需求响应作为发电侧与需求侧之间的重要互动资源,能有效调节负荷需求分布来实现节能减排和提高系统风电接纳能力的目的。基于此,将需求响应融入环境经济中,提出一种智能电网下的日前两阶段调度模型:第1阶段为日前用户互动阶段,通过分时电价的杠杆作用引导用户理性用电,以调整次日负荷需求分布,综合考虑负荷水平和用户用电满意度确定最优负荷曲线和分时电价;第2阶段为日前调度阶段,针对风电出力随机性,建立基于机会约束规划的环境经济调度模型,采用风电出力分布函数将其转化为确定性模型。将种群多样性指标和随机黑洞理论引入粒子群算法中,结合多目标搜索机制,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解,并采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对Pareto前沿个体排序,辅助调度人员进行科学决策。改进10机系统的仿真结果验证了该模型及方法的有效性与合理性。
