计及户用分布式电源的合作博弈智能用电技术研究

2023-11-25 13:04米东风吴子璇
今日自动化 2023年8期
关键词:电荷电量用电

米东风,吴子璇

(国网天津城东供电公司,天津 300171)

为解决我国现阶段能源总量下降、环境污染严重问题,电力企业须在保障负荷增长需要的基础上充分利用多种能源,如风能、太阳能等分布式发电能源。在此过程中,智能电网的配置十分关键,要结合需求侧管理进行规划,采取激励、引导等形式,优化居民的用电结构。由此可见,对户用分布式电源的合作博弈智能用电技术开展研究具有重要的意义。

1 当前智能用电技术研究

电力企业作为我国能源供应的重要企业,在日常生产的过程中,不仅需确保能源供应的稳定与安全,而且还要通过多种形式调控需求侧,有效优化能源使用结构,在帮助用户减少资源浪费的基础上,降低成本,减少能源损失。有关研究学者提出了在此基础上优化定价机制的理念,以期通过这种模式优化能源供应,实现可持续发展。为进一步确保电网激励机制效果,企业通常会运用智能定价机制,如分时定价的制度进行管控和调整,会借助此类电价激励、鼓励用户将电荷安排由高峰时期转向到低谷时期,这样不仅可帮助用户减少费用成本,而且还能够缓解供电压力。此外智能家居用电也是智能用电管理中非常关键的部分,尤其是在智能电表运用的基础上,为多主体进行合作博弈提供了更多的可能性。现阶段国内外已有很多研究人员对此问题进行研究,如对分时电价政策提出函数模型,并基于博弈论制订定价策略,或根据电力企业和用户间的信息建立博弈模型,使电力企业作为主导者,用户作为跟随者进行优化。文章在智能电网基础上,分析了户用分布式电源,并设计了一种剩余电能回收的方式,在此理念下用户可在分时电价的基础上更加高效进行负荷安排,从而为用户减少电费,实现能源高效运用提供可能。此外在博弈思想使用方面,建立了用电优化模型,如图1所示,以期借助该模型完成电力调整,使用户作为博弈参与者减少能源损耗降低费用[1]。

图1 用电优化模型

2 系统建模

系统建模环节十分关键,要求电力企业应以微网为对象开展分析,具体建模工作如下:设立此微网居民用户为N,该区域的电力公司为1个,主要负责信息收集和负荷调度,而居民则是以合作的关系参与到需求侧调整中。在体系流程中,每一户都使用智能电表技术安装分布式电源,用户可将自身剩余的电量重新售卖给电网,从而确保能源使用的科学性与合理性。此外电力企业还会适时地进行电价调整,通过激励机制的设定确保用户能够科学进行负荷安排,其中用户与企业间的信息和负荷交互便形成了博弈合作。图2为需求侧管理场景。

图2 需求侧管理系统模型搭建

在系统建模的过程中,将1 d 设计为24 h,则系统内n∈N,运用lnh代表用户n在h内的用电情况,则总电荷耗费量为:

与此同时,结合用户的每日峰值负荷数据及平均负荷情况,还能够得出峰值与平均数值间的关系,其为PAR数值,计算公式如下,其中,Lpeak为每日的最大电力负荷,Lavg为电荷平均值[2]。

电能成本模型也是模型搭建中非常重要的一点,其主要目的是能够确保用户科学运用资源,借助激励机制设置的方式完成电价设定。

3 合作博弈的能源消耗调度

3.1 能源成本最小化

结合电价设定需要,用户可借助智能电表完成信息交互从而科学规划能源的使用,最大程度减少此过程的成本消耗。从能源成本方面来看,用户参与调度的核心是为减少成本支出,因此企业应寻求最能够满足用户需要的调度形式,以此确保成本。

3.2 电力消耗费用

假设bn为用户在1 d 内所耗用的电费,则用户使用的总电费计算为:

结合模型分析情况来看,在进行电力需求管控的过程中,当用户参与到合作博弈时,用户所支付的电费情况不仅会受到用电量的影响,而且还会与周围用户的用电量息息相关。与此同时,若是用户在购买电量后没有完全使用,则可将剩余的电量回售给电力企业,此时按照单价,用户所获取到的收益总数为:

3.3 博弈模型

从博弈的角度来看,在智能用电合作博弈模型搭建的过程中,参与者为N,即所有的居民用户群体。策略则是指用电调整与优化,收益函数为Pn。结合博弈需要,按照收益及策略需要,全部的用户都会直接参与到调整工作中,直至博弈过程能够找到平衡点。其中,电荷控制方面在博弈模型建设的过程中主要是运用An模型,其中主要针对对象包括冰箱、洗衣机等家用电器。对于分布式电源使用用户来讲,既可运用购买的方式获取电能,也可运用电池板储电的方式获取电荷。其中电网购买获取的调度电量公式为:

在模型设计的过程中,假设用户1 d 所用的电量为恒定值,则说明对于不可转移负荷来讲,在使用方面被固定在某一时间区间内,因此在进行ECS 的过程中,只需进行可转移负荷的处理就可以满足需要。需注意的是,若是博弈的过程中找到均衡点,则任何用户在优化或调整用电情况时,都不会获取更高的收益[3]。

4 算例仿真

电力能源供应质量与策略的制订息息相关,为进一步了解以上分析与模型设定的合理性与可行性,文章将对算例仿真等形式强化模型运用效果进行研究。为保障模型基本条件设定的合理性,在此分析过程中,假设用户共有50名,电力企业为1个,所有居民所使用的均为智能电网,且用户愿意参与到博弈中。其中,用户使用的负荷分为两种,分别为以家用电器为主的不可转移负荷及电动汽车等可转移负荷。由于每家每户在电荷情况方面均有所差异,因此假设其存在一定的波动范围,则按照图3来看,随机产生的不可转移负荷公式为:

图3 不可转移电荷

式中,Xu及X1分别为用户不可转移负荷的峰值,rand为随机产生的数据。

在此过程中假设每户均设置了光伏电池板,即用户可直接使用其完成电荷获取,并将剩余的电荷售出给电网[4]。

工作人员发现在模型优化后费用成本进一步下降。此外在ECS 方面,在总负荷分布中,存在大量的负值,该数是指用户售出给电网的电量数值。在没有进行该模式优化前,用户负荷使用一般在17:00—0:00,而凌晨阶段的负荷使用则整体较少。而在优化完成后,6:00—17:00的负荷主要被转移到了10:00—0:00,这是因为此时间段的光伏能力最大,用户可运用电池板发电的方式获取电能。而在剩余的时间段内则负荷主要转移到了凌晨0:00—6:00,这是因为此阶段的电价整体较低,使用耗电数量整体较少。根据数据分析显示,在优化完成后用户借助光伏售出的电荷量明显要更多。与此同时结合PAR 计算公式来看,在没有进行ECS 时,数值约为2.51,而在加入后,则变为2.1,这也进一步说明,用户在参与后不仅可减少费用支出,而且能够降低PAR 数值,有效确保电力系统运行的安全与稳定。

在负荷运用量不断优化的过程中,电力企业工作人员可明确掌握用户可转移负荷的用电时间段。以用户A 为例,当处于负荷关闭情况下,用户用电情况存在负值,负值是指剩余电量再次售出给电网。结合分析来看,该用户的使用电量峰值恰好处于费用最高的阶段,而在10:00—15:00由于电量在使用完成后依旧存在大量的剩余电量,因此可借助出售的方式获取收益。总之,对于电力企业发展来讲,在制订电价、能源工艺、负荷调节及电荷回售的过程中,须在保障经济效益的同时,最大程度减少资源及成本浪费,有效提升供电稳定性与安全性。在具体工作中可结合合作博弈理念的使用,使用户参与到优化调整工作中,从而结合优化模型调整用户的用电结构,帮助用户减少资源浪费,强化经济效益。在后续工作中企业要积极借鉴行业发展经验,不断强化知识理论,提升工作团队的整体工作水准,从而针对不同情况科学设定模型,优化能源供应,为企业可持续发展创造良好的条件[5]。

5 结束语

综上所述,文章基于用户用电情况的需求侧分析提出了合作博弈理念,并搭建了相应的模型,以期通过博弈模型的搭建验证该理念的落实情况。结果表明,在用户参与到能源消耗调度后,不仅能够降低成本,而且可确保负荷的平衡,甚至可通过回售等方式进一步减少费用支出。因此在后续工作中,要求企业加强对此种形式的关注,科学使用智能技术优化需求和供给,为我国能源高效利用创造良好的条件。

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