在复杂智能电网大数据环境下,基于价格的需求响应研究分布式电力调度策略.考虑多个发电厂供电的情形,对用户配有的智能电器进行分类,针对不同的发电厂制定不同电价,利用社会福利最大化方法,建立一个多时段的电力调度模型.基于对偶理论,通过求解模型的对偶问题获得所建模型的最优解.在求解对偶问题时,采用次梯度算法,通过供需两侧数据信息的交互,提出了一个分布式调度算法.该算法可以获得各时段所有用户的最优用电量和所有发电厂的最优供电量,还可以得到所有发电厂各时段的最优电价,为智能电网提供了最优日前电力调度策略.求解过程中不需要向其他用户和供电侧发送自己的具体用电信息数据,保护了用户的数据信息,减少大数据传输及处理的难度.数值仿真验证了调度模型合理性以及提出的分布式算法的有效性.
万方数据
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