构建「源-网-荷-储」协调调度模型：需求侧资源优化

"该文提出了一种新的电力系统调度模型，旨在解决‘源-网-荷-储’的双侧随机问题，通过整合需求侧资源，如负荷管理、储能设备和用户响应，来提高系统的稳定性和减少环境污染。文章构建了一个包含需求侧响应模型、储能设备模型、可再生能源出力预测模型的综合优化调度模型，采用多目标粒子群优化算法进行求解。通过案例分析，证明了这种模型和算法的有效性，以及需求侧资源在电力系统中的关键作用。" 在传统的电力系统中，发电侧被视为可控的一方，而用户负荷则是随机且不可控的。然而，随着可再生能源的广泛接入，发电侧的不确定性显著增加，使得电力系统面临双侧随机性挑战。为解决这一问题，文章提出将需求侧资源纳入考虑，如可转移负荷、储能设备和可中断负荷，通过直接负荷控制和分时电价等策略，实现负荷的可控性提升，以此平衡系统的供需关系。 需求侧管理技术的发展使得用户负荷可以被有效管理和调整，从而降低系统的双侧随机性。通过灵活调度发电侧的可调峰机组和不可控的可再生能源，可以进一步提高系统的可控性。同时，需求侧资源的参与还能促进可再生能源的高效利用，有助于电力系统的安全稳定运行。 文章参考了多项文献，对分布式发电、负荷、储能等资源的协同优化进行了探讨，强调了需求侧响应在电力系统安全稳定运行和可再生能源消纳中的作用。文中提出的模型结合了多种需求侧和供应侧资源，采用多目标优化算法来最小化系统成本和污染排放。此外，还引入了动态分时电价策略，鼓励用户积极参与到需求侧响应中。 目前的研究多关注系统运行和资源优化，但对供需双侧资源的协调可控性关注不足。本文填补了这一空白，建立的“源-网-荷-储”协调优化调度模型为电力系统的未来规划和调度提供了一种新方法，展示了需求侧资源在降低系统成本、改善环境影响方面的重要贡献。通过实际案例的验证，模型和算法的科学性和实用性得到了充分证明。