【光伏集群、需求响应】市场模式下光伏用户群的电能共享与需求响应模型(Matlab代码实现)

简介: 【光伏集群、需求响应】市场模式下光伏用户群的电能共享与需求响应模型(Matlab代码实现)

💥💥💞💞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、数据、文章讲解


💥1 概述

文献来源:


72d65e40758243bdb727cd3085e46327.png


摘要:在光伏上网电价低于市电电价的环境下,光伏用户通过集群的方式实现电能共享,可以获得比单独运行更好的效益。为了使光伏用户群内各经济主体能实现有序的电能交易,提出了一种基于光伏电能供需比(SDR)的内部价格模型。在考虑经济性和舒适度的基础上,提出了用户参与需求响应(DR)的效用成本模型。由于内部电价是以各时段光伏用户群内的供需比为基础,用户之间针对电价的需求响应行为可构成非合作博弈,在证明该博弈问题存在纳什均衡解的基础上,提出了分布式优化算法对用户的纳什均衡策略进行求解。最后,通过实际算例验证了所提模型在减少用电成本、提高光功率互用水平上的有效性。


关键词:


光伏用户群;定价;需求响应;纳什均衡;分布式优化;


光伏用户群是分布式光伏发展到一定程度的自然产物。由一定数量用户组成光伏用户群,一方面


可利用用户间的用电行为差异,在集群内共享光伏发电量,减少向大电网倒送的功率;另一方面,这些共享的电能能够以内部电价交易,能使买卖双方获益。因此,需要有合理的集群内部电价 定 价 机制,使得各用户均能从中受益。同时,在考虑需求响应的基础上,内部电价还能


够有效引导用户的用电行为,进一步提高光伏用户群的光功率共享水平。


针对类似系统的内部定价方法,国内外已经具有了一些成果,总体可分为两类。第一类是使用边


际成本来定价:文献[6]利用电力市场的边际成本和边际收益作为其定价策略,用以管理微电网的能量不平衡;文献[7]通过每个微电网的边际发电成本制定动态电价,解决互联微电网间的功率分配问题;文献[8]提出了基于内部电价的微电网用户侧需求响应模型,制定微电网的动态内部电价,根据用户对电价的响应,调整整个微电网的用电行为;文献[9]同样使用了边际成本定工业型微电网的内部电价,用来减少整个企业的用电成本。另一类是根据给定的定价规则来制定内部电价:文献[10]从智能电网聚合服务商的角度,根据总用电量设定实时电价,在用户最大化自身收益的同时,使聚合服务商的收益最大;文献[11]对包含有储能的光伏微电进行了优化运行研究。通过微电网内部的供需关系,提出了按定价规则统一定价和竞价定价两种定价策略,


并给出了两种策略下的博弈模型。


光伏用户群的结构示意图如图1所示。光伏用户群由分布式光伏用户组成,每个用户包含有光伏


发电系统和负荷。所有的用户通过光伏共享服务商(简称服务商)连接到大电网,且通过服务商进行电能交易。


1b2c495188d6444d8800a5e336b962ab.png


对于分布式光伏用户,首选光功率自消纳,光功率过剩时由服务商按内部购电电价收购,光伏功率


不足时从服务商按内部售电电价购电。对于邻近的分布式光伏用户,其光照和温度等外部环境相同,导致光功率输出特性大致相同,但是由于不同用户间的负荷特性普遍存在差异,因此净功率的差异为光功率互用提供了基础条件。服务商相当于是实现分布式光伏电能共享的代理,在集群中提供按照规则制定内部定价以及电量、电费结算服务。由于服务商提供结算服务,因而需保证每个时刻光伏用户群的功率和收支平衡。当光伏用户群内部功率不足时,服务商需要向大电网购电;而当内部 功 率 出 现 盈 余 时,则需要向大电网售电。也就是说,光伏用户群内外的所有电能交易都是通过服务商进行。对于收支平衡,需要根据集群的整体运行情况分别加以描述。当集群需要从电网购电时,需要保证从购电用户处收取的购电费用等于支付给卖电用户的卖电费用加上付给电网的购电费用;当集群向电网卖电时,需要保证从购电用户处收取的购电费用加上向电网卖电的收入等于支付给卖电用户的卖电费用。服务商作为独立的第三方,为集群中的用户提供代理服务,收取固定的服务费。


📚2 运行结果


6c9935cdb6a746df85040aea90aee40e.png

15772acc4407443b8260d3e4588ca40c.png


6f06d4dc93b4456eae290409bae5c893.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]刘念,王程,雷金勇.市场模式下光伏用户群的电能共享与需求响应模型[J].电力系统自动化,2016,40(16):49-55+131.


🌈4 Matlab代码、数据、文章讲解


相关文章
|
9天前
|
存储 编解码 算法
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
【多光谱滤波器阵列设计的最优球体填充】使用MSFA设计方法进行各种重建算法时,图像质量可以提高至多2 dB,并在光谱相似性方面实现了显著提升(Matlab代码实现)
|
9天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
【高创新】基于优化的自适应差分导纳算法的改进最大功率点跟踪研究(Matlab代码实现)
91 14
|
10天前
|
算法 计算机视觉
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
【MPDR & SMI】失配广义夹角随输入信噪比变化趋势、输出信干噪比随输入信噪比变化趋势研究(Matlab代码实现)
|
10天前
|
编解码 人工智能 算法
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
【采用BPSK或GMSK的Turbo码】MSK、GMSK调制二比特差分解调、turbo+BPSK、turbo+GMSK研究(Matlab代码实现)
|
10天前
|
机器学习/深度学习 编解码 并行计算
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
【改进引导滤波器】各向异性引导滤波器,利用加权平均来实现最大扩散,同时保持图像中的强边缘,实现强各向异性滤波,同时保持原始引导滤波器的低低计算成本(Matlab代码实现)
|
10天前
|
机器学习/深度学习 传感器 边缘计算
【故障诊断】基于时滞反馈随机共振的增强型旋转电机故障诊断(Matlab代码实现)
【故障诊断】基于时滞反馈随机共振的增强型旋转电机故障诊断(Matlab代码实现)
|
10天前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究(Matlab代码实现)
|
10天前
|
运维 算法
【故障诊断】基于最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶环平稳盲反卷积等盲反卷积方法在机械故障诊断中的应用研究(Matlab代码实现)
【故障诊断】基于最小熵反卷积、最大相关峰度反卷积和最大二阶环平稳盲反卷积等盲反卷积方法在机械故障诊断中的应用研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
【概率Copula分类器】实现d维阿基米德Copula相关的函数、HACs相关的函数研究(Matlab代码实现)
|
9天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)
【裂纹检测】检测和标记图片中的裂缝(Matlab代码实现)

热门文章

最新文章