一种基于需求响应的负荷建模和优化控制方法

摘要

本发明公开了一种基于需求响应的负荷建模和优化控制方法，将负荷进行刚性负荷和柔性负荷的解耦分类，建立负荷模型，进一步地，将柔性负荷根据参与的需求响应项目分为三类：电价项目、直接负荷控制项目、可中断负荷项目，分类建立电价、直接负荷和可中断负荷模型，模型的建立为后续的负荷优化提供有力的数据资源；根据可控变量所能提供的最大消减负荷，直接负荷控制项目最大削减负荷、可中断负荷项目最大削减负荷与供电缺口最大值之间的关系建立三种情况的优化控制模型，在通过遗传算法进行求解，求得优化执行结果，进而为实际电力系统运行提供更多资源和策略。

主权项

一种基于需求响应的负荷建模和优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：a：按照负荷的可控性对用电负荷进行刚性负荷和柔性负荷的解耦分类，柔性负荷是指通过技术手段可以转移或削减的负荷，且该过程具有成本效益，时间跨度符合要求；刚性负荷是指通过技术手段不可以转移或削减的负荷；b：建立负荷模型；负荷模型由刚性负荷和柔性负荷两部分组成，用于表示负荷随时间变化的曲线，以及负荷与需求响应指令之间的函数关系；负荷模型采用公式①，为：L_total(t,P,DLC,IL)＝L_s(t)+L_f(t,P,DLC,IL)   ①式中，L_total表示总负荷；L_s表示刚性负荷，是时间的函数；L_f表示柔性负荷，是时间和需求响应指令的函数；t表示时间；需求响应指令：包括电价P，直接负荷控制变量DLC，可中断负荷变量IL；需求响应指令本身也是时间的函数，即不同时刻点有不同的需求响应指令；c：将柔性负荷根据参与的需求响应项目分为三类：电价项目、直接负荷控制项目、可中断负荷项目，并按照三项需求响应项目，根据公式②，L_f(t,P,DLC,IL)＝L₁(t,P)+L₂(t,DLC)+L₃(t,IL)②分类建立模型；(1)：与电价项目相关的柔性负荷模型：用户的电力需求随电价的变化而变化，但各类用户的变化趋势和幅度各不相同，整体变化规律可用抛物线模型或对数模型进行表示，表示采用公式③，公式③为：L₁(t,P)＝a+bP(t)+cP²(t)或L₁(t,P)＝a+bln[P(t)]③；(2)：与直接负荷控制项目相关的柔性负荷模型：直接负荷控制项目由实施机构通过远程关闭或循环控制用户的用电设备，控制过程中需要满足用户满意度的约束条件，采用公式④，公式④为：$L_2(t,DLC)=\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}\left\{\right[1-{\alpha }_i\left(t\right)]·L_{origin,i}\left(t\right)\}$④；约束条件为：$s.t.\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\alpha }_i\left(t\right)\le {\alpha }_{i\_max};$式中，i表示参与直接负荷控制项目的用户编号，一共有N组用户；α_i(t)表示第i组用户在t时段的控制变量，为0‑1决策变量；L_origin,i表示第i组用户实施直接负荷控制之前的负荷大小；α_{i_max}为第i组用户合同中规定的每天调用次数上限，n为一天的时段划分总数；(3)：与可中断负荷控制项目相关的柔性负荷模型：可中断负荷是基于合同的需求响应项目，负荷的中断由用户根据请求信号实行，所以存在用户违约率的问题，可中断负荷的实行以合同的形式，规定了最小切除容量、中断持续时间等约束条件，采用公式⑤，公式⑤为：$L_3(t,IL)=L_{origin}\left(t\right)-\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)·L_{IL,j}\left(t\right)·[1-{\delta }_j\left(t\right)]$⑤；约束条件为：s.t. L_IL,j(t)≥L_{IL,j_min}$D_{j\_\min }\le \underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)<D_{j\_max};$式中，j表示可中断合同编号，合同总数为M；β_j(t)表示第j个中断合同在t时段的状态，为0‑1决策变量；L_IL,j(t)表示第j个中断合同在t时段的中断容量；δ_j(t)为第j个中断合同在t时段的违约率，δ_j(t)∈[0％,100％]；L_{IL,j_max}表示第j个中断合同的最小切除容量；D_{j_min}和D_{j_max}分别表示第j个中断合同的中断持续时间下限和上限；d：负荷模型中柔性负荷的电价项目为不可控变量，直接负荷控制变量α_i(t)和可中断负荷变量β_j(t)为可控变量，根据可控变量所能提供的最大消减负荷与供电缺口最大值之间的关系建立三种情况的优化控制模型，即直接负荷控制项目最大削减负荷DLC_max、可中断负荷项目最大削减负荷IL_max与供电缺口最大值P_max之间的关系建立三种情况的优化控制模型；情况一：在P_max≥DLC_max+IL_max时，建立模型一：$\begin{array}{c}\min |P\left(t\right)-{\mathrm{IL}}_{\max }\left(t\right)-DLC\left(t\right)|\\ =|P\left(t\right)-\underset{j=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)·L_{IL,j}\left(t\right)·[1-{\delta }_j\left(t\right)]-\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}[{\alpha }_i\left(t\right)·L_{origin,i}\left(t\right)\left]\right|\end{array}$$s.t.\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)=min\{D_{j\_max},T_{max}\}$L_IL,j(t)≥L_{IL,j_min}$\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\alpha }_i\left(t\right)\le {\alpha }_{i\_max}$   ⑥‑‑‑‑式中，T_max为供电缺口最大持续时间；情况二：在DLC_max≤P_max＜DLC_max+IL_max时，建立模型二：$\begin{array}{c}\min |P\left(t\right)-\mathrm{IL}\left(t\right)-DLC\left(t\right)|\\ =|P\left(t\right)-\underset{j=1}{\overset{x}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)·L_{IL,j}\left(t\right)·[1-{\delta }_j\left(t\right)]-\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}[{\alpha }_i\left(t\right)·L_{origin,i}\left(t\right)\left]\right|\end{array}$$s.t.\underset{t=1}{\overset{24}{\Sigma }}{\beta }_j\left(t\right)=min\{D_{j\_max},T_{max}\}$$\underset{j=1}{\overset{x}{\Sigma }}{L}_{IL,j}\left(t_{max}\right)=P_{max}-{\mathrm{DLC}}_{max}$L_IL,j(t)≥L_{IL,j_min}$\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\alpha }_i\left(t\right)\le {\alpha }_{i\_max}$   ⑦式中，t_max为最大供电缺口发生时刻；情况三：在P_max＜DLC_max时，建立模型三：$min|P\left(t\right)-DLC\left(t\right)|=|P\left(t\right)-\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}[{\alpha }_i\left(t\right)·L_{origin,i}\left(t\right)\left]\right|$$s.t.\underset{t=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\alpha }_i\left(t\right)\le {\alpha }_{i\_max}$   ⑧e：将上述的三个优化控制模型采用优化算法进行求解，最终获得对负荷的最优控制方法。