分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法(Matlab代码实现）

news2025/1/11 23:43:52

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

需求响应 DR（demand response）是指电能终端用户在电力供应市场成本较高或在系统可靠性受

到损害时，接受供电公司的价格引导或经济激励，改变用电消费模式，从而获得经济效益[1-2]的一种用电方式。随着竞争市场的发展与完善，电力系统的利益主体逐渐多元化，需求侧资源在电力市场中的作用正在被重新认识。电价作为电力市场最有效的经济调节杠杆，也是需求侧管理 DSM（demand side management）的重要手段。分时电价 TOU price（time of using price）是

我国当前引入需求侧管理的重要措施之一，其思想体现了电能在负荷高峰时作为短缺商品的价

值，运用价格引导用户根据自身生产方式的可调节性和利益改变用电方式，进而影响系统负荷[3]。

然而，峰谷电价比太高可能导致用户反映过度，体现在负荷曲线上就是峰谷时段产生漂移或高峰时段负荷大幅度减小，而低谷时段负荷大幅增加，会造成系统高峰时段和低谷时段倒置，调峰失败的同时导致电网的经济利益受损。峰谷电价比太低又会导致用户响应不足，无法达到峰谷电价制定的预期效果。在进行制定分时电价策略和开展实时电价市场时，了解用户的需求响应特性成为必然。智能电网环境下，可参与需求响应的负荷不仅包括可双向互动的大用户负荷、高密度集群建

筑用电负荷、电动汽车接入负荷，还包括经由配电网接入系统，由用户拥有或对用户直接供电的分

布式发电、分布式储能等小型发电设备。以智能电表为基础的高级量测体系能够延伸到普通用户，

需求侧能够参与系统运行调度的资源极大丰富，需求响应等参与机制也将发生改变[4-5]。

目前已有文献对智能电网环境中的负荷响应进行模拟和分析[6-14]。文献[6]分析了智能电网框架

下需求侧管理面临的问题和机遇，在此基础上研究了智能电网对电力需求侧管理的促进作用[7]，建立了分时电价环境下的需求响应模型[8]。文献[9]分析了智能电网及高级量测技术对居民生活用电行为的影响，构建了需求侧管理下居民生活用电系统动力学模型，并对智能电网环境下的需求侧管理系统开发进行研究[10]。文献[11]阐述了智能电网环境下家庭能源管理传统能源管理系统的不同并且给出了智能电网环境下家庭能源管理系统的技术体系。文献[12]针对需求响应中的不确定性，采用用户反映的概念描述电价对负荷的影响，提出一种采用二次规划和随机优化的峰谷分时电价方法分析。文献[13]基于居民用电的弹性模型，利用多阶段负载模型和实时定价方法，对市场均衡程度和智能电网中需求曲线的效果进行模拟，并通过美国加州实际电网数字为例进行说明。文献[14]考虑分时电价和紧急负荷控制的方法，提出基于负荷弹性模型的多周期需求响应加载方法，并介绍了该方法在伊朗电网对高峰情况下的实施效果。

通过对现阶段需求侧管理文献的分析可以看出，国内外已经对需求侧的各种用户类型以及实施基于电价的需求侧管理所产生效果的理论进行了分析，对需求侧管理的实施有着重要的指导意义。随着智能电网环境下终端用户参与需求响应的种类增加，负荷特性的不同，研究获得各类用户负荷对执行需求侧管理后的用电变化及需求响应特性变得更为重要。

文献来源：

摘要：智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。

关键词：

电力市场;分时电价;需求侧管理;需求响应;弹性系数;