计及需求响应的热电联合系统优化调度策略
《2024年基于需求响应的微电网优化调度和监控系统设计》范文
《基于需求响应的微电网优化调度和监控系统设计》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和能源需求的日益增长，微电网作为一种新型的能源供应模式，正逐渐成为解决能源供需矛盾、提高能源利用效率的重要手段。
然而，微电网的运营和管理面临着诸多挑战，如供需不平衡、能源利用率低、监控难度大等。
为了有效解决这些问题，本文提出了一种基于需求响应的微电网优化调度和监控系统设计，以实现微电网的高效、稳定和智能运行。
二、微电网优化调度设计1. 需求响应技术需求响应技术是微电网优化调度的关键技术之一。
通过实时监测和分析用户用电需求，以及可再生能源的生成情况，系统能够实时调整电力供应和需求，以达到供需平衡。
此外，需求响应技术还能根据市场价格信号，引导用户改变用电行为，实现电力资源的优化配置。
2. 优化调度策略针对微电网的优化调度，本文提出了一种基于多目标优化的调度策略。
该策略综合考虑了电力供应的可靠性、经济性、环保性等多个目标，通过建立数学模型和运用优化算法，实现电力资源的合理分配。
同时，该策略还能根据实时数据和预测数据，动态调整调度方案，以适应微电网运行中的各种变化。
三、监控系统设计1. 监控系统架构微电网监控系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据处理层、应用层和用户层。
数据采集层负责实时收集微电网中的各种数据，如电力数据、环境数据、设备状态数据等。
数据处理层对收集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。
应用层根据分析结果，实现微电网的优化调度和监控功能。
用户层则提供友好的人机交互界面，方便用户查看和管理微电网的运行情况。
2. 监控功能实现（1）数据采集与传输：通过传感器、仪表等设备实时采集微电网中的各种数据，并利用通信技术将数据传输至监控中心。
（2）数据处理与分析：监控中心对收集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、数据过滤、数据预测等。
通过数据分析，可以及时发现微电网运行中的问题，并采取相应的措施。
（3）优化调度与控制：根据数据处理结果，监控系统能够实现微电网的优化调度。
综合能源系统优化调度综述
综合能源系统优化调度综述随着能源结构和需求的不断变化，综合能源系统逐渐成为研究的热点。
综合能源系统是指将两种或多种能源类型通过一定的方式进行优化组合，以实现提高能源利用效率、降低能源消耗和减少环境污染的目的。
而综合能源系统的优化调度是实现上述目标的关键。
本文将综述综合能源系统优化调度的现状、研究方法、成果及不足，并探讨未来的研究方向。
在目前的综合能源系统中，优化调度主要面临着以下几个难点：多能源类型的协调与优化：综合能源系统涉及多种能源类型，如电力、燃气、热力等，如何实现这些能源类型的协调与优化是一大挑战。
能源供应与需求的动态平衡：由于能源需求和供应的波动性，如何在保证能源供应的同时，实现能源需求的动态平衡，是一个亟待解决的问题。
系统安全与稳定运行：综合能源系统的运行安全和稳定性是优化调度的重点，如何在保证系统安全的同时实现优化调度是一大挑战。
经济性与环保性：在优化调度过程中，需要同时考虑经济效益和环保效益，如何实现两者的平衡是一大难题。
针对上述难点，现有的研究主要集中在以下几个方面：建模与算法研究：建立综合能源系统的优化调度模型，并采用适当的算法进行求解，是解决优化调度问题的关键。
目前，研究者们提出了诸多建模和算法方案，如混合整数规划、动态规划、遗传算法等。
数据采集与处理：为了实现综合能源系统的优化调度，需要采集和处理大量的数据。
目前，数据采集和处理的手段日益丰富，如物联网、大数据分析等，为优化调度的实现提供了有力的支持。
系统安全与稳定性研究：针对综合能源系统的安全与稳定运行，研究者们提出了诸多策略和方法，如采用稳定的能源供应、制定合理的调度策略等。
虽然现有的研究已经取得了一定的成果，但仍存在以下不足：缺乏对综合能源系统优化调度的整体性研究：现有的研究多集中于某一特定领域或某一特定方法，缺乏对整体优化调度体系的深入研究。
缺乏对动态环境和不确定因素的研究：综合能源系统的运行环境是动态变化的，存在诸多不确定因素，如何应对这些变化和不确定性是目前研究的薄弱环节。
计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度
计及需求响应与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度一、本文概述随着全球能源结构转型和智能电网技术的发展，电—气综合能源系统的构建与优化日益受到广泛关注。
本文聚焦于计及需求响应（Demand Response, DR）与动态气潮流的电—气综合能源系统优化调度问题，旨在探讨在电力和天然气网络深度融合背景下，如何通过有效整合与协调两种能源子系统的运行特性，实现资源优化配置、提升能源利用效率、保障系统稳定性和增强环境可持续性。
本文深入剖析了电—气综合能源系统的构成特点与运行机制，强调了其相较于传统独立调度模式的优势所在。
电—气系统的耦合主要体现在电力系统中的燃气发电设施、电热联产装置以及天然气系统中的电力驱动压缩机等关键设备上，这些设备的运行状态直接影响到两个系统的交互与互补效应。
在此基础上，我们详细阐述了需求响应作为一种灵活的负荷管理策略，在应对电网峰谷差、提升供电可靠性以及促进清洁能源消纳等方面的重要作用，特别是在电—气综合能源系统中的潜在价值和实施挑战。
本文构建了一种能够精确刻画电—气系统交互特性和需求响应行为的数学模型。
模型充分考虑了燃气发电机组的动态性能、气源供应的时空变化、电热负荷的随机波动以及用户参与需求响应的多元动机与约束。
采用先进的优化算法，如混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP）、动态规划（Dynamic Programming, DP）或基于强化学习的方法，对电—气系统的联合调度问题进行求解，力求在满足系统安全约束、设备运行限制及用户满意度的前提下，实现系统总成本最小化或社会效益最大化。
进一步，本文探讨了动态气潮流的影响及其在优化调度中的处理方法。
鉴于天然气管网的复杂流体动力学特性，文中引入了精确或简化的气流模型来模拟天然气在管道内的输送过程，同时考虑气源供应的不确定性、储气设施的调峰作用以及管网压力约束等因素。
通过合理整合气流模型与电—气综合能源系统优化模型，确保调度方案能准确反映气网动态特性，有效防止气压过低或过高导致的安全风险。
冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究共3篇
冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究共3篇冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究1冷热电混合能源联合优化运行与调度策略研究随着能源危机和环境保护问题的日益严峻，能源利用效率逐渐成为社会关注的焦点。
作为解决能源问题的重要手段之一，冷热电混合能源系统越来越受到人们的关注和研究。
冷热电混合能源系统是一种协调使用电能、热能、冷能的新型能源系统，包括热能站、冷能站、电力站等设施，其协调运行和调度是该系统实现高效运行的基础和关键。
在冷热电混合能源系统的运行和调度中，涉及到多种能源设备、能源传输和控制系统等，而各个设备、系统之间相互耦合、相互影响，因此需要采用一种联合优化的调度策略，综合考虑系统能量需求和资源利用的最优化问题，实现对各个设备和系统的全面监管，为提高系统能源利用效率、降低能源消耗、减少环境污染等方面提供支持。
首先，要进行热电负荷预测和能源需求预测，以了解系统能源需求的情况，为调度策略的制定提供数据支持。
其次，需要制定完善的冷热电混合能源系统调度管理规划，包括设备状态监测、数据采集、实时监控和决策制定等措施，以保证系统正常和安全地运行。
同时，还需要制定合理的调度策略和能源优化算法，确保各种能源之间的协调联动，协同供能系统的最优化调度和联合运行，实现能源系统的高效化运行。
在制定调度策略时，需要综合考虑多种因素，如系统的能源组成、能源价格、用户能源需求特征等。
对于不同的用户需求和设备特性，应采取不同的调度策略，以满足用户需求，减少能源消耗。
例如，对于能够实现空调、制冷、供暖一体化的机房、医院等大型用户，可以采取冷热电联合供能的方案，满足用户不同时间的需求，减少能源损耗。
而对于一些单一用途的建筑，可以采取单一能源或混合能源供应的方式，根据各种因素的实际情况，确定适当的能源调度方案，保证能源的高效利用，同时降低对环境的污染。
冷热电混合能源系统联合优化运行和调度策略的研究具有重要的现实意义。
通过对系统的全面监控和优化调整，可以有效提升系统能源利用效率，降低能源消耗，减少环境污染，节能减排。
热电联合供能系统优化设计与控制
热电联合供能系统优化设计与控制随着工业生产和城市化进程的不断加速，能源的需求量急剧增加。
传统的能源供应方式已经逐渐无法满足日益增长的能源需求。
在此背景下，热电联合供能系统成为了一个备受关注的领域。
热电联合供能系统是将发电和供热、供冷有机地结合在一起的系统，它能够有效地提高能源利用效率，减少能源消耗和环境污染。
本文将从热电联合供能系统的优化设计与控制两个方面进行探讨。
一、热电联合供能系统优化设计热电联合供能系统包括燃料转换系统、热传导系统和电力发生系统三个部分。
其中燃料转换系统是核心部分，它将化石燃料或生物质等燃料转化为热能，再利用热能产生电力和热能。
优化设计燃料转换系统可以提高系统的能效、安全性和环保性。
以下是一些常见的热电联合供能系统优化设计方法：1. 选用合适的燃料：不同的燃料有不同的能量密度、易用性和环境友好程度。
选择具有高能量密度、易加工、易供应和低污染排放的燃料是优化燃料转换系统的首要任务。
2. 设计高效的燃烧室：燃烧室是燃料转换系统中的重要组成部分，它的设计直接影响系统的能效和排放性能。
优化燃烧室的形状、结构和材料，提高燃料的燃烧效率和热能转换效率，同时减少有害气体的排放。
3. 采用先进的热交换技术：热交换器是热传导系统中的核心部件，它实现了热能的传递和利用。
采用先进的热交换技术，如纳米技术、微孔材料等，可以大幅提高热传导效率，从而进一步提高系统的能效。
4. 智能化控制系统：热电联合供能系统包括多个子系统，其运行效率和稳定性直接受控制系统的影响。
采用智能化控制系统，可以实现对系统各部分的精确定位和实时监控，提高系统的效率和稳定性。
二、热电联合供能系统控制优化热电联合供能系统涉及多个领域的技术，需要综合运用控制、计算机、能源和环境等多个学科知识。
优化控制系统可以实现对系统的运营、能源使用和环境保护等多个方面的优化。
以下是控制优化的一些实际应用：1. 系统能效监测与优化控制：针对热电联合供能系统的复杂性和变化性，开发有效的能效监测与优化控制系统可以实现系统的整体优化，并减少对人工干预的依赖。
热力公司调度工作计划范文
热力公司调度工作计划范文一、引言热力公司是向用户提供热力供应服务的企业，在供热过程中，调度工作起到了至关重要的作用。
调度工作的高效和科学性对于提高热力公司的服务质量、降低能源消耗具有重要意义。
本文将围绕热力公司调度工作的组织与管理进行论述，并提出相应的工作计划。
二、调度工作的流程热力公司的调度工作流程主要包括热源调度、管网调度和用户调度三个方面。
1. 热源调度热源是供热系统的核心，其调度工作直接关系到整个供热系统的运行和供热效果。
热源的调度任务包括：发电机组的启停、调节燃烧系统的运行和调整供热温度、流量等。
2. 管网调度管网调度是指对供热管网的运行进行监控和调节，主要包括调控管网的水力平衡和温度平衡等。
通过调节管道阀门、泵站的运行，确保热力能够顺利传输到各个用户。
3. 用户调度用户调度是根据用户的供热需求，协调供热过程中的温度、压力等参数，确保每个用户得到合适的供热服务。
三、调度工作的目标热力公司的调度工作目标主要包括：满足用户需求、保障供热质量、提高能源利用率、降低能源消耗。
1. 满足用户需求调度工作应根据用户的供热需求，合理分配热力资源，确保每个用户能够得到满意的供热服务。
2. 保障供热质量调度工作应在保证供热稳定性的前提下，提高供热质量，确保用户能够得到稳定、舒适的供热。
3. 提高能源利用率调度工作应通过合理调度热源和管网，提高能源利用率，降低能源消耗。
四、调度工作的计划1. 人员组成热力公司的调度工作需要专业的人员进行操作和管理，因此，人员组成方面应该包括热力调度员、热源调度员、管网调度员和用户调度员等。
（1）热力调度员：负责协调和管理整个调度工作，统筹热源、管网和用户等方面的工作。
（2）热源调度员：负责热源的启停、燃烧系统调整等工作。
（3）管网调度员：负责管网的运行监控和调节，确保供热能够顺利进行。
（4）用户调度员：根据用户的供热需求，协调供热参数，满足用户的需求。
2. 调度工作的流程调度工作的流程应包括热源调度、管网调度和用户调度三个环节。
电热联合系统的多级协调调度策略
电热联合系统的多级协调调度策略葛延峰;苏安龙;傅予;张晓天【摘要】Wind power has the characteristics of intermittence, fluctuation, anti peak load characteristics and large prediction error, which weakens the controllability of power grid. Due to the characteristics of the heat and power generation unit, the regulation of the output power has been severely restricted. The energy flow model is used to analyze the electric heating combined system and optimize the scheduling model, so that the capacity of wind power can be increased during the heating period. The results show that the electric load of the low valley can be increased through the heating of the electric heating station, and the electric output of the unit can be reduced and the space of the wind power grid is enlarged. In addition, the heat load is also influenced by the temperature of the user, which leads to the reduction of the total amount of wind power consumption. Therefore, the constraints of the heat transfer link are considered in the consideration. The result of the scheduling model is more accurate and credible.%风电具有诸如间歇性、波动性、反调峰特性、预测误差大的特点,其特点弱化了电网电源的可控性.由于热电联产机组\"以热定电\"的特性,严重限制了电出力的调节,成为供暖期弃风问题高发的导火索之一.采用能量流模型对电热联合系统进行分析,并对调度模型进行优化,可以在供暖期提高对风电的消纳能力.研究结果表明,可通过电加热站的供热来增加低谷时期的电负荷,同时降低机组的电出力,为风电并网扩大空间;此外,热负荷的大小还受到用户室内温度的影响,从而又导致风电消纳总量降低;因此将换热环节的约束考虑在内的调度模型所优化出的结果是更加准确、可信度更高的.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)004【总页数】6页(P103-108)【关键词】电热联合系统;调度策略;风电消纳;能量流【作者】葛延峰;苏安龙;傅予;张晓天【作者单位】国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳 110000;国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳 110000;国网辽宁省电力有限公司,辽宁沈阳 110000;国家电网公司东北分部,辽宁沈阳 110000【正文语种】中文【中图分类】PM615目前，能源革命的大走向已经毫无疑问的就是对风能等可再生能源的开发与再利用了，而现阶段，弃风问题显著，尤其在我国三北地区，在满足用户供暖需求的同时，还需满足热电联产机组“以热定电”的运行模式，这无疑对电网的调峰能力有所限制，进而使机组对风电的消纳能力大幅度降低。
智能电网中的电力系统优化调度策略
智能电网中的电力系统优化调度策略概述智能电网是指利用现代信息技术和先进通信技术进行电力生产、传输、分配和消费的高效能电力系统。
其中，电力系统的优化调度策略是确保智能电网能够实现高效、可靠和可持续运营的关键因素之一。
本文将探讨智能电网中的电力系统优化调度策略，并分析其对电力系统运行的影响。
一、能源管理和需求响应智能电网的关键目标是实现能源的高效管理和灵活调度。
通过实时监测和分析电力系统的运行状态、负荷需求和能源供应情况，智能电网可以根据需求的变化进行相应的调整。
而这种需求响应的方式主要依赖于先进的数据处理和通信技术。
例如，通过智能电表的安装，电力系统可以实时监测用户的用电情况，并根据需求调整电力供应的方式和时段。
同时，智能电网还可以利用可再生能源和储能技术，将分散的能源资源进行有效管理和调度，实现能源的可持续利用。
二、电力负荷预测和优化调度电力负荷预测是电力系统优化调度的重要环节。
通过对历史负荷数据的分析和建模，智能电网可以预测未来的负荷需求，并根据需求的变化制定相应的优化调度策略。
例如，根据预测的负荷需求，智能电网可以合理安排发电机组的运行计划，以及调整电力网络的输电线路。
同时，通过与用户进行有效的信息共享，智能电网可以调整用户的用电行为，实现负荷的平衡和优化。
这种负荷预测和优化调度策略可以有效提高电力系统的供需匹配程度，并降低能源的浪费和环境的负荷。
三、能源交易和市场运行智能电网中的电力系统优化调度策略还包括能源交易和市场运行。
通过建立高效的能源交易平台和市场机制，智能电网可以实现电力资源的灵活配置和交易。
例如，智能电网可以利用电力市场的竞价机制，通过对电力供应和需求进行定价，实现电力资源的高效分配和调度。
同时，通过电力市场的建立，智能电网可以促进可再生能源的开发和应用，推动新能源产业的发展。
这种能源交易和市场运行的调度策略可以有效提高电力系统的运行效率和经济性。
四、故障监测和智能维护电力系统的故障监测和智能维护是智能电网中的一项重要任务。
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An Optimal Dispatching Strategy of Combined Heat and Power System Considering Demand Response
陈雨果 等
交叉弹性系数 ρij 用以衡量多时段电价变化对多时段电负荷需求的影响。即某时段电负荷响应不仅与 当前时段电价有关，还受其他时段电价影响[18]，如公式(3)所示：
∆Qei Qei ∆pej pej
ρij =
(3)
式中： ∆pej 为实行峰谷分时电价前后 j 时段的电价变化值； pej 为未实施分时电价时 j 时段的原始电价。 在实施分时电价后，用户会根据当前电价以及未来电价改变自身的用电行为，用户会将非必需用电 行为调整到电价较低的时刻进行，从而减少了高电价时刻的负荷量，增加低电价时刻的负荷量。对于每 个时刻用户通过改变自身用电行为而减少或者增加的负荷即为用户的电负荷响应。电负荷响应如公式(4) 所示：
ε=
式中： ∆p 为电价增量； ∆q 为电量增量。
∆q q ∆p p
(1)
一般来说，用户对于电价的响应主要有两种形式，即单一时段响应和多时段响应。单一时段响应指 的是用户在某一时段的用电量只与当前时段的电价有关。例如居民的照明用电，当电价较高时，用户只 能简单的将减少开灯作为反应，这种单一时段响应一般发生在用电量较少且非必需用电的情况。多时段 响应指的是用户不再是简单地降低自身的用电量，而是将自身的用电需求从高电价时段转移到低电价时 段，所以用户的用电行为不仅受当前时段电价有关，而且受到其他时段电价的影响。比如一个企业的生 产不能因为电价的升高而停止，而是将生产时间转移到电价较低的时段进行，在保证生产同量产品的同 时，花费的电费较少。 在实际情况中， 多数用户在某一时刻的用电量不仅与该时段电价有关， 还受到其他时段电价的影响。 因此本文应用了自弹性系数和交叉弹性系数的概念。自弹性系数 ρii 用以衡量当前单时段电价变化对用电 需求的影响，即用户响应与该时段电价的关系[17]，如公式(2)所示：
Keywords
Combined Heat and Power System (CHPS), Wind Power Consumption, Dispatching Strategy, Demand Response (DR)
计及需求响应的热电联合系统优化调度策略
陈雨果1，彭
1 2
鹏2，吕钦刚3
广东电网电力调度控制中心，广东 广州 广东宝丽华电力有限公司，广东 梅州 3 哈尔滨工业大学，电气工程及自动化学院，电气工程系，黑龙江 哈尔滨
t t0 pe peg − peg 0 − pe t t0 P E t t E t g = ∆PL, ⋅ + ⋅ , , ( ) ( ) ∑ r ,e L,r ,e t0 pe peg 0 t , g∈T t≠g
(4)
t t0 式中： ∆PL, L,r ,e 为未实施分时电价时各用户在 t 时段 r ,e 为实施分时电价后各用户在 t 时段的电负荷响应； P
DOI: 10.12677/sg.2018.85043 390 智能电网
陈雨果 等
高系统经济性和风电消纳能力。
2. 需求响应模型
2.1. 基于价格弹性的电价响应模型
用户的电力消费行为受多种因素影响，其中价格是最直接和关键的因素。本文应用文献[16] [17]提出 的需求价格弹性理论分析用户对电价的响应，电力需求价格弹性是指电价的相对变动引起的电能需求量 的相对变动， 即在一定时间段内， 电量变化的百分率与相应的价格变化的百分率之比。 由经济学原理知， 典型的需求曲线如图 1 所示，p 表示电价，q 表示电量。 由于该曲线的确定很困难，所以在经济学中通常将其线性化处理。于是定义了公式(1)所示的电力需 求价格弹性系数：
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1. 引言
近年来， 热电联产系统(Combined Heat and Power System, CHPS)和风电大量并网成为研究热点， 同时 它们也是综合能源系统的重要组成部分[1] [2]。在我国的“三北”地区，冬季 60%以上的城市采暖和工业 用热来源于热电联产机组。与此同时，我国新能源风电近年来得到了飞速的发展，2016 年新增装机容量 2337 万千瓦，其中“三北”地区到 2020 年规划装机容量达 1.53 亿千瓦，将占全国装机容量的 80% [3] [4] [5]。然而，我国风电装机容量虽大，却存在着弃风严重、利用率低的问题。尤其是在北方地区供暖季， 由于热电机组“以热定电”的运行原则[6]，导致系统调峰能力下降，挤占风电上网空间，从而使得弃风 问题更加突出[7]。而北方地区又是风电资源的集中区域，由于外送能力有限，就地消纳能力不足，所以 造成了采暖期风电弃风量的上升。文献[8]指出，近年来吉林省风电弃风率达到 23%，其中采暖期的弃风 电量占总弃风电量的 80%。 为解决热电联合系统的弃风难题，国内外做了大量研究。文献[9] [10] [11]提出在热电联产机组及供 热系统处加装储热装置，通过对储热环节的控制来解耦电–热刚性耦合关系，提高风电消纳水平，但是 储热装置有一定的热损耗， 且建设周期较长， 回收成本较慢。 文献[12] [13] [14]提出在热电厂采用电锅炉、 热泵等电制热措施可以在提高电负荷的同时削减热负荷，从而解耦“以热定电”约束来解决消纳难题。 文献[15] [16]提出在负荷侧采取分时电价进行削峰填谷，构建了风、火联合运行的优化模型来促进风电消 纳，但是此类方法没有考虑采暖期热电联合系统调峰能力下降的问题，对于热电联合系统采暖期风电的 消纳问题依旧未能解决。 本文提出将电负荷需求响应(Demand Response, DR)和热负荷需求响应纳入热电联合系统的风电消纳 模型中，以节能调度为导向，系统煤耗量最小为目标，构建了同时考虑分时电价(Time-of-Use Electricity Price)参与电力平衡和分时热价 (Time-of-Use Heat Price) 参与热力平衡的日前经济调度策略。模型采用 YALMIP 优化工具箱进行求解，算例分析结果表明：基于需求响应的热电联合系统优化调度策略可以提
Yuguo Chen1, Peng Peng2, Qin’gang Lu3
1 2
Guangdong Power Grid Dispatching Control Center, Guangzhou Guangdong Guangdong Baolihua Electric Power Limited Company, Meizhou Guangdong 3 School of Electrical Engineering and Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin Heilongjiang Received: Aug. 27 , 2018; accepted: Sep. 20 , 2018; published: Sep. 27 , 2018
th th th
Abstract
In the traditional dispatching strategy of CHPS, the peak shaving capacity of the system is insufficient, which results in high incidence of wind power curtailment. In view of this, an optimal dispatching strategy for CHPS considering DR is proposed in the paper. The DR is integrated into the traditional generation dispatching plan, and the day-ahead economic dispatching model is established. The dispatching model takes into account the TOU electricity price and the TOU heat price at the same time. The paper takes the minimum system coal consumption as the objective function. The constraints include the system operation constraints, unit operation constraints, heat storage constraints of the heat network and DR constraints. The dispatching strategy proposed in the paper is implemented in practical case of the CHPS and compared with the traditional dispatching strategy. Simulation result shows that the optimal dispatching strategy of the CHPS considering DR can improve the system economy and decrease the wind power curtailment.
∆Qei Qei i i ∆pe pe
ρii =
(2)Biblioteka 式中： ∆Qei 为实行峰谷分时电价前后 i 时段用户电负荷需求的变化值；Qei 为未实施分时电价时 i 时段各用
i i 户的电负荷需求； ∆pe 为实行峰谷分时电价前后 i 时段的电价变化值； pe 为未实施分时电价时 i 时段的原