電力用戶側需求響應優化及行為研究

唐中強

[摘要]能源危機的出現促使智能電網不斷地進行發展，需求響應項目也受到越來越多人的關注。在此背景下，高級量測和通信系統也隨著智能負荷調控技術不斷地進行發展，從而使得雙向互動智能高效用能的目標也在應用的過程中不斷地運行，最終使得經濟環境效益以及電能服務的質量也在不斷地提升。當前我國的電力領域已就主動整合用電行為和優化用能調度展開了一系列的討論和研究。本文主要就電力用戶側需求響應優化及行為的研究進行全面的介紹，希望能夠給大家更好的參考性意見。

[關鍵詞]電力用戶；用戶側需求；需求響應；行為研究

文章編號：2095 - 4085（2018） 07 - 0153 - 02

進入21世紀之后，隨著科學技術的不斷發展，社會經濟也在不斷地向前，隨著包括電動汽車、智能家電和其他智能設備的涌現，用戶對相關電能質量和可靠性正提出越來越高的要求。在環境惡化和資源危機越來越嚴重的今天，傳統的電力系統受到嚴峻的挑戰，傳統的電網已經跟不上時代的步伐。

1 電力用戶側需求響應的概念

我國的供給側改革、能源革命、電力市場的改革和大氣污染工作都在不斷地被推進和優化，而包括電力需求側管理也正面臨著市場環境、環保壓力和技術條件方面的深層次變化，我國電力部門曾經下發過關于《電力需求側優化》的管理辦法，這給未來電力需求側的管理指明了方向，我國電力用戶側需求的發展也正面臨著難得的機遇。

2 激勵型電力需求響應優化策略

在優化電力用戶側需求的過程中，激勵型的電力需求響應優化策略最為常用。這種激勵型的電力需求響應的方式是在統一負荷管理的方式下將中斷的的負荷方式直接轉變為負荷控制的方式，從而更好地進入到項目運行的方式中去，最終的目的是為了讓廣大用戶獲得最佳的響應策略[1]。其具體操作的方式如下。

第一，確認所有類型用戶的資源參數，總體參數由容量上限、響應速度、提前通知時間、持續時間、運行管理、系統維護費用和其他因素組成。第二，根據用戶的需求建立關于成本C和收益B之間的關系，其主要的模式如下：W=B-C。其中W表示用戶的利潤，將用戶成本效益的整體體模型設置為maxW。第三，根據用戶參與激勵的響應要求對自身的可靠性進行分析，并建立有效的量化模型，將可靠的量化模型目標函數設置為整體響應時段中綜合性的可靠指標。第四，將所設置的maxW和maxR設置為多個目標的優化模型，最后以用戶的利潤和綜合性的可靠指標變為最可靠的目標，第五，利用步驟l中所述的資源參數來求解步驟4中所述的多目標的優化模型，得到用戶的響應策略。每個解對應一組的利潤和綜合性可靠的指標最終形成了相應的序數；第五，將上一步所得到的所有優化結果（Wi，Ri，）中選出一個最大的值Wmax，并在之后構建理想的結果（Wmax，Rmax），之后歸類成歐式距離Di。最后，將第五步中所得到的所有優化結果（Wi，Ri）按照大小進行排序，之后再選取前m個優化的接軌，組成一個待評價的集合S，之后再根據每個得出的優化結果采用雙基點的方式進行評價，在評價中取得最佳的結果被定為為（Wbest，Rbest），之后再將所得的最優響應容量設置為Xbest，將最佳響應時間設置為Tbest。

3 電力用戶側需求行為模式研究

3.1 影響用電行為的因素

3.1.1社會經濟因素

家庭人口的年齡、收入水平、最喜規律、房屋結構、家庭成員數量和家用電器的型號等是影響其用電行為的最重要的因素。

3.1.2地理位置因素

不同家庭由于其地理位置不同，受到的溫度和光照的強度也不同，因此會對空調、電燈和各類電器用電需求產生不一樣的影響。

3.1.3工作類型

工作類型是影響用電行為的重要因素。一般居民周末在家的時間明顯要比在單位的時間要長，由于周末白天在家的時間更長，所以最終會影響到日負荷曲線的形狀。

3.1.4月份因素

一年四季中，不同月份的溫度和光照強度的差異非常明顯，所以其和地理位置因素在影響日負荷曲線中占據著很重要的地位。

3.2分析用電行為的主要模型

3.2.1價格彈性矩陣模型

對電力用戶側需求行為進行分析的過程中，價格彈性矩陣模型是最常用的方法，主要用來研究存在于電力市場中的供需關系，并從根本上對電力用戶可能會做出的需求響應的行為進行全面的分析[2]。這種價格彈性矩陣的模型主要是用來對電價和電量之間的關系進行全面的建立和描述，從而充分地驗證了用電需求與短期電價之間的價格彈性，并在最終建立了獨特的價格彈性矩陣函數，提出一套能夠更好地實現電網和電力用戶之間的效益的方法。

3.2.2針對相關需求響應的行為進行建模

目前，我國在建立用戶行為用電模型的過程中，主要是以分析電力用戶側的需求和響應的特征為重要的基礎的。國內和國外的許多學者都根據用戶行為中的不同因素來采用針對性的建模方法。目前比較常用的包括電價彈性模型、用戶心理學模型、最優化理論模型和人工智能化模擬。

4 結語

綜上所述，可以得知電力用戶側的需求響應跟地域、氣溫、生活模式和用戶的心理都有直接的關系，相信我國在將來會研究出更多與電力用戶側需求響應相關的模型，從而使得電力用戶側需求響應策略能夠更好地被優化。

參考文獻：

[1]石慶均，江全元，包含蓄電池儲能的微網實時能量優化調度[J].電力自動化設備，2013，（08）：102 -105.

[2]秦禎芳，岳順民，余貽鑫，等，零售端電力市場中的電量電價彈性矩陣[J].電力系統自動化，2013，（04）：87 -93.