5 仿真及算例分析

 

5.1 模型參數(shù)

 

本文針對擁有電動汽車的智能家庭進行能源優(yōu)化調(diào)度,假設(shè)售電公司為1000戶家庭提供靈活的電力需求,其中規(guī)劃周期為24 h,再根據(jù)參與優(yōu)化的家庭設(shè)備的具體運行特性,將用戶側(cè)規(guī)劃周期時段細分為96個,即Δz=15minΔz=15min。

 

由于各個家庭日常用電需求有所差異,因此本文根據(jù)家庭設(shè)備日常使用概率,模擬了多種用電情景,表1是各設(shè)備相關(guān)參數(shù)。其中：NxhNhx表示不同情景下各設(shè)備的負荷任務周期循環(huán)次數(shù);zsti,hzi,hst表示不同情景下各設(shè)備的理想啟動時間范圍。由于本文加入了電動汽車結(jié)合儲能系統(tǒng)在空閑時間為整個家庭提供部分電量的情況,因此放電時間控制在少有出行需求的夜間時段。為了使最終家庭優(yōu)化方案在用戶群體中得到廣泛接受,避免延遲啟動過久影響用戶生活,本文充分考慮了用戶舒適度約束,將延遲范圍控制在理想啟動時間zsti,hzi,hst的3 h內(nèi)。為滿足日常需求,單個負荷周期數(shù)設(shè)為qi,h=1qi,h=1。

 

 

 

現(xiàn)今中國電力市場仍在改革試運行階段,市場尚不成熟,數(shù)據(jù)參考性不佳。因此本文采用某工作日美國PJM市場的實時情況[20],得到日前市場電價,現(xiàn)貨市場電價,日前負荷預測等數(shù)據(jù),結(jié)合所提出的雙層優(yōu)化模型對用售兩側(cè)進行算例仿真。相關(guān)電價參數(shù)見表2,以現(xiàn)貨市場價格作為調(diào)節(jié)價格,日前與現(xiàn)貨市場電價信息如圖4所示。

 

 

 

針對售電公司面對的1000戶家庭用電需求,并考慮到在DR響應程度為55%,圖5表示日前購電量與日前市場電價關(guān)系的投標曲線,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)得到的日前負荷預測,可以得到日前市場電價與日前購電量的關(guān)系為：

 

 

 

5.2 算例結(jié)果及分析

 

經(jīng)一個規(guī)劃周期的優(yōu)化計算后,響應群家庭柔性負荷啟動安排如圖6所示。

 

 

圖6 響應群家庭柔性負荷啟動安排Fig. 6 Start arrangement of domestic flexible load in response group

 

在響應程度d=55%,即響應群家庭為550戶時,總用電費用為3371.53元,此時未響應群450戶,總費用為4447.69元。售電公司收益為8067.32元。響應群平均每戶家庭比為響應群減少3.75元,費用節(jié)省37.99%。對每戶家庭而言,在保證日常用電的基本需求后,通過本文提出的家庭柔性負荷優(yōu)化和電動汽車的充放電規(guī)劃,能夠有效降低用戶用電費用。圖7是優(yōu)化前后1000戶家庭總?cè)肇摵蓪Ρ纫约按藭r的動態(tài)電價。從圖中可知,經(jīng)過基于動態(tài)電價的需求響應后,負荷峰值明顯趨于平緩。大部分用電任務轉(zhuǎn)移到了傍晚和凌晨這2個電價相對較低的時段。由于3 h延遲限制和用戶偏好時間約束,即便凌晨時段電價最低,用電負荷較優(yōu)化前只是輕微增加。并且由于考慮了電動汽車的儲能特性,能夠在夜間放電供能,使4:00—6:00的用電負荷得到削減。整體而言,本文提供家庭能源優(yōu)化策略對負荷曲線起到了一定程度上的削峰效果。

 

基于上述得到的響應程度為d=55%時的結(jié)果,下面進一步分析參數(shù)變化對計算結(jié)果的影響。

 

1）響應程度dd變化時對用售雙方的影響。

 

表3為4組不同響應程度影響下家庭費用及售電公司收益的數(shù)值,可以得到,隨著響應程度增加,響應群組平均每戶家庭日用電費用降低;圖8是各響應程度下優(yōu)化前后總?cè)肇摵蓪Ρ?可以看出對于該居民用戶群體而言,隨響應程度增加,總負荷削峰情況也隨之增強,在凌晨時段,負荷的延遲啟動效果也隨著響應程度的增加變得更加顯著。