[发明专利]适应智能电网发展的需求响应分时电价策略的组合方法在审
| 申请号: | 201510735245.3 | 申请日: | 2015-11-03 |
| 公开(公告)号: | CN105320999A | 公开(公告)日: | 2016-02-10 |
| 发明(设计)人: | 徐昊亮;胡殿刚;靳攀润;范雪峰;陈兆雁;田云飞;余泳;张海生;杨晶 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司经济技术研究院 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 北京中恒高博知识产权代理有限公司 11249 | 代理人: | 宋敏 |
| 地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 适应 智能 电网 发展 需求 响应 分时 电价 策略 组合 方法 | ||
技术领域
本发明属于电力需求侧管理领域,具体涉及一种智能电网发展的需求响应分时电价策略的组合方法。
背景技术
我国为了应对日益严重的环境问题、能源安全问题带来的挑战,国家电网公司努力实现电网从传统电网向高效、经济、清洁、互动的现代电网的升级和跨越,积极促进清洁能源发展,提出建设“坚强智能电网”的发展目标与规划。
目前在我国电源结构中正在逐步加大可再生能源占比,因此新能源的有效消纳利用是一个需要关注的问题。加之近年来全国经济处于中低速发展的态势对工业用电负荷影响较大,而在全社会用电量中工业用户用电量占据了主要地位,我国不少省份达到80%以上。
为适应智能电网发展的整体规划,积极促进可再生能源的消纳,并激励用户高效用电,迫切需要在用户侧实施需求响应策略。需求响应策略能够有效转移电网的尖峰负荷,缓解用电紧张状况,保证电网安全可靠运行;并且可以提升可再生能源的消纳比例,拉动地区整体的负荷量,同时改善环境质量。
美国能源部早在上世纪70年代就开展了电力需求侧管理研究,通过采用科学的用电管理技术以及建立合理的电价制度等方法,使高峰负荷得以削减,用电效率得以提高,电力资源得到节约从而取得了显著经济效益。目前,美国加州、新英格兰和宾夕法尼亚一新泽西一马里兰(PJM)等7个地区电力系统,以及太平洋天然气与电气(PG&E)和南加州爱迪生(SCE)等众多电力公司都己经陆续建立了基于市场运作的需求侧响应项目。
欧美等发达国家在电网发展建设和运行管理方面具有较高水平,在电力需求侧管理与响应方面积累了比较丰富的经验。2003年,英国、瑞典、西班牙等15个成员国参加了由美国能源部(TheDepartmentofEnergy,DOE)牵头的需求侧响应资源项目。
我国从2004年开始展开对需求响应方面的研究,目前已取得了一定的研究成果,主要集中在需求响应的基本原理与分类、对我国电力市场的作用与影响,需求响应的成本效益分析、各类电价模型的制定、根据国外需求响应实施经验对我国需求侧管理方面的意见和建议等方面。然而,长久以来我国的市场化改革局限在发电环节,厂网分开,竞价上网,而在用户侧市场化的改革非常有限。直到2015年中共中央、国务院发布的关于深化电力市场改革的电改9号文之后,我国的电力市场化改革才开始进入实质化改革阶段。
因此,在新形势下我国的能源发展和电力市场化改革,需要研究科学的用电管理技术以及建立合理的电价制度,本专利在促进可再生能源消纳和引导用户高效用电方面具有重要的理论指导意义和实践作用。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种适应智能电网发展的需求响应分时电价策略的组合方法,用于解决电能的高效利用。
一种适应智能电网发展的需求响应分时电价策略的组合方法,所述方法包括以下步骤:
S1,测算在多因素变动下企业的电价承受能力;
S2,根据系统负荷情况,并结合季节属性的用户的需求侧分析,进行计及季节属性的时段优化;
S3,在对各行业需求价格弹性分析的基础上,对分时电价在不同情况下的应用做差异化处理,从而形成基于需求响应的分时电价策略。
优选地,所述S1测算在多因素变动下企业的电价承受能力包括企业电价承受能力测算和多因素变动下企业电价承受能力测算;
所述企业电价承受能力测算包括以下过程,参照企业的生产经营原始数据,整理出电能成本与总成本的关系,在企业产品售价和其他成本项保持不变的情况下,根据企业的毛利率水平,测算出企业毛利率对电价的敏感度因素,结合企业可承受的毛利率水平区间,从而得到企业可承受电价区间,即企业对电价波动的承受能力;
所述多因素变动下企业电价承受能力测算包括以下过程,以第一部分测算结果为基础,加入毛利率对售价、原料及其余成本的敏感度因素,抽取出电价敏感度与毛利率、售价、原料及其余成本的内在联系,分析其余因素变化对企业电价承受能力的影响,从而得到在多因素变动下,企业对电价波动的承受能力。
优选地,所述S2中进行计及季节属性的时段优化具体为:根据电力系统的历史负荷数据、未来月最大负荷预测,以及24小时负荷预测,应用模糊数学的模糊隶属度函数,对分时电价的峰平谷时段和灵活尖峰时段做出划分,同时,结合对电力需求侧各行业相应成本、响应能力和分季节响应特性的分析,改变以年为单位的时段划分方式,分别对春夏秋冬各季节的时段划分做出优化。
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