✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
随着电力系统的发展,配电网面临着诸如负荷增长、分布式能源接入等诸多挑战。需求响应作为一种有效的需求侧管理手段,通过激励用户调整用电行为,能够显著提升配电网的运行效率与稳定性。本文深入研究配电网中考虑需求响应的相关问题,构建了包含需求响应的配电网优化模型,并运用内点法进行求解,通过算例分析验证了模型与算法的有效性,为配电网的优化运行提供了理论支持与实践指导。
一、引言
在当前能源转型的大背景下,配电网作为电力系统与用户直接相连的关键环节,其运行特性和面临的挑战正发生深刻变化。一方面,负荷的持续增长以及负荷特性的多样化,给配电网的供电能力和可靠性带来了巨大压力。另一方面,分布式能源(如分布式光伏、风力发电等)的大规模接入,虽然为能源的清洁化利用提供了契机,但也增加了配电网运行的复杂性和不确定性,例如分布式能源出力的间歇性和波动性可能导致电压波动、功率倒送等问题。
需求响应作为一种能够有效调节电力供需平衡的手段,近年来受到广泛关注。通过价格信号或激励机制,需求响应引导用户主动改变用电方式和用电时间,使电力需求与供应更好地匹配。在配电网中引入需求响应,不仅可以缓解高峰时段的供电压力,降低网络损耗,还能提高分布式能源的消纳能力,增强配电网应对不确定性的韧性,对于促进配电网的安全、经济、高效运行具有重要意义。
二、需求响应原理及类型
2.1 基于价格的需求响应
基于价格的需求响应主要通过电价信号来引导用户调整用电行为。常见的电价形式包括分时电价(Time - of - Use Pricing,TOU)、实时电价(Real - Time Pricing,RTP)和尖峰电价(Critical Peak Pricing,CPP)等。
- 分时电价:将一天划分为不同的时段,如峰时段、平时段和谷时段,针对每个时段制定不同的电价。峰时段电价较高,谷时段电价较低,用户为降低用电成本,会倾向于将部分可调节负荷从峰时段转移至谷时段,如将电热水器、洗衣机等设备的运行时间调整到谷时段。
- 实时电价:根据电力系统实时的供需状况动态调整电价。当电力供应紧张时,电价升高;电力供应充裕时,电价降低。用户需要实时获取电价信息,并根据电价变化灵活调整用电计划,例如工业用户可以根据实时电价调整生产设备的运行时间和生产规模。
- 尖峰电价:在电力系统出现尖峰负荷时,实施特别高的电价。尖峰电价通常用于应对极端的电力供需不平衡情况,激励用户在尖峰时段大幅度削减用电负荷,如大型商业用户在尖峰时段关闭部分非必要的照明和空调设备。
2.2 基于激励的需求响应
基于激励的需求响应通过向用户提供直接的经济激励,促使用户参与需求响应项目。常见的激励方式有直接负荷控制(Direct Load Control,DLC)、可中断负荷(Interruptible Load,IL)和需求侧竞价(Demand - Side Bidding,DSB)等。
- 直接负荷控制:电力公司或负荷聚合商在特定时段(如系统高峰时段或紧急情况下),通过远程控制手段直接操作用户的部分可中断负荷设备,如控制工业用户的部分非关键生产设备、居民用户的空调等设备的启停。用户在参与直接负荷控制项目时,需要提前与实施方签订协议,明确可被控制的负荷设备及控制条件,作为回报,用户将获得相应的经济补偿。
- 可中断负荷:用户与电力公司或负荷聚合商签订合同,承诺在系统需要时,按照约定中断部分负荷的供电。与直接负荷控制不同,可中断负荷通常由用户自行控制负荷的中断,用户根据自身生产或生活安排,在接收到中断通知后,自主决定如何削减负荷。例如,工业用户可以通过调整生产流程,暂停部分非关键工序的生产来实现负荷削减。
- 需求侧竞价:用户根据自身的负荷削减能力和期望的补偿价格,参与市场竞价。电力市场运营机构根据用户的报价和系统的需求情况,确定中标用户及其中标负荷量。中标用户按照中标结果在指定时段削减负荷,并获得相应的经济收益。这种方式充分发挥了市场机制的作用,鼓励用户积极挖掘自身的需求响应潜力。
三、考虑需求响应的配电网优化模型



四、内点法求解考虑需求响应的配电网优化模型



⛳️ 运行结果


🔗 参考文献
[1] 谢宇峥.电力系统扩展频率响应模型及综合程序研发[D].山东大学,2017.
[2] 王秋菊.时变路网下需求响应接驳公交路径规划研究[D].重庆交通大学,2023.
[3] 韦应安,孟庆龙,辛东岳,等.考虑需求响应的变风量空调系统强化学习静压控制[J].建筑科学, 2024, 40(8):208-219.
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
4035

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



