电力系统——需求响应【激励型】(Python实现)
2023-09-14 09:05:20 时间
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0 前言
风、光等清洁能源因具有环保、资源丰富等优点而受到电力行业的重视,电力行业开始大力发展清洁能源发电。同时,风、光等清洁能源在发电时具有间歇性和随机性的特点﹐并入电网运行后会对电网的稳定性和可靠性造成一定的影响。目前,微网系统被普遍认为是提高风、光等清洁能源利用率的有效手段。激励型需求响应(Demand Response,简称DR)是指根据政府或电力公司发布的相关激励政策,用户主动调整自身用电行为,从而缓解负荷峰值时段电力供应紧缺的一种有效措施。在微网中引人激励型DR措施﹐能够引导用户合理用电,优化负荷侧需求分布。
1 激励型DR和价格型DR
激励型DR基于事先签订的合同,由电力公司向用户直接发送控制信号,以达到特定的响应目标。而价格型DR则通过价格信号引导用户自行调整用电行为。
2 激励型DR模型
激励型DR是根据电网供需状态制定的相关激励政策,可引导用户在电力供应紧张时减少用电需求,从而获得相应的补偿。激励型DR的合同中一般规定了响应补偿标准以及响应容量。
风、光等清洁能源因具有环保、资源丰富等优点而受到电力行业的重视,电力行业开始大力发展清洁能源发电。同时,风、光等清洁能源在发电时具有间歇性和随机性的特点﹐并入电网运行后会对电网的稳定性和可靠性造成一定的影响。目前,微网系统被普遍认为是提高风、光等清洁能源利用率的有效手段。激励型需求响应(Demand Response,简称DR)是指根据政府或电力公司发布的相关激励政策,用户主动调整自身用电行为,从而缓解负荷峰值时段电力供应紧缺的一种有效措施。在微网中引人激励型DR措施﹐能够引导用户合理用电,优化负荷侧需求分布。
3 Python代码实现
基于激励型需求响应(Python实现)
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