【摘 要】
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需求响应(demand response,DR)技术是系统削峰填谷,提高运行经济性和风电消纳的重要手段.针对风电和需求侧资源的时间特性,考虑到电网调度层和负荷聚集商(load aggregator,LA
【机 构】
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智能电网四川省重点实验室(四川大学),成都市,610065
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需求响应(demand response,DR)技术是系统削峰填谷,提高运行经济性和风电消纳的重要手段.针对风电和需求侧资源的时间特性,考虑到电网调度层和负荷聚集商(load aggregator,LA)之间主从博弈的关系,建立了多负荷聚集商参与的日前-日内分层优化调度模型.针对日前风电和价格型需求响应(price-based demand response,PDR)资源的不确定性,采用基于场景和模糊机会约束相结合的方法建立日前调度模型;针对日内多聚集商参与系统运行,采用目标级联分析(analytical target cascading,ATC)法对日内模型解耦,实现了各部分的并行求解.文章算例中通过对PDR和负荷聚集商的调度分别使系统综合运行成本降低了4.5％和6％,且各负荷聚集商收益均高于最低收益率8％,说明所提出的分层优化调度策略能在减小系统综合经济成本的同时保证各负荷聚集商的收益,且在一定程度上增强了系统的调峰能力.
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