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③典型用户整体负荷变化分析。
该用户参与 DR 后负荷曲线变化如图 8 所示。
可以看出,参与 DR 对其用电负荷曲线优化效果比较明显。在高电价时段(18:00—20:00)出现的用电高峰,转移到 15:00—17:00 和 0:00—4:00 低电价时段,优化结果如表 2 所示。
从图 8 和表 2 中可以看出经过第二阶段优化该
用户的负荷率进一步提高,同时整体用电成本较第一阶段有所减少。主要是因为在第一阶段,该用户设置了较高的用电满意度,使得可中断类用电器没有参与第一阶段优化。在华北地区,用户夏季对于干衣机的使用并不迫切,因此在第二阶段优化过程中, SEMS 执行了中断干衣机的策略,给该用户第二阶段用电行为调整提供了空间,同时也使得其用电满意度有所下降。
2)用户群用电行为影响分析。
图 9 为该用户群不同优化阶段的负荷曲线,可以看出在不同阶段的 DR 调控模式下,该用户群的用电行为都发生了比较大的变化。经过两阶段优化
从表 4 中可以看出,经过两阶段优化用户的用电满意度有所下降,但下降幅度不大,说明该调控机制能满足用户一般的用电需求。如用户 1、 4、 8、10、 11、 18 用电量较大,用电器构成较复杂,两阶段优化后其用电模式有较大的改变,主要是因为该类用户的可中断类用电器提供了较大的可调控空间。用户 2、 5、 6、 9、 12、 14、 17、 20 用电模式相对简单,调整空间较小,在第二阶段基本没有对其用电行为进行调整。
5 结论
本文基于 SEMS 系统,构建了一种考虑用户满意度的居民用户两阶段需求侧响应调控模型。通过算例分析,可得出无论是对典型用户还是集群用户,两阶段优化模型能够降低用户用电成本。同时,通过调整不同类型用电器用电模式,协调不同类型需求侧响应资源,减少用户自优化阶段的负荷波动,进一步优化负荷曲线。电力零售企业可以根据实际需求侧资源提供一定的决策支撑。
作者:
曾鸣 1,武赓 1,王昊婧 2,李冉 1,曾博 1,孙辰军 3
(1. 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京市 昌平区 102206;
2.国网北京市电力公司 北京电力经济技术研究院,北京市 西城区 100055;
3.国网河北省电力公司, 河北省 石家庄市 050000)
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