薛晨， 任景， 崔偉， 彭明僑， 肖曉明， 劉穎， 譚玉東

(1.國(guó)家電網(wǎng)公司 西北分部,陜西 西安 710048；2.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410114；3.國(guó)網(wǎng)湖南省電力公司 經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，湖南 長(zhǎng)沙 410004)

0 引 言

隨著多地區(qū)新能源并網(wǎng)，新能源在發(fā)電側(cè)的占比日益增加[1]。但部分地區(qū)用電峰谷期與新能源發(fā)電供需不平衡，出現(xiàn)棄風(fēng)和棄光等降低新能源消納的現(xiàn)象[2]。目前，大多數(shù)研究從調(diào)整電價(jià)角度實(shí)現(xiàn)新能源消納增加的目的。文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]通過改變峰谷平電價(jià)來提升新能源的消納度。文獻(xiàn)[5]通過在發(fā)電側(cè)建立儲(chǔ)能系統(tǒng)來促進(jìn)新能源的消納。部分文獻(xiàn)通過聚類分析用戶負(fù)荷特性，如模糊聚類法[6]、閾值優(yōu)化函數(shù)法[7]和密度聚類[8]，對(duì)負(fù)荷峰谷隸屬度聚類并劃分峰谷平時(shí)段，但忽略了新能源出力及消納問題。

本文提出了一種在原有峰谷平電價(jià)不變的場(chǎng)景下，對(duì)峰谷平電價(jià)所屬時(shí)段進(jìn)行重新劃分方法，通過用戶對(duì)于新的峰谷平時(shí)段進(jìn)行響應(yīng)，達(dá)到提升新能源消納的目的。

1 基于消費(fèi)者心理學(xué)的用戶響應(yīng)模型

本文引入基于消費(fèi)者心理學(xué)[9]的用戶響應(yīng)模型，不同時(shí)間的用戶側(cè)負(fù)荷會(huì)隨其所屬時(shí)刻對(duì)應(yīng)電價(jià)之間的差值改變而改變，對(duì)于這一變化，用負(fù)荷轉(zhuǎn)移率進(jìn)行量化表示，如圖1所示。電價(jià)差對(duì)用戶的刺激包含三個(gè)區(qū)域，分別為死區(qū)、飽和區(qū)以及線性區(qū)。當(dāng)電價(jià)差處于死區(qū)時(shí)，用戶并無意愿改變?cè)械挠秒娦袨?；?dāng)電價(jià)差處于線性區(qū)時(shí)，用戶將對(duì)電價(jià)差的刺激作出響應(yīng)，且負(fù)荷轉(zhuǎn)移率隨電價(jià)差值呈正比關(guān)系；當(dāng)電價(jià)差處于飽和區(qū)時(shí)，用戶負(fù)荷的轉(zhuǎn)移量達(dá)到峰值，即用戶可轉(zhuǎn)移負(fù)荷已全部轉(zhuǎn)移。

圖1 負(fù)荷轉(zhuǎn)移率

負(fù)荷轉(zhuǎn)移率與電價(jià)差的關(guān)系用式(1)表示。

(1)

式中：a、b為時(shí)段；ΔPab為a至b時(shí)段電價(jià)差；lab、hab分別為死區(qū)與線性區(qū)上限值；Kab為線性區(qū)斜率；λab為a至b時(shí)段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移率。

由此可得到峰-谷、峰-平、平-谷負(fù)荷轉(zhuǎn)移率分別為λfg、λfp和λpg,進(jìn)而擬合得到響應(yīng)后的用戶負(fù)荷如式(2)所示。

(2)

考慮到時(shí)段調(diào)整前后峰谷平時(shí)段總時(shí)長(zhǎng)與調(diào)整前可能不一致，對(duì)式(2)進(jìn)行修改。

(3)

通過擬合某省電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)，基于消費(fèi)者心理學(xué)的用戶響應(yīng)模型參數(shù)如表1所示。

表1 用戶響應(yīng)模型參數(shù)

2 基于新能源消納的峰谷平時(shí)段優(yōu)化模型

2.1 促進(jìn)新能源消納模型

(1) 當(dāng)用戶響應(yīng)后負(fù)荷增加，則保持其他機(jī)組不變，優(yōu)先增加新能源消納，直至新能源消納量達(dá)到上限時(shí)，再增加其他機(jī)組發(fā)電。上述關(guān)系如式(4)、式(5)所示。

當(dāng)ΔL(t)>0，且Lx0(t)+ΔL(t)≤Lc(t)時(shí)：

(4)

式中:ΔL(t)為響應(yīng)前后用戶負(fù)荷增量；Lx0(t)、Lx(t)分別為系統(tǒng)響應(yīng)前后t時(shí)刻新能源的消納量；Lc(t)為t時(shí)刻新能源出力；Lq0(t)、Lq(t)分別為系統(tǒng)響應(yīng)前后t時(shí)刻其他機(jī)組出力。

當(dāng)ΔL(t)>0，且Lx0(t)+ΔL(t)>Lc(t)時(shí)：

(5)

(2) 當(dāng)用戶響應(yīng)后負(fù)荷減少，則優(yōu)先降低其他機(jī)組出力，保持新能源消納不變，當(dāng)其他機(jī)組出力降到限定值時(shí)，再降低新能源消納。上述關(guān)系用式(6)、式(7)表示。

當(dāng)ΔL(t)≤0，且Lq0(t)+ΔL(t)

(6)

當(dāng)ΔL(t)≤0,且Lq0(t)+ΔL(t)≥Lq0_min時(shí)：

(7)

式中：Lq0_min為其他機(jī)組出力最小值。

2.2 峰谷隸屬度閾值

相較于傳統(tǒng)依據(jù)負(fù)荷進(jìn)行峰谷平時(shí)段劃分，當(dāng)需要同時(shí)考慮新能源消納時(shí)，應(yīng)先對(duì)新能源出力進(jìn)行處理。將新能源出力看成數(shù)值為負(fù)數(shù)的負(fù)荷，與用戶側(cè)負(fù)荷構(gòu)成等效負(fù)荷。等效負(fù)荷中數(shù)值最大與最小的時(shí)刻分別對(duì)應(yīng)峰期與谷期，其他時(shí)刻則根據(jù)峰谷隸屬度來進(jìn)行劃分，計(jì)算公式如式(8)所示。

(8)

式中：μft、μgt分別為峰、谷隸屬度；maxL、minL分別為負(fù)荷峰值、谷值。

在式(8)中，某時(shí)刻峰隸屬度越大，則說明屬于峰期的可能性越高;谷隸屬度越大，則說明屬于谷期的可能性越高。

(9)

式中：m1為峰隸屬度閾值；m2為谷隸屬度閾值。

2.3 用戶電費(fèi)滿意度

在考慮促進(jìn)新能源消納的同時(shí)，也應(yīng)考慮用戶響應(yīng)前后總用電費(fèi)用的變化，引入用戶電費(fèi)滿意度：

(10)

式中：Q、Q0分別為用戶響應(yīng)前后總用電費(fèi)用；θ為用戶電費(fèi)滿意度。

用戶響應(yīng)后總的用電費(fèi)用越低，電費(fèi)滿意度越高，則說明用戶對(duì)本次參與響應(yīng)的滿意程度越高，參與下一次響應(yīng)的意愿程度也越高。

2.4 目標(biāo)函數(shù)

在負(fù)荷轉(zhuǎn)移率的各個(gè)參數(shù)及用戶初始負(fù)荷與初始電價(jià)已確定的情況下，新的峰平谷時(shí)段劃分主要由峰谷隸屬度閾值決定，因此將決策變量設(shè)為峰谷隸屬度閾值m1、m2。

同時(shí)考慮新能源消納以及用戶費(fèi)用時(shí)，以新能源消納最大化以及用戶電費(fèi)滿意度最高為目標(biāo)函數(shù)，計(jì)算公式如式(11)所示。

(11)

式中：θ為用戶電費(fèi)滿意度；ω1、ω2為權(quán)值。

2.5 約束條件

(1) 時(shí)段約束：峰谷平每個(gè)時(shí)段長(zhǎng)度≥6 h；

(2) 用戶費(fèi)用約束：響應(yīng)前后總電費(fèi)變化范圍為-1%～0。

3 案例仿真分析

3.1 仿真流程圖與初始數(shù)據(jù)

本文以某地區(qū)實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)作為案例驗(yàn)證方法的有效性，其初始峰谷平時(shí)段與電價(jià)如表2所示。

表2 初始峰谷平時(shí)段及電價(jià)

圖2為基于新能源消納的峰平谷時(shí)段劃分仿真流程圖，具體流程如下。

圖2 仿真流程圖

(1) 數(shù)據(jù)處理：對(duì)某省電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行整理得到新能源出力數(shù)據(jù)、消納數(shù)據(jù)、負(fù)荷數(shù)據(jù)及初始峰谷平時(shí)段與電價(jià)。

(2) 設(shè)立目標(biāo)函數(shù)及約束條件：基于前文所提，建立新能源消納最大化及用戶電費(fèi)滿意度最高的目標(biāo)函數(shù)，其中權(quán)值ω1、ω2均為0.5；建立時(shí)段及用戶費(fèi)用約束條件。

(3) 優(yōu)化求解：本文采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)峰谷隸屬度閾值進(jìn)行優(yōu)化求解。

(4) 新峰平谷時(shí)段劃分:依據(jù)式(9)得到新的最優(yōu)峰平谷時(shí)段。

(5) 響應(yīng)前后新能源消納結(jié)果對(duì)比。

3.2 案例分析

根據(jù)3.1小節(jié)的仿真流

，優(yōu)化求解得到峰谷隸屬度閾值m1=0.622 4,m2=0.674 7，因此得到響應(yīng)后峰谷平時(shí)段，如表3所示。

表3 響應(yīng)后峰谷平時(shí)段

圖3給出了用戶對(duì)新的峰谷平時(shí)段響應(yīng)前后新能源消納曲線對(duì)比結(jié)果。

圖3 新能源消納曲線

表4給出了用戶對(duì)新的峰谷平時(shí)段進(jìn)行響應(yīng)前后的新能源消納量和總用電費(fèi)用對(duì)比結(jié)果。

表4 響應(yīng)前后數(shù)據(jù)對(duì)比

由圖3及表4可以看出，用戶對(duì)新的峰谷平時(shí)段進(jìn)行響應(yīng)后，新能源消納占比從86.13%上升至93.05%，提升了6.92個(gè)百分點(diǎn)，即時(shí)段的調(diào)整達(dá)成了促進(jìn)新能源消納的目的。同時(shí)，用戶總用電費(fèi)用從840 839.7 萬元降至835 037.9 萬元，降低了0.69個(gè)百分點(diǎn)，提升了用戶滿意度。

4 結(jié)束語

本文基于消費(fèi)者心理學(xué)，提出了一種以新能源消納最大以及用戶費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)的峰谷平時(shí)段劃分新方法，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)峰谷隸屬度閾值進(jìn)行優(yōu)化求解，達(dá)到調(diào)節(jié)峰谷平時(shí)段促進(jìn)新能源消納的目的。以某省電網(wǎng)實(shí)際算例可知，用戶響應(yīng)新的峰谷平時(shí)段后，用電費(fèi)用降低了0.69%，同時(shí)使得新能源的消納提升了6.92個(gè)百分點(diǎn)，驗(yàn)證了本文方法的有效性。