CN114142479B - 计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统,方法其包括以下步骤:所述数据获取与预处理完成对典型灵活负荷历史数据的获取,并对历史负荷数据异常值和缺失值进行处理;所述各类型灵活负荷资源参与需求侧响应建模针对各类可调节负荷用电特性建立其灵活负荷调度模型,并评估各类灵活负荷可调度潜力;所述多类型可调节负荷资源联合优化调度实现了各类型灵活负荷的优势互补并建立用户侧能量管理模型;所述数据上报完成用户侧能量管理模型优化的结果整理与上报调度部门。本发明实现了多类型可调节负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度,以降低负荷聚合商运行成本,提升新能源消纳水平。

Description

计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统需求侧响应领域,该方法基于用户侧可调节负荷分类,提出一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统。
背景技术
随着科学技术的发展,为应对日益严峻的传统能源危机和环境问题,风电、光伏等可再生能源并网容量不断增加。但可再生能源出力具有随机性强、波动性大等特点。随着可再生能源在能源结构中的比重不断提高,仅靠发电侧调控难以实现电力系统供需平衡。目前,如何从用户侧挖掘负荷调度潜力,提高电力系统的稳定性,已成为热门的研究课题。
另一方面,随着智能电网的大力推进,用户侧设备趋于智能化、多样化。分布式储能电站、电动汽车等柔性负荷的大规模应用,可以促进电网侧和用户侧的双向互动。同时,智能采集设备的推广,大大增强了用户侧的可观测性。充分调动灵活负荷用户参与负荷调节的积极性,可以使整个电力系统运行更加高效、低碳、智能。由于用户侧有大量灵活可调节负荷资源,负荷聚合商可以引导用户积极参与需求侧响应调度,以提升新能源消纳能力,提高电网安全稳定,实现资源的合理优化配置。
目前,现有的研究主要集中在负荷聚合商对某些可调负荷资源的单独控制。与独立调度相比,各种灵活负荷资源的联合调度可以实现各类负荷特性的优势互补,增强负荷聚合商的调度能力和新能源消纳能力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法及系统,本发明实现了多类型可调节负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度,以降低负荷聚合商运行成本,提升新能源消纳水平。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案。
一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,包括以下步骤:
获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
作为本发明的进一步改进,所述多类型可调节负荷资源包括工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站。
作为本发明的进一步改进,所述对历史负荷数据异常值进行处理时,当日缺失数据取前后两日负荷数据的平均值。
作为本发明的进一步改进,所述针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型具体包括:
根据区域内供电结构和负荷分布特点,选取工业用户、空调负荷、电动汽车负荷和储能电站四类典型柔性负荷,分别建立其调度优化模型;
1)工业用户调度模型
目标函数为:
约束条件为:
2)空调负荷调度模型:目标函数:
约束条件:
3)电动汽车调度模型:
约束条件:
ai,t,w+bi,t,w=1,ai,t,w,bi,t,w∈{0,1} (16)
SOCmin≤SOCi,t,w≤SOCmax (18)
4)储能电站模型
目标函数:
储能电站模型的约束条件与电动汽车模型的约束条件相同。
作为本发明的进一步改进,工业负荷通过调整其可调节负荷和可中断负荷最小化其负荷聚合商调度成本,中央空调、电动汽车和储能电站则以直接控制的方式参与电网需求侧响应。
作为本发明的进一步改进,各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度包括:
对于负荷聚合商,各类型灵活负荷的联合调度模型的目标函数是最小化四类典型柔性负荷调度模型目标函数的总和;约束条件是四类典型柔性负荷调度模型约束条的组合。
一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度系统,包括:
数据获取与预处理模块,用于获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
需求侧响应建模模块,用于针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
联合优化调度模块,用于根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
数据结果上报模块,用于将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
作为本发明的进一步改进,所述多类型可调节负荷资源包括工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站。
一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益效果:
本发明通过多类型可调节负荷资源联合优化调度,能有效提升新能源消纳水平和保证电网安全稳定运行,实现不同类型负荷特性的优势互补,有效降低负荷聚合商总运行成本,提供了一种面向负荷聚合商的用户侧多类型可调节负荷资源联合优化调度方法。
附图说明
图1为本发明所采用的技术路线框图;
图2为本发明一种及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度系统框图;
图3为本发明一种电子设备示意图。
以下结合附图对本发明做进一步的详细说明。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
由于地区工业用户种类繁多,涵盖钢铁、冶金、化工等不同行业,不同种类工业用户其用电特性也各不相同,一般需要针对各类负荷特性建立负荷模型。对于面向负荷聚合商的用户侧能量管理模型,可以针对负荷性质对不同用户建立统一的优化模型:按照负荷性质划分,用户负荷可分为刚性负荷和柔性负荷,其中柔性负荷为负荷的可调度部分。柔性负荷可分为可转移负荷和可中断负荷,分别以不同的形式参与电网需求侧响应。
本发明第一个目的是提供一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,包括以下步骤:
获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
本发明采用多类型可调节负荷联合优化调度方法具有以下有益效果:
通过负荷聚合商的联合优化调度,高峰期工业负荷显著降低,夜间用电量明显增加,达到了削峰填谷的目的。同时,可有效降低工业负荷峰谷差,提高负荷率。中央空调负荷、电动汽车和储能电站是用户侧同时结合了负荷和储能性质的可调节负荷资源,通过指令调度这三类负荷按照计划运行。储能电站和电动汽车在夜间电价低时充电,在用电高峰期向电网放电,从而促进可再生能源消纳,降低负荷聚合商的运行成本。
综上所述,本发明通过联合调度各类灵活负荷资源来降低负荷聚合商的运行成本。基于供电结构和负荷分布特点,提出一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,将工业负荷、空调负荷、电动汽车负荷和储能电站进行联合优化控制,以降低负荷聚合商运行成本,保证电网安全稳定运行和提升新能源消纳水平。
本发明提出一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,包括以下步骤:
步骤1:数据获取与预处理
获取工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站四类典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理,当日缺失数据取该时刻前后两日负荷数据的平均值。
步骤2:各类型灵活负荷资源参与需求侧响应建模
针对各类可调节负荷用电特性建立灵活负荷调度模型,针对所建模型评估各类型负荷可调度潜力。其中大工业负荷通过调整其可调节负荷和可中断负荷最小化其负荷聚合商调度成本,中央空调、电动汽车和储能电站则以直接控制的方式参与电网需求侧响应。
步骤3:多类型可调节负荷资源联合优化调度
根据步骤2得到的各类可调节负荷调度模型,计及各类灵活负荷的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,实现各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度。
步骤4:结果上报
将所得到的优化结果整理并上报调度部门,以供进一步应用。
下面将结合附图1对本发明作进一步说明。但本发明的内容不仅仅局限如此。
步骤1:
获取工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站四类典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理,当日缺失数据取该时刻前后两日负荷数据的平均值。
步骤2:
根据区域内的供电结构和负荷分布特点,选取工业用户、空调负荷、电动汽车负荷和储能电站4类典型柔性负荷,分别建立其调度优化模型。
区域内的工业用户通常覆盖领域广泛,涉及冶金、炼钢、化工等众多行业。为实现各种工业用户协同参与电网调度,将工业负荷划分为刚性负荷和柔性负荷。刚性负荷是工业生产中必须保证的部分,可控性低。对于工业负荷,将柔性负荷分为可转移负荷和可中断负荷。下面的工业用户调度模型是通过调整可转移负荷和可中断负荷来最小化负荷聚合商的调度成本。
目标函数:
约束条件:
空调负荷聚合商提前与中央空调用户签订合同,通过事前制定启停调度规划,对中央空调负荷实施直接负荷控制。为了研究中央空调负荷的用电规律,需要研究中央空调直接控制下的室内温度变化规律。本发明采用等效热参数(ETP)模型进行仿真,空调负荷的完整模型描述如下。
目标函数:
约束条件:
对于负荷聚合商来说,作为典型的柔性负荷资源,电动汽车数量众多、分布广泛,并同时结合了负荷和储能的特点。可利于可再生能源削峰填谷,促进电网稳定运行。大规模电动汽车并网无序充电将大大增加电力系统负荷,有效聚合电动汽车负荷,负荷聚合商可以通过合理的优化调度方法,有序调度电动汽车参与用户侧需求响应。
目标函数:
约束条件:
ai,t,w+bi,t,w=1,ai,t,w,bi,t,w∈{0,1} (16)
SOCmin≤SOCi,t,w≤SOCmax (18)
对于负荷聚合商来说,分布在用户侧的储能设备起到与电动汽车类似的作用,它同时结合了负荷和储能的特点。通过合理调度分布式储能资源,可以有效促进可再生能源的消纳,降低聚合商运营成本。与电动汽车模型相比,储能电站模型描述如下。
目标函数:
储能电站模型的约束条件与电动汽车模型的约束条件(14)-(20)相同。
步骤3:
对于负荷聚合商而言,与独立调度单独灵活负荷相比,各类型灵活负荷的联合调度可以实现多类型负荷特性的优势互补,增强负荷聚合商的调度能力。该模型的目标函数是最小化上述目标函数(1)(9)(13)和(21)的总和。而模型的约束条件是约束条件(2)-(8)、(10)-(12)和(14)-(20)的组合。
通过多类型可调节负荷资源的联合优化调度,一方面可以调度用户侧四种典型的灵活负荷资源,以平滑负荷曲线,达到削峰填谷的目的。另一方面,调度具有负荷和储能特性的负荷资源按照预先指令运行。与独立调度相比,各类型灵活负荷资源的联合调度可以实现各类负荷特性的优势互补,与单独调度控制一种可调节负荷相比具有显著优势,同时增强负荷聚合商的调度能力。本发明提出的方法可以有效促进大规模可再生能源并网,提高电网稳定性和新能源消纳能力,进而降低负荷聚合商的总运行成本。
步骤4:
在一次优化过程后,对所得到的计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法最终优化结果进行合理性校验,整理结果并将其上报至调度部门以供进一步应用。
故本发明提出计及多类型可调节负荷资源动态用能特性的用户侧能量调度方法,其包括以下步骤:数据获取与预处理、各类型灵活负荷资源参与需求侧响应建模、多类型可调节负荷资源联合优化调度、数据结果上报。其中:所述数据获取与预处理完成对典型灵活负荷历史数据的获取,并对历史负荷数据异常值和缺失值进行处理;所述各类型灵活负荷资源参与需求侧响应建模针对各类可调节负荷用电特性建立其灵活负荷调度模型,并评估各类灵活负荷可调度潜力;所述多类型可调节负荷资源联合优化调度实现了各类型灵活负荷的优势互补并建立用户侧能量管理模型;所述数据上报完成用户侧能量管理模型优化的结果整理与上报调度部门。本发明实现了多类型可调节负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度,以降低负荷聚合商运行成本,提升新能源消纳水平。
为使本发明实施例的目的、技术方案更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
实施算例数据采用我国某省份典型工业用户日负荷曲线进行研究,选取中央空调、电动汽车、储能电站等典型参数。负荷聚合商将对这四种灵活负荷进行联合优化调度,以提高电网经济运行水平和促进新能源消纳能力。
对于工业用户负荷,由于其巨大的电力需求,我们希望通过将部分负荷从用电高峰期转移到用电低谷期并减少部分可中断负荷来降低运营成本。作为负荷聚合商,我们对参与用户侧调度的行业用户给予一定的补贴。
表1.负荷聚合商调度前后峰谷差
表1所示的数值结果分析如下。首先计算工业用户参与负荷聚合商调度前后的日负荷曲线,然后计算峰谷差。由表中数据可知,聚合商调度前的峰谷差为251kW,调度后的峰谷差为191.885kW,约为前者的76.4%。这说明负荷聚合商的联合优化调度可以达到对负荷曲线削峰填谷的目的。
表2给出了工业用户参与聚合商调度前后负荷率的计算结果。通过表2数据可以看出,参与调度前的负荷率为82.83%,优化调度后的负荷率为86.37%,可见负荷聚合商的联合优化调度可以达到提高负荷利用率、降低运行成本的效果。
表2.负荷聚合商调度前后负荷率
根据预先制定计划,空调负荷按照调度指令实际运行,既能满足用户舒适度的要求,同时降低运行成本。储能电站和电动汽车在夜间电价低时充电,在用电高峰期向电网放电,从而提升新能源消纳能力,降低负荷聚合商的运行成本。
多类型灵活负荷联合优化调度模型的算例结果表明,与独立调度相比,负荷聚合商联合优化调度后,峰谷差减小23.55%,负荷率明显提升,表明负荷聚合商的联合优化调度可以提高可再生能源的利用率。对于聚合商来说,可以通过削峰填谷,以及根据预先计划调度用户侧灵活负荷按照指令运行来降低运营成本。
以上即说明了计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法。完成可调节负荷优化调度后即可将优化结果整理上报,用于调整发电计划以及设置系统备用。
如图2所示,本发明还提供一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度系统,包括:
数据获取与预处理模块,用于获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
需求侧响应建模模块,用于针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
联合优化调度模块,用于根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
数据结果上报模块,用于将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
如图3所示,本发明第三个目的是提供一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现所述及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
所述及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法包括以下步骤:
获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
本发明第四个目的是提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现所述及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
所述及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法包括以下步骤:
获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制,尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明,所属领域的普通技术人员应当理解:依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换,而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换,其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (9)

1.一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门;
所述针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型具体包括:
根据区域内供电结构和负荷分布特点,选取工业用户、空调负荷、电动汽车负荷和储能电站四类典型柔性负荷,分别建立其调度优化模型;
1)工业用户调度模型
目标函数为:
约束条件为:
2)空调负荷调度模型:
目标函数:
约束条件:
3)电动汽车调度模型:
约束条件:
ai,t,w+bi,t,w=1,ai,t,w,bi,t,w∈{0,1} (16)
SOCmin≤SOCi,t,w≤SOCmax (18)
4)储能电站模型
目标函数:
储能电站模型的约束条件与电动汽车模型的约束条件相同。
2.如权利要求1所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于:所述多类型可调节负荷资源包括工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站。
3.如权利要求1所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于:所述对历史负荷数据异常值进行处理时,当日缺失数据取前后两日负荷数据的平均值。
4.如权利要求1所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于:工业负荷通过调整其可调节负荷和可中断负荷最小化其负荷聚合商调度成本,中央空调、电动汽车和储能电站则以直接控制的方式参与电网需求侧响应。
5.如权利要求1所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于:各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度包括:
对于负荷聚合商,各类型灵活负荷的联合调度模型的目标函数是最小化四类典型柔性负荷调度模型目标函数的总和;约束条件是四类典型柔性负荷调度模型约束条的组合。
6.一种计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度系统,基于权利要求1-5任一项所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,其特征在于,包括:
数据获取与预处理模块,用于获取多类型可调节负荷资源的典型历史负荷数据,并对历史负荷数据异常值进行处理;
需求侧响应建模模块,用于针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型,针对所建负荷调度模型评估各类型负荷可调度潜力;
联合优化调度模块,用于根据各类可调节负荷调度模型,计及可调节负荷资源的负荷特性约束,以总调度成本最小为优化目标,建立计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法,通过用户侧能量管理模型对各类灵活负荷资源参与需求侧响应的联合优化调度;
数据结果上报模块,用于将所得到的联合优化调度结果整理并上报调度部门。
7.如权利要求6所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度系统,其特征在于:所述多类型可调节负荷资源包括工业用户、空调负荷、电动汽车和储能电站。
8.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-5任一项所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一项所述计及多类型可调节负荷资源的用户侧能量调度方法的步骤。
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面向负荷聚合商的风光消纳调度优化模型;曹瑛;刘建锋;龚锦霞;;可再生能源(第04期);全文 *

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