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基于多目标的分时阶梯电价优化模型及其应用

发布时间:2017-08-11 08:00

  本文关键词:基于多目标的分时阶梯电价优化模型及其应用


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【摘要】:由于大量燃烧化石能源导致能源日益枯竭,能源危机逐渐显现,使电力行业面临更加艰巨的节能减排任务。单纯依靠提高供电侧供电能力来解决供需紧张,已不能满足建设环境友好型、资源节约型社会的要求。这不仅要求发电侧有义务节能减排,同样用电侧也有义务。用电侧节能减排主要依靠电力需求侧管理(Demand Side Management, DSM),它作为一种有效的负荷管理手段一定程度上能缓解能源紧缺和环境污染问题,抑制电力价格波动,提升资源利用率。良好的电价机制可以帮助电力用户提高节能意识,激励用户在不同时间合理用电,节约资源与电费。针对这一问题,本文开展的研究工作如下:本文首先发现了分时电价和阶梯电价的互补性。比较了分时电价和阶梯电价的特点,发现两种电价机制具有互补性,前者解决峰谷差的问题,不同的时段对应不同的价格;后者激励用户节能,提高能源利用率。然后,提出需求响应多级多时段弹性系数概念。考虑了管制市场中电力用户对分时阶梯电价的响应,提出以多级需求弹性系数来确定每个阶梯的最佳分时电价,并研究了多级需求弹性系数的求取方法。接着,提出了基于多目标的分时阶梯电价优化模型。该模型结合了分时电价和阶梯电价以减小峰谷差和降低用户用电量作为目标函数,全面考虑了各方面的约束条件,如用户的用电成本、用电单价约束等,模型采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解帕累托解集。最后算例验证本模型在兼顾减小峰谷差和降低用户费用的前提下可取得较好的节能效益。最后,以捕碳装置响应电价为例进行验证,捕碳装置具有灵活运行的特点,针对不同的电价策略,可以改变运行方式降低用电费用提高捕碳电厂的收益。本文围绕电价策略展开研究,提出了基于多目标的分时阶梯电价优化模型。所提出的电价优化模型对不同的能源,在管制市场中基本都是适应的。所做工作能够为今后的居民分时阶梯电价提供参考和借鉴。
【关键词】:需求响应 分时电价 阶梯电价 价格弹性矩阵 空气捕碳
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F426.61
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-20
  • 1.1 研究背景和意义10-12
  • 1.2 需求响应在电力市场中的应用12-16
  • 1.3 分时阶梯电价理论研究现状16-18
  • 1.3.1 分时阶梯电价理论国外研究状况16-18
  • 1.3.2 分时阶梯电价理论国内研究状况18
  • 1.4 本文主要工作和组织结构18-20
  • 第2章 分时阶梯电价的基本理论20-33
  • 2.1 分时阶梯电价介绍20-25
  • 2.1.1 分时电价及其时段划分20-22
  • 2.1.2 阶梯电价及其阶梯数划分22-25
  • 2.2 分时电价与阶梯电价对比25-26
  • 2.3 分时阶梯电价的电量电价弹性矩阵26-32
  • 2.3.1 需求响应对电力供需曲线的影响27-29
  • 2.3.2 电力产品的价格弹性理论29-30
  • 2.3.3 价格弹性矩阵特点分析30
  • 2.3.4 价格弹性矩阵求取过程30-32
  • 2.4 本章小结32-33
  • 第3章 基于多目标的分时阶梯电价模型及其求解33-47
  • 3.1 概述33
  • 3.2 分时阶梯电价建模与优化33-38
  • 3.2.1 用户反映模型33-35
  • 3.2.2 决策变量和目标函数35-37
  • 3.2.3 等式约束和不等式约束37-38
  • 3.3 模型求解38-40
  • 3.3.1 NSGA2算法概述39
  • 3.3.2 NSGA2算法流程39-40
  • 3.4 算例分析40-46
  • 3.4.1 仿真环境与参数设置40-41
  • 3.4.2 不同电价优化模型下的结果对比41-46
  • 3.4.3 结果分析46
  • 3.5 本章小结46-47
  • 第4章 新能源驱动的捕碳装置响应电价研究47-59
  • 4.1 概述47
  • 4.2 风电削峰填谷电价决策模型47-50
  • 4.2.1 风力发电机功率输出特性48-49
  • 4.2.2 风电电价策略49-50
  • 4.3 风能驱动的空气捕碳各环节介绍及降低成本的措施50-52
  • 4.3.1 风能驱动的空气捕碳各环节介绍50-51
  • 4.3.2 风能驱动的空气捕碳降低成本的措施51-52
  • 4.4 风电驱动的捕碳装置响应电价模型52-58
  • 4.4.1 风能驱动的空气捕碳负荷特性52-53
  • 4.4.2 目标函数53
  • 4.4.3 约束条件53-54
  • 4.4.4 算例分析54-58
  • 4.5 本章小结58-59
  • 结论与展望59-61
  • 参考文献61-66
  • 致谢66-67
  • 附录A 攻读硕士学位期间取得的研究成果67


本文编号:654970

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