0.0054 0.0113 0.0169 0.0054
20200301 150002590038 0.0224 0.0278 0.0253 0.0342 0.0401 0.0379
20200301 300008797416 0.0096 0.0118 0.015 0.0069 0.0156 0.0111
20200301 150005698411 0.6744 0.638 0.6404 0.4321 0.4776 0.363
20200301 140000470931 0.1024 0.132 0.1064 0.0809 0.0181 0.0231
20200301 300007083283 0.0231 0.0141 0.0379 0.0214 0.0204 0.0216
20200301 150005698409 0.0152 0.0418 0.0153 0.0333 0.0767 0.0312
20200301 300006939852 0.0236 0.0198 0.0343 0.0233 0.0277 0.0239
20200301 150003169885 0.0176 0.0143 0.0119 0.0114 0.0232 0.0233
20200301 140000470840 0.0024 0.0025 0.0024 0.0025 0.0024 0.0024
20200302 300008797417 0.0157 0.0053 0.0053 0.0053 0.0053 0.0206
20200302 150002590038 0.0738 0.0736 0.0731 0.0706 0.0702 0.0697
20200302 300008797416 0.0054 0.014 0.0118 0.0081 0.013 0.0115
20200302 150005698411 0.8425 0.4712 0.6496 0.5704 0.326 0.3139
20200302 140000470931 0.105 0.0214 0.0198 0.0275 0.0281 0.0356
20200302 300007083283 0.0175 0.0349 0.0165 0.017 0.0368 0.0269
20200302 150005698409 0.0117 0.0108 0.0391 0.0189 0.0094 0.0143
20200302 300006939852 0.0157 0.0145 0.0243 0.0234 0.0096 0.0098
20200302 150003169885 0.0229 0.0161 0.0122 0.0181 0.0234 0.017
图2为上述10个用户的响应特性。
在以上输入数据的基础上，利用遗传算法对建立的优化模型进行优化，优化出最优补贴电价。当用户响应一定量，减少用电量，峰谷差降低。图3为互动前后的负荷曲线，可以看到在高峰时负荷曲线有所下降，电网由此获得可避免运行成本和可避免容量成本，电网更加稳定，用户避免了停电的风险，不论是互动的用户还是未互动的用户都获得了一定的可靠性效益。优化后的补贴电价为0.186元/kWh，表2为在此补贴电价下的电网效益和用户的可靠性效益。表3为各个用户的互动结果。
表2：电网效益和用户可靠性效益
电网可避免容量成本(元) 电网可避免运行成本(元)
0.0031 0.0187
互动的用户可靠性效益之和(元) 未互动的用户可靠性效益之和(元)
0.0065 0.0136
表3：用户互动结果
用户 用户类型 互动量(kWh) 可靠性效益(元) 互动成本(元)
300008797417 0.067 0.0233 0.0017 0.0045
150002590038 -- 0 0.0022 0
300008797416 -- 0 0.0008 0
150005698411 -- 0 0.0016 0
140000470931 -- 0 0.0018 0
300007083283 -- 0 0.0031 0
150005698409 0 0.013 0.0029 0.0026
300006939852 -- 0 0.003 0
150003169885 1 0.1662 0.0019 0.0172
140000470840 -- 0 0.0012 0
在优化结果中得到了补贴电价和用户的互动量之后，可以基于这两个量对用户进行效益分摊，将电网可避免运行成本、电网可避免容量成本、用户可靠性效益公平合理地分摊给互动的用户，最终体现在用户的等效电价上。互动的用户由于获得了分摊的电价降低，未互动的用户需要将可靠性效益拿出来分摊给互动的用户，所以电价升高，表4为用户分摊到的效益和等效电价。
表4：用户效益分摊及等效电价
用户 分摊到的效益(元) 分摊前电价(元/kW h) 分摊后的等效电价(元/kW h)
300008797417 0.0048 0.54 0.538
150002590038 0 0.54 0.736
300008797416 0 0.54 0.612
150005698411 0 0.54 0.68
140000470931 0 0.54 0.7
300007083283 0 0.54 0.818
150005698409 0.0027 0.54 0.539
300006939852 0 0.54 0.813
150003169885 0.0344 0.54 0.523
140000470840 0 0.54 0.652
通过上述用户效益分摊及等效电价，促进用户主动响应，降低峰谷差，控制峰谷差。

Claims (10)

1.一种电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)用户互动成本建模；
(2)用户响应特性建模，得到用户的响应特性；求解用户类型和互动成本函数的系数；
(3)互动效益建模，确定电网可避免容量成本、电网可避免运行成本、用户可靠性效益；
(4)建立优化模型，确定优化目标函数和优化约束条件；
(5)在优化模型的基础上，采用遗传算法优化出补贴电价、电网效益、用户效益、用户互动量、峰谷差降低值和峰谷差率；
(6)根据用户互动量进行效益分摊，获取等效电价。
2.根据权利要求1所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(1)所述的用户互动成本建模，具体包括如下内容：
用x表示用户互动量，同时引入参数θ来描述不同类型的用户，0≤θ≤1，用以表征用户参与互动的意愿程度，θ越大，表示用户越愿意参与互动，其提供的互动量也越大；
定义用户互动成本函数表示为c(θ，x)，作出如下限定：
Figure FDA0002830452000000011
所述用户互动成本函数为非递减的，即
Figure FDA0002830452000000012
且用户互动函数为非凸函数，即
Figure FDA0002830452000000013
最后，用户互动成本函数满足条件c(θ，0)＝0；
提出二次型互动成本函数，并采用泰勒级数二次展开式获得用户θ的互动成本函数：
Figure FDA0002830452000000014
其中，θ为描述用户类型的连续变量；c0、a、b、d0、e、f为常数，表征用户互动成本与互动量之间的关系；x为用户的互动量，且c(θ，0)＝0，即当用户的互动量为零时，无论其用户类型为多少，其互动成本为零，因此常数c0＝0，且：
Figure FDA0002830452000000015
对任意x≥0，0≤θ≤1，都有b≥-e，又由式
Figure FDA0002830452000000021
和式
Figure FDA0002830452000000022
可知，d0＞0且e＜0；综上所述，用户的互动成本函数为：
c(θ，x)＝K1x2+K2x-K2xθ；
其中，K1和K2为固定常数；
Figure FDA0002830452000000023
3.根据权利要求2所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(2)具体包括如下内容：
用户响应特性由用户的历史用电量数据初步拟合成三次函数：
F(p)＝mp3+tp2+lp+k；
其中，p表示用户的统一补贴单价；m、t、l、k为常数，表示用户响应特性与补贴单价的关系；
当用户的统一补贴单价p确定时，由响应特性可知用户i的用户互动量xi，此时用户由于互动所分摊的效益为p*xi，由用户的互动成本模型得到用户各自的成本为ci；则各用户的收益为p*xi-ci，令其一阶导数为0，有：
p-2K1xi-K2+K2θ＝0；
若有n个用户响应，则会产生n个方程和n+2个未知量，即K1、K2及所有的θ；由于θ∈[0，1]，将互动量最大和最小的用户设为1和0；由n个方程求n个未知数，得到系数K1、K2和所有的用户类型θ。
4.根据权利要求3所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(3)中，所述电网可避免容量成本B1的计算公式为：
B1＝ΔPG×β1；
式中，β1为可避免容量成本的折算因子；
Figure FDA0002830452000000024
其中，ΔPi第i个用户降低的峰荷值；σ为用户同时率；λ为系统备用容量系数；α为电网配电损失系数；N为用户总数。
5.根据权利要求4所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(3)中，所述电网可避免运行成本B2的计算公式为：
B2＝ΔEG×ω；
式中，ω为可避免电量的折算因子；
Figure FDA0002830452000000031
其中，ΔEi为用户i终端措施节约电量，通过减少用电的时间与电网侧可避免容量的乘积计算；l为终端配电损失数；α为电网配电损失系数。
6.根据权利要求5所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(3)中，所述用户可靠性效益的计算公式为：
WLoss，d＝wLoss，d·Lave，d；
其中，WLoss，d表示第d时段用户停电损失；wLoss，d表示第d时段不同用户单位负荷停电损失；Lave，d表示第d时段用户负荷功率；
由于各时段用户停电概率不同，设d时段用户停电概率为pd，则居民d时段单位负荷停电损失wLoss，d为：
wLoss，d＝Pd(0.014γ-0.0073)；
γ为该用户停电时长。
7.根据权利要求6所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，步骤(4)中，所述优化目标函数为：
Figure FDA0002830452000000032
其中，bi为用户i的可靠性效益；ci为用户i的互动成本；
所述约束条件包括用户互动量约束、电网峰谷差约束和用户的效益约束。
8.根据权利要求7所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，所述用户互动量约束为：用户的互动量不大于用户响应的最大值，即：
0≤xi≤xmax；
其中，xmax表示用户响应的最大值。
9.根据权利要求7所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，所述电网峰谷差约束为：用户互动量小于原来峰谷差的1/3，即：
Figure FDA0002830452000000041
其中，qi为用户i的响应功率；QH为曲线的峰值；QL为负荷曲线的谷时。
10.根据权利要求7所述的电力负荷峰谷差控制方法，其特征在于，所述用户的效益约束为：互动用户获得的效益大于其互动成本，即：
p*xi+bi＞ci。
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