園區供電系統廣義負荷需求響應建模與分析

鮑海波，梁浚杰，李想

（廣西電網有限責任公司南寧供電局，南寧 530031）

0 引言

產業園區的供能系統采用了多能互補、源網荷儲協同優化的方式。園區通常包含電動汽車、分布式電源、儲能系統等多種新負荷［1-2］，它們的推廣應用需要需求響應技術的支持，園區電力負荷由傳統負荷向新型綜合性廣義負荷轉變。相較于傳統電力負荷，廣義負荷的形態與特性均發生根本性改變，呈現出響應程度高、不確定性強、影響因素多等特點［3-4］。為掌握廣義負荷的特性和變化規律，對其需求響應特性進行建模分析，為電力系統的運行、管理提供指導和輔助。

對廣義負荷中的主動負荷部分進行特性研究。在廣義負荷的建模過程中對主動負荷進行了單獨建模，考慮主動負荷在不同因素誘導下發生變化的情況。文獻［5-6］考慮負荷多樣性，對負荷中各成分分別建模，在廣義負荷建模過程中考慮電動汽車、可再生能源、儲能設備以及智能家居負荷的影響，分析負荷形態的變化。文獻［7］設置不同電價結構的分時電價并對不同電價水平下的負荷模型進行分析，研究了電價變化對負荷模型的影響。

在設定主動負荷響應目標時，現有研究的方向有降低發電成本［8］、提高系統對可再生能源發電的消納能力［9］、降低系統的峰值功率［10-11］、提升系統動態穩定性［11-13］和調節可再生能源并網后的系統節點電壓［14］等。在響應策略方面，文獻［15］針對電動汽車用戶消費偏好、負荷充放電優先級等特點，提出了以降低負荷用電峰值功率為目標的電動汽車響應策略；文獻［16-17］考慮能源需求側管理特點及居民負荷響應意愿，提出了滿足用戶用電需求且能有效管理居民負荷各時段用電量的響應策略；文獻［18-19］針對虛擬電廠中可再生能源能源與需求側響應易集成管理的特點，在考慮用戶消費模式的情況下設定了主動負荷的響應策略。

此外，對可再生能源與主動負荷互動關系進行建?？梢允怪鲃迂摵傻慕８鼮榫_。文獻［20-21］通過建立可再生能源與主動負荷的互動模型，研究不同規?？稍偕茉磳χ鲃迂摵勺兓潭鹊挠绊?；文獻［22］在研究電動汽車與光伏發電對負荷形態的影響時，設計了針對光伏發電的主動負荷調節策略；文獻［23］基于光伏發電的可靠性，建立了主動負荷對光伏發電波動的響應模型，根據建立的模型分析可再生能源和主動負荷對負荷形態的影響。上述對負荷形態的研究多是將主動負荷看成整體，沒有對主動負荷各成分進行細分，所建立的模型不夠精確。

本文考慮電價信號對園區主動負荷響應特性的影響，建立了計及響應電價變化的園區廣義電力負荷模型，并采用層次聚類方法提取典型負荷模式，進一步細分主動負荷成分，研究園區電力負荷需求響應特征。以中國南方城市某園區的電力負荷為算例，驗證模型與算法有效性，所得結果可為園區供電系統廣義負荷的建模和分析提供借鑒。

1 考慮響應電價變化的廣義負荷建模

1.1 廣義負荷響應模型

電價信號通常被認為是調節電力供需平衡最有效的需求激勵手段。當電力批發市場價格升高或系統可靠性受威脅時，園區電力用戶接收到供電方發出的電價上升或下降信號后，改變其固有用電模式，減少、增加或推移某時段用電負荷，從而改變園區負荷特性，滿足電網穩定需求。

園區廣義電力負荷中的主動負荷能夠參與電價響應，使園區負荷具備響應特性。若用戶提前N小時獲得電價信息，則主動負荷在ti時段的可轉移區間Sti可表示為{ti-N，ti+N}。在電價差驅動下，用戶可將負荷從高電價時段轉移到低電價時段，獲得經濟效益。較高電價時段ti-1的主動負荷向時段ti轉移，同時時段ti的主動負荷也向較低電價時段ti+1轉移。需求響應后時段ti的負荷變化量即主動負荷的變化量。響應后時段ti的負荷可表示為

1.2 主動負荷轉移量隨機模型

常用彈性系數來表示主動負荷將從較高價格時段轉移到較低價格時段的數學規律［24］。已知彈性系數（εti-tj）可計算主動負荷跟隨電價的變化量。時段tj到ti的轉移負荷為

式中：ptj和pti分別為時段tj和ti的電價，是已知量。

從時段tj轉移到ti的主動負荷dtj→ti可以表示為

彈性系數受用戶用電行為、社會環境、氣候條件等諸多因素影響，其取值具有不確定性?？杉僭O彈性系數的分布近似服從正態分布，具體可描述為

式中：σ為根據轉移時間距離的增加來減小彈性系數的參數。

式（3）沒有考慮各時段轉移主動負荷總量的限制。實際的轉移主動負荷與該時段的可用主動負荷并不相等。如圖1中，dti是響應前時段ti中的總主動負荷，dti→ti-1和dti→ti+1分別是時段ti轉移到時段ti-1和ti+1的主動負荷，但dti→ti-1與dti→ti+1之和不一定等于dti，導致需求響應前后負荷的不平衡，需對計算結果進行修正。

圖1 轉移主動負荷的不平衡Fig.1 Imbalance of the transferring load

本文將主動負荷轉移量進行歸一化校正，根據計算出的由時段ti轉移至各時段的主動負荷與該時刻可轉移的總負荷之比來分配時段ti的主動負荷，以保證實際轉移的主動負荷與該時段的可用主動負荷相等。校正后的轉移負荷為

1.3 多時段主動負荷轉移量模型

考慮多個時段的負荷轉移，可建立多時段轉入主動負荷向量

式中：由mti→tj(i，j= 1，2，…，T)構成修正系數矩陣M，T為時段數。當時段ti的電價低于時段tj，時段ti的主動負荷不會轉移到時段tj，此時mti→tj=0。

當時段ti電價低于時段tj，ti的主動負荷不轉移到時段tj，此時mti→tk=0。

響應后的廣義負荷為

式中：L和L′分別為響應前后的負荷向量。

2 廣義負荷的模態特征提取與分析

對于大量的廣義負荷，難以用簡單模型直接反映其負荷特征［25］?？刹捎镁垲悓⒇摵蓴祿澐譃槿舾傻湫皖悇e，從而形成典型的負荷模式；再通過分析典型負荷模式的峰谷分布、負荷波動等指標，可以得到廣義負荷模式的特征信息（如圖2所示）。

圖2 層次聚類算法示意Fig.2 Schematic of the hierarchical clustering algorithm

本文采用層次聚類方法進行負荷模式聚類，實現步驟如下：（1）將各負荷模式設置為單個類別，并計算任意2個類別之間的相似性；（2）合并具有最大相似性的2 個類別，將類別數量削減一個；（3）基于新類別集計算任意2個類別之間的相似度；（4）重復步驟（2）和（3）直至所得到的類別簇滿足要求。

計算2 個類別的相似度是實現層次聚類的關鍵，本文選擇最長距離法計算。假設2 個類別序列為Q1={d1，1，…，d1，e}和Q2={d2，1，…，d2，f}，e和f分別為對應負荷模式下的時段數。用COV(·，·)計算2個向量間的相關系數，則2個類別間的相似度為

式中：Ci，j為d1，i和d2，j的相關系數；CQ1-Q2為Q1和Q2的最長距離，即最小相似度。

新教材雖然試運行有一段時間，每一篇課文都有相應的預習提示。但是我們學生以往并未形成預習的習慣。他們對于新教材增加的預習提示，尚且達到的預習目標并不明確。他們似乎認為預習的作用并不大，因此預習提示有效的運用對他們的價值并不大。

3 算例分析

3.1 算例情況

本文采用中國南方某產業園區的負荷數據和現行電價數據研究分時電價和實時電價下園區負荷參與需求側響應的情況。該園區電力負荷數據采樣分辨率為1 h，如圖3 所示。所采用的分時電價數據是2022 年山東省的數據，如圖4 所示。實時電價數據采用廣東省電力現貨交易市場2019 年某日的日前電價和實時電價數據，如圖5所示。

圖3 園區用電曲線Fig.3 Electricity consumption curve of the park

圖4 分時電價曲線Fig.4 Time-of-use（ToU） electricity price

圖5 日前電價和實時電價曲線Fig.5 Day-ahead electricity price and real-time electricity price

為反映負荷模式在需求響應中的變化趨勢，本文建立了最大和最小負荷增長比例指標。

（1）最大負荷下降比例

（2）最小負荷增長比例

3.2 基于分時電價的廣義負荷需求側響應

3.2.1 典型日分析

典型日園區的用電曲線如圖6 所示。峰期（08：00—22：00）用電量下降，谷期（22：00—次日08：00）用電量上升，分時電價需求響應能夠激勵用電負荷從峰期轉移到谷期。若在峰期出現負荷低谷（14：00 左右），響應前后用電曲線變化不大。因為該時段實際用電需求較低，需求響應策略難以激勵用戶深度削減用電量。當需求響應政策規定的峰谷期和實際用電的峰谷時段不同時，需求響應改變該園區內用戶用電行為的調峰效果可能不明顯。

圖6 分時電價下需求側響應前后負荷曲線Fig.6 Loads before and after demand response under ToU rates

3.2.2 主動負荷占比影響分析

在工業負荷占比較高的園區，主動負荷占比可能超過70%。本文分別設定園區廣義負荷中參與響應的主動負荷占比為10%，30%，50%，70%，研究主動負荷占比對廣義負荷需求響應特性的影響，如圖7 所示。隨著主動負荷比例的提高，谷期用電量逐步提升，峰期用電量下降明顯。當主動負荷占比達到70%時，負荷峰值出現的時間由響應前的20：00變為23：00，即出現新的波峰或波谷。

圖7 分時電價下主動負荷占比對需求側響應的影響Fig.7 Impact of active load proportion on demand response under ToU rates

不同主動負荷占比下廣義負荷需求響應特性指標見表1。

表1 分時電價下需求響應前后的負荷特性指標Table 2 Load characteristic indicators before and after demand response under ToU rates

需求側響應起到削峰填谷的作用，可以改善負荷特性，有利于電網調峰，提高電網運行的經濟性。當主動負荷占比超過限度時，需求響應改善電網負荷特性的效果會下降。如當主動負荷占比由50%變為70%時，響應后的最大負荷變高，最小負荷降低，峰谷差增大，負荷率下降，最大負荷下降比例和最小負荷增加比例下降。

3.3 基于實時電價的廣義負荷需求側響應

廣義負荷中主動負荷不同占比對需求響應的影響如圖8 所示。隨著主動負荷比例的提高，谷期（00：00—08：00）用電量逐步提升，第1 個峰期（08：00—17：00）用電量逐漸下降。此時需求響應可以起到削峰填谷效果，且主動負荷占比越高，其作用越明顯。

圖8 實時電價下主動負荷占比對需求側響應的影響Fig.8 Impact of active load proportion on demand response under real-time electricity price

實時電價不一定能改善負荷率指標，其改善效果與主動負荷占比有關，具體關系見表2。

表2 實時電價下需求響應前后的負荷特性指標Table 3 Load characteristic indicators before and after demand response under real-time electricity price

隨著主動負荷占比的增加，響應后的最小負荷增加比例逐漸增大。當主動負荷占比為70%時，最小負荷增加的幅度降低，此時需求響應起到填谷作用；當主動負荷占比為10%時，響應后的峰谷差仍高于響應前；當主動負荷占比為30%～70%時，峰谷差隨主動負荷占比的增加而減??；當主動負荷占比超過70%的限度時，需求響應對電網負荷特性的改善效果會下降。

主動負荷各個成分的占比不同時，主動負荷響應后的模態也會有所差別。以主動負荷占負荷的比為30%為例設置了3 種場景研究負荷模態，不同場景下的主動負荷組成見表3。

表3 3種場景下的主動負荷的組成Table 4 Active load compositions of three scenarios

圖9 展示了3 種不同場景下主動負荷響應后的負荷模態。圖9中可轉移負荷對減小廣義負荷波動的效果最好，不可控負荷的效果次之，可中斷負荷的效果最差。

圖9 各分量在主動負荷中不同比例下的聚類結果Fig.9 Clustering results of active loads with different components

4 結論

本文考慮電價信號對主動負荷響應特性的影響，建立了計及響應電價的園區廣義電力負荷模型，模擬了市場機制下園區主動負荷的響應特性，可得如下結論。

（1）分時電價機制下，只有電價激勵的時段與負荷峰谷時段完全匹配，才能最大程度發揮分時電價引導需求響應改善負荷特性的作用。

（2）實時電價信號對引導園區廣義電力負荷主動削峰填谷有積極作用，但主動負荷占比過高且電價激勵很強時，可能出現需求響應改善電網負荷特性效果下降的情況，因此需要根據主動負荷占比不同制定有效且適宜的電價機制。

所得研究結果在調度運行、規劃建設、市場機制設計等業務領域都具有一定應用價值，有助于虛擬電廠建設、實現源網荷靈活互動。在后續工作中，將考慮廣義負荷與電網聯合優化調度問題，并做進一步研究。