需求响应机制优化方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

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本发明专利技术实施例提供一种需求响应机制优化方法、系统、电子设备及存储介质，属于综合能源系统领域。该方法包括：针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，并输入各上级能源价格，以最小化购入能源成本为目标，优化能源枢纽获得优化能流结果；根据综合能源多维弹性系数矩阵，预先构建用户侧需求响应模型；将碳强度变化率和优化能流结果输入至用户侧需求响应模型，若需求响应量大于设定值，则调节能源枢纽。通过引入多维弹性系数矩阵，以全面表征综合需求响应多用户负荷的时空特性及其对系统低碳运行的贡献，优化用户侧的能源消费模式，以促进能源的高效利用与降低碳排放。同时，针对不同用户特性采用能源枢纽建模方法，实现系统的低碳优化调度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及综合能源系统，具体地涉及一种需求响应机制优化方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、用户级综合能源系统位于能源网络的末端，能够充分协调多种类型的分布式资源和差异化能源负荷的调度，是未来分布式ies的重要发展方向。需求响应是需求侧参与上级能源网灵活互动的重要途径，通过用户根据能源价格信号等信号主动调整其能源消费行为，以响应供应侧的需求，有利于提高综合能源系统调度的灵活性。

2、现有研究大多聚焦于某一或少数几种能源类型的需求响应策略，忽视了综合能源系统中电能、热能、冷能等多种能源形式间的紧密耦合与转换潜力，没有充分发挥需求侧对系统运行的优化优势，且用户冷负荷作为现代能源消费中不可或缺的一部分，在现有idr模型中往往被边缘化，idr模型并未与综合能源系统用户需求俱进。其次，ies中的用户负荷不仅具有显著的时变特性，还因用户类型、地理位置、生活习惯等因素而展现出独特的空间分布特征。然而，现有研究在刻画这些负荷特性时，往往采用过于简化的分类方法，如仅按能源类型或典型的负荷曲线进行划分，忽略了用户间及同一用户在不同时间段内的差异性，这种粗放的分类方式难以构建出能够准确反映多用户负荷时空特性的统一指标体系。再次，现有的idr模型对用户低碳需求响应的研究忽略从用户侧的考虑，仅将碳排放成本考虑至总调度成本中，用户无法明晰自身响应的低碳程度。

技术实现思路

1、本专利技术实施例的目的是提供一种需求响应机制优化方法、系统、电子设备及存储介质，用于全部或至少部分的解决上述

2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种需求响应机制优化方法，包括：

3、针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，并输入各上级能源价格，以最小化购入能源成本为目标，优化能源枢纽，获得优化能流结果；其中，能源枢纽内包含有多种能源耦合设备，其输入端口为上级能源网购入的电、气和热，输出端口为用户电、气、热和冷负荷；

4、根据综合能源多维弹性系数矩阵、电、气、热、冷能源需求量以及电、气、热、冷价格变化率，预先构建用户侧需求响应模型，其中，所述综合能源多维弹性系数矩阵包括价格弹性系数、能源交互弹性系数、碳强度敏感系数、低碳交互弹性系数和配合意愿指数；

5、将碳强度变化率和优化能流结果输入至所述用户侧需求响应模型，若需求响应量大于设定值，则调节能源枢纽，若需求响应量小于设定值，则优化结束。

6、可选的，针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，包括：

7、读取不同类型用户能源枢纽中耦合设备的状态参数，并进行初始化过程，生成端口-支路关联矩阵、转换特性矩阵、输入关联矩阵、输出关联矩阵及能量转换阵；

8、赋值用户需求响应前的负荷初值、定义约束条件和目标函数，以最小化购入能源成本为目标，优化能源枢纽，其中，所述约束条件包括耦合设备约束、用户负荷调节约束、购入功率限制和能量流方程。

9、可选的，所述目标函数表征为：

10、；

11、式中，、、分别为时刻电力、天然气、热力的能源综合价格；、、分别为时刻电力、天然气、热力的购入量。

12、可选的，所述约束条件表征为：

13、

14、

15、

16、

17、

18、

19、式中，为第台耦合设备在时刻的输入功率；为第台耦合设备在时刻的输入功率上限；为第台耦合设备在时刻的输入功率下限；为购入能源量上限，能量流矩阵，为用户侧需求响应后的负荷量，为从上级购入的能源量，a为生成端口-支路关联矩阵、h为耦合设备的转换特性矩阵、x为输入关联矩阵、y为输出关联矩阵，并得到能量转换阵z。

20、可选的，用户侧需求响应模型表征为：

21、；

22、式中，l表示电、气、热、冷能源需求量，s表示用户配合意愿指数，m表示综合能源多维弹性系数矩阵，roc表示电、气、热、冷价格变化率和碳强度变化率， diag（l）表示l的对角阵形式。

23、可选的，用户配合意愿指数表征为：

24、；

25、式中，为使用频率，为一致性得分，为峰值时间得分。

26、可选的，电、气、热、冷价格变化率和碳强度变化率表征为：

27、

28、式中，分别表示为电价格变化率、气价格变化率、热价格变化率、冷价格变化率、电碳排放强度变化率、气碳排放强度变化率、热碳排放强度变化率、冷碳排放强度变化率，其中分别表示用户侧需求响应前后电价格变化量、气价格变化量、热价格变化量、冷价格变化量、电碳排放强度变化量、气碳排放强度变化量、热碳排放强度变化量、冷碳排放强度变化量，分别表示用户侧需求响应前电价格、气价格、热价格、冷价格、电碳排放强度、气碳排放强度、热碳排放强度、冷碳排放强度。

29、另一方面，本专利技术还提供一种需求响应机制优化系统，包括：

30、能源枢纽建模模块，用于针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，并输入各上级能源价格，以最小化购入能源成本为目标，优化能源枢纽，获得优化能流结果；其中，eh内包含有多种能源耦合设备，其输入端口为上级能源网购入的电、气和热，输出端口为用户电、气、热和冷负荷；

31、用户侧需求响应模型构建模块，用于根据综合能源多维弹性系数矩阵，预先构建用户侧需求响应模型，其中，所述综合能源多维弹性系数矩阵包括价格弹性系数、能源交互弹性系数、碳强度敏感系数、低碳交互弹性系数和配合意愿指数；

32、优化模块，用于将碳强度变化率和优化能流结果输入至所述用户侧需求响应模型，若需求响应量大于设定值，则调节能源枢纽，若需求响应量小于设定值，则优化结束。

33、另一方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的需求响应机制优化方法的步骤。

34、另一方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的需求响应机制优化方法的步骤。

35、通过上述技术方案，深入研究综合能源系统中的低碳需求响应机制，通过引入多维弹性系数矩阵，其不仅涵盖了价格弹性系数这一传统指标，并加入了能源交互弹性系数、碳强度敏感系数、低碳交互弹性系数和配合意愿指数等维度，以全面表征综合需求响应多用户负荷的时空特性及其对系统低碳运行的贡献，精准刻画并优化用户侧的能源消费模式，以促进能源的高效利用与碳排放的显著降低。同时，针对不同综合能源系统用户的特性，采用能源枢纽建模方法，实现系统的高效低碳优化调度。

36、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种需求响应机制优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，包括：

3.根据权利要求2所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，所述目标函数表征为：

4.根据权利要求2所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，所述约束条件表征为：

5.根据权利要求1所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，用户侧需求响应模型表征为：

6.根据权利要求5所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，用户配合意愿指数表征为：

7.根据权利要求5所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，电、气、热、冷价格变化率和碳强度变化率表征为：

8.一种需求响应机制优化系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的需求响应机制优化方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计

...

【技术特征摘要】

1.一种需求响应机制优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，针对每一综合能源系统用户进行能源枢纽建模，包括：

3.根据权利要求2所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，所述目标函数表征为：

4.根据权利要求2所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，所述约束条件表征为：

5.根据权利要求1所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，用户侧需求响应模型表征为：

6.根据权利要求5所述的需求响应机制优化方法，其特征在于，用户配合意愿指数表征为：

【专利技术属性】
技术研发人员：赵浩然，杜雨欣，王梦雪，刘帅，杨福涛，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：

网址：需求响应机制优化方法、系统、电子设备及存储介质技术方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/622501

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