计及主动负荷的民用电力需求响应行为分析模型及方法

Many civilian electricity customers have developed into active load. Their electrical facilities include distributed generations, energy storage devices and charging facilities for electric vehicles. These facilities are mutual interactive with power grid. This situation brings about new research area for demand response. For the detailed activity analysis research of demand response, volatility of demand response together with time-varying aggravate and precise and dynamic character identification are the key factors for the optimization of demand response stimulation and improvement of customer side electricity efficiently using. Meanwhile, with the merge of civilian demand response and renewable energy production, choosing proper demand response resource that matched output characteristics of distributed generation resource is a hot issue for absorbing renewable energy and carbon emissions reduction. It is crucial to set up activity analysis model of demand response that is relevant with the new situation. In addition, AMI system can provide multi classification structure and long time dimension actual load for activity analysis of civilian demand response. AMI system is also helpful to analyze load response character oriented to time-process. At last, AMI system promotes practicability of embedded response mechanism design of activity analysis. Thus, research of this article is an essential supplement for theory of activity analysis of electricity demand response. With the rapid development of civilian active load, this research has practical and general use for electricity industry.

民用电力用户更多发展为主动负荷，用户设施可能包括分布式发电、储能设备以及电动汽车等可与电网双向交互的设备。这为需求响应研究注入新的契机。具体到需求响应行为分析问题上，需求响应波动性、时变性加剧，精准、动态辨识电力需求响应行为特征，成为优化需求响应激励机制决策、促进用户侧电能高效利用的难点问题。同时，伴随民用需求响应与可再生能源发电融合，选择与分布式发电资源出力特性相匹配的需求响应资源，成为更多吸纳可再生能源、减少碳排放的热点问题。建立与上述新形势相适应的需求响应行为分析模型具有重要的理论意义。此外，AMI系统建设能为民用电力需求响应行为分析提供多分类结构、长时间维度的负荷实测数据，亟待研究面向时间过程的负荷响应特征分析方法,促进需求响应行为分析嵌入响应机制设计的实用化。因此，本项研究将是对电力需求响应行为分析理论研究的积极补充，且伴随民用主动负荷发展，本项研究也将具有广泛的实用价值。

民用负荷需求响应资源的深入开发是应对能源和环境危机，寻求智慧城市最佳解决方案的必然选择。智能电网及能源互联背景下，以新能源利用技术和信息技术深入结合为特征的新型民用负荷为低碳智慧城市的发展提供了更加灵活的需求响应资源。.伴随新型用能技术和分布式可再生能源发电技术的推广，民用电力负荷已不再是传统意义上的负荷，而是发展成为具有多元用能、多源供给、鲜明互动特征的主动负荷系统。本项目对民用负荷的需求响应行为分析模型和方法展开研究，成果如下：（一）提出民用负荷互动响应特征评估指标体系。面向响应行为的全过程，基于对响应行为的时间分布特征和经济效用特征的解耦分析，从评价响应过程中主动负荷系统用能需求、用电需求的满足度及调整度，以及其与主网和分布式可再生电源的交互能力的角度，提出评估主动负荷系统互动响应行为物理特征的指标变量。（二）构建响应行为分析实验机制设计的框架模型。基于居民用户需求响应行为的特殊性，采用Living Lab理论，建立三阶段居民需求响应行为分析实验框架模型，以提高小规模试点实验成果应用于大范围居民响应行为分析的普适性。针对实验机制设计的两个关键问题，综合应用Top-down和Bottom-up模型提出了实验中多维度、多尺度的“测试场景”和“测试用户”设置参考标准；并构建了实验中多阶段、多主体的信息交互机制，细化实验周期中不同阶段的交互内容。（三）针对含分布式电源及蓄能设备且具有一定中断能力的民用负荷系统，考虑多种响应激励机制，建立以用户响应效益最大化为目标的需求响应决策模型，仿真用户响应行为，并探讨影响民用负荷系统分布式电源和储能设备容量配置的响应激励机制。(四)针对民用负荷更多是非合同约束的自愿型需求响应资源的特点，构建民用负荷需求响应激励机制优化设计的双层规划模型。模型同时考虑需求响应政策制定者和响应者的利益诉求，上层为基于社会福利最大化的激励机制决策模型，下层为多元激励下的含光伏、储能设备的民用负荷响应策略优化模型。（五）针对聚合民用负荷需求响应资源的负荷聚合商，建立其参与市场交易的行为决策模型，模型考虑民用负荷具有的响应不确定性，仿真分析负荷聚合商在市场中的交易行为。.本项目研究成果的应用有利于提高居民需求响应项目的设计效率，合理引导“可预测、可控制、可调度”的民用主动负荷系统的健康发展，并可为售电市场开放后，零售商的多元化竞争策略制定提供支持。