智能电网条件下的需求响应关键技术

张舒菡

目前，智能电网已成为世界电网发展的大趋势，符合社会和经济发展的必然要求。文章针对智能电网条件下的用户需求响应展开深入分析和总结，调研国内外需求响应的发展现状，从需求响应概念、激励机制、效益评估、支持平台技术、应用于风电消纳等方面对国内外学者在相关领域的研究成果进行总结，并结合典型案例深入剖析，指出当下实施需求响应存在的问题和相关对策，以期为我国智能用电和需求响应的发展提供借鉴。

【关键词】智能电网 需求响应 电力工业 负荷

智能用电是智能电网的重要组成部分，其功能是将供电侧到用户侧的重要设备，通过灵活的电力网络和信息网络相连，形成高效完整的用电信息服务体系和服务平台，构建电网与用户电力流、信息流、业务流实时互动的新型供用电关系。通过互动化策略，调动用户参与需求响应或直接进行远程优化控制，实现电力负荷的柔性化，指导用户或直接进行用电方式优化，支撑供电侧的可靠、经济运行。智能用电系统建设的好坏直接关系到电网的能源使用效率、经济运行和有序用电，对电网建设、节能环保、电能质量管理会产生深远的影响。

随着智能电网和电力市场的发展与完善，需求侧资源在竞争市场中的作用正在被重新认识，在电力市场竞争中引入需求响应，通过价格信号和激励机制来增加需求侧在市场中的作用，并将供应侧和需求侧的资源进行综合资源规划，面向灵活互动智能用电的需求响应成为发展趋势。

1 国内外的发展现状

1.1 国内现状

近年来，我国制定了一系列计划推动智能电网的建设，从政策、后备科研支撑层面保证了灵活互动的智能用电技术的发展。2009年，国家电网公司首次向社会公布了智能电网的发展计划。2011年国家科技部开展了国家高技术研究发展计划（863计划）智能电网重大专项的研究，其中有相当大的比例是涉及智能用电方面的研究。2012年，科技部发布《智能电网重大科技产业化工程“十二五”专项规划》，提出“十二五”期间我国将建设5-10个智能电网示范城市、50个智能电网示范园区。

在需求响应相关工程建设方面，截止目前，国家电网公司系统内27个省级电力公司已经完成省级用电信息采集系统主站的构建，累计安装智能电表约2亿只。在智能用电方面，智能小区、智能楼宇和智能园区的建设成为中国最具典型的智能用电实践。2010年，国家电网首次在河北、北京、上海和重庆4个省市开展智能楼宇和小区试点工程建设，建成2个智能楼宇和6个智能小区。2011年，甘肃白银、山东东营以及江苏南京等地区开始建设国内首批智能园区，开展大用户能效监测、管理方案的实践。目前，国家电网公司已在17个省级公司建设28个智能小区，在上海、重庆、浙江建设3个智能楼宇。2012年，霍尼韦尔与天津泰达经济技术开发区共同开展并完成中国首个智能电网需求响应项目。

1.2 国外现状

世界发达国家基于发展新能源、节能减排、提高电网运营效率、改善供电服务质量等需要，陆续开展了需求响应相关的智能用电服务的研究和实践工作。

（1）为推动智能用电的发展，各国立法先行，发布了相关政策法规，支持智能用电。

在欧洲，智能用电的发展主要源自欧盟倡导清洁、可持续、高效的能源战略。2006年，欧盟发布《欧洲可持续的、竞争的和安全的电能策略》，提出智能用電服务方面的目标；2009年，奥巴马政府将智能电网建设提升为国家战略，此后明确将45亿美元划拨给美国能源部，用于促进电网现代化、整合DR设备和实现智能电网技术，此外美国政府要求能源部启动电网数字信息技术研发项目，以支持智能电表、需求响应等相关技术评价与研究工作，同时启动智能电网区域示范计划，对关键技术进行验证。

（2）在技术发展方面，一系列技术和标准在相关政策刺激下得到发展。

2011年11月11日，IEC成立IEC PC118，秘书处设在中国国家电网公司。PC118包含2个工作组，其中W G2负责制定电力需求响应标准，建立了3个DR标准工作任务小组，任务是CIM-DR扩展，Open ADR适配器研制以及符合CIM规则的IEC DR标准。

2 需求响应机制及关键技术研究

需求响应指电力用户根据价格信号或激励机制做出响应，改变固有习惯用电模式的行为实施需求响应项目的重要环节在于电力用户对电力公司激励措施的响应行为，以及电力用户调整自身用电方式所引起的负荷特性变化，而这种响应行为的方式与强度取决于用户自身的响应特性。需求响应措施按照用户不同的响应方式可划分为2种类型：基于价格的需求响应（price-based demandresponse， PBDR）和基于激励的需求响应（incentive-based demand response， PBDR）

在基于价格的需求响应项目中，价格对用户电力消费行为的影响作用最大，一般采用需求价格弹来定量表征电力价格变化对于用户响应行为特性的影响。经常采用负荷价格弹性来反映电力消费需求对电价变动的敏感程度。也用替代弹性来衡量在电价变化峰时段用电量和谷时段用电量的比例变化。而在工程中数据量较小时可采用弧弹性来描述需求价格弹性。也有文献用多智能体的方法和电力消费者心理学模型来模拟用户对于价格的响应特性。在基于激励的需求响应项目中，一般以响应量、响应速度、响应持续时间、响应频率、响应间隔时间、可响应性和响应通知时间等特性对可中断负荷、直接负荷控制等项目的响应特性建模。也采用回归的思想模拟电力用户在具体需求响应项目下对不同的电价和激励信号的响应效果。在具体分析用户响应特性时，对电力用户按照需求响应特性进行聚类可简化问题分析的繁琐性，分类把握用户的需求响应特性。

随着智能电网的快速发展，先进的通信、控制等需求响应支撑技术增强了用户的响应能力。需求响应自动化提高了需求响应的灵活性和效率，使得电网和用户的参与更加容易，美国劳伦斯伯克利国家实验室针对需求响应自动化制定了开放式自动需求响应通信规范OpenADRo

需求响应项目中，根据参与主体不同、需求响应项目不同，优化决策中的决策变量、决策目标、约束条件也是不同的。

电力公司将基于激励的需求响应参与发电调度优化决策时，决策变量是各个需求响应用户或负荷聚集商的负荷削减量和削减时间，或直接负荷控制的控制策略。目标函数一般是发电成本最低、网损最小化、需求响应项目激励补偿最小化、本身收益最大化、阻塞补偿最小化似及碳排放最小化等。将基于价格的需求响应参与优化决策时，决策变量则是能够满足削峰填谷要求的电价政策，优化目标一般是日负荷曲线最大峰荷最小化、日负荷曲线峰谷差最小化，以及用户的满意度最大化等。

在需求响应项目中，激励机制的设计是关键。

基于激励的需求响应项目中，用户参与需求响应可通过2种方式获得补偿额：一种方法类似于独立系统运营商ISO（independent system operator）、电力交易中心PX（power exchange）等机构对用户的停电价格进行评估；另一种方法是由用户申报可中断负荷容量及其相应的缺电成本。针对后一种情况，用户有策略性上报缺电成本的倾向，可通过设计激励相容的激励机制，使用户在上报真实类型时获得最大利润，鼓励用户上报真实的缺电成本。也有文献提出基于信用积分激励理论，计算消费、奖惩积分，并用多余积分兑换电费或可避免电量等。

由于电力工业和电力商品的特性，使得电力市场在较长的一段时间内并不是理想的完全竞争市场，而是自然垄断的行业。不把需求侧和供应侧同等对待就不能形成一个真正良性运作的电力市场。需求响应就是保证单边市场稳定性，降低寡头发电厂市场力的一个有效措施。单边发电市场中，寡头发电厂商操纵市场价格的能力，即为其市场力。根据微观经济学中的古诺模型，提高需求价格弹性、增加需求响应能力，是降低市场力的有效方法，比降低发电厂商的市场参与份额更容易实现。将需求响应引入竞争市场，增加需求侧在市场中的作用，使市场竞争更为有效，价格更为合理，促进电力市场的良性发展，因此需求响应项目可以称为电力批发市场的减震器。

大规模风电的随机性和波动性给电网调度带来巨大困难，利用需求响应来配合可再生能源发电运行以降低可再生能源发电的波动性是在技术上与经济上都极佳的解决方案，多个国家要求采用需求响应来保障新能源的接入。将需求响应和可再生能源消纳的促进关系融入单边开放和双边开放的电力市场组织结构，形成交易和價格机制采用潜在动态博弈理论分析用户之前的协调和互动，通过实时电价机制引导用户在风电出力高峰时多用电，低谷时少用电，并结合一定数量的可控负荷和动态需求响应，使用户的负荷曲线与风电出力互补，从而平缓新能源波动，减少系统运行负担，提高新能源的接纳能力。需求响应与可再生能源发电组合的模式也开创了需求响应项目的新型运作方式，Pedro S等人构建了考虑可再生能源和用户不确定性的基于电价的需求响应长期、中期和短期市场均衡模型。在微网中，可以采用居民温控负荷的直接负荷控制和常规发电、储能的联合调控来抑制分布式新能源引起的微网联络线功率波动。为了更精确的选用合适的需求响应用户来缓解新能源发电的波动性，采用频域互谱分析的方法，对风力发电曲线与用户需求曲线的频域波动特征进行比对，找出匹配风力发电的需求响应目标用户群体，分析风电的渗透接入对需求响应策略的影响。另外，自动需求响应的采用能够有效缓解由于间歇性可再生能源接入带来的电力供需矛盾，但其成本只有使用储能装置的10%。

需求响应支持技术包括高级量测系统、电能公共服务平台、需求响应系统、智能用电设备等多种技术，前两者目前已经规模化应用，为需求响应提供规模化应用支撑。高级量测系统主要实现用户智能电能表用电信息采集，电能服务平台主要实现用户内部用电、用能信息采集。

参考文献

[1]刘振亚.智能电网技术[M].中国电力出版社，2016（05）.

[2]钟清.智能电网关键技术研究[M].中国电力出版社，2011（08）.

[3]熊信银，张步涵.电气工程基础[M].华中科技大学出版社，2010（01）.

[4]艾芊，郑志宇.分布式发电与智能电网[M].上海交通大学出版社，2013（01）.

作者单位

河南项城市第一高级中学 河南省周口市项城市 466200