需求响应资源在智能电力系统中的应用及其效益评估研究

随着社会发展,能源消耗与环境污染问题愈发严重。电力工业面临着如何提高电力生产和消费的效率以满足社会不断增长的电力需求问题。在我国,由于经济发展的速度加快以及全社会的用电需求快速增加,供需矛盾加剧促使各地区不断上马新建电厂项目以满足社会的电力需求。然而,单纯依靠电源数目的增加来满足社会日益增长的电力需求产生了一定问题,比如大量排放污染物造成环境污染、电网容量难以适应增加后的发电量。在这一背景下,通过需求侧管理实现电力系统的供需协同优化成为了我国电力系统未来发展的必然趋势。在电力系统智能化发展的背景下,需求响应被认为是实现电力系统供需协调的重要技术手段。然而,需求响应的引入将使得智能电力系统的规划、运行和评价等环节需要考虑的边界条件更为复杂,而目前的研究尚无法有效支撑需求响应的大规模推广应用。因此,有必要对需求响应资源在智能电力系统中的应用进行研究,对需求响应资源在智能电力系统中应用的效益进行评估,从而制定恰当的引导策略,推动智能电力系统的优化升级,支撑我国能源革命的宏观战略。本文的研究内容包括四个主要部分:一是提出了智能电力系统框架下供需双侧协调优化理论;二是研究了计及需求响应的智能电力系统电源规划模型和源网协调规划模型;三是构建了考虑需求响应的智能电力系统调度模型;四是提出了评价需求响应在智能电力系统中应用效益的综合评价方法。第一,提出了智能电力系统框架下供需双侧协调优化理论。该研究内容分为两个部分:首先,利用复杂适应系统对智能电力系统演化发展过程开展研究的理论方法,论证了智能电力系统与复杂适应系统理论的兼容性,并提出了复杂适应系统理论框架下智能电力系统的演化过程框架构想;其次,提出了一种基于大系统理论的智能电力系统供需协调优化的理论与方法,分析了大系统理论对智能电力系统的适用性,并提出了智能电力系统多级递阶优化控制的基本方法及关键技术;揭示了需求响应对智能电力系统演化趋优、供需协调的意义和价值,对智能电力系统中需求响应资源应用情况及未来发展趋势进行了分析。第二,构建了计及需求响应的智能电力系统规划模型。该研究内容包括两个部分:一是计及需求响应和典型日负荷曲线的智能电力系统电源规划模型。提出了考虑发电机组动态运行约束的电源侧优化基础模型,以最大限度降低总成本;基于此,建立了考虑价格弹性的短期需求响应函数,并将其作为约束条件,修改原始目标函数为最大化发电商及用户利益,提出了考虑需求响应的优化规划模型;通过实例证明,该模型能满足电力市场下的发电扩张计划要求,并促进更多具有间歇出力特性的可再生能源并网。二是针对小型规模区域的能源供需网络系统规划模型,包括含、电负荷的供能和传输设备的协同规划。并根据该模型的特点选择Benders分解优化算法进行求解;通过案例分析和仿真模拟证明,该算法能够针对特定范围内的能源供需网络制定出包括供能设施地理位置、设施规模在内的综合规划方案。第三,构建了计及需求响应的智能电力系统调度模型。设计综合考虑系统成本最低、系统可靠性最高和系统减排率最高的多目标优化目标函数,在系统调度约束中全面考虑了需求响应的主要应用场景和分布式电源、储能、大电网互动、冷热电多元负荷等要素;提出了基于Tent映射混沌优化算法对NSGA-Ⅱ算法进行改进,以实现多目标模型求解;通过算例表明,借助需求响应和储能协同作用,该模型提出的调度方案能够改善系统的负荷特性,平抑风电、光伏出力的波动,提升系统经济性的同时改善清洁能源的消纳水平,保证了系统具有较高的可靠性。最后,提出了评价需求响应在智能电力系统中应用效益的综合评价方法。从用户侧、电网侧、发电侧、政府角度分析了需求响应对各主体的效益及产生机理;分主体构建了需求响应综合效益评价指标体系;基于熵权法和变异系数法对指标体系进行组合赋权,并将TOPSIS评价模型运用灰色关联度原理进行改进,提出了一种新的综合评价模型以对需求响应综合效益进行评估;通过实证研究表明,需求响应在智能电力系统中的应用能够带来显著的社会效益和环境效益。