交互式智能电网的负荷预测与定价机制

随着经济的不断发展，能源的消耗和环境保护之间的矛盾不断升级，如何在保证自身经济发展的状况下减少因能源的使用而产生的对环境的污染，成为全球经济发展的重要研究问题，因此智能电网的概念应运而生。建设一个可靠、安全、经济、高效运行的电网，在降低自身的运行成本的同时使得分布式能源以及新能源能够有效的接入电网，减少对一次性能源的依赖，是全球各国的共同目标。电力系统需求侧响应在于实时利用己掌握的需求侧信息，利用激励及价格手段影响并改变用户的固有用电模式，从而对现有的负荷曲线进行整形。智能电网需求侧响应可以划分为基于激励和基于价格两类，利用其主要项目：基于激励的需求侧响应采用直接负荷控制，基于价格的需求侧响应采用实时电价，从而达到对智能电网进行需求侧管理的目的。 1、本文以基于智能电网信息流的交互，实时掌握需求侧信息的基础上，利用传统的需求侧管理项目，融合智能电网的技术特点，建立一个仿真上海电网是包含光伏发电、风力发电、蓄电池储能、柴油发电机的交互式智能电网系统。模拟光伏阵列总峰瓦值为150MW，占上海地区电网发电量的1%左右；风力发电机组总峰瓦值为1000MW，占上海地区电网发电容量的9-10%左右。通过分析设备特性，研究理论公式，建立适合该仿真系统的各组成设备数学模型。根据HOMER软件仿真该上海地区含分布式能源的交互式智能电网系统，输入各设备能源资源情况和成本数据，根据已构建的数学模型，进一步计算得到该仿真系统的全年出力。在该仿真软件中改变不同的敏感变量的输入值，查看系统各种运行的经济效益状况，进而选出最优的系统方案。 2、对于HOMER软件仿真得到的数据进行处理，得到分布式能源系统的‘实际负荷’数据样本，为了提高负荷预测的准确性，本文采用插值法将数据扩充为96点。结合小波神经网络和分布式能源系统的特点，设计了基于小波神经网络的交互式智能电网负荷预测的模型，对HOMER软件仿真得到的上海地区负荷数据进行精确度验证。分析仿真数据结果，表明分布式发电能起到削峰填谷的直接负荷控制作用，是基于激励的需求侧管理的有效手段之一，并提出针对分布式能源系统的负荷控制的建议。 3、对负荷预测结果进行分析，提出按照负荷波动比制定准实时电价的概念。对比现上海地区执行的峰谷阶梯电价，结合仿真的上海地区计及分布式能源系统的交互式智能电网的负荷数据，根据上海居民用电特点，基于价格的需求侧响应项目，提出准实时电价概念。构造适合上海地区情况的准实时电价，并修正实行准实时电价之后的电量弹性矩阵模型从而研究居民在实行该电价状况下的用电量状况。最后进一步分析该电价对上海地区居民用电动汽车充放电入网的影响。