摘要:随着高比例新能源接入以及尖峰时段电力需求增长，中国电力供需平衡压力日益加大，亟需深入挖掘需求侧资源调节潜力，建立健全完善的电力市场机制，推动新型电力系统下“源随荷动”向“源荷互动”转变。首先对需求侧资源进行多维梳理，并总结了其参与的市场类型，接着从需求侧资源可调潜力量化评估、需求侧资源聚合调控、需求侧管理系统装备3方面总结需求侧资源评估与调控的技术进展，最后结合新型电力系统要求，对市场环境下的需求侧资源利用提出一些建议。

摘要:月度负荷预测是电力系统中长期运行和营销工作开展的基础，概率性电力负荷预测能够刻画中长期不确定性，更好地支撑新型电力系统负荷评估和调控策略制定。在此背景下，以系统负荷作为研究对象开展中长期概率性预测方法研究，提出了基于细粒度数据融合的中长期概率性预测方法。首先，根据影响因素建立小时级的多元线性回归模型对细粒度的负荷进行建模，再根据影响因素的不同预测值生成未来不同场景下的细粒度预测结果。其次，根据“自下而上”的时间层级协调策略，对每一个场景均进行月度聚合，生成不同层级地区的月度负荷预测结果，形成概率性预测结果。最后，以中国东部某区域及其下辖地区的负荷数据为例，验证了方法的有效性。

摘要:随着电力市场改革的逐步推进，需求响应将在未来新型电力系统中发挥越来越重要作用。针对目前DR潜力计算过程繁琐、用户数据不足的问题，提出了一种基于用户历史负荷、气温和电价数据的用户集群DR潜力预测方法。首先，通过对用户的历史负荷曲线进行数据处理和信息提取，从月负荷规律性、日负荷波动性、峰谷一致性3个方面对各用户的用电行为进行特征值计算，形成评估用户类型的指标体系。继而，提出基于时序带有外部输入的非线性自回归神经网络的用户负荷和DR潜力预测方法。最后，以工业用户为例采用Meanshift算法实现用户集群划分，并对通用零部件制造行业的DR调节功率进行预测，经与实际调节功率数据进行对比分析，验证了本文所提方法的有效性。

摘要:针对当前中央空调系统粗放式调节不能准确释放调控潜力的问题，深入分析中央空调各子系统工作原理与调控方式，提出基于双层优化的中央空调负荷精细化调控技术方案。首先，面向实际工程实践需求建立建筑湿热标度模型；然后，建立以舒适度和经济性优化目标函数为主的上层调控模型，采用Shapley值法对温湿设定值的进行分配；接着，建立以各子系统优化组合能耗最低为优化目标函数的下层调控模型，采用蚁群算法对优化目标函数进行求解；之后，通过求解双层模型，制定包括末端风机、冷冻水泵以及冷水机组等组件的精细化调控策略；最后，通过多个算例验证所提中央空调负荷精细化调控技术方案的正确性与有效性。

摘要:随着清洁能源的推广，容量充裕性在电网中发挥着更重要的作用。然而，容量市场机制在国内并没有得到充分的发展。通过分析国内外容量市场的研究现状，确定容量充裕性的定义和规则，参考PJM实践经验建立容量市场的出清模型。为了发挥需求响应在市场中的优势，考虑容量市场的特点，设计容量市场中需求响应的竞价策略。

摘要:随着风电和光伏发电装机规模快速增长，系统出现了发电容量充裕度不足的问题。为确保电力系统中的充足发电容量，需要引入容量市场机制。相比于大型火电机组的长建设周期和高投资成本，分布式可调节资源聚合的虚拟电厂（virtual powerplant，VPP）建设周期短、投资小、见效快，是为系统提供发电容量的有效资源。因此，构建了虚拟电厂可信容量（unforcedcapacity，UCAP）计算方法并提出一种考虑虚拟电厂可信容量的新能源电力系统容量市场出清模型。虚拟电厂可信容量计算模型考虑了其功率、能量以及运行特性。容量市场出清模型在考虑发电侧风电、光伏、传统机组的基础上，增加用电侧虚拟电厂参与市场。容量市场出清模型中考虑了高峰容量需求、基本容量需求、电能需求、谷荷需求、爬坡功率需求等系统约束。最后通过算例分析了虚拟电厂可信容量、市场容量总需求量以及新能源装机容量对市场出清结果的影响，验证了本文虚拟电厂可信容量计算方法以及容量市场出清模型的有效性。

摘要:虚拟电厂可聚合配网末端的可调节负荷资源参与电力系统的调用以缓解面临的供需平衡等问题。同时末端资源功率的调节影响着配网的运行质量，负荷侧资源的调用可降低配网区域峰谷差，减少系统网损。为此，以配网运营商为主体构建虚拟电厂，提出一种基于改进AUGMECON的配网虚拟电厂多目标优化模型，以运行效益、配网峰谷差和配网网损为目标函数，调用配网末端负荷资源参与需求响应，在提高运行收益的同时改善配网运行质量。通过改进AUGMECON获取所提多目标优问题的Pareto前沿，并采用考虑公平性的方法获取折中解。最后基于修改后的IEEE 33节点配电网系统进行了仿真分析，验证了所提模型的有效性。

摘要:新能源发电的推广和使用加剧了用电高峰期电网供需矛盾，对电力用户的负荷模式进行识别可以为负荷参与调峰决策提供支持。为提高用电负荷模式辨识准确率，提出一种基于改进粒子群（IPSO）算法优化长短期记忆（LSTM）神经网络的用电负荷模式识别模型。通过引入多样化初始参数、动态非线性权重和淘汰机制等措施，改善了粒子群算法的寻优能力，实现对LSTM的关键参数寻优，确定LSTM神经网络的最优参数组合。实验结果表明，该方法可以有效提高模型的准确率，同时节省模型的训练时间。

摘要:随着分布式可再生能源高比例接入电网，产消者逐渐成为需求侧协调优化的重要角色，同时海量资源的响应时延问题在需求侧实时调控中也愈加明显。为此，结合5G技术赋能，提出一种考虑5G通信和共享储能的产消者实时调控优化策略。首先，构建了基于5G云边端协同的产消者实时调控架构；然后，从传输时延和计算时延两方面构建了基于5G的调控业务时延模型；在此基础上，建立了考虑时延补偿和能量-容量共享储能服务的实时运行优化模型，其中上层目标函数为聚合商的收益最大，下层目标函数为产消者的总运行成本最小。最后，仿真结果表明，所提策略可有效降低时延导致的负荷偏差，提升新能源消纳能力，同时可提高聚合商运营收益、降低产消者用能成本，实现需求侧资源快速精准调控。

摘要:双碳目标下将碳普惠机制纳入碳市场交易体系是提升公众碳感知的重要手段，如何开展碳普惠积分应用值得关注。为此，以碳积分为碳普惠机制载体，构建了面向电动汽车充电的碳积分形成方法；考虑聚合交易需求，设计碳聚合商、控排企业参与区域碳普惠市场的双层交易模型：上层为碳聚合商和碳排企业交易主体经济模型，形成交易双方的供需关系，下层为基于供需比的区域碳交易价格决策模型，并采用改进粒子群方法求解；仿真结果表明，所提方法在聚合零散碳普惠资源基础上，建立了一种电动汽车充电碳普惠参与区域碳市场的可行交易方案，有效拓展碳普惠应用场景和价值。

摘要:在电力4G无线专网中引入5G，进行4G、5G融合组网，对提高电力业务通信效率具有重要意义。首先阐述了5G在电力系统中的应用及4G、5G组网方式。然后，综合考虑电力自有业务、电力业务通信需求、电力基站建设成本、基站运行成本，构建了电力无线专网4G、5G基站布点优化模型，对4G、5G基站进行优化布点。其次对遗传算法中编码、初始化种群操作进行优化设计和改进，大幅减少算法迭代次数，提高收敛速度，降低了模型的求解复杂度。最后基于改进模型对电力4G、5G基站布点优化模型进行求解，可以快速给出4G、5G基站优化方案，满足电力通信覆盖率和经济性等要求。仿真算例验证所提模型、改进算法的合理性和有效性。

摘要:综合能源供应商作为多能源供应主体，可以参与市场化交易。为探索综合能源供应商在电力市场环境下新的盈利点，构建了考虑需求响应的多主体互动机制，并充分考虑光伏出力、多元用能需求、市场电价以及需求响应资源潜力的不确定性，采用区间优化方法构建了表征综合能源供应商日前运行优化问题的混合整数线性规划模型，得到综合能源供应商的购能、设备运行以及需求响应资源调用等策略。算例验证结果表明，需求响应机制可以有效降低购电成本，增加综合能源供应商的运行收益。

摘要:负荷侧暖通能耗占建筑总用能比值较大，采用合适的调控方案可有效减少用能系统能耗。目前负荷侧暖通节能调控的方法多集中于负荷预测控制，需结合多个模型预测结果且对其精度要求较高，而关联规则分析方法可直接学习历史运行数据的规律，更易得到更节能的调控策略。以武汉某商场用能系统为研究对象，采集系统负荷侧六月份运行数据进行研究。对数据进行清洗和离散化，利用 Apriori 算法计算功率与设备启停及频率间的关联规则，并依据此给出节能调控方案。研究结果表明，Apriori算法能够很好地学习用能系统历史运行数据的规律，分析系统功率与设备频率、启停等可调参数的关系，能够在实际使用时，更快速、便捷、直接地得到可供参考的系统节能调控策略。

摘要:发展综合能源系统是实现经济发展和节能减排的关键举措。首先，为提高机组的调峰能力、减少CO2的排放，将碳捕集技术引入综合能源系统，研究其对综合能源系统灵活、经济、低碳运行的作用。然后，为减轻负荷和风电峰谷波动给系统带来的压力，考虑电、热负荷的需求响应作用，实现综合能源系统的健康、可持续运行。最后，考虑能源协调与耦合作用，以最小化综合成本为目标，构建电-热综合能源系统低碳经济调度模型。算例分析的结果表明，碳捕集和需求响应的共同作用减少了系统的总运行成本和碳排放成本，从源荷双侧促进了风电的消纳，促进了电-热综合能源系统的灵活调度和低碳运行。

摘要:随着新能源技术的快速发展和广泛应用，电力系统正面临着高比例新能源和多主体互联的趋势。然而，机组主体多样性的调度目标在全时段求解所带来的维度爆炸成为影响系统正常运行的主要问题。为此，提出了一种基于微网碳计量数据的低压台区协同管理方法，采用碳计量有效监测和控制碳排放量，实现减少碳排放的目标。根据系统的动态内聚性，划分主体进行最优调度的时间范围，均衡求解维度。同时为解决高比例新能源系统的经济运行、环境效益及消纳等问题，构建多目标调度模型，将碳排放量较小的机组优先调度，以达到减排的目的，结合其动态内聚性及动态多目标协同进化求解模型。最后算例分析结果表明，所提的模型及求解方法可有效降低求解的计算维度并实现对低压台区的精细化调度和管理，提升系统的运行效率和稳定性。

摘要:为推动清洁能源供暖，提高北方城市供暖的质量和效率，提出了一种城市换热站热泵补热系统的优化运行策略。首先，对城市换热站热泵补热系统设备进行建模；然后，构建热泵补热系统与电网的互动场景，包括响应峰谷平电价和参与调峰辅助服务市场；接着，建立系统运行成本最低、热网稳定性最优的双目标优化模型，并将其转为单目标优化问题，采用粒子群优化算法进行求解；最后，通过算例进行4种供热方案的对比分析，验证所提模型的经济性和低碳性，为城市供暖的低碳化转型提供了新思路。

摘要:随着5G基站建设不断推广，基站能耗大、成本高的问题备受关注。通过光储系统的配置和优化运行，并进一步参与调峰辅助服务，可有效提升5G基站用能的经济性，同时实现绿色能源在5G基站中的规模应用。因此，针对5G基站光储系统参与电网调峰辅助服务的经济性开展了研究。首先，根据基站负荷特性和不同调峰时段建立了考虑光储系统参与调峰辅助服务的优化目标模型；然后，采用CPLEX优化求解工具进行优化模型的求解，获取储能的最优容量和运行策略；最后，构建了储能单独参与调峰、光储联合参与调峰等场景，通过算例分析了不同调峰模式对储能的优化配置容量和5G基站用能成本有较大的影响，可为5G智慧基站光储系统参与调峰辅助服务的优化运行提供了参考。

摘要:当前，新型储能成为构建新型电力系统的重要支撑手段，合理的储能政策及市场机制将会对新型储能的健康发展产生深远影响，因此有必要借鉴储能发展较好国家的先进经验。首先对德国的新能源及新型储能的规划及发展现状开展调研，从经济性、政策刺激、补贴政策等方面分析新型储能增长的内在因素，进一步研究德国储能参与电力市场机制及主要收益模式。然后分析江苏新型储能规划发展现状、市场机制、调用模式。最后对比江苏与德国储能发展的差异性，提出了可供江苏电网借鉴的新型储能发展的相关经验。