基于实时电价的智能电网需求响应与能量调度策略研究

智能电网是庞大的信息物理系统,市场参与者无法实现全局的信息共享。因此,实现分布式的市场管理是亟待解决的关键问题。本论文基于凸优化和博弈论,分别针对大型商业和工业用户以及小型居民用户,提出了基于实时电价的智能电网分布式需求响应与能量调度策略。主要的创新性研究工作如下:首先,针对大型商业和工业用户,提出了分布式负荷控制算法和实时定价策略。并以面向供需匹配的实时定价策略为例,设计了电价参数调整算法。基于Lyapunov稳定性理论,证明了负荷控制算法和电价参数调整算法的全局渐近稳定性,并给出了算法的分布式实现过程。其次,针对小型居民用户,提出了具有社会福利最优性的能量消耗控制与实时定价算法,并证明了算法的全局渐近稳定性。进而,基于非线性控制理论,证明了算法存在扰动情况下的输入到状态稳定性。再次,针对大型商业和工业用户,基于分层博弈理论,提出了联合需求响应与发电调度策略。通过求解非合作博弈的Nash均衡,获得了用户的需求响应策略;采用逆向归纳法,获得了发电商的发电调度策略。基于子梯度法,提出了能量消耗和能量生产调度算法,并证明了算法的收敛性。最后,针对小型居民用户,基于Stackelberg博弈理论,建立了联合需求响应、购电与发电调度策略。基于对偶分解原理和KKT条件,获得了用户的需求响应策略、零售商的购电策略以及发电商的发电调度策略。论文的研究结果表明,分布式负荷控制和实时定价算法具有较快的收敛速度,可以实现电力市场的供需匹配和移峰填谷;联合需求响应与发电调度策略也可以实现供需匹配和移峰填谷,且与固定电价相比,实时电价策略可以有效降低电力市场的峰均比、日平均电价和日负荷;联合需求响应、购电与发电调度策略可以保证零售商从两阶段电力交易中获益。