亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        計及預(yù)測偏差的光伏消納多時間尺度調(diào)度研究

        2018-02-08 01:33:13張靜頁佟曉寧
        電力工程技術(shù) 2018年1期

        宋 陽, 張靜頁, 王 磊, 佟曉寧

        (1. 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院,江蘇 南京 210096;2. 國網(wǎng)遼寧省電力有限公司,遼寧 沈陽 110004)

        0 引言

        分布式光伏發(fā)電正得到越來越廣泛的應(yīng)用,儲能可以破解能源生產(chǎn)和消費(fèi)不同步的問題,使能源在時間和空間上具有可平移性[1],減少新能源的隨機(jī)性并提高其可調(diào)性[2]。集中控制的空調(diào)負(fù)荷是當(dāng)前研究最多的需求響應(yīng)資源,調(diào)度方式靈活,可以將其納入到常態(tài)化的電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行中[3-4]。

        考慮用戶側(cè)可再生能源發(fā)電量小的特點(diǎn),通過售電商與大電網(wǎng)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)和技術(shù)上的聯(lián)系將是其最經(jīng)濟(jì)、最有效的運(yùn)營模式[5]。另外,售電商可以通過提供創(chuàng)新的需求響應(yīng)服務(wù),吸引并整合更多居民用戶參與,以形成規(guī)??捎^的需求響應(yīng)資源[6-7]。

        消納新能源發(fā)電的間歇性主要有2種途徑,一是研究間歇式電源的高精度預(yù)測方法,減少預(yù)測誤差;二是在計及可再生能源概率及誤差的基礎(chǔ)上優(yōu)化發(fā)電計劃[8-10]。文獻(xiàn)[11]設(shè)計了一種多時間尺度協(xié)調(diào)有功調(diào)度系統(tǒng),充分利用較短時間尺度內(nèi)更為準(zhǔn)確的風(fēng)電信息,從而提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。文獻(xiàn)[12]將光伏發(fā)電出力處理成隨機(jī)變量,采用機(jī)會約束建立優(yōu)化控制模型,可以較好地跟蹤計劃出力曲線。這些研究均從系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全性角度出發(fā),并沒有在售電開放環(huán)境下從售電商角度出發(fā),考慮購售電業(yè)務(wù)和需求響應(yīng)服務(wù)的協(xié)調(diào)關(guān)系。

        在售電開放環(huán)境下,從售電商角度展開研究,利用蓄電池、空調(diào)需求響應(yīng)資源消納和跟蹤光伏發(fā)電,建立了多時間尺度調(diào)度模型,在日前調(diào)度中以機(jī)會約束考慮光伏預(yù)測偏差,日內(nèi)調(diào)度跟蹤光伏預(yù)測偏差,并進(jìn)行了仿真,研究了置信水平不同時的調(diào)度情況。

        1 多時間尺度調(diào)度策略

        1.1 售電商多時間尺度調(diào)度策略

        售電商采用蓄電池作為儲能設(shè)備,以消納新能源發(fā)電出力,在最大化自身收益的同時應(yīng)能滿足居民用戶的用電需求,響應(yīng)系統(tǒng)調(diào)峰需求。售電商的內(nèi)涵及功能如圖1所示。

        圖1 售電商的內(nèi)涵及功能Fig.1 The essence and function of power supplier

        售電商可以引導(dǎo)居民用戶主動追蹤清潔能源發(fā)電出力,結(jié)合用戶的能源模塊“自發(fā)自用、余量上網(wǎng)”的模式,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的雙側(cè)協(xié)調(diào)優(yōu)化、雙向自適應(yīng)過程[13]??紤]光伏預(yù)測偏差,采用多時間尺度協(xié)調(diào)調(diào)度的策略如圖2所示。

        圖2 多時間尺度協(xié)調(diào)調(diào)度策略Fig.2 Multi-time scale coordinated scheduling strategy

        1.2 光伏預(yù)測偏差的消納資源

        光伏板t時刻的實(shí)際出力與太陽輻射強(qiáng)度、光伏板溫度等因素有關(guān)[14]。將光伏預(yù)測誤差分布假設(shè)為正態(tài)分布,在時間軸上的均值即期望值為0[15]。光伏預(yù)測功率誤差ΔPPVi的概率密度函數(shù)如下:

        (1)

        日內(nèi)預(yù)測值與日前預(yù)測值的偏差通過調(diào)節(jié)蓄電池的充放電功率和空調(diào)需求響應(yīng)資源進(jìn)行消納,根據(jù)置信水平在日前調(diào)度計劃中預(yù)留備用資源。

        在日前調(diào)度時優(yōu)化空調(diào)群組出力大小,日內(nèi)調(diào)度時為消納光伏發(fā)電預(yù)測值變化進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化,根據(jù)日內(nèi)調(diào)度結(jié)果制定空調(diào)群組的控制方案。

        在日內(nèi)調(diào)度時,改變充放電功率即可消納預(yù)測偏差。為消納光伏預(yù)測偏差而在日前調(diào)度中調(diào)整的柔性備用資源為Qreserve,如圖3中1—5號斜線部分所示。1號為充電時段蓄電池電量未滿,為預(yù)留光伏預(yù)測值變大,調(diào)整充電功率小于最大充電功率的區(qū)間;2號為充電時段蓄電池可快速充至滿電,為預(yù)留光伏預(yù)測值變小,調(diào)整蓄電池緩慢充電的區(qū)間; 3號為放電時段,蓄電池電量為0,預(yù)留光伏預(yù)測值變大,預(yù)留空調(diào)控制組可調(diào)用的功率;4號為放電時段,蓄電池電量較大,但為預(yù)留光伏預(yù)測值變小,調(diào)整放電功率小于最大放電功率的區(qū)間;5號為放電時段,蓄電池電量可快速放為0,為預(yù)留光伏預(yù)測值變大,調(diào)整蓄電池緩慢放電的區(qū)間。

        圖3 預(yù)留的備用資源及實(shí)際調(diào)整的出力Fig.3 Standby reserved resources and the actual adjustment of the output

        1.3 分配空調(diào)群組調(diào)用時段

        根據(jù)天氣狀況和空調(diào)群組的運(yùn)行情況,空調(diào)群組在全天不同時段的需求響應(yīng)潛力不同[16-18]。按如下原則進(jìn)行空調(diào)群組的調(diào)用時段分配:空調(diào)群組優(yōu)先參與系統(tǒng)削峰,再在光伏發(fā)電較大時段參與消納光伏預(yù)測偏差。先分配系統(tǒng)有削峰需求的時段需調(diào)用的空調(diào)群組,分配的空調(diào)群組潛力應(yīng)大于削峰需求減去蓄電池最大放電功率;再優(yōu)先在光伏發(fā)電較大的時段分配剩余空調(diào)群組中需求響應(yīng)潛力最大的一組。

        1.4 優(yōu)化蓄電池充放電狀態(tài)

        采用單位電量調(diào)度費(fèi)用考慮蓄電池的投資維護(hù)成本。系統(tǒng)有削峰需求,蓄電池放電;非峰時段,光伏余量優(yōu)先給蓄電池充電;峰時段,光伏余量優(yōu)先給其他用戶使用;上網(wǎng)電量大于其他用戶負(fù)荷時,蓄電池處于充電狀態(tài);上網(wǎng)電量小于其他負(fù)荷時,則蓄電池放電給其他用戶使用。

        2 計及光伏預(yù)測偏差多時間尺度調(diào)度模型

        2.1 日前調(diào)度

        日前調(diào)度求解的變量為各時段蓄電池的充放電功率和空調(diào)群組的出力。

        2.1.1 調(diào)度目標(biāo)

        日前調(diào)度的目標(biāo)為售電商收益Bp最大,目標(biāo)函數(shù)為maxBp。售電商的收益由出售給所有居民用戶的電能收入和響應(yīng)系統(tǒng)削峰得到的補(bǔ)償減去從發(fā)電公司購買電能的成本、向用戶支付的光伏上網(wǎng)電費(fèi)、給用戶參與需求響應(yīng)的補(bǔ)償、蓄電池的調(diào)度費(fèi)用組成,收益模型如式(2)所示。

        (2)

        式中:T為時段集合;pS為售電商售電價格;Pl(t)為第t時段所有用戶沒有參與需求響應(yīng)時的負(fù)荷;Ppvzy(t)為擁有光伏發(fā)電裝置的用戶第t時段自用的光伏發(fā)電大?。籔c(t)為第t時段用戶參與需求響應(yīng)變化的功率;Pgoal(t)為第t時段系統(tǒng)要求的削減功率目標(biāo);pbsys為系統(tǒng)運(yùn)營商給售電商參與削峰的補(bǔ)償價格;p1為售電商購電價格;Ppvuse(t)為第t時段其他用戶使用的光伏發(fā)電大?。籔dis(t)為第t時段儲能設(shè)備的放電功率;p2為收購用戶光伏發(fā)電上網(wǎng)的價格;δch(t)和δdis(t)分別表示蓄電池的充電和放電狀態(tài);Pch(t)為第t時段蓄電池的充電功率;pb為用戶參與需求響應(yīng)的補(bǔ)償價格;pbat為蓄電池單位電量調(diào)度價格。

        2.1.2 約束條件

        (1) 滿足負(fù)荷削減目標(biāo)。

        |Pc(t)+δdis(t)Pdis(t)-Pgoal(t)|≤0.1×Pgoal(t)

        (3)

        (2) 功率平衡約束。

        Ppvuse(t)≥0

        (4)

        Ppvuse(t)≤Pl(t)-Ppvzy(t)

        (5)

        Ppvuse(t)≤Ppv(t)-Pch(t)-Ppvzy(t)

        (6)

        Pdis(t)≤Pl(t)-Ppvuse(t)-Ppvzy(t)+Pgoal(t)

        (7)

        (3) 考慮光伏不確定性的剩余資源總量約束。剩余需求響應(yīng)資源應(yīng)大于光伏的波動功率,由于光伏發(fā)電偏差量不是一個常數(shù),因此采用可信性機(jī)會約束:

        Pr{Pt(t)-|ΔPpv(t)|≥0}≥αt=1,2,…,T

        (8)

        Pt(t)=

        (9)

        (4) 蓄電池約束。儲能設(shè)備選用目前廣泛應(yīng)用的鉛酸蓄電池。

        充電狀態(tài):

        E(t)=E(t-1)+δch(t)ΔTPch(t)ηch

        (10)

        放電狀態(tài):

        E(t)=E(t-1)-δdis(t)ΔTPdis(t)/ηdis

        (11)

        儲能容量約束:

        EcSmin≤E(t)≤EcSmax

        (12)

        式中:E(t)為蓄電池t時段的總能量;ηch,ηdis分別為蓄電池的充電功率和放電功率;Ec為蓄電池容量;Smin,Smax分別為蓄電池最小和最大充電狀態(tài)值。

        (5) 空調(diào)需求響應(yīng)資源約束。各個時段調(diào)用的空調(diào)需求響應(yīng)資源的功率應(yīng)小于該時段可調(diào)用的空調(diào)需求響應(yīng)資源:

        0≤Pc(t)≤Nr(t)Pdr(t)t=1,2,…,T

        (13)

        式中:Nr(t)為第t時段可調(diào)用的空調(diào)控制組的數(shù)量;Pdr(t)為第t時段空調(diào)控制組的最大響應(yīng)潛力。

        2.1.3 不確定性約束條件轉(zhuǎn)換

        (14)

        式中:cj為常量;η為隨機(jī)變量;Kα滿足φ(Kα)=α,φ(·)是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)。

        2.2 日內(nèi)調(diào)度

        2.2.1 調(diào)度目標(biāo)

        為盡可能的消納光伏預(yù)測的偏差量且在日前調(diào)度計劃上的調(diào)整最小,采用雙目標(biāo)優(yōu)化。

        (1) 系統(tǒng)不平衡量ΔP(t)最小。調(diào)節(jié)對象為蓄電池充放電功率Pdis(t),Pch(t)和空調(diào)需求響應(yīng)資源調(diào)節(jié)功率Pc(t)。蓄電池充放電狀態(tài)與日前調(diào)度結(jié)果保持一致,ΔP(t)與蓄電池工作狀態(tài)有關(guān)。

        (15)

        蓄電池在充電狀態(tài):

        ΔP(t)=ΔPch(t)-ΔPc(t)-ΔPpv(t)t=1,2,…,T

        (16)

        式中:ΔPch(t)為蓄電池充電功率的調(diào)節(jié)量,為正表示充電功率增大;ΔPc(t)為空調(diào)需求響應(yīng)資源的調(diào)節(jié)量,為正表示調(diào)用的空調(diào)需求響應(yīng)資源變大;ΔPpv(t)為光伏實(shí)際輸出功率與預(yù)測功率的不平衡量,為正表示實(shí)際出力大于預(yù)測值。

        蓄電池在放電狀態(tài):

        ΔP(t)=-ΔPc(t)-ΔPdis(t)-ΔPpv(t)t=1,2,…,T

        (17)

        式中:ΔPdis(t)為蓄電池放電功率的調(diào)節(jié)量,為負(fù)表示放電功率減小。

        (2) 調(diào)整后的出力與日前的偏差最小。

        (18)

        將目標(biāo)函數(shù)利用懲罰因子進(jìn)行耦合,目標(biāo)函數(shù)變化為:

        F=min (α1F1+α2F2)

        (19)

        式中:α1為不平衡量的懲罰因子;α2為調(diào)整量的懲罰因子。

        2.2.2 約束條件

        (1) 空調(diào)需求響應(yīng)資源調(diào)用約束。

        -Pc(t)≤ΔPc(t)≤Nr(t)Pdr(t)-Pc(t)

        (20)

        (2) 蓄電池約束。儲能容量約束中,總能量的表達(dá)式為:

        E(t)=E(t-1)+δch(t)ΔT[Pch(t)+ΔPch(t)]ηch-δdis(t)ΔT[Pdis(t)+ΔPdis(t)]/ηdis

        (21)

        求解變量為各時段蓄電池的充放電功率和空調(diào)群組的出力的變化量。

        2.2.3 售電商實(shí)際日收益

        不平衡電量Qu為調(diào)整蓄電池充放電功率和空調(diào)控制組功率后的光伏發(fā)電實(shí)際值與預(yù)測值的偏差電量的總和,最大不平衡量Pumax為日最大不平衡電力的大小。

        (22)

        Pumax=max|ΔPpv(t)-ΔPch(t)+ΔPc(t)+ΔPdis(t)|t=1,2,…,T

        (23)

        對于日內(nèi)調(diào)度調(diào)整出力后無法消納的光伏不平衡量,為正的部分選擇棄光,為負(fù)的部分需到小時電力市場中購買,日內(nèi)購電成本Cd為:

        Cd=Qudpd

        (24)

        式中:Qud為小于日前預(yù)測值的光伏不平衡電量;pd為小時電力市場購電電價。

        進(jìn)行日內(nèi)出力調(diào)整后,售電商的調(diào)度成本也有所變化,增加的日內(nèi)調(diào)度成本Cg為:

        Cg=pbat(Qbat,up-Qbat,down)+pb(Qc,up-Qc,down)

        (25)

        式中:Qbat,up為蓄電池出力增大的電量;Qbat,down為蓄電池出力減小的電量;Qc,up為空調(diào)群組增加的電量;Qc,down為空調(diào)群組增加的電量。因此,售電商一天實(shí)際的收益Bd為:

        Bd=Bp-Cd-Cg

        (26)

        3 算例分析

        3.1 算例背景

        在某一需求響應(yīng)程度較高的地區(qū),售電商向1500戶居民用戶供電,每戶有3臺分體空調(diào)參與需求響應(yīng),其中安裝光伏裝置(額定發(fā)電功率為4 kW)的用戶有500戶。9:00~11:00和16:00~24:00為電價高峰時段,系統(tǒng)在10:00~11:00之間有削峰需求1.5 MW。蓄電池的容量3 MW·h,最大充放電功率為1 MW,單位電量調(diào)度費(fèi)用為0.3元/(kW·h)。

        Pt(t)-Kα(t)×0.1Ppv(t)≥0t=1,2,…,T

        (27)

        將4500臺空調(diào)分為9組,根據(jù)系統(tǒng)削峰需求和光伏發(fā)電大小將9組分配在全天各個時段。

        3.2 調(diào)度結(jié)果

        3.2.1 日前調(diào)度結(jié)果

        優(yōu)化蓄電池工作狀態(tài)后,以15 min的時間間隔進(jìn)行日前調(diào)度,置信水平α=70%時,收益為8 940.6元。備用資源預(yù)留情況如表1所示。

        表1 日前調(diào)度中的備用資源分配情況Tab.1 The allocation of reservedresources in day-ahead scheduling

        預(yù)留的備用資源的分布情況主要與蓄電池充放電狀態(tài)有關(guān),備用資源分布如圖4所示。

        圖4 光伏預(yù)測偏差的預(yù)留裕度及調(diào)用的備用資源Fig.4 The reserved margin of error in photovoltaic prediction and the related reserved resources

        可見,預(yù)留的備用資源主要為蓄電池充放電功率,這是由于蓄電池的調(diào)度成本較小。空調(diào)控制組在蓄電池放電功率為放電功率極限,充電功率為0時,為日內(nèi)光伏預(yù)測值變小的備用資源。當(dāng)其在為滿足系統(tǒng)削峰需求被調(diào)用時,也作為日內(nèi)光伏預(yù)測值變大的備用資源。根據(jù)1.2節(jié),實(shí)際調(diào)整的備用資源情況如表2所示。

        表2 日前備用資源調(diào)整情況

        可見,蓄電池充放電功率上下可浮動的區(qū)間已經(jīng)足夠作為備用資源,僅有少部分時段,蓄電池充放電功率需為預(yù)留光伏預(yù)測偏差的備用做調(diào)整。

        3.2.2 日內(nèi)調(diào)度結(jié)果

        按照0.7的置信水平進(jìn)行日前調(diào)度,根據(jù)目標(biāo)重要程度,取日內(nèi)懲罰因子α1=0.9,α2=0.1,小時電力市場購電價格為3元/(kW·h),各類備用資源實(shí)際調(diào)度情況如表3所示,日內(nèi)調(diào)度成本為169.9元。

        表3 備用資源實(shí)際調(diào)度情況Tab.3 The actual scheduling ofreserved resources

        日內(nèi)調(diào)度后的光伏不平衡量如圖5所示,不平衡電量為0.219 8 MW·h, 最大不平衡量為0.208 3 MW。

        圖5 日內(nèi)調(diào)度后的光伏不平衡量Fig.5 The unbalance power of photovoltaic after intra-day scheduling

        光伏發(fā)電小于日前預(yù)測值的電量為0.056 6 MW·h,因此,售電商實(shí)際日收益為6 010.9元。

        3.3 不考慮光伏預(yù)測偏差的多時間尺度調(diào)度

        假設(shè)日前調(diào)度時不考慮光伏預(yù)測偏差量,日前和日內(nèi)調(diào)度結(jié)果如圖6所示。收益為9 030.5元,相比考慮日前偏差時收益8 940.6元稍大,這是由于未調(diào)整蓄電池充放電功率,蓄電池轉(zhuǎn)換電量變多。

        圖6 不考慮光伏預(yù)測偏差多時間調(diào)度結(jié)果Fig.6 The result of multi-time scheduling without considering the error of photovoltaic prediction

        累計調(diào)節(jié)電量0.803 3 MW·h,相比日前考慮光伏預(yù)測偏差,總調(diào)節(jié)功率較小。各類備用資源實(shí)際調(diào)度情況如表4所示,空調(diào)控制組的調(diào)節(jié)電量變大,這是由于日前調(diào)度中未考慮誤差,充放電的調(diào)節(jié)空間較小。

        表4 不考慮光伏預(yù)測偏差備用資源實(shí)際調(diào)度情況Tab.4 The result of scheduling withoutconsidering the reserved resources oferror in photovoltaic prediction

        日內(nèi)調(diào)度后的不平衡量如圖7所示。

        圖7 不考慮光伏預(yù)測偏差日內(nèi)調(diào)度后的不平衡量Fig.7 The unbalance power of photovoltaic after intra-day scheduling without considering the error of photovoltaic prediction

        不平衡電量為0.387 0 MW·h,最大不平衡量為0.203 9 MW,對比圖5,不平衡電量變大,最大不平衡量也變大,總體不平衡量情況也較差,跟蹤光伏功率變化效果較差,可見在日前調(diào)度時考慮光伏預(yù)測偏差調(diào)整區(qū)間,可以有效改善新能源的消納情況。

        售電商實(shí)際收益4854元,相比在日前調(diào)度中考慮光伏預(yù)測偏差較小,這是由于調(diào)節(jié)電量變大,成本增大多,不平衡情況差,日內(nèi)購電成本也較大。

        3.4 置信水平變化

        置信水平不同,售電商實(shí)際收益和日內(nèi)不平衡電量調(diào)整情況如表5所示。

        表5 售電商實(shí)際收益及日內(nèi)預(yù)測值變化調(diào)整情況
        Tab.5 The actual benefits of supplier and the adjustment of the predictive value in intra-day

        置信水平日前收益Bp/元實(shí)際收益Bd/元棄光電量/(MW·h)小時電力市場購電量/(MW·h)最大不平衡電力/MW0.68987.558510.15140.04380.18960.78940.66010.90.16320.05660.20830.88885.54833.90.13000.03690.20830.98808.75491.30.07920.00830.1789

        隨著置信水平的提高,日前收益降低,光伏預(yù)測值偏差的消納情況越好,但置信水平為0.7時,日內(nèi)調(diào)度成本最小,實(shí)際收益最大。

        4 結(jié)語

        從售電商角度展開研究,采用蓄電池和空調(diào)需求響應(yīng)資源跟蹤光伏發(fā)電,建立了多時間尺度調(diào)度模型,先分配空調(diào)群組的調(diào)用時段,優(yōu)化蓄電池充放電狀態(tài),在日前調(diào)度中以機(jī)會約束考慮光伏預(yù)測偏差,轉(zhuǎn)化為確定性等價條件求解,日內(nèi)調(diào)度以不平衡量和調(diào)整量最小為雙目標(biāo)。仿真結(jié)果表明日前調(diào)度中以機(jī)會約束考慮光伏預(yù)測偏差需要對日前調(diào)度計劃進(jìn)行調(diào)整,可以有效改善光伏預(yù)測跟蹤情況,提高售電商實(shí)際日收益,置信水平越高,跟蹤光伏預(yù)測偏差情況越好,售電商實(shí)際日收益與日內(nèi)調(diào)度成本的大小有關(guān)。

        [1] 張國玉,洪 超,陳杜琳. 面向儲能電站調(diào)度的光儲發(fā)電系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化策略研究[J]. 電力工程技術(shù),2017,36(3):50-56.

        ZHANG Guoyu,HONG Chao, CHEN Dulin. Strategy research on operation optimization of photovoltaic-energy storage hybrid system based on scheduling of battery energy storage system[J]. Electric Power Engineering Technology,2017,36(3):50-56.

        [2] 袁小明,程時杰,文勁宇. 儲能技術(shù)在解決大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)問題中的應(yīng)用前景分析[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2013,37(1):14-18.

        YUAN Xiaoming,CHENG Shijie,WEN Jinyu. Prospects analysis of energy storage application in grid integration of large-scale wind power[J]. Automation of Electric Power System,2013,37(1):14-18.

        [3] 王蓓蓓,李 揚(yáng),高賜威. 智能電網(wǎng)框架下的需求側(cè)管理展望與思考[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2009,33(20):17-22.

        WANG Beibei,LI Yang,GAO Ciwei. Demand side management outlook under smart grid infrastructure[J]. Automation of Electric Power System,2009,33(20):17-22.

        [4] 高賜威,李倩玉,李 揚(yáng). 基于DLC的空調(diào)負(fù)荷雙層優(yōu)化調(diào)度和控制策略[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報,2014,34(10):1546-1555.

        GAO Ciwei,LI Qianyu, LI Yang. Bi-level optimal dispatch and control strategy for air-conditioning load based on direct load control[J]. Proceedings of the CSEE,2014,34(10):1546-1555.

        [5] 張小平,李佳寧,付 灝. 英國電力零售市場的改革與挑戰(zhàn)[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2016,40(11):10-16.

        ZHANG Xiaoping,LI Jianing,F(xiàn)U Hao. UK retail electricity market reform and challenges [J]. Automation of Electric Power System,2016,40(11):10-16.

        [6] 吳興全,李秋鵬,喬 梁,等. 分布式光伏發(fā)電定價方法探討[J]. 電力需求側(cè)管理,2016,18(5):10-14.

        WU Xingquan, LI Qiupeng, QIAO Liang, et al. Discussion on pricing methods of distributed photovoltaics[J]. Power Demand Side Mangment, 2016,18(5):10-14.

        [7] 白 楊,謝 樂,夏 清,等. 中國推進(jìn)售電側(cè)市場化的制度設(shè)計與建議[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2015,39(14):1-7.

        BAI Yang,XIE Le,XIA Qing,et al. Institutional design of chinese retail electricity market reform and related suggestions[J]. Automation of Electric Power System,2015,39(14):1-7.

        [8] 夏新華,高宗和,李恒強(qiáng),等. 考慮時空互補(bǔ)特性的風(fēng)光水火多能源基地聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度[J]. 電力工程技術(shù),2017,36(5):59-65.

        XIA Xinhua,GAO Zonghe,LI Hengqiang,et al. Combined optimization dispatching of multi-source hybrid power bases considering the time-space complementary characteristics[J]. Electric Power Engineering Technology,2017,36(5):59-65.

        [9] SIMMONDS G. Regulation of the UK electricity industry[R].UK:CRI,2002.

        [10] 張伯明,吳文傳,鄭太一,等. 消納大規(guī)模風(fēng)電的多時間尺度協(xié)調(diào)的有功調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計[J]. 電力系統(tǒng)自動化,2011,35(1):1-5.

        ZHANG Boming, WU Wenchuan,ZHENG Taiyi,et al. Design of a multi-time scale coordinated active power dispatching system for accommodating large scale wind power penetration[J]. Automation of Electric Power System,2011,35(1):1-5.

        [11] 楊勝春,劉建濤,姚建國,等. 多時間尺度協(xié)調(diào)的柔性負(fù)荷互動響應(yīng)調(diào)度模型與策略[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報,2014,34(22):3664-3673.

        YANG Shengchun,LIU Jiantao,YAO Jianguo,et al. Model and strategy for multi-time scale coordinated flexible load interactive scheduling[J]. Proceedings of the CSEE,2014,34(22):3664-3673.

        [12] 林少伯,韓民曉,趙國鵬,等. 基于隨機(jī)預(yù)測誤差的分布式光伏配網(wǎng)儲能系統(tǒng)容量配置方法[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報,2013,33(4):25-33.

        LIN Shaobo,HAN Minxiao,ZHAO Guopeng,et al. Capacity allocation of energy storage in distributed photovoltaic power system based on stochastic prediction error[J]. Proceedings of the CSEE,2013,33(4):25-33.

        [13] 曾 鳴,楊雍琦,劉敦楠,等. 能源互聯(lián)網(wǎng)“源-網(wǎng)-荷-儲”協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)營模式及關(guān)鍵技術(shù)[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2016,40(1):114-124.

        ZENG Ming,YANG Yongqi,LIU Dunnan,et al. “Generation-Grid-Load-Storage” coordinative optimal operation mode of energy internet and key technologies[J]. Power System Technology,2016,40(1):114-124.

        [14] 徐 林,阮新波,張步涵,等. 風(fēng)光蓄互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)容量的改進(jìn)優(yōu)化配置方法[J]. 中國電機(jī)工程學(xué)報,2012,32(25):88-98.

        XU Lin,RUAN Xinbo,ZHANG Buhan,et al. An improved optimal sizing method for wind-solar-battery hybrid power system[J]. Proceedings of the CSEE,2012,32(25):88-98.

        [15] 丁 明,徐寧舟. 基于馬爾可夫鏈的光伏發(fā)電系統(tǒng)輸出功率短期預(yù)測方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2011,35(1):152-157.

        DING Ming,XU Ningzhou. A method to forecast short-term output power of photovoltaic generation system based on markov chain[J]. Power System Technology,2011,35(1):152-157.

        [16] HE H,SANANDAJI B M,POOLLA K,et al. Aggregate flexibility of thermostatically controlled loads[J]. IEEE Trans on Power Systems,2015,30(1):189-198.

        [17] BODE J L,SULLIVAN M J,BERGHMAN D,et al. Incorporating residential AC load control into ancillary service markets: Measurement and settlement[J]. Energy Policy,2013,56(2): 175-185.

        [18] SAEID B,HOSAM K. Modeling and control of aggregate air conditioning loads for robust renewable power management [J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology,2013,21(4):1318-1327.

        女高中生自慰污免费网站| 成人午夜福利视频| 永久免费观看国产裸体美女| 国产白丝网站精品污在线入口| 亚洲中文字幕在线第二页| av黄色在线免费观看| 国产男小鲜肉同志免费| 亚洲精品成人专区在线观看| 蜜桃av观看亚洲一区二区 | 色熟妇人妻久久中文字幕| 中国少妇内射xxxx狠干| 97se亚洲国产综合自在线图片| 国产91精品丝袜美腿在线| 国产一区二区三区我不卡| 亚洲精品无码久久久| 亚洲国产一区二区在线| 黄网站a毛片免费观看久久| 国产精品妇女一区二区三区 | 日韩精品久久中文字幕| 国产午夜精品理论片| 在线观看精品国产福利片100| 国产不卡av一区二区三区| 中文亚洲av片不卡在线观看| 日日碰狠狠丁香久燥| 国产亚洲AV片a区二区| 日本免费一二三区在线| 少妇私密会所按摩到高潮呻吟| 国产成人AV无码精品无毒| 淫秽在线中国国产视频| 亚洲自偷自拍另类第1页| 熟妇人妻无码中文字幕| 日本嗯啊在线观看| 少妇太爽了在线观看免费| 精品久久久久成人码免费动漫 | 国产精品亚洲综合色区丝瓜 | 人妻爽综合网| 久久精品国产色蜜蜜麻豆国语版| 毛片内射久久久一区| 亚洲一区二区自拍偷拍| 99久久婷婷国产精品网| 人妻丰满熟妇av无码区|