| 标题 | 电力用户侧需求响应优化及行为研究 |
| 范文 | 唐中强 [摘要]能源危机的出现促使智能电网不断地进行发展，需求响应项目也受到越来越多人的关注。在此背景下，高级量测和通信系统也随着智能负荷调控技术不断地进行发展，从而使得双向互动智能高效用能的目标也在应用的过程中不断地运行，最终使得经济环境效益以及电能服务的质量也在不断地提升。当前我国的电力领域已就主动整合用电行为和优化用能调度展开了一系列的讨论和研究。本文主要就电力用户侧需求响应优化及行为的研究进行全面的介绍，希望能够给大家更好的参考性意见。 [关键词]电力用户；用户侧需求；需求响应；行为研究 文章编号：2095 - 4085（2018） 07 - 0153 - 02 进入21世纪之后，随着科学技术的不断发展，社会经济也在不断地向前，随着包括电动汽车、智能家电和其他智能设备的涌现，用户对相关电能质量和可靠性正提出越来越高的要求。在环境恶化和资源危机越来越严重的今天，传统的电力系统受到严峻的挑战，传统的电网已经跟不上时代的步伐。 1 电力用户侧需求响应的概念 我国的供给侧改革、能源革命、电力市场的改革和大气污染工作都在不断地被推进和优化，而包括电力需求侧管理也正面临着市场环境、环保压力和技术条件方面的深层次变化，我国电力部门曾经下发过关于《电力需求侧优化》的管理办法，这给未来电力需求侧的管理指明了方向，我国电力用户侧需求的发展也正面临着难得的机遇。 2 激励型电力需求响应优化策略 在优化电力用户侧需求的过程中，激励型的电力需求响应优化策略最为常用。这种激励型的电力需求响应的方式是在统一负荷管理的方式下将中断的的负荷方式直接转变为负荷控制的方式，从而更好地进入到项目运行的方式中去，最终的目的是为了让广大用户获得最佳的响应策略[1]。其具体操作的方式如下。 第一，确认所有类型用户的资源参数，总体参数由容量上限、响应速度、提前通知时间、持续时间、运行管理、系统维护费用和其他因素组成。第二，根据用户的需求建立关于成本C和收益B之间的关系，其主要的模式如下：W=B-C。其中W表示用户的利润，将用户成本效益的整体体模型设置为maxW。第三，根据用户参与激励的响应要求对自身的可靠性进行分析，并建立有效的量化模型，将可靠的量化模型目标函数设置为整体响应时段中综合性的可靠指标。第四，将所设置的maxW和maxR设置为多个目标的优化模型，最后以用户的利润和综合性的可靠指标变为最可靠的目标，第五，利用步骤l中所述的资源参数来求解步骤4中所述的多目标的优化模型，得到用户的响应策略。每个解对应一组的利润和综合性可靠的指标最终形成了相应的序数；第五，将上一步所得到的所有优化结果（Wi，Ri，）中选出一个最大的值Wmax，并在之后构建理想的结果（Wmax，Rmax），之后归类成欧式距离Di。最后，将第五步中所得到的所有优化结果（Wi，Ri）按照大小进行排序，之后再选取前m个优化的接轨，组成一个待评价的集合S，之后再根据每个得出的优化结果采用双基点的方式进行评价，在评价中取得最佳的结果被定为为（Wbest，Rbest），之后再将所得的最优响应容量设置为Xbest，将最佳响应时间设置为Tbest。 3 电力用户侧需求行为模式研究 3.1 影响用电行为的因素 3.1.1社会经济因素 家庭人口的年龄、收入水平、最喜规律、房屋结构、家庭成员数量和家用电器的型号等是影响其用电行为的最重要的因素。 3.1.2地理位置因素 不同家庭由于其地理位置不同，受到的温度和光照的强度也不同，因此会对空调、电灯和各类电器用电需求产生不一样的影响。 3.1.3工作类型 工作类型是影响用电行为的重要因素。一般居民周末在家的时间明显要比在单位的时间要长，由于周末白天在家的时间更长，所以最终会影响到日负荷曲线的形状。 3.1.4月份因素 一年四季中，不同月份的温度和光照强度的差异非常明显，所以其和地理位置因素在影响日负荷曲线中占据着很重要的地位。 3.2分析用电行为的主要模型 3.2.1价格弹性矩阵模型 对电力用户侧需求行为进行分析的过程中，价格弹性矩阵模型是最常用的方法，主要用来研究存在于电力市场中的供需关系，并从根本上对电力用户可能会做出的需求响应的行为进行全面的分析[2]。这种价格弹性矩阵的模型主要是用来对电价和电量之间的关系进行全面的建立和描述，从而充分地验证了用电需求与短期电价之间的价格弹性，并在最终建立了独特的价格弹性矩阵函数，提出一套能够更好地实现电网和电力用户之间的效益的方法。 3.2.2针对相关需求响应的行为进行建模 目前，我国在建立用户行为用电模型的过程中，主要是以分析电力用户侧的需求和响应的特征为重要的基础的。国内和国外的许多学者都根据用户行为中的不同因素来采用针对性的建模方法。目前比较常用的包括电价弹性模型、用户心理学模型、最优化理论模型和人工智能化模拟。 4 结语 综上所述，可以得知电力用户侧的需求响应跟地域、气温、生活模式和用户的心理都有直接的关系，相信我国在将来会研究出更多与电力用户侧需求响应相关的模型，从而使得电力用户侧需求响应策略能够更好地被优化。 参考文献： [1]石庆均，江全元，包含蓄电池储能的微网实时能量优化调度[J].电力自动化设备，2013，（08）：102 -105. [2]秦祯芳，岳顺民，余贻鑫，等，零售端电力市场中的电量电价弹性矩阵[J].電力系统自动化，2013，（04）：87 -93. |
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