大气污染防治背景下的电力需求侧管理优化研究
发布时间：2021-04-27 05:20
随着我国工业和经济的发展,人们对资源的消耗不断增加,大气污染问题逐渐凸显,特别是2012年入冬以来,我国京津唐、长三角、东北地区等重工业地区空气质量指数频繁爆表,大气污染与经济可持续发展之间的矛盾日渐突出。大气污染物的来源主要有电力行业燃煤电厂排放、终端用户散煤燃烧排放、燃油汽车尾气排放等,其中电力行业电煤燃烧排放是造成我国大气污染形势严峻的主要原因之一。据统计,2016年电力行业二氧化硫排放量占全国总排放量的34.6%,电力行业氮氧化物排放量占全国总排放量的37.68%,碳排放量占到全国总排放量的50%。现阶段,我国亟需采用先进的电力需求侧管理理念辅助大气污染防治政策的落实和深化。电力需求侧管理是指采取有效的经济、技术、行政或引导措施,通过多方协作优化用户用电方式,提高终端电力使用效率,具有削峰填谷、提高能源利用效率、节能环保等多重效益。但是在智能电网迅速发展、大气污染问题紧迫、可再生能源配额制不断完善、用户环保意识提升等多种背景下,电力需求侧管理理论需要不断的发展和创新。基于以上考虑,本文立足我国当前面临的大气污染问题背景,从电力需求预测、分时电价、调峰调度、政策激励机制、管理优化...
【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：233 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 大气污染防治现状
1.2.2 电力需求侧管理
1.2.3 绿色电力
1.3 论文主要研究内容和技术路线
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 研究技术路线
1.4 本章小结
第2章 电力需求侧管理相关理论
2.1 电力需求侧管理框架
2.2 电力需求侧管理实施手段
2.2.1 经济手段
2.2.2 技术手段
2.2.3 行政引导手段
2.3 分时电价理论
2.4 电力系统调峰调度理论
2.5 电力需求预测理论
2.5.1 直接类电力需求预测模型
2.5.2 间接类电力需求预测模型
2.6 电力需求侧管理在大气污染防治中的作用
2.7 本章小结
第3章 大气污染防治背景下的电力需求预测分析
3.1 大气污染防治政策量化
3.1.1 去产能政策
3.1.2 去产能政策量化模型
3.2 计及政策影响的GDFA-SVM电网用电量预测分析
3.2.1 高斯扰动萤火虫算法
3.2.2 基于GDFA-SVM的预测模型
3.2.3 计及政策影响的GDFA-SVM预测流程
3.2.4 实例分析
3.3 计及政策影响的DKM-BNN-GARCH电网日负荷预测分析
3.3.1 基于密度的K-medoids聚类挖掘算法
3.3.2 基于DKM-BNN-GARCH的预测模型
3.3.3 计及政策影响的DKM-BNN-GARCH预测流程
3.3.4 实例分析
3.4 本章小结
第4章 大气污染防治背景下基于电力需求预测的需求响应绿色分时电价优化分析
4.1 绿色分时电价框架
4.1.1 绿色分时电价机制
4.1.2 主体成本获利原理分析
4.2 绿色分时电价优化模型
4.2.1 用户心理响应模型
4.2.2 峰谷平时段划分模型
4.2.3 基于DNW-TSF-PSO的绿色分时电价优化模型
4.3 绿色分时电价的正外部性分析
4.3.1 绿色分时电价对日负荷曲线的平缓作用
4.3.2 绿色分时电价对煤耗的节约作用
2）排放的削减作用"> 4.3.3 绿色分时电价对大气污染物（含CO2）排放的削减作用
4.4 实例分析
4.5 本章小结
第5章 大气污染防治背景下基于预测与电价的多能互补联合调峰调度优化管理
5.1 电能替代政策与风电消纳政策
5.2 风力发电不确定性分析及刻画
5.3 多能互补联合调峰调度优化模型
5.3.1 联合调峰调度系统介绍
5.3.2 数学建模及流程
5.3.3 实例分析
5.4 基于变权理论-物元可拓的多能互补联合调峰调度效益综合评价
5.4.1 综合评价指标体系
5.4.2 综合评价方法及优选
5.4.3 变权理论-物元可拓的综合评价模型
5.4.4 实例分析
5.5 本章小结
第6章 大气污染防治背景下电力需求侧管理政策激励机制优化设计
6.1 DSM政策激励机制概述与各主体间博弈行为分析
6.1.1 DSM激励机制概述
6.1.2 DSM政策激励工具评价
6.1.3 DSM项目各主体间博弈行为分析
6.2 基于动态演化博弈的电力需求侧管理政策激励过程分析
6.2.1 演化博弈基本理论
6.2.2 动态演化博弈的实现
6.2.3 DSM政策激励过程动态演化博弈分析
6.3 电力需求侧管理政策激励机制优化设计
6.3.1 DSM政策激励措施
6.3.2 DSM政策激励齿轮模型
6.4 本章小结
第7章 大气污染防治背景下的电力需求侧管理优化建议方案
7.1 问题分析
7.2 建议方案
7.3 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 结论
8.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国销售电价交叉补贴的关键问题及解决办法[J]. 叶泽,吴永飞,李成仁,尤培培,杨少华,孙悦. 价格理论与实践. 2017(04)
[2]电动汽车充电调度综述[J]. 陈一凡,刘廷章,金勇,张菲,梁立新. 电气自动化. 2017(03)
[3]基于修正能量函数和可信性理论的风机极限穿透功率模型研究[J]. 白浩,张丕沛,苏剑,刘海涛,苗世洪. 电工技术学报. 2017(08)
[4]基于MRMR的集合经验模态分解和支持向量机的风电功率实时预测[J]. 李国庆,张钰,张明江,张礼珏. 东北电力大学学报. 2017(02)
[5]有向动态拓扑混合作用力微粒群优化算法及可靠性应用[J]. 姚成玉,赵哲谕,陈东宁,檀雪云,吕世君. 机械工程学报. 2017(10)
[6]基于预测误差概率密度曲线的风电场集群日前有功优化调度[J]. 鲁宗相,吴晓刚,乔颖,孙荣富,王若阳. 华北电力技术. 2017(03)
[7]基于物元可拓模型的区域用水效率控制综合评价[J]. 王晓琳,吴凯,许怡. 水电能源科学. 2017(03)
[8]基于需求响应的跨区域互联电力市场输电阻塞管理[J]. 刘育权,吴琼,姜子卿,艾芊. 南方电网技术. 2017(02)
[9]基于改进CFD与小波混合神经网络组合的风电场功率预测方法[J]. 崔嘉,杨俊友,杨理践,高凯旻,宋志成,高子昂. 电网技术. 2017(01)
[10]新能源消纳关键因素分析及解决措施研究[J]. 舒印彪,张智刚,郭剑波,张正陵. 中国电机工程学报. 2017(01)
博士论文
[1]基于贝叶斯理论MCMC优化参数的负荷预测模型[D]. 史会峰.华北电力大学 2013
[2]促进节能和可再生能源电力发展的绿色电价研究[D]. 谷志红.华北电力大学（北京） 2009
硕士论文
[1]基于PSO算法的DSM分时电价定价设计[D]. 李世楠.哈尔滨理工大学 2017
[2]基于绿色电价计算方法的火电与清洁能源电力的经济性比较分析[D]. 樊可.上海交通大学 2014
[3]我国区域大气污染联动防治法律制度研究[D]. 李娜.江西理工大学 2014
[4]利用风电供暖的价值分析及优化调度模型研究[D]. 邢通.华北电力大学 2014
[5]电力负荷管理终端的功能拓展及应用[D]. 欧阳曙光.华北电力大学 2014
[6]基于有向自组织种群结构的扩展微粒群算法研究[D]. 台亚丽.太原科技大学 2014
[7]雾霾协同治理的府际合作研究[D]. 吴博.华中师范大学 2014
[8]绿色证书交易下发电厂商的市场势力及其影响研究[D]. 康娇丽.华北电力大学 2014
[9]国内电价机制及绿色电力研究[D]. 刘晨.山东大学 2013
[10]可持续发展视角下的绿色电力定价机制研究[D]. 林闽.云南财经大学 2013
本文编号：3162849
【文章来源】：华北电力大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：233 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 大气污染防治现状
1.2.2 电力需求侧管理
1.2.3 绿色电力
1.3 论文主要研究内容和技术路线
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 研究技术路线
1.4 本章小结
第2章 电力需求侧管理相关理论
2.1 电力需求侧管理框架
2.2 电力需求侧管理实施手段
2.2.1 经济手段
2.2.2 技术手段
2.2.3 行政引导手段
2.3 分时电价理论
2.4 电力系统调峰调度理论
2.5 电力需求预测理论
2.5.1 直接类电力需求预测模型
2.5.2 间接类电力需求预测模型
2.6 电力需求侧管理在大气污染防治中的作用
2.7 本章小结
第3章 大气污染防治背景下的电力需求预测分析
3.1 大气污染防治政策量化
3.1.1 去产能政策
3.1.2 去产能政策量化模型
3.2 计及政策影响的GDFA-SVM电网用电量预测分析
3.2.1 高斯扰动萤火虫算法
3.2.2 基于GDFA-SVM的预测模型
3.2.3 计及政策影响的GDFA-SVM预测流程
3.2.4 实例分析
3.3 计及政策影响的DKM-BNN-GARCH电网日负荷预测分析
3.3.1 基于密度的K-medoids聚类挖掘算法
3.3.2 基于DKM-BNN-GARCH的预测模型
3.3.3 计及政策影响的DKM-BNN-GARCH预测流程
3.3.4 实例分析
3.4 本章小结
第4章 大气污染防治背景下基于电力需求预测的需求响应绿色分时电价优化分析
4.1 绿色分时电价框架
4.1.1 绿色分时电价机制
4.1.2 主体成本获利原理分析
4.2 绿色分时电价优化模型
4.2.1 用户心理响应模型
4.2.2 峰谷平时段划分模型
4.2.3 基于DNW-TSF-PSO的绿色分时电价优化模型
4.3 绿色分时电价的正外部性分析
4.3.1 绿色分时电价对日负荷曲线的平缓作用
4.3.2 绿色分时电价对煤耗的节约作用
2）排放的削减作用"> 4.3.3 绿色分时电价对大气污染物（含CO2）排放的削减作用
4.4 实例分析
4.5 本章小结
第5章 大气污染防治背景下基于预测与电价的多能互补联合调峰调度优化管理
5.1 电能替代政策与风电消纳政策
5.2 风力发电不确定性分析及刻画
5.3 多能互补联合调峰调度优化模型
5.3.1 联合调峰调度系统介绍
5.3.2 数学建模及流程
5.3.3 实例分析
5.4 基于变权理论-物元可拓的多能互补联合调峰调度效益综合评价
5.4.1 综合评价指标体系
5.4.2 综合评价方法及优选
5.4.3 变权理论-物元可拓的综合评价模型
5.4.4 实例分析
5.5 本章小结
第6章 大气污染防治背景下电力需求侧管理政策激励机制优化设计
6.1 DSM政策激励机制概述与各主体间博弈行为分析
6.1.1 DSM激励机制概述
6.1.2 DSM政策激励工具评价
6.1.3 DSM项目各主体间博弈行为分析
6.2 基于动态演化博弈的电力需求侧管理政策激励过程分析
6.2.1 演化博弈基本理论
6.2.2 动态演化博弈的实现
6.2.3 DSM政策激励过程动态演化博弈分析
6.3 电力需求侧管理政策激励机制优化设计
6.3.1 DSM政策激励措施
6.3.2 DSM政策激励齿轮模型
6.4 本章小结
第7章 大气污染防治背景下的电力需求侧管理优化建议方案
7.1 问题分析
7.2 建议方案
7.3 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 结论
8.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国销售电价交叉补贴的关键问题及解决办法[J]. 叶泽,吴永飞,李成仁,尤培培,杨少华,孙悦. 价格理论与实践. 2017(04)
[2]电动汽车充电调度综述[J]. 陈一凡,刘廷章,金勇,张菲,梁立新. 电气自动化. 2017(03)
[3]基于修正能量函数和可信性理论的风机极限穿透功率模型研究[J]. 白浩,张丕沛,苏剑,刘海涛,苗世洪. 电工技术学报. 2017(08)
[4]基于MRMR的集合经验模态分解和支持向量机的风电功率实时预测[J]. 李国庆,张钰,张明江,张礼珏. 东北电力大学学报. 2017(02)
[5]有向动态拓扑混合作用力微粒群优化算法及可靠性应用[J]. 姚成玉,赵哲谕,陈东宁,檀雪云,吕世君. 机械工程学报. 2017(10)
[6]基于预测误差概率密度曲线的风电场集群日前有功优化调度[J]. 鲁宗相,吴晓刚,乔颖,孙荣富,王若阳. 华北电力技术. 2017(03)
[7]基于物元可拓模型的区域用水效率控制综合评价[J]. 王晓琳,吴凯,许怡. 水电能源科学. 2017(03)
[8]基于需求响应的跨区域互联电力市场输电阻塞管理[J]. 刘育权,吴琼,姜子卿,艾芊. 南方电网技术. 2017(02)
[9]基于改进CFD与小波混合神经网络组合的风电场功率预测方法[J]. 崔嘉,杨俊友,杨理践,高凯旻,宋志成,高子昂. 电网技术. 2017(01)
[10]新能源消纳关键因素分析及解决措施研究[J]. 舒印彪,张智刚,郭剑波,张正陵. 中国电机工程学报. 2017(01)
博士论文
[1]基于贝叶斯理论MCMC优化参数的负荷预测模型[D]. 史会峰.华北电力大学 2013
[2]促进节能和可再生能源电力发展的绿色电价研究[D]. 谷志红.华北电力大学（北京） 2009
硕士论文
[1]基于PSO算法的DSM分时电价定价设计[D]. 李世楠.哈尔滨理工大学 2017
[2]基于绿色电价计算方法的火电与清洁能源电力的经济性比较分析[D]. 樊可.上海交通大学 2014
[3]我国区域大气污染联动防治法律制度研究[D]. 李娜.江西理工大学 2014
[4]利用风电供暖的价值分析及优化调度模型研究[D]. 邢通.华北电力大学 2014
[5]电力负荷管理终端的功能拓展及应用[D]. 欧阳曙光.华北电力大学 2014
[6]基于有向自组织种群结构的扩展微粒群算法研究[D]. 台亚丽.太原科技大学 2014
[7]雾霾协同治理的府际合作研究[D]. 吴博.华中师范大学 2014
[8]绿色证书交易下发电厂商的市场势力及其影响研究[D]. 康娇丽.华北电力大学 2014
[9]国内电价机制及绿色电力研究[D]. 刘晨.山东大学 2013
[10]可持续发展视角下的绿色电力定价机制研究[D]. 林闽.云南财经大学 2013
本文编号：3162849
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/jjglbs/3162849.html
