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　　Pgimin≤Pgi≤Pgimaxi=1，2，…，NG（6）Qgimin≤Qgi≤Qgimaxi=1，2，…，NG（7）

　　b.电压约束：

　　Uimin≤Ui≤Uimaxi=1，2，…，N（8）

　　c.线路潮流约束：

　　Plimin≤Pli≤Plimaxi=1，2，…，Nl（9）

　　2.1.2.3实时电价的修正

　　制定电价的原则是以成本为基础，并保证供电方有合理的利润。根据收支平衡原则，要求：RT=kρkWd，k（10）其中，RT为在结算周期T内，电网企业的电费收入，包括购买电量的成本、网络补偿费用、网络安全费用、行政管理费、税收、合理利润等；ρk为用户k在该时段的电价；Wd，k为用户k的负荷。而上面计算出的实时电价是考虑系统运行和基本投资的情况下，向用户提供电能的边际成本，并不等于电网企业的电费收入，因此必须在实时电价前加修正系数β，使得：RT=鄱kρkWd，k=kβpCp，kWd，k（11）其中，Cp，k为修正前的实时电价，修正系数βp由电网企业决定。修正后的实时电价不仅能反映系统的边际成本，而且考虑了行政管理费、税收、2%的PDSM费用、合理利润等因素。

　　2.1.3用户对实时销售电价的响应

　　根据经济规律，用户会对不同的电价做出响应，不仅有利于其生产、生活成本的降低，而且可以提高电力系统的安全经济运行。智能电网的高级通信体系使实时电价信息能及时传送到用户端，被用户的智能设备实时感知和响应。因此，电价变化时，负荷也会随之变化。采用数理统计学中的回归分析法，大工业、非普工业、非居民照明、商业、农业和居民用电对电价的响应情况均可用三次函数表示。从各类型用户对电价的响应方程中取出一些数值，再根据这些数值进行线性拟合，可得到方程：pip0=ari-1r0+b（12）计及用户对i-1时刻实时销售电价的反应，经推算可得第i时刻的负荷：pi=pi0+Δp=pi0+ap0ri-1-r0r0（13）其中，pi为i时刻的负荷；pi0为实行实时电价前i时刻的负荷；ri-1为i-1时刻的实时销售电价；a、b为待定系数，根据实际情况统计得出；r0和p0分别为电价和负荷的基值，可根据实行实时电价前的平均电价和负荷设置。

　　2.2智能设备控制技术模型

　　所谓智能设备，指可短时中断、半功率运行或调整运行时间的设备，可作为用户侧资源来缓解负荷高峰时的供电紧张状况或满足系统的安全约束，达到优化资源配置的目的。如当有计划外的负荷增加或系统出现电力缺额，电网企业将通过智能电网提供的高级计量体系检测目前处于运行状态的智能设备，根据其反馈的电力需求电价调整关系确定针对该设备的电价补偿策略。智能电网的高级通信设备为补偿电价请求信息的传递提供了条件。

　　负荷响应控制技术是用户对实时电价的自然响应，而智能设备控制技术是电网企业在紧急情况下为调整负荷采取的措施。

　　值得注意的是，在智能电网环境下，智能家居系统能帮助用户实时响应电网企业关于调整负荷的信息，用户可以事先在系统上设定愿意接受的补偿电价或与时间相关的函数表达式。小型的智能设备和储能装置也可以参加能源服务公司主动参与市场竞争，掌握一个区域的智能设备和储能装置资源，将诸多用户可以调整或者卖出的电能集中起来参与市场竞争，充分挖掘用户侧的电力容量资源。

　　在智能设备控制技术模型中，不仅要考虑经济因素，还要考虑用户违约等行为因素。该模型可概述如下。

　　2.2.1目标函数

　　电网企业利用智能设备调整负荷时，以补偿电费最小化为目标函数：minf（qz）=minti＝1nrzqzi（14）其中，f（qz）为电网企业支付的总补偿费用；qz为需要智能设备调整的总负荷量；rz为给智能设备用户提供的补偿电价；qzi为用户i同意调整的负荷容量；t为电网企业需要调整负荷的持续时间，根据智能设备可短时中断或半功率运行的时间而定。

　　2.2.2约束条件

　　a.满足系统的负荷调整要求：qz≤i＝1n（1-pzi）qzi（15）其中，pzi为用户i的违约率，是以往用户i的违约次数除以总响应次数的概率。

　　b.用户削减负荷的持续时间：tzi≥t（16）其中，tzi为用户i调整负荷能够持续的时间。

　　另一方面，在进行备用容量的计划安排时，可以将智能用电设备纳入备用容量统一考虑，电网企业必须先进行市场调查，统计智能设备用户对不同补偿电价的响应程度，对搜集到的数据进行整理分析，拟合出补偿电价与调整负荷量的关系函数。假设该函数可表示如下：qz=Azr2z+Bzrz+Cz（17）其中，Az、Bz、Cz为待定系数，通过市场调查统计确定。

　　2.3分布式储能装置控制技术模型

　　在智能电网环境下，电网企业应充分利用分布式储能装置这种潜在的备用容量，从而缓建或少建集中发电和远距离输变电设施。这种可作为备用容量的分布式储能装置应当事先得到电网企业的认定，在其内部植入控制芯片，负荷高峰时让分布式储能装置中储存的电量竞价上网，而储能装置的用户可以利用电价差赚取利润。储能装置的上网容量可由电网企业进行控制，以达到总供应电力与负荷平衡。

　　分布式储能装置上网电价模型与智能设备控制技术模型类似，以购电电费最小化为目标函数，约束条件如式（18）所示，上网电价的制定与智能设备补偿电价的制定方法相同。Qc≤i＝1n（1-pci）qcitci（18）其中，pci为用户i的违约率；qci为储能装置i提供的电力，电网企业可根据需要削减的负荷量进行设置；tci为储能装置i提供电力qci的持续时间；Qc为需要储能装置提供的总电量。

　　与发电侧备用资源不同，电网企业不必向智能设备和分布式储能装置提供备用容量费用，仅在实际调度时向用户提供补偿费用。在进行备用容量的计划安排时，电网企业必须预测下段时间周期内可作为备用的智能设备和储能装置的总电力，计及实际调度备用容量的概率，综合考虑经济效益，确定发电侧备用资源的购买量。

　　3、算例分析

　　本文以IEEE30节点系统为例，验证智能电网下PDSM模型的可行性。考虑到因分布式发电装置的广泛使用而减少的负荷及分布式储能装置增加的电力需求，假设用户的典型日负荷曲线如图2所示，假设a=9.47，算例以0.5h为周期，在各个时刻调用实时销售电价程序，计算得到实时销售电价模型调整后各时刻的总负荷。

　　分别计算实时销售电价模型调整前后有功负荷曲线的负荷指标。

　　可以看出，用户根据实时销售电价调整负荷后，负荷曲线有了明显的变化，负荷趋于平稳，起到引导用户合理用电的效果；最大负荷减少，最小负荷增加，峰谷差减小，可以减少新增装机容量，充分利用闲置容量；负荷率增加，提高了电力系统运行的经济性，起到了PDSM的效果。