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摘要：针对智能电网下计及用户侧互动的发电日前调度计划模型进行分析，提出了智能联网当前调度模型目标函数，认为智能电网要制定相应调度计划。结合这些内容，阐述了计及用户侧互动的发电调度计划模型，内容有：模型建立，模型求解流程等。最后，总结了算例分析，其内容有，算例参数和计及用户侧互动运行调度等。希望通过对这些内容的分析，为智能电网的运行提供一定帮助。
关键词：智能电网；用户侧互动；调度计划模型
需求相应属于智能电网框架下的重要互动资源，对供应侧以及需求侧等作出综合考虑，可以将需求相应纳入到发电调度当中。建立智能电网下，计及用户侧互动发电调度模型。将消费者心理作为基础，选取使发电成本最低的最优分时电价，结合这一内容制定相应发电调度方案。文章结合当前调度计划实际情况，针对相应模型的建立以及使用流程进行分析意义深远。
1 智能联网当前调度模型目标函数
智能电网微网电源主要有燃料机组和风力发电机以及光伏电池等。此外，也可以借助蓄电进行充放电工作，进而对负荷曲线进行调节，也可以向主网进行购电。此外，可再生能源所承担的电源发电成本比较小，可以忽略不计。而燃料机组的发电运行成本中存在启动成本、燃料成本以及停机成本等。在蓄电池当中，老化成本能够对充电和放电次数做出量化，这和主网交换功率成本以及分时电价之间存在紧密联系。对于微网负荷而言，其中有互动负荷和重要负荷。而重要负荷并不参与到用户互动中，智能电网运行过程中，要对供电的可靠性提供保障。如果负荷参与用户互动，这就需要对其作出相应补偿，这些费用也归入到微网运行成本当中。
在智能电网当中，可平移负荷以及可转移负荷参与到负荷当中，所涉及的内容有调度周期中的多个时段，而燃料机组频繁起停或者对蓄电池进行频繁放充电，均会促使其自身逐渐老化。因此，智能电网要制定相应调度计划。
2 计及用户侧互动的发电调度计划模型
2.1模型建立
智能电网的发展，推动了用户参与信息互动，在建立传统机组组合模型基础之上，将电价进行引入，将这种形式当做引导用户优化用电的行为手段，同时对可中断负荷备用对于发电成本以及调度的而影响发电调度计划模型，进而促使电侧以及需求侧相应资源得到优化。
设置的目标函数如下所示：
在本公式当中，T指的是对系统进行调度过程中的时段数；N主要指的是系统总机组数；NIL主要指的是参与可中断负荷的用户数；f（Pti）主要表示机组i在时间t位置运行所耗费的费用，f（Pti）=ai+bipti+ci（pti）?；pti是机组i在时间t位置产生的有功出力。Cif属于机组i在时间t位置启动费用。U是机组i在时间t位置所处的主体状态。这时，当Uti=0时，就表示其处于停机状态吗，如果Uti=1，就表示其处于开机状态[1]。
2.2模型求解流程
先结合实负荷特点，对初始电价以及拉开比进行明确，然后对备用电价进行计算，对能够满足要求的电价进行选择，在这一电价的基础上结合用户申报的可中断负荷容量报价曲线，结合不同可中断备用容量，对电成本下发，对电价不同可中断备用容量以及下发电成本做出对比，选用发电成本最小的。这样做，促使其能够满足目标函数方案，同时做出求解方案。主要计算方式为，在基本电价基础上，步进拉开比，从而选择峰谷电价方案。和不同电价方案相互对应，结合用户申报所形成的假体状可中断补偿曲线，以特定步长作为依据，进而选择出最佳方案，并且找到能够满足约束条件的最优解。这时，结合不同地区实际情况以及用户特点，选择相对适合的步长，最终促使精度和速度要求得以满足。对于机组组合求解而言，可以使用优先顺序法。
3 算例分析
3.1算例参数
选择IEEE24节点中26机系统，和相应地区24h原始负荷数据求解机组组合方案相结合。在本模型当中，计及用户侧互动模式下，融入适当的分时电价以可中断负荷备用机组组合方案，重点分析用户对电价的影响以及用户申报可中断方案对发电成本的影响。实施相应的时段划分，可以参照峰谷分时电价方案进行。 其内容如下表所示：
表 1 分时电价时段划分
负荷状况时段
峰08:00——12：00，17:00——21:00
平12:00——17：00,21:00——24:00
谷00：00——8:00
这一算例当中，存在一半左右的用户存在较大的移峰潜力，在相应电价变化范围内，设定移率始终处于线性区，同时也存在着极大的负荷转移率；此外，有三分之一左右的用户，设定电价变化范围内，转移率始终在线性区，但是负荷转移率较小，而五分之一的用户对电价差不够敏感。
3.2计及用户侧互动运行调度
对于可中断负荷备电量成本而言，只有在容量被调用时才能产生。对计算进行对比，在有无可中断负荷备用基础上，产生发电机事故停运所产生的备用需求时，备用成本不同，证明可中断负荷对熊备用成本存在一定影响。为了下文方便说明，将备用方案成为第五模式，将有中断负荷备用方案成为第六模式。如果系统能够正常运行，时间为22点，其中的六号机组因为发生故障而退出系统，此时的备用需求则为155mw[2]。第六模式当中，IL的调用容量以及发电机岁提供的备用容量存在多种组合方案，而算例仅仅是为了对IL效用做出说明。针对两种模式下，机组备用容量分配可以结合备用成本的不同，结合等微增率原则开展工作。
结束语
总而言之，针对实际情况，对智能电网下计及用户侧互动的发电日前调度计划模型做出详细分析。文章中介绍的模型综合了两种不同模型的效用，而算例结果显示出这一模型的有效性，对发电调度计划进行详细说明，计及用户侧互动对系统安全性和经济性提供一定帮助。伴随着智能电网逐渐发展，高级测量体系属于关键性技术，并且会逐渐得到完善和普及，在这种情况下，促使电力用户互动水平得以提升。
参考文献
[1]曾丹,姚建国,杨胜春,王珂,周竞,李亚平. 应对风电消纳中基于安全约束的价格型需求响应优化调度建模[J]. 中国电机工程学报,2014,31（02）:5571-5578.
[2]邱晓燕,沙熠,宁雪姣,刘波,任立,谢兼达. 大规模风电接入的智能电网多类型柔性负荷分级优化调度[J]. 高电压技术,2016,07（05）:2084-2091.
论文作者:赵雷
论文发表刊物:《电力设备》2016年第24期
论文发表时间:2017/1/17
标签：电价论文; 互动论文; 负荷论文; 用户论文; 电网论文; 模型论文; 成本论文; 《电力设备》2016年第24期论文;