摘要
居民侧需求响应是保持电力系统源荷供需平衡的重要补充手段,但用户行为的不确定性导致难以实现需求响应的精准控制。以居民空调负荷为研究对象,建立了完整的需求响应分布式控制模型,提出了针对空调负荷未知性、多变性问题的解决方案。首先将需求响应中的负荷控制建模为一个多周期随机过程,将用户参与需求响应的行为抽象为马尔可夫链。然后基于线性回归和高斯过程建立用户热动力学模型,归纳并定义了居民住宅舒适度,计算得到马尔可夫转移概率;针对集中式控制存在的高成本、隐私性差等问题,以削峰需求响应为经典目标设计了分布式控制算法。最后采用实际负荷数据验证算法,取得了良好的削峰效果。
科研助理
刘衣萍,电力系统高性能计算实验室科研助理。现加拿大麦吉尔大学博士研究生在读,研究方向为大规模电动汽车及分布式能源的数据驱动控制及其在微网的调频调压控制。
博士研究生
于鹤洋,博士研究生在读,研究方向为电力系统灵活资源的深度感知和聚合调控、人工智能与物联网在电力系统中的应用。
副教授 | 博士生导师
耿光超,工学博士,浙江大学电气工程学院副教授、博士生导师,电机工程学系副主任,电力系统自动化所副所长,电气工程学院特聘助理,IEEE高级会员。
教授 | 博士生导师
江全元,博士、浙江大学电气工程学院教授,博士生导师,浙江省重点实验室(海洋可再生能源电气装备与系统技术研究实验室)副主任,中国电工技术学会电力系统控制与保护专业委员会委员。