7、智能电力监测与需求响应系统解析

智能电力监测与需求响应系统解析

1. 电力监测与需求响应概述

在电力领域,通过收集电力使用数据,能够发现诸如炉灶预热、电视亮度变化等瞬时用电模式。不同设备,如炉灶、热水器等,在运行时会产生特定的电力特征,可将其视为“电力指纹”。借助电力数据判断设备使用情况,能提高电力监测的成本效益。无需为建筑物内的每个设备安装电表,软件可依据整体电力数据集中的电力特征,分析出哪些设备正在使用。

电力生产商可通过监测家庭或企业用电情况,了解在高峰负荷时可调节哪些设备以缓解电网压力,尤其在城市中心等能源消耗高的地区。为实现这一目标,需要设备记录用户的电力使用情况。夏威夷大学开展了一项试点项目,使用智能电表(SPM)监测瓦胡岛20户家庭的总用电量。

2. 相关研究
  • 需求响应研究 :需求响应计划有助于减少高峰负荷,平衡电网的供需关系,维持电网稳定,还能提高成本效益,无需维护旋转备用和大型电力存储基础设施。
  • 智能电表研究
    • 巴斯大学研究了智能电表与电压控制技术的结合,重点分析需求响应的用户端,以提高用户成本效益,修复电网故障并维持传输稳定性,还建议使用LonWorks和ZigBee无线标准实现智能电表与控制器的通信。
    • 欧洲研究小组提议使用局域网(LAN)和无线局域网(WLAN)结合KNX通信标准,实现智能电表间的通信,利用ZigBee和KNX组件监测设备负载,制定可转移负载时间表,基于电价的算法是负载时间表的基础。
    • 加拿大研究人员提出基于负载分解的智能电表系统,分析影响负载分解的因素,
计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
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