文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑源网荷效益的峰谷电价与峰谷时段双层优化模型》

这个标题涉及到电力定价和能源效益的优化模型。让我来分解一下:

  1. 峰谷电价:这是一种电力定价策略,即在一天内不同时间段设定不同的电价。通常,高峰时段(需求高)的电价相对较高,而低谷时段(需求低)的电价相对较低。这种策略有助于平衡电网负荷,鼓励用户在低需求时段使用电力,减少高峰时段的压力。

  2. 峰谷时段:这指的是电力需求或消耗的两个极端,即高峰时段和低谷时段。高峰时段通常是一天中需求最高的时段,而低谷时段则是需求最低的时段。

  3. 双层优化模型:这是一种数学模型,用于解决包含两个层次(或两个优化问题)的复杂问题。在这种情况下,可能会同时考虑电价和用电时段,以最大化能源效益和电力系统的优化。

所以,整个标题可以理解为一个关于如何优化电力系统运行的模型,该模型考虑了电价差异和用电时段,以最大化能源效益。

摘要:用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项,目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分,分时电价实行效果受限。提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型,考虑风电不确定性下电源与电网的规划成本与发电成本,较真实地反映分时电价的实际经济效用;考虑用户响应的不确定性,保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化;峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标分别优化得到,充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理。仿真结果表明,与单独划分峰谷时段的模型相比,所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价,进一步降低了系统总成本。

这段摘要探讨了电力系统中峰谷电价和峰谷时段的优化问题。让我逐句解释:

  1. 用户响应行为测算需求解峰谷时段与峰谷电价之间的双线性项: 这指出了一个重要的挑战,即需要确定用户行为对峰谷时段和峰谷电价之间关系的一种双线性(存在线性关系)表达方式。

  2. 目前仅考虑负荷曲线的数值大小对峰谷时段进行单独划分,分时电价实行效果受限: 目前的方法只考虑电力负荷曲线的大小来划分高低负荷时段,这导致了分时电价的效果受到限制。

  3. 提出峰谷时段与峰谷电价的双层优化模型: 为了克服上述限制,作者提出了一个双层优化模型,同时考虑了峰谷时段和峰谷电价的优化问题。

  4. 考虑风电不确定性下电源与电网的规划成本与发电成本,较真实地反映分时电价的实际经济效用: 这里考虑了风力发电的不确定性对电源和电网规划成本以及发电成本的影响,以更真实地反映分时电价的经济效益。

  5. 考虑用户响应的不确定性,保证分时电价实行后的源网荷效益在一定范围内变化: 考虑了用户响应的不确定性,确保了分时电价实施后源网荷效益在一定范围内波动,可能是为了控制风险或不确定性。

  6. 峰谷时段划分与峰谷电价设计均以系统成本最低为目标分别优化得到: 峰谷时段和峰谷电价的优化目标都是以系统成本最低为考量。

  7. 充分考虑峰谷时段划分、峰谷电价设计和用户响应行为之间的交互机理: 这里强调了在优化过程中考虑了峰谷时段划分、电价设计以及用户响应之间的相互影响和关联。

  8. 仿真结果表明,与单独划分峰谷时段的模型相比,所提模型能够制定更优、科学性更强的峰谷时段和峰谷电价,进一步降低了系统总成本: 最后,仿真结果显示,新提出的模型相比只考虑时段划分的模型,能够制定更优、更科学的峰谷时段和峰谷电价,从而降低了整个系统的总成本。

这段摘要总体来说,提出了一个复杂的模型,考虑了多个因素之间的相互影响,以优化电力系统的运行成本和效率。

关键词:峰谷时段; 峰谷电价;源网荷效益;风电不确定性;响应不确定性;
 

这些关键词涉及到电力系统管理和优化的关键概念。以下是每个关键词的解释:

  1. 峰谷时段

    • 定义:电力系统中,一天内被划分为不同时间段,其中高电力需求时段称为“峰时段”,而低电力需求时段称为“谷时段”。
    • 作用:优化峰谷时段可以更有效地分配电力资源,降低系统负荷波动,减轻高峰时段的压力。
  2. 峰谷电价

    • 定义:一种电价策略,即在不同的时间段内设定不同的电价,通常在高峰时段设定较高的电价,而在低谷时段设定较低的电价。
    • 作用:通过激励用户在低谷时段使用电力,峰谷电价有助于平滑电力需求曲线,提高电力系统的效率。
  3. 源网荷效益

    • 定义:源(发电源)、网(电力网络)、荷(电力负荷)三者之间的效益关系,即考虑电力系统中发电、传输和消耗之间的整体效益。
    • 作用:优化源网荷效益有助于最大程度地提高电力系统的整体效率和经济性。
  4. 风电不确定性

    • 定义:涉及风力发电的波动性和不可预测性,因为风速随时发生变化,导致风电产能的不确定性。
    • 作用:在电力系统规划中,必须考虑风电不确定性,以制定更可靠的电力供应计划。
  5. 响应不确定性

    • 定义:用户对电力价格和时段的响应可能是不确定的,即难以准确预测用户在不同电价和时段下的行为。
    • 作用:在制定电力政策和定价策略时,需要考虑用户响应的不确定性,以更准确地预测和管理电力系统的需求。

这些关键词在电力系统优化中起到重要作用,特别是在考虑可再生能源、用户行为和电力系统整体效益时。优化这些因素可以帮助提高电力系统的可持续性、效率和经济性。

仿真算例:本文基于如附录 C 图 C2 所示的 IEEE 30 节点 系统进行算例分析,系统中包含 6 台火电机组以及 4 座风电场,风电场分别接入节点 7、10、16、24, 每座风电场的装机容量均为 35 MW。火电机组数 据如附录 C 表 C1 所示。根据电力规划设计总院发 布的《中国电力发展报告 2019》,煤电概算单位造 价为 405 万元/MW,线路工程单位造价为 1 万元/ (MWkm),电源和电网的规划期均为 20 a,电源 和电网的资金回收系数均为 0.118[18]。系统中原有 线路长度均为 100 km,传输容量为 25MW,为更 好地展示实行分时电价的效果,均在原有线路的基 础上新增线路,且新增容量与原线路容量一致。电 源可选机组类型同机组 G5,新增电源待选节点为 节点 6、10、15、18、22、27。 各月份典型日负荷曲线选取于我国某省,如附 录 C 图 C3 所示。用户对各时段的电价弹性响应行 为系数如附录 C 表 C2 所示。实行分时电价前火电 机组的上网电价为 420 元/(MW•h),输配电价为 180 元/(MW•h),不考虑基本电价、功率因素调 整电费、政府基金及附加等电价,销售电价为 600 元/(MW•h);实行分时电价后上网电价、输配电 价、销售电价的上下浮动比例一致。

仿真程序复现思路:

复现上述仿真涉及多个步骤,包括建模电力系统、设定参数、运行仿真等。由于缺少具体的仿真软件和框架的信息,我将提供一个通用的伪代码示例,你可以根据实际情况使用相应的仿真工具和编程语言来实现。这里以Python为例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass PowerSystem:def __init__(self, num_nodes, num_generators, num_wind_farms, wind_capacity, line_length, transmission_capacity, num_months):self.num_nodes = num_nodesself.num_generators = num_generatorsself.num_wind_farms = num_wind_farmsself.wind_capacity = wind_capacityself.line_length = line_lengthself.transmission_capacity = transmission_capacityself.num_months = num_months# 初始化系统状态self.generator_status = np.zeros(num_generators)self.wind_power_output = np.zeros(num_wind_farms)self.load_curve = self.generate_load_curve()def generate_load_curve(self):# 生成月度典型日负荷曲线,这里使用随机数据代替np.random.seed(42)load_curve = np.random.rand(self.num_months, 24) * 1000  # 生成随机负荷数据return load_curvedef calculate_generation_cost(self):# 计算发电成本,这里简单使用一个固定值代替generation_cost = 405  # 万元/MWreturn generation_costdef calculate_transmission_cost(self):# 计算输电线路成本,这里简单使用一个固定值代替transmission_cost = 1  # 万元/(MW•km)return transmission_costdef calculate_revenue(self, selling_price, generation, transmission):# 计算收入revenue = (selling_price - generation - transmission) * self.transmission_capacityreturn revenuedef run_simulation(self):total_revenue = 0for month in range(self.num_months):for hour in range(24):# 获取当前时刻的负荷current_load = self.load_curve[month, hour]# 计算风电场输出wind_power = np.sum(self.wind_power_output)# 计算发电成本和输电线路成本generation_cost = self.calculate_generation_cost()transmission_cost = self.calculate_transmission_cost()# 计算用户响应elasticity_coefficient = 0.1  # 电价弹性响应系数,这里简单使用一个固定值代替selling_price = 600  # 初始销售电价# 调整电价adjusted_price = selling_price * (1 + elasticity_coefficient * (current_load - wind_power))# 计算收入revenue = self.calculate_revenue(adjusted_price, generation_cost, transmission_cost)# 更新系统状态self.generator_status = np.random.choice([0, 1], size=self.num_generators)  # 更新机组状态self.wind_power_output = np.random.rand(self.num_wind_farms) * self.wind_capacity  # 更新风电场输出total_revenue += revenuereturn total_revenue# 创建电力系统实例
power_system = PowerSystem(num_nodes=30, num_generators=6, num_wind_farms=4, wind_capacity=35,line_length=100, transmission_capacity=25, num_months=12)# 运行仿真
total_revenue = power_system.run_simulation()print("总收入:", total_revenue)

这个例子是一个基本的框架,具体的模型和参数需要根据实际情况进行调整。此外,如果有具体的仿真软件或库,可能需要根据其文档和接口进行进一步的调整。希望这个例子能帮助你更好地理解仿真程序的编写过程。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/209327.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

人工智能学习9(LightGBM)

编译工具:PyCharm 文章目录 编译工具:PyCharm lightGBM原理lightGBM的基础使用案例1:鸢尾花案例2:绝对求生玩家排名预测一、数据处理部分1.数据获取及分析2.缺失数据处理3.数据规范化4.规范化输出部分数据5.异常数据处理5.1删除开…

利用私域运营的四大策略实现企业营销目标

私域运营指的是企业利用各种网络技术和工具,以自己的平台为基础,建立、维护、更新和升级与用户的私人关系。这种运营模式让企业能更准确地了解客户需求和喜好,通过定制化服务、优惠政策、个性化体验等方式,获取更多的客户价值。相…

Child Mind Institute - Detect Sleep States(2023年第一次Kaggle拿到了银牌总结)

感谢 感谢艾兄(大佬带队)、rich师弟(师弟通过这次比赛机械转码成功、耐心学习)、张同学(也很有耐心的在学习),感谢开源方案(开源就是银牌),在此基础上一个月…

基于Lucene的全文检索系统的实现与应用

文章目录 一、概念二、引入案例1、数据库搜索2、数据分类3、非结构化数据查询方法1) 顺序扫描法(Serial Scanning)2)全文检索(Full-text Search) 4、如何实现全文检索 三、Lucene实现全文检索的流程1、索引和搜索流程图2、创建索引1)获取原始…

模板与泛型编程

函数模板 显示实例化 区别定义与声明 T是模板形参 int是模板实参 inpunt是函数形参 3是函数实参 显示实例化 模板必须实例化可见 翻译单元一处定义原则 与内联函数异同 引入原因:函数模板是为了编译器两个阶段的处理 内联函数是为了能在编译期展开 模板实参的类…

Android Kotlin语言下的文件存储

目录 将数据存储到文件中 创建文件和保存数据 读取文件 SharedPreferences存储 存储数据到SharedPreferences中 Context类中的getSharedPreferences()方法 Activity类中的getPreferences()方法 从SharedPreferences中读取数据 SQLite数据库存储 创建数据库 调用数据…

Java导出word

原文地址 传入的值不能为null,否则会报错,IXDocReport 有自己的判null规则,比较麻烦,建议代码直接把null替换成"" public void exportWord1(WeeklyMeetDataDto dto, HttpServletResponse response) {ServletOutputStream downLoad…

Ignis - Interactive Fire System

Ignis - 点火、蔓延、熄灭、定制! 全方位火焰系统。 这个插件在21年的项目中使用过很好用值使用概述 想玩火吗?如果想的话,那么Ignis就是你的最佳工具。有了Ignis,你可以把任何物体、植被或带皮带骨的网状物转换为可燃物体,它就会自动着火。然后,火焰可以蔓延,点燃其他物…

Java 一对多

前言 Internet 协议集支持一个无连接的传输协议,该协议称为用户数据报协议(UDP,User Datagram Protocol)。UDP 为应用程序提供了一种无需建立连接就可以发送封装的 IP 数据包的方法。 此代码就是基于UDP协议编写。 通常把一对多的…

【docker 】centOS 安装docker

官网 docker官网 github源码 卸载旧版本 sudo yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \docker-latest-logrotate \docker-logrotate \docker-engine 安装软件包 yum install -y yum-utils \device-mapper-persistent-data…

【优选算法系列】【专题二滑动窗口】第四节.30. 串联所有单词的子串和76. 最小覆盖子串

文章目录 前言一、串联所有单词的子串 1.1 题目描述 1.2 题目解析 1.2.1 算法原理 1.2.2 代码编写 1.2.3 题目总结二、最小覆盖子串 2.1 题目描述 2.2 题目解析 2.2.1 算法原理 2.2.2 代码编写 …

【Docker】进阶之路:(四)操作容器

【Docker】进阶之路:(四)Docker容器 容器的生命周期创建容器docker createdocker run 管理容器查看运行的容器:查看所有容器: 启动与终止启动容器终止容器 进入容器docker attachdocker exec 导出和导入导出导入 容器的…

浅谈5G基站节能及数字化管理解决方案的设计与应用-安科瑞 蒋静

截至2023年10月,我国5G基站总数达321.5万个,占全国通信基站总数的28.1%。然而,随着5G基站数量的快速增长,基站的能耗问题也逐渐日益凸显,基站的用电给运营商带来了巨大的电费开支压力,降低5G基站的能耗成为…

actitivi自定义属性(二)

声明:此处activiti版本为6.0 此文章介绍后端自定义属性解析,前端添加自定义属性方法连接:activiti自定义属性(一)_ruoyi activiti自定义标题-CSDN博客 1、涉及到的类如下: 简介:DefaultXmlPar…

在 JavaScript 中导入和导出 Excel XLSX 文件:SpreadJS

在 JavaScript 中导入和导出 Excel XLSX 文件 2023 年 12 月 5 日 使用 MESCIUS 的 SpreadJS 将完整的 JavaScript 电子表格添加到您的企业应用程序中。 SpreadJS 是一个完整的企业 JavaScript 电子表格解决方案,用于创建财务报告和仪表板、预算和预测模型、科学、工…

【华为OD】给定一个只包括 ‘(‘,‘)‘,‘{‘,‘}‘,‘[‘,‘]‘ 的字符串

给定一个只包括 (,),{,},[,] 的字符串 s , 判断字符串是否有效。 有效字符串需满足: 左括号必须用相同类型的右括号闭合。 左括号必须以正确的顺序闭合。 示例 1 : 输入:s="()" 输出 : true 示例 2 :

图的搜索(一):广度优先搜索算法和深度优先搜索算法

图的搜索(一):广度优先搜索算法和深度优先搜索算法 本章主要记录了图的搜索算法,和可以解决图的基本问题——最短路径问题的算法。本章主要对图搜索的相关算法进行了介绍:广度优先搜索算法、深度优先搜索算法。 下一…

公网域名如何解析到内网IP服务器——快解析域名映射外网访问

在本地搭建主机应用后,由于没有公网IP或没有公网路由权限,在需要发布互联网时,就需要用到外网访问内网的一些方案。由于内网IP在外网不能直接访问,通常就用通过外网域名来访问内网的方法。那么,公网域名如何解析到内网…

Tmux中使用Docker报错 - 解决方案

问题 进入Tmux会话后,在其中使用Docker可能会出现如下报错: Got permission denied while trying to connect to the Docker ……解决方案 退出tmux会话: tmux detach在tmux会话外部杀掉tmux进程: pkill -f tmux重新进入tmux&#xff1a…

权威认证!景联文科技入选杭州市2023年第二批省级“专精特新”中小企业认定名单

为深入贯彻党中央国务院和省委省政府培育专精特新的决策部署,10月7日,杭州市经济和信息化委员会公示了2023年杭州“专精特新”企业名单(第二批)。 根据工业和信息化部《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》(工信部企业…