使用日前市场和实时市场价格的电力网中的需求调整的制作方法
【专利说明】
[0001] 相关申请的交叉引用 本申请要求2013年3 月 7 日以RodrigoCarrasco、IoannisAkrotirianakis和Amit Chakraborty的名义提交的题为"RobustElectricityDemandShapingthroughLoad SheddingandLoadShiftingUsingDay-Ahead和Real-TimePrices"（通过使用 日前和实时价格的甩负荷和负荷转移的稳健的电力需求调整）的临时美国专利申请序号 61/773,902的权益，该申请的公开内容也被通过引用结合到本文中。
技术领域
[0002] 本发明涉及电力网络中的电流的控制。更特别地，本发明涉及智能电力网络(或电 力网）的控制。
【背景技术】
[0003] 电力网正在经历重要改变。首先，引入新的发电厂并扩大电网变得更加昂贵和复 杂。其次，更加可再生的电力源(其具有高得多的输出变化）的引入将使得更加难以控制和 预测系统的状态。在这种环境中，其中不仅传送能量而且传送数据的智能电网看起来是方 向正确的解决方案，因为其向在电网的各种方面中涉及到的所有的各方提供进一步控制： 发电、输电、配电以及消耗。智能电网是我们当前电网的演进，并保证将解决当前限制中的 许多个限制，例如以较高的变化性来管理源及增加安全性和可靠性。但是为了适当地使用 智能电网，需要落实新的机制和过程以控制能量流并实现承诺的目标。在最至关重要的那 些之中有需求调整机制，因为其允许电网运营商对需求进行控制和调整，降低成本和峰均 消耗以及增加可靠性并更好地控制停电和节电。
[0004] 当前智能电网方法和相关工作一般地可组织成两个主要类别：需求响应（DR)法 和电网/市场建模。在文献中已经提出了用于需求响应的多个不同方法。在M.Albadi和E.EI-Saadany在PowerEngineeringSocietyGeneralMeeting(2007)，pp. 1-5, IEEE中的题为"Demandresponseinelectricitymarkets:Anoverview"(电力市场中 的需求响应：综述)的文章中及在其ElectricPowerSystemsResearch78，No. 11 (2008 年 11 月），pp. 1989-1996 中的题为"Asummaryofdemandresponseinelectricity markets"（电力市场中的需求响应的概述）的后续文章中提出了不同DR方法的良好概括。 在J. -H.Kim和A.Shcherbakova在Energy36，No. 2 (2011 年 2 月），pp. 873-880 中的题为"Commonfailuresofdemandresponse"（需求响应的常见故障）的文章中可以 找到DR方法结果的另外的令人感兴趣的来源，其中，作者列出了完成的多个实施方式和试 验以及其已观察到的缺点，阐明哪些方法对于控制需求水平而言更好。
[0005] 需求响应方法的最简单方法是直接控制，其基本上使用在英国实现的动态需求的 思想。该方法的详细阐述示例出现在G.Tejeda和A.Cipriano在PredictiveControl (2012)中的题为"DirectLoadControlofHVACsystemsusingHybridModel"（使用混 合模型的HVAC系统的直接负荷控制）的文章中，其中，作者直接地控制HVAC(加热、通风和 空调)负荷。其方法来自于控制理论观点，但是，如果针对其它经济量改变目标函数，则可以 出于电力网的目的而实现使期望度量(例如发电成本或峰均比（PAR))最小化的控制系统。
[0006] 就基于价格/激励的机制而言，在需求响应中存在三个主要方法。第一个聚焦于 如L.Chen、N.Li、S.H.Low和J.C.Doyle在ProceedingsofFirstIEEEInternational ConferenceonSmartGridCommunications(2010 年 10 月），pp. 397-402，IEEE中 的题为"TwoMarketModelsforDemandResponseinPowerNetworks"（针对电力网络 中的需求响应的两个市场模型）的文章中所示的甩需求（demand)。在这种方法中，用户将 甩掉其需求的一部分，并且该甩掉的水平取决于由发电机或公用事业公司提供的价格。因 此，上文提到的文章的结果指向如何计算平衡价格，使得可以甩掉已知量d的需求。作者认 为用户随着价格线性地甩掉需求，这对于d的小的值而言可能成立，但是随着d增加，其模 型无疑将不起作用。
[0007] 第二个方法是需求一源平衡。这种方法确保需求适应于当前发电水平，这是在 存在例如风或太阳之类的可变能源的情况下尤其重要的某些东西。在文献中提出了多个 不同的方法（例如，在A.D.Dominguez-Garcia和C.N.Hadjicostis在Proceedingsof the50thIEEEConferenceonDecisionandControl(2011年 12 月），pp. 27-32 中 的题为"Distributedalgorithmsforcontrolofdemandresponseanddistributed energyresources"（用于控制需求响应和分布式能量资源的分布式算法)的文章中；在P. LoiseauNG.Schwartz、J.Musacchio、S.Amin和S.Sastry在Proc.ofInternational ConferenceonNetworkGames,ControlandOptimization,No. 2 (2011)pp.I-8 中 的题为"Congestionpricingusingaraffle-basedscheme"（使用基于抽彩的方案的阻 塞定价）的文章中；在A. _H.Mohsenian-Rad、V.W.S.Wong、J.Jatskevich、R.Schober 以及A.Leon-Garcia在IEEETransactionsonSmartGrid1，No. 3 (2010 年 12 月）， pp. 320-331 中的题为"AutonomousDemand-SideManagementBasedonGame-Theoretic EnergyConsumptionSchedulingfortheFutureSmartGrid"（基于针对未来的智能电 网的博弈论能量消耗调度的自主需求侧管理)的文章中；以及在F.PartovI、M.Nikzad、B. 1〇2&^^1和八.]\11^11北&『在￡116找7 36，吣.5(2〇11年5月），？口.313〇-31 37中的 题为"Astochasticsecurityapproachtoenergyandspinningreservescheduling consideringdemandresponseprogram"（用于考虑需求响应程序的能量和运转备用调度 的随机安全方法)的文章中）。最令人感兴趣的方法中之一是由上文的Mohsenian-Rad等 人的文章提出的方法，因为作者得出可以以使得发电成本最小化为目标在给定发电输出的 情况下平衡需求水平的分布式方法。
[0008] 第三种主要需求响应方法是需求转移。这是最直接地与需求调整的问题有关的方 法，因为在这种情况下用户同意根据公用事业公司的价格信号在时间方面转移其负荷。这 种方法的示例出现在M.Kraning、E.Chu、J.Lavaei以及S.Boyd的题为"MessagePassing forDynamicNetworkEnergyManagement"（用于动态网络能量管理的消息传递）（2012) 的文章中，其中，用户针对其不同的设备(例如，洗衣机、电动车辆等）给出其偏好和限制，并 且然后通过分布式算法定义需求水平以实现某个控制目标。这种方法存在的主要问题是其 并不是诚实的（即用户可以通过不显示其真实要求来欺骗系统并因此获得在社会最佳条件 之上的益处)。并且，在用户必须共享的信息方面存在某些隐私性担心。尽管如此，其仍是 用以看到如何可以将负荷来回转移的非常令人感兴趣的方法。
[0009] 更多地与方法侧面有关，一个文章（由W.Chen、D.Huang、A.A.Kulkarni、 J.Unnikrishnan、Q.Zhu、P.Mehta、S.Meyn以及A.Wierman在Proceedingsof the48thIEEEConferenceonDecisionandControl(CDC), (2009 年 12 月），pp. 3575-3580 中的题为"Approximatedynamicprogrammingusingfluidanddiffusion approximationswithapplicationstopowermanagement"（通过将流体和扩散;近似法 用于应用到功率管理的近似动态编程)）讨论了可以用来计算复杂模型的最优解的一个方 法。如果存在找到平衡点或价格值的需要且尤其是如果有一个焦点集中于使用随机模型来 表示系统，则这种方法可能是令人感兴趣的。
[0010] 该文献还讨论了如何对电网进行建模和更重要地如何对通过电网工作的市场进 行建模或找到针对该市场的解。重要的是记住此市场基本上在三个层级中工作：长期市场、 日前市场以及实时市场。在长期市场中，发电者和大的消费者或公用事业公司提前多个星 期、月或者甚至年针对电力递送签署协议。然后，在日前市场中，公用事业公司购买在给定 其针对次日具有的好得多的预测以及所需预留的情况下其可能需要的无论任何附加能量。 第三种市场是实时市场或现货市场，其在实际实时需求之前5至10分钟之间，并被用来精 确地匹配需求。
[0011] 在一个文章中，作者在解决关于需求调整的当前问题的同时突出强调未来电网将 具有的困难，这是重要的，因为未来智能电网的某些新的度量可能是令人感兴趣的(参见 M.Negrete-Pincetic和S.Meyn的在PowerandEnergySocietyGeneralMeeting, 2011.pp.I-8，IEEE中的题为"IntelligencebyDesignfortheEntropicGrid"， IntelligencebyDesignfortheEntropicGrid的文章）。用于能源市场的最令人感 兴趣且有用的模型中的一个是在I-K.Cho和S.P.Meyn在TheoreticalEconomics5， No. 2 (2010)，pp. 215-239 中的题为"Efficiencyandmarginalcostpricingin dynamiccompetitivemarketswithfriction"（在具有摩擦的动态竞争性市场中的效 率和边际成本定价）的文献中开发的模型，其中，作者将一般模型公式化，并且能够在给定 某些简单化的情况下计算平衡点。此文献的主要卖点（takeaway)是通过向市场模