需求响应技术原理及建模综述

王鹏,刘敏

（贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 520025）

0 引言

需求响应（Demand Response,DR）是电力需求侧响应的简称，是指由于用户负荷是具有波动性，具有高峰与低谷的特征，当用户负荷达到高峰时，此时发电厂的发电成本会增加，输电网的负载率也会增大，整个电力系统的稳定性与安全性受到威胁，当用户负荷达到低谷时，电力系统的发电剩余电量较多，资源未优化配置，电力公司通过调整电价并将电价告知电力电力用户或者通过直接控制的方式来调整负荷，用户根据自己的实际情况来调整自己的用电计划使之用电成本降低，对于电力系统具有削峰填谷的作用以及系统电力资源的优化配置。

实时的减少供需不匹配，是能够提高电网稳定性的关键，但是要实现供需的完美平衡是很困难的，因为在供需两侧都有不可以预见的变化，需求侧响应所要解决的问题就是尽力的解决供需的平衡问题[1]，传统的电力系统都是单向调节的，都在发电侧来进行调节，在随着新型的分布式能源的渗透率越来越高的前提下，智能电网与需求侧响应就显得尤为重要。

需求响应根据调节的手段不同，可以分为两种类型：一种是基于价格的DR，一种是基于激励的DR[2]。

基于价格的DR，就是电力公司利用定价策略来调节用户的用电方式，所有的基于价格型的DR都会遵循一个规律：该DR的负荷值与电价成负相关关系，即电价升高，用户会降低该时段的负荷值，电价降低，用户会增加该时段的负荷值以期达到用电费用较低的目的。在目前的应用中价格型DR根据价格调整的策略不同又可以分为以下几种：① 分时电价（Time of Use Pricing,TOU）：即将一天的时间根据用电高峰低谷分为若干的时段，在用电高峰时调高电价，在用电低谷时降低电价，来达到削峰填谷的作用。② 尖峰电价（Critical Peak Pricing, CPP）是一种改良的分时电价，是一种比较激进对的分时电价，在尖峰电价的制定中，尖峰时刻的价格是高峰时刻的5倍左右，使用户在尖峰时刻的用电成本大大增加，正因为此，尖峰电价只有在极端情况下使用，比如部分大城市在夏季负荷较高的时段实施尖峰电价。③ 实时电价（Real Time Pricing, RTP）是电力价格随着时间一直变化，能够实时的反应出生产电力的边际成本，相比与分时电价，实时电价的更新周期更短，而且实时电价的制定也与分时电价有所不同。

基于激励的DR是指电力企业与电力用户事先签订合同，合同中制定DR的相关指标，比如时间与负荷量。基于激励的DR主要包括：① 直接负荷控制（Direct Load Control, DLC）；②可中断负荷（Ιnterruptible Load, ΙL）；③ 需求侧竞价(Demand Side Bidding, DSB)；④ 紧急需求响应（Emergency Demand Response, EDR）等。

1 需求响应的作用

1.1 在负荷侧的优化配置

电力企业主要是给用户提供电能，在传统的电力系统中，电能只能由发电侧提供，在电力系统发展的今天，通过需求响应项目也可以提供“电能”，在电力市场中，如果发电侧与需求侧的用电量不匹配，可通过需求响应来直接控制负荷或者通过价格来引导用户的用电行为，来达到电能资源的优化配置。

文献[3]将每小时的需求响应纳入机组组合的模型之中，达到了调度计划的经济性和安全性，研究表明，DR可以缩短峰值负荷，降低系统运行成本，减少碳排放。文献[4]提出一种在日前电力市场中考虑需求响应的边际电价确定方法，算例表明该方法对于减少电力分销公司或者大用电客户的能源消费很有帮助。文献[5]在西班牙电力市场中，分别考虑日前和小时的需求响应资源参与，建立了仿真模型，该模型表明需求响应对于电网稳定性和紧急性的积极作用。文献[6-7]将需求侧资源和发电侧资源同等对待，以虚拟电厂的概念更方便的来解决需求响应问题。文献[8-9]在电力零售商的角度建立了考虑需求响应的实时电价确定模型。

1.2 提供辅助服务

电力系统为了更安全可靠的向用户供应电力资源，就需要辅助服务来保持正常的电力供应，相比于传统电网，需求侧响应资源也可以提供电力系统辅助服务，作为电力系统的调频备用、旋转备用、非旋转备用等。文献[10]提出了一种基于直接负荷控制的策略，将可中断负荷引入辅助服务的竞争中。文献[11-12]中，在安全约束机组的组合模型中，将需求侧资源作为系统的旋转备用，取得了较好的经济效果。

2 需求响应的响应方式

2.1 电价型需求响应方式

根据电价措施的作用机理不同，一般对于响应后的负荷曲线有以下三种描述方式[13]：第一种是基于消费者弹性理论。文献[14]系统的给出了电量电价弹性矩阵建立的过程，并且分析了各种用户和各种电价引起的弹性矩阵的不同结构，实际应用表明该方法能够反映电力系统的需求规律。第二种是消费者心理学原理，文献[15]基于消费者心理学原理，建立了用户响应度的参数辨识模型，能够较好的反映实施峰谷分时电价后的用户响应行为。第三是统计学原理，文献[16]通过调查统计的方法对某地区的典型行业用户需求响应行为的调查，利用因子分析法找到影响需求响应的主要因素，来得到需求响应后的负荷曲线。

2.2 激励型需求响应方式

激励型需求响应对于响应后的负荷状况是一个确定的值，故对于该类型的响应研究主要集中在该响应负荷的持续时间、响应速率、反弹性质的约束下，解决一个如何进行激励型响应负荷的最优的调度决策问题。

2.3 响应的自动化程度

需求响应技术从诞生之日起，经历了三个阶段[17]：第一阶段：人工需求响应阶段，在最初的需求响应过程都是通过人工调度的方式来实现，在自动化水平不高的时代，人工响应是必须采用的方式，但人工需求响应呈现响应速度慢、可靠性低、灵活性差且效率低下。第二阶段：半自动需求响应，指的是通过工作人员触发相应的需求响应程序，该方法相较于人工方法在可靠性以及效率上有所提高。第三阶段：自动需求响应，基于智能电网技术所提出的，自动根据各种自动化设备传回的数据自动进行需求响应的过程，自动需求响应技术是智能电网的重要内容以及发展方向。

2.4 不同时间尺度下的响应

需求响应根据时间响应的尺度不一样可分为：① 针对年度月度的中长期市场；② 日前经济调度市场；③ 日内经济调度市场，包括现货、实时市场。在目前的研究中，特别是在配电网的需求响应调度中，会考虑多时间尺度，在长时间尺度上利用分时电价来调整负荷，在短时间尺度上利用直接负荷控制、可中断负荷或者利用自动需求响应来达到需求响应的目的。文献[18]构建了考虑需求响应的日前-日内时间尺度的源荷互动决策模型，通过不同资源种类的以及不同时间尺度的决策优化，增强了源荷互动效果。

3 需求响应建模

3.1 单一用户

由于负荷的特征具有行业特性，对于不同的行业有不同的建模方法，文献[19-20]对于不同类型的需求响应在工业负荷之中的应用，通过需求响应的方式来达到节省经济的目的，文献[21-22]建立了普通居民用户的习惯模型，以此来评估需求响应对于用户的影响。

3.2 虚拟电厂

虚拟电厂是指在能量管理系统及其下属的各种分布式电源的集成电厂，能够将光伏、风电的不确定性在厂内解决[23-25],虚拟电厂是提高可再生能源发电可靠性的一种重要方法。

3.3 温控负荷

在电力系统中，温控负荷是一类特殊的负荷，比如热水器、电冰箱等，温控负荷具备较大的负荷调节能力，成为需求响应控制的研究热点，文献[26-28]研究了温控负荷的物理模型、空调调峰、聚合控制模型，文献[29]通过回归分析法从历史数据的角度分析出空调负荷的变化趋势。

3.4 具有储能功能的电动汽车建模

在电动汽车发展的今天，电动汽车与电网双向互动（vehicle to grid，V2G）技术发展很快。

电动汽车的模型主要涉及的基本参数：电池特性、用户出行规律、充电方式等。文献[30]通过出行需求的确定性分析方法来确定充电负荷，文献[31]通过蒙特卡洛模拟法来确定，文献[32]通过充电负荷的概率分析法，同时考虑公共交通时段、平均行车能量消耗、电池容量等因素，取得了不错的效果。

4 结语

在目前的电力系统朝着智能电网的方面发展背景下，需求侧是研究的核心内容，需求响应对于电力系统的经济性、可靠性、稳定性都有很大的提升，对于电力用户来说，积极的实行需求响应，电量支出费用也会有所降低。自动需求响应会是未来发展的方向，中国电力系统实行更开放更智能的需求响应势在必行，在2015年发改委所发的《做好电力需求侧管理城市综合试点工作的通知》中，也明确了发展需求侧管理的作用及试点安排，对于中国发展自动需求响应主要存在以下几点的挑战：首先是用户的观念改变，现在用户还未认识到需求响应能够减少自身电费支出，自愿参与到需求响应的积极性还不高，电力部门应该多宣传多普及自愿参与需求响应的优势。其次是相关的电力需求响应标准的制定，目前的需求响应标准还不够完善，还需要有关部门制定相应的标准，做到有标准可依。最后是辅助服务的合理定价：需求响应提供辅助服务的定价现在还没有相应实施定价标准，这个也是未来应该考虑的实际问题。