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3 两阶段需求侧资源调控流程
本文提出一种分布式控制模式对用户用电行为进行调控。采用分布式调控机制主要考虑两方面因素:一方面,随着用户数量的增加,系统层面的优化会增加上述模型的计算规模,可能造成模型求解过程中的维数灾难;另一方面,在电力系统互联网化趋势下,信息隐私和信息安全将成为 DR 实施的关键[17]。分布式调控使得用户用电行为的优化能够分层分阶段进行,从而在避免信息传输阻塞,保护用户的用电信息隐私。该调控流程如图 2 所示。
第二阶段优化过程中,用户只向系统反馈第一阶段优化的整体负荷数据,售电公司汇总用户负荷数据后,根据系统实际的运行需要向用户发送第二阶段优化指令 min Var( ) P ttotal 。调控过程中,系统负荷数据依次在各用户之间传输,触发各用户的SEMS 第二阶段优化机制。即系统负荷数据会首先进入用户 1 的 SEMS 进行第二阶段优化,调整用户1 的可中断用电器的用电模式和该用户的整体用电行为,用户 2 所接收的系统负荷数据是经过用户的 SEMS 第二阶段优化后的系统整体负荷数据,依次完成对 1 至 K 用户第二阶段用电行为优化。
如果负荷波动满足收敛要求,系统停止发送优化指令,按优化结果调整各用户用电行为。如果经过一次全系统优化没有达到收敛要求,系统将再次进行第二阶段优化,此时需要基于上一次系统优化结果,重新设置用户的期望用电满意度数值,即初始期望用电满意度 Rk,des,1=Rk,last, Rk,last 为上次优化最后输出的用户用电满意度。本文通过改进 GA 算法对上述模型进行求解[18]。
在电力市场环境下,电力零售企业可根据系统的实际运行情况,执行不同阶段的调控策略。如果第一阶段优化的负荷数据在可调节范围内,可以选择只执行第一阶段调控,减少自身在电力市场中的购电成本;如果第二天系统调节能力有限,那么可以对用户用电行为进行第二阶段优化,减少系统整体的负荷波动,保证系统稳定运行。
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