一、分时电价的二层决策模型（论文文献综述）
刘黎黎[1]（2021）在《给水系统调蓄构筑物多目标优化设计研究》文中指出给水系统是现代化城市基础设施的重要组成部分,而调蓄构筑物又在给水系统中发挥着关键作用。调蓄构筑物主要功能是调节水量,保持管网压力和水泵工况的稳定,也可用于贮存备用水量,提高系统的供水可靠性。调蓄构筑物的规模及位置等在一定程度上决定了给水管网、二级泵站及加压泵站的投资和运行,并对供水可靠性、水质安全和环境产生影响。因此有必要研究调蓄构筑物优化设计,合理确定给水系统中调蓄构筑物规模。本文针对调蓄构筑物的工作特性,考虑二级泵站优化调度和峰谷分时电价,以系统年费用、可靠性综合指标、管网综合水龄和温室气体排放量最小为目标,以管网水力条件、泵站供水能力、调蓄构筑物蓄水量与水位等为约束条件,建立给水系统调蓄构筑物多目标优化模型。采用线性加权和法化多目标为单目标,并利用层次分析法确定各目标权重。模型求解采用动态规划方法,利用MATLAB与EPANET 2.0软件对模型进行编程计算。以歙县2030年规划给水管网为例,根据供、用水曲线设定两种总调蓄容积,制定不同的调蓄构筑物方案。由清水池和高位水池的调蓄容积划分各自供水区域,进行流量分配并用经济管径计算公式确定各方案管段管径。对各个方案进行优化,计算评价函数值后确定总调蓄容积为14%,其中清水池调蓄容积为11%、高位水池调蓄容积为3%时,实行分时电价的情况是最优方案。并得到最优方案的清水池与高位水池最优水位过程线和二级泵站全天各运行时段的最优流量分配。根据实例计算结果,论文分析了系统总调蓄容积和管网内调蓄容积变化对各目标的影响:给水系统总调蓄容积一定时,管网内调蓄容积增大,总年费用先减小后增大,管网可靠性提高,管网水龄增大,水质更差,运行温室气体排放量减少;给水系统总调蓄容积变大时,调蓄构筑物年费用随之增加,管网年费用和年动力费用减少,系统可靠性降低,水龄增加,温室气体排放量减少;实行分时电价时,可利用管网内调蓄容积实现削峰填谷的作用,使总年费用显着降低。通过实例证明此模型可以合理确定城市给水系统调蓄构筑物规模,优化管网运行。
温露露[2]（2021）在《能源互联网环境下基于负荷特征的需求响应策略研究》文中认为能源互联网是能源系统的重要发展趋势,也是推动能源生产和消费革命的重要手段。然而能源互联网环境下电力供需形势更加复杂,供给侧可再生能源比例不断提高,分布式与集中式供能协同发展,冷、热、电、气等多种能源系统相互耦合;需求侧用电终端种类日益增多,用电模式多种多样,用电负荷快速增长,负荷特征复杂多变。因此,能源互联网环境下电力的供需不匹配问题十分突出。需求响应作为一种重要的电力需求侧管理方法,是促进电力供需平衡和保障能源系统安全的重要手段。然而传统的需求响应策略较为简单,无法满足用户个性化和多样化的用能需求。能源互联网环境下,海量、高维、异构的电力消费数据得以采集,这为更加精准有效地挖掘用户的电力负荷模式和更加全面深入地分析用户的电力负荷特征提供了重要支撑,进而有助于设计精准化和多元化的需求响应策略。为此,本文重点研究了能源互联网环境下基于负荷特征的需求响应策略问题,基于对用户负荷特征的有效识别,构建了基于负荷特征的激励型需求响应模型、价格型需求响应模型和综合需求响应模型,并为用户设计了灵活有效的需求响应策略,进而为保障能源系统的安全可靠、经济高效运行提供了理论支撑。本文的具体研究内容和创新点如下:（1）数据驱动的负荷特征识别方法。为了有效识别用户的电力负荷模式及其特征,提出了一种基于改进K-means的负荷曲线聚类算法和一种基于动态时间规整的负荷曲线聚类方法,并给出了相应的负荷曲线聚类过程和步骤。其次,为了精准掌握用户电力负荷的变化趋势及其特征,提出了一种基于深度学习的短期负荷预测方法,并给出了具体的步骤,同时还提出了一种负荷预测结果修正方法,进一步提高了负荷预测的精度,为多样化需求响应策略的精准设计奠定了基础。（2）基于负荷特征的激励型需求响应策略。在分析了用户的电力负荷趋势及其特征的基础上,根据用户负荷特征的差异,构建了一种基于负荷特征的激励型需求响应模型。该模型以参与需求响应各主体总收益的最大化为目标函数,同时考虑了电力供需两侧的不确定性。利用强化学习方法对需求响应模型进行求解,从而为用户提供个性化的激励型需求响应策略。此外,通过实验,比较分析了两种不同情景下的激励型需求响应策略的实施效果,验证了所提出的激励型需求响应模型的有效性。（3）基于负荷特征的价格型需求响应策略。在对用户电力负荷特征识别并确定用户类型的基础上,针对不同类型用户构建了差异化的价格型需求响应模型。该模型利用博弈论方法对参与需求响应各主体间的动态交互进行建模,并采用逆向归纳法证明了纳什均衡解的存在,进而求解得到了最优的动态电价策略。进一步考虑了可再生能源的不确定性对价格型需求响应策略的影响,通过真实数据集对所提出的价格型需求响应模型进行了验证。（4）基于负荷特征的综合需求响应策略。能源互联网环境下,冷、热、电、气等多能资源可以相互耦合和转换,为了提高综合能源利用效率,提出了一种多能互补综合需求响应机制。以分时电价为引导信号,构建了一种基于负荷特征的综合需求响应模型,进一步把该模型转换为混合整数线性规划问题,并求解得到了相应的综合需求响应策略,最后通过仿真实验,分析了不同情景下的综合需求响应策略对能源系统经济性和可靠性的影响。通过以上研究,本文丰富和发展了能源互联网环境下的电力需求侧管理理论体系,同时也为促进电力供需平衡、提高能源利用效率以及推动碳达峰、碳中和的实现提供了重要理论支撑。随着能源互联网的快速发展与建设,用户对能源服务质量的要求不断提高,综合能源服务将成为今后的重要研究方向。
陈灵敏[3]（2021）在《用户能源系统优化配置与运行策略研究》文中指出用户能源系统是靠近用户侧的一种微型多能源系统,作为能源互联网的末端网络,可实现可再生能源的广泛接入。随着能源互联网和用户终端智能设备的发展,用户能源系统中多类异质能源呈现强耦合互补特征,供需双侧具有多元互动的特性,但可再生能源的随机性、波动性问题和供需双侧的多元互动模式也增加了系统规划设计与运行的复杂性和不确定性。在新一代能源互联网环境中,如何优化用户能源系统各机组、设备的容量配置和运行策略是提高能源利用率和实现系统绿色、经济、可靠运行的关键。本文以用户能源系统为研究对象,围绕系统的多能互补、供需协同、可再生能源消纳及不确定性等问题,对用户能源系统容量配置、运行策略进行研究,主要研究工作如下:（1）用户能源系统中含气电冷热等多种能量流,能量流之间耦合关系复杂,为分析系统能量流之间的耦合关系,建立了各子系统中关键机组、设备的功率模型,并研究了两种分析系统能量流的建模方法。第一种方法以系统中电能流和热能流为研究对象,建立电能流和热能流集线器,通过电、热能流集线器对电能流和热能流的汇集与分配作用,可简化系统能量流的分析。第二种方法为基于能量枢纽模型,提出一种采用分层的方法将系统内部分为能源分配层和能源转换层,可清晰化能量流之间的关系,而通过层与层之间的级联关系可快速建立能量流耦合矩阵。这两种能量流建模方法为后续用户能源系统容量配置与运行提供基础。（2）针对独立的用户能源系统,建立了基于能量流的供电、供热可靠性指标,考虑到用户能源系统中多能源之间的互补特征,提出考虑多能互补、促进可再生能源消纳和提高能源利用率的运行策略,并建立考虑系统投资费用、一次能源消耗、二氧化碳排放、供能可靠性的综合评价指标的用户能源系统容量优化配置模型。所提的面向多能互补的用户能源系统容量配置优化方法充分发挥了系统中源-源、源-荷和电-热等互补的作用,在保证系统供能可靠性前提下,促进了可再生能源消纳,并提高了系统配置的经济性。（3）基于用户能源系统中气、电、冷、热等不同形式能源间的耦合互补、互替、互动关系,将综合需求响应机制引入到其容量配置、运行优化模型中,建立了综合需求响应资源参与系统内、外互动的模式和模型,并建立考虑供需双侧协同的用户能量枢纽容量配置双层优化模型。上层模型优化用户能量枢纽中各机组、设备的容量,下层模型优化系统在不同季节典型日的运行策略。上下二层通过改进粒子群算法和混合整数线性规划方法求解。综合需求响应的实施可实现负荷的削峰填谷,促进可再生能源消纳和提高系统规划、运行的经济性。（4）针对用户能源系统消纳可再生能源的问题,分析了可再生能源消纳的主要措施及可再生能源的不确定性对系统规划、运行的影响,建立了考虑可再生能源消纳的用户能源系统容量配置的两阶段可调节鲁棒优化模型。第一阶段考虑了可再生能源消纳,以系统经济性为目标,优化系统在最劣场景下各主要机组、设备的容量配置。第二阶段考虑了可再生能源发电的不确定性,搜寻系统最劣场景和优化最劣场景下的运行策略。利用强对偶理论和列约束生成算法（C&CG）对min-max-min结构的鲁棒优化问题进行转化和求解,该算法可快速、有效求解两阶段鲁棒优化模型。分析可再生能源消纳的措施及成本对系统可再生能源消纳和经济性的影响,为决策者提供合适的决策建议。（5）进一步考虑了用户能源系统供需双侧的不确定性,基于用户能源系统中综合需求响应的灵活互动、互补特征,将综合需求响应机制引入到系统多阶段调度中,构建了考虑综合需求响应的用户能源系统日前调度-日内调控的两阶段鲁棒-随机调度优化模型。模型日前阶段考虑了概率最劣场景,确定日前调度阶段中各发电及制热机组、储能设备等的输出功率和综合需求响应资源的互动模式、响应容量及时间等。日内阶段基于日前阶段的优化结果,搜寻系统概率最劣场景,并确定系统在概率最劣场景下的调控方案。通过综合需求响应资源参与系统多阶段的调度,提高了综合需求响应互动的灵活性,提高了系统的经济性和自给能力,而鲁棒-随机优化模型可提高系统抵御供需双侧不确定风险的能力,其寻找的概率最劣场景具有较强的鲁棒性和有效性。
赵盛楠[4]（2020）在《考虑需求响应的可再生能源消纳机制及关键技术研究》文中研究指明近年来,为充分利用市场手段促进可再生能源发展,现有的可再生能源固定电价补贴在逐步减少,而市场主导资源配置的绿色证书交易机制及碳排放权交易机制提上了工作日程。同时前期容量快速增长带来的弃风弃光问题在“三北”地区依旧严峻,而“光伏扶贫”等政策促使分布式可再生能源高速发展,给配网层面的可再生能源消纳带来压力。而需求响应可以调动需求侧调节用电曲线的潜力,通过合适的激励方式配合可再生能源的出力曲线,从而缓解大量新能源注入给电网带来的消纳压力,保持电网稳定安全运行。如何在此背景下设计合理的可再生能源消纳机制,保证可再生能源发电商的获利渠道,促使可再生能源长效发展,是亟需研究的课题。本文以此为契机,开展考虑需求响应的可再生能源消纳机制及关键技术研究,分析了新的可再生能源激励机制下的集中式可再生能源和分布式可再生能源的发展轨迹;分别针对集中式和分布式可再生能源的入网障碍提出了考虑需求响应资源的消纳机制;并针对消纳机制中的可再生能源发电商与需求响应资源间的交易方法这一关键技术问题,提出了基于区块链平台的基础到高级的一系列市场交易机制设计。基于本文所提出的可再生能源消纳机制与技术,有助于拓展可再生能源获利渠道,为促进可再生能源长效发展提供了一种新思路,主要工作包括:（1）分析了绿色证书交易机制和碳排放权交易机制下需求响应对可再生能源发展的促进作用:梳理绿色证书机制和碳排放权交易机制的价格传导过程,采用系统动力学建立碳排放权交易市场、绿色证书交易市场和电力市场三个宏观市场间的交互模型;针对电力市场,对集中式可再生能源参与的批发市场、分布式可再生能源参与的零售市场以及电力需求响应三个部分进行详细建模;该模型针对宏观背景下可再生能源发展轨迹、需求响应在可再生能源消纳中的作用等复杂系统问题具有充分计及主体间交互影响、时变及非线性关系的突出优势。（2）在前述分析得到的集中式可再生能源的消纳机制的设计重点的基础上,提出了超额可再生能源有偿消纳机制:针对可再生能源对电力系统的负面影响从三个时间尺度提出了评价指标,根据指标得分设定可再生能源奖励价格,以激励集中式可再生能源购买本地需求响应资源打捆入网;为分析有偿消纳机制的作用效果,从可再生能源发电商的角度建立了将评价指标、奖励价格规则和需求响应资源价格考虑在内的双层优化模型,制定发电商的批发市场投标策略和需求响应资源采购策略。（3）在前述分析得到的分布式可再生能源的消纳机制的关键问题的基础上,分析了安装储能及与需求响应资源交易两种常见消纳机制的作用效果:采用精细建模及时序仿真的思路,构建了基于配电网仿真软件Grid Lab-D及分布式能源市场参与决策优化模型的时序仿真模型,实现了消纳机制下分布式可再生能源短期消纳效果的量化评估;构建了Grid Lab-D与前述的系统动力学模型的联合仿真模型,分析了消纳机制对分布式可再生能源的长期发展影响作用。（4）在前述考虑需求响应的可再生能源消纳机制设计的基础上,提出了基于区块链的基础交易方法:设计了当前区块链技术发展程度下的集中式可再生能源与需求响应资源、分布式可再生能源与需求响应资源进行交易的交易模式、交易流程以及相关智能合约,在区块链测试平台上进行了测试,实现了市场参与者之间低成本以及去信任的需求侧资源交易。（5）在前述基于区块链的基础交易方法设计的基础上,提出了考虑隐私保护及阻塞管理的基于区块链平台的需求侧资源高级交易方法:将需求侧资源出清模型转化为报价-协商过程,实现了市场参与者私有数据保护和市场优化出清模型的链上求解;针对去中心化交易可能导致的配网阻塞问题,在链上优化出清市场模式的基础上,应用动态电价补贴思想,提出了考虑阻塞的需求侧资源去中心化市场交易模式,在链上实现了阻塞管理。
赵楠[5]（2020）在《面向能源互联的多能需求响应特性建模及应用研究》文中研究说明随着能源互联网在我国的进一步推广,综合能源系统作为多能耦合的关键枢纽,由于其高能源利用效率,近年来在需求侧被大型工商用户、园区用户广泛采用。与传统单能电力用户不同,综合能源用户,将成为新型的产消者,既作为上层能源系统的电能、天然气的消费者,也是下层终端用户所需电、冷、热的生产者。综合能源用户具有多种用能选择,而能源购买组合方案最终取决于能源市场上价格的变化。可见综合能源用户可以根据能源价格变化具有灵活的需求响应能力,学者们将这类需求响应定义为综合能源需求响应。相比于传统电力需求响应,综合能源需求响应可以通过调节综合能源系统中的能源流保证下层终端用户的用能量不变,这就使得综合能源需求响应具有用户体验感好、响应潜力高等特点。为了使综合能源需求响应更好地参与到能源系统的协调运行规划中,需要对该类需求响应的响应特性进行细致挖掘。本文分析了综合能源用户的响应机理及影响因素,以能源替代和能源时段转移两种需求响应实现方式为基础,建立了综合能源需求响应的单时段、多时段响应模型,并提出了相应的模型参数辨识方法;基于前述所提出的多时段响应模型,开展了大规模综合能源用户定价以及区域综合能源系统规划研究两方面应用研究。主要工作包括:（1）研究了综合能源需求响应的单时段和多时段响应特性。针对综合能源用户在不同的能源（电能、天然气）价格下如何做出能源购买量的决策问题,针对综合能源需求响应单时段响应特性,构建了采用基于消费者心理学的电被替代曲线,提出了用能效用曲线以及电被替代曲线的建模方法;针对多时段响应,采用基于综合能源系统电热系数的需求弹性矩阵建模思路,提出了基于KKT条件推导需求弹性矩阵的建模方法;并在此基础上,分析了不同行业用户在不同季节场景下的单时段、多时段响应特性。所提出的响应模型可分析得出综合能源用户响应特性的影响因素,也为综合能源需求响应的调度、定价及规划奠定基础。（2）研究了综合能源需求响应模型的参数辨识方法。针对历史实测电响应量和所发布的分时电价数据,如何辨识（1）中综合能源用户的多时段响应参数问题,构建了利用最小二乘法拟合响应模型参数模型。本章所提出的响应模型辨识方法,有助于能源系统的调度机构了解综合能源用户的响应特性,为后续综合能源需求响应应用到能源系统的定价、规划中奠定了基础。（3）研究了大规模综合能源用户的定价问题。从能源网络运营商的角度出发,针对如何为大规模综合能源用户定价来实现全网购能成本最小的问题,将（1）中的用户多时段响应模型与定价模型结合,构建了大规模综合能源用户群的分时能价比定价模型,并给出了改进内点法求解策略。该求解策略与目前求解主从博弈模型的主流算法——双层迭代法、单层线性化法相比,具有求解时段短、定价策略更优的优势。（4）研究了区域综合能源系统的设备容量规划问题。从区域综合能源服务商的角度出发,针对某综合能源系统规划方案问题,在（1）中多时段响应模型推导方法的研究基础上,基于综合能源系统的泛化结构模型,构建了考虑多能价格和多能负荷不确定性等因素的双层随机规划模型;并针对求解维数灾问题,设计了求解策略:一是对双层规划模型中的多维决策变量——设备容量进行降维处理,二是对降维后的一维非凸问题提出了辨识单峰区间的求解算法,对场景数多、设备容量范围大等随机规划问题具有更高的求解效率。（5）研究了考虑综合能源服务商与上层网络运营商之间交易互动的多区域综合能源系统规划问题。针对综合能源服务商如何在网络中投资规划建设综合能源服务站（即区域综合能源系统）问题,从综合能源服务商的角度出发,在（4）中单区域系统规划基础上,构建同时考虑多能网络交易互动的多区域系统三层规划模型。该规划模型更契合综合能源供能的运营和规划实际,考虑了综合能源服务商利用多个综合能源系统的响应特性与网络运营商的交易互动,挖掘多盈利途径实现投资收益最大化。
伍惠铖[6]（2020）在《智能用电环境下家庭用电策略和智能小区需求响应研究》文中提出智能用电作为发输配变用的重要环节,是电网智能化服务的关键所在。智能用电通过自动控制、高级量测以及高速通信等技术实现数据的实时采集、市场的快速响应以及电网与用户能量流和信息流的实时互动,为家庭用电优化调度和智能小区需求响应策略研究提供了基础。为优化家庭的用电策略,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,对家庭智能用电系统的框架进行了介绍,并根据蓄电池和家居负荷的运行特性,建立了蓄电池和可调度负荷的工作模型。其次,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。再次,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提出的调度模型和调度策略的有效性和优越性。售电侧改革的深化使电力市场中存在多个售电商通过价格竞争为用户提供电力的情形。针对含有多个售电商的智能住宅小区,将合作博弈、演化博弈和主从博弈引入到需求响应问题中,建立一种考虑负荷转移和多重博弈的智能小区需求响应策略。首先面向用户设计一种负荷转移方案,将激励型需求响应引入到需求响应过程中。其次,考虑到用户具有自由选择售电商的权力和售电商在相互竞争的同时还能通过合作达到互利共赢,将用户选择售电商行为建模为演化博弈,将售电商的服务竞争建模为合作博弈。然后考虑售电商和用户间的互动过程,将售电商和用户各自追求利益最大化建模为主从博弈。最后,采用基于并行分布式的博弈模型求解方法求解多重博弈模型的均衡策略,即各售电商发布的最优电价和用户的最优用电状态。算例结果验证了所提模型和策略的可行性和有效性,可为含多个售电商的智能小区的需求响应决策提供参考。
许洋[7]（2020）在《考虑需求响应的电-气互联系统协同运行研究》文中研究表明能源是人类现代社会经济发展的重要动力,现代能源体系以电力为能源核心,天然气、热能、交通等逐渐趋向融合,共同构建能源互联网。在能源互联网领域里,电力与天然气网络是两种典型的能源网络,有不同调度机构部门与规则。因此,在新型综合能源系统中,电力系统调度的运行必须考虑更多因素,比如天然气供给能力与天然气市场。在考虑电网与气网的电-气耦合系统中,如何实现各个子系统之间的协同运行是亟待解决的问题。而对于电力市场与电力用户侧管理的推进,需求响应作为一种灵活的用户侧管理手段参与到调度中。基于上述背景,本文从电-气互联系统的调度运行与控制出发,以提高能源利用效率以及提升系统稳定性为目的,对气网调度运行优化、互联系统协同调度方法、价格型需求响应等进行研究,主要研究内容梳理如下:1、研究了气网稳态不可控潮流模型,建立相关数学模型,并通过数学变换处理,转换为非凸混合整数非线性模型,基于二阶锥松弛将原问题松弛为可直接求解的混合整数二阶锥模型。之后分析了两种收紧松弛的优化求解方法,案例分析了现有方法的效果与不足,综合其优缺点,提出一种多层迭代的改进序贯锥优化算法,用于气网稳态运行优化,为后续研究提供基础性工具方法。2、建立了电-气互联耦合系统协同调度模型,为电网与气网设立不同的调度目标。以有无第三方机构加入为界限,研究了同步式与异步式交替方向乘子法的协同运行模式,然后提出一种分步协同运行方法用于解决上述问题,通过算例对比,说明协同运行的必要性与所提算法的优越性,实现电-气互联系统协同运行。3、研究了价格型需求响应项目在动态经济调度与气网稳态运行场景下的基本数学模型,分析天然气网络阻塞下的电力的供需状态,以及电价敏感性负荷在需求响应项目的引导作用下的调整行为,并从电力用户用电满意度、电价调整最大幅度等多个维度分析需求响应作用下的负荷变化与削峰填谷效果。验证了所提协同运行模式实现互联网络的最优调度运行,提升电-气互联系统稳定性与经济性。
李云燕[8]（2020）在《计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究》文中研究说明能源是推动社会进步和经济发展的重要构成基础。应对全球气候变化及区域环境污染问题,构建可持续、清洁与高效的能源系统,已成为各国能源革命的主要任务,分布式可再生电力在能源系统中的比重将进一步提高。然而,分布式可再生电源间歇性和随机波动性的特点,在其渗透率提高的同时,对电力系统的安全可靠运行也带来了一定的威胁。同时,现代电气化交通网络中迅速增加的电动汽车群体,通过充放电装置与电网相连,作为特殊的移动储能系统,具有可控负荷的柔性需求响应能力,日益成为分布式能源的重要组成部分。因此,构建以电动汽车为核心的虚拟电厂,融合多种分布式能源资源,发挥互补效应,增强电能交互整体的平稳性,进一步保障了能源系统的安全性和经济性。本文在我国能源安全新战略背景下,以电动汽车虚拟电厂运营体系为研究对象,构建了电动汽车虚拟电厂的多尺度柔性空间模型,并在分布式能源运行数据精确预测基础上,提出了计及电动汽车的虚拟电厂作为独立的运营整体,参与电力市场的博弈竞价模型、调度模型,并对其整体经济性运行决策与协同调控进行了分析,最后给出了电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展商业模式及运作机制建议。论文主要研究工作如下:（1）界定了能源安全新战略发展下的电动汽车虚拟电厂“聚合”分布式能源的内涵以及市场化运营指向,针对以可再生能源为主的分布式电源运行、电动汽车的移动储能和柔性需求响应等内部资源运行特性进行了详细分析。通过对分布式能源（DER）代理聚合、内部优化、收益共享三个方面进行整体配置的规划设计,构建了电动汽车虚拟电厂这一独立的市场主体,参与能源电力领域的多个市场交易;提出了内部资源预测决策、外部竞标授权、经济性优化调度等协同管控的运行模式,实现电动汽车虚拟电厂的市场化运营发展。（2）分析了多种分布式能源协同管理控制过程中的经济性运行调度策略的发展趋势。基于多智能体系统理论,设计了电动汽车虚拟电厂内部综合能源管理系统运行控制模式,并针对物联网发展情境下的异构分布式能源资源和服务统一表示模型的构建进行了阐述,进一步从物理资源层、数据集成层、信息聚合层和功能服务层四维度建立了电动汽车虚拟电厂多尺度柔性空间模型。（3）针对电动汽车虚拟电厂内部分布式电源出力的不确定性,运用多场景技术和太阳幅照度预测,给出了风能/光伏发电的出力预测模型;采用小生境免疫狮子算法和卷积神经网络方法的结合,针对快充型电动汽车充电站,构建了短期负荷预测模型,对充电负荷特性进行了深入分析,利用相关算例对所提出的预测模型进行了仿真实验,证明了方法的准确性与可靠性。（4）基于电动汽车聚合商的移动储能特性,以及优化分布式电源出力偏差成本函数,给出了电动汽车虚拟电厂参与电力市场竞争的协同竞价策略;结合策略性竞争行为,建立了电动汽车虚拟电厂参与能量日前市场的竞价模型,并对基于古诺模型的电力市场均衡问题进行了求解,得到了实现竞标电价和竞标电量计划的最优决策。（5）构建了计及电动汽车需求响应能力的综合型电动汽车虚拟电厂的两阶段决策调度模型。日前能源市场阶段,以整体效益最大化为目标,在充分考虑分布式电源、电动汽车需求响应、移动储能、可控燃气机组、配电网购售电计划等多个影响因素的基础上,对最优调度决策进行了求解;实时平衡市场阶段,以保证配电网的安全稳定运行为目标,结合授权交易电量及不平衡成本因素,增加内部线路安全校核约束,进行内部分布式能源出力的二次优化调整。（6）对电动汽车虚拟电厂的市场化运营模式创新和政策机制进行了研究。遵循能源安全新战略以及电力体制改革的要求,设计了低碳市场交易与动态联盟合作的电动汽车虚拟电厂发展模式;结合区块链技术的去中心化、分布式决策的特点,进行了电动汽车虚拟电厂的区块链市场化运营体系架构;从政策引导和市场机制完善的角度,提出了电动汽车虚拟电厂推广的相关建议,以期为未来规范化的商业运营和发展提供决策参考。
王熹瞳[9]（2020）在《基于工程项目的电动汽车有序充电策略优化》文中研究说明面对日益严重的全球性环境污染问题与能源短缺问题,电动汽车因其高效能、低排放以及不依赖化石能源的特点,受到汽车行业和各国政府的广泛关注,成为目前汽车市场燃油车最好的替代品。但随着电动汽车保有量的与日俱增,用户对于车辆的使用习惯又具有随机性,大规模的电动汽车无序接入配电网产生的充电负荷会对电力系统产生负面影响。因此制定相关的充电策略来降低或消除这种不良影响是当务之急。本文围绕电动汽车充电负荷对电网带来的影响,制定了基于电价政策的有序充电控制策略,并基于多层规划采用多目标分层控制对充电策略进行优化。要了解充电负荷带来的影响,首先要对电动汽车用户充电需求的随机因素进行分析,并通过查阅历史数据调研整理出用户行驶习惯的概率分布。在充分研究了电动汽车充电负荷特性以及用户的用车行为特性基础上建立电动汽车的充电需求模型,采用蒙特卡洛模拟抽样的方法建模绘制得到不同渗透率下的电动汽车充电日负荷曲线,与居民小区的日用电负荷曲线叠加后进行对比,实验结果证明随着电动汽车的渗透率的升高,配电网的负荷最大值、负荷峰谷差也会随之增大,造成“峰上加峰”的现象。要缓解这种现象就要提出切实有效的有序充电策略,引导用户无序变有序充电。有序充电策略不仅可以缓解充电负荷带来的负面问题,提高电网运行的安全稳定性,还可以通过一些电价政策以及优化方案给用户和充电运营商带来利益,有利于电动汽车的大力推广。在验证了大规模电动汽车接入充电会对配电网造成巨大冲击的基础上,依据河南省分时电价政策提出了基于需求侧响应的有序充电控制策略与流程。对工程项目中小区的充电桩的采用分区控制的模式,为有序充电控制流程添加了两种分配算法。实验结果表明该策略可以达到“移峰填谷”的效果。随后基于多层规划提出采用多目标分层控制的优化方法,充分考虑电网侧与需求侧,建立了基于不同目标函数的三层优化模型。三层策略由上向下传递约束,在一定程度上可分区自治完成优化并实现控制。算例表明,提出的策略控制优化方法可以更大程度减小配电网的峰谷差,同时有效降低配电网网损,减少用户充电成本的并在一定程度上增加了运营商收益,具备推广价值以及工程适用性。最后依据居民小区以及平台监测习惯设计了一套充电平台监测管理程序,内嵌有序充电控制策略,并对系统进行了界面展示,体现了本文的实际应用价值。
裴玥瑶[10]（2020）在《考虑需求响应的含风电供热的电热联产系统优化调度研究》文中研究表明北方地区供暖季中,热电联产机组存在“热电耦合”即热电机组供热同时强迫有功出力,在风电大发时刻往往是用电低谷时段限制风电上网空间,导致部分地区弃风电量居高不下。风电供热是一种有效的风电消纳方式,协调调度电锅炉与蓄热装置使用弃风电量供热可以减少一次能源消耗;随着电力市场改革推进,电力系统可以通过需求响应策略达到削峰填谷目的。因此,研究风电供热以及需求响应机制对于弃风消纳以及提高系统稳定性有一定研究意义。本文在热电联产系统调度模型基础上,热电厂中增加电锅炉-蓄热跟踪风电功率,参与集中供热实现风电就地消纳,负荷侧通过需求响应改善负荷特性进而缓解系统调峰压力,在发掘机组潜力基础上形成源荷协调调度模型;计及风电预测误差,完善需求响应措施以应对风电波动对系统影响,形成多目标调度优化模型。主要研究内容如下:首先概括介绍了电热综合系统电源侧与负荷侧运行特性,包括热电机组、风电、电锅炉的运行特性以及需求响应的运行机制,以此为基础初步形成系统中各组成部分的模型。其次,借助电力市场手段中的分时电价策略改善系统负荷曲线,增加风电上网空间,风电供热项目采取蓄热式电锅炉与热电厂互补供热方式作为消纳弃风的主要手段。以系统运行成本最低为目标函数,考虑价格需求响应和含蓄热电锅炉供热构建电热联合系统的单目标调度模型,将系统中各部分模型通过约束条件有机地联系在一起。在matlab中Yalmip环境下调用CPLEX软件求解,算例分析结果表明价格需求响应策略与蓄热式电锅炉能够改善系统负荷特性,所述方法可提高算例中热电联产系统风电消纳量约30%并减少煤耗约4%。最后,考虑风电波动性即风电预测功率与实际功率存在误差,为确保风电消纳,提出了工业负荷采取激励需求响应策略快速响应风电波动,居民与商业负荷采取价格需求响应策略,不同需求响应策略与蓄热式电锅炉在日前日内两阶段调度中相互配合平滑负荷曲线的改进方案。计及激励需求响应成本,建立系统弃风电量最少和运行成本最低的多目标优化模型;基于非支配排序和拥挤度计算,对NSGA-Ⅱ算法加以改进并求解,得到Pareto最优集。改进算法提高了原算法寻优速度、避免了陷入局部最优,改进模型相比原有模型更加契合生产实际,算例结果表明方案实现了激励响应策略基本平抑风电预测误差带来的功率波动,电锅炉与两种需求响应策略配合提高了系统运行的经济性,有利于系统接纳大规模风电并网和缓解风热冲突。
二、分时电价的二层决策模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分时电价的二层决策模型（论文提纲范文）
（1）给水系统调蓄构筑物多目标优化设计研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 给水管网和调蓄构筑物优化模型研究现状 |
| 1.2.2 优化算法研究现状 |
| 1.3 存在问题及不足 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 第二章 调蓄构筑物常规设计方法 |
| 2.1 调蓄构筑物的分类及功能 |
| 2.2 调蓄构筑物的位置选择 |
| 2.3 调蓄构筑物的容积计算 |
| 2.4 调蓄构筑物的数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 调蓄构筑物优化设计模型的建立 |
| 3.1 模型建立的目的 |
| 3.2 目标函数 |
| 3.2.1 经济性目标 |
| 3.2.2 可靠性目标 |
| 3.2.3 水质目标 |
| 3.2.4 环境目标 |
| 3.3 约束条件 |
| 3.3.1 管网约束 |
| 3.3.2 泵站约束 |
| 3.3.3 调蓄构筑物约束 |
| 3.4 调蓄构筑物优化设计模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 调蓄构筑物优化设计模型求解 |
| 4.1 多目标规划问题简述 |
| 4.2 多目标规划问题求解方法 |
| 4.3 层次分析法确定权重 |
| 4.4 动态规划方法简述 |
| 4.4.1 动态规划的基本概念 |
| 4.4.2 动态规划的优缺点 |
| 4.5 应用动态规划方法求解调蓄构筑物优化设计模型 |
| 4.6 模型求解的编程思路 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 基础数据 |
| 5.2.1 优化设计技术参数 |
| 5.2.2 管网造价公式计算 |
| 5.2.3 供水能量变化系数计算 |
| 5.3 调蓄构筑物方案设定 |
| 5.4 模型优化结果 |
| 5.4.1 方案一优化结果 |
| 5.4.2 方案二优化结果 |
| 5.4.3 方案三优化结果 |
| 5.4.4 方案四优化结果 |
| 5.4.5 方案五优化结果 |
| 5.4.6 方案六优化结果 |
| 5.4.7 优化结果汇总 |
| 5.5 计算结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（2）能源互联网环境下基于负荷特征的需求响应策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 能源互联网系统管理的相关研究 |
| 1.2.2 负荷特征识别的相关研究 |
| 1.2.3 需求响应策略的相关研究 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 数据驱动的负荷特征识别方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 负荷特征识别基本方法 |
| 2.2.1 聚类分析过程与方法 |
| 2.2.2 神经网络相关方法 |
| 2.3 基于改进K-means算法的负荷曲线聚类 |
| 2.3.1 问题分析 |
| 2.3.2 负荷曲线聚类过程 |
| 2.3.3 实验结果与分析 |
| 2.4 基于动态时间规整的负荷曲线聚类 |
| 2.4.1 问题分析 |
| 2.4.2 负荷曲线聚类过程 |
| 2.4.3 实验结果与分析 |
| 2.5 基于深度学习的负荷预测 |
| 2.5.1 问题分析 |
| 2.5.2 预测方法与步骤 |
| 2.5.3 实验结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于负荷特征的激励型需求响应策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 需求响应模型构建 |
| 3.2.1 售电公司收益模型 |
| 3.2.2 电力用户收益模型 |
| 3.3 模型求解方法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于负荷特征的价格型需求响应策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 需求响应模型构建 |
| 4.2.1 用户收益模型 |
| 4.2.2 售电公司收益模型 |
| 4.3 模型求解方法 |
| 4.3.1 电力用户的纳什均衡 |
| 4.3.2 售电公司的纳什均衡 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于负荷特征的综合需求响应策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 综合能源系统物理建模 |
| 5.3 综合需求响应模型构建 |
| 5.3.1 目标函数 |
| 5.3.2 约束条件 |
| 5.4 模型求解方法 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（3）用户能源系统优化配置与运行策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 用户能源系统的发展现状 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 用户能源系统建模 |
| 1.3.2 用户能源系统综合需求响应 |
| 1.3.3 用户能源系统容量配置与运行策略 |
| 1.3.4 考虑不确定性的用户能源系统优化方法 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 用户能源系统建模方法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 用户能源系统中主要设备的功率模型 |
| 2.2.1 可再生能源发电系统 |
| 2.2.2 冷热电联供系统 |
| 2.2.3 储能系统 |
| 2.2.4 能源转换系统 |
| 2.3 基于电、热能流集线器的能量流建模方法 |
| 2.4 基于能量枢纽模型的能量流建模方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向多能互补的用户能源系统优化配置 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 面向多能互补的用户能源系统评价指标 |
| 3.3 用户能源系统中多能源互补的运行策略 |
| 3.3.1 “以电定热”运行策略 |
| 3.3.2 “以热定电”运行策略 |
| 3.4 面向多能互补的用户能源系统容量配置优化模型 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.4.3 求解方法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 算例数据 |
| 3.5.2 优化结果分析 |
| 3.5.3 系统能量流分析 |
| 3.5.4 算法的有效性 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 考虑供需双侧协同的用户能源系统双层优化配置 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 综合需求响应 |
| 4.2.1 用户能源系统综合需求响应模型 |
| 4.2.2 考虑综合需求响应的用户能量枢纽模型 |
| 4.3 考虑供需双侧协同的用户能量枢纽容量配置优化模型 |
| 4.3.1 用户能量枢纽容量配置双层优化模型框架 |
| 4.3.2 目标函数 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.3.4 求解方法 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据 |
| 4.4.2 综合需求响应对用户能量枢纽配置结果的影响分析 |
| 4.4.3 综合需求响应对用户能量枢纽输入和输出的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑可再生能源消纳的用户能源系统优化配置 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 鲁棒优化的相关理论 |
| 5.2.1 鲁棒线性优化理论 |
| 5.2.2 两阶段鲁棒优化模型 |
| 5.2.3 对偶优化理论 |
| 5.2.4 广义拉格朗日乘数法 |
| 5.3 基于鲁棒优化的用户能源系统容量配置优化模型 |
| 5.3.1 不确定性量的刻画 |
| 5.3.2 考虑可再生能源消纳的系统容量配置、运行策略 |
| 5.3.3 用户能源系统容量配置两阶段鲁棒优化模型 |
| 5.4 求解方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 算例数据 |
| 5.5.2 仿真结果分析 |
| 5.5.3 模型对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 考虑供需双侧不确定性的用户综合需求响应策略 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 供需双侧不确定性的描述 |
| 6.3 用户能源系统两阶段鲁棒-随机优化模型 |
| 6.3.1 用户能源系统两阶段鲁棒-随机优化方法框架 |
| 6.3.2 目标函数 |
| 6.3.3 约束条件 |
| 6.4 求解方法 |
| 6.5 算例分析 |
| 6.5.1 算例数据 |
| 6.5.2 综合需求响应优化结果分析 |
| 6.5.3 综合需求响应策略对系统运行影响分析 |
| 6.5.4 鲁棒-随机优化模型有效性分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）考虑需求响应的可再生能源消纳机制及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可再生能源发展的激励机制 |
| 1.2.2 促进集中式可再生能源消纳的需求响应调度 |
| 1.2.3 促进分布式可再生能源消纳的需求响应资源调度 |
| 1.2.4 当前研究存在的问题 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 需求响应促进集中式/分布式可再生能源消纳的系统动力学仿真 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可再生能源激励机制的系统动力学模型构建 |
| 2.2.1 系统动力学简介 |
| 2.2.2 碳市场、绿证市场、电力市场交互作用建模原理 |
| 2.3 碳市场、绿证市场、电力市场因果回路图 |
| 2.3.1 碳市场、绿证市场、电力市场因果回路图 |
| 2.3.2 TGC市场模块存量流量图 |
| 2.3.3 ET市场模块存量流量图 |
| 2.3.4 电力市场模块存量流量图 |
| 2.3.5 计及需求响应的配网模块存量流量图 |
| 2.4 案例仿真 |
| 2.4.1 证书交易机制对可再生能源发展影响分析 |
| 2.4.2 需求响应对证书机制实施效果的影响分析 |
| 2.4.3 证书交易机制下需求响应对可再生能源发展的影响分析 |
| 2.4.4 高弃风地区需求响应对可再生能源发展影响分析 |
| 2.4.5 高成本分布式可再生能源的发展机制设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑本地需求响应资源的集中式超额风电消纳机制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 鼓励需求响应交易的超额风电有偿消纳机制 |
| 3.2.1 考虑本地需求响应的风电场市场参与流程 |
| 3.2.2 超额风电有偿消纳机制下的可再生能源出力的评估指标 |
| 3.2.3 基于评估指标的风电场激励价格设置方案 |
| 3.3 面向批发市场报价的集中式风电场需求响应资源购买策略 |
| 3.3.1 面向批发市场报价的需求响应购买策略优化模型 |
| 3.3.2 模型求解方法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 需求响应资源对集中式风电厂批发市场报价的影响分析 |
| 3.4.2 需求响应资源类型对集中式风电厂市场参与策略的影响分析 |
| 3.4.3 不同激励参数权重下的风电场市场参与策略分析 |
| 3.4.4 118 节点系统风电场有偿消纳机制的经济性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑需求响应资源的分布式可再生能源消纳机制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 考虑需求响应资源的分布式能源消纳机制短期仿真 |
| 4.2.1 考虑需求响应的分布式能源发电商市场参与决策模型 |
| 4.2.2 考虑需求响应的分布式能源消纳机制的Grid Lab-D仿真建模 |
| 4.3 考虑需求响应的分布式电源发展轨迹动态模拟仿真 |
| 4.3.1 分布式电源发展轨迹动态交互仿真框架 |
| 4.3.2 Vensim系统动力学模型与Grid Lab-D效益指标对接 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 促进分布式能源消纳的市场参与决策的短时仿真 |
| 4.4.2 分布式可再生能源发展轨迹动态模拟仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于区块链的需求侧资源交易基础方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于区块链的需求侧资源去中心化交易的可行性分析 |
| 5.2.1 可再生能源消纳机制下需求侧资源市场交易需求 |
| 5.2.2 区块链技术与需求侧资源交易需求的兼容性分析 |
| 5.2.3 基于区块链的可再生能源去中心化交易基础模式 |
| 5.3 集中式可再生能源与需求响应资源间的交易方法 |
| 5.3.1 基于区块链的集中式可再生能源去中心化交易模式 |
| 5.3.2 集中式可再生能源购买需求响应资源的智能合约构建 |
| 5.3.3 集中式可再生能源购买需求响应资源的智能合约部署 |
| 5.4 分布式可再生能源与需求响应资源间的交易方法 |
| 5.4.1 基于区块链的分布式可再生能源去中心化交易模式 |
| 5.4.2 分布式可再生能源与需求响应资源的交易智能合约部署 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于区块链的需求侧资源高级交易模式研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 考虑隐私保护的需求侧资源优化出清市场模式 |
| 6.2.1 需求侧资源优化出清市场交易流程设计 |
| 6.2.2 需求侧资源交易优化出清方法的链上实现 |
| 6.2.3 需求侧资源优化出清方法的智能合约构建 |
| 6.2.4 算例分析 |
| 6.3 考虑阻塞的需求侧资源去中心化交易市场模式 |
| 6.3.1 去中心化的电力交易市场的阻塞管理方法 |
| 6.3.2 考虑阻塞管理的需求侧资源交易的链上实现 |
| 6.3.3 算例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文和参与科研情况 |
| 附录 |
（5）面向能源互联的多能需求响应特性建模及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 综合能源需求响应研究现状 |
| 1.2.2 区域多能耦合优化运行研究现状 |
| 1.2.3 需求侧资源定价及其求解方法研究现状 |
| 1.2.4 区域综合能源系统规划研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 第二章 综合能源需求响应的响应特性建模研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于消费者心理学的IDR响应模型 |
| 2.3 基于电、热系数的IDR响应模型 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 综合能源需求响应模型参数辨识研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 综合能源用户响应模型的参数辨识及校正 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大规模综合能源用户的分时定价策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于IDR响应模型的大规模综合能源用户的分时能价比定价流程 |
| 4.3 基于IDR响应模型的大规模综合能源用户的分时能价比定价模型 |
| 4.4 模型求解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 单区域综合能源系统规划研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 区域综合能源系统规划模型 |
| 5.2.1 上层模型 |
| 5.2.2 下层模型 |
| 5.3 单区域综合能源系统规划模型的求解方法 |
| 5.3.1 模型降维:将双层模型转化成单层模型 |
| 5.3.2 模型降维:电、气需求函数模型扩展 |
| 5.3.3 模型降维:减少决策变量(设备容量)的个数 |
| 5.3.4 求解一维规划模型:变步长单峰区间搜索 |
| 5.3.5 求解规划模型的总过程 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 算例描述 |
| 5.4.2 算例结果 |
| 5.4.3 不同区域负荷特性对DEH规划和运行的影响 |
| 5.4.4 算法性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 计及与网络运营商互动的多区域综合能源系统规划 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三层规划模型 |
| 6.2.1 第1 层:规划模型 |
| 6.2.2 第2 层:定价模型 |
| 6.2.3 第3 层:单个DEH运行模型 |
| 6.3 模型转化及求解 |
| 6.3.1 三层模型转化成双层模型 |
| 6.3.2 下层模型凸化 |
| 6.3.3 模型求解 |
| 6.3.4 模型复杂度分析 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 算例参数设置 |
| 6.4.2 仿真结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表论文和参与科研情况 |
（6）智能用电环境下家庭用电策略和智能小区需求响应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 家庭能量管理系统在家庭用电中的应用 |
| 1.2.2 博弈论在需求侧响应中的应用 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 第2章 家庭智能用电系统及家庭用电负荷模型 |
| 2.1 家庭智能用电系统结构 |
| 2.2 家庭分布式电源供电系统 |
| 2.3 家庭储能系统 |
| 2.4 家庭用电负荷 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 需求响应及博弈论模型 |
| 3.1 需求响应 |
| 3.1.1 价格型需求响应 |
| 3.1.2 激励型需求响应 |
| 3.2 博弈论模型 |
| 3.2.1 合作博弈模型 |
| 3.2.2 演化博弈模型 |
| 3.2.3 主从博弈模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量系统优化 |
| 4.1 家庭能量管理系统优化调度模型 |
| 4.2 家庭能量管理系统优化调度策略 |
| 4.2.1 家庭能量管理系统优化调度策略的实施方案 |
| 4.2.2 基于分时电价和蓄电池实时控制的HEMS优化调度策略 |
| 4.3 家庭能量管理系统优化调度算法 |
| 4.3.1 二进制粒子群算法 |
| 4.3.2 家庭能量管理系统优化调度算法求解步骤 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 家庭能量管理系统优化调度结果 |
| 4.4.3 多种场景下的优化调度结果分析 |
| 4.4.4 不同HEMS优化调度策略下的结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑负荷转移和多重博弈的智能小区需求响应策略 |
| 5.1 博弈论在智能小区需求响应中的应用框架 |
| 5.2 负荷转移和补偿方案 |
| 5.3 效用函数 |
| 5.3.1 用户的效用函数 |
| 5.3.2 售电商的效用函数 |
| 5.4 用户用电状态的演化博弈 |
| 5.4.1 用户的演化博弈模型 |
| 5.4.2 用户用电状态的演化博弈均衡策略 |
| 5.5 售电商服务竞争的合作博弈 |
| 5.5.1 售电商服务竞争的合作博弈模型 |
| 5.5.2 售电商服务竞争的合作博弈利益分配方法 |
| 5.6 售电商与用户需求响应的主从博弈 |
| 5.6.1 售电商与用户需求响应的主从博弈模型 |
| 5.6.2 售电商与用户需求响应的主从博弈均衡策略 |
| 5.7 模型求解方法 |
| 5.8 算例分析 |
| 5.8.1 参数设置 |
| 5.8.2 主从博弈均衡时售电商发布电价分析 |
| 5.8.3 演化博弈均衡时用户选择策略分析 |
| 5.8.4 合作博弈售电商收益分析 |
| 5.8.5 负荷转移方案收益分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（7）考虑需求响应的电-气互联系统协同运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 电-气互联系统研究现状 |
| 1.2.2 天然气网络潮流分析研究现状 |
| 1.2.3 需求响应研究现状 |
| 1.3 本文工作与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容与创新点 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 气网稳态运行优化与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 气网稳态潮流不可控模型 |
| 2.2.1 目标函数 |
| 2.2.2 天然气网络约束 |
| 2.3 气网稳态潮流不可控模型求解方法 |
| 2.3.1 基于二阶锥松弛的模型转化方法 |
| 2.3.2 二阶锥凸化算法 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 气网6节点测试系统 |
| 2.4.2 气网10节点测试系统 |
| 2.4.3 结果分析 |
| 2.5 多层迭代的改进序贯锥优化算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 电-气互联系统协同调度方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 电-气互联系统调度模型 |
| 3.2.1 电力网络调度模型 |
| 3.2.2 天然气网络调度模型 |
| 3.2.3 耦合运行约束 |
| 3.3 基于ADMM算法的协同运行方法 |
| 3.3.1 无第三方加入的协同运行 |
| 3.3.2 第三方加入的协同运行 |
| 3.4 分步协同运行方法 |
| 3.4.1 分步协同运行框架 |
| 3.4.2 分步协同运行的数学模型 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 基于ADMM的协同运行分析 |
| 3.5.2 分步协同运行分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 需求响应下的电-气互联系统协同运行 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 考虑需求响应的电-气互联系统调度模型 |
| 4.2.1 电力网络调度模型 |
| 4.2.2 天然气网络调度模型 |
| 4.2.3 需求响应模型 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.3.1 离散运行模式分析 |
| 4.3.2 分步协同运行模式分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 工作总结 |
| 2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 附录1 气网6节点测试系统数据 |
| 附录2 气网10节点测试系统数据 |
| 附录3 6节点-6节点电-气互联测试系统数据 |
| 附录4 小模型测试系统 |
（8）计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 我国能源安全新战略的相关研究 |
| 1.2.2 分布式能源与虚拟电厂的相关研究 |
| 1.2.3 电动汽车有序充放电管理的相关研究 |
| 1.2.4 虚拟电厂商业发展模式的相关研究 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 第2章 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系研究 |
| 2.1 计及电动汽车的虚拟电厂运营体系设计 |
| 2.1.1 EVPP体系要素分析 |
| 2.1.2 EVPP交易模式设计 |
| 2.1.3 EVPP运营机制规划 |
| 2.2 基于多智能体的EVPP协同管理系统构建 |
| 2.2.1 多智能体技术理论基础 |
| 2.2.2 传统集中模式的EVPP能量决策系统 |
| 2.2.3 分层控制模式的EVPP协调管控系统 |
| 2.2.4 完全分布式模式的EVPP自治调度系统 |
| 2.3 面向物联网服务的EVPP表示模型架构 |
| 2.3.1 表示模型理论基础 |
| 2.3.2 表示模型构建原则 |
| 2.3.3 MSFSM模型四维设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计及电动汽车的虚拟电厂内部资源配置 |
| 3.1 计及不确定性的EVPP分布式电源运行分析 |
| 3.1.1 风力发电功率输出模型 |
| 3.1.2 光伏发电功率输出模型 |
| 3.2 分布式能源运行分析及预测 |
| 3.2.1 传统预测技术 |
| 3.2.2 人工智能分析预测技术 |
| 3.2.3 电动汽车充电站短期负荷预测技术 |
| 3.3 电动汽车充电站EVCS短期负荷预测 |
| 3.3.1 卷积神经网络预测模型 |
| 3.3.2 小生境免疫狮子算法 |
| 3.3.3 EVCS负荷特性分析 |
| 3.3.4 NILA-CNN预测模型 |
| 3.4 算例及预测结果分析 |
| 3.4.1 输入数据变量分析及处理 |
| 3.4.2 预测结果评价指标确定 |
| 3.4.3 充电站负荷预测及结果分析 |
| 3.4.4 模型进一步验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 计及电动汽车的虚拟电厂竞价模型 |
| 4.1 电动汽车虚拟电厂的竞价策略分析 |
| 4.1.1 EVPP参与电力市场的竞价规则 |
| 4.1.2 EVPP内部协同优化的竞价策略 |
| 4.1.3 EVPP博弈竞价决策的理论基础 |
| 4.2 电动汽车虚拟电厂的竞价博弈建模 |
| 4.2.1 博弈模型假设 |
| 4.2.2 博弈要素分析 |
| 4.2.3 博弈模型构建 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 均衡模型KKT条件 |
| 4.3.2 均衡模型求解计算 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 算例数据假设 |
| 4.4.2 均衡结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及需求响应的综合型EVPP协调调度模型 |
| 5.1 综合型EVPP运营模式及策略分析 |
| 5.1.1 发售电双边市场融合的商业模式 |
| 5.1.2 电动汽车需求响应的运行体系 |
| 5.1.3 两阶段电量交易市场的优化策略 |
| 5.2 日前能量市场阶段的整体经济最优决策 |
| 5.2.1 分布式电源出力及成本分析 |
| 5.2.2 电动汽车需求响应及成本分析 |
| 5.2.3 移动储能运行状态及成本分析 |
| 5.2.4 可控燃气机组出力及成本分析 |
| 5.2.5 购售电量竞标计划及成本分析 |
| 5.2.6 协同调度决策目标及函数构造 |
| 5.3 实时能量市场阶段的二次优化调度建模 |
| 5.3.1 优化模型假设条件补充 |
| 5.3.2 不平衡成本参变量修正 |
| 5.3.3 二次优化目标函数构建 |
| 5.3.4 内部线路安全运行约束 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 EVPP协同决策的经济性分析 |
| 5.4.2 EVCS需求响应的影响度分析 |
| 5.4.3 V2G储能体系的渗透率分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 计及电动汽车的虚拟电厂运营优化策略 |
| 6.1 电动汽车虚拟电厂交易模式创新 |
| 6.1.1 配电网运营商平台推广 |
| 6.1.2 动态联盟合作机制规划 |
| 6.1.3 低碳市场交易模式开发 |
| 6.2 EVPP区块链运营系统架构 |
| 6.2.1 能源电力行业区块链应用分析 |
| 6.2.2 EVPP区块链运营系统框架设计 |
| 6.3 政策设计和机制建议 |
| 6.3.1 引导规范发展的政策设计 |
| 6.3.2 构建区块链系统的机制优化 |
| 6.3.3 完善动态电价的体制改革 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于工程项目的电动汽车有序充电策略优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 电动汽车的发展现状 |
| 1.3 电动汽车充电研究意义 |
| 1.3.1 电动汽车充电负荷对电网侧的影响 |
| 1.3.2 有序充电研究对于需求侧的影响 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 本文工作与工程实例 |
| 2 规模化电动汽车充电负荷特性分析和预测 |
| 2.1 电动汽车充电负荷特性 |
| 2.1.1 现有电动汽车的充电模式 |
| 2.1.2 电动汽车用户的行驶特性 |
| 2.1.3 电动汽车电池以及充电特性 |
| 2.1.4 单台电动汽车的充电需求模型 |
| 2.2 电动汽车的充电负荷预测 |
| 2.2.1 工程实例中小区用电负荷特性曲线 |
| 2.3 基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车无序充电负荷计算 |
| 2.3.1 蒙特卡洛抽样法 |
| 2.3.2 算例分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于需求侧响应的有序充电控制策略 |
| 3.1 有序充电控制的必要性和原则性 |
| 3.2 分时电价政策 |
| 3.3 分时电价下基于需求侧的有序充电策略 |
| 3.3.1 智慧有序充电桩控制模式 |
| 3.3.2 有序充电调度流程及分配策略 |
| 3.3.3 实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多目标分层控制的有序充电策略优化研究 |
| 4.1 策略优化模型的建立 |
| 4.2 多目标分层优化策略数学模型及控制流程 |
| 4.2.1 第一层优化模型 |
| 4.2.2 第二层优化模型 |
| 4.2.3 第三层优化模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 有序充电调度系统程序设计实现 |
| 4.4.1 有序充电调度系统设计 |
| 4.4.2 平台界面展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来研究方向与工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 致谢 |
（10）考虑需求响应的含风电供热的电热联产系统优化调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电接入热电联产系统调度研究现状 |
| 1.2.2 储能及电锅炉消纳风电研究现状 |
| 1.2.3 需求侧消纳风电研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 第二章 电热综合系统源荷运行特性 |
| 2.1 常规电源运行特性 |
| 2.1.1 火电机组运行特性 |
| 2.1.2 热电机组运行特性 |
| 2.2 风电输出功率运行特性 |
| 2.3 风电供热运行模式 |
| 2.3.1 电锅炉-蓄热的运行特性 |
| 2.3.2 电锅炉与热电厂互补供热模式 |
| 2.4 需求响应消纳风电原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑需求响应的电热综合系统调度模型 |
| 3.1 电源侧数学模型 |
| 3.1.1 纯凝火电机组模型 |
| 3.1.2 抽凝式热电机组模型 |
| 3.1.3 风电出力模型 |
| 3.2 蓄热电锅炉数学模型 |
| 3.3 负荷侧价格需求响应模型 |
| 3.4 目标函数与约束条件 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 考虑风电不确定性的源荷二层调度模型研究 |
| 4.1 风电不确定性模型及IDR响应 |
| 4.1.1 风电不确定性模型 |
| 4.1.2 蒙特卡洛模拟风电实时波动 |
| 4.1.3 需求侧响应平抑风电实时波动 |
| 4.2 基于用户分类的需求响应策略 |
| 4.2.1 负荷分类 |
| 4.2.2 不同时间维度需求响应 |
| 4.3 多目标优化模型 |
| 4.3.1 多目标模型概述 |
| 4.3.2 优化目标 |
| 4.3.3 约束条件 |
| 4.4 NSGA-Ⅱ算法 |
| 4.4.1 NSGA-Ⅱ算法原理 |
| 4.4.2 NSGA-Ⅱ算法改进 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 小结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、分时电价的二层决策模型（论文参考文献）
- [1]给水系统调蓄构筑物多目标优化设计研究[D]. 刘黎黎. 合肥工业大学, 2021(02)
- [2]能源互联网环境下基于负荷特征的需求响应策略研究[D]. 温露露. 合肥工业大学, 2021(02)
- [3]用户能源系统优化配置与运行策略研究[D]. 陈灵敏. 广东工业大学, 2021(08)
- [4]考虑需求响应的可再生能源消纳机制及关键技术研究[D]. 赵盛楠. 东南大学, 2020(02)
- [5]面向能源互联的多能需求响应特性建模及应用研究[D]. 赵楠. 东南大学, 2020(02)
- [6]智能用电环境下家庭用电策略和智能小区需求响应研究[D]. 伍惠铖. 南昌大学, 2020(01)
- [7]考虑需求响应的电-气互联系统协同运行研究[D]. 许洋. 广东工业大学, 2020(06)
- [8]计及电动汽车的虚拟电厂市场化运营决策方法研究[D]. 李云燕. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [9]基于工程项目的电动汽车有序充电策略优化[D]. 王熹瞳. 郑州大学, 2020(02)
- [10]考虑需求响应的含风电供热的电热联产系统优化调度研究[D]. 裴玥瑶. 太原理工大学, 2020(07)