削峰填谷最優(yōu)時基于DSM分時電價的確定與分析
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其中:L(t,ξ,Δ)為實行分時電價后, 在給定的ξ和Δ條件下用戶反應(yīng)后的負荷。
目標(biāo)函數(shù)1用來實現(xiàn)峰負荷最小，目標(biāo)函數(shù)2用來實現(xiàn)谷負荷差最大，目標(biāo)函數(shù)3用來實現(xiàn)峰谷負荷差最小。
從目標(biāo)函數(shù)來看，為了實現(xiàn)削峰填谷最優(yōu)的目標(biāo)，進行單目標(biāo)優(yōu)化是不夠的，因此選用雙目標(biāo)優(yōu)化。觀察目標(biāo)函數(shù)1、2和3，我們可以發(fā)現(xiàn)，如果選用目標(biāo)函數(shù)2和另外一個函數(shù)進行雙目標(biāo)優(yōu)化的話，由于優(yōu)化的方向不一致，因此進行雙目標(biāo)優(yōu)化存在困難；如果選取目標(biāo)函數(shù)1和3進行雙目標(biāo)優(yōu)化的話，因為優(yōu)化方向一致，比較容易解決這個問題。而且，目標(biāo)函數(shù)1和2的優(yōu)化可以保證削峰填谷最優(yōu)，因為當(dāng)峰負荷和峰谷負荷差都最小時，也即是峰負荷最小和谷負荷最大。
多目標(biāo)優(yōu)化的方法很多，最簡單和實用的是加權(quán)系數(shù)法[7]。在加權(quán)系數(shù)法中，最主要的就是確定權(quán)值。由于本文模型是首次提出，缺乏相應(yīng)的數(shù)據(jù)和方法，因此，在本文多目標(biāo)優(yōu)化過程中，利用權(quán)值嘗試法來確定目標(biāo)函數(shù)的權(quán)值。
2 仿真與結(jié)果比較
本文利用浙江某地區(qū)典型日負荷數(shù)據(jù)進行數(shù)值仿真。
2.1 目標(biāo)函數(shù)權(quán)值的確定
如前文所述，確定目標(biāo)函數(shù)的權(quán)值時采用權(quán)值嘗試法，通過比較在目標(biāo)函數(shù)取不同權(quán)值時的峰負荷與谷負荷仿真結(jié)果來確定目標(biāo)函數(shù)的權(quán)值,如表1所示。本文引用地址：http://www.biyoush.com/article/179862.htm
通過比較仿真結(jié)果可以看出，目標(biāo)函數(shù)3占的比例比較大時，峰谷負荷差最小，而且峰負荷與實行分時電價前比減少了821.4MW，可以在削峰和填谷之間達到最佳均衡。因此，本文對目標(biāo)函數(shù)1、3的權(quán)值取為0.2、0.8。
2.2 仿真算法
(a) 取一平時段電價初值，根據(jù)數(shù)學(xué)模型算出滿足約束條件的平時段電價的上界 和下界；
(b) 從中選出使峰負荷最小和峰谷負荷差最小在權(quán)值為0.2、0.8時達到最佳均衡 時的平時段電價；
(c) 算出此平時段電價下的最優(yōu)拉開度和反應(yīng)后負荷
2.3 實行分時電價前數(shù)據(jù)；
(a) 典型日負荷數(shù)據(jù)如表2所示。
(b) 實行分時電價前最大負荷、最小負荷和用戶購電費用：Lmax＝7780MW；Lmin＝4910MW；m0＝6.6243×107元
2.4 仿真結(jié)果
削峰填谷最優(yōu)時分時電價和用戶反應(yīng)后負荷數(shù)據(jù)如下：
ξ=0.360 0，Δ=0.450 0元/kW；Pf=0.677 0元/kW,Pp=0.515 0元/kW，Pg=0.065 0元/kW；k=10.415 4(k為峰時段電價與谷時段電價的比值)；Lmax=6 945.6MW；Lmin=5 900.6MW；MTOU=6.573 0×107元。
仿真結(jié)果與原始負荷數(shù)據(jù)比較如圖1所示。
圖1表明，削峰填谷最優(yōu)分時電價實行后，能夠起到很好的削峰和填谷的作用。從數(shù)值上看，削峰填谷最優(yōu)分時電價實行后，峰負荷為6945.6MW，比實行分時電價前減少了834.4MW，谷負荷為5900.6MW，比實行分時電價前增加了990.6MW。
2.5 與文獻[5,6]仿真結(jié)果比較
本文仿真結(jié)果和文獻[5-6]仿真結(jié)果如表3和圖2所示。
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