计及需求响应的微型能源系统定价模型研究

发布时间：2020-10-12 07:03

　　 随着能源互联网的快速发展,电力系统、天然气系统和热力系统之间的联系日渐紧密。然而由于电气热售价的定制依旧沿用着单独供能系统的定制方法,导致了多能源系统间配合和弹性的缺少,综合能源系统的优势无法充分发挥,因此对多能源系统定价模型的研究意义重大。基于此,本文在需求响应通用模型基础上考虑灵活负荷的作用,建立了微型综合能源系统联合定价模型,并通过综合需求响应引导用户的负荷转移,在满足用户需求的前提下,达到降低系统运行费用和用户用能支出、平抑系统负荷及提高能源利用率的目的。本文具体工作如下:首先,阐述了综合能源系统、定价模型和需求响应的研究现状。建立了含电-气-热的微型综合能源系统,并研究了其中耦合元件的工作原理和数学模型,分析了储能系统的特性以及对系统购电侧的调节作用。此外,分别分析了需求响应理论以及在单能源系统和多能源系统中的应用情况,并给出了本文所应用的相关求解方法。其次,以风/储微电网为对象研究了基于价格型需求响应的微电网定价模型。考虑用户实际情况,本文对一种基于负荷转移的价格型需求响应模型进行改进,提出了需求响应通用模型。建立了考虑储能系统和需求响应通用模型的共同作用,在减少用户用能支出的原则下以供电方受益最大为目标的微电网系统定价模型,并用MATLAB仿真求解。结果表明储能系统和需求响应可以优势互补,可以在向用户提供足量负荷的同时降低供电方的运营成本,证明该模型具有促进用户合理分配用电时间和用电量的作用。最后,重点研究了微型综合能源系统联合定价模型。本文拓展了灵活负荷的概念,并对其进行建模,在此基础之上建立了考虑灵活负荷的综合需求响应模型。并结合上述综合需求响应模型,在减少用户用能支出的原则下以收益最大为目标,提出了包含热电联产系统和空气源热泵系统的微型电-气-热综合能源系统联合定价模型,从而实现电-气-热三类负荷的整体调控。结果表明本文提出的模型能帮助用户更为合理的分配能源以及用能时间,在用户用能总量不变的情况下,既节省了用户用能成本,又降低了综合能源系统总成本,使得能源利用率得到了大幅度提高。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM73;TK01
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究的目的和意义
    1.2 国内外研究动态
        1.2.1 综合能源系统研究动态
        1.2.2 定价研究动态
        1.2.3 需求响应研究动态
    1.3 本文的主要研究内容
第2章 微型能源系统模型与需求响应理论应用
    2.1 引言
    2.2 能源系统组成及其数学模型
        2.2.1 热电联产系统
        2.2.2 空气源热泵系统
        2.2.3 风力发电系统
        2.2.4 储能系统
    2.3 需求响应理论
        2.3.1 单能源系统需求响应
        2.3.2 多能源系统需求响应
    2.4 评价指标
        2.4.1 成本利润率
        2.4.2 能源利用率
    2.5 求解方法介绍
        2.5.1 HOMER软件
        2.5.2 YALMIP工具箱
        2.5.3 fmincon求解器
    2.6 本章小结
第3章 基于价格型需求响应的微电网定价模型
    3.1 引言
    3.2 价格型需求响应通用模型及其改进
        3.2.1 基于负荷转移的需求响应通用模型
        3.2.2 需求响应通用模型的改进
    3.3 考虑需求响应通用模型的微电网定价模型
        3.3.1 目标函数
        3.3.2 用户行为建模
        3.3.3 约束条件
    3.4 算例分析
        3.4.1 仿真结果分析
        3.4.2 成本与收益统计分析
    3.5 本章小结
第4章 微型电-气-热综合能源系统联合定价模型
    4.1 引言
    4.2 微型电-气-热综合能源需求响应模型
        4.2.1 综合需求响应模型
        4.2.2 考虑灵活负荷的综合需求响应模型
    4.3 综合能源系统定价模型
        4.3.1 目标函数
        4.3.2 耦合元件建模
        4.3.3 用户行为建模
        4.3.4 约束条件
    4.4 算例分析
        4.4.1 仿真结果分析
        4.4.2 成本与收益统计分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢

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本文编号：2837821