用户侧响应概况及其给电网负荷带来的影响分析

        导读：用户侧响应概况及其给电网负荷带来的影响分析。用户侧响应在市场经济领域中广泛存在,虽然电力商品有其独特的实时性质特点，但在电力市场中,需求侧的响应也同样扮演着市场反馈者的作用。用电客户会根据电价的高低改变用电方式来减少用电成本,同时一定数量用电负荷的削减会使市场电价、输电成本和部分发电厂成本降低。在这种不间断的发电侧与需求侧反馈作用下，用户侧响应效益就显现出来。  
        参考：《中国电网设备产业盈利模式深度调研与企业投资战略咨询报告》

        随着《中共中央、国务院关于进一步深化电力体制改革的若干意见》的下发，我国电力体制改革不断深入,发电、售电端市场将逐渐形成。用电大户与电厂之间的交易将对电网负荷发展特性及其区域分布特点产生一定影响。在欧洲、美国、日本、俄罗斯、印度、巴西等地区，电力市场的建立要早于我国，但电力市场机制变革亦从未停止，这些地区通过近20年来的电力市场发展，获得了很多经验和教训。其中开放售电侧市场，形成用户的自由选择，是各地区建立电力市场共同的核心内容。评价用户侧响应资源、预测其对电价和负荷的影响等也同样是我国建立形成电力市场的重要环节。

        1　需求侧响应

        一个系统的电网中的电力负荷的变化主要取决于区域内工业生产和居民生活的规律性,间接的受到如天气变化、经济形势等因素影响。因此,电网负荷变化中规律性与随机性同时存在。在电力市场的另一端，不同行业的用电客户组成了特点各异的需求侧群体，他们的用电安排就形成了对负荷产生影响的用户侧响应。

        用户侧响应在市场经济领域中广泛存在,虽然电力商品有其独特的实时性质特点，但在电力市场中,需求侧的响应也同样扮演着市场反馈者的作用。用电客户会根据电价的高低改变用电方式来减少用电成本,同时一定数量用电负荷的削减会使市场电价、输电成本和部分发电厂成本降低。在这种不间断的发电侧与需求侧反馈作用下，用户侧响应效益就显现出来。

        从响应的因素来分，在电力市场中主要包括价格响应和激励响应。以价格涨跌作为手段,使用电客户根据电价的变化调整用电需求量的方式,例如分时电价、实时电价等都属于基于价格的需求响应。激励型合同或电量补偿作为手段,促使用电客户参削减高峰负荷,满足系统可靠性较低时期的整体调度安全，例如可中断负荷、紧急需求响应等都属于基于激励的需求响应。

        文献指出,用电客户的负荷如果在使用时间上可以灵活,那么，这些用电负荷实际上间接起到了储存电力负荷的作用，就形成了用户侧资源。例如充电汽车、储热锅炉等就属于典型的用户侧资源,并对如何实现这种可调控的用户侧资源提出了建立激励机制的方案。

        2　用户侧响应与电网负荷紧密相联

        2.1　用户侧响应对电价的影响

        用户侧响应首先对发电商售电电价产生影响。与其它商品市场规则相同，用户侧响应使供需比例变小时，电价会上涨，反之下降。其中日本工业电价在2009年~2012年因为燃料成本涨价而快速上涨，波动幅度达到7.81%。澳大利亚南澳地区在2013年取消电力零售价格管制，充分的市场竞争使平均价格出现了明显下降，波动幅度达到9.1%。

        2.2　用户侧响应对发电的影响

        售电市场开放后,用户可以选择发电厂进行直接交易。尤其是大用电户的订单对发电厂安排发电计划的时间和电量都产生了直接并决定性的影响。

        在一个公平的双向交易电力市场中，这种交易双方的相互作用持续存在，这种作用和发电成本因素以及用户侧生产预期共同使得市场的平衡点不断变化，市场处于一个动态平衡的状态。

        例如美国PJM电力市场在2013年的夏天同时面临了负荷高峰、输电容量不足和发电厂故障停机的困难。

        这期间共有652MW~1638MW的用户侧需求资源发挥了作用，在市场调度的协调下，这些用户侧响应对降低负荷起到了重要作用。而美国联邦能源监管委员会发布的《需求侧响应和智能表计评价报告》显示，RTO/ISO市场中在2012年有28300MW需求侧响应资源对平衡尖峰负荷贡献了6%的作用。

        2.3　用户侧响应对电网负荷的影响

        2.3.1　用户侧响应对短期负荷的影响

        酷热的天气变化会使办公楼、商住楼的空调用电需求增加，工厂会因为在像春节这种节日期间会安排停产而减少购电合同，售电零售商会临时选择因连续大风而降价的风力发电等等。这些用户侧需求短期变化的响应，对价格的影响并不大，但对售电商和发电厂安排发电计划产生了短期影响。这需要电网运行管理者密切关注配电网的潮流变化，尤其是那些已经处于重载的线路和设备。如果能够提前作出预测，会有助于采取合理的防范措施来避免出现系统故障。

        2.3.2　用户侧响应对中、长期负荷的影响

        炼钢厂会因为钢材市场的活跃和良好预期而增加长期购电合同，铝厂会因为地产行业低迷而减少大量的订单，甚至推迟原有合同的执行期等等。这些中长期的响应对发电厂发电量影响很大，输电网的负荷也因此发生较大变化。需求降低的影响只会涉及到各方企业的成本和利润问题，但增长较快的需求就涉及发电能力和输电容量不足的问题。政府、电网企业、发电业主必须根据合理的用户侧预测，进行必要的规划设计，决定是否开展新的建设或既有系统的改造。

        3　基于用户侧响应的负荷预测方法

        电网负荷的预测方法很多，近年来广泛采用的理论包括时间序列、回归分析、空间预测、神经网络等技术，但在建立用户需求响应行为模型上缺少经验，尤其是国内的历史数据严重不足。鉴于多种影响因素与用户响应行为间的关系非线性,推荐采用支持向量机回归算法。

        支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)机器学习理论是自1995年提出以来,已在负荷预测方面应用较多的数据挖掘技术。支持向量机回归比普通线性回归分析具有更好的样本适应性,适合在非线性及高维模式的回归分析中，通过松弛变量和核函数技术来处理数据线性不可分问题。是一种最小化结构风险的统计学习算法,能够获得最好的泛化能力，能够准确地考察多个影响因素与响应结果间的关联规律。

        预测时，将国外现有电力市场中的负荷、电量、交易曲线等数据，以及国内大容量用电户的分时用电量等数据作为分析样本集，将各个对应区域的电网负荷作为输出属性,进行模型训练。在确定模型的参数时，除了常规的气温、GDP等常规参数以外，还将引入经理人经济景气指数、商品房销售率、银行利率、历年节日负荷波动率、48小时风力预报等因子参数，完善针对不同行业的负荷预测函数,获得用户需求响应行为对负荷变化的影响。

        4　结论

        在新一轮电力体制改革的大背景下，必须考虑用户侧响应对负荷变化产生的规律作出相应调整，才能科学制定电网发展建设规划和合理安排电网运行方式。因此，研究在电力市场发售开发环境下的区域电力负荷预测技术十分必要。

        智能电表及用电信息采集系统的广泛安装和应用，智能电网的发展,使电网企业能够在新技术支持下,对用户侧资源进行互动,最大限度地发挥需求侧的参与作用。本文研究的市场主体中用户侧对负荷变化的影响因子，通过分析用户用电规律和影响因素，提升现有负荷预测模型对市场便化的适用性，同时形成新的电力负荷预测算法模型。可以提升电网中、长期负荷预测的准确性和灵活性，为区域电网规划提供参考；可以提高短期负荷预测的精度，为调度运行方式安排提供参考。