基于用户行为的智能电网负荷优化分配

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智能电网具有交互、协调、高效等特点,能够提高能源效率、减少对环境的影响、提高供电的安全性和可靠性、减少输电网的电能损耗、实现与用户间的互动,为用户提供增值服务。本文通过电力市场供求关系,结合实时电价,且与用户用电计划紧密结合,针对电力需求不同的用户采用不同的定价机制,从而制定出合理的电价策略,实现对电力资源的有效利用。电力生产受到电网中用户用电需求的影响,由于用户的用电行为具有很大的不确定性因素,故本文在马尔科夫链模型的基础上,提出一个基于用户行为与用电需求之间关系的模型。同时,对用户的用电负荷特性进行分析,得出各项电器的负荷率和电力负荷曲线。对具有动态奖惩机制的电费收缴策略进行深入研究之后,提出单边线性惩罚与非线性收费、双边线性惩罚与非线性收费、双边线性奖惩与非线性收费、单边非线性惩罚与线性收费、双边非线性奖惩与近线性收费等多种电费收缴模式。最后,通过设计公平的基本分时电价和基于负荷的动态奖惩机制,提出一种实时电价电费收缴策略。这种策略主要特点体现为由电力供需双方共同参与制定电价,对用户实施个性化的收费,并诱导用户按期望用电负荷用电,从而有效地对电网负荷进行优化与分配。继而从Stackelberg对策角度,给出基于这种收缴模式的用户最佳用电原则及其电价算法。应用这种电费收缴策略可化解目前由电力部门主导的固定分档电价机制所带来的电力供需双方矛盾,电力公司可依据期望用电负荷确切了解用户的真实用电需求,以便及时安排和调整电力生产,从全局最优角度实施电力监控与调度,进而提高电力资源的利用率,促进电力资源可持续的发展。
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