發(fā)布時間：2020-04-12 02:30

【摘要】：智能電網(wǎng)是龐大的信息物理系統(tǒng),市場參與者無法實(shí)現(xiàn)全局的信息共享。因此,實(shí)現(xiàn)分布式的市場管理是亟待解決的關(guān)鍵問題。本論文基于凸優(yōu)化和博弈論,分別針對大型商業(yè)和工業(yè)用戶以及小型居民用戶,提出了基于實(shí)時電價(jià)的智能電網(wǎng)分布式需求響應(yīng)與能量調(diào)度策略。主要的創(chuàng)新性研究工作如下:首先,針對大型商業(yè)和工業(yè)用戶,提出了分布式負(fù)荷控制算法和實(shí)時定價(jià)策略。并以面向供需匹配的實(shí)時定價(jià)策略為例,設(shè)計(jì)了電價(jià)參數(shù)調(diào)整算法�；贚yapunov穩(wěn)定性理論,證明了負(fù)荷控制算法和電價(jià)參數(shù)調(diào)整算法的全局漸近穩(wěn)定性,并給出了算法的分布式實(shí)現(xiàn)過程。其次,針對小型居民用戶,提出了具有社會福利最優(yōu)性的能量消耗控制與實(shí)時定價(jià)算法,并證明了算法的全局漸近穩(wěn)定性。進(jìn)而,基于非線性控制理論,證明了算法存在擾動情況下的輸入到狀態(tài)穩(wěn)定性。再次,針對大型商業(yè)和工業(yè)用戶,基于分層博弈理論,提出了聯(lián)合需求響應(yīng)與發(fā)電調(diào)度策略。通過求解非合作博弈的Nash均衡,獲得了用戶的需求響應(yīng)策略;采用逆向歸納法,獲得了發(fā)電商的發(fā)電調(diào)度策略�；谧犹荻确�,提出了能量消耗和能量生產(chǎn)調(diào)度算法,并證明了算法的收斂性。最后,針對小型居民用戶,基于Stackelberg博弈理論,建立了聯(lián)合需求響應(yīng)、購電與發(fā)電調(diào)度策略�；趯ε挤纸庠砗蚄KT條件,獲得了用戶的需求響應(yīng)策略、零售商的購電策略以及發(fā)電商的發(fā)電調(diào)度策略。論文的研究結(jié)果表明,分布式負(fù)荷控制和實(shí)時定價(jià)算法具有較快的收斂速度,可以實(shí)現(xiàn)電力市場的供需匹配和移峰填谷;聯(lián)合需求響應(yīng)與發(fā)電調(diào)度策略也可以實(shí)現(xiàn)供需匹配和移峰填谷,且與固定電價(jià)相比,實(shí)時電價(jià)策略可以有效降低電力市場的峰均比、日平均電價(jià)和日負(fù)荷;聯(lián)合需求響應(yīng)、購電與發(fā)電調(diào)度策略可以保證零售商從兩階段電力交易中獲益。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM73

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本文編號：2624162