【摘要】：需求側(cè)管理是維持電力市場(chǎng)能源供需平衡的重要實(shí)現(xiàn)手段,因其在需求側(cè)資源調(diào)度和配置等方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)以及在節(jié)能環(huán)保方面的突出貢獻(xiàn),成為了電力系統(tǒng)中廣為推用的發(fā)電側(cè)替代方案。在需求側(cè)市場(chǎng)日益開(kāi)放的環(huán)境下,某些具有調(diào)節(jié)和響應(yīng)能力的電力用戶(hù)將逐漸擺脫傳統(tǒng)負(fù)荷剛性不變的身份,通過(guò)聚合機(jī)構(gòu)的整合操作,以需求響應(yīng)的形式參與到電力市場(chǎng)的活動(dòng)中來(lái)。需求側(cè)用戶(hù)的廣泛參與在有效緩解電網(wǎng)高峰負(fù)荷問(wèn)題的同時(shí),也會(huì)引起日負(fù)荷曲線(xiàn)的改變。本文研究的主要目的是關(guān)注廣義需求側(cè)資源的調(diào)度行為對(duì)日負(fù)荷曲線(xiàn)和短期負(fù)荷預(yù)測(cè)產(chǎn)生的影響,進(jìn)一步尋找預(yù)測(cè)水平更優(yōu)、適應(yīng)性能更強(qiáng)的現(xiàn)代電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的新技術(shù)或新方法。首先,本文介紹并闡釋了智能電網(wǎng)下短期負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的新內(nèi)涵。結(jié)合電網(wǎng)智能化發(fā)展的背景,對(duì)當(dāng)前短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型中存在的不適應(yīng)性問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)分析,并針對(duì)其中存在的問(wèn)題和不足之處給出了合理化的改進(jìn)建議。然后,本文探討了儲(chǔ)能資源的調(diào)度行為對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)產(chǎn)生的影響。針對(duì)基于電價(jià)和基于合同的兩種儲(chǔ)能調(diào)度運(yùn)行控制策略,分別構(gòu)造出與其相對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)能充放電模型,并以負(fù)荷曲線(xiàn)的形式來(lái)描述儲(chǔ)能的充放電行為。在改進(jìn)后短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建過(guò)程中融入了與儲(chǔ)能調(diào)度行為相關(guān)的電價(jià)因素和合同因素,并采用Elman-NN進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。通過(guò)實(shí)例仿真,對(duì)改進(jìn)前后兩種短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明計(jì)及儲(chǔ)能調(diào)度因素的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型比傳統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出了更優(yōu)的預(yù)測(cè)性能,這為研究廣義需求側(cè)資源的調(diào)度行為對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響提供了可靠依據(jù)。最后,為了進(jìn)一步考慮多元需求響應(yīng)因素對(duì)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)產(chǎn)生的影響,本文根據(jù)實(shí)際電力市場(chǎng)機(jī)制下需求側(cè)資源參與旋轉(zhuǎn)備用市場(chǎng)的新模式,在儲(chǔ)能單一資源調(diào)度模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了深度拓展,提出了一種能夠通過(guò)電價(jià)合同實(shí)現(xiàn)的廣義需求側(cè)資源統(tǒng)籌調(diào)度新模型,該模型以負(fù)荷聚合商處各類(lèi)需求側(cè)資源的最高經(jīng)濟(jì)收益作為調(diào)度優(yōu)化目標(biāo),并能夠?qū)⒄{(diào)度結(jié)果以需求響應(yīng)信號(hào)的形式提供給系統(tǒng)調(diào)度員加以利用。本文據(jù)此構(gòu)建了計(jì)及廣義需求側(cè)資源的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,在改進(jìn)后預(yù)測(cè)模型的輸入量中新融入了需求響應(yīng)因素。通過(guò)實(shí)例仿真,對(duì)計(jì)及與不計(jì)及廣義需求側(cè)資源的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析,結(jié)果表明改進(jìn)后的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能具有更顯著的優(yōu)越性,這為未來(lái)智能電網(wǎng)條件下短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的完善和改進(jìn)提供了理論支持。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM715

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本文編號(hào)：2611163