本文關(guān)鍵詞：需求側(cè)管理中精細(xì)化有序用電決策方法研究

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【摘要】：隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,電力需求持續(xù)旺盛,使得部分地區(qū)電力供需緊張問題周期性出現(xiàn)。峰谷電價(jià)政策能夠一定程度緩解高峰時(shí)期用電緊張,但由于用戶分散決策和自主響應(yīng)的不確定性,未來一段時(shí)間內(nèi)有序用電仍將作為移峰填谷的主要手段。目前有序用電工作實(shí)施過程中的問題主要有：缺乏完善的有序用電決策架構(gòu)、用戶處于被動(dòng)參與狀態(tài)、對用戶用電特點(diǎn)跟蹤不及時(shí)等。針對目前有序用電工作中存在的不足,本文提出了一種基于大用戶日負(fù)荷曲線分類的精細(xì)化有序用電決策方法。首先,通過調(diào)研獲取某地區(qū)用戶信息及歷史負(fù)荷運(yùn)行數(shù)據(jù)。經(jīng)預(yù)處理后,采用C-K聚類算法對每個(gè)用戶的歷史日負(fù)荷曲線進(jìn)行分類,得到其典型日、非典型日及異常日負(fù)荷曲線形態(tài)。對同一用戶的不同負(fù)荷曲線形態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并以相關(guān)指標(biāo)量化,分析其各種負(fù)荷類型對于移峰和填谷的響應(yīng)期望。進(jìn)而根據(jù)不同負(fù)荷類型的影響因素建立用戶日負(fù)荷決策備選集,為有序用電及其它需求側(cè)管理工作的開展提供精細(xì)化的負(fù)荷數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,從電力系統(tǒng)可靠性、分時(shí)電價(jià)、用戶補(bǔ)償、有序用電負(fù)荷管理手段四個(gè)層面分析了有序用電決策的直接影響因素,從周末負(fù)荷備用率、用戶側(cè)約束兩個(gè)角度分析了有序用電決策的間接影響因素。通過上述分析,在滿足系統(tǒng)可靠性的基礎(chǔ)上,以供電公司和用戶的綜合效益最優(yōu)為決策目標(biāo),建立了精細(xì)化有序用電決策方法的數(shù)學(xué)模型。通過設(shè)計(jì)新峰約束、用戶最小負(fù)荷約束等一系列約束條件,使決策模型更具實(shí)用性。最后,通過遺傳算法工具箱及自編工具包在MATLAB R2014b環(huán)境下對本文所構(gòu)建的模型進(jìn)行仿真。分別實(shí)現(xiàn)了模型在只考慮可靠性、兼顧可靠性與經(jīng)濟(jì)性、計(jì)及周末負(fù)荷率約束、計(jì)及變電站容量約束、計(jì)及用戶側(cè)約束五個(gè)場景下的有序用電決策過程。進(jìn)而結(jié)合該地區(qū)分布式能源的出力預(yù)測曲線,分析了分布式能源對于該地區(qū)削峰填谷的經(jīng)濟(jì)效益。最后,建立了傳統(tǒng)有序用電決策模型和拉閘限電決策模型,并與精細(xì)化決策模型的決策效果對比,分析了三種負(fù)荷管理方式各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：需求側(cè)管理 有序用電 移峰填谷 電力市場 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F426.61;TM73
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景與意義11-12
• 1.2 需求側(cè)管理的國內(nèi)外現(xiàn)狀12-18
• 1.2.1 國外現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 國內(nèi)現(xiàn)狀14-18
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容18-19
• 2 大用戶日負(fù)荷曲線分類19-33
• 2.1 基于FAYYAD過程模型的負(fù)荷曲線分類架構(gòu)19-20
• 2.2 用戶數(shù)據(jù)篩選及預(yù)處理20-23
• 2.3 用戶日負(fù)荷曲線分類23-30
• 2.3.1 Canopy聚類算法23-24
• 2.3.2 K-means聚類算法24-25
• 2.3.3 利用C-K聚類算法對用戶日負(fù)荷曲線分類25-30
• 2.4 大用戶日負(fù)荷決策備選集構(gòu)建30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 3 智能電網(wǎng)下有序用電影響因素分析33-43
• 3.1 電力系統(tǒng)可靠性指標(biāo)33-35
• 3.2 分時(shí)電價(jià)35-37
• 3.3 用戶補(bǔ)償37-38
• 3.4 負(fù)荷管理手段38-40
• 3.5 間接影響因素40-41
• 3.6 本章小結(jié)41-43
• 4 有序用電決策模型構(gòu)建43-53
• 4.1 決策模型的設(shè)定43-44
• 4.2 決策模型的構(gòu)建44-48
• 4.2.1 決策模型目標(biāo)函數(shù)44
• 4.2.2 大用戶負(fù)荷變化模型44-46
• 4.2.3 電力公司經(jīng)濟(jì)成本模型46
• 4.2.4 系統(tǒng)可靠性目標(biāo)模型46-47
• 4.2.5 變電站過載限制模型47-48
• 4.3 決策模型約束條件48-49
• 4.4 基于遺傳算法的有序用電優(yōu)化49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 5 算例分析53-73
• 5.1 算例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)53-56
• 5.2 有序用電決策模型仿真56-67
• 5.2.1 僅考慮系統(tǒng)可靠性決策56-57
• 5.2.2 計(jì)及經(jīng)濟(jì)成本決策57-60
• 5.2.3 計(jì)及周末負(fù)荷備用率決策60-63
• 5.2.4 計(jì)及變電站容量約束決策63-65
• 5.2.5 計(jì)及用戶側(cè)約束決策65-67
• 5.3 分布式能源的削峰效益分析67-69
• 5.4 新型方案與傳統(tǒng)方案的對比69-72
• 5.5 本章小結(jié)72-73
• 6 總結(jié)與展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 附錄79-81
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果81-85
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集85

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本文編號：826039