基于用户需求挖掘的智慧能源系统设计

杜思阳

（国电南瑞科技股份有限公司，江苏 南京 210000）

0 引 言

智慧能源系统主要用来平衡供需双方的资源，通过多种功能设备耦合，协调能源应用，通过综合需求响应（Integrated Demand Response，IDR）智能调动能源。IDR即从对用户的需求出发，将电、气的需求纳入需求响应范围内，提出了电气多能互补的需求响应机制。传统的能源系统不计及IDR，或者仅计及IDR确定性，缺少对IDR不确定性的研究[1-3]。

1 IDR响应不缺定性分析

1.1 确定可转移电负荷拟合区间

由于用户之间的需要、消费心理不一致，导致死区、饱和区存在一定的阈值范围、最大电负荷转移率存在一定的区间[4]。则设定死区阈值区间A=[A-,A+]，饱和区阈值区间为B=[B-,B+]，其中A、B为电价差，最大电负荷转移率区间。根据电价差Δθfg不同，电负荷转移率区间中的的表达公式如下

式中：f为波峰；p为波谷；p为波平；fg为波峰至波谷，下文不再赘述。根据电价差Δθfg电负荷转移率区间φfg中的计算原理，计算，可得实施电价差前后t时段的预测负荷P和to拟合负荷区间的关系，计算公式为

式中：Tg、Tp、Tf为g、p、f时段；为拟合负荷区间为各时段之间转移率区间；为实施电价差前f时段、p时段平均电负荷。

1.2 确定可替代负荷拟合区间

可替代负荷响应不确定性计算与可转移负荷响应不确定性计算原理相似，利用死区阈值和饱和区阈值进行计算，设定电气替代死区阈值区间Adp、饱和区阈值区间为Bdp，最大负荷替代率区间φdp,max，则根据电气差Δθdp的取值，负荷替代率区间中φ+、φ-表达式为

激励手段可激励用户在用电波峰时段以气带电，对可替代负荷响应产生影响，则设定激励性负荷增量区间为，x为能源类型，电以d、气以q表示。电负荷区间数表达式为

根据电能与天然气的等热值转化系数γ，气负荷区间表达式为

式中：Pd,t0、为电气替代前后t时段电负荷量；为电气替代前后t时段气负荷量。

1.3 确定智慧系统收益函数

收益的计算公式为

式中：x为能源类型，即电d、气q；为t时段x类能源的销售价格、销售量。

2 仿真实验验证

2.1 模型建立及求解

利用CPLEX求解器，通过输入各类负荷数据、机组参数和能源价格数据，结合可替代负荷拟合区间、可转移负荷拟合区间，与智慧能源系统优化函数构建基于IDR不确定性的智慧系统优化EILP模型[8]，以智慧系统优化函数为目标函数，以IDR响应不确定性作为优化变量，计算目标函数最优值区间及优化变量最优值区间。并与不考虑IDE系统和仅考虑IDR确定性系统进行对比，通过对比电功率调度结果、智慧能源系统总收益，验证本文提出的基于IDR不确定性智慧系统优化模型的可行性。

2.2 实验验证

本次仿真实验选取某园区的智慧能源系统数据，其各设备参数如表1所示。

表1 设备参数

经计算，不计及IDR、计及IDR确定性、计及IDR不确定性系统电功率负荷对比情况如图1所示，气负荷对比情况如图2所示。

图1 电功率负荷对比

图2 气功率负荷对比

由图1、图2可知，当计及IDR响应不确定性，对智慧能源系统进行优化设计后，将实现消减波峰电负荷，提高波谷电负荷，从而降低系统运行成本，且上下限的均值优于、不计及IDR和仅计及IDR响应确定性的数值，则说明本智慧能源系统优化方法具有可行性。

通过计算可得可转移电负荷与可替代负荷拐点区间如表2所示。

表2 负荷响应参数

结合用电时段与不同时段电价对系统的收益进行计算，用电时段如表3所示，不同时段电价表如表4所示。

表3 用电时段及电价

表4 不同时段电价表

通过计算，系统收益如表5所示。

表5 系统收益对比

由表5可知，本文提出的基于计及IDR响应不确定性设计的智慧能源系统对比计及IDR和仅计及IDR响应确定性的能源系统，收益较高，本文提出的智慧能源系统设计可行。

3 结 论

本文从IDR响应不确定性中的可转移电负荷响应不确定性、可替代负荷响应不确定性出发，对其拟合区间进行计算，并结合智慧系统收益函数，建立两者的EILP模型，经实验验证，在计及IDR响应不确定性后设计的智慧能源系统可以提高能源系统对负荷的协调、平衡能力，并且可提高系统的总收益。