需求侧管理决策支持系统的功能扩展与实现研究

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隶。初大·孥硕士学位论文需求侧管理决策支持系统的功能扩展与实现研究 ResearchonFunctionExtensionandImplementationofDSMDecisionSupportSystemAThesisSubmittedtoSoutheastUniVersi够FortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYSUYi-qiangSupervisedby3UDerVlSedbVProfessorLIⅥmgDepartmentofElectricalEngineeringSoutheastUhiVersi锣April，2009 东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究导师签名：日期：盘!!：!!!! L一 摘要摘要电力需求侧管理(DsM)是提高终端用电效率，优化资源配置，改善和保护环境的一种有效手段。在DSM实践过程中，人们为了提高工作效率开发了DSM决策支持系统，从而使DSM人员能够充分利用数据和模型来开展DSM工作。目前，我国DsM的发展面临一些新问题，如DSM项目缺乏合理有效的评估体系，用电企业缺乏响应电价政策的技术手段，限制了DSM作用的发挥，而开发DsM决策支持系统的新功能是解决上述难题的有效途径。本文研究了DSM、国际节能效果测量和认证规程(IPMVP)以及负荷优化运行理论，探讨了DSM决策支持系统的扩展功能，实现了包含新功能的DSM决策支持系统。本文总结了已有DSM决策支持系统的主要功能，分析了我国开展DSM工作面临的新问题，并根据IPMVP和负荷转移理论，明确了DSM决策支持系统功能扩展的方向。IPMVP作为国际公认的节能量测量和认证体系，为节能量的度量提供了公平合理的测量和认证标准。本文为了合理有效地评估DSM项目，为节能效益分享、后续负荷优化运行提供可靠依据，提出了基于IPMⅥ，的DSM评估模型，从测量方案和不确定度两方面探讨了节能量测量费用和度量精度之间的平衡关系，为测量方案的选择提供了参考，并通过案例证明了模型的科学性和可行性。负荷优化运行的成功实施可以节约用电成本，降低系统峰荷，加强供电与用电的互动性，为此，本文提出了响应分时电价的负荷优化运行模型，将该模型应用到采煤厂的运输流程中实施负荷转移。证明了它的实用价值。最后本文运用．NET、数据库技术将上述模型转化为DsM决策支持系统的新功能，实现了融合新功能的DSM决策支持系统。介绍了系统设计与实现的相关技术难点，结合DSM示范项目展示了系统的应用。关键词：需求侧管理；决策支持系统；J屺T；mMVP；测量和认证；负荷转移 ——一 ABSTRACTAbstractWellestablished【)em如dSideManagement(DSM)pro舀翟mshavebeen觚efrectivemeanstoprotect锄dimprovemeenvironIIlentbyeIlh锄cingtllee伍ciencyofte眦inalpowerconsuming柚doptimizingtheallocationofresourc懿．Asweknow．nleDSMdecisionsupportSystemhaVebeendevelopedinordertoiIlcre丛epeople’sworkjnge塌ciencyintIlepnocessofDSMpr∽tice，whichenableDSMst世t0makefulluSeofda：ta锄dma：chematicalmodelt0deVelopDSMwork．ButthedeVelopmentofDSMisf．acingsomenewproblemsinourcoun仃ynow．Fore脚npIe，a陀硒onable锄deff．ectiVeeValuationsystemissorelyneededinDSMfields锄d∞te叩risesa化s仞州edoftechnicalme锄sto陀sponset11eelectric时州cepolicy'whichlimitstheef诧ctofDSM．Inf犯t，deveIOpingnewfunctionsofDSMdecisiOnsupportSystemis觚e毹ctivewayt0solVethesehardproblems．IIlmispaper't11et11eoriesofDSM，IPMV只绷dL0adoptimaloperationare他searched．The觚ctionexp龃sionofDSMdecisionsupportsystemisals0discussedw油t11eDSMdecisionsupportsyStembeingdeveIoped，includingnew如nction．ThemainmnctiOnsofe嫡stingDSMdecisionsupportsystemaresummarizedinthisthesis．AndthenewproblemsiIldeVelopingDSM、Ⅳ0rkinourcountD，are锄aly∞d．Thedirectionof缸1ctioneXp鲫sioniscleaJly．mdicatedb鹬edontheresearchofIPMVP卸dLoadShiRing．IPMVPh弱beenrecognized雒锄intemationalme私urement锄dverificationprotocoldboutsaVings，whichpr0Vid髓afa．r锄dre笛onabIest鲫dardforme弱urement锄dvertification．TheDSM鹊sessmentmodeIb嬲edonIPMVPisproposedinthispapert0pr0啊dea聆liableb笛isfor懿SessingtIleDsMprojectfairly锄d陀笛onably，鹤well舔followingoptimaIoperationofIoad．ThebaJ锄cebet、Ⅳe％mecoSt醐dme船urementaccuracyofene隍ysavingsisdiscuSsedf-romtwo笛pec魄ttleme丛urement∞ction觚ditsuncenam戗Thispr0、ridesareferenceforme嬲urementchoice．Andac硒eprOvesthescientific锄dfe嬲ibilityof廿lemodelproposedinthispaper．Successfulimplementationofloadoptimalh嬲animporcante彘ctinsaVingelec仃ic时costs，reducingSyStempeaI【load孤de11h锄cingtheiIltemctionbet、^，e％powersupply锄d惦ing．So，theloadoptimaloperationmodelresponsing1DUisraisedhe陀，锄ditSapplicationint11e仃龃sportprocessintllec0“plantspr0ⅣesitSp髓cticalvalue．Finally，the也eoreticalmodelsmentionedaboVeare仃；msfonnedint0new劬ctionsofDSMDecisionSupportSystemusing．NETandDatab越etechnology'州mDSMDecisionSupponSystemime黜dbeingimplementedwitIlnewfeaturesinthispaper．Tbc枷calproblernsa：boutsoRware他alizinga陀sho、】v|lhe陀，alsotheDsMDecisionSupportSyStem’sapplicationinDsMdemonstrationprojects．Keywords：Dem锄dSideM锄ag锄ent(DSM)；DecisionS叩portSystem(DSS)；．NET-IPMVP；MeasurementandVerification；LoadShiRingII 目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一Ⅱ录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．III第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．1课题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l1．2需求侧管理概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1，．2．，删的概余⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2J，．2．2傩M的主要内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2J．23傩M的实旃手段⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2J．2．4￡坯：W厅争考霹je∥易}j安另氟⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3课题研究内容和研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3J，．3．，肼’JM决策支持系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4J．3．2A趾，面临的新问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯彳，．i3国内峁研箢现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯j1．4本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5第二章需求侧管理决策支持系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1DSMDSS概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．72．2DSMDSS的功能模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯822．J数据采集管理系纺⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．2能效评估蒹统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．3负荷特性分析系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．2-4潜力评估与规划蒹纺⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯9225申按与事批系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．JO2．26实a鹰与管理系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯，D2．3DSMDSS功能扩展及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。112．3．J基于垆M伊的节电效栗评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯J『J『2．i2负苟优化运行决策支持⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J，，2．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1l第三章基于IPMVP的节电效果评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯123．1合同能源管理与IPMVP⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。123．2节能量计算模型的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．123．2．J能耗量厅争影响因素及其计算模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．，2i22节百缉的定定及计算模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J33．2，影啊节能量测量的因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J『43．3IPMVP的四种M&V方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．143．3．1节能量测量和认证(M＆y)的步骤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l53．3．2，尸Mr／尸四种方案的探讨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J『53．4节能量的不确定度分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．163．ZJ冽量误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J6lII 东南大学硕士学位论文3．4．2描榉误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J73．t3脚归误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．，73．4．4不旃定度的合成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．，73．5不确定度和成本的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．183．6案例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．18，．反，：静能改造傍况描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．，83．6．2基准期能耗及其回归模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．183．反3调整的基准期麓耗⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J93．6：4千f岛争量及刁嘞夤f渡击严移尹⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．丘j∥、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2D3．7基于IPMVP的DSM评估体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．7．，通用计算模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2J3．7-2傩膨项目评竹指标体系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2J3．7．3成本效益分析法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．8本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．22第四章负荷优化运行决策支持⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．234．1负荷特性与电力系统经济运行⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．234．2分时电价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．234'3企业的负荷优化运行⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．23t3．，企业电力费用构成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2343．2企业负荷优化运行的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．“t3．3影删负苟优化运行的因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“4．4负荷优化运行模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．244z』数学建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯乃ZZ2．求解方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．274．5案例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．274．王J／近n色耍，2《杰占⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284．工2耋堂与争舀莹穆害⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯29Z’3目标函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3J矿i4约束条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3J4．5．5MmlQb求鳃整型规划问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．32t工6优化结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．j12zi7．结讫}⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。344．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯34第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。355．1．NET技术及其应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯35工J．，．肥r技术架构概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．茆5．1．2．NET技术sDsM决策支持系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯365．2决策支持系统总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．375．2．．，需求分析及解决方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37工2．2，总匀呦能设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．38工23数据库设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．卯工2彳系纺的安全拦研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4J5’3决策支持系统实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．425．3．J『系纺实现平台⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．钳IV 目录i3．2系童峦实现鼓．术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯彳25．4决策支持系统的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一44i矿，节咆效果评估⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．私5．t2负苟优化运行辅助决策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．钙5．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一49第六章结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一506．1本文结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯506．2后续工作的展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．50j鸟(谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．52参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯56作者硕士期间主要科研工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯56V 第一章绪论本章在节能减排的新环境下开展电力需求侧管理(DsM)工作的基础上提出了课题的研究背景。从DSM的涵义、范围、手段和规划实施四个方面阐述了DSM对个人、企业及全社会的作用和影响，同时介绍了DSM决策支持系统对省、市政府、电力部门和企业政府开展DSM的重要意义。随后，根据我国开展DSM面临的新问题、DSM决策支持系统的国内外研究现状和应用情况，提出了DSM决策支持系统的新功能，最后简单描述了论文的主要工作和章节安排。1．1课题背景20世纪70年代后期，北美、欧洲等发达国家为了克服石油危机，纷纷采取了电力需求侧管理(DemaIldSideManagement，简称DSM)，从而克服了资源短缺，资金困难，环境恶化带来的挑战，达到了最低成本实现电力供应的目的Il】。目前，DSM在美国、加拿大、法国、德国、韩国等30多个国家和地区得到了成功实施，并取得了很好的效果，在减少电力建设投资、改善电网运行的经济性和可靠性、控制电价上升幅度、减少电力用户电费开支、降低能源消耗、改善环境质量等方面取得了显著的成效12J。国际能源署2004年报告显示，上世纪70年代以来，发达国家通过实施DSM提高能效，减少了50％以上的能源消费量，在人均能源消耗量基本没有增加的情况下，保证了经济和社会的发利¨。为应对气候环境恶化，温室效应和能源危机，我国在“十一五”规划纲要中也明确了节能减排的总方针，要求加强需求侧管理工作。然而，我国在DSM方面起步较晚。20世纪90年开始，我国政府和电力部门在法规政策、经济激励、宣传培训、技术推广、示范项目建设等方面开展了大量的工作，取得了一定的成绩，但与发达国家相比，无论从工作的深度和广度看，我国的DSM工作还存在明显的差距。目前，我国开展DsM面临的新问题主要有：DsM的手段还只是以行政手段为主，经济、技术手段未得到充分体现；缺乏对DSM项目进行有效的管理和经验的收集：DSM评估缺乏权威测量和认证；在DSM实践过程中，负荷优化运行难题还没有得到很好的解决。不仅如此，智能电网要求增强电网与用户之间的互动性，提高电网运行的经济性，也为DsM的研究赋予了新的内容【31。在电力市场环境下DSM实施多年的国外，节能服务行业以及合同能源管理蓬勃发展。国际节能效果测量和认证规程(IntemationalPerfomanceMeaSurement锄dVerificationProtocol，简称lPMVP)作为测量和认证节能效果的标准得到了广泛的应用【44】。IPMVP不仅进一步的促进了节能服务行业的发展，也为DSM的开展增添了新的动力。同时，电力市场环境下，国外的高耗能企业在响应分时电价，转移负荷，降低用电费用方面积累了丰富的理论与经验18。91。负荷优化运行增强了电网与用户之间的互动性，为DSM的开展提供了参考。上述国外关于节能进展方面的分析为我国DSM的开展提供了参考，也为DSM决策支持系统功能扩展的指明了方向。因此，在现有的DsM经验的基础上，研究lPMVP和负荷优化运行理论，扩展DsM辅助决策支持系统的相关功能，提高管理DsM项目的管理能力，准确评估DSM项目的节能效果，显得尤为重要，也是本文的研究重点。1．2需求侧管理概述本节从电力需求侧管理的主要内容、实施手段和实施规划三个方面对需求侧管理做了概述。 (．～东南大学硕：t：学位论文1．2．1DSM的概念电力需求侧管理(PowerDemandSideManagement)，是指通过采取各种有效的激励措施，引导电力用户改变用电方式，提高终端用电效率，优化资源配置，改善和保护环境，实现电力服务成本最小所进行的用电管理活动，是电力工业与国民经济、社会协调发展的一项系统工程【loJ。1．2．2DSM的主要内容DSM的目标主要集中在电力和电量的节约上，一方面采取措施降低电网峰荷时段的电力需求或增加低谷时段的电力需求，以较少的新增装机容量达到系统电力供需平衡；另一方面，采取措施节省系统发电量，在满足同样的能源服务的同时节约了社会总资源的消费。DSM的主要内容可概括为以下几个方面：(1)提高终端用电效率通过一系列措施鼓励用户使用高效用电设备替代低效用电设备，改变用电习惯，在达到同样用电效果的情况下减少电力需求和电量消耗。(2)调整负荷，优化用电方式通过技术、经济措施及必要的行政引导激励用户调整其负荷曲线形状，有效地降低电力峰荷需求或增加电力低谷需求，提高电力系统的供电负荷率，从而提高供电企业的生产效益和供电可靠性。负荷管理主要包括三种基本类型：消峰、填谷、移峰填谷。(3)能源替代在成本效益分析的基础上，采用能效高、成本低的能源，降低对社会总体资源的消耗和污染排放。如对一些传统的、低效的燃煤装置，替换为电气装置，以提高能源利用效率，并减少环境污染。(4)新能源发电用户出于可靠、经济并基于能源阶梯型和高效利用可再生能源的考虑，装有各种新能源发电装置，如：热电联产、柴油发电机、联合循环发电、风力发电、太阳能发电、自备热电站等。将用户自备电源直接或间接纳入电力系统的统一调度，也可达到减少系统的电力和电量的目的。1．2．3DSM的实施手段为了完成综合资源规划，实施需求侧管理，必须采取多种手段，以先进的技术设备为基础，以经济效益为中心，以法制为保障，以政策为先导，采用市场经济运作方式，讲究贡献和效益。概括起来主要有：技术手段、财政手段、引导手段、行政手段等四种。(1)技术手段技术手段指的是针对具体的管理对象，以及生产工艺和生活习惯的用电特点，采用当前技术成熟的先进节电技术和管理技术及其相适应的设备来提高终端用电效率或改变用电方式。(2)经济手段DSM的经济手段是指各种电价、直接经济激励和需求侧竞价等措施，通过这些措施刺激和鼓励用户改变消费行为和用电方式，安装使用高效设备，减少电量消耗和需求侧竞价。(3)引导鼓励引导是对用户进行消费引导的一种有效的、不可缺少的市场手段。相同的财政激励和同样的收益，用户可能出现不同的反应，关键在于引导。主要的引导措施有：普及节能知识、信息传播、研讨交流、审计咨询、技术推广、宣传鼓动、政策支持等等。(4)行政手段DSM行政手段是指政府及其有关职能部门，通过法规、标准、政策、制度等来规范电力消费和市场行为，以政府持有的行政力量来推动节能、约束浪费、保护环境的一种管理活动。2 第一章绪论1．2．4DSM的规划及实施需求侧管理的成功实施需要进行周密的规划和实施管理，其流程如图1．1。图1．1DSM规划及实施的流程框架第一步，确定电力公司DSM计划的目标，其参考依据是：①电力公司的外部运行环境；②用户的要求和利益；③电力用户自身的总体特性和供电服务任务。第二步，情景分析。在数据收集，文献调查及专家咨询的基础上，就电力公司拟定的DSM计划所面临的形势进行情景分析，主要涉及：①影响成本效益的外部关键因素以及DSM方案的可能影响，其中法规是重要因素，关系到DSM计划的费用是否计入成本，成本回收机制以及激励政策等：②与设计DSM计划相关的内部因素；③影响计划成败的关键因素：④现状分析：包括已规划及已实施的DsM计划的经验总结；⑤其他电力公司实施的DSM计划的效果评估；⑥初步确定DSM方案组合。第三步，方案评选。根据情景分析、电力公司的DsM目标和已有的准则，将可选的DSM方案排出优先序列，以便筛选。第四步，对评选出的优先者，给予详细的分析，包括如下方面：①确定方案的基本概念；②市场划分，明确关键的市场目标；③有关的最终用途及技术选择评估；④估计市场潜力和市场渗透率：⑤成本、效益及影响评估；⑥制定市场实施策略。这些分析过程所需要的资料则取自内部及外部信息资源，比如：市场调查，电价设计，负荷调查，竞争分析，盈利性分析，效益／成本分析等。详细分析的目的在于论证哪个方案最具吸引力。第五步，实施及监督。制定实施方案，根据最有方案进行现场实施，并跟踪监督和效果评估。根据实施效果调整电网公司DSM目标，重新进行有关项目的组合和实施规划的调整。1．3课题研究内容和研究现状当前，我国DSM项目不断涌现，高效管理DsM项目和准确评估DSM项目的实施效果成为一3 奎塑奎堂堡主堂篁丝奎项重要任务。同时，在电力用户侧，调整负荷，优化运行，也成为亟待解决的问题。为此，本：肖总结了已有DSM决策支持系统的主要功能，分析了我国开展DsM工作面临的新问题，阐述了国内外关于DSM决策支持系统以及IPMvP、负荷优化运行理论的研究现状，并根据DsM的实践经验和需求，提出了DSM决策支持系统扩展的新功能。1．3．1DSM决策支持系统电力需求侧管理决策支持系统(DSMDecisionSupportsystem，简称DSMDsS)是为从事需求侧管理的工作人员利用数据和模型来进行辅助决策的交互式计算机系统【l¨。该系统的重要功能是：对需求侧的各类数据及客户的各类信息进行自动地统计，汇总和查询；根据需求侧管理T作的不同目标及要求，应用相应的数据挖掘技术对大量的数据信息进行综合分析，为需求侧管理的决策工作提供定量的依据，起到决策支持的作用。DSM决策支持系统大致功能模块分布如下：(1)用户管理系统。用户管理系统主要是对所有的用电用户进行分类管理，针对不同用户的不同用电特点分析总体的负荷特性。(2)负荷特性分析系统。负荷分析是为了确定在总负荷曲线中居民、工业、第三产业各自的用电特点和其对总负荷的贡献，从而找出符合曲线恶劣的原因。(3)负荷预测子系统运用各种预测方法和理论进行全区的负荷以及分行业(主要用电行业)的负荷、电量预测。(4)能效评估分析系统用电设备终端种类繁多，用电效率各异，该系统目的在于为各种用电设备建立标准的模型数据库并完善各项参数，同时根据不同设备特点，找出由高效设备替代低效设备的节电计算公式，为用电客户购买设备提供决策支持。(5)DSM审批与规划系统需求侧管理审批与规划系统面向政府一级的决策层，在各省市的需求侧管理项目效益评估基础上安排项目的实施，以最小成本进行优化决策，每年为项目实施的各方实现其经济效益提供保障。(6)DSM项目后评估系统需求侧管理项目后评估系统，根据用户具体实施的需求侧管理措施，计算DSM实施后的，系统，用户，社会等各方收益，为方案实施人员提供决策帮助。1．3．2DSM面临的新问题目前，江苏、广东、上海等地，开展了众多有关负荷管理和节能减排工作，涉及分时电价、负荷管理系统、电力蓄能、低效设备改造等领域。但开展DsM还存在很多问题：1．DsM的手段还只是以行政手段为主，经济、技术手段未得到充分体现；2．缺乏对DSM项目的有效管理和经验的收集，缺乏对DSM措施的后续优化运行；3．我国节能服务行业缺乏权威的节能量测量和认证体系，DSM评估不准确，节能效益得不到合理分配，阻碍了合同能源管理和节能事业在我国的发展；4．在DSM实践过程中，用电企业缺少负荷转移的技术手段，负荷优化运行难题还没有得到较好的解决。由此可见，随着DsM项目的不断涌现，高效管理DSM项目和准确评估DSM项目的实施效果成为一项重要任务。同时，在电力用户侧，调整负荷，优化运行，也成为亟待解决的问题。通过考察DSM在我国实践情况对DSM决策支持系统新要求，原本设计的DSM决策支持系统不再适应新的环境，以下列出已有DSM决策支持系统的四点不足：1．在度量节能量方面还没有统一的标准，导致后来的DSM项目效益评估不够合理。4 第一章绪论2．没有科学的负荷优化运行模型，针对在线采集的负荷信息，在分时电价机制下，缺少调整设备运行时间，优化负荷的运行，减少用电成本的技术手段。3．没有一套兼容性好，维护性强，易操作的DsM决策支持系统，缺乏适合中国国情或各省市特色的完善并实用的综合系统，进而影响使用者的评估规划和实施管理。4．从软件角度出发，目前开发的DSM决策支持系统，开发平台各异，可移植性差，功能拓展和推广应用均不方便。1．3．3国内外研究现状(1)需求侧管理决策支持系统的研究现状DSM决策支持系统是推动DSM工作的重要技术工具【101。国内在构建DSM决策支持系统的理论研究和实践方面取得了较大的进步，对DSM决策支持系统大量的研究112_71，主要集中在DSM决策支持系统的设计要求和方法、DsM措施的评估、DsM项目的规划等相关领域。比如，文献【11，16】运用Intemet的新理论构筑DSM决策支持系统，同时总结国外20多年DsM工作的开展经验，强调开发DsM决策支持系统在DSM工作中的重要地位，并给出了系统的构成和分模块理论基础。文献【18，19】利用Intemet网络技术开发DsM项目管理系统，实现网上申报、实施项目跟踪评估、发布DSM政策和DSM产品技术数据等核心功能。文献【20】将DsM决策支持系统建立在数据仓库的基础上，实现了数据分析、电价决策和项目评估等模块，将DSM规划、政策查询、负荷特性分析、电价方案决策、DsM项目评估等多项功能融为一体。文献【121开发了基于J2EE架构的DSM决策支持系统，该系统具有用户分层管理，基础数据、措施设备数据采集，抽样调查分析，DsM措施潜力评估以及经济效益分析，DsM规划等功能。国外在DSM的研究和应用方面，具有丰富的经验，开展了诸如可中断电价、实时电价等需求侧响应方面的研究，采取了各种各样的DsM措施，取得了显著的社会效益和经济效益。但针对DsM决策支持系统软件的开发并不多见，而是更加偏向于细化的功能性软件包。至今为止，美国已开发出许多不同的DsM模型及软件产品，如EPRJ／CoMMEND应用商业分析模型、EPRl爪E最大限度负荷状况管理软件包、EP对／CoGENMAs软件包、sRc／CoMPAsS综合计划和市场分析系统软件包等。(2)DSM能效评估的研究现状节能量的测量和认证以及合同能源管理的实施极大地促进了节能项目的开展。国内在节能量的测量和认证方面，以及合同能源管理的实践上面还很欠缺，仅停留在理论研究上，文献【21】阐述了我国实施合同能源管理机制的现状以及相关对策，文献【22】研究了合同能源管理机制下计算节能量的方法。文献【23】介绍了国际节能效果测量和认证规程，并将IPMVP规程成功地应用到DSM中。国外在节能效果的后评估方面很多研究，同时也开发了众多能耗分析软件，比较有代表性的有DOE22，Ene聊Plus，Enell酣210，HAP，TI州sYs，TRACE，HAsP，ESP2r，DesT等‘24’251。(3)负荷优化运行的研究现状负荷优化运行是指调整设备运行时间，安排生产，达到负荷转移，降低最大负荷，降低用电成本的行为。在负荷的优化运行方面，国外有一定程度的研究，文献【9】给出了负荷优化运行的相关数学理论，文献【26，27】分别建立了采煤厂和自来水厂在实时电价下负荷运行的优化模型。1．4本文的主要工作前文1．3．2节阐述了当前开展DsM工作面临的问题以及新环境下DSM决策支持系统的不足。1．3．3节分析了国内外关于需求侧管理、IPMvP、负荷转移方面的研究现状，综合考虑上述两方面内容，DSM决策支持系统需要增加新功能，以适应新环境。本文的主要T作如下：(1)基于IPMvP的DSM项目评估的研究。与已有的DSM评估体系相比，基于IPMVP的DsM5 东南大学硕士学位论文评估是将DSM评估体系、合同能源管理、节能测量方案与认证综合考虑在一起的。建立了节能量和能耗量的计算模型，分析总结了影响DsM项目效果的各种因素，运用lPMVP测量方案作为节能量度量的依据，详细探讨了DsM项目中测量成本与不确定度的关系，为拟定测量方案提供了参考，通过案例验证了运用不确定度表征节能度量结果的可行性。建立了基于lPMVP的DSM评估模型，从而有利于准确评估DSM项目的各项指标，有利于根据各种影响节能效果的因素合理分享DsM的节能效益，相关内容见第三章。(2)负荷转移、优化运行理论的研究。电力市场改革环境下，供电侧实施了分时电价、可中断电价等电价政策，电力用户由于缺乏技术手段而不能积极响应。负荷优化运行的研究结合了高耗能企业生产流程，归纳出了工业生产流程中的共同模型，提出了分时电价机制下负荷优化运行的决策模型，求解方法使用MATI，AB优化工具箱，相关内容见第四章。(3)将上述研究转化为DSM决策支持系统中的新功能，实现DSM决策支持系统功能的扩展。科学技术是第一生产力，将(1)(2)的理论研究转化为具体软件功能融合进DSM决策支持系统能够更好为供电企业、用电企业服务。．NET平台为实现DSM决策支持系统提供了很好的编程环境，使用简便、开发迅速的同时，在更新、维护方面也很出色。针对新环境对DSM决策支持系统要求，本文结合．NET技术，开发了基于．NET的DSM决策支持系统，并增加了能效评估、负荷优化运行决策支持等新功能，相关内容见第五章。本文各个章节之间的关系如图1．2所示。图1．2各章关系图6 第二章需求侧管理决策支持系统电力需求侧管理是一项综合系统的规划，成功的DSM项目应该是各方共同经营、共同受益的整体规划。DsM决策支持系统是开展DSM的重要技术手段。本章首先详细介绍了DSM决策支持系统的主要功能，根据1．3节和1．4节提出了DSM决策支持系统扩展的新功能。2．1DSMDSS概述电力需求侧管理决策支持系统(DSMDss)是为从事DsM的工作人员利用数据和模型来进行辅助决策的交互式计算机系统l⋯。该系统的重要功能是：对需求侧的各类数据及客户的各类信息进行自动地统计，汇总和查询；根据DSM工作的不同目标及要求，应用相应的数据挖掘技术对大量的数据信息进行综合分析，为DSM的决策工作提供定量的依据，起到决策支持的作用。目前，我国在DSM决策支持系统的理论和应用上面有了一定的进步。如图2．1所示，DSM决策支持系统的主要功能分为高级应用子系统和基本功能模块。其中，高级应用子系统是面向实际应用的上层系统，主要包括潜力评估与规划系统【121、申报审批系统【2引、实施管理系统等【l引。基本功能模块是指被高级应用子系统调用的具有独立性、功能性的部分，它们是数据采集与管理功能、能效评估功能、负荷特性分析功能【z91，它们之间的关系见图2．2，具体分析见2．2节。-·-·。。。一·-’-。一·’一一。。’’‘一’‘。。’’‘一一一---‘一‘。一。-。。’：高级应用子系统：●-⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一--●一·一●●-●-一一一●---一●一_·’一。_。一一-_-_●一一●。_●-●-●一一1：基本功能模块：Il图2．1功能结构图7 东南大学硕士学位论文数据管理子系统GPRS数据采集子系统sM●．一()‘口’1w曲；议骷J平l’c负荷特性分析与【据L—一预测子系统项目申报子系统审批规划子系统项目后评估子系统2．2DSMDSS的功能模块2．2．1数据采集管理系统图2．2各子系统连接关系图数据采集数据处理信息发布数据采集管理系统的目的是采集、存储及管理DSM项目相关的数据信息，为DSM决策支持系统提供完全的信息。w曲数据库将对采集的信息进行分类存储，主要包括以下内容【28J：乱系统管理信息：用户的登录名称、密码、权限和所在地区。b．企业申报DsM项目时的申报信息，包括企业性质、经营状况、用电基本情况(如用电方式、用电量、功率因数、执行电价等)以及DSM项目的具体信息，包括现行运行状况、决定实施DSM项目的方案、所要使用设备的参数(容量、额定功率、节电率、寿期等)。c．企业实际用电信息：包括各用电设备改造前后的用电信息，如用电量、负荷等，以及设备和系统运行环境，如工作班次、出工人数、天气、温度、设备运行小时数等。d．在线评估信息，包括经济指标和技术指标，如DsM总成本、年收益、年节电量、削峰能力、填谷能力、益本比、项目回收期、单位节电成本等，作为评价和验收项目的依据。2．2．2能效评估系统用电设备终端种类繁多，用电效率各异，库并完善各项参数，同时根据不同设备特点，力大用户和广大消费者提供购买设备的决策。该系统目的在于为各种用电设备建立标准的模型数据找出由高效设备替代低效设备的节电计算公式，为电DSM项目评估的成本效益指标有用户侧部分的年节电量、用户节约电力、年节电收益、年节电成本、用户益本比、寿期单位节约电量成本、寿期单位节约容量成本、寿期益本比、投资回收期：电网公司侧部分的系统侧节电量、系统侧节约电力、发电侧节约电量、发电侧节约电力、电力公司成本、电力公司收益、寿期电力公司益本比；社会侧部分的社会成本、社会收益、社会益本比；环境效益侧部分的C02减排量、S02减排量。8 第二章需求侧管理决策支持系统2．2．3负荷特性分析系统负荷分析是为了确定在总负荷曲线中居民、工业、第三产业各自的用电特点和其对总负荷的贡献，从而找出负荷曲线恶劣的原因。同时由于地区之间的用电特性也不同，所以也要对分地区的负荷特性加以分析。负荷特性分析子系统重点分析负荷类数据，根据数据预处理的结果对各类负荷数据进行分析。日负荷数据分析，重点分析日负荷数据的特性指标，同时能够方便的查询历史日负荷数据，以数据和图表(日负荷曲线)的方式显示。月负荷数据分析，在日负荷数据分析的基础上，对月度负荷数据进行分析，给出月度负荷指标，以曲线、棒图等直观的形式显示分析结果，同时提供数据的横向和纵向比较。年度负荷数据分析，在月负荷数据分析的基础上，对年度负荷数据进行分析，给出年度负荷指标，以曲线、棒图等直观的形式显示分析结果，同时提供数据的横向和纵向比较。相关性分析，主要分析夏季和冬季的典型日负荷数据、敏感负荷、非季节性负荷、温度负荷之间的相关性分析。2．2．4潜力评估与规划系统DsM的潜力评估与规划系统主要包括两个部分：DsM措施的潜力评估和DSM规划。2．2．4．1DsM搪施潜力评估DSM潜力评估是指，通过建立一个完善的评估指标体系，对需求侧管理的项目的措施的节电潜力进行分析和评估。DsM措施潜力评估的评估原则是DSM项目必须同时顾及各方面的效益，要使参与方有利可图，同时在项目实施过程中注重资源供需平衡，以最低的消费和最小成本支出获得最大收益，实现资源优化配置和社会的可持续发展。DsM措施的评估对象主要有用户侧、电力公司侧、社会侧、环境效益侧四个方面。DSM措施分析的方法主要采用成本效益分析法，各项技术方案比较的基本方法主要有益本比、投资回收期法、内部收益率法、现值法和年金法等五种。2．2．4．2DsM规划DSM规划是指根据措施潜力评估的结果，认真分析每一种措施的每一项成本效益指标，制定符合实际且经济最优的短期和长期的DSM规划。DsM规划的原则是：规划要注重法规、政策、激励机制和组织保障体系的同步建设、同步完善、同步发展；要有利于调动各方参与电力需求侧管理的积极性，促进电力工业持续健康发展；要有利于消除实施障碍，实现电力资源的优化配置；要有利于向电力用户提供更好地供电服务。DsM规划可以为企业用户自身的技术措施改造提供值得参考的最优方案。同时对于省市级用户而言，站在宏观决策者的角度可以通过统一途径采集各企业用电基本情况以及用电设备情况，对其潜力分析结果进行考察，根据各种不同的评估指标制定相应的规划方案，从而实施省市范围内的DSM长期规划。如图2．3所示，总体来说，规划方案的形成需要经过潜力评估、入选企业筛选和根据规划目标和投资规模确定最终的规划方案三个阶段1121。具体流程如下：①在潜力评估模型中通过调查设备数据汇总，再结合设备参数对一家企业或是一个地区多家企业的当前用电水平进行评估，从中得到经过需求侧管理节能改造后可实现的最大节约电力、电量等总体潜力；②建立筛选模型，在总体潜力的基础上进行成本效益分析和环境影响分析，根据评估指标排序，在一家企业内选出节电潜力较大并且易于实施的技术改造措施或在一个地区选出节电潜力较大的企业进行需求侧管理实施规划。③根据节约电力目标和投资规模，确定各技改措施的实施规模并计算出相应效益数据。9 东南大学硕士学位论文2．2．5申报与审批系统图2．3需求侧管理规划方法示意图为将DsM工作深入持久地开展下去，资助项目的申报、评估、审批、发布以及项目实施过程中的管理等工作显得尤为重要。利用Intemet网络技术，开发“需求侧管理项目申报和项目实施管理系统”，实现网上申报项目、发布需求侧管理政策和DSM产品的技术数据、实施项目跟踪评估等核心功能，使需求侧管理工作的业务模式、管理模式、服务方式进一步优化和扩展，达到优化工作方式、提高工作效率等目的。DSM项目申报为企业提供一个申报项目的平台，由企业用户填写企业电力需求概况表、企业项目基本情况表、绿色照明改造情况表、电动机改造情况表、变压器改造情况表、蓄能设备改造情况表、无功补偿情况表、生产工艺改造情况表、其他改造情况表、改造后典型日负荷情况表等网络申报表格，提交到服务器端。与此同时，DSM项目申报系统还可以调用能效评估功能模块计算项目的评估指标，将计算结果存储到wreb数据库中。DSM项目审批为政府审批DSM项目提供了技术手段。审批工作人员通过DSM审批系统，查询企业申报的DsM项目，并通过综合比较DsM项目的项经济指标和技术指标，参照某一指标进行项目排序，从而筛选节能潜力最大，效益最显著的DSM项目，为政府审批DSM项目提供决策支持。2．2．6实施与管理系统DSM项目的实施与管理包括制定项目实施规划、实施DsM项目、项目实施后的效果评估和管理。(1)制定项目的实施规划涉及规划、经济、财政、环保、能源等许多部门，政府一方面要明确各部门的职责，协调部门之间的关系，建立配合机制，另一方面，要针对本地区电力生产、输送和终端用电效率，出台相应的配套政策，促进工作的顺利开展。DSM实施规划的制订，要求组建项目的工作机构，配置相应的工作人员，负责规划的制订、实施、管理。其具体内容包括按照DSM的类型和目标筛选DsM项目，选择项目的实施方式等。(2)实施DSM项目的工作包括能源审计、确定项目的融资方式、确定项目的节能效果和项10 第二章需求侧管理决策支持系统目施工。(3)项目实施后的效果评估和管理包括测量项目的实际能耗，确认节能量，核算节能效益：跟踪检测和管理节能项目。项目的后期管理除了正常的设备和系统操作和维护外，一项重要任务就是对项目节能效果跟踪监测和评估。这期间要根据合同的有关约定，明确如何进行节能效果的跟踪监测，由谁来负责具体的操作和定期提交节能效果分析报告。在这些工作被确定以后，接下来要进行的工作是：①项目实施后各种实际能耗的测量和确认；②项目节能效果的考核和效益计算；③项目的跟踪监测和管理。2．3DSMDSS功能扩展及意义根据我国开展DSM面临的新问题(1．3．2节)和国内外相关研究现状(1．3．3节)，得出以下结论：①在DSM评估体系中引入IPMvP：②增加负荷优化运行决策支持功能。2．3．1基于IPMVP的节电效果评估合同能源管理是国际上一种先进的能源管理模式和市场化节能运作机制。在西方国家，以合同能源管理方式运作的节能服务公司已经发展成为市场机制下开展DsM的主要力量【l】。IPMVP作为国际公认的测量和认证节能量的理论体系，能够准确的计算节能量，分享节能效益，优化负荷运行。目前，国内还没有一套公认的：{i了能量测量和认证体系，在实施DSM项目和节能服务项目中存在以下问题：节能量评估不准确，影响了节能利益的分享和后续的负荷优化运行；业主和能源服务中介在节能利益分享方面争议颇多，阻碍了我国节能事业的发展，也阻碍了DsM在我国的顺利开展。因此将IPMVP引入能效评估系统，准确地评估DsM项目，一方面把项目的实施效果反馈给用户、电力公司，为负荷的优化运行提供决策支持；另一方面，把实际效果与预期效果作比较，总结DSM项目规划实施的经验，为后续的DsM工作提供决策依据，同时也为节能项目的利益分享提供了可靠的依据【231。2．3．2负荷优化运行决策支持分时电价是电力行业实施需求侧管理，鼓励用户改变需求方式，削峰填谷，提高电力系统的负荷率和运行稳定性的重要经济措施，它是按系统运行状况将一天24h划分为若干时段，具有不同的售电价格，对DSM项目的节电效益具有很大的影响【6】。但当前用电企业缺乏响应分时电价的技术手段，因此，本文从实际出发，考察工业生产流程，通过建立数学模型，得出了分时电价机制下用电成本最小化的生产调度。以上2．3．1和2．3．2是本文理论研究的重点，第三、四章将针对以上两方面，提出相关理论、模型，并加以应用论证。2．4本章小结本章首先详细介绍了DsM决策支持系统的概念和主要功能，根据我国开展DSM面临的新问题(1．3．2节)和国内外相关研究现状(1．3．3节)，得出DSM决策支持系统扩展的方向：①在DSM评估体系中引入IPMVP；②增加负荷优化运行决策支持功能。最后，又着重阐述了新功能的重要意义。 东南大学硕士学位论文第三章基于IPMVP的节电效果评估将IPMVP引入DSM节电效果评估系统，能够准确、公正地评估节能项目的实施效果，为后续的负荷优化运行、设备的性能维护提供参考，也为合理分享节能效益提供了参考依据，提高DSM参与方的积极性。本章首先介绍了合同能源管理和lPMVP产生的背景和存在的意义；接着建立了节能量计算模型，探讨了IPMvP的测量和认证方案，分析了节能量度量的不确定度，通过案例证明了IPMVP测量和认证方案的合理性以及运用不确定度表征度量结果的科学性；最后在科学计算节能量的基础上，建立了基于lPMVP的节电效果评估模型。3．1合同能源管理与IPMVP合同能源管理、节能服务公司、DSM等是在同一历史背景下相继发展起来的一系列新的理念和机制，这些新事务相互联系、相互渗透、相互支持、相互促进l¨。20世纪70年代中期以来，一种基于市场的、以赢利为目的的节能项目投资机制——合同能源管理在市场经济国家中逐步发展起来。合同能源管理的实质是一种以减少的能源费用来支付节能项目全部投资的节能投资方式，由能源服务公司ESCo(Ene嚼，serVicecorporation)以合同能源管理机制为客户提供节能改造服务，最后通过与客户分享项目实施后的经济效益来回收项目投资和获得合理的收益【211。然而，节能量如何度量和分配，直接关系到ESCO和客户双方的利益1231。lPMVP就是在这种背景下随着节能服务行业的发展而产生的。上世纪90年代，美国能源部开始和工业界联手研究了一种有关测量和认证节能效果的方法——国际节能效果测量和认证规程(IntemationalPe墒咖anceMeaSurement锄dVerificationProtIDcol，简称lPMvP)。目前，IPMvP已经作为一个公认的标准，为节能、节水和可再生能源项目实施效果的测量和认证方案的设计提供了一个灵活的架构，同时又坚持准确性、完整性、保守性、一致性、实用性和透明性等原则。IPMVP共有3卷【4J，经历了多个版本NEMVP，lPMVPl997，IPMVP2002，IPMVP2007，现已成为美国节能行业公认的标准规程，IPMVP也被翻译成中文，法语，德语，俄语，西班牙语，葡萄牙语等多种语言版本，被国际社会普遍接受。节能量的测量和认证(Me舔urementandVerificat．on，简称M&V)是制定测量方案、测量节能量并根据节能措施分享节能效益的过程，是合同能源管理项目的重要环节。目前关于DSM项目节能量度量、利益分享等方面难题都需要测量和认证才不失合理公平性，因此，将IPMVP融入DsM项目评估体系是非常重要的。3．2节能量计算模型的建立节能量是指采取技术和经济措施后能源使用减少的数量，节能量的大小受到多种因素的影响，准确地计算节能量是一个复杂的难题，并非像公式那样简单。节能量计算的步骤是先分析能耗量与相关影响因素之间的关系，然后通过比对节能措施实施前后环境条件、能耗量之间的差异来度量节能量的。3．2．1能耗量的影响因素及其计算模型设备的能耗量受到多种因素的影响，如温度、气候、占用水平等。对于既定的设备，影响能耗量的主要因素包括：①设备运行环境，如气候、温度等；②设备的占用水平；③设备安装的密集度，运行时间安排；④室内或用户对各种服务项目的需求，如房间温度，照明度等；⑤设备安装的合格12 第三章基于IPMVP的节电效果评估程度；⑥操作人员使用设备的熟练程度；⑦设备性能、寿命。由于能耗量与各因素之间的函数关系非常复杂，一般采用的方法是：测量那些重要、易量化的因素，对于那些影响能耗量很小的因素，往往采用估计定量的方法。计算能耗量的具体模型如下：设某一时刻的能耗量为E，影响能耗量的各因素记为期，娩，的，鞠⋯．．，则能耗量与各因素的函数关系为：E=，(而，恐，恐，．．⋯·)(3．1)建立模型时，针对那些对能耗量影响较小的因素，采取约定的方法，根据其影响大小对能耗量进行调整。针对那些对能耗量起决定作用的因素，运用线性回归法，解析法找出其与能耗量之间的关系。由式3．1转化为：E=厂“，恐)+磊(3．2)E是能耗量：溉，x2是影响能耗量的主要因素；而是根据其他因素对能耗量影响，对能耗量的调整。3．2．2节能量的定义及计算模型时隔】图3．1节能量示意图文献【l，4】对节能量的定义是指采取技术和经济措施后能源使用减少的数量。关于节能量的基本计算方法是通过比较项目实施前后的能耗情况来计算节能量。公式涉及到的术语有：基准期(B彷e砌PPP，_f甜)——节能措施实施之前定义的一段周期长度，作为后期比较的基础，记为口。报告期(脚Drf魄}n麒耐)——在节能措施实施之后测量和验证节能量的一段时间，记为R。基准期运行条件(胁P砌P心砌dCD删拼册)——在基准期时段内各自的气候、占用率、工厂产量及设备运行情况，记为C。。报告期运行条件(R印删馏凡，．fl耐。玎出f鲫)——在报告期时段内各自的气候、占用率、工厂产量及设备运行情况，记为G。能耗影响因素(上浙P，：毋p嘿rDw聊以g伽，19瑙)——所有影响能耗量的因素，如气候、占用率、工厂产量以及设备运行的相关条件。能耗决定因素分为常规决定因素和非常规决定因素。常规因素(肋删船胁瑙)——能够建立与能耗量有准确函数关系的因素，这些因素通常通常都是季节性、周期性的。例如可以运用回归模型模拟工厂制冷用电量与外界温度之间的函数关系。非常规因素(Ⅳ()玎．RD“f伽P忍cfD，苫)——无法建立与能耗量准确函数关系的因素，这些因素是无法预测的，如设备的大小、设计、操作水平等。通常需要工程估计这些因素对能耗量的因素。调整量(∥珊砌P聊)——在设备既定的情况下，能耗影响因素的变化导致能耗量的变化，在13 东南大学硕士学位论文计算基准期和报告期的能耗量时，需要根据基准期和报告期运行条件的差异，对节能量进行调整，记为A。调整量分为常规调整量和非常规调整量。常规调整量(肋“砌P彳刃琊砌P刀船)——根据基准期与报告期常规因素的差异，对节能量的调整。非常规调整量(Ⅳ撕．肋绑砌P彳巧淞砌阴括)——根据基准期与报告期非常规因素的差异，对节能量的调整。节能量(跏觇≯)——如图，将基准期能耗和报告期能耗根据能耗影响因素，规格化到某一运行条件下(通常使用报告期运行条件)，进行比较所得，计算方法见图3．2。图3．2节能量计算方法报告期运行条件C。下的节能量B计算公式如下：B=易一乓+么=色一B、(3．3)式中：E口为基准期能耗，即未改造用电设备在基准期运行条件C。下的能耗；B为报告期实际能耗，即已改造的用电设备在报告期运行条件C。下的能耗：彳为统一基准期和报告期运行条件的调整量；髟为调整的基准期能耗，即未改造用电设备在报告期运行条件C。下的能耗。公式(3．1)(3．2)主要用来表述能耗与运行条件之间的函数关系，计算某一运行条件下的能耗，也可以弥能耗记录残缺点。而公式(3．3)主要借助公式(3．1)(3．2)计算节能量。3．2．3影响节能量测量的因素如3．2．1节所述，能耗量受到多种因素的影响，节能效果也受到这些因素的影响，在设计M&V方案时，应充分考虑一些重要参数的可预测性，可测量性，以及可能产生的影响程度，给参数的误差范围一个明确的界定。在收集变量数据和度量节能量的过程中，度量过程本身也会因为一些不确定因素而给计算结果带来误差，这些因素包括：①测量仪器的误差；②模拟误差；③抽样误差；④一些参数估计值的不确定度，相关内容见3．4节。节能量度量过程中，需要测量重要的参数，如温度，占用率等，估算其余参数对节能量的影响。当某些因素的测量成本较高时，可采用估算代替测量，以节约测量成本。具体测量方案见3．3节。3．3IPMVP的四种M&V方案IPMvP已经作为一个公认的标准，为节能、节水和可再生能源项目实施效果的测量和认证方案的设计提供了一个灵活的架构，同时又坚持了准确性、完整性、保守性、一致性、实用性和透明性等原则。14 第三章基于口MvP的节电效果评估3．3．1节能量测量和认证(M&V)的步骤节能量不能直接测量，而是通过比较所得。如图3．3，节能量的度量过程一般包括明确节能量计算公式，根据现场设计测量和认证(M&V)方案，建立节能量计算模型，度量节能量。3．3．2IPMVP四种方案的探讨图3．3节能量度量步骤3．3．2．1方案A：隔离改造部分。测量部分参数将安装节能设备的部分与其他部分隔离开，通过现场测量安装节能设备的能耗及一些重要的参数来测定节能量；测量既可以是短期的，也可以连续进行。如果某些参数对计算节能量的影响很小，那么可以采用估计值代替测量的实际值，但需要检查节能措施的设计和安装，确保估计值可以代表实际值。在测量方案中应列出使用估计值的参数和误差分析结果。方案A适用于设备运行时间不变并可约定，设备功率固定的场合。如：①照明改造项目，用高效节能灯代替普通日光灯，照明时间可以估算，照明功率需采用阶段性测量或间断测量，以保证节能效果；②灌溉设备改造项目，用高效电机代替普通电机，拖动设备的运作时间不变，可以估算，拖动设备的功率需要短期连续测量。3．3．2．2方案B：隔离改造部分．测量所有参数将安装节能设备的部分与其他部分隔离开，通过现场测量设备的能耗及所有参数来测定节能量测量既可以是短期的，也可以连续进行。方案B适用于运行时间恒定可估算，功率变化需要连续测量的设备。如：①变频调速改造项目，通过安装在电机供电装置上的功率表测量用电量。基准期时，将电表安置一周以测定负荷，报告期时，安装电表跟踪用电变化，最后计算节能量：②路灯改造项目，安装高效节能灯和亮度调节自动装置。3．3．2．3方案C：整个设施及账单分析通过测量整个设施的能耗水平来测定节能量。在报告期，短期或连续地测量总体能耗；综合分析总表数据、电费账单以及所有有用数据，运用简单比较的方法和回归分析方法计算节能量。方案C适用于节能设备影响范围较广，难以明确隔离的界限的场合。如：整个大楼的综合节能项目，牵涉到了建筑的许多系统，比如照明、暖通空调、电加热。通过分析燃气或电能表计数据，对比基准期和报告期各自的能耗情况，可计算节能量。3．3．2．4方案D：校验模拟通过模拟部分或整个设施的能耗水平来测定节能量。模拟方法要能够模拟设施中实际的能耗效15 东南大学硕士学位论文果，这种方法要求检测人员在校验模拟方面具有高超的技巧。在报告期，模拟能耗状况，并采用电费账单数据和计量表的数据来进行校验，最后通过对比基准期和报告期的模拟结果计算节能量。方案D适用于节能设备的影响范围无法隔离，基准期数据未知，报告期安装了能耗表计，记录报告期能耗的场合。如：基于校准模拟法的综合节能措施项目，牵涉到建筑的许多系统。没有基准期数据记录，报告期在设备上安装了燃气和电力公司表计，记录能耗数据，通过校验模拟法计算节能量。以上介绍的lPMvP的4种M&V方案具有充分的灵活性，它为检测人员制定M&V方案提供了一个框架。参照IPMVP，检测人员可以从宏观上把握M&V方案的整体布局和设计过程，达到以最小的成本检测出尽量准确可靠的结果。在微观上，确保检测人员考虑全面，不忽略任何影响节能效果的细节。3．4节能量的不确定度分析科学度量节能量能够很好地反映节能量计算值的真实性。现实中，节能量受到许多已知和未知因素的影响(如3．2．3节所述)，节能量真值在一定的区间内变动。为了准确评价节能量的度量结果，作为节能效益分享的可靠依据，节能量的度量必须以不确定度(即置信度与置信区间)的形式给出。本节灵活地运用统计学和误差理论鼍化节能量确定过程中引入的关于测量、抽样、模型的不确定度因素，并建立了合成不确定度的数学模型，使计算结果以置信度和置信区间的方式给出。不确定度是指由于测量误差的存在而对测量值不能肯定的程度，是对被测量的真值所处的量值范围的评定13¨。用标准差表征的不确定度称为标准不确定度(简称不确定度)，采用不确定度表征节能量计算结果：{曼姐’专竺(3．4)lU=，×胆式中：E’为节能量的估计值，u表示节能量的不确定度，舾表示节能量的标准差，f是置信度P自由度为"的f分布不确定度的大小决定了计算结果的使用价值。不确定度越小，计算结果与真值越接近，其质量越高，使用价值也越高。节能量的测量结果受多种因素影响具有若干个不确定度分量，因此测量结果的不确定度用各不确定度分量合成后的不确定度表示。节能量的确定过程主要包括原始数据采集和节能量计算两个过程，在节能量的确定过程中引入一些不确定因素有：测量误差、抽样误差、模拟误差。这些误差可以表征为不确定度，最后用不确定度合成公式合成这些不确定度分量，得到节能量的不确定度Ij¨。3．4．1测量误差测量误差是指测量值与真实值之间存在的差别。由于仪表、读数、操作等因素，在测量温度、湿度、功率和用电量时，测量结果存在一定程度的误差。仪表说明书提供了仪表的量程、精度等指标，测量结果的标准差根据以下公式求得。相关公式如下【32l：测得值绝对误差：瓯=磊×尺(3．5)不确定度：u：兰世屯，2(∞)竹次等精度测量，测得值平均值的不确定度：u=云曩豸兰万(3．6)(3．7) 第三章基于IPMvP的节电效果评估式中，唼为量程对应的相对误差，尺是测量时选择的量程，P为置信度，a为显著性水平，口=l—P，f是自由度取无穷大，置信度取P时的f分布。3．4．2抽样误差抽样误差是抽取样本的随机性造成的样本值与总体值之间的差异。在照明节能改造过程中，由于测量成本和时间所限，测量灯具的实际功率时，仅测量部分具有代表性的灯具。抽样技术理论的相关公式如下【33J：估计值标准差：趿=(3．8)不确定度：U=f×·跞(3．9)式中，Ⅳ是总体样本个数，即是随机抽样个数，f是自由度取一一l，置信度取尸时的f分布。3．4．3回归误差回归分析方法是分析能耗量与气候、占用率、工厂产量以及设备运行状况之间函数关系的常用方法。回归模型因其不能包含所有影响能耗量的因素，在计算和预测能耗量时存在残差。公式(3．10)是采取的线性回归的模型，为了说明回归模型的拟合效果，一般，运用以下指标来衡量自变量和因变量的相关程度，相关公式如下134J：】，=岛+白Ⅸ+包五+⋯⋯+嚷≮(3．10)⋯⋯_=端回归标准差：-蹋=不确定度：u=f×瓯(3．11)(3．12)(3．13)式中，羹为回归拟合值，”是观测值个数，p是回归参数的个数(p=|i}+1)，f是自由度取玎一l，置信度取尸时的f分布。3．4．4不确定度的合成参考文献【32】，合成不确定度的定义是：令疋=／(为，恐，⋯h)，‰是直接测量值薯不确定度，则置的不确定度是：％=式中，p：f，为任意两个直接测量值薯与t不确定度的相关系数。17(3．14) 东南大学硕士学位论文节能量度量过程中，测量、抽样、模型变量是相互独立的，不确定度相关系数丹=0，由式(3．14)推导出节能量不确定度合成公式：％=厣岛=喜气@-5，Esx．Ⅳ乓=兀薯，=l通过以上分析可以看出，节能量的不确定度与测量、抽样、回归不确度组成。节能项目要根据项目难易程度、规模和合同约束的条件来确定合适的测量计算方案。对于简单项目来说，数据要求过于精细，会增加项目成本，得不偿失。对于复杂的项目，如果数据过于简单，计算结果不能真实代表项目的实际节能效果，会引起合同双方不必要的争议111。3．5不确定度和成本的关系进一步的降低测鼍结果的不确定度的益处可以得到更好的运行反馈信息、能够增加节约量和改进其它运行变量。众所周知，我们对测量结果的准确度和精确度越高，测量所花费的成本也就越高。在测量节能量，设计M&v方案的时候，我们希望在既定精确度的前提下，尽量提高计算结果的准确度。影响M&v成本的关键冈素：①表计的质量，②需监控的独立变量的数目，③测量和报告的频率，④测量期、基线和报告期长度，⑤样本大小，⑥表计其他用途信息，以分摊成本。因此，我们在设计M&V的时候尽可能在满足结果不确定度的情况下，尽量降低成本：或者在既定的测量成本情况下，提高结果的准确度。在DSM决策支持系统中引入对各种测量方案不确定度的分析，可以为管理者拟定测量方案时提供很好的依据。3．6案例分析案例中是某所高校中央空调的改造项目，它具有节能改造项目的一般特征。本文分析并计算了项目实施后的节能量及其不确定度，以此说明上述不确定度评定方法是科学可行的。基本方法是根据该中央空调2006年逐月耗电量建立耗电量、制冷度日数线性回归模型，并根据2007年的制冷度日数预测2007年逐月耗电量，通过对比2007年预测的逐月耗电量和实际耗电量，计算节能改造后的节能量及其不确定度。3．6．1节能改造情况描述该办公楼位于南京地区，共16层，总面积约76000Mz，1999年竣工，至今未做过任何节能改造。通过用电量记录可知，中央空调的用电量占总用电量的60％左右，为贯彻高校节能，校方在2006年秋季对该办公楼的中央空调进行变频改造。3．6．2基准期能耗及其回归模型基准期选择为2006年4月至2006年10月的7个月，由于测量成本的限制，记录的数据仅有空调逐月用电量数据、制冷度日数CDD。由于该办公楼在冬季(1l，12，l，2，3月)主要使用天然气采暖，停止空调的使用，故本文忽略对冬季的考察。因此，本文仅分析了耗电量与制冷度日数cDD的关系，忽略占用率等其他冈素的影响。表3．1记录了基准期时段内的空调逐月用电量，温度和制冷度日数。运用凰∞，工具对表3．1的18 第三章基于IPMVP的节电效果评估用电量数据和制冷度日数进行回归分析，得到分析结果表3．2。表3．1基准期能耗表3．2基准期能耗量与制冷度日数的回归分析通过分析表3．2，可以得到以下结论：①决定系数R：：0．99，非常大，故认为，99％的能耗量变化与制冷度日数C肋相关。②cDD回归系数6l=242．27，标准差．箔(61)=12．27。查f分布表的临界值，当”=7，置信度尸=95％时，屯，2(7)=2．45，f^219．75>乞，2(7)，故认为，能耗量与制冷度日数CDD的一元线性回归效果显著。③由以上分析可得出耗量和制冷度日数回归方程为E=251837．6+242．3xC∞(3．16)3．6．3调整的基准期能耗对空调的节能改造后，由于报告期(2007年)的气候较基准期(2006年)气候有所变化，故需要计算调整的基准期能耗，即未改造的空调在报告期(2007年)运行条件下的能耗量。将2007年的制冷度日数带入回归方程式(3．16)，便得到未改造空调在2007年的能耗数据。表3．3调整的基准期能耗与2007年实际能耗19 L．一东南大学硕士学位论文3．6．4节能量及不确定度评价3．6．4．i月节电量及不确定度设调整的基准期第f个月的耗电量‰，报告期第f个月的耗电量‰，由式(3．3)得到第f个月的节电量‰=B脚一‰。通常认为置信度尸=95％足够说明结果是可信的【41。表3．2中的回归标准误差趿=5392．2，以=7。结合公式(3．12)和(3．13)，查f分布表知，乞，：O一1)=2．45，于是，置信度为95％条件下，表3．2中调整的基准期第f个月的耗电量邑枷的不确定度：U枷=乞，2(胛一1)xSB=13210(kWh)。本案例中，测量误差不是主要的误差源，认为直接测量的耗电量数据没有误差。故认为，实际用电量‰的不确定度‰=0(kwh)由公式(3．15)得到月节电量E鼎存的不确定度：‰=√‰2+‰2=132lo(km)运用不确定度评价第f个月的节电量：‰±‰=‰±13210(kWh)3．6．4．2年节电量及不确定度报告期的节能量是7个月节能量的叠加，年节电量：上E0=∑E玉=402698(kwh)f=I由公式(3．15)得到年节电量的不确定度：％=√7׉2=34950(kwh)运用不确定度评价报告期节电量：互0±巩=38761l±34950(kwh)可信度95％上述算例表明，运用置信区间表征节能量科学地揭示了节能量的精确值所在的区间，同时也精确评估了测量、抽样、回归分析过程给计算结果带来的不确定度。ESCO和客户双方将在能源管理合同中就节能量的不确定度达成共识，当节能量的不确定度过大，合同双方将会根据计算结果适当地提高测量和计算的准确度。3．6．5小结算例中，根据基准期的能耗数据，运用回归分析法模拟了未改造用电设备在报告期条件下的能耗状况，并通过对比报告期的实际能耗数据，得到节能量。同时，分析了回归误差，评价了月节能量和年节能量的不确定度，确定了真实节能量的所在范围以及相应的可信度。目前，我国能源管理水平较低，还没有一套科学的度量节能量的方法，本节关于节能量不确定度的研究，从技术角度为进一步推动合同能源管理机制的发展扫除障碍。3．7基于IPMVP的DSM评估体系DsM项目的评估指标主要用户侧、电力公司侧、社会侧、环境效益侧四个方面，通过指标的计算公式可以发现，DSM项目的评估指标都是通过节能量换算所得。目前，节能量的计算不确定度比较大。因此，只有计算出准确的节能量才能得到准确的评估指标，才能为优化运行和收益分享提供可靠的依据。本节主要介绍了基于lPMVP的DSM项目评估指标体系，建立了通用计算模型，介绍了成本效益分析方法的应用。 第三章基于IPMvP的节电效果评估3．7．1通用计算模型传统需求侧管理实践中计算节能量是以已知改造措施节电率为前提的，省市级决策者需要根据需求侧管理工作项目的开展经验。确定每一种技术改造措施的平均节电率，节电率的选取正确与否直接关系到结果误差的大小。这就使得这些数值以及在此基础上计算的DSM项目各项指标都有很大的误差。因此，这种计算方法非常不适合分享节能效益类型的DsM项目IlJ。本节参考IPMVP测量和认证体系，度量出较为准确的节约电力、节约电量，从而为以后DSM项目各项指标的评估提供了准确的基础。3．7．2节和3．7．3节都是以本节的通用模型为基础所求的，具体公式省略。仍然以年节约电力和年节约电量指标为基础，通用模型如下：>年节约电力峨=稀(3．，7，式中，只——调整的基准期功率；最——报告期实际功率：J『——终端配电损失系数>年节约电量缸=箭@哟(1一，)、。式中，E一——调整的基准期用电量；ER—-报告期实际用电量；，—磺端配电损失系数。>年节约电费s=』c曰(f)‘％(f)d，一』cR(，)‘‰(，)df(3．19)式中，S为节电效益，f是时间变量，似f)是基准期分段电价函数，以f)是基准期设备能耗的功率函数，咏，)是报告期分段电价函数，蹦f)是报告期设备能耗的功率函数。3．7．2DSM项目评估指标体系为使需求侧节电资源的技术潜力转化为可实现的节电资源，要取决于用户、电力公司和社会的共同协力。挖掘需求侧资源的成本和效益要在各群体之间进行合理分配，提供一个各方相容的范围和得益机会，以激发他们投资于能效的积极性和实施能力。根据国内外需求侧管理工作的实践经验和研究，成本效益评价指标主要有：用户：●年节电量(用户可避免电量)·用户节约电力(用户可避免电力容量)●年节电收益●年节电成本●用户益本比●投资回收期电网公司：●系统侧节约电力(电网公司可避免峰荷容量)●系统侧节约电量·电力公司成本●电力公司收益●电网公司益本比发电公司：2l 东南大学硕士学位论文●发电侧节约电力(发电侧可避免峰荷容量)●发电侧节约电量(发电侧可避免电量)社会：●社会成本●社会收益．●社会益本比环境效益：●C02减排量●S02减排量●NOx减排量3．7．3成本效益分析法成本一效益分析方法的概念首次出现在19世纪法国经济学家朱乐斯·帕帕特的著作中，它是通过比较项目的全部成本和收益来评估项目价值的一种方法，将成本费用分析法运用于需求侧管理工作的计划决策之中，以寻求在投资决策上如何以最小的成本获得最大的收益。需求侧管理技术方案比较的基本方法主要有益本比法、投资回收期法、内部收益率法、现值法和年金法等五种，一般采用益本比法来衡量DsM项目的成本效益。益本比法(BcR法)是将技术方案折现后的产出资本和投入资本之比进行比较的方法。益本比即效益和成本的比值，为了科学地进行比较，这里的益本比是指寿期益本比，即DsM项目措施整个寿期的效益现值累积与该措施所有投入的成本现值累积之比。若BC贬1时，说明产出等于或大于投入，投入资本可获得等于或大于预期的投资效果，以益本比大的方案为优。益本比的计算公式为BcR：堡：C∑忙O∑r=O(3．20)式中：阳k益本比：k产出现值：D一投入现值；Q广第，年产出的现金流量；Cr广一第f年投入的现金流量。益本比法具有概念明确，易于判断，方便应用等特点，对资金有限情况下最为适用，符合需求侧管理项目评估的要求，在国内外需求侧管理项目分析中得到广泛的应用。3．8本章小结本章主要T作主要有三部分：一是将IPMVP应用到DSM项目评估中，达到了客观、公正、准确评估节能量的目的；二是本章深入分析了节能量不确定度、不确定度与M&v成本的关系，为拟定测量方案提供了依据，最后通过具体案例证明IPMvP以及不确定度在节能量评估中的应用；三是在通用计算模型的基础上，建立了基于IPMvP的节电效果评估模型。‘ 第四章负荷优化运行决策支持目前很多国家的大型工商业用户普遍使用了分时电价。在我国，很多用户缺乏响应分时电价的技术手段，使得他们参与分时电价的积极性不高。本章提出了用户端响应分时电价的负荷优化模型，旨在挖掘企业用户的节电资源，提高用户参与分时电价的积极性。本章首先介绍了分时电价、负荷优化运行的研究背景和现状，介绍了企业的用电情况，探讨了企业响应负荷优化运行的影响因素，建立了负荷优化运行的数学模型，最后通过案例证明了负荷优化运行模型的科学性和实用性。4．1负荷特性与电力系统经济运行理想的负荷特性是负荷随着时间的变化为一条水平直线，此时发供电设备利用率最高，单位售电成本所分摊的规定费用最低。而现实中负荷特性曲线是由社会生产、经济活动和人民生活用电随时间变化用电需求的不同而形成的，负荷曲线具有一定的规律，分析和研究负荷特性，优化调整负荷曲线对电力系统经济运行具有重大的作用，是电力需求侧管理基础工作的重要内容。优化负荷特性的主要措施有经济措施、行政措施、技术措施。经济措施是优化负荷特性的重要措施，主要通过电价杠杆来调整不同时段的供求关系，在保持综合平均销售电价基本不变的前提下，将销售电价分解为类别电价，并在类别电价的基础上实施分时电价，使用户在时序性、经济性、用电可靠性之间做出自己的选择。我国的现行电价分为照明电价、非工业电价、普通工业电价、大工业电价、农业生产电价、城镇商业电价、差别电价、趸售电价、电网间互供电价等类别，并在大部分类别中实施了分时电价。分时电价可以较好地满足电力市场建设初期的要求，也可以通过时段细分进一步拓展为实时电价。峰谷电价作为分时电价的初级形式，在我国目前的电力工业中广泛采用。4．2分时电价峰谷电价作为分时电价的初级形式【35枷l，在我国目前的电力工业中广泛采用。目前，从各地电网呈报的实施分时电价的实际效果来看，存在的主要问题是大部分地区分时电价的购电政策缺乏弹性，用户缺乏响应分时电价的技术手段，使得他们响应分时电价的积极性不高。国内外已有大量文献对Tou的用户响应、ToU的实施机制进行了广泛的研究，旨在从宏观上面制定合理的电价政策，制定合理峰谷比，提高用户响应电价的需求弹性。鉴于用户缺乏响应分时电价的技术手段，本文从实践出发，从微观方面提高用户响应电价的需求弹性，建立响应分时电价的负荷优化运行的数学模型，解决分时电价下的工序安排、生产调度问题。本文采用国内目前广泛应用的峰谷电价，将一天划分为峰、平、谷三段，每一时间段内有固定的电价。4．3企业的负荷优化运行无论是在自然学科领域还是在社会学科领域，以最小的成本获取最大的效益，始终是人类追求的目标。最小化成本的同时最大化效益，将一对矛盾的两个方面同时考虑，构成了一个典型的多目标优化问题。工程实践中的方案设计，社会发展与国民经济中的规划与决策，大都可以视为多目标优化问题。采用多目标优化方法，可以对这些问题中相互冲突的目标进行很好的权衡，给出满意的优化结果，从而提高人类改造自然、改造社会的能力【411。4．3．1企业电力费用构成现行工业用电销售电价的计价方式分为两种，即单一制电价和两部制电价。单一制电价又称电23 垄塑查兰婴主堂垡丝茎度电价，即按实际用电量的度数计价。两部制电价模式是指上网电价分成容量电价和电量电价两部分。容量电价又称基本电价，主要反映以投资成本为主的固定成本，按政府核准的电价执行。容量电价的实质是对发动机组能够向电网提供发电的能力付费，因此容量电费的结算与发电机组的可用率密切相关。电量电价主要反映以燃料成本为主的变动成本，按现货市场竞争形成的电价执行。上述两种计价方式中还应包含功率因数调整电到42J．【4引。依据上文分析，企业电费(r)可表示为基本电费彳、电度电费口和功率因数调整电费C三部分之和，即：丁=彳+口+C=尸D+E形+C(4．1)式中k基本电价，元／k、，A或元／kW：DL_一用户接入容量或最大需量，kVA或kW；E二一电能电价，元／I(、枷：形一用户月度用电量，k帅C『_—．功率冈数调整电费，元，是供电公司根据企业月平均功率因数，对用户进行功率因数考核，并按协议对企业进行奖罚。功率因数低的企业可以通过装设有集中无功补偿装置或通过分散就地补偿来保证满足供电公司的协议要求。4．3．2企业负荷优化运行的研究现状在负荷的优化运行方面，国外有大量的研究，文献【44-47】给出了负荷优化运行的相关数学理论，文献【26，27】分别建立了采煤厂和自来水厂在实时电价下负荷运行的优化模型，其目标函数仅关于电度费用，而忽略了容量电费和负荷转移的操作成本。国内相关文献仅局限在具体的工艺改造方面，文献【48】给出了蒸馏装置的负荷转移，文献[49】给出了钢铁企业生产的能源的动态分配模型。综上所述，国内外研究没有从工业生产流程中提取共性。为此，本章考察了工业生产流程，并建立了基于生产流程的负荷转移优化模型，4．4节给予了详细的讨论。4．3．3影响企业负荷优化运行的因素企业生产过程中实施负荷优化运行的目标是减少用电成本，其采取的手段有负荷转移、可中断负荷控制以及使用高效率的设备。本文所讨论的负荷优化运行指的是负荷转移措施。负荷转移受到多种因素的限制，为了顺利实施负荷转移，必须预先熟悉工业生产流程和相关生产调度，找出影响负荷转移的关键因素。现代工业企业，生产环节多，协作关系复杂，生产连续性强，情况变化快，某一局部发生故障，或某一措施没有按期实现，往往会波及整个生产系统的运行。因此，研究分析影响生产的各种因素，熟悉生产调度，根据不同情况采取相应对策，对于负荷转移是非常重要的。负荷转移首先要满足生产过程中工序、工艺、设备、环保、安全、质量、供应、销售、服务等方面的动态性限制以后，再考虑将1'oU高峰时段的负荷转移到1’oU低谷时段。例如，在铸造行业，高温炉的工作都要经过加温和保温的交替过程，交替周期较长，通过适当生产计划和班次尽量将加温过程放在低谷段，保温过程安排在峰段。当然这种生产计划的调整对整个企业生产可能造成一定的影响，需要全方位的平衡。另外，用电企业实施负荷转移措施在减小电费支出的同时，还需要考虑实施负荷转移所带来的操作成本，如安装相关负控设备，生产工艺变化，生产班制变化所带来的生产成本的增加。4．4负荷优化运行模型生产流程是指在生产工艺中，从原料投入到成品产出，通过一定的设备按顺序连续地进行加工的过程。一个企业的生产流程往往由多个单线程组合而成，每个单线又有多个工序构成。针对分时电价机制，本节提出了在单线程上实施负荷转移，建立了一套适应于工业流程的优化模型。此模型24‘．t 第四章负荷优化运行决策支持功能简单，应用灵活，可应用于采矿、冶金和自来水厂的单线流程。4．4．1数学建模负荷转移的本质是在生产工艺约束条件的前提下实现用电费用的最小化，本节采取以下思路：①首先分析负荷转移的实质，即寻找最佳生产方式，见4．4．1．1；②接着建立了企业的能耗模型以及生产工艺约束模型，见4．4．1。2和4．4．1-3；③最后建立了关于负荷转移的多目标优化模型，见4．4．1．4。4．4．1．1模型变量说明。节4．3．1已介绍了企业电力费用的构成。根据实际情况假设如下：1)企业的容量电价为旭单位元瓜vA：2)分时电价函数为酏)，单位元椭；3)某时刻的用电功率为P(t)，单位kW：4)企业的某一生产流程最大负荷为D，单位kw；5)该生产流程的电度费用为矾单位元；6)生产流程各单元开关状态向量矩阵玑U为待求向量矩阵。Tou电价烈D图4．1企业生产流程结构分解图|otlt2t3t4f5⋯⋯⋯tN．1tN由铬1小凿寻—■——————、———、——．—一第1个单元I·--二=二二三三三==：二二￡，的功率Pl∞totlt2t3t4f5⋯⋯⋯t№ltN匆第，个单元的二：二二=二=二二：二：二二二二二：：二二=，勘率P内totlt2t3t4t5⋯⋯⋯lN-ltN电I．—一负荷优化时段———一图4．2分时电价与流程内各单元实时功率如图4．1所示，将企业的某一生产流程分为聆个单元，每个单元的功率为尸i(t)，将第f个时刻单元的开关状态表示为：，、I1，第产个单元处于开状态甜fU)={．一．．．⋯⋯．．．(4．2)”710，第f个单元处于关状态⋯～那么第f单元的实时功率可表示为“，(t塌(t)。为了便于计算机求解，下面将建立离散化模型。将【fo，‘，】时段N等份，即fo尸，伽协，s幻却如总是拥有足够的煤供Q，口输送>P(f)是第f个传送带装载速率‘O)砌／矗的函数。然而，传送带的能耗功率达到最大时，它的29 东南大学硕士学位论文传输容量也达到了设计的最大值。这里假设，当传送带处于开状态时，是最大功率(满负荷)运行；当处于关闭状态时，功率为O。这个假设只有在传送带可以长时间满负荷运行的情况下有效。>传送带从首段到末端的传输时间差被忽略。>当运煤车到站时，为节约装载时间，9口立即按照恒定速率装载，因此对9口不能实施负荷转移控制。>运输车的时间安排已考虑两列运输车的最小间隔时间。>所有列车到达的时间均在朋·乃的时刻上到达，即任何两列车的时间间隔均是乃的整数倍。>乃是1厅的整数分之一。>忽略传送机的启动能耗。尽管传送机的启动能耗是一个非常重要的因素，但是传送机的长时间能耗是更加重要。>假设负荷转移前后，生产流程的最大负荷D与负荷转移的操作成本C(∽为固定值。4．5．2．2建模分析根据姆妒系统的实际运行情况，考虑上述的假设条件后，将实际问题转化为数学问题进行分析。JsatTIoadT同闸冈厂]I。＼———————，-，—————————／Horiz。nk、、．————————_、。，——————————√Horizonk+1图4．6Train装煤时刻表1)关于1’rain到达时刻的分析：TrainO在f=‘o时刻到达，在，=‘o+互(功时刻离开，Trainl在f=‘l时刻到达，在，=f，l+冕(功时刻离开，Tmin2在f=‘2时刻到达，在f=‘2+互(功时刻离开，其中已知，ffo+五(彬≤，l。，，，。+五(功≤‘：，当ffo，‘l，‘2得知后，控制时程在时间段【‰，‘：)，T聊聊r脚8400月』r=‘=一2q6‘饧13脚2100。2)Q。和QI，传送机的速率：QIo(，，1)=，口lo一．例一口Ⅳ口lo(f)，Q13(f，1)=饧13一删J口甜Q13(r)其中已知rQl0一枷工=995(fD一／办)，，Q13一删x=2l00(fD玎／JII)30 第四章负荷优化运行决策支持3，g，的开关函数为：％。，∽={三4)魁丁筒仓的实际煤存量为f∈【f，o，‘o+瓦】u【f，l，f，l+互】，∈(f，o+瓦，f，1)u【f，I+瓦，，，2】历肛r(，)=朋皿丁(，0)+且饧。。o)“Q。。(f)一，Q。。o)甜口。。(，)】df10(4．10)其中‘)为起始时间，可假设为乇=O。5)分时电价f砟f∈[8，12)u[17，21)峰pO)={凤，∈【12，17)U【2l，24)平I岛f∈[o，8)谷4．5．3目标函数为使企业用电成本与负荷转移操作费用之和最小，结合公式(4．5)，咖印的目标函数为：q』，=I·∑：。P(t)”(‘)p(‘)+肘．{maXP(‘)材(t))+c(u)f∈[1，Ⅳ】(4．11)经过上述分析，％13(，)相关能耗已求出，最大负荷D与负荷转移成本c(∽也是固定的，因此，㈣印的目标函数可简化为9D的用电成本函数：，：z芝忍m一脚p“弦Q。。@)其中Ⅳ：垒享丘(4．12)，=l上萱在这种情况下，上式可进一步简化掉殆和忍”一删z，最小化目标函数如下：m洫，=∑p(f，)甜鲫纯)’(4．13)4．5．4约束条件关于皿r5泐的限制条件：1)弼盯最小量限制：‰r≥o，Vf∈【，，o，f2】(4．14)2)，，锄容量限制：，‰，≤6400，Ⅵ∈【，，。，，2】(4．15)3)‘l时刻的门槛值：肌RLr(f¨)≥埘尺"一册(4．16)4)‘2时刻的门槛值：聊只￡r(f，2)≥肌尺盯一舢(4．17)式(4．16)和(4．17)是为了保证在Train装载时，mJ中的煤存量充足。然而，QJj的运输速度远大于9口的运输速度，因此需要设置存储量的最小门槛值。门槛值聊舭r撇的推导过程如下：，‰7，(f)≥0(4．18) 东南大学硕士学位论文叶lTo上‰7’弛l+兀)2‰7'(‘1)+J‰一删一饥脚枷≥o由公式(4．18)和(4．19)得出：彤尺￡r(r，I)≥-【饧lo一枷J—r口13一删J】(f，l+瓦一r，I)=聊R￡r一册(4．19)(4．20)4．5．5Matlab求解整型规划问题口加耖骝是坳比6优化工具箱中求解O一1整数规划的最优方法。B砌砂昭函数的具体形式是：min厂T·x·S．f彳eg·．Y=6Pg彳·X≤6对于脚印来说，x=【％lo(fo)，％lo(r1)，⋯，％lo(，Ⅳ一1)】／=【p(70)，p(f1)，⋯，p(‘Ⅳ一1)】下面着重讨论约束条件的不等式组。公式(4．10)给出了r时刻的砌』煤存量，‰r，离散化公式如下：埘甩71(f)=彬甩r“。)+Z∑饧lo一．删·甜9。。(‘)一Z∑饧B一胁Ⅸ·甜Q。3(‘)(4．21)结合公式(4．14)和(4．15)，任意时刻舭丁煤存量限制条件：蕾班一[垫唑一扣啦f竺坐糍警监型‘=‘oI‘5’QlO一膨伢结合公式(4．16)和(4．17)，得出，』，，2时刻皿丁煤存量的门槛限制条件：一麓％。。ct，≤一(!垒塑岩)一[三羔至三兰挚一篙％，。ct，≤一(!垒望裂]一[三王圣兰三挚(4．22)(4．23)(4．24)(4．25)4．5．6优化结果运用舭6求出了负荷转移后Q加开关状态，并绘出分时电价、装载终端皿丁的存储量、9332、●●●●●●，一、●●●●●J， 第四章负荷优化运行决策支持的开关状态、9加的开关状态的相关信息，如图4．7所示。图4．7负荷转移优化运行结果图4．7中，图一为分时电价曲线，为其余三幅图提供参考。图二描述了Q，D的运行状态，即负荷转移优化模型求出的变量；图三描述了93的运行状态，取决于乃砌的到达时刻；图四给出了装载终端慰rs渤的实时库存量，库存量在O~6400tons之间；通过对比图一和图二，Q加的运行时很明显地躲避了册U高峰时刻，这也是负荷转移的目的所在。图4．8给出了负荷转移装置对Q髻阳妒的影响。图二给出了未实施负荷转移前的用电成本，此时，Q，口的运行不受TCIU的影响。图三给出了实施负荷转移后的用电成本，此时，9D的运行受ToU的影响，Q加输送机在ToU高峰时刻的运行时段，从先前的21个小时降低到5个小时。图4．8负荷转移前后的用电成本组成33 东南大学硕士学位论文到37000元，即29％的电费削减。图三给出了Q加的能耗量积累曲线，且曲线有一点平移，这表明，在两种情况下Q10传送机运送了同鼍的煤。4．5．7结论图4．9Q10电费积分曲线和电量积累曲线本节给出了负荷转移的优化模型以及在煤矿系统现场应用的情况。通过该案例可以看出，最优负荷转移可以在5个工作日中消减电费29％，同时，使得生产流程在ToU高峰时段的用电时间降低了很多。这个案例表明对生产设备进行最优控制，进行负荷转移，优化运行可以节约大量的电费。更重要的是，这种通过将问题离散化为二进制问题求最优解简便性，对于一些实际问题，如抽水灌溉问题，是非常通用的。’4．6本章小结分时电价通过电价杠杆来调整不同时段的供求关系，在保持综合平均销售电价基本不变的前提下，使用户在时序性、经济性、用电可靠性之间做出自己的选择。通过分析企业的生产流程，建立响应分时电价的负荷转移优化模型，应用到实际的生产流程企业中，并使之推广，能够大大提高企业响应分时电价的技术可行性和积极性。本章建立了负荷优化运行的数学模型，最后通过案例分析验证了负荷优化模型的科学性和实用性。 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现科学技术是第一生产力，本章将第三章、第四章的理论研究转化为具体软件功能融合进DSM决策支持系统，从而使其更好地为供电企业、用电企业服务。针对新环境对DSM决策支持系统要求，重点阐述了软件的新功能，介绍了基于．NET的DSM决策支持系统的整体设计与实现，总结了软件实现的一些技术难点，并结合DsM实施规划示范项目展示了系统的应用界面。5．1．NET技术及其应用随着Intemet技术的兴起，B／S结构的开发模式在企业级开发领域得到了广泛的应用。B／s结构极大的简化了客户端的工作，客户端只需安装、配置少量的客户端软件即可，服务器将担负更多的工作，对数据库的访问和应用程序的执行只由服务器完成。本节将简述．NET技术的优势、结构、核心和相关应用，为需求侧管理决策支持系统的设计与实现奠定基础。5．1．1．NET技术架构概述．NET架构是MicrosoR公司推出的一种崭新的应用平台，能轻易部署、维护一个可支持几百万客户端的w曲服务器。相比其它w曲技术，其优点是缩短产品开发时间，简化发布和管理，提高运行效率15¨。．NET架构主要包括以下几个主要部分【52】：首先是整个开发框架的基础，由2个核心模块组成：通用语言运行(CLR)和统一类库(Cl雒sLibraJv)，在开发技术方面，．NET提供了全新的数据库访问技术ADO．NET，以及网络应用开发技术ASP．NET和晰ndows应用：在开发语言方面，．NET提供了VB、C++、c群以及J拌等多种语言支持。．NETFramework的层次结构图如图5．1所示：田田田口图5．1．NET开发平台结构图5．1．1．1AsP．NET技术AsP．NET技术是一种基于．NET平台的w曲应用系统开发技术，它构建在CLR(CommonLanguageRuntime)之上，可以使用．NETFramework提供的全部功能，．NET中可以方便地实现组件的装配，后台代码通过命名控件可以方便的使用自己定义的组件【53'541。ASPNET35 东南大学硕士学位论文开发的程序有页面显示部分和控制逻辑部分，可以分别存储在．aspx和．cS文件中，从而实现了页面显示部分和控制逻辑部分的分离，大大提高了web应用程序的可维护性【551。ASP：NET继承了．NET框架中的编程模型，提供了更易于编写、结构更清晰的代码，这些代码很容易进行再利用和共享；ASP．NE使用编译后的语言，从而提升性能和伸缩性【3列；ASP．NET使用w曲表单使开发更直观，利用面向对象技术促进组件的再利用。ASP．NET也提供给wEB开发人员更好的灵活性，有效缩短了开发周划56’5¨。5．i，i．2ADo，NET技术ADO．NET是．NET框架类库中一些特定的能够链接数据库、对数据库中的数据进行操作并从中获取结果的类的集合。通过ADO．NET，．NET实现了对数据库数据、xML中的数据和应用程序数据的访I司【5sJ。ADo．NET主要由两部分组成：数据集(Da_taset)和数据提供者(DataProvider)。ADO．NET的体系结构如图5．2所示。数据应用程序，。L⋯⋯生⋯⋯一．数据提供者1rDataReader数据集DataAdapterDataTable(一个或多个)Command▲Connection●。⋯⋯r⋯⋯一◆：(1二)V数据库)锄L图5．2ADo．NET的体系结构5．1．13AjAX技术AJAX是AsynchronousJaV舔cript锄dXML的简写，AJAX是由XML、DOM、XHTML、CSS、xMLHttpRequeSt、JaVaScript组合而成，其核心是JavaScript和)(IⅥLHnpRequest。XHTML和CSS负责显示网页，DoM用于对网页进行动态编辑和管理，XMLHnpRequest负责发送异步请求和接收异步响应消息，JaVascript负责在浏览器端实现程序逻辑，使各部分相互协调、成为一个有机的整体【59J。5．1．2．NET技术与DSM决策支持系统．NET技术具有非常广泛的应用，如在线评估、在线监测、信息管理、决策支持等16MJ。文献【60】运用．NET技术构建了B／s结构的在线考试系统，并提出了增强安全性和提高系统安全性的优化措施；文献【62】提出了基于．NET架构的网络视频监控系统的设计方案，然后在．NET平台架构下，利用分层组件思想设计开发了媒体服务模块、报警服务模块、用户管理模块、设备管理模块、操作日子模块、电子地图模块，实现了网络视频的控制系统：此外，在电力工业中，．NET技术在发电厂监测、配变监测、线路监测、远程调度、负荷预测、电网规划也有特殊的应用163引l。需求侧管理决策支持系统需要采集大量不同种类数据参与运算以提供决策，面向的用户也很广泛，及时更新相应数据对整个系统的正确性起到非常重要的作用。需求侧管理要求用户将有关数据等传给管理决策者，管理决策者将分析决策结果发布给用户。采用．NET技术36 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现构建三层B／s模式的辅助决策支持系统，能够很好的解决上述问题，同时也能够与电力系统的其他软件相兼容。5．2决策支持系统总体设计5．2．1需求分析及解决方案5．2．1．1需求分析DSM项目评估系统的使用对象是电力用户、电力公司、管理侧、节能服务公司，要求该系统在性能上具有：．(1)评估准确性，建立在科学的评估方案和大量准确数据的基础上。(2)快速性，支持多用户同时操作，快速处理批量数据。(3)数据完整性，要求远程用户填写的数据，类型准确，有效。从而实现后续在线评估工作。(4)可扩展性，随着DSM的开展，对DSM项目的评估要求也有所不同，目前在构架系统时必须考虑其功能的易扩展性。(5)安全性，网站的安全性，防止非法用户进行恶意的破坏。5．2．1．2解决方案根据上述设计要求，提出以下解决方案：使用．NET技术构建B／s三层结构的决策支持系统。1．．NET技术如前面5．1节所述，．NET架构能轻易部署、维护一个可支持几百万客户端的w曲服务器，可支持几百万客户端，同时能够缩短产品开发时间，简化发布和管理，提高运行效率。以及．NET平台提供的数据校验控件和事物处理功能很好地解决了系统的数据完整性。2．B，s三层结构系统采用流行的．NET的B／s三层结构，即表示层、业务逻辑层、数据访问层，如图5．3所示。表示层业务逻辑层数据层I界面报表图形IOl数据曲线数据l查询拟合采集l图5．3软件体系结构该结构配置、管理方便灵活，用户端不需要安装任何数据存取及相关应用组件，数据展示和业务逻辑相对独立，与后端系统也保持相对独立性，有利于系统扩展，易于和电力公司的信息系统集成，满足系统功能要求【71。37 东南大学硕士学位论文5．2．2总体功能设计随着DSM的发展以及我国信息化水平的不断提高，扩展DSM决策管理支持系统的功能适应我国DSM和节能服务行业的发展趋势，势在必行。第二章已对DSM决策支持系统的进行了详细的介绍，本章主要介绍增加了新功能后的DSM决策支持系统的功能结构，如图5．4所示。DsM决策支持系统功能扩展：系统管理功能!!’：!|圈|l圈；·I．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．_J：：|圈|：．，．。．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．j；I一一-一一一一一一一一一一一-一一一一一一一一一。一+’一一’‘一一一一一。’。。一。一。。。’’_’’一一一’一’!高级应用子系统：{圆圈图圈|：I潜力评估与II申报与审II实施管理Il负荷优化lil规划系统Il批系统I系统l运行li：L．．．．．．．．．．———。．_JL．．．．．．．。．．．．．一L．．．．．．．．．．．．．-Ji。。。。。。。。。。。。一：图5．4DSM决策支持系统功能扩展结构图如前文2．1节所述，DSM决策支持系统的主要功能按层次划分为高级应用子系统和基本功能模块。将前文第三章所述的基于IPMVP的节电效果评估理论，应用到DSM决策支持系统中，作为节电效果评估功能准确评估节能量，为后面高级应用子系统提供了准确的数据；第四章的优化运行理论应用到DSM决策支持系统中，实现了用电企业的负荷优化运行，属于高级应用子系统。这两部分新功能的设计见5．2．2．1节和5．2．2．2节。功能扩展后，DSM决策支持系统各功能模块的连接关系如图5．5所示。●^-_-。。^_-●_________--●_-__________●。。。⋯^。1’_●-’__●h____。’_●-V-_'。-__⋯——电力类、气象类、经济类数据；l——⋯⋯⋯⋯T¨～⋯⋯⋯⋯用户数据——一—。．⋯一⋯。．．．．．．．，．．．．．．．．．．一，，t<二⋯r—二、。＼．＼申报与审批子系统；j：优化运行◆子系统图5．5各子系统连接关系图数据采集数据处理信息发布茵国西画 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现5．2．2．1节电效果评估功能设计DsMDSS的节电效果评估是在第三章基于lPMVP节电效果评估理论的基础上建立起来的。(1)系统的数据要求数据采集按获取方式可分手工输入、异地数据导入、GPRS在线数据采集三种方式。手工输入方式主要指用户向本系统输入包括企业性质、经营状况、用电基本情况(如用电方式、用电量、功率因数、分时电价等)、设备的相关信息(容量、额定功率、节电率、寿期等)；异地数据导入是指连接其他的数据库，采集有关的气象数据、负荷数据，经济类数据以及电网的相关参数(厂用电率、网损系数、配电损失系数等)：GPRS在线数据采集是指在线采集设备的功率、运行环境(温度、光照量)等。DSM项目数据的采集将根据项目的规模、节能量的大小、测量成本的大小，选择以上几种数据采集方式的组合。(2)系统的工作流程DsM项目的改造措施很多，经济且准确地度量节能量，准确评价DSM的实施效果，是一个复杂的优化过程。DSM节电效果评估的流程如图5．6所示：①采集基准期和报告期数据，包括改造设备的参数(容量、额定功率、节电率、寿期)，设备的运行条件(温度、照明度等)，设施的占用水平，设备的运行安排等。②根据改造措施的类型，以及数据的来源，选择合适的测量方案。③根据实际需要，找出耗能量与设施占用水平、产量、气候、温度、照明度等影响耗能量的函数关系。④考察模型是否达到预定的准确度，如没有达到，调整测量方案，重复②③步骤。⑤利用公式(3．1)(3．2)计算节能量。⑥考虑分时电价，利用公式(3．3)计算节电收益。⑥评估节能措施对用户、电力公司、社会、环境的经济指标。图5．6DSM节电效果评估子系统的流程图5．2．2．2负荷优化运行辅助决策功能设计DSMDsS的负荷优化运行辅助决策功能是基于第四章负荷优化运行研究建立起来的。39 东南大学硕士学位论文(1)系统的数据要求数据采集方式主要是手工输入。信息主要包括三大类：①企业的概况信息，包括产品、工作班次、出工人数等；②生产流程概况信息，包括电价政策(分时电价、可中断电价)，设备运行环境，负控装置信息，历史用电信息，负荷转移后的用电信息(如最大负荷，用电量，各用电时段等)③约束条件(如流量速度、能量、负荷、传输、损耗、顺序等工艺约束)：(2)系统的工作流程如图5．7所示，负荷优化运行决策支持的步骤是：①采集设备信息、运行状况，包括改造设备的参数(容量、额定功率、节电率、寿期)。②采集生产工序相关信息，找到优化模型的约束条件。③根据步骤①和②采集的信息，建立负荷转移优化模型，包括目标函数和约束条件。④运用分支边界法求解负荷转移优化模型的最优解。⑤根据所求最优解，考察最优解的可行性，并分析负荷转移的效果进行预评估，如果可行，转入下一步骤，若不可行，调整负荷优化模型，重新求解。⑥生产负荷转移报告。5．2．3数据库设计图5．7负荷转移决策支持系统流程图目前计算机数据库种类繁多，按规模可划分为大型数据库和小型数据库。主流的大型数据库有三种，分别是Microsoft公司的SQLServer，o￡acle公司的or∞le9和IBM公司的DB2；而小型数据库主要有MySQL，Fo)(Pro，ACCESS等。大型数据库具有海量存储，但操作复杂，小型数据库存储容量小，操作方便，易于管理维护。sQLserver是微软的大型通用数据库。其主要特点如下I鲫1：(1)Intemet集成sQLserver2005数据库引擎提供完整的xML支持。它还具有构成最大的web站点的数据存储组件所需的可伸缩性、可用性和安全功能。(2)可伸缩性和可用性同一个数据库引擎可以在不同的平台上使用，从运行MierosoRwindows98的便携式电 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现脑，到运行MicrosoR、Ⅳindows2000数据中心版的大型多处理器服务器。SOLSeⅣer2005企业版支持联合服务器、索引视图和大型内存支持等功能，使其得以升级到最大w曲站点所需的性能级别。(3)企业级数据库功能SQLSerVer2005关系数据库引擎支持当今苛刻的数据处理环境所需的功能。数据库引擎充分保护数据完整性，同时将管理上千个并发修改数据库的用户的开销减到最小。(4)易于安装、部署和使用SQLServer2005中包括一系列管理和开发工具，这些工具可改进在多个站点上安装、部署、管理和使用sQLserver的过程。SQLServer2005还支持基于标准的、与windowSDNA集成的程序设计模型，使SQL靶rver数据库和数据仓库的使用成为生成强大的可伸缩系统的无缝部分。(5)数据仓库SQLSen，er2005中包括析取和分析汇总数据以进行联机分析处理(OLAP)的工具。SQLsenrer中还包括一些工具，可用来直观地设计数据库并通过EnglishQueDr来分析数据。本系统数据库采用SQLSen，er2005软件进行开发。数据库的设计中，数据源的字段、数据类型和大小的设计既要能与程序的编写调用相关联，又要便于管理。如图5．8所示给出了DSM决策支持系统数据库的组成。图5．8DSM决策支持系统数据库组成5．2．4系统的安全性研究Web作为建立在Intemet基础上的应用，Wreb安全非常关键。为了使网络系统的硬件、软件及其系统中的数据得到保护，不受偶然因素或者恶意攻击而遭到破坏、更改、泄露，保证系统能连续、可靠、正常地运行，采取的具体措施有：5．3．4l基于表单的身份验证系统遵循以下的步骤来完成基于表单的身份验证：(1)修改应用程序的web．config文件中的authentication部分，为应用程序设置身份验证模式。(2)创建一个登录页面，其中的表单允许用户输入他们的用户名和口令。4l 东南大学硕士学位论文5．3．4．2数据库的系统安全数据库系统的安全性例在很大程度上依赖于数据库管理系统。目前普遍使用的关系数据库管理系统安全性较弱。本系统从以下几个方面对数据库的安全方案进行考虑。(1)用户角色及权限管理建立不同用户组和用户口令用于验证，防止非法用户进入数据库系统；另外，通过授权限制用户权限。为加强数据库在网络中的安全性，远程用户必须通过密码访问数据库，加强网络DBA权限控制，如拒绝远程DBA访问等。(2)数据保护包括数据库备份、日志保护、控制文件备份。(3)数据库加密数据库管理系统采用分层安全加密方法解决加密问题，本文采用．NET加密类来实现传输数据的安全性，．NET框架包含很多用于执行密码操作的类，本系统使用了MD5的散列算法来加密数据。5．3决策支持系统实现5．3．1系统实现平台该系统在VisualStudio．NET2008环境下开发，用SQLserver2005构建数据库，使用ASP．NET结合C拌设计Web应用程序，通过ADO．NET实现与数据库的连接。(1)开发环境配置开发工具：Ⅵsualstudio．2008集成开发环境开发语言：ASPNET、钟开发环境运行平台：、矾ndowsXP(SP2)厂windowsSen，er2003(SPl)数据库：SQLSen，er2005(2)服务器端配置操作系统：WindowsServer2003运行环境：．NET3．5W曲服务器：IIS6．O数据库服务器：SQLSeⅣer2005(3)客户端配置浏览器：IE6．0分辨率：最佳效果1024×768像素5．3．2系统实现技术5．3．2．1数据访问层的实现数据访问层是业务逻辑层访问底层数据库的接口，也是整个系统实现过程的基础垆引。在本系统实现过程中，数据访问层的操作主要包括数据库连接、SQL语句和存储过程的维护这两个环节。常用的数据库访问技术有ODBc、DAO、oLEDB、ADo，应用更多的是ADo数据库访问技术。使用ADo．NET开发数据库应用程序一般可分为以下几个步骤：(1)根据使用的数据源，确定使用的．NETFI．ame、Ⅳ0rk数据提供程序。42 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现(2)建立与数据源的连接，需要使用C0nnection对象。(3)执行对数据源的操作命令，通常是SQL命令，需要使用Comm锄d对象。(4)使用数据集对获得的数据进行操作，需要使用Dat甜kader、D乱aset等对象。(5)向用户显示数据，需要使用数据控件。MicrosoftVisualstudio．NET2008提供的System．Data．SqlCIient类库，它包含了SQLserver．NET数据程序提供类型。ADONET数据库编程过程如下：Stringcon-String=”serveFlocalhost；IllitialCalalog=．Nonllwind；UserId弓a；P雒s、^，ord=sa什；／，连接字符串Sqlconnectioncn：newsqIConnection(conString)；／，创建连接对象仃y{∞．op朗()；／／打开数据库SqlComm蚰dcd=cn．Cre曲贮omm粕d()；／，创建命令对象cd．Comm锄dType=Co咖鲫dType．Tc)(1；／／设置SQL文本命令cd．Comm锄dTex产@”comm锄dstring”；／／操作字符串，查询、修改、删除、插入操作。cd．ExecuteN0nQuer)，()；／／执行SQL文本命令SqJD北Adapterda2讥ewSqlDataAdapte“”Comm柚dS仃ing”，c11)；／／新建SqlDataAdaptcrD砷asetd乎=newDataset()；／／新建D锄aSetd乱FiIl(ds)；／／获取数据集if《ds．Tables【0】．RoⅥ，s．Co帅t!=O){，，处理函数，)calch(Exceptionex)／／捕获在访问数据库期间的异常事件{MessageBox．Show(cx．Messagc)；}Finally{cn．Close()；，／关闭数据库连接)5．3．2．2逻辑业务层的实现业务逻辑层是系统功能的核心部分，位于wbb服务器端。该层是系统功能实现的关键，按功能分为：实时数据库、图形界面及相关实时数据处理、报表模块。(1)实时数据库：构建一个合理的数据结构，以便能够方便进行全系统的气象、企业、设备、分析评估数据的状态存储、更新、及检索；(2)图形界面及相关实时数据处理：根据实时数据，刷新画面显示及相应的细目信息及事故报警信息显示。5．3．2．3表示层的实现w|eb浏览器处于表示层，在表示层中包含系统的显示逻辑，位于客户端。它的作用是接受用户从w曲浏览器上向w曲服务器发出的请求，然后通过Hr即协议把所需要的页面传给客户端，客户机接收传过来的页面文件，并把它显示在web浏览器上。(1)验证控件在数据验证方面运用ASP．NET技术提供了RequiredFieldvalidator、Compare、ralidator、R锄gevalidator、RegularExpressionValidator和CuStomValidator等灵活的验证控件以及自定义验证规则和自定义错误信息的方法。(2)图形化显示选择MSChan控件绘制负荷曲线可以直观感受到数据的变化趋势，MSchan控件可以实现绝大部分类型的MicrosonGraph图表，能方便地实现条形图、柱状图、饼状图、散点43 LL东南大学硕士学位论文图、面积图和组合图等。(3)C拶stalReport报表组件使用专门的报表设计工具——水晶报表设计器设计的，水晶报表设计器可以设计出固定格式的报表模板，报表模板将自动连接到用户所给定的数据源，然后显示出所选择的数据。5．4决策支持系统的应用5．4．1节电效果评估南京汽轮电机集团有限公司的DSM项目包括：①引进先进的节能技术，改造工业窑炉；②使用绿色节能灯照明，更换节能型镇流器，安装节能控制开关；③部分车间更换高效电机。DSM项目实施后，通过本系统采集相关数据后，计算了节约的电力、电量，以及DSM各项指标，如图5．9所示。文件吧)缩辑哩】查看qc)收藏地】工曼旺)帮助∞帮：11三一，韵hi万面：：_晶5t，基于It_vP酹若毛蠢奠弈估秉面畜=矗三二石三三兀j忑。喜蔷吾百因卿绣搏-c复予甍龟擎杀·j查·《孕帮助鼋}-一用户管理·轻改注册信息-表格上传-表格下袭_帮助+数据管理一铡量方案-溯置方案^-溺鼍方秦B-测量方瓤-测量方≥b：D洲节电分析-负荷曲线对比-负荷组成iD邬赭施效果-汇总页-用户侧-电力公司侧-社会侧-环境效益侧羔：竺．j二兰竺√：⋯⋯荻迎南京磁蝴集既．凰DSM项目评估结果——汇总页“：⋯⋯⋯’1_⋯～⋯⋯改造前总窖量1“30kW傲造后窖量‘13573kWj上一年用电量1480万蛔h一一==：=I——⋯。：=?===：=一+L⋯：一二“=：Im‘=二～：===⋯⋯⋯=：—二=2⋯二”。：一—一年节约电力219kw年节约电量1584万lc宙h用户侧⋯二～=：㈥㈤一～一二⋯㈣㈨ko：年节电收益．809万元年节电成本，641万元社会倒⋯⋯“。。。。。。⋯一。⋯～⋯电力公司侧。一⋯⋯⋯⋯⋯”⋯⋯⋯⋯⋯“⋯一，==二：：，燃㈣㈣一=：■二⋯；二====翟二=：：Z。社会收益。1487万元社会成本·72．3万元，一jk⋯一二二⋯‰⋯⋯X‰～⋯⋯⋯一一藏排量系统侧节电力。232．9】cw二氧化碳减排量；210705吨系统侧节约电量．16283万kWh二氧化琉减排量t169卯吨图5．9DSM项目评估界面评估系统的负荷特性分析子系统可以显示DSM项目实施前后的用户负荷变化曲线，图5．10为该用户实施电力拖动项目前后的典型日负荷变化曲线。 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现图5．10DsM项目实施前后负荷曲线界面基于．NET的DsM项目评估系统，将IPMVP的测量体系引入到本系统，并考虑分时电价变化情况对节电效益的影响，从不同的角度对DsM项目实施的效益进行了分析。在软件设计上具有资源共享、可扩充、开放等特点，解决了当前节能计算的困难，提高了节能量度量的科学性和准确性。5．4．2负荷优化运行辅助决策在DSM示范项目中，某煤矿企业针对运煤传输系统，通过安装负控装置，将ToU高峰时段的用电负荷转移至ToU的平谷时段和低谷时段，实践表明用电成本节约显著。如图5．11，负荷优化运行决策支持系统展示了企业的生产流程；安装负控装置，进行负荷转移的部分，由系统的“工艺数学模型’界面给出，见图5．12。45 东南大学硕士学位论文文件哩)重辑理)查看吨)收聋瞧)工且辽)帮助叫舻{＆鲤。’籀lt；；历i：。．忒二“再五ji吾磊瓦I所净!觳持薯缱邝-Ef“。t，p．p。，“，““．叩。；耱口j’，a转豺镩捧，c帝≈麓a争杀l。j囊_《多帚助鼹-t数据管理流程M∞Q-工艺教学模型r——吒盏：≥=：kro：簧∑√乜划t—剧；优化前后对比——飞”厂o”‰’-用电：一对比c：】_-·矗：；i⋯⋯{”o“J-誉譬耋拶景蝴“j0竺二弋7·总体对比l；：；苴篇：：=l毛神：鲁一—9鹄④团嚣d嚣雠一-皇毒垒司侧。；：：一”≮：}i：i裂二⋯。箍l％本地In。ne‘文件证)蝙辑嘿)查看也】收蠢瞧)工且q)帮助Qf)秽{e·÷。荔htt，，，1。。dho，ti诫，叠矗优化运行熊支持亲菇磊：ii：0；q：。■d=i”：ii氯¨v国转到游挥。：P4襄哮杀毒j秘囝帮助皖·一嚣⑧掣潍一鬻@戢驴茸-工艺数学模型P∞五；孟i：i二。墨望墨鼎j毒i：：慧篙暴运煤车m川到达装载站胜7构时刻衰。誓量苎s200611．615loo-用户侧7⋯～⋯⋯一铂～车蟪In”Ⅲt 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现负荷转移的最优化模型，见图5．13。负荷优化运行决策支持系统还计算出负荷转移优化运行后结果、实施负荷转移前后电费组成以及对电费的影响，如图5．14、5．15、5．16所示。室片∞黼∞重量旺】收蠢诓)工^嬉)帮助匹)分脏譬：：吾iii了赢cd‘=—i磊再负苟在磊忑磊融符薯缓，Dt吐ff．ct，p·‘．t，udlnd虹-，”墼掣V囵转到嚆{搴’#曼羊毫a!；}杀·j董lo帮助霹}，猁黝缈獬——顶桶嗣鬻甭髑缵鬻稻∥嬲嬲黝!譬==～．⋯⋯⋯，．。⋯．。，．，⋯．⋯，～⋯～⋯⋯一欢迎绦州矿业集团选野?+⋯．¨，?⋯⋯。。v一。i。k矗№⋯*v。，1；“。，’。∞“。磊‰；，a；她越瑞⋯：——⋯一⋯?⋯⋯一⋯，^。数据管理i《化运儿1七逡{’l‘擎突，弘：攀纂搠标准优化模型二，D刚节电潜力分斩mm‘五-厦姜菱熟童S上缸q·x；bcq_电价信息Axsb-工艺移学模型-优化运行摸堑：口10运镐系统优化懊型--负荷优化结累t优化前店对比x·蕾舯‘气X。·I‘气)一。·-(‰弭：著燃毫r·㈨雕．，灿Ⅺ：蓄鬈嘉铲删不等式约束貅，．．、j譬墨嚣暴一墨“鼬∞量一F哳㈤q；裹三’∑k铀∞】；粪嚣主删sP一’等等娥酬1越q岔地I丑trm‘图5．14负荷转移优化运行结果47 东南大学硕士学位论文图5．15Q10负荷转移前后电费组成图5．16Q10负荷转移前后情况对比 第五章决策支持系统及其扩展功能的设计与实现5．5本章小结本章介绍了本文系统开发的实现手段和工具，以第二章、第三章、第四章功能设计为蓝图，利用VisualStudio．NET2008和SQLServer的组合实现了基于．NET架构的需求侧管理决策支持系统。随后将基于IPMVP的DSM项目评估系统应用到机械企业，将负荷优化运行决策支持系统应用到煤矿企业。该系统评估准确，速度快，同时具有良好的可扩展性和安全性，易操作，具有很高的实用价值。49 L东南大学硕士学位论文6．1本文结论第六章结论与展望节能减排的环境下开展电力需求侧管理工作，是国家能源战略的重要组成部分，是缓解电力供应紧张，提高电力使用效率的重要举措，对促进能源、经济、环境的协调发展具有重要意义。节能服务行业具有广阔发展前景，在节约资源方面意义重大。因此，本文对目前DsM决策支持系统的功能进行扩展，使之适应新环境，满足DsM和节能服务行业发展的要求，推动中国的节能减排事业。本文从实用性角度出发，一方面，建立了基于IPMVP的节电效果评估模型，另一方面，建立了响应分时电价的负荷优化运行模型，最后结合．NET技术实现了DSM决策支持系统。具体来说本文主要工作如下：1．总结了已有DSM决策支持系统的主要功能，分析了我国开展DsM工作面临的新问题，结合国内外需求侧管理的理论与软件开发经验，提出了DSM决策支持系统的新功能。2．提出了基于lPMvP的DSM评估模型，运用IPMVP测量方案作为节能量计算的依据，分析总结了影响DSM项目效果的各种因素，详细探讨了DSM项目中测量成本与不确定度的平衡关系，为拟定测量方案提供了参考，最后证明了模型的科学性和可行性。3．提出了响应分时电价的负荷优化运行模型，结合高耗能的企业，归纳出工业生产流程中的共同模型，并将负荷优化运行模型运用的采煤厂的运输流程中，实践表明该模型节约电费显著，具有很好的实用价值。4．根据第二章、第三者、第四章的内容，结合。NET技术，在系统开发过程中采用层次化和模块化设计，使系统各组件间相互独立、又相互协作。高级应用系统基于组件式开发，为系统以后扩展新功能提供了方便。将该系统应用于DSM国家试点示范项目，取得了显著的成果。6．2后续工作的展望由于本人理论水平有限，同时对软件工程技术掌握程度还需进一步加强，在本文的基础上，后续工作仍需要从需求侧管理角度和软件工程角度两方面展开。1．从需求侧管理角度来说：需求侧管理工作主要分为能效改造与负荷管理两部分，这两点也正是本文的研究重点所在。首先，本文提出了基于IPMvP的节电效果评估模型，并对测量方案和节能量不确定度进行了研究，那么，如何在实际应用中把握测量成本和测量成本之问的平衡，是一个值得研究的问题；其次，本文提出了响应分时电价的负荷优化运行模型，在实际工程应用中，分析生产流程，量化约束条件是主观且繁琐的，负荷转移所得的最优解也需要反复试验才能在工程中体现节约电费的价值，因此，将负荷管理与具体生产流程相结合，实现智能负荷管理将是未来负荷管理研究的热点。最后，随着计算机技术、通讯技术、自动化技术的发展，智能需求侧管理将成为DSM发展的方向。将IPMVP、负荷优化运行理论、合同能源管理与智能DSM相结合，是发展的趋势，因此建立DSM通讯控制协议是十分必要的。 第六章结论与展望2．从软件工程角度来说，随着功能的不断完善，系统运行将会面临越来越多的数据量，需要将数据仓库技术，数据挖掘技术引入系统进行分析处理、信息交流；同时，智能电网对DSM的智能化有所要求，因此，引入人工智能方法，使DSM决策支持系统智能化，数据智能挖掘，测量方案智能选择，支持智能需求侧管理，是值得深入研究的。5l 东南大学硕士学位论文致谢在此，我诚挚的感谢所有支持和帮助我的老师和同学。首先感谢我的指导老师李扬教授的悉心指导和关心。感谢您在我的整个研究生学习和生活中对我的悉心指导；同时，您严谨的治学态度，平易近人的态度，渊博的知识，对学生无微不至的关怀都给我留下了深刻的记忆。在此向李老师表示最诚挚的谢意!感谢动力楼119实验室的全体成员，感谢他们对我在学习和生活上的帮助，并且在我写论文的过程中提供了不少帮助。在此，我要特别感谢我的父母，感谢他们一直以来对我的关爱和支持。最后，向所有帮助和关心过我的老师和朋友表示最真挚的感谢152 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