本书从技术角度系统性地介绍了作者团队近年来在电力需求侧资源聚合响应技术领域的研究成果。书中介绍了电力需求响应的背景、基本原理以及需求侧资源的分类与响应特性，分析了需求侧资源聚合响应的商业模式，对需求响应聚合商优化运营过程中涉及的一系列关键技术(包括资源潜力评估、预测支撑技术、优化调控技术、市场交易策略、基线负荷估计等)进行了详细介绍，从技术落地角度对需求侧资源聚合响应实验测试平台与示范应用系统进行了探究。
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前言
第1章 电力需求侧资源聚合响应概述 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 需求响应的概念与分类 3
1.3 需求侧资源聚合商 4
1.3.1 分布式电源 5
1.3.2 柔性负荷 5
1.3.3 分布式储能装置 5
1.4 国内外研究现状 6
1.4.1 DR发展史 6
1.4.2 需求响应示范应用 8
1.5 本章小结 10
参考文献 10
第2章 需求侧资源的概念、分类与聚合响应特性 14
2.1 需求侧资源的概念与分类 14
2.2 需求侧资源响应特性 15
2.2.1 电储冷装置的响应特性 15
2.2.2 电储热装置的响应特性 16
2.2.3 空调的响应特性 18
2.2.4 电热水器的响应特性 19
2.2.5 电池储能的响应特性 22
2.2.6 电动汽车的响应特性 22
2.3 需求侧资源聚合特性 23
2.3.1 需求侧资源聚合方法 23
2.3.2 同类需求侧资源聚合特性 25
2.3.3 多元需求侧资源聚合特性 30
2.4 本章小结 42
参考文献 42
第3章 需求侧资源聚合响应的商业模式 44
3.1 聚合商的商业运营模式与基本业务框架 44
3.1.1 客户画像 45
3.1.2 基础信息预测 46
3.1.3 市场交易 49
3.1.4 补偿结算 52
3.2 聚合商与其他市场主体之间的关系 53
3.2.1 与用户之间的关系 53
3.2.2 与售电公司的关系 55
3.2.3 与配电系统运营商的关系 55
3.2.4 与独立系统运营商的关系 56
3.3 国内外需求侧资源聚合商实例 57
3.3.1 国外发展情况 57
3.3.2 国内发展情况 60
3.4 本章小结 61
参考文献 62
第4章 需求侧资源响应潜力的分析与评估 65
4.1 多元用户复杂负荷模式分析 65
4.1.1 概述 65
4.1.2 两阶段负荷模式聚类方法 66
4.1.3 算例分析 74
4.2 分时电价项目下负荷削峰潜力量化与影响因素挖掘 79
4.2.1 概述 79
4.2.2 数据集介绍 80
4.2.3 分时电价项目下负荷削峰效果的影响因子识别 81
4.2.4 算例分析 89
4.3 数据驱动的客户画像技术及其应用 104
4.3.1 概述 104
4.3.2 基于半监督学习的客户画像识别模型 105
4.3.3 算例分析 117
4.3.4 客户画像的应用 119
4.4 本章小结 121
参考文献 121
第5章 需求侧资源聚合响应优化决策的预测支撑技术 123
5.1 电力市场日前电价预测 123
5.1.1 概述 123
5.1.2 基于日模式预测的日前电价预测分类建模方法 123
5.1.3 WVM的优化算法和可信度检查方法 126
5.1.4 仿真与分析 130
5.2 区域电网负荷与售电商电量的预测 134
5.2.1 概述 134
5.2.2 基于分解-累加原理和多步预测策略的月度用电量预测 136
5.2.3 基于自编码神经网络的月度用电量多步预测 140
5.2.4 仿真与分析 145
5.3 需求侧资源聚合商的可调度容量预测 152
5.3.1 概述 152
5.3.2 可调度容量预测模型 153
5.3.3 仿真与分析 157
5.4 本章小结 165
参考文献 165
第6章 需求侧资源聚合主体参与电力系统运行的优化调控策略 166
6.1 分布式储能聚合主体参与电网调峰辅助服务的优化调控策略 166
6.1.1 分布式储能聚合主体的概念、系统架构和交易方式 166
6.1.2 分布式储能聚合主体参与调峰辅助服务策略研究 169
6.1.3 分布式储能聚合主体参与调峰辅助服务策略仿真验证 179
6.2 电动汽车聚合主体参与电网备用辅助服务的优化调控策略 189
6.2.1 电动汽车聚合主体提供备用服务的市场架构 189
6.2.2 电动汽车聚合主体备用服务能力分析 197
6.2.3 电动汽车聚合主体提供备用的调度策略研究 199
6.2.4 基于双重激励机制的EVAE提供备用的调度策略仿真验证 208
6.3 温控负荷聚合主体参与负荷跟踪辅助服务的调控方法 219
6.3.1 集群温控负荷模型构建 219
6.3.2 基于分解递推最小二乘法的聚合温控负荷参数辨识方法 225
6.3.3 聚合温控负荷功率跟踪控制方法 227
6.3.4 聚合温控负荷参与负荷跟踪仿真验证 229
6.4 本章小结 231
参考文献 231
第7章 需求侧资源聚合商参与电力市场交易的优化决策方法 233
7.1 聚合商参与电力批发市场交易的最优投标策略 233
7.1.1 概述 233
7.1.2 无DR投标模型 234
7.1.3 有DR投标模型 235
7.1.4 补偿机制设计 239
7.1.5 算例分析 241
7.2 聚合商在电力零售市场中的最优定价策略 247
7.2.1 概述 247
7.2.2 双层互动决策框架 247
7.2.3 互动响应决策模型 248
7.2.4 算例分析 253
7.3 聚合商参与两级电力市场运营交互研究 258
7.3.1 概述 258
7.3.2 双层互动决策框架 258
7.3.3 三层交互决策模型 260
7.3.4 算例分析 273
7.4 本章小结 281
参考文献 282
第8章 需求响应基线负荷估计 284
8.1 需求响应基线负荷估计概述 284
8.1.1 基线负荷的基本概念 284
8.1.2 现有基线负荷估计方法介绍 285
8.2 个体用户的基线负荷估计方法 286
8.2.1 基本思路 286
8.2.2 负荷模式聚类 288
8.2.3 同步模式匹配 288
8.2.4 最优组合估计 289
8.2.5 仿真结果分析 292
8.2.6 讨论 298
8.3 含分布式光伏的个体用户基线负荷估计方法 302
8.3.1 概述 302
8.3.2 单个分布式光伏容量及出力估计 303
8.3.3 基于“光伏-负荷”解耦的基线负荷估计方法 310
8.3.4 仿真结果分析 312
8.3.5 讨论 315
8.4 含高渗透分布式光伏的用户集群基线负荷估计方法 317
8.4.1 概述 317
8.4.2 光伏出力和用户负荷的最优解耦 318
8.4.3 高渗透率分布式光伏下用户集群基线负荷估计方法 323
8.4.4 仿真结果分析 325
8.4.5 讨论 329
8.5 本章小结 332
参考文献 334
第9章 需求侧资源聚合响应能量管理系统 335
9.1 平台基本架构 335
9.1.1 硬件部署架构 335
9.1.2 软件模块架构 337
9.1.3 信息通信架构 338
9.2 系统功能介绍 340
9.2.1 系统首页模块 340
9.2.2 计划管理模块 341
9.2.3 调控信息模块 341
9.2.4 资源管理模块 342
9.2.5 效益分析模块 343
9.3 用户端APP功能介绍 344
9.3.1 APP主页模块 344
9.3.2 资源响应模块 345
9.3.3 负荷状态模块 346
9.3.4 收益统计模块 346
9.3.5 历史响应模块 346
9.3.6 合同类型模块 347
9.3.7 用户统计页面 347
9.4 采集信息模型及关键技术验证 348
9.4.1 数据采集模型 348
9.4.2 负荷可调潜力分析结果 352
9.5 本章小结 352
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