《基于需求侧响应的能源互联网协同优化关键技术研究剖析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于需求侧响应的能源互联网协同优化关键技术研究剖析（20页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、基于需求侧响应的能源互联网协同优化关键技术研究摘要：能源互联网是实现我国能源革命目标的关键，而互联网技术将成为推动我国能源产业转型和发展的重要手段。在能源互联网背景下，分散化的能源市场和能源网络结构使得传统的电力需求侧响应将逐步向综合需求侧响应(integrated demand response，IDR)的方向发展。本技术报告从能源互联网和IDR的基本概念出发，首先阐述IDR资源在能源互联网系统中的作用和IDR实施的关键技术，再结合电动汽车与电网电能的双向交换(vehicle-to-grid，V2G)对电网的影响为例来加以说明。其次，从发电成本、环境成本以及备用成本三个方面建立兼容需求侧可调
2、控资源的分布式能源系统经济优化运行模型，从理论上分析分布式能源系统参与需求侧负荷优化管理能缩减大量电网成本，同时提高需求侧的用户满意度。最后在分析能源互联网与新能源电力系统兼容性的基础上，提出能源互联网的“源网荷储”协同优化运营模式，总结其协调优化的关键技术，并提出相应的政策建议及展望。关键词：能源互联网、需求侧响应、V2G、分布式能源、经济模型、协同优化1、引言社区节能是一个公众项目，也是彩生活生态圈内不以盈利为目的环保E化产品。通过“互联网+人工智能+大数据”的方式重构了社区能源管理模式联通了线上线下资源，2015年，彩生活深圳事业部的110多个社区通过E能源技术改造和社区节能系统构建，完
3、成了1000多万度的节电量。为进一步深化社区节能改造，保持创新源动力，E能源运营企业安彩华公司与浙江大学联合成立了能源研究院，针对物业管理能源板块的需求进行专业化定向技术研发，在彩生活社区部分光照覆盖较好的区域，比如楼顶和停车棚等区域引入太阳能光伏发电，通过与政府合作，获得资金支持，反哺社区发展。同时，线下亦在进一步开发太阳能发电及产热、蓄能、电动车充电桩、海水淡化、雨水收集与中水回用等技术的研发、使用。E能源难能可贵的是，它不仅通过开源节流产生的财富影响了资本市场，更重要的是它推动了社区向积极、正面、可持续发展的方向前行。E能源将联合所有可能帮助社区实现节能的力量，探索环保低碳智慧社区的发展
4、之路。相信随着第三方企业和更多资源涌入社区，创新模式将逐步形成，届时E能源不仅可以达到收支平衡、自力运营，还能实现盈利，进而达到惠及社区居民，推进社区发展的目标。而构建能源互联网不仅需要依靠能源技术自身的创新，同时需要强调能源技术与其他领域先进技术的相互融合，也需要能源体制乃至能源生产消费模式的变革。因此新一轮电力体制改革应运而生，即中发2015 9号文关于进一步深化电力体制改革的若干意见，以下简称意见，于2015年3月正式下发。意见中对于深化电力体制改革的总体思路符合我国国情和国家战略方针，其目标是建立一个真正有效的电力市场机制，培育市场主体，健全完善市场机制，使市场在配置电力资源中发挥决定
5、性作用；核心价值取向是建立一个绿色低碳、节能减排和更加安全可靠、实现综合资源优化配置的新型电力治理体系，推动我国电力生产结构、消费结构及技术结构的整体转型。一方面，意见在深化电力体制改革的总体思路和基本原则中充分体现了清洁、高效、安全、可持续的电力系统发展方向以及坚持节能减排的基本原则，明确了提高可再生能源发电和分布式电源并网比例、支持节能降耗机组上网、提高需求侧管理水平、完善跨省跨区电力市场交易等重点任务，将发展绿色低碳、节能减排放在了十分重要的位置。另一方面，意见中指出要开放电网公平接入，完善并网运行服务以及要开放用户侧分布式电源市场。鼓励支持分布式电源发展，支持新能源、节能降耗和资源综合
6、利用机组上网。这为我国分布式电源以及新能源发电指明了发展方向，对我国促进新能源发电消纳利用以及电力资源大范围优化配置都具有重要的现实意义。近几年分布式能源如风电、光伏等可再生清洁能源发展迅速，截至2015年全球风电装机容量已经达到63GW，光伏装机容量达到59GW，可再生能源已经在全球的能源生产结构中占据了一定的比例，但可再生能源所具有的不可储存、强随机波动等特性，对现有的能源电力系统稳定高效运行造成一定的影响。因此，在可再生能源逐步替代传统能源的混合能源时代，如何实现可再生能源的高效利用，促进可再生能源与传统能源的协调优化，保证能源电力系统安全、低碳、高效、经济运行是目前亟需解决的问题。针对
7、上述问题，传统的电力需求侧响应逐步向综合需求侧响应(integrated demand response，IDR)方向发展14，实现供应侧多类型能源协同互补，系统供需双侧资源协调互动，具有能源生产与交易分散化、系统数据与信息透明化特征的新型能源供需体系10-13。IDR是能源互联网中实现用户深度参与系统调控，传递能源市场价格信号，参与能源市场的重要切入点。本技术报告从能源互联网和IDR的基本概念出发，首先阐述IDR资源在能源互联网系统中的作用和IDR实施的关键技术，并结合电动汽车与电网电能的双向交换(V2G)对电网的影响为例来加以说明。其次，从发电成本、环境成本以及备用成本三个方面建立兼容需求
8、侧可调控资源的分布式能源系统经济优化运行模型，从理论上分析分布式能源系统参与需求侧负荷优化管理能缩减大量电网成本，同时提高需求侧用户的满意度。最后在分析能源互联网与新能源电力系统兼容性的基础上，提出能源互联网的“源网荷储”协同优化运营模式，总结其协调优化的关键技术，并提出相应的政策建议及展望。2、相关理论2.1能源互联网和需求侧响应概述能源互联网是一套完整的能源生态系统，如图1所示，其中包括能源供给、能源需求响应、传输、形式转换、数据应用、信息管理以及运行调度控制等。在能源互联网中能源供给和消费的形式更为多样化，相互之间的转换也更为灵活多变，由此总结出能源互联网的如下特征：1)能源形式的多元化
9、和高渗透率；2)大量的分布式能源接入使得能源的生产侧、传输侧和需求侧在地理上不再分隔；3)更为灵活的能源交互需要跨区域的潮流分布和多源间的协同调度支持；4)多种能源间的交互需要海量的数据量测处理和多元应用；5)社会的互动参与成为影响能源互联网安全经济运行的核心内容。图1 能源互联网示意大量的分布式资源接入用户侧，使得能源生产与消费一体化程度更加明显，而能源消费也面临更为多样化的选择。评价能源调配质量的重要依据将主要参考用户参与度，能源交易以及对不同能源形式的倾向性选择，势必带来能源交易的自由化和多边化发展。综合需求侧响应(integrated demand response，IDR)的概念由传
10、统电力需求侧响应(demand response，DR)衍生而来，与能源互联网中多能源互联网络以及多能源市场具有强伴生关系，是电力需求侧响应理论在能源互联网中的扩展，其整体实施框架图如图2所示。图2 IDR整体实施流程可以说，IDR是依托于用户侧的多能源智能管理系统，通过电力市场、天然气市场、碳交易市场等多个能源市场价格信号引导改变用户综合用能行为的机制和手段。IDR 实施的目标应该是实现能源互联网中供需双侧资源协调优化，提高用户用能的可替代性，约束能源供应侧的市场力，平抑未来分散化能源市场中的价格波动，提高能源互联网中多能源系统以及多能源市场的运行稳定性和运行效率17-19。 2.1.1 I
11、DR在能源互联网中的作用IDR 是能源互联网中能量流、信息流与价值流汇聚融合在用户侧的重要体现，其实施能够实现系统供需双侧资源的协同效益20-21。其在能源互联网中价值和作用主要体现在以下几个方面。 1)提升经济性。IDR 的经济性主要体现在2个层面：系统运行层面，IDR能够促使能量在不同层级能源系统中的切换和梯级利用，提升系统整体的用能效率22。同时，用户侧的多能源互补协同利用，能够给系统调节供需平衡提供“软托盘”，使得用户用能需求产生更大的弹性，保证能源互联网中高比例接入可再生能源，降低系统的调节成本，提高系统运行整体的经济性23。用户用能层面，IDR的实施使用户能够对多个能源市场的价格信
12、号做出反应，依据价格信号调整自身不同类型能源使用需求和用能习惯，从而降低自身的用能成本，同时分布式储能、储热以及电动汽车(electric vehicle EV)的接入，增加了用户用能灵活性，使得用户拥有更大容量的“虚拟能量单元”，能够直接参与辅助服务或者能量市场的交易，提高自身收益24。 2)提高灵活性。IDR 的实施能够增加系统调节的灵活性，提高用户在系统运行和能源市场中的参与程度，充分挖掘用户需求侧的调节潜力，实现未来多能源系统的供需协调优化以及区域能源系统的自平衡，从而提高系统中可再生能源的接入比例以及系统运行调控的灵活性。3)增强可靠性。保证可靠的能源供应是能源互联网建设的目标之一2
13、5。在一种类型能源网络出现故障或者局部、个别时段的能源短缺时，IDR能够激励用户在不同时段通过不同类型能源转换的方式进行能量补充，提高整个能源系统供能的可靠性。同时，多类型的能源存储设备使得在需求侧能够以较低的成本实现能量存储，平抑高比例可再生能源能源系统中能源供给的波动性26。2.1.2能源互联网中IDR 的关键技术在未来能源互联的多能源网络系统中，IDR 需要借助一系列的支持技术才能够实现，主要包括多能源智能管理技术以及综合用能预测分析技术。(1)多能源智能管理技术在电力系统中，针对家庭能量管理(home energy management，HEM)、自动需求侧响应(auto-DR)等智能
14、用电管理技术的研究都比较深入，以传统DR为核心的智能用电已经进入了实施阶段31。多能源智能管理技术是实现供需互动，保证用户基本用能需求和用能感受，实施IDR 的关键技术之一，其基本逻辑框架如图3所示。图3 多能源管理系统逻辑架构多能源智能管理一方面能够对能源集线器中能源输入、输出端口进行实时的流量监测和控制，对内部CHP、储电、储热设备运行状态调控，承担能源集线器内部能源调配任务；另一方面，能够对用户不同类型能量单元运行情况进行实时监测，进而根据外部环境、能源市场价格、系统整体运行情况以及用户用能习惯，对各类型能量单元工作状态进行管理，优化用户整体的能源消费曲线，提高用户的用能效率，引导用户制
15、定最优用能策略32。(2)综合用能特性预测分析技术在传统 DR中，用户作为用能单元，系统只是通过相应的激励手段引导用户调整用能行为，实现供需匹配36。在能源互联网背景下，用户的角色将逐步从单向的能源消费者向双向的生产消费者转变37，用户的综合用能特性是其能量生产与消费单元自平衡后的外部表现特征。因此，对于用户综合用能特性的分析，应主要包括 2个方面，一方面是各类型分布式能量单元出力预测，另一方面是用户基本用能需求以及可调控潜力分析。对于分布式能量单元出力预测主要涵盖可再生分布式电源的功率预测以及 EV充放电特性分析。文献38通过对比传递函数、神经网络、混合预测函数以及 自回归积分滑动平均模型(
16、autoregressive integrated moving average model，ARIMA)对太阳能辐射功率的预测结果，提出了改进的 ARIMA 模型对太阳能辐射功率进行预测；文献39通过对不同类型汽车、不同驾驶习惯以及停放特性的分析，构建了停车生成率模型预测电动汽车停车的时空分布特征，进而通过蒙特卡洛仿真对电动汽车充电负荷的时空特性进行了分析。在能源互联网背景下，应该利用大数据技术，在充分考虑外部影响因素(天气、温度、交通道路情况等)的条件下，基于改进 ARIMA、马尔科夫链、支持向量机、多元线性回归等时序预测模型，构建考虑多维不确定性扰动的分布式能量单元功率预测模型，利用历史和反馈数据对预测值进行动态修正，提高预测模型的预测精度40-41。对于用户基本用能需求以及可调控潜力的测算，需要在用户历
