[发明专利]基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略

说明书

基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略，选取负荷追踪系数对风光储互补系统内各种电源信号与负荷的相关性进行分析；基于需求价格弹性理论，建立需求响应基本理论模型。建立基于相关性分析的风光储互补需求响应优化模型。对建立的风光储互补需求响应优化模型，采用粒子群算法求解。将电价策略作为随机粒子，通过对包含需求响应后的负荷峰谷差，平均电价差和负荷追踪系数的指标进行不断优化，求解得出最优实时电价策略，使负荷曲线和风光储互补发电曲线最大程度匹配，达到充分消纳发电侧风电源出力的目的。本发明可以实现对发电侧新能源的充分消纳。

技术领域

本发明涉及风光储互补发电系统需求响应技术领域，具体是一种基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略。

背景技术

清洁能源的迅速发展缓解了日益严峻的环境问题和能源危机，但是同时也带来了诸多问题。风电光伏等新能源容易受外部环境影响，导致其发电功率带有波动性和随机性，这给清洁能源的消纳带来了巨大的挑战。

针对多能互补系统促进新能源消纳的技术，目前的研究主要是在多能互补联合系统侧进行调度优化来克服新能源发电的不确定性，以及使用需求响应技术调节用户侧负荷促进发电侧新能源的消纳。少了高峰期的负荷量。目前对新能源子系统相关性分析考虑不多，只考虑了单独的能源系统，但是一般地区会同时建立多种新能源电站，所以对其子系统进行相关性分析很有必要。其次对需求响应模型考虑不够全面，未能全面包含对用户影响最大的因素。同时一般模型以用户或电网的经济效益最好为目标，很少考虑到负荷变化和多能互补系统发电的相互关联与影响，不能充分体现能源消纳的改善情况。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略，首先选取负荷追踪系数对风光储互补系统进行风光相关性分析，然后基于用户收益最大建立需求响应基本模型，其次以减小负荷峰谷差、需求响应前后平均电价变化最小、负荷追踪系数最小为目标，建立需求响应优化模型；最后利用算例对风光储互补系统接入电网更新的电价策略对负荷波动曲线、负荷追踪系数曲线的影响进行分析。结果表明，本发明可以实现对发电侧新能源的充分消纳。

本发明采取的技术方案为：

基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略，包括以下步骤：

步骤1：选取负荷追踪系数对风光储互补系统内各种电源信号与负荷的相关性进行分析；

步骤2：基于需求价格弹性理论，建立需求响应基本理论模型：

①、自弹性需求响应模型：

②、交叉弹性需求理论模型：

由自弹性需求响应模型和交叉弹性需求理论模型，能够组合模型。

步骤3：建立基于相关性分析的风光储互补需求响应优化模型，目标函数为：

min F＝min(αf₁+βf₂+λf₃) (11)

其中，α,β,γ为权重系数。

步骤4：对应步骤3建立的风光储互补需求响应优化模型，采用粒子群算法求解。将电价策略作为随机粒子，通过对包含需求响应后的负荷峰谷差，平均电价差和负荷追踪系数的指标进行不断优化，求解得出最优实时电价策略，使负荷曲线和风光储互补发电曲线最大程度匹配，达到充分消纳发电侧风电源出力的目的。

本发明一种基于相关性分析的风光储互补系统需求响应策略，首先推到了需求响应理论模型，然后基于相关性分析在此模型上进行优化得到风光储互补需求响应优化模型，创新地引入了负荷追踪系数对发电曲线和负荷曲线进行相关性分析，算例表明求解得到的电价策略能对负荷曲线进行优化，实现发电侧风电光伏出力的充分消纳。

附图说明