基于MOEA的智能电网需求侧管理分时电价优化方案.docx

基于MOEA的智能电网需求侧管理分时电价优化方案
随着智能电网的日益普及，电力市场变得越来越复杂。需求侧管理是解决能源供需平衡的重要方式之一，而分时电价是当前广泛采用的需求侧管理策略之一，其主要思想是通过调整电价的不同时间段来刺激用户有意识地调整日常用电行为以达到减少峰谷负荷差、提高电网效率的目的。本文旨在通过MOEA算法进行分时电价优化方案，降低用户用电成本，更好地适应市场需求。
一、分时电价优化方案的背景及意义
白天用电峰值高、晚上用电平谷，电网呈现双峰双谷的负荷曲线，大幅增加了电网的供需平衡难度和基础设施的投资成本。随着市场的扩大，分时电价逐渐成为化解供需矛盾的重要手段。根据用户用电习惯，通过不同的电价对其使用行为进行激励、减少用户高峰用电行为。分时电量价格制度可使用户减少能源费用，提高电力市场效率，缓解电的供需压力，促进发电效益和经济利益最大化。
二、分时电价优化方案的研究现状
目前分时电价的研究集中在两个方面，一是日内市场（内部），另一个是日前市场（外部）。日内市场通过不同时段价格的设定，引导供电企业和用户使用者实现电力托运收益最大化和用电成本最小化。日前市场通过各种合同的签署，实现基于日前的市场机制。
三、MOEA算法的基本理论
基于多目标优化算法（MOEA），在优化过程中兼顾多种目标。单目标优化仅考虑一种目标函数的最小化或最大化，多目标优化表示在优化过程中兼顾多种目标函数，但此时往往目标函数存在矛盾性，无法寻找到一种满足所有需求的最佳解。MOEA为解决多目标优化问题而提出的一种方法，其基本思想为在研究复杂优化问题的同时，提供决策方案。
四、基于MOEA的智能电网需求侧管理分时电价优化方案
1.建立问题模型
选定最优化模型，使用优化算法，依据不同时间段的用电量和用电需求预测模型，确定不同时间段的电价，并将其与不同用户的用电需求形成不同的模型。
2.设计算法
根据种群基因编码方式、交叉方式、变异方式，设计基于MOEA的分时电价优化算法。
3.实验模拟
分析模拟实验结果，利用模型调整和算法优化等方法，分析实验结果，进一步优化算法模型，使其适应市场变化的需求。
五、结论
基于MOEA的智能电网需求侧管理分时电价优化方案，通过优化用户用电行为，节约使用成本和提升市场效率。本文所提出的方案，应用广泛，可为进一步推进智能电网建设，优化供需结构，实现资源的优化分配，提高市场效益等方面提供重要的参考价值。