基于改進(jìn)對偶分解的智能電網(wǎng)實時定價算法研究.pdf

1、智能電網(wǎng)具有可靠、優(yōu)質(zhì)、高效、兼容、互動等特點,是未來電網(wǎng)的發(fā)展方向。實時電價(RTP)作為智能電網(wǎng)的一種理想定價機(jī)制,具有節(jié)能環(huán)保、削峰填谷、保障用戶和供電商最大化效益等方面的優(yōu)勢,能完善需求側(cè)管理,鼓勵用戶更明智更高效地用電,有效解決智能電網(wǎng)的供需平衡問題。然而,對實時電價模型的求解,通常采用基于對偶分解的次梯度算法,該算法有步長不易調(diào)整及在電網(wǎng)規(guī)模較大時,收斂慢甚至不收斂的缺陷。本文所用改進(jìn)對偶算法即近端中心算法不僅具有可分離性,

2、且不需要調(diào)整步長,在電網(wǎng)規(guī)模較大時,具有收斂速度快、收斂性能好的優(yōu)點。
　　 本文研究的主要內(nèi)容及創(chuàng)新點如下:
　　 1)建立了時隙獨立的實時電價模型,即在所有用戶的總耗電量不超過電能總供給的約束下,使得用戶的總效用減去供電商的成本之差最大。利用近端中心算法求解,并對算法的收斂性進(jìn)行分析。通過Matlab仿真平臺驗證了在電網(wǎng)規(guī)模較大(即電網(wǎng)中用戶量較大)時,與基于對偶分解的次梯度算法比較,近端中心算法收斂速度更快,性能更

3、好。
　　 2)針對一些用戶在用電過程中的用電要求,建立了時隙耦合的實時電價模型,使智能電網(wǎng)能夠為其提供一定的需求質(zhì)量保證。利用近端中心算法求解,通過Matlab仿真平臺驗證該算法,當(dāng)電網(wǎng)規(guī)模較大時與基于對偶分解的次梯度算法比較,近端中心算法同樣具有收斂速度快的優(yōu)點。
　　 3)通常用戶的效用函數(shù)都是凹函數(shù),而實際中用戶的效用函數(shù)可能是非凹的。若對此類用戶繼續(xù)使用凹函數(shù)來衡量其效用,會導(dǎo)致當(dāng)電能消耗量不為0時,效用為“0