21、基于人工智能和机器学习的可再生能源集成智能电网需求侧响应进展

基于人工智能和机器学习的可再生能源集成智能电网需求侧响应进展

1. 引言

传统电网正逐步向智能技术赋能的智能电网转变。智能电网支持可持续的发电解决方案，如混合能源系统（HES）、可再生能源（RE）集成、分布式发电（DG）以及通过消费者积极参与实现的需求侧管理（DSM）。

为了应对可再生能源带来的挑战并提高混合能源系统的效率，人们开发了多种方法：
- 需求侧管理和需求响应计划，支持实时功率流监测与控制、能源交易、商业模式以及智能通信系统（如物联网）。
- 发展微电网，引入储能设备，鼓励消费者积极参与。

需求响应计划具有诸多优势：
- 有助于减少峰值发电，降低发电容量需求。
- 鼓励消费者做出响应，协调可再生能源的最优能源管理系统。
- 减少能源管理中的不确定性，支持电力市场，如日前最优投标。
- 后续还能带来减少碳排放、降低配电网加固需求、为参与者节省电费、有效管理电力成本以及改善电力市场拥堵管理等好处。

然而，将传统电网转变为可再生能源集成智能电网会产生大量数据，需要进行实时的大数据分析。人工智能（AI）解决方案可以优化可用的分布式资产，以实现及时的决策过程和规划。

2. 可再生能源集成智能电网中的需求响应操作

需求响应计划策略主要分为两类：
- 基于价格的需求响应计划 ：支持不同时间段的灵活电价。消费者可以自愿参与相关计划，主要包括实时定价（RTP）、关键峰值定价（CPP）和分时电价（ToU）。
- 基于激励的需求响应计划 ：为消费者提供激励，使其在规定时间段内