【顶级EI复现】工业园区需求响应资源聚合优化配置方法（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-19 11:16:55 发布

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#matlab #服务器 #人工智能 #支持向量机

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💥1 概述

参考文献：

摘要：需求响应资源数量的不断提升对响应资源的优化运行方法提出了更高的要求。面向工业园区内负荷聚合商开展日内需求响应的应用场景,提出了一种资源聚合优化配置方法,即在日前时段对响应资源预先聚合优化形成一定数量满足特定条件的聚合体,再在日内运行时段对各聚合体进行优化调用以满足电网侧需求。该方法实现对数量庞大、分散存在、特性各异的资源的灵活聚合和优化配置,充分发挥各资源响应潜力和互补特性,并通过将大量求解计算从日内转移至日前时段,平衡了响应实时性要求与计算规模的矛盾。通过算例分析验证了所提模型与方法的合理性和有效性。

关键词：

需求响应;工业园区;负荷聚合商;需求响应资源聚合;优化运行;

需求响应(demand response，DR)作为新一代能源系统应对发电不确定性及负荷需求波动、促进高

比例可再生能源消纳的重要手段，能为电网带来显著的效益，一方面能够降低电力系统的峰荷需求，延缓相应的发电、输电投资；另一方面则可以在电网低谷时段提升新能源消纳水平，降低火电机组的高额启停成本，同时有效提升电网安全运行水平[1-2]。需求响应近年来在国内外取得了蓬勃发展，尤其在工业园区等负荷场景下开展了较多应用践[3-4]。从负荷聚合商(load aggregator，LA)的角度，如何对其响应资源进行优化配置和运行决策，是需求响应领域的重要问题[5]。随着传统的日前需求响应逐步发展成在日内运行时段实时计算的自动需求响应，其对响应资源的配置方式和优化方法提出了更高的要求。在数据规模方面，传统需求响应主要面向企业层级，处理数据量相对较小(通常<102家企业)，而在日内自动需求响应中，LA 深入设备层面进行精细化建模，并通过云平台实现每个设备资源的响应控制，因而需要对大规模海量数据(>103 个设备)进行管理和决策；在时间尺度方面，传统需求响应一般为小时级至 15min 级，而日内自动需求响应则缩短至分钟甚至秒级[6]。可见，未来需求响应的优化运行问题是一个需要在日内运行尺度完成优化求解的大规模、高维度的复杂优化决策问题，采用常规优化方式将无法满足实际运行求，需要对 LA 参与需求响应的流程和方法进行改善以实现分阶段优化，并研究更加高效的资源聚合配置方法，将数量庞大、分散存在、特性各异的需求响应资源进行聚合和优化配置，整合为一定数量的调度方式灵活、整体性能较优的资源聚合体，灵活应对各种需求响应要求，平衡计算规模与求解速度的矛盾。

目前针对需求响应资源聚合优化配置的研究主要分为被动聚合和主动优化方法两大类[7]。被动聚合方法主要通过模型等效等数学方法，获得一定范围内所有响应资源的聚合表达，包括参数辨识法[8]、蒙特卡洛模拟法[9]、福克普朗克定理法[10]、马尔可夫链法[11]等聚合方法。而主动优化方法则以一定的经济指标或技术性能为目标，对所选区域内的负荷资源进行筛选和聚合优化，获得相应的模型表达和优化配置结果，相关研究主要聚焦于以下几个方面：1）针对不同类型的负荷资源对象进行研究，包括可转移负荷[12]、可中断负荷[13]、可平移负荷[14]等；2）针对不同负荷资源控制方式进行研究，包括刚性控制方式[15]、柔性控制方式[16]等；3）针对不同的优化目标进行研究，包括经济指标最优化 [17]、实际出力偏差最小[18]、用户满意度最优化[19]

等；4）针对不同优化应用场景进行研究，包括宏观应用层面，即调度部门根据系统需求、调度成本以及 LA 投标信息，优化 LA 中标情况[20]，以及微观应用层面，即 LA 在中标后根据所掌握资源的技术和成本特性，优化内部各负荷资源的指标分配和响应策略[21]；5）针对不同的系统运行场景进行研究，包括调频[22]、调峰[23]、调压[24]等。上述文献对需求响应资源的聚合优化配置问题进行了较为系统的研究，但面向较大规模的日内需求响应资源的优化运行研究和实践较少，尤其对于如何处理实时性要求与计算规模的矛盾、优化海量资源的配置方式和响应流程，尚未形成较为深入的研究体系和实践经验。此外，在针对工业负荷的聚合优化方面，文献[4, 25-26]等开展了一些研究工作，但现有研究模型对工业响应资源特性尤其是生产流程中的关联关系和运行约束仍考虑得不够全面。

一、研究背景与意义

随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的提高，工业园区的能源管理变得尤为重要。如何有效整合和利用园区内分散的需求响应资源，提高能源利用效率，降低能耗成本，成为当前研究的热点问题。需求响应资源聚合优化配置方法通过灵活聚合和优化配置数量庞大、特性各异的资源，能够充分发挥各资源的响应潜力和互补特性，对于提升园区综合能源系统的经济性和环保性具有重要意义。

二、研究内容与方法

1. 需求响应资源特性分析

对工业园区内可参与需求响应的设备资源进行详细分析，提取各资源的关键指标，包括：

响应容量：表征设备资源参与需求响应能提供的最大负荷调节量。
响应速率：表征设备资源在需求响应被调用时单位时间内可完成的最大负荷调节量。
恢复速率：表征设备资源在完成需求响应后单位时间内最大可恢复的负荷量。
最大响应持续时间：表征设备资源在需求响应被调用后，在不影响生产流程的前提下所能持续响应的最大时间。
响应可信度：设备资源在需求响应被调用时成功响应的概率，可根据设备相关性能参数或历史运行数据统计得到。
响应成本：表征设备资源参与需求响应实现单位容量负荷调节的运行成本。

2. 资源聚合优化配置方法

提出一种面向工业园区内负荷聚合商开展日内需求响应的资源聚合优化配置方法，具体步骤如下：

步骤1：负荷聚合商（LA）采集、统计、分析其管理的所有设备资源的技术参数和历史运行数据，建立各资源关联关系。
步骤2：LA根据该工业园区历史参与电网需求响应的时段和容量，确定若干典型电网需求场景。
步骤3：LA在日前时段根据典型场景对响应资源进行预先聚合优化，形成一定数量满足特定条件的聚合体。
步骤4：LA在日内实际运行时段根据电网侧实际响应需求，按照优先级依次调用该需求场景下的各聚合体，直至满足系统需求。

3. 优化模型构建

以LA各资源聚合体的预计总响应成本最小为目标，构建优化模型。模型决策变量为每个负荷资源的聚合体分配归属及其在该聚合体的响应时段。模型考虑以下约束条件：

资源响应能力约束：确保每个聚合体的响应容量和响应时间不超过其最大响应能力。
系统平衡约束：确保所有聚合体的响应总量满足电网侧需求。
耦合关联约束：考虑工业设备之间的耦合关系，如正向耦合关联约束和反向耦合关联约束。

4. 求解算法

采用CPLEX等商业优化工具包对模型进行求解。该模型为标准的0-1规划模型，可通过分支定界法等方法求得全局最优解。

三、研究结果与分析

1. 算例分析

以某工业园区为例，对其综合能源系统进行需求响应资源聚合优化配置。通过算例分析验证了所提模型与方法的合理性和有效性。结果表明，该方法能够实现对数量庞大、分散存在、特性各异的资源的灵活聚合和优化配置，充分发挥各资源响应潜力和互补特性。

2. 经济性分析

通过对比实施需求响应资源聚合优化配置前后的系统总运行成本，发现所提方法能够显著降低系统运行成本。这主要得益于：

资源优化配置：通过聚合优化配置，将分散的资源整合为调度方式灵活、整体性能较优的资源聚合体，提高了资源利用效率。
经济性调度：在满足电网侧需求的前提下，优先调用平均成本更低、技术性能更优的聚合体，降低了系统总响应成本。

3. 实时性分析

通过将大量求解计算从日内转移至日前时段，该方法平衡了响应实时性要求与计算规模的矛盾。在日内实际运行时段，LA只需根据电网侧实际响应需求调用预先聚合好的聚合体即可，大大提高了响应速度。

四、研究结论与展望

1. 研究结论

本文提出的工业园区需求响应资源聚合优化配置方法能够实现对分散资源的灵活聚合和优化配置，提高系统经济性和实时性。通过算例分析验证了所提模型与方法的合理性和有效性，为工业园区综合能源系统的优化运行提供了新的思路和方法。

2. 研究展望

未来研究可进一步关注以下几个方面：

深化需求侧管理：对工业需求进行细分和精细化管理，针对不同类型、不同时段的工业需求制定相应的能源管理策略。
智能化系统运行：开发更加先进的智能控制系统，实现对园区内各种能源设备的实时监控和智能调控，提高系统整体效率。
储能技术创新应用：在园区内建设储能系统，通过储能技术实现能量的高效存储和释放，平衡峰谷差异，提高能源利用效率。
政策支持与标准制定：加强政府对园区综合能源系统规划与运行的政策支持，制定相关标准和规范，为园区综合能源系统的规划与运行提供指导。

📚2 运行结果

部分代码：

%% 系统参数
% 序号 pi/MW Tmax/min rUi/(MW/min) rDi(MW/min) ci(元/MWh)
data = [1 8 0.95 30 1.60 1.60 250
2 12.8 0.95 30 2.56 2.56 250
3 12.8 0.95 30 2.56 2.56 250
4 11.2 0.95 30 2.24 2.24 250
5 11.2 0.95 30 2.24 2.24 250
6 3.2 0.95 60 0.64 0.64 250
7 4.8 0.95 15 0.96 0.96 250
8 6.4 0.95 45 1.28 1.28 250
9 8 0.95 15 1.60 1.60 250
10 3.2 0.95 45 0.64 0.64 350
11 6.4 0.95 15 1.28 1.28 350
12 8 0.95 15 1.60 1.60 350
13 12.8 0.95 30 6.40 6.40 300
14 8 0.95 30 4 4 300
15 8 0.95 30 4 4 300
16 6.4 0.95 30 3.20 3.20 300
17 6.4 0.95 30 3.20 3.20 300
18 4.8 0.95 15 2.40 2.40 300
19 4.8 0.95 15 2.40 2.40 300
20 8 0.95 45 4 4 300
21 9.6 0.95 30 4.80 4.80 300
22 6.4 0.95 30 3.20 3.20 300
23 12.8 0.95 15 6.40 6.40 300
24 9.6 0.95 15 4.80 4.80 300
25 14.4 0.95 45 7.20 7.20 300
26 9.6 0.95 30 4.80 4.80 300
27 12.8 0.95 30 6.40 6.40 300
28 14.4 0.95 30 7.20 7.20 300
29 8 0.95 30 4 4 400
30 9.6 0.95 30 4.80 4.80 400
31 9.6 0.95 30 4.80 4.80 400
32 9.6 0.95 15 4.80 4.80 400
33 9.6 0.95 15 4.80 4.80 400
34 9.6 0.95 15 4.80 4.80 400
35 9.6 0.95 30 4.80 4.80 400
36 9.6 0.95 30 4.80 4.80 400
37 9.6 0.95 30 4.80 4.80 400
38 8 0.95 30 4 4 400
39 14.4 0.95 15 5.76 5.76 300
40 12.8 0.95 15 5.12 5.12 300
41 12.8 0.95 30 5.12 5.12 300
42 9.6 0.95 30 3.84 3.84 300
43 6.4 0.95 30 2.56 2.56 300
44 8 0.95 30 3.20 3.20 300
45 11.2 0.95 15 4.48 4.48 350
46 12.8 0.95 30 5.12 5.12 350
47 3.2 0.95 15 1.28 1.28 350
48 8 0.95 30 3.2 3.2 350
49 9.6 0.95 15 3.84 3.84 350
50 4.8 0.95 30 1.92 1.92 350];
pi = data(:,2); % 资源i的单位响应容量/MW
yi = data(:,3); % 资源i的响应可信度
Tmax = data(:,4); % 资源i的最大可持续响应时间
rUi = data(:,5); % 资源i的响应速率
rDi = data(:,6); % 资源i的恢复速率
ci = data(:,7); % 资源i的单位容量响应成本
Y_T = 1:8; % 响应时段集合
Y_I = data(:,1); % 响应资源集合
Y_G = 1:3; % 资源聚合体集合
NT = 8; % 响应时段数
NI = 50; % 响应资源数
NG = 3; % 资源聚合体数
Y_p1 = [1,2;3,4]; % 具有正向耦合关联关系的设备集合
tau1 = [0;1]; % 设备对(i,j)的正向耦合延时间隔
dt = 15; % 单位调度间隔为15min
wg = [0.5; 0.3; 0.2]; % 聚合体g的权重因子
PDg = 27; % 聚合体g的整体响应容量要求
RUg = 5; % 聚合体g的整体响应速率
RDg = 5; % 聚合体g的整体恢复速率