[发明专利]一种工业负荷响应模型的构建方法

说明书

本发明公开了一种工业负荷响应模型的构建方法，包括：获取参与工业负荷实时响应的用户集合以及每一用户对应的设备集合；获取工业负荷实时响应的需求响应量、需求响应价格和响应成本；构建经济效益最大的目标函数。采用本发明实施例，能对不同工业负荷的特性实现量化分析，实现经济效益最大化。

技术领域

本发明涉及电力需求管理领域，尤其涉及一种工业负荷响应模型的构建方法。

背景技术

随着电力市场改革逐步推进与可再生能源的大力发展，电力系统中的不确定性正在迅速增长，如何有效提高电力系统的灵活性成为了新的研究热点。目前，针对基于价格激励的需求侧实时自动需求响应的相关模型研究相对较少，或未考虑负荷设备响应自动化，或未考虑负荷运行实际特点，或缺乏实用可行性，导致未能充分考虑园区、微网等区域性负荷的生产需求、运行特点、用电属性与响应特性，无法实现经济效益最大化。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种工业负荷响应模型的构建方法，能对不同工业负荷的特性实现量化分析，实现经济效益最大化。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种工业负荷响应模型的构建方法，包括：

获取参与工业负荷实时响应的用户集合以及每一用户对应的设备集合；

获取工业负荷实时响应的需求响应量、需求响应价格和响应成本；

构建经济效益最大的目标函数，所述目标函数为：

其中，T为时段总数；Δt为每时段持续时间长度，单位为min；Ψ_dr为参与工业负荷实时需求响应的用户集合；为用户i参与实时需求响应的设备集合；D_t为时刻t给定的需求响应量；π为外部调用需求响应价格；π_i，j为用户i、设备j的响应成本；d_i，j，t为用户i、设备j在时刻t的需求响应调节量。

与现有技术相比，本发明公开的工业负荷响应模型的构建方法，首先通过获取参与工业负荷实时响应的用户集合以及每一用户对应的设备集合；然后获取工业负荷实时响应的需求响应量、需求响应价格和响应成本；最后构建经济效益最大的目标函数。解决了现有技术中基于价格激励的需求侧实时自动需求响应的相关模型研究相对较少，导致无法实现经济效益最大化的问题，能对不同工业负荷的特性实现量化分析，实现经济效益最大化。

作为上述方案的改进，所述目标函数满足需求响应量约束条件，所述需求响应量约束条件为：

其中，d_i，t为用户i在时刻t的需求响应调节量；γ_i，t为用户i在时刻t的响应可信度，所述响应可信度用百分比表示，由用户的历史表现统计得到，初始时设为80～90％。

作为上述方案的改进，所述目标函数满足调节深度约束条件，所述调节深度约束条件为：

其中，为用户i、设备j在时刻t的原始负荷；为用户i、设备j在时刻t的最大调节深度，所述最大调节深度为最大可调节负荷占原始负荷的比例；为用户i、设备j在时刻t的最小调节深度，所述最小调节深度为最小可调节负荷占原始负荷的比例；I_i，j，t为用户i、设备j在时刻t的调用状态，正在被调用时，等于1，否则等于0。

作为上述方案的改进，所述设备满足正向关联性约束条件，所述正向关联性约束条件为：

其中，为用户i的正向关联设备对集合；(x，y)为任意具有正向关联性的设备对；

所述设备满足反向关联性约束条件，所述反向关联性约束条件为：