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基于用户互动能力的优化用电模式与方法
  • ISSN号:1000-3673
  • 期刊名称:《电网技术》
  • 时间:0
  • 分类:TM721[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]国网河南省电力公司电力科学研究院,河南省郑州市450000, [2]国网河南省电力公司,河南省郑州市450000, [3]电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学电机系,北京市海淀区100084
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51537005,51407100)
中文摘要:

现阶段有序用电存在一定的主观性和经验性,可能导致电力用户不公平承担供电缺口的问题。为此,提出一种基于用户互动能力的优化用电模式与方法。在分析用户负荷特性和用电约束的基础上,归类为4种优化用电类型,供用户匹配选择。通过分层序列法(lexicographic method),综合考虑用户负荷特性与社会效益,动态生成电力用户的优化用电序位表。由于用户数量较大,为高效求解优化用电形成的大规模混合整数规划模型,文章提出一种动态可行域优化的高效求解算法。根据优化用电序位表,确定优化用电的寻优空间,通过迭代逐步扩展寻优空间,在不牺牲精度的前提下高效制定用户的优化用电计划。基于某省工业园区配电系统的算例分析表明,提出的模式与方法能够高效制定优化用电方案,确保电力用户公平均衡参与优化用电,有效消除配电网供电阻塞。

英文摘要:

Present orderly power utilization is subjective and empirical in some extent, causing unfairness. To solve this problem, a pattern and method of optimized power utilization based on consumer interaction capability is proposed. According to load characteristics and power constraints, consumers are classified into four optimized types. Load characteristics and social performance of consumers are comprehensively considered with lexicographic method. This method helps to form optimized power utilization order list dynamically. There are lots of consumers in powergrid, leading to a large-scale mixed integer linear programming(MILP) problem. An efficient method termed dynamic feasible region optimization is presented. In this algorithm, feasible region of power utilization is determined in an iterative manner. Based on case study of distribution network of an industrial park, simulation results demonstrate that the proposed pattern is able to efficiently formulate optimized power utilization plans and realize balanced and rational power utilization among consumers, thereby remedying power congestion in distribution network.

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期刊信息
  • 《电网技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电网公司
  • 主编:张文亮
  • 地址:北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
  • 邮编:100192
  • 邮箱:pst@epri.sgcc.com.cn
  • 电话:010-82812976 82812543
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3673
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2410/TM
  • 邮发代号:82-604
  • 获奖情况:
  • 中国优秀科技期刊,电力部优秀科技期刊,全国中文核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:66600