智能电网中基于负荷分析的需求侧管理体系发展研究
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摘要
电力需求侧管理作为智能电网建设中的重要组成部分,是实现全社会合理节能
     节电的重要手段,是支持国民经济和电力工业可持续发展的重要途径和必然选择,
     对全社会的节能减排工作意义重大。随着智能电网建设的不断深入,针对电力需求侧管理的内容体系及管理方法研
     究得到了很好的拓展与改进。电力需求侧管理从传统的负荷管理及节能管理体系中
     不断发展创新,在智能电网建设中提出了更高的发展要求。本文立足于研究智能电
     网中基于负荷分析的需求侧管理体系发展及相关理论方法,包括以下几个方面:(1)全面梳理了智能电网的发展进程及电力需求侧管理的基本内容体系,并
     提出了拓展智能电网中基于负荷分析的需求侧管理体系发展及相应管理手段。(2)针对智能电网电力负荷需求分析预测方法及优化体系管理问题进行了深
     入研究,提出了基于模型库优选理论的电力预测思想,并构建了基于组合预测理论
     的中长期电力负荷需求预测方法,开展了基于模型优选的短期日最大负荷需求预测
     模型比较研究,进行了实证分析。根据预测结果,提出优化电力负荷特性的调节建
     议方案。(3)针对智能电网中基于电力负荷需求分析的虚拟电厂优化管理及发展问题
     进行了深入研究,分析了虚拟电厂发展的重大价值,构建了虚拟电厂综合效益评价
     指标体系,提出了基于网络层次分析法的评价模型,并进行了实证研究。(4)针对智能电网中基于电力负荷需求分析的分布式能源接入发展问题进行
     了深入分析,研究了智能电网中分布式能源接入发展的相关问题,并提出了基于定
     位—模式—路径一体化的优化管理发展建议。(5)针对智能电网基于电力负荷需求分析的用电设备节能改造问题进行了深
     入研究,分析了研究用电设备节能改造的重要意义,构建了综合评价指标体系,提
     出了基于物元可拓协同层次分析法的评价模型,并进行了实证研究。(6)针对智能电网发展建设的电力需求侧管理发展进行了总结展望,从特高
     压电网工程建设、电动汽车发展利用等方面进行了探讨。论文的研究为拓展智能电网中基于负荷分析的需求侧管理体系发展提供了很
     好的借鉴,为提升电力需求侧管理水平提供了很好的理论及方法支撑。
Power demand side management (DSM), a crucial part in the smart grid construction, is an important means to achieve reasonable social energy saving and the necessary choice to support national economy and sustainable development of power industry. It also promotes the energy-saving and emission-reduction of the whole society.
     With the deeper construction of smart grid, the study of DSM in content system and management methods has been greatly expanded and improved. The continuous development and innovation of DSM is facing a higher demand for development. Focused on the development of the DSM system and relevant theories based on load analysis in smart grid, the following contents are explored in this study:
     (1) The development process of smart grid and the content system of DSM are explained, and the system of DSM and relevant management means in smart grid are expanded.
     (2) Methods of Power load demand forecasting in smart grid and the optimization of system management are deeply studied. A load forecasting idea based on model base optimum selection theory is proposed, and a mid-long term load demand forecasting method based on combined forecasting theory is built, and comparison of the models of short-term daily maximum load demand forecasting method based on model optimum selection theory. Empirical study are given to put forward advisable plans for optimizing load adjusting.
     (3) The development of virtual power plant and its optimization management based on load demand analysis in smart grid is studied. The value of virtual power plant is analyzed, the evaluation index system of virtual power plant is established, and the evaluation model based on network AHP is proposed. Empirical study is also implemented.
     (4) The issue of the connection of distributed energy based on load demand analysis in smart grid is deeply analyzed, and an optimized management system based on the integration of Location-Pattern-Path.
     (5) The issue of energy-saving reform of electric equipment based on load demand analysis in smart grid is studied. The importance of energy-saving reform of electric equipment is analyzed, the evaluation index system of construction energy conservation is established, and the evaluation model based on matter element extension model combined with AHP is proposed. Empirical study is also implemented.
     (6) The development of DSM in smart grid is summarized and prospected in the area of extra-high voltage power grid construction and electric vehicle utilization.
     The research in this paper provides reference for expanding the DSM based on load analysis in smart grid, and sound theoretical support for improving DSM standard.
引文
[1]王媛媛.国内外智能电网研究[J].长沙大学学报,2010,24(5):50-51.
    [2]Dolezilek D. Practical Smart Grid Trends in Power System Modernization[R]. Washington DC:Schweitzer Engineering Laboratories, Inc,2009.
    [3]张文亮,刘壮志,王明俊,杨旭.智能电网的研究进展及发展趋势[J].电网技术,2009,33(13):1-11.
    [4]白明月,刘甲男,张雪萍,高亚男,王月卿.欧盟智能电网发展及启示[J].中国电力,2010,45(1):6-9.
    [5]Liu C C, Jung J, Heydt G T, et al. Conceptual design of the strategic power infrastructure defense(SPID) system[J]. IEEE Control System Magazine,2000,20(4):40-52.
    [6]谢开,刘永奇,朱治中等.面向未来的智能电网[J].中国电力,2008,41(6):19-22.
    [7]国务院研究室.发展智能电网是大势所趋[R].北京:国务院研究室,2011.
    [8]埃森哲咨询公司.智能电网2010年发展报告[R].北京:埃森哲咨询公司,2010.
    [9]李振峰.中美欧智能电网比较[J].中国电力企业管理,2010(4):30-31.
    [10]Moslehi K, Kumar A B R, Hirsch P. Feasibility of a self-healing grid-part I methodology and cost models [C]. IEEE Power Engineering Society General Meeting,6-10 June,2006.
    [11]Su Sheng, Li K K, Chan W L, etc. Agent-based self-healing protection system [J]. IEEE Transactions on Power Delivery,2006,21(2):12-30.
    [12]Chowdhury S P, Chowdhury S, Ten C F, etc. Operation and control of DG based power island in Smart Grid environment [C]. CIRED Seminar:Smart Grids for Distribution,23-24 June,2008.
    [13]Huibin Sui, Honghong Wang, Ming-Shun Lu, etc. An AMI system for the deregulated electricity markets[C]. IEEE Industry Applications Society Annual Meeting,5-9 Oct.,2008.
    [14]Cleveland F M. Cyber security issues for Advanced Metering Infrastructure (AMI) [C]. IEEE Power and Energy Society General Meeting-Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century,20-24 July,2008.
    [15]Zhang X P. A framework for operation and control of smart grids with distributed generation [C]. IEEE Power and Energy Society General Meeting-Conversion and Delivery of Electrical Energy in the 21st Century,20-24 July,2008.
    [16]Mohd A, Ortjohann E, Schmelter A, etc. Challenges in integrating distributed Energy storage systems into future smart grid [C]. IEEE International Symposium on Industrial Electronics, June 30-July 2,2008.
    [17]刘慧源,郝后堂,李延新等.数字化变电站同步方案分析[J].电力系统自动化,2009,33(3):55-58.
    [18]樊陈,陈小川,马彦宇,等.基于IEC61850的变电站配置研究[J].继电器,2007,31(8):41-44.
    [19]姚建国,杨胜春,高宗和,等.电网调度自动化系统发展趋势展望[J].电力系统自动化,2007,31(13):7-11.
    [20]国网能源研究院.国内外智能电网发展分析报告[M].北京:中国电力出版社,2011:55-57.
    [21]陈微.电力需求侧管理在焦作地区的应用研究[D].北京:华北电力大学,2009:2-4.
    [22]周昭茂.电力需求侧管理技术支持系统[M].北京:中国电力出版社,2007.
    [23]杜滨.电力需求侧管理技术研究[D].保定:华北电力大学,2008:2-4.
    [24]Dongliang Huang, Zareipour H., Rosehart W.D., Amjady N.. Data Mining for Electricity Price Classification and the Application to Demand-Side ManagementfJ]. Smart Grid,2012,3(2):808-817.
    [25]Mohsenian-Rad A., Wong V.W.S., Jatskevich J., Schober, R., Leon-Garcia, A.. Autonomous Demand-Side Management Based on Game-Theoretic Energy Consumption Scheduling for the Future Smart Grid[J]. Smart Grid,2010,1(3):320-331.
    [26]Dange Huang, Billinton R. Effects of Load Sector Demand Side Management Applications in Generating Capacity Adequacy Assessment J]. Power Systems,2012,27(1):335-343.
    [27]曾鸣,汪晓露.引入清洁发展机制的电力需求侧管理项目一般均衡分析[J].华东电力,2009,37(12):1965-1969.
    [28]梁周,傅渝洁,杨鹏举,张怡,曾鸣,田廓.考虑需求侧管理的电力规划模型与实证研究[J].华东电力,2009,37(7):1095-1098.
    [29]刘宝华,王冬容,曾鸣.从需求侧管理到需求侧响应[J].电力需求侧管理,2005,7(5):10-13.
    [30]翟学书,王炳.政府在需求侧管理工作中应发挥主导作用[J].大众用电,2005,(11):15-16.
    [31]陈洪荔.电力调度与电力需求侧管理的关系[J].中国电业,2006,(4):49-50.
    [32]钟旭,郭馨.中国智能电网建设[J].现代建设,2012,11(1):38-44.
    [33]王艳波.电力需求侧管理在赣西地区的应用研究[D].南昌:南昌大学,2008.
    [34]王子岭.周口地区电力需求侧管理研究[D].北京:华北电力大学,2009.
    [35]张亮.滨州地区电力需求侧管理分析研究[D].济南:山东大学,2010.
    [36]国家发展和改革委员会,国家电网公司.电力需求侧管理工作指南[M].中国电力出版社,2007.
    [37]施泉生,孙波,蒋浩.面向智能电网的需求侧管理[J].上海电力学院学报,2011,27(5):468-476.
    [38]周昭茂.电力需求侧管理技术支持系统[M].中国电力出版社,2007.
    [39]孙冲,张颖琦,耿建坡.智能电网建设对电力需求侧管理的影响[J].河北电力技术,2009,28:16-17.
    [40]王蓓蓓,李扬,高赐威.智能电网框架下的需求侧管理展望与思考[J].电力系统自动化,2009,30(20):17-22.
    [41]梁甜甜,高赐威,王蓓蓓.智能电网下电力需求侧管理应用[J].电力自动化设备,2012,32(5):81-85.
    [42]韩勇.智能需求侧管理关键技术研究及发展路线图规划[J].电力自动化设备,2011,31(2):52-57.
    [43]广东电网公司电力科学研究院.智能电网关键技术研究[M].中国电力出版社,2010.
    [44]秦康平.节能减排背景下电力需求预测方法的研究[D].上海:上海交通大学,2010
    [45]王强,刘诗宏,林佳.考虑节能减排的华东地区电量分解分析及预测[J].水电能源科学,2010,28(9):164-166
    [46]Hobbs B.F., Jitprapaikulsarn S., Konda S., et al. Analysis of the value for unitcommitment of improved load forecasts. IEEE Transactions on Power Systems. 1999,14(4):1342-1348
    [47]Fan J.Y., Zhang L., Mcdonal J.D. Enhanced techniques on sequential unit commitment with interchange transaction. IEEE Transactions on Power Systems, 1996,11(1):93-100
    [48]李宾皑,王建军.节能减排政策下的电网科学规划[J].华东电力,2008,36(4):31-33
    [49]宋晓俊.吕梁市中长期负荷综合预测模型的研究[D].北京:华北电力大学,2011
    [50]钱纹.采用电力弹性系数法预测负荷[J].云南电力技术,2001(1):41-44
    [51]王学申,刘刚.电力系统负荷预测方法分析及应用[J].中国科技信息,2011(11):23-25
    [52]杨丽徙,张永锋,许向伟.半参数回归分析法在电力负荷预测中的应用[J].郑州大学学报(工学版),2010,31(3):29-32
    [53]闫冬梅,任丽莉,康冰.基于小波回归分析法的短期负荷预测模型研究[J].长春师范学院学报(自然科学版),2010,29(2):20-24
    [54]钟瑜,张春涛.电力系统短期负荷的混沌时间序列预测[J].重庆三峡学院学报,2011(3):26-28
    [55]周虎,江岳春,陈旭.模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测[J].电力系统及其自动化学报,2011,23(3):101-105
    [56]牛东晓,李春祥,孟明.基于灰色和偏最小二乘方法的年度负荷预测[J].华东电力,2009,37(6):989-992
    [57]陈金赛,张新波.基于改进BP人工神经网络的电力负荷预测[J].杭州电子科技大学学报,2011,31(4):173-176
    [58]王欣,王巍.基于神经元网络和模糊专家系统的电力短期负荷预测[J].沈阳工程学院学报(自然科学版),2010,6(4):318-320
    [59]于帆,吴彩红.中长期电网负荷组合预测研究[J].计算机与数字工程,2011(3):26-29
    [60]谢传胜,贾晓希,侯文甜.基于方法组合创新思想的电力系统长期负荷预测[J].水电能源科学,2011,29(10):207-209
    [61]徐聪颖,廖峰,陈震海.灰色组合模型在中长期电力负荷预测中的应用[J].电力需求侧管理,2011,13(2):20-23
    [62]薛黎明.中国能源需求影响因素分析[D].北京:中国矿业大学,2010.
    [63]刘一民.节能减排政策下电网企业收益风险管理研究[D].北京:华北电力大学,2012.
    [64]叶永松,张维.节能发电调度利益补偿机制研究[J].华东电力,2009,37(1):172-175
    [65]谭忠富,陈广娟,赵建保等.以节能调度为导向的发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型[J].中国电机工程学报,2009,29(1):55-62
    [66]周伏秋,刘志平.促进节能融资的政策建议[J].中国能源,2008,(8):5-8.
    [67]周景宏.能效电厂理论与综合资源战略规划模型研究[D].华北电力大学(北京),2011.
    [68]吴鹏,谭显东,单葆国,等.我国能效电厂建设试点分析[J].能源技术经济,2010,9:007.
    [69]吴鹏,谭显东,单葆国,等.我国能效电厂建设组织模式研究[J].电力需求侧管理,2010(5):4-8.
    [70]张念瑜.美国能效电厂机制建设经验与借鉴[J].电力需求侧管理,2009,11(5):74-76.
    [71]尹丹华,文娟.广东能效电厂项目融资模式创新机制探讨[J].中国能源,2013,35(6):41-44.
    [72]季强,李强,宋宏坤,等.江苏省能效资源潜力及能效电厂研究[J].电力需求侧管理,2005,7(4):19-22.
    [73]芮松华,崔恒志,解俊岭,等.镇江市能效电厂建设现状及发展建议[J].电力需求侧管理,2009,11(5):69-71.
    [74]向红伟,曾鸣,刘宏志,等.能效电厂项目市场运作模式及保障机制研究[J].水电能源科学,2013,3:063.
    [75]孙艳复.电力需求侧能效资源开发综合效益评价研究[D].华北电力大学,2012.
    [76]郭昱霄,周渝慧,蒲涛,等.考虑能效电厂的系统可靠性评估[J].电气应用,2011,30(5):30-34.
    [77]李泓泽,王宝,郭森.智能电网条件下能效电厂参与市场竞价的分析模型及效益测算[J].电网技术,2012,36(7):111-116.
    [78]高祥峰.能效电厂理论与实施方案研究[D].华北电力大学(北京),2009.
    [79]周景宏,胡兆光,田建伟,等.基于发电系统可靠性分析的能效电厂有效容量确定[J].电力系统自动化,2011,35(8):44-48.
    [80]周景宏,胡兆光,田建伟.含能效电厂的电力系统生产模拟[J].电力系统自动化,2010,34(18):27-31.
    [81]谭显东,胡兆光,彭谦.考虑能效电厂的供需资源组合优化模型[J].电网技术,2009,33(20):108-112.
    [82]赵国杰,邢小强.ANP法评价区域科技实力的理论与实证分析[J].系统工程理论与实践,2004,24(5):41-45.
    [83]熊世权,易树平,唐平,等.基于ANP的汽车零部件供应商关系管理与评价[J].重庆大学学报:自然科学版,2006,29(1):4-7.
    [84]赵金凌,高峻.基于ANP法的低碳旅游景区评估模型[J].资源科学,2011,33(5).
    [85]刘惠萍.基于网络层次分析法(ANP)的政府绩效评估研究[J].科学学与科学技术管理,2006,27(6):111-115.
    [86]赵国杰,赵红梅.基于网络层次分析法的城市竞争力评价指标体系研究[J].科技进步与对策,2006,11(3):126-128.
    [87]刘振亚.中国电力与能源[M].中国电力出版社,2012.
    [88]李琼慧,黄碧斌,蒋莉萍.国内外分布式电源定义及发展现况对比分析[J].中国能源,2012,34(8):31-34.
    [89]刘杨华,吴政球,涂有庆,等.分布式发电及其并网技术综述[J].电网技术,2008,32(15):71-76.
    [90]黄伟,孙昶辉,吴子平,等.含分布式发电系统的微网技术研究综述[J].电网技术,2009,33(9):14-18.
    [91]邱晓燕,夏莉丽,李兴源.智能电网建设中分布式电源的规划[J].电网技术,2010,34(4):7-10.
    [92]季阳,艾芊,解大.分布式发电技术与智能电网技术的协同发展趋势[J].电网技术,2010,34(12):15-23.
    [93]廖奎,贾政翔.美国支持可再生能源发展的财税政策[J].中国财政,2011,(2):73-74.
    [94]刘青荣等.日本太阳能光伏发电系统的政策和实例[J].华东电力,2009,(2):0280-0283.
    [95]陈树勇,宋书芳,李兰欣,等.智能电网技术综述[J].电网技术,2009,33(8):1-7.
    [96]杨德昌,李勇C.中国式智能电网的构成和发展规划研究[J].电网技术,2009,33(20):13-20.
    [97]杨为.分布式电源的优化调度[D].合肥:合肥工业大学,2010.
    [98]王真.含分布式发电的配电网规划研究[D].硕士学位论文,华北电力大学,北京,2007.
    [99]曾鸣,田廓,李娜,等.分布式发电经济效益分析及其评估模型[J].电网技术,2010,34(8):129-133.
    [100]崔弘,郭熠昀,夏成军.考虑环境效益的分布式电源优化配置研究[J].华东电力,2011(12):1968-1971.
    [101]郑漳华,艾芊,顾承红.考虑环境因素的分布式发电多目标优化配置[J].中国电机工程学报,2009,29(13):23-28.
    [102]李立理,张义斌,靳晓凌,等.追踪与借鉴探究智能电网的发展目标与途径[J].能源技术经济,2010,22(3):22-28.
    [103]王守相,王慧,蔡声霞.分布式发电优化配置研究综述[J].电力系统自动化,2009(18):110-115.
    [104]胡学浩.智能电网——未来电网的发展态势[J].电网技术,2009,33(14):1-5.
    [105]蒋莉萍,何欣,张栋.加快电网智能化建设;打造资源优化配置平台[J].能源技术经济,2010,22(1):7-10.
    [106]李伟伦,桂淑华,孙志刚,等.考虑分布式电源的配电网优化规划[J].江苏电机工程,2010(005):30-32.
    [107]Ding, Yi-fan, De-shan Tang, and Ting Wang. Benefit evaluation on energy saving and emission reduction of National small hydropower ecological protection project. Energy Procedia,2011(5):540-544.
    [108]Huang, Yuan-Sheng, Lei Yu, and Ning Zhang. The Selective Preference of Energy Saving and Consumption Reducing Project for Enterprise Based on Factor Analysis and Fuzzy Comprehensive Evaluation.2007 International Conference on Machine Learning and Cybernetics,2007.
    [109]Wu, Chun-ying, Yu-ping Yang, and Li-Yan Zang. "Energy-saving design and application for electrostatic precipitation monitor system." Advanced Computer Control (ICACC),2010 2nd International Conference on.2010.
    [110]Mohsenian-Rad, A-H., et al. Autonomous demand-side management based on game-theoretic energy consumption scheduling for the future smart grid. Smart Grid, IEEE Transactions on.2010,3:320-331.
    [111]Ning Yong, Luo Zhihao, Li Longfu, Zhang Zhiwen, Zhao Zhiyu, Zhang Xiaohu. Analysis of Energy Saving and Harmonic Power Characteristics and Its Effects on Electric Energy Measurement in High Power Rectifier System. Transactions of China Electrotechnical Society.2012(11):34.
    [112]Falvo, Maria Carmen, Luigi Martirano, and Danilo Sbordone. Sustainable Energy Microsystems for a Smart Grid. Neural Nets and Surroundings. Springer Berlin Heidelberg,2013.259-269.
    [113]杜栋,庞庆华.现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社,2005.
    [114]邱菀华.管理决策与应用熵学[M].北京:机械工业出版社,2002.
    [115]邱菀华.现代管理决策理论与实践[M].北京:北京航天航空大学出版社,2004.
    [116]汪培庄.模糊集与随机集落影[M].北京:北京师范大学出版社,1985.
    [117]侯丽丽,徐志凡.基于AHP-熵权法的智能电网安全性评价[J].现代电力,2011,28(5):85-89.
    [118]蒋国臻,娄素华,吴耀武.基于AHP-熵权法的电网规划经济性综合评估方法[C].中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册),2008.
    [119]孙杰,唐巍.基于BP神经网络的农村电网评估方法研究[J].中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册),2008.
    [120]张洁.基于改进神经网络的电网规划项目综合评价研究[D].北京:华北电力大学硕士学位论文,2008.
    [121]刘冰心,王宁,张冬.基于BP神经网络的智能电网配电系统改进算法的研究[J].现代电子技术,2012,35(21):143-144.
    [122]张锦爱.优选电网规划方案的灰色关联法[J].安徽电力,2010(4):52-55.
    [123]曾鸣,许子智,刘晓立,刘清宇.电网企业节能减排效果分析模型及应用-基于改进TOPSIS法[J].技术经济与管理研究,2012(10):12-16.
    [124]刘旭友,颜晓晖.基于模糊层次(F-AHP)分析法的境外直接投资风险综合评价[J].社会科学家,2004,2:115.
    [125]谢传胜,董达鹏,段凯彦,李娜,曾鸣.基于层次分析法-距离协调度的低碳电源电网规划协调度评价[J].电网技术,2012,36(11):1-6.
    [126]肖峻,王成山,周敏.基于区间层次分析法的城市电网规划综合评判决策[J].中国电机工程学报,2004,24(4):50-57.
    [127]蔡文.可拓集与可拓数据挖掘[M].北京:科学出版社,2008.
    [128]蔡文.物元模型及其应用[M].北京:科学技术文献出版社,1994.
    [129]蔡文,杨春燕,何斌.可拓逻辑初步[M].北京:科学出版社,2003.
    [130]蔡文.物元分析[M].广州:广东高等教育出版社,1987.
    [131]蔡文,杨春燕,林伟初.可拓工程方法[M].北京:科学出版社,1997.
    [132]王华晟.基于物元可拓模型的高速公路安全系统评价研究[D].西安:长安大学硕士学位论文,2009.
    [133]朱红玉,杜少少,张培栋,万晓明.物元可拓法在邯郸市浅层地下水水质评价中的应用[J].水科学与工程技术,2011(4):7-9.
    [134]李芝荣,李如琦,唐林权,凌武能,王维志.基于组合权重物元可拓模型的电网规划风险评价[J].南方电网技术,2012(3):43-47.
    [135]牛东晓,李建青.基于物元可拓模型的火电厂建设项目过程后评价研究[J].华北电力大学学报,2010,37(6):49-54.
    [136]鲁璐.基于物元可拓模型的土地整理综合效益评价研究-以湖北汉川沉湖镇土地整理项目为例[D].武汉:华中师范大学硕士学位论文,2012.

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