【摘 要】
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在泛在电力物联网的建设背景下,在云环境中如何实现居民用户的需求响应能力以及分布式发电、分布式储能的优化调度已经成为了一个研究热点。然而分布式能源由于其出力有着较强的波动性以及不确定性,如何提高新能源的消纳率是目前的一大难题。同时居民用户的需求响应有着难以量化的特点,不同的用户在不同场景下的响应趋势大相径庭,导致很难将居民用户的需求响应能力充分利用起来。随着泛在电力物联网的技术发展,利用精细化需求响
【基金项目】
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国家重点研发计划2017YFB0903000； 国家自然科学基金51677116；
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在泛在电力物联网的建设背景下,在云环境中如何实现居民用户的需求响应能力以及分布式发电、分布式储能的优化调度已经成为了一个研究热点。然而分布式能源由于其出力有着较强的波动性以及不确定性,如何提高新能源的消纳率是目前的一大难题。同时居民用户的需求响应有着难以量化的特点,不同的用户在不同场景下的响应趋势大相径庭,导致很难将居民用户的需求响应能力充分利用起来。随着泛在电力物联网的技术发展,利用精细化需求响应网络来深度挖掘用户侧需求响应能力成为了可能,这给分布式能源的优化调度提出了新的解决思路。基于以上背景,本文首先建立了分布式能源优化调度云平台架构体系,提出基于MQTT协议的“云-边-端”通信架构以及运作模式,根据运作模式的不同将其分为两个阶段:“感知”与“控制”。同时搭建了基于Cloudera架构的分布式能源优化调度决策云平台,并在此平台上部署了分布式计算框架和Tensorflow机器学习架构,为后续分布式能源优化决策提供了通信、计算支持。其次,根据对用户侧需求响应场景进行分析,研究了用户侧负荷特性,并结合需求响应效益模型来表征用户的需求响应行为,在需求响应效益模型中,需求响应效益系数代表了用户的在不同时刻以及不同条件下对于激励信号的响应意愿。为了正确求取用户精确的需求响应效益系数,本文构建了两个LSTM网络来实现用户需求响应效益系数的计算,并提出了一种帮助LSTM更新网络参数的方式。算例分析验证了两个LSTM可以正确地完成需求响应效益系数的计算。通过训练得到的需求响应模型进行分析,可以直观地体现用户对于激励信号的响应意愿,以及单个用户的需求响应调节能力。最后,对配电网中分布式能源特性进行研究,分析了风电、光伏、储能的能源特性,并建立分布式能源优化调度模型,以经济最优为优化目标,同时考虑运行成本、需求响应成本以及环境成本。此外为了解决精细化需求响应模型没有明确解析表达式的问题,采用深度强化学习中深度确定性策略梯度算法求解本文提出的优化调度模型,形成一种高效的可以进行在线实时控制的决策方法。通过算例分析,基于精细化需求响应模型能够深度挖掘用户侧需求响应能力,相较于实际激励,利用精细化需求响应模型的分布式能源优化调度可以获得更好的综合经济效益。
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