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电力需求侧资源聚合响应理论与技术
0.00     定价 ¥ 168.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030695864
  • 作      者:
    作者:王飞//李康平//贾雨龙//余洋//米增强|责编:范运年
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2023-10-01
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内容介绍
本书从技术角度系统性地介绍了作者团队近年来在电力需求侧资源聚合响应技术领域的研究成果。书中介绍了电力需求响应的背景、基本原理以及需求侧资源的分类与响应特性,分析了需求侧资源聚合响应的商业模式,对需求响应聚合商优化运营过程中涉及的一系列关键技术(包括资源潜力评估、预测支撑技术、优化调控技术、市场交易策略、基线负荷估计等)进行了详细介绍,从技术落地角度对需求侧资源聚合响应实验测试平台与示范应用系统进行了探究。 本书可供能源电力领域、政府和企事业单位对电力需求响应技术感兴趣的管理人员、研究人员、工程师和广大从业者参考,也可作为高校本科生和研究生的参考书籍。
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精彩书摘

第1章 电力需求侧资源聚合响应概述
  1.1 研究背景与意义
  维持电能的实时供需平衡是保障电力系统安全稳定运行的基础。从供给侧看,近年来我国以风电、光伏为代表的新能源发展迅猛。截至2020年底,我国风电、光伏发电累计装机容量已分别达2.8亿kW和2.5亿kW[1],如图1-1和图1-2,均居世界*位。大规模并网风光发电的间歇波动特性给电力系统的供需平衡带来了巨大挑战[2-4],弃风、弃光问题十分突出。从需求侧看,随着我国经济社会的快速发展,尖峰负荷持续增长,2020年夏季国家电网经营区最大用电负荷达到8.75亿kW,同比增长2.87%,多地呈现负荷高、周期长等特点,华东电网最大负荷*次超过3亿kW,江苏电网累计21天*大负荷超过1亿kW,浙江电网累计33天*大负荷超过8000万kW,福建电网持续89天大负荷,华东、西南两个区域电网以及天津、山东、上海等15个省级电网负荷累计59次创历史新高,北京、天津、河北、山东、河南、湖南、江西等省级电网存在时段性电力供应短缺问题[5]。上述问题均由系统供需平衡能力不足导致,亟须通过提升供需平衡能力来解决。
  图1-1 2004~2020年中国风电累计装机容量与年增长率
  图1-2 2004~2020年中国光伏累计装机容量与年增长率
  可调度资源是提升电力系统供需平衡能力的基石。然而,我国电源结构以煤电为主,燃气发电、抽水蓄能等灵活性电源装机仅占总装机容量的6%左右[6]。2016年,国家发展改革委、国家能源局发布《电力发展“十三五”规划(2016—2020年)》[7],要求全面推动煤电机组灵活性改造,提高系统调峰能力,多数省级电网也相应建立了火电深度调峰辅助服务机制[8,9]。尽管如此,目前我国火电机组灵活性改造比例仍然较低,供给侧可调度资源依旧匮乏。在碳达峰碳中和国家战略驱动下,预计到2030年我国风光发电装机将超过12亿kW[10],电力系统发电侧的灵活调节资源占比将进一步降低,未来以新能源为主体的新型电力系统供需平衡形势愈发严峻。仅依赖发电侧可调度资源来维持电力系统供需平衡的方式已经难以为继。
  需求响应(demand response,DR)从需求侧入手,利用价格和激励信号实现电动汽车、分布式储能、弹性负荷等需求侧资源的海量聚合和快速响应,不仅具有与供应侧相似的调节效果,还更经济、快速、环保[11-13]。在我国,利用需求侧资源提升系统供需平衡能力的潜力巨大[14]。以居民负荷为例,2020年我国城乡居民用电量10949亿kWh[15],按10%居民负荷参与DR、平均负荷削减率15%估算,可削减负荷约164亿kWh,相当于4座100万kW装机火电厂的全年发电量,可节省几百亿的火电厂建设费用;若以电动汽车为例,我国《新能源汽车产业发展规划(2021—2035年)》[16]要求2025年我国新能源汽车新车销量占比达到20%,预计将达到600万辆以上,若每辆充放电功率按7kW计算,600万辆电动汽车就能够为电网提供7200万kW的调节容量,约为电网目前装机容量的5%。
  挖掘需求侧柔性负荷DR潜力的工作受到了国家的高度重视。2012~2021年,国家陆续出台了电力需求侧管理相关通知和意见,指出要支持、激励各类电力市场参与方开发和利用DR资源,提供有偿调峰、调频服务,逐步形成占年度*大用电负荷3%左右的需求侧机动调峰能力[17,18]。国家电网公司积极响应国家政策,国网营销部印发了2020年市场工作安排的通知,在工作目标中明确提出深化可调节负荷应用,构建占*大负荷5%的可调节负荷资源库,支撑源网荷储协同服务。国家电力调度通信中心印发了国家电网公司2020年调度控制重点工作任务的通知,要求提升负荷调控能力,推动完善各类可控负荷资源参与电力市场的规则,建设支撑可控负荷资源参与实时调控的平台,不断扩大电动汽车、电化学储能、虚拟电厂等可控资源规模,提高源网荷储调控能力。2021年3月1日国家电网公司发布的“碳达峰、碳中和”行动方案中也明确指出要挖掘需求侧响应潜力,构建可中断、可调节多元负荷资源,完善相关政策和价格机制,引导各类电力市场主体挖掘调峰资源,主动参与DR[19]。
  随着5G等现代信息通信技术的发展[20]、泛在电力物联网的推进[21]以及电力市场改革的深化[22],需求侧资源参与电网智能调控已成必然趋势。如何将需求侧资源常态化地纳入电力系统运行,充分发挥其在提升系统供需平衡能力、削峰填谷、促进新能源消纳等方面的应有作用,是能源绿色转型过程中亟待解决的重大共性关键技术问题。
  1.2 需求响应的概念与分类
  美国联邦能源管理委员会(Federal Energy Regulatory Commission,FERC)将DR定义为当电力批发市场价格升高或系统可靠性受到威胁时,电力用户对供电方发出的经济激励或者电价信号进行响应,改变习惯用电模式,从而达到减少或者推移某时段用电负荷的目的[23]。
  DR项目可分为价格型和激励型,如图1-3所示[24]。价格型DR是指用户根据接收到的电价信号相应地调整电力负荷,在高电价时段(负荷高峰时段)削减负荷或将负荷转移到低电价时段(负荷低谷时段),从而达到削峰填谷的目的。价格型DR项目包括分时电价、实时电价和尖峰电价三类[25];分时电价是目前国内较为常见的一种价格型DR策略,能有效反映电网不同时段供电成本差别的电价机制,其措施主要是在高峰时段适当提高电价,在低谷时期适当降低电价,降低负荷峰谷差,改善用户用电,达到削峰填谷的作用。但分时、实时电价等价格型DR的价格信号多以“小时”或更长时间为周期,对解决因负荷或新能源快速波动造成的电网运行问题(如爬坡)作用有限[26]。
  图1-3 DR的分类
  激励型DR是指DR实施者与参与者事先签订合同,参与者响应实施者发出的激励信号,在特定时段调整电力负荷,以此获得经济补偿。激励型DR项目包括直接负荷控制、可中断负荷项目、紧急DR、容量市场项目、需求侧竞价和辅助服务市场等[27]。激励型DR的实施会使用户在激励下迅速响应且具有很强的容量扩展潜力,是快速、高效的功率调节手段[28],能在提升运行灵活性、促进新能源消纳方面发挥重要作用[29-31]。激励型DR聚合商通过支付参与补偿金来聚集大量用户参与,从而获取较大规模整体容量,然后在电力市场中出售这些容量获利[32-34];电网运营商通过支付与常规发电资源同等价格获得性能更优的资源/辅助服务,可避免或延缓巨大的电网扩容投资;参与激励型DR的用户在生产生活不受影响前提下出售削减容量获得额外收入;激励型DR还可促使常规发电企业进行技术改造来提效减排、增强竞争力。由此,整个社会将会在能效提升和环护方面受益。
  1.3 需求侧资源聚合商
  2011年,美国联邦能源管理委员会发布745号令[35],允许DR资源在批发市场中进行交易,并规定以批发市场出清价格对DR资源提供者进行补偿,同时明确将用户基线负荷作为补偿结算依据。*初DR项目主要针对大工商业用户设计和实施,大量具有市场参与能力和意愿的中小型用户的DR资源未能被有效利用。这是因为中小型用户数目庞大、地理分布较为分散,导致管理难度较大,且单个用户拥有的DR资源容量较小达不到市场的准入门槛[36]。为了整合这些分散的DR资源使其能够参与到市场交易中来,一种新的市场主体——需求侧资源聚合商(以下简称聚合商)应运而生[37]。聚合商能够聚合的柔性资源主要分为以下三大类。
  1.3.1 分布式电源
  分布式电源装置是安装在用户所在场地或其附近,运行方式以用户侧自发自用为主、多余电量上网,且在配电网系统平衡调节为特征的发电设施[38]。这些电源种类繁多,为电力部门、电力用户或第三方所有,其广泛接入电网增加了系统的可变发电量,并可作为DR的优质控制资源,用于满足如调峰、提高供电可靠性、节省输变电投资等的要求。调峰性能良好的分布式电源能够作为DR资源,在DR的调度下为电力系统运营商提供安全可靠的DR服务。
  1.3.2 柔性负荷
  对于DR而言,数量众多的中小型电力用户的负荷调节能力至关重要。在不借助备用电源或储能单元的短期供电,仅依靠负荷本身的特点,在短时间内能够实现转移、增加或减少的负荷被称为可控负荷,如用户的照明系统、冰箱、空调、电动汽车等设备均属于这一范畴。负荷在很长一段时间内被视作只能被动控制的物理终端,然而,实际上许多负荷具有一定的弹性,可以实现负荷的转移或增减。通过合理的DR控制策略整合之后,这些具有一定弹性的可控负荷资源不仅能够像发电侧一样向电网提供调峰容量,还能够为系统提供种类丰富的辅助服务(调频、调压、旋转备用等),也可参与平衡市场缓解输配电阻塞[39]。
  1.3.3 分布式储能装置
  由于以风电、光伏为代表的可再生能源广泛接入电网,新能源出力的随机性与波动性给电网运行的稳定性带来的挑战已成为亟待解决的问题。储能设备由于灵活的充放电能力及其负荷在时空上转移的便捷性,已日渐成为平抑可再生能源出力波动性问题的主力军,也成为了DR的重要资源之一[39]。而且,相比于空调、电动汽车等用户侧可控负荷,储能设备无需考虑用户的舒适度及用户行为的多样性,可以更加灵活地参与到DR项目中,实施削峰填谷,维持电网功率平衡,提高电网运行效率[40, 41]。
  图1-4给出了一个典型的DR市场结构,聚合商作为中间商为不能进入电力市场的中小型柔性负荷提供了参与市场交易与互动运行的机会,这对系统运营商、中小型柔性负荷和聚合商三者以及整个社会效益而言都是有利的。
  一方面,从系统运行的角度而言,聚合商能够为系统提供有功调节、电压控制、平衡机制等辅助服务,使系统能够以更低的价格获得相同的服务,从而降低系统的运营成本[42]。另一方面,聚合商整合用户侧的资源提供DR服务,在某种程度上与虚拟电厂类似,在负荷高峰时,通过减少负荷的需求以减小供需的不平衡而非通过供电侧多出力以满足负荷的增长,从而能够延缓新建电力网络方面的投资,提高电力市场的整体效率。
  图1-4 分层DR市场结构
  从聚合商角度而言,作为借由DR发展而新生的服务企业,通过其自身所有的专业服务平台,为用户提供专业的DR技术和高效的咨询服务,聚合并代表其参与DR容量、辅助服务、电能量竞价,在市场侧与用户侧之间赚取差价获得收益。
  从柔性负荷角度而言,一方面,聚合商的出现建立了DR资源的提供者与其买家之间联系的桥梁,中小型负荷拥有了参与市场调节的机会,DR的整体效率也因而得到显著提升。另一方面,中小型用户无法实时地掌握市场上电价的信息,致使其无法有效地参与到DR中来,而聚合商能够通过专业的技术手段,帮助其了解批发市场上的价格波动情况,挖掘用户的DR潜力、帮助其调整用电情况、提高用电效率,从而实现改变负荷*线、削峰填谷的目标[43,44]。
  1.4 国内外研究现状
  1.4.1 DR发展史
  1. 传统的需求侧管理发展阶段
  20世纪70年代起,世界各国的电力工业迅速发展。以我国为例,受工业产业结构和居民消费结构的影响,我国的用电量同比增速从20世纪80年代起就一直维持在10%左右,1991年更是上升到了16%的高峰,这导致我国局部时段的电力供应无法满足需求,*终造成多地不得不拉闸限电。另外,电力工业的快速发展引发的资源和环境问题也反过来制约了电力工业的进一步发展。无*有偶,世界上的其他国家几乎在同时期相继出现了不同程度的电力供需矛盾、资源短缺与环境污染等问题。在这样的时代背景下,需求侧管理(demand side management,DSM)的概念应运而生[45]。

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前言
第1章 电力需求侧资源聚合响应概述 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 需求响应的概念与分类 3
1.3 需求侧资源聚合商 4
1.3.1 分布式电源 5
1.3.2 柔性负荷 5
1.3.3 分布式储能装置 5
1.4 国内外研究现状 6
1.4.1 DR发展史 6
1.4.2 需求响应示范应用 8
1.5 本章小结 10
参考文献 10
第2章 需求侧资源的概念、分类与聚合响应特性 14
2.1 需求侧资源的概念与分类 14
2.2 需求侧资源响应特性 15
2.2.1 电储冷装置的响应特性 15
2.2.2 电储热装置的响应特性 16
2.2.3 空调的响应特性 18
2.2.4 电热水器的响应特性 19
2.2.5 电池储能的响应特性 22
2.2.6 电动汽车的响应特性 22
2.3 需求侧资源聚合特性 23
2.3.1 需求侧资源聚合方法 23
2.3.2 同类需求侧资源聚合特性 25
2.3.3 多元需求侧资源聚合特性 30
2.4 本章小结 42
参考文献 42
第3章 需求侧资源聚合响应的商业模式 44
3.1 聚合商的商业运营模式与基本业务框架 44
3.1.1 客户画像 45
3.1.2 基础信息预测 46
3.1.3 市场交易 49
3.1.4 补偿结算 52
3.2 聚合商与其他市场主体之间的关系 53
3.2.1 与用户之间的关系 53
3.2.2 与售电公司的关系 55
3.2.3 与配电系统运营商的关系 55
3.2.4 与*立系统运营商的关系 56
3.3 国内外需求侧资源聚合商实例 57
3.3.1 国外发展情况 57
3.3.2 国内发展情况 60
3.4 本章小结 61
参考文献 62
第4章 需求侧资源响应潜力的分析与评估 65
4.1 多元用户复杂负荷模式分析 65
4.1.1 概述 65
4.1.2 两阶段负荷模式聚类方法 66
4.1.3 算例分析 74
4.2 分时电价项目下负荷削峰潜力量化与影响因素挖掘 79
4.2.1 概述 79
4.2.2 数据集介绍 80
4.2.3 分时电价项目下负荷削峰效果的影响因子识别 81
4.2.4 算例分析 89
4.3 数据驱动的客户画像技术及其应用 104
4.3.1 概述 104
4.3.2 基于半监督学习的客户画像识别模型 105
4.3.3 算例分析 117
4.3.4 客户画像的应用 119
4.4 本章小结 121
参考文献 121
第5章 需求侧资源聚合响应优化决策的预测支撑技术 123
5.1 电力市场日前电价预测 123
5.1.1 概述 123
5.1.2 基于日模式预测的日前电价预测分类建模方法 123
5.1.3 WVM的优化算法和可信度检查方法 126
5.1.4 仿真与分析 130
5.2 区域电网负荷与售电商电量的预测 134
5.2.1 概述 134
5.2.2 基于分解-累加原理和多步预测策略的月度用电量预测 136
5.2.3 基于自编码神经网络的月度用电量多步预测 140
5.2.4 仿真与分析 145
5.3 需求侧资源聚合商的可调度容量预测 152
5.3.1 概述 152
5.3.2 可调度容量预测模型 153
5.3.3 仿真与分析 157
5.4 本章小结 165
参考文献 165
第6章 需求侧资源聚合主体参与电力系统运行的优化调控策略 166
6.1 分布式储能聚合主体参与电网调峰辅助服务的优化调控策略 166
6.1.1 分布式储能聚合主体的概念、系统架构和交易方式 166
6.1.2 分布式储能聚合主体参与调峰辅助服务策略研究 169
6.1.3 分布式储能聚合主体参与调峰辅助服务策略仿真验证 179
6.2 电动汽车聚合主体参与电网备用辅助服务的优化调控策略 189
6.2.1 电动汽车聚合主体提供备用服务的市场架构 189
6.2.2 电动汽车聚合主体备用服务能力分析 197
6.2.3 电动汽车聚合主体提供备用的调度策略研究 199
6.2.4 基于双重激励机制的EVAE提供备用的调度策略仿真验证 208
6.3 温控负荷聚合主体参与负荷跟踪辅助服务的调控方法 219
6.3.1 集群温控负荷模型构建 219
6.3.2 基于分解递推*小二乘法的聚合温控负荷参数辨识方法 225
6.3.3 聚合温控负荷功率跟踪控制方法 227
6.3.4 聚合温控负荷参与负荷跟踪仿真验证 229
6.4 本章小结 231
参考文献 231
第7章 需求侧资源聚合商参与电力市场交易的优化决策方法 233
7.1 聚合商参与电力批发市场交易的*优投标策略 233
7.1.1 概述 233
7.1.2 无DR投标模型 234
7.1.3 有DR投标模型 235
7.1.4 补偿机制设计 239
7.1.5 算例分析 241
7.2 聚合商在电力零售市场中的*优定价策略 247
7.2.1 概述 247
7.2.2 双层互动决策框架 247
7.2.3 互动响应决策模型 248
7.2.4 算例分析 253
7.3 聚合商参与两级电力市场运营交互研究 258
7.3.1 概述 258
7.3.2 双层互动决策框架 258
7.3.3 三层交互决策模型 260
7.3.4 算例分析 273
7.4 本章小结 281
参考文献 282
第8章 需求响应基线负荷估计 284
8.1 需求响应基线负荷估计概述 284
8.1.1 基线负荷的基本概念 284
8.1.2 现有基线负荷估计方法介绍 285
8.2 个体用户的基线负荷估计方法 286
8.2.1 基本思路 286
8.2.2 负荷模式聚类 288
8.2.3 同步模式匹配 288
8.2.4 *优组合估计 289
8.2.5 仿真结果分析 292
8.2.6 讨论 298
8.3 含分布式光伏的个体用户基线负荷估计方法 302
8.3.1 概述 302
8.3.2 单个分布式光伏容量及出力估计 303
8.3.3 基于“光伏-负荷”解耦的基线负荷估计方法 310
8.3.4 仿真结果分析 312
8.3.5 讨论 315
8.4 含高渗透分布式光伏的用户集群基线负荷估计方法 317
8.4.1 概述 317
8.4.2 光伏出力和用户负荷的*优解耦 318
8.4.3 高渗透率分布式光伏下用户集群基线负荷估计方法 323
8.4.4 仿真结果分析 325
8.4.5 讨论 329
8.5 本章小结 332
参考文献 334
第9章 需求侧资源聚合响应能量管理系统 335
9.1 平台基本架构 335
9.1.1 硬件部署架构 335
9.1.2 软件模块架构 337
9.1.3 信息通信架构 338
9.2 系统功能介绍 340
9.2.1 系统*页模块 340
9.2.2 计划管理模块 341
9.2.3 调控信息模块 341
9.2.4 资源管理模块 342
9.2.5 效益分析模块 343
9.3 用户端APP功能介绍 344
9.3.1 APP主页模块 344
9.3.2 资源响应模块 345
9.3.3 负荷状态模块 346
9.3.4 收益统计模块 346
9.3.5 历史响应模块 346
9.3.6 合同类型模块 347
9.3.7 用户统计页面 347
9.4 采集信息模型及关键技术验证 348
9.4.1 数据采集模型 348
9.4.2 负荷可调潜力分析结果 352
9.5 本章小结 352
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