居民用户需求响应潜力评估及应用研究

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高比例的可再生能源和日益增长的需求侧负荷对电网的调节和运行能力提出了更高的要求,需求响应技术是实现新型电力系统灵活柔性调节和智能互动的重要手段,其中柔性负荷潜力评估及优化调度是需求响应实施的基础和关键。在需求侧中,随着居民负荷用电量的不断提高,居民用户响应潜力亟需充分挖掘,但由于其负荷数量众多、类别多样、用电行为差异大,潜力评估和负荷管理相对困难。因此,本文在居民用户的需求响应潜力评估及优化调度方法方面开展研究,完成的主要工作如下:(1)分析居民用户各类柔性负荷特性及需求响应策略,从多源数据、标签体系和画像框架三个方面开展潜力画像研究,提出基于数据驱动的居民用户潜力画像总体架构,对其多种应用方式进行了分析,为后续研究提供基础。(2)针对居民用户空调负荷,提出基于数据-物理融合驱动的空调时变潜力评估方法,包括物理模型参数辨识、空调开关状态预测以及多因素下潜力广义函数构建三个部分,并基于居民用户实际空调数据进行算例验证。结果表明,该方法可有效预测空调负荷用电行为,准确量化空调负荷的时变潜力。(3)针对电动汽车负荷,提出基于用户出行时空特性分析的潜力评估方法,包括出行链建模、充电负荷预测和不同控制策略下的潜力评估。针对洗衣机、烘干机和洗碗机等可转移负荷,提出基于用电行为分析的潜力评估方法,包括用电行为概率分析和状态预测。基于实际数据分别进行算例分析,结果表明上述两类负荷在不同时段和控制策略下的时变潜力可被准确量化。(4)在居民用户潜力评估的基础上,考虑柔性负荷时变潜力与系统调度的动态交互,提出源荷日前优化调度模型,以次日风电功率消纳最大化为目标,滚动迭代求解各时段柔性负荷最大可响应量和实际调度量。算例结果表明,优化调度模型可充分发挥柔性资源调节潜力,提高本地负荷的风电消纳率。
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