考虑源网荷各侧收益优化的峰谷分时电价模型研究

发布时间：2017-08-05 12:00

  本文关键词：考虑源网荷各侧收益优化的峰谷分时电价模型研究

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【摘要】：峰谷分时电价是电网侧向负荷侧实施的一种有效的经济刺激手段,通过在不同时段实行不同的电价,引导负荷侧调整用电时段和用电量。合理的峰谷分时电价不仅有着良好的削峰填谷效果,还能使电源侧、电网侧和负荷侧从中获取经济效益,它的实施效果与时段划分和各时段电价密切相关。本文阐述了制定峰谷分时电价的基础理论和应遵循的原则;根据多时段电价变化得到价格弹性矩阵,反应负荷侧对电价变化的响应情况。根据半梯形隶属函数,采用基于模糊聚类的方法把某地夏季、冬季典型日负荷划分成峰平谷三个时段,为实行峰谷分时电价奠定基础。峰谷分时电价的参与者包括提供电能的电源侧,制定峰谷分时电价的电网侧和峰谷分时电价的作用对象负荷侧,本文分别讨论了峰谷分时电价对源网荷各侧的影响。结合算例讨论了夏季和冬季峰谷分时电价前后电源侧火电机组发电成本和收益变化、电网侧收益和峰谷差变化、负荷侧购电费用和总用电量变化情况,并详细分析了源网荷各侧收益发生变化的原因。考虑到实施峰谷分时电价之后电源侧存在收入减少的问题,本文对峰谷分时电价的模型进行了扩展,在电源侧增加风电机组,由火电机组和风电机组共同为负荷侧提供电能,并且对火电在峰时段和谷时段的上网电价做出调整,电网侧制定的峰谷分时电价在电源侧上网电价发生变化后也做出相应的改变,通过源网电价联动实现源网荷各侧的收益优化。算例结果表明,本文所提出的方法与现行电价相比,不仅能使电源侧、电网侧收益增加,还能降低负荷侧购电费用,而且削峰填谷效果更加明显。达到了提高电力生产效率,降低发电成本,减少负荷侧电费支出的目标,对实际应用具有一定的意义。
【关键词】：峰谷分时电价 时段划分 源网荷 收益优化
【学位授予单位】：西华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM73;F426.61
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 选题背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-14
• 1.2.1 国内外理论研究现状9-11
• 1.2.2 国内外实践情况11-14
• 1.3 目前研究存在的不足14-15
• 1.4 本文研究工作15-17
• 第2章 峰谷分时电价理论17-33
• 2.1 商品的需求理论17-18
• 2.2 电力产品的价格弹性矩阵18-22
• 2.2.1 自身价格弹性18-19
• 2.2.2 交叉价格弹性19-20
• 2.2.3 电力产品的价格弹性矩阵20-22
• 2.3 峰谷分时电价时段划分22-28
• 2.3.1 峰谷时段划分应注意的原则22-23
• 2.3.2 模糊隶属度在时段划分中的应用23-26
• 2.3.3 基于模糊聚类的峰谷时段划分方法26-28
• 2.4 算例分析28-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 考虑源网荷收益优化的峰谷分时电价的数学模型33-58
• 3.1 制定峰谷分时电价应遵循的原则33
• 3.2 源网荷各侧与峰谷分时电价的关系33-35
• 3.2.1 峰谷分时电价对电源侧影响34
• 3.2.2 峰谷分时电价对电网侧的影响34-35
• 3.2.3 峰谷分时电价对负荷侧的影响35
• 3.3 峰谷分时电价对源网荷各侧收益的影响35-40
• 3.3.1 电源侧收益变化36-38
• 3.3.2 电网侧收益变化38-40
• 3.3.3 负荷侧获益变化40
• 3.4 数学模型的构建40-44
• 3.4.1 目标函数41-42
• 3.4.2 约束条件42-44
• 3.5 粒子群算法在模型求解中的应用44-47
• 3.5.1 粒子群算法基本原理44-46
• 3.5.2 粒子群算法参数选择策略46
• 3.5.3 粒子群算法基本流程46-47
• 3.6 算例分析47-57
• 3.6.1 算例数据47-49
• 3.6.2 算例分析49-57
• 3.7 本章小结57-58
• 第4章 模型扩展及源网荷各侧收益优化58-69
• 4.1 电源侧利益受损原因分析58-59
• 4.2 风电机组接入后源网联动的峰谷分时电价模型59-62
• 4.2.1 电源侧收益优化59-61
• 4.2.2 电网侧收益优化61-62
• 4.2.3 负荷侧获益优化62
• 4.2.4 约束条件的调整62
• 4.3 算例分析62-68
• 4.3.1 算例数据62-63
• 4.3.2 算例分析63-68
• 4.4 本章小结68-69
• 第5章 结论与展望69-71
• 5.1 主要结论69
• 5.2 未来工作展望69-71
• 参考文献71-74
• 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果74-75
• 致谢75-76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 丁宁,吴军基,邹云;基于DSM的峰谷时段划分及分时电价研究[J];电力系统自动化;2001年23期

2 张炯;刘天琪;苏鹏;张鑫;;基于遗传粒子群混合算法的机组组合优化[J];电力系统保护与控制;2009年09期

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本文编号：624752