[发明专利]分布式发电系统和微电网的电能按质定价方法有效
申请号: | 201410198353.7 | 申请日: | 2014-05-12 |
公开(公告)号: | CN104103018B | 公开(公告)日: | 2017-02-01 |
发明(设计)人: | 翁国庆;唐海定;黄耀波;王强;谢志云;余子文 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06Q50/06 | 分类号: | G06Q50/06 |
代理公司: | 杭州天正专利事务所有限公司33201 | 代理人: | 王兵,黄美娟 |
地址: | 310014 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分布式 发电 系统 电网 电能 定价 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种分布式发电系统和微电网的电能按质定价方法,属电气工程和电能定价机制领域。
背景技术
随着世界能源和环境问题的日益严峻,大力发展分布式发电系统和微电网是实现未来能源可持续发展的必然趋势。但分布式发电系统和微电网中含有多种微源,具有随机性强、波动大等特点,而且包含大量电力电子装置,其运行面临较严重的电能质量问题。而电能质量问题将导致电气环境污染、威胁系统安全运行、降低能量效率、损坏用户设备等严重后果。大力发展分布式发电系统和微电网、提高电能质量是推动新能源发电事业可持续发展的两个重要内容。
一方面,随着电能质量治理水平的不断提高,诸如电能质量控制中心等先进技术得以应用,未来分布式发电系统和微电网中实现电能质量的用户定制成为可能。另一方面,随着电力市场化发展等电力改革的不断推进,电能质量的优劣将直接影响分布式发电系统和微电网能否被允许并网,根据质量等级进行合理的按质定价成为重要的趋势。
分布式发电系统和微电网区域中,电力用户所需要担负的电能费用不仅和系统发电成本有关,也和其定制的质量等级以及电能质量的治理成本密切相关。系统运营方向电力用户收取电能费用前,应首先对电力用户的质量需求及用电成本进行调研,并实现系统本身电能质量的合理评估,若未达到电力用户的质量要求,则根据用户需求对该处进行质量治理。目前,已有相关成果主要集中在电能质量综合评估技术的研究方面:申请号为200810020219.2、200910045003.6、201210196636.9、201110206251.1、201110445808.7和201310664699.7等发明专利申请书分别从物元法、层次分析法、模糊算法、突变决策模型、灰色加权关联分析算法等不同技术路线提出多种电能质量综合评估方法,但其基本为针对普通电网电能质量综合评估的研究,未能充分考虑分布式发电系统和微电网在指标特征、权重排序、用户需求、层级划分等多方面的特殊性,而且,均未涉及电能的按质定价问题。同时,目前针对分布式发电系统和微电网的按质定价方法的研究尚不多。本发明专利针对分布式发电系统和微电网中不同电力用户具有不同的电能质量等级需求特性,提出一种融合电能质量综合评估技术和质量保险理论的电能按质定价方法,从而可为电力市场情境下系统运营方和用户方合理地协商确定分级电价提供有效依据。
发明内容
本发明要解决的技术问题是,针对目前分布式发电系统和微电网缺乏与其电能质量水平关联的合理定价机制缺陷,提出一种融合电能质量综合评估技术和质量保险理论的电能按质定价方法,能满足兼顾电能质量合理评价、用户质量需求定制、电能质量治理成本、分布式发电系统和微电网运行经济优化等多方面的要求。
为解决上述目的所需的技术问题,针对分布式发电系统和微电网的运行管理,本发明提出一种融合了电能质量综合评估技术和质量保险理论的电能按质定价方法,包括步骤:
1、对分布式发电系统或微电网运营方及区域内所有电力用户进行详细的电力需求、用电效益情况、参与保险意愿等多个方面的详细调研,并根据调研结果将整个区域合理划分为N个电能质量层级子区域;各电能质量层级可记为qi(i=1,2,...,N),层级越高表示该子区域用户对电能质量水平的需求越高。
2、对各层级子区域分别布置电能质量监测装置,获取其电能质量各单项指标数据,并将各监测装置所获信息汇集至分布式发电系统或微电网电能质量监控中心。
3、根据所得电能质量各单项指标数据,采用一种基于模糊一致性判断矩阵的改进层次分析法(AHP)和灰色理论建立综合评价体系,得到各子区域的电能质量综合评估等级指标。其具体步骤又可细分为:
步骤301,根据实际情况合理选择n个电能质量单项指标集合,建立综合评估的多指标体系,并实现各指标的归一化处理和等级界线划分。
步骤302,采用0.1~0.9标度法,并通过专家打分建立模糊一致性判断矩阵G=(gij)n×n,通过式子eij=gij/gji将其转化为正互反矩阵E=(eij)n×n,并输入误差限制ε和最大迭代次数M,进而采用几何平均法和迭代计算方法求得满足精度要求的权重排序向量W=(wi)n。
步骤303,通过灰色理论求取关联度矩阵(设有m个样本):
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