分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法(Matlab代码实现)

简介: 分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法(Matlab代码实现)

👨‍🎓个人主页:研学社的博客

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。

⛳️座右铭:行百里者,半于九十。

📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


image.gif

💥1 概述

需求响应 DRdemand response)是指电能终端用户在电力供应市场成本较高或在系统可靠性受

到损害时,接受供电公司的价格引导或经济激励,改变用电消费模式,从而获得经济效益[1-2]的一种用电方式。随着竞争市场的发展与完善,电力系统的利益主体逐渐多元化,需求侧资源在电力市场中的作用正在被重新认识。电价作为电力市场最有效的经济调节杠杆,也是需求侧管理 DSMdemand side management)的重要手段分时电价 TOU pricetime of using price)是

我国当前引入需求侧管理的重要措施之一,其思想体现了电能在负荷高峰时作为短缺商品的价

值,运用价格引导用户根据自身生产方式的可调节性和利益改变用电方式,进而影响系统负荷[3]

然而,峰谷电价比太高可能导致用户反映过度,体 现在负荷曲线上就是峰谷时段产生漂移或高峰时段负荷大幅度减小,而低谷时段负荷大幅增加,会造成系统高峰时段和低谷时段倒置,调峰失败的同时导致电网的经济利益受损峰谷电价比太低又会导致用户响应不足,无法达到峰谷电价制定的预期效果在进行制定分时电价策略和开展实时电价市场时,了解用户的需求响应特性成为必然智能电网环境下,可参与需求响应的负荷不仅包括可双向互动的大用户负荷高密度集群建

筑用电负荷电动汽车接入负荷,还包括经由配电网接入系统,由用户拥有或对用户直接供电的分

布式发电分布式储能等小型发电设备以智能电表为基础的高级量测体系能够延伸到普通用户,

需求侧能够参与系统运行调度的资源极大丰富,需求响应等参与机制也将发生改变[4-5]。

目前已有文献对智能电网环境中的负荷响应进行模拟和分析[6-14]文献[6]分析了智能电网框架

下需求侧管理面临的问题和机遇,在此基础上研究了智能电网对电力需求侧管理的促进作用[7],建立了分时电价环境下的需求响应模型[8]文献[9]分析了智能电网及高级量测技术对居民生活用电行为的影响,构建了需求侧管理下居民生活用电系统动力学模型,并对智能电网环境下的需求侧管理系统开发进行研究[10]文献[11]阐述了智能电网环境下家庭能源管理传统能源管理系统的不同并且给出了智能电网环境下家庭能源管理系统的技术体系。文献[12]针对需求响应中的不确定性,采用用户反映的概念描述电价对负荷的影响,提出一种采用二次规划和随机优化的峰谷分时电价方法分析。文献[13]基于居民用电的弹性模型,利用多阶段负载模型和实时定价方法,对市场均衡程度和智能电网中需求曲线的效果进行模拟,并通过美国加州实际电网数字为例进行说明。文献[14]考虑分时电价和紧急负荷控制的方法,提出基于负荷弹性模型的多周期需求响应加载方法,并介绍了该方法在伊朗电网对高峰情况下的实施效果。

通过对现阶段需求侧管理文献的分析可以看出,国内外已经对需求侧的各种用户类型以及实施基于电价的需求侧管理所产生效果的理论进行了分析,对需求侧管理的实施有着重要的指导意义。随着智能电网环境下终端用户参与需求响应的种类增加,负荷特性的不同,研究获得各类用户负荷对执行需求侧管理后的用电变化及需求响应特性变得更为重要。

文献来源:

image.gif

摘要:智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。

关键词:

电力市场;分时电价;需求侧管理;需求响应;弹性系数;

📚2 运行结果

image.gif

复现结果图:

image.gif

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]孔祥玉,杨群,穆云飞,陆宁,徐弢.分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法[J].电力系统及其自动化学报,2015,27(10):75-80.

🌈4 Matlab代码实现

https://ttaozhi.com/t/p.html?id=hZ6V8axZ3N

相关文章
|
1天前
|
算法 Serverless
基于魏格纳函数和焦散线方法的自加速光束matlab模拟与仿真
本项目基于魏格纳函数和焦散线方法,使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束,并设计相应方法,展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析,实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤: 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析,验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布,结合数值模拟技术,实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布,可改变其传播特性,如聚焦或加速。
|
5天前
|
算法 人机交互 数据安全/隐私保护
基于图像形态学处理和凸包分析法的指尖检测matlab仿真
本项目基于Matlab2022a实现手势识别中的指尖检测算法。测试样本展示无水印运行效果,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过图像形态学处理和凸包检测(如Graham扫描法)来确定指尖位置,但对背景复杂度敏感,需调整参数PARA1和PARA2以优化不同手型的检测精度。
空心电抗器的matlab建模与性能仿真分析
空心电抗器是一种无铁芯的电感元件,通过多层并联导线绕制而成。其主要作用是限制电流、滤波、吸收谐波和提高功率因数。电抗器的损耗包括涡流损耗、电阻损耗和环流损耗。涡流损耗由交变磁场引起,电阻损耗与电抗器半径有关,环流损耗与各层电流相关。系统仿真使用MATLAB2022a进行。
|
13天前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,迭代次数以及信道类型对译码性能的影响
本内容介绍基于MATLAB 2022a的低密度奇偶校验码(LDPC)仿真,展示了完整的无水印仿真结果。LDPC是一种逼近香农限的信道编码技术,广泛应用于现代通信系统。BP译码算法通过Tanner图上的消息传递实现高效译码。仿真程序涵盖了不同Eb/N0下的误码率计算,并分析了码长、码率、迭代次数和信道类型对译码性能的影响。核心代码实现了LDPC编码、BPSK调制、高斯信道传输及BP译码过程,最终绘制误码率曲线并保存数据。 字符数:239
56 5
|
4月前
|
缓存 算法 物联网
基于AODV和leach协议的自组网络平台matlab仿真,对比吞吐量,负荷,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量
本系统基于MATLAB 2017b,对AODV与LEACH自组网进行了升级仿真,新增运动节点路由测试,修正丢包率统计。AODV是一种按需路由协议,结合DSDV和DSR,支持动态路由。程序包含参数设置、消息收发等功能模块,通过GUI界面配置节点数量、仿真时间和路由协议等参数,并计算网络性能指标。 该代码实现了节点能量管理、簇头选举、路由发现等功能,并统计了网络性能指标。
194 73
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
数字通信中不同信道类型对通信系统性能影响matlab仿真分析,对比AWGN,BEC,BSC以及多径信道
本项目展示了数字通信系统中几种典型信道模型(AWGN、BEC、BSC及多径信道)的算法实现与分析。使用Matlab2022a开发,提供无水印运行效果预览图、部分核心代码及完整版带中文注释的源码和操作视频。通过数学公式深入解析各信道特性及其对系统性能的影响。
|
3月前
|
安全 调度
电力系统的负荷损失和潮流计算matlab仿真,对比最高度数,最高介数以及最高关键度等节点攻击
本课题研究节点攻击对电力系统稳定性的影响,通过模拟最高度数、最高介数和最高关键度攻击,对比不同攻击方式下的停电规模。采用MATLAB 2022a 进行系统仿真,核心程序实现线路断开、潮流计算及优化。研究表明,节点攻击会导致负荷损失和系统瘫痪,对电力系统的安全构成严重威胁。通过分析负荷损失率和潮流计算,提出减少负荷损失的方法,以提升电力系统的稳定性和安全性。
|
3月前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码以及BCH码
本程序系统基于BP译码的LDPC误码率MATLAB仿真,分析不同码长、码率、信道对译码性能的影响,并与卷积码、Turbo码及BCH编译码进行对比。升级版增加了更多码长、码率和信道的测试,展示了LDPC码的优越性能。LDPC码由Gallager在1963年提出,具有低复杂度、可并行译码等优点,近年来成为信道编码研究的热点。程序在MATLAB 2022a上运行,仿真结果无水印。
64 0
|
4月前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
240 19
|
4月前
|
算法 数据挖掘 vr&ar
基于ESTAR指数平滑转换自回归模型的CPI数据统计分析matlab仿真
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型,对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真,主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归,适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性,适用于复杂的高阶自回归模型。

热门文章

最新文章