本文選題：冷/熱/電聯(lián)供(CCHP)系統(tǒng)　切入點(diǎn)：需求響應(yīng)(DR)　出處：《電力建設(shè)》2017年12期

【摘要】：以往對(duì)于冷/熱/電聯(lián)供(combined cooling heating and power,CCHP)系統(tǒng)的研究主要集中在其運(yùn)行優(yōu)化上,較少對(duì)系統(tǒng)中分布式電源(distributed generation,DG)的選址定容問題進(jìn)行研究,更少有文獻(xiàn)將基于價(jià)格與基于激勵(lì)的需求響應(yīng)(demand response,DR)綜合考慮在系統(tǒng)中。該文利用CCHP系統(tǒng)的多能源互補(bǔ)特性,綜合考慮基于價(jià)格與基于激勵(lì)的需求響應(yīng),以分布式電源接入節(jié)點(diǎn)與接入容量為變量,提出了計(jì)及需求響應(yīng)的分布式電源選址定容模型。首先,建立了CCHP系統(tǒng)熱電耦合運(yùn)行模型。其次,綜合考慮負(fù)荷削減量、中斷持續(xù)時(shí)間與中斷時(shí)間因子等因素,提出了可中斷負(fù)荷的單位電量補(bǔ)償定價(jià)的方法。通過在目標(biāo)函數(shù)中分析需求響應(yīng)成本,使規(guī)劃目標(biāo)更為全面,從而節(jié)約投資。另外,綜合基于激勵(lì)與基于價(jià)格的需求響應(yīng)作用,考慮用戶對(duì)于電價(jià)、燃?xì)鈨r(jià)格、可中斷負(fù)荷單位電量補(bǔ)償定價(jià)的響應(yīng),定義了改進(jìn)的價(jià)格彈性系數(shù),并利用此系數(shù)對(duì)負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行修正。最后,通過基于鄰域再搜索的改進(jìn)粒子群算法(neighborhood re-dispatch particle swarm optimization,NR-PSO)對(duì)規(guī)劃模型進(jìn)行求解,并通過對(duì)某13節(jié)點(diǎn)綜合園區(qū)系統(tǒng)的仿真分析,驗(yàn)證了所提模型及方法的有效性。
[Abstract]:In the past, the research on the combined cooling heating and and CCHPs was mainly focused on its operation optimization, and less on the location and capacity determination of distributed generation DGs in the system. In this paper, we consider the demand response based on price and the demand response based on incentive in the system. In this paper, we take advantage of the multi-energy complementary characteristic of CCHP system to consider the demand response based on price and incentive. Taking distributed power access node and access capacity as variables, a distributed power supply location and capacity model considering demand response is proposed. Firstly, a thermoelectric coupled operation model of CCHP system is established. Secondly, load reduction is considered synthetically. By analyzing the demand response cost in the objective function, the planning goal is more comprehensive and the investment can be saved by the factors such as interruption duration and interruption time factor, etc. In addition, the method of unit electricity compensation pricing with interruptible load is put forward in this paper, and the cost of demand response is analyzed in the objective function. Based on incentive and price-based demand response, the improved price elasticity coefficient is defined by considering the user's response to electricity price, gas price, interruptible load unit electricity compensation pricing. Finally, the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm based on neighborhood research is used to solve the planning model, and the simulation analysis of a 13-bus integrated park system is carried out. The validity of the proposed model and method is verified.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM715

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