基于負荷彈性系數法的典型行業理論響應潛力評估分析

王洪瑩,陶 鵬,李春睿,李 飛,張 超

(國網河北省電力有限公司營銷服務中心,河北 石家莊 050021)

0 引言

隨著分布式電源大規模接入電網及電動汽車、儲能等負荷快速發展,電力供需平衡面臨愈發嚴峻的挑戰,需求響應作為解決電力供需矛盾的手段被廣泛使用[1-2]。用戶理論響應潛力評估是需求響應的重要基礎,需求響應計劃和策略制定時,事先需對用戶側理論響應潛力進行評估,以提高需求響應容量分配計劃的準確性。文獻[3]提出考慮信息價值的用戶響應潛力評估方法,降低用戶信息的準確度與傳輸過程中誤差對需求潛力評估的影響。文獻[4]提出一種基于模糊優化集對分析理論的需求側用戶響應潛力評估方法,對集對分析理論進行模糊優化,實現對用戶響應潛力的初步量化。文獻[5]將需求響應與家庭用電行為相結合,建立家庭用電響應模式及其數學模型,實現家庭智能、合理用電。文獻[6]分析影響電力用戶參與需求響應的關鍵因素,采用基于參數特征相似度的需求響應潛力評估方法。

以上文獻在響應潛力評估方法方面做了大量研究,對響應潛力進行了定性或定量分析,執行者更關注具有需求響應潛力的行業或用戶,篩選具有需求響應潛力的用戶參與需求響應,使得更多的負荷得到削減或轉移,從而實現削峰填谷的目的。本文從行業和用戶負荷特性角度,基于負荷彈性系數法開展理論響應潛力評估,構建了面向不同用戶、行業的理論需求響應潛力計算框架,并對典型用戶和行業進行計算分析。

1 理論需求潛力及彈性負荷系數

1.1 理論需求潛力

需求響應潛力可以劃分為理論響應潛力、技術響應潛力、經濟響應潛力和可用響應潛力,如圖1所示。

圖1 需求響應潛力分類

上述4類響應潛力的適用范圍與影響因素各有不同,需要建立不同的評估模型[7]。其中,理論響應潛力評估對篩選潛在的需求響應用戶,提升參與需求響應能力具有重要作用。本文在用戶以及行業層面利用負荷彈性系數法開展理論響應潛力計算分析。

1.2 負荷彈性系數

彈性系數分析是一種通過求解系統中某些變量之間的微分關系,從而得到因變量相對于自變量的變化敏感程度的方法[8]。本文利用負荷彈性系數可以有效衡量用戶用電負荷可調整和遷移的程度,用電負荷的彈性大小可以用歷史用電數據在各時段的均方差衡量。均方差的數學意義是反映數組內個體間的離散程度,負荷曲線均方差較大則代表用戶歷史用電負荷的相似度低,用戶用電可選擇使用時間段較多,負荷規律性不強或具有一定的靈活性,因此負荷的可供調整性比較高,該類用戶的負荷彈性較強。以歷史日負荷數據為基礎,采用日負荷曲線均方差衡量負荷曲線的時間彈性的大小,用戶在各時段的負荷彈性系數為

式中:E(t)為該用戶負荷在第t個時段的負荷彈性系數;t()為該用戶在第r天第t個時段的歸一化用電負荷;(t)為一個月內第t個時段用電負荷的歸一化平均值,可以求得用戶用電負荷具有負荷彈性的時段,結合當前用電負荷曲線在峰谷時段的負荷率可以評估負荷響應潛力的大小。

2 理論需求潛力評估流程

針對行業理論需求響應潛力的評估,通過評估該行業每個用戶的需求響應潛力,進一步匯總后得到該行業的需求響應潛力,具體的評估流程如圖2所示。

圖2 理論需求響應評估流程

(1)需求響應實施月份的選取。選擇最大負荷日所在的月份。

(2)月平均負荷曲線的選取。將月內所有日負荷進行平均后,得到月平均負荷曲線,并對月度負荷數據進行歸一化。

(3)需求響應實施時段的選取。通過統計得到該地區年最大負荷發生的時刻點,將該時刻點前后延拓得到間隔2 h的需求響應時段。同時選定夜間統調負荷最低的4個小時作為谷時段。

(4)用戶負荷彈性系數的計算。由式(1)、式(2)可以求得用戶用電負荷具有負荷彈性的時段。結合當前用電負荷曲線在峰谷時段的負荷率評估理論響應潛力的大小。

(5)用戶的理論響應潛力大小受2個關鍵因素影響:峰時段負荷的響應潛力和谷時段負荷的響應潛力。這2個因素均受當前負荷峰谷時段的用電負荷和負荷彈性系數影響,其表達式分別為

(6)行業峰/谷時段響應潛力的計算。對該行業所有用戶的響應潛力取平均值,得到該行業在峰/谷時段的響應潛力

式中:CF為該行業在峰時段的負荷響應潛力;CG為該行業在谷時段的負荷響應潛力;I為該行業的用戶總數。

3 典型行業需求響應潛力分析

3.1 負荷數據處理

選取河北地區政府機構630戶,居民用戶1.8萬戶,住宿業220戶,汽車制造業66戶,利用用戶全年15 min用電負荷數據進行行業響應潛力分析。在數據采集、傳輸和存儲過程中,由于設備故障、通信異常等原因,可能引入大量不良數據,導致響應潛力評估結果出現偏差,進而影響理論響應潛力的實施,因此要對其進行辨識與修復。原始數據中不良數據實例如圖3所示。

圖3 不良數據實例

為了提高數據質量,保證響應潛力評估結果的準確性,提出了一種不良數據辨識與修復方法,其整體流程見圖4。本文舍棄了用戶數據不良率在10%及以上的用戶,對于最終保留用戶,采用線性插值方式對數據缺失值、連續重復數據及異常數據進行修復。

圖4 數據修復處理整體流程

3.2 典型行業分析

以用戶15 min負荷數據為基礎,從工業、商業、居民和公共組織管理業4個行業大類,選取部分典型行業進行負荷特性與理論響應潛力分析。

3.2.1 政府機構

政府辦公建筑的負荷主要集中在空調、照明、電腦、打印機、傳真機等方面,其中,空調和照明消耗的電能最多,約占整體用電量的2/3。由典型日負荷曲線可知,其負荷峰值一般出現在正午時段和下午時段,負荷谷值一般出現在凌晨時段,通過計算其典型日負荷及理論響應潛力如圖5所示。

圖5 政府機構典型日負荷及理論響應潛力

3.2.2 居民

居民用電時段較為集中,各類家用電器的集中運行形成用電晚高峰。由居民典型日負荷曲線可知,其負荷峰值一般出現在正午時段和晚間時段,負荷谷值一般出現在凌晨時段,通過計算其典型日負荷及理論響應潛力如圖6所示。

圖6 居民典型日負荷及理論響應潛力

3.2.3 住宿業

住宿業的用電負荷主要為照明和空調,其耗能水平受季節、氣候、節假日等的影響。由住宿業典型日負荷曲線可知,其負荷峰值一般出現在正午時段和晚間時段,負荷谷值一般出現在凌晨時段,通過計算其典型日負荷及理論響應潛力如圖7所示。

圖7 住宿業典型日負荷及理論響應潛力

3.2.4 汽車制造業

汽車制造業是典型的重工業產業,其用電需求具有電能需求量大、用電設備功率因數低、典型非線性負載以及沖擊性負荷設備多、電能質量要求較高等特點,由典型日負荷曲線可知,負荷峰值一般出現在正午時段和下午時段,負荷谷值一般出現在凌晨時段,通過計算其典型日負荷及理論響應潛力如圖8所示。

基于以上分析可以看出,利用負荷彈性系數法可以計算用戶峰谷時段的理論響應潛力,通過對該行業所有用戶取平均值,進一步得出行業理論響應潛力,其理論響應潛力和響應時間存在顯著差異。在執行需求響應時,根據調控計劃,參考各行業響應潛力特性,統籌協調不同行業可調資源,可顯著提升需求響應執行成效。

圖8 汽車制造業典型日負荷及理論響應潛力

4 結論及建議

本文提出基于負荷彈性系數的行業理論響應潛力精準評估方法,并選擇典型行業進行了計算分析,得出以下結論:負荷彈性系數法適用于用戶理論響應潛力評估,可辨識用戶用電負荷在時間上變化的靈活性和可控性;不同行業由于其負荷特性差異,峰谷時段響應潛力和響應時間差別較大,可在制定電網需求響應計劃、安排備用容量時予以考慮。

限于數據原因,本文未將理論響應潛力評估細化到用戶設備這一層級。隨著負荷識別技術的發展,未來可在獲取居民用戶家中冰箱、洗衣機、電視機、照明燈具等設備用電負荷情況的基礎上,結合電價等影響因素進一步分析用戶具體設備的響應潛力。還可開展與其他理論響應潛力評估方法在計算準確性、適用性方面的對比分析。