【需求侧响应】综合能源中多种需求响应——弹性电价、可平移及可削减研究(Matlab代码实现)
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🔥 内容介绍
在当今复杂而不断变化的能源市场中,需求侧响应成为了一个备受关注的话题。作为一种能源管理策略,需求侧响应旨在通过调整能源需求来平衡供需关系,以提高能源利用效率,并降低能源成本。本文将探讨综合能源中多种需求响应的方法,包括弹性电价、可平移以及可削减的研究。
首先,弹性电价是一种通过根据供需情况动态调整电价的方法。在高峰时段,电价会上涨,以鼓励用户减少用电量。而在低峰时段,电价会下降,以鼓励用户增加用电量。通过这种方式,用户可以根据电价的变化来调整用电行为,以达到能源消耗的最佳效果。弹性电价的实施需要一个智能电网系统,能够实时监测供需情况,并根据数据进行电价调整。这种方法能够有效地平衡供需关系,提高能源利用效率。
其次,可平移研究是另一种需求侧响应的方法。可平移是指将能源需求从高峰时段转移到低峰时段,以减轻电网负荷压力。这种方法可以通过一些措施来实现,例如推广夜间用电、分时段电价等。通过将用电需求从高峰时段转移到低峰时段,可以减少电网负荷,提高供电的可靠性。同时,用户也可以通过这种方式获得更低的电价,从而节约能源成本。
最后,可削减研究是一种通过降低能源需求来实现需求侧响应的方法。这种方法通常涉及到改变用户的用电习惯和行为,以减少能源消耗。例如,通过提高能源效率,使用节能设备,以及改变生活方式等。通过这些措施,用户可以减少对能源的需求,从而降低能源成本,并减少对环境的影响。
综合能源中多种需求响应的研究是一个复杂而关键的领域。通过弹性电价、可平移以及可削减的研究,我们可以更好地平衡能源供需关系,提高能源利用效率,并降低能源成本。然而,要实现这些需求侧响应的方法需要政府、能源供应商以及用户之间的合作。政府需要制定相应的政策和法规,为需求侧响应提供支持。能源供应商需要建设智能电网系统,以实现弹性电价和可平移研究。而用户则需要积极参与,改变用电行为,以实现可削减研究的目标。
总之,需求侧响应在综合能源中具有重要的作用。通过弹性电价、可平移以及可削减的研究,我们可以实现能源消耗的最佳效果,并降低能源成本。然而,要实现这些方法需要政府、能源供应商以及用户之间的合作。只有通过共同努力,我们才能够建立一个可持续发展的能源体系。
📣 部分代码
function h=scatter3mpdf(x,y,z,options)
%% h=scatter3mpdf(x,y,z,options)
% SCATTER3MPDF is written by Eiji Konaka, Sep/2023
% This function plotts the followings in one 3-d figure.
% 3-d scatter plot
% 2-d marginalized histogram on x-y, y-z, and z-x planes using PCOLOR
% function. Relative frequency is shown by cell colors.
% 1-d marginalized pdf (or cdf) along x, y, and z axes.
% The plotted pdf is calculated by ksdensity, instead of histogram due to
% technical reasons.
%
% inputs
% x, y, z: data vector with the same dimensions
% options
% mPDFAreaRatio: The size of the ratio of pdf plot area to scatter area
% (default=0.5)
% FunctionType: you can select the type of distribution function from
% 'pdf' or 'cdf' (default='pdf')
% Marker: type of marker of scatter3 function (default='o')
%
% output
% h: handle of figure
% note
% The other options, such as colormap of PCOLOR function, can not be specified
% on calling this function.
arguments
x (:,1) double
y (:,1) double
z (:,1) double
options.mPDFAreaRatio {mustBePositive(options.mPDFAreaRatio)} =0.5
options.FunctionType {mustBeMember(options.FunctionType,{'pdf','cdf'})} = 'pdf'
options.Marker ='o'
end
scatter3(x,y,z,'blue','Marker',options.Marker);hold on;
h=gcf;
xLimVal=get(gca,'xlim');
yLimVal=get(gca,'ylim');
zLimVal=get(gca,'zlim');
cMap=colormap("hot");
cMap=flipud(cMap);
colormap([1 1 1;cMap]);
clim([0 1]);
switch options.FunctionType
case 'pdf'
[N,c] = hist3([x,y]);
N_pcolor = N'/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xl,yl,zLimVal(1));
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surf(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[N,c] = hist3([x,z]);
N_pcolor = N/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xl,yLimVal(2),zl);
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[N,c] = hist3([y,z]);
N_pcolor = N/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xLimVal(2),yl,zl);
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[f_pdf_x,xi]=ksdensity(x);
[f_pdf_y,yi]=ksdensity(y);
[f_pdf_z,zi]=ksdensity(z);
plot3(xi, ...
(f_pdf_x-max(f_pdf_x))/(max(f_pdf_x)-min(f_pdf_x)) ...
*(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)), ...
min(zLimVal)*ones(size(xi)), ...
'b-');
plot3((f_pdf_y-max(f_pdf_y))/(max(f_pdf_y)-min(f_pdf_y)) ...
*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
yi, ...
min(zLimVal)*ones(size(xi)), ...
'b-');
plot3((f_pdf_z-max(f_pdf_z))/(max(f_pdf_z)-min(f_pdf_z)) ...
*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
yLimVal(2)*ones(size(yi)), ...
zi, ...
'b-');
case 'cdf'
[N,c] = hist3([x,y]);
tmp=N;
for n1=1:size(N,1)
for n2=1:size(N,2)
tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
end
end
N=tmp;
N_pcolor = N'/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xl,yl,zLimVal(1));
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surf(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[N,c] = hist3([x,z]);
tmp=N;
for n1=1:size(N,1)
for n2=1:size(N,2)
tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
end
end
N=tmp;
N_pcolor = N/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
xl = linspace(min(x),max(x),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xl,yLimVal(2),zl);
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[N,c] = hist3([y,z]);
tmp=N;
for n1=1:size(N,1)
for n2=1:size(N,2)
tmp(n1,n2)=sum(sum(N(1:n1, 1:n2)));
end
end
N=tmp;
N_pcolor = N/max(N,[],"all");
N_pcolor(size(N_pcolor,1)+1,size(N_pcolor,2)+1) = 0;
yl = linspace(min(y),max(y),size(N_pcolor,2)); % Columns of N_pcolor
zl = linspace(min(z),max(z),size(N_pcolor,1)); % Rows of N_pcolor
[X,Y,Z] = meshgrid(xLimVal(2),yl,zl);
X=reshape(X, size(N_pcolor));
Y=reshape(Y, size(N_pcolor));
Z=reshape(Z, size(N_pcolor));
surfc(X,Y,Z,N_pcolor,'EdgeColor','none',...
'FaceAlpha',0.5);
[f_cdf_x, x_bins]=ecdf(x);
[f_cdf_y, y_bins]=ecdf(y);
[f_cdf_z, z_bins]=ecdf(z);
plot3(x_bins, ...
(f_cdf_x-1)*(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)), ...
min(zLimVal)*ones(size(x_bins)), ...
'b-');
plot3((f_cdf_y-1)*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
y_bins, min(zLimVal)*ones(size(x_bins)), ...
'b-');
plot3((f_cdf_z-1)*(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)), ...
max(yLimVal)*ones(size(y_bins)), z_bins,...
'b-');
end
% 鏋犮伄杩借
plot3([xLimVal(1) xLimVal(1) xLimVal(2) xLimVal(2) xLimVal(1)], ...
[yLimVal(1) -(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)) ...
-(yLimVal(2)-yLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(yLimVal(1)) yLimVal(1) yLimVal(1)], ...
[zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) ],'k-' ...
)
plot3([-(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) xLimVal(1) ...
xLimVal(1) -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))], ...
[yLimVal(1) yLimVal(1) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(1)], ...
[zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(1) ],'k-' ...
)
plot3([-(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) xLimVal(1) ...
xLimVal(1) -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1)) -(xLimVal(2)-xLimVal(1))*options.mPDFAreaRatio+(xLimVal(1))], ...
[yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2) yLimVal(2)], ...
[zLimVal(1) zLimVal(1) zLimVal(2) zLimVal(2) zLimVal(1) ],'k-' ...
)
hold off
end
⛳️ 运行结果
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🔗 参考文献
[1] 郝浩伟,周博文,张馨文.计及碳交易与需求响应的综合能源系统优化研究[J].东北电力技术, 2022, 43(10):7.
[2] 倪琳娜.能源互联网环境下需求响应资源协调优化及相关问题研究[D].浙江大学,2017.
[3] 倪琳娜.能源互联网环境下需求响应资源协调优化及相关问题研究[D].浙江大学[2023-10-05].
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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