基于智能电网需求侧管理的多零售商实时定价策略

智能电网中需求侧管理(demand-side management,DSM)是一种改变和促进电力消费,提高电网可靠性的重要机制。实时定价是最重要的DSM策略之一。在电力市场中,电力零售商从电力供应商处采购电力然后将其出售给用户,因此对零售商来说进行有效的电力采购和价格决策至关重要。文中针对服务不同类型用户且共存于多个地区的不同电力零售商使用实时定价需求侧管理方案提出一种动态博弈决策机制,建立Stackelberg动态博弈模型分析不同电力零售商之间实时定价策略互动并得到均衡解。仿真模拟结果验证了所提出模型的有效性以及相关参数对电力采购及价格决策的影响,更好地诠释了智能电网中实时定价的动态过程。     

智能电网条件下的两阶段电力需求预测模型研究

智能电网因其具有与传统电网不同的特征,复杂化了电力需求的预测过程,传统的电力需求预测方法已不再适用。考虑到智能电网下电网与用户的“友好互动”和实时电价的实施,建立了两阶段的电力需求预测模型。第一阶段是不考虑电价的变化预测典型日负荷需求;第二阶段是在第一阶段的基础上考虑每时刻电价变化所带来的负荷转移,修正第一阶段的预测结果。算例研究表明,该模型能较好地反应出实时电价下用户的需求响应及需求响应所带来的负荷转移。     

智能电网条件下的两阶段电力需求预测模型研究

智能电网因其具有与传统电网不同的特征,复杂化了电力需求的预测过程,传统的电力需求预测方法已不再适用.考虑到智能电网下电网与用户的"友好互动"和实时电价的实施,建立了两阶段的电力需求预测模型.第一阶段是不考虑电价的变化预测典型日负荷需求;第二阶段是在第一阶段的基础上考虑每时刻电价变化所带来的负荷转移,修正第一阶段的预测结果.算例研究表明,该模型能较好地反应出实时电价下用户的需求响应及需求响应所带来的负荷转移.     

智能电网建设对电力需求侧管理的影响

介绍智能电网对电力需求侧管理可提供的技术支持,分析电力需求侧管理的现状,结合电网与用户互动、先进的实时电价体系、全面的用电负荷监控、合理的分布式绿色电源上网等智能电网的技术特点,分析智能电网的建设将对电力需求侧管理能力提高的影响.     

DSM单用户售电收入脱离机制研究

通过借鉴国外电力需求侧管理(DSM)脱离机制的成功经验和做法,探讨了适用于我国电网公司的单用户售电收入脱离机制(RPC),该机制将电网公司售电收入与电力用户数目相联系而使售电收入与售电量相脱离,以消除电网公司实施需求侧管理的障碍。文中从实施单用户售电收入脱离机制的前提出发,分析了将电网公司售电收入与电力用户数目相联系的依据与实施该机制所必须解决的现实问题(市场细分以及各细分市场允许收入的确定、将售电成本拆分为资源成本与基本成本),进而建立了该机制的数学模型,模型通过引入电网公司的允许收入这一概念来建立售电收入与电力用户数目之间的联系,从而可通过调整电价来平衡电网公司收入。最后进行了算例分析,算例表明该机制能够很好的调整电网公司允许收入与实际收入的差额,并且简单易行,方便管理。     

基于用户侧可调节资源的售电公司实时市场偏差电量管控策略

实时偏差电量结算机制是电力市场交易体系的重要组成部分。售电公司实时市场的偏差电量在该机制下会给其带来一定的收益损失风险。文章针对未来广东省电力现货市场即将推出的用户侧允许申报偏差外收益处理机制,引入用户侧可调节资源,提出了降低售电公司实时市场偏差电量的管控策略,建立了不同风险接受程度下售电公司实时偏差电量管控策略约束条件,在极限学习机预测与场景缩减的基础上进行了算例仿真。通过敏感性分析,研究了预测精度、用户侧资源特性以及成本对售电公司实时偏差电量管控的影响。     

中国推进售电侧市场化的制度设计与建议

回顾了中国电力体制改革的历史进程,剖析了当前形势下中国推进售电侧改革的困难所在,研究了售电侧改革在电力体制改革中的定位,揭示了售电侧改革对形成市场化交易机制、促进分布式能源发展和开展需求响应的重要意义。在此基础上,提出了中国稳步推进售电侧改革的制度设计与建议,其中包括采用管制化与市场化相结合的方式培育售电主体、采用互联网手段加强用户侧的培育、分类建立差异化的售电主体准入机制、采用市场机制激励售电商提供多样化的增值服务、建立公益性售电商应对托管状态下的用电需求、建立公平透明的售电监管和信息披露制度等。     

考虑网络外部性的电力增值服务销售策略模型

增值服务现已成为移动通信、电信、邮政等行业的主要收入来源。能源互联网、智能电网以及新兴IT技术的迅猛发展,一方面为售电增值服务提供了可靠的技术支持,另一方面,其带来的网络外部性也成为售电商在制定销售策略时不能忽视的一个重要因素。因此,在当前的时代背景下,售电商应该充分虑及网络外部性对销售策略的影响,积极拓展自身的经营范围,重视增值服务市场的开发。在Hotelling模型基础上,建立了考虑用户网络外部性和用户偏好的电力产品和增值服务的销售策略模型。基于组合套餐销售与自选套餐销售构成了4种销售策略局势,分析了双寡头售电商的需求函数和收益函数。通过模型求解得到了电力产品和增值服务的最优定价,对两售电商的市场占有率进行了敏感度分析,并依据最优收益函数矩阵给出了两售电商在不同参数空间下的销售策略选择。     

基于电力用户细分市场的售电公司最优销售定价策略

可再生能源配额制的实施影响了电力市场各主体决策行为。售电公司需要在新的市场形势下制订最优销售定价策略,满足电力用户多样化需求的同时完成配额义务。考虑用户自身用电偏好和配额制要求,针对电力用户细分市场提出了售电公司最优销售定价策略。首先根据配额制影响下电力用户的需求变化,细分了电力用户消费市场,构建了电力用户、售电公司以及不同类型发电厂商利润函数。其次利用逆向归纳法求出双方博弈的均衡解,计算出售电公司全市场销售和捆绑市场销售最优定价策略。最后,对售电商最优定价策略进行了算例分析,验证了所提策略模型的有效性。     

面向电网企业代理购电的行业精细化电价定价机制

为促进产业结构优化升级,中国进一步推进用电侧电价改革,取消工商业目录电价,施行电网企业代理购电。剖析了中国行业精细化电价定价机制设计的关键问题,分析了国内外售电模式的优势和不足,以及电网企业代理购电背景下的行业精细化电价定价机制需求。进而,探讨了基于行业属性和综合评价的行业精细化电价定价方法,从行业用电、用能特性等多方面实现电力用户的综合评价,提出基于多样化电价属性的行业差异化电价体系和基于用户综合评价排名分级的精细化电价定价模型,旨在实现社会经济要素的优化配置。最后,以中国浙江省某市电力用户实际负荷数据进行实证分析。结果表明,基于用户综合评价的行业精细化电价定价机制能够形成适合行业特征与用户等级的差异化电价,能够为电网代理购电定价和用电侧电价改革提供参考。     

电力需求侧管理政策激励过程的动态演化博弈分析

电力需求侧管理（power demand-side management，DSM）具有优化电力资源配置、促进节能减排、移峰填谷、促进可再生能源发展等优点。但在当前电力市场环境下，DSM项目实施过程中项目成本与项目收益具有严重的“不同一性”，对电网企业和电力用户实施DSM项目和接受DSM服务存在一定的抑制作用。同时，电力需求侧管理体系中的政府、电网企业、电力用户三方主体利益出发点不同，必然会存在激烈的博弈。为了确切地分析电力需求侧管理体系各主体之间博弈行为，着眼于电力需求侧管理政策运行环境，采用动态演化博弈模型分析电力需求侧管理过程中政府−；电网企业、政府−；电力用户之间的博弈行为，优化设计电力需求侧管理政策激励措施，消除DSM对电网企业和电力用户投资的抑制作用，促进电力需求侧管理的深化发展。     

智能电网连续型社会福利最大化实时定价方法

实时定价是智能电网需求侧管理最有效的方法之一。针对目前智能电网实时定价模型没有体现发电和用电的连续性对实时定价影响的特点,提出了将发电和用电的时间连续性融入到智能电网实时定价中,建立连续的社会福利最大化模型;将数值优化问题转变为泛函极值优化问题,推导出了实时电价与发电功率、用电功率之间的关系,并设计了对应的求解算法。最后通过将仿真实验与离散的定价模型进行比较分析,验证了所提连续定价模型的合理性与有效性。     

“负载-效用”两级均衡下智能电网实时电价定价策略

社会福利最大化下的实时电价定价机制未考虑电力系统各主体的利益独立性,无法实现电力系统各主体的收益效用均衡,另一方面可能造成用户负载峰谷的产生或者转移。将"负载-效用"两级均衡融入智能电网实时电价的定价优化,建立了实时电价定价策略的两级均衡模型。基于电网系统各主体的收益效用函数推导出采购电价与实时电价的定价机制,并在定价机制的基础上,设计了基于多目标遗传算法(NSGA-II)的模型求解算法。最后,数值仿真实验表明了两级均衡模型下的实时电价定价机制更能保证电网系统各参与方的收益效用均衡,也使得用户负载更加均衡。     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。     

考虑建筑热惯性的园区代理商电价策略及用能优化

随着零售电力市场的逐步开放,代理商将在工业园区的用电管理中扮演越来越重要的角色。合理设计定价策略,增加代理商利润,同时有效降低园区用户空调系统用电费用,是重要的运营问题。为此,文中提出一种考虑建筑热惯性的代理商-用户主从博弈电价双层优化模型。上层以代理商利润最大为目标,依据用户反馈的用电策略,决定代理商向电网购、售电的策略,以及面向园区用户的定价策略;下层以用户购电费用最小为目标,基于代理商定价策略,充分利用建筑热惯性,优化用户空调系统用电策略。该双层模型是相互嵌套的非线性规划问题。应用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件、强对偶定理及线性松弛技术,将模型转化为可利用商业求解器YALMIP/CPLEX求解的混合整数线性规划模型。最后,以中国广东某工业园区为例验证所提模型和方法的有效性。算例结果表明,在主从博弈模型中充分利用建筑热惯性,能够有效地减小用户空调系统运行费用,并可增加代理商利润。     

激励相容的分段式用户互动补偿电价合同模型

实现电力用户与电网公司的友好互动是解决当前能源供需矛盾的有效方式,为了激励用户参与用电互动,需要设计合理的互动机制。提出一种适用于不同类型用户的激励相容的互动补偿电价合同模型。该模型以非线性定价为理论基础,以电网公司利益最大化为决策目标,考虑用户激励相容约束,确定不同类型用户对应的最优互动量和补偿价格。算例表明：该定价模型兼具定价效率与可操作性,不仅能够保证电网公司利益最大化,还能很好地激励用户参与互动,同时能够引导用户披露真实的类型信息,满足用户激励相容特性,在电力市场环境下具有现实的社会、经济意义。     

现货市场环境下售电商激励型需求响应优化策略

需求响应是售电商应对现货市场风险的重要工具,但已有研究中的售电商均采取电价型需求响应策略,无法根据变化的实际情况灵活实施需求响应,缺乏关于激励型需求响应的深入研究。针对此,构建了单一售电商与多个用户之间的激励型需求响应主从博弈模型,其中售电商在现货市场电价高于售电价格的时段,制定需求响应补贴策略以减少其售电损失,而用户根据售电商制定的补贴价格决定相应时段的响应量以获取额外收益。通过分析给出了博弈模型的求解方法,算例表明,售电商及用户均可通过需求响应而获益。此外,文中分析了现货市场价格波动对售电商的补贴价格制定、用户响应量和各自需求响应收益的影响以及不同类型的用户加入需求响应项目时对售电商需求响应收益的影响。     

需求侧管理中面向居民用电的互动化评价模型

智能用电的核心是通过电网与用户的双向互动以实现需求响应,文中提出了一种面向需求侧管理的居民用电互动化评价模型及其实现方法。首先构建居民用电互动化评价模型,模型涵盖需求侧管理中的负荷优化、用户需求响应和通道理想解排序法(TOPSIS)互动化评价在内的完整过程。然后在多目标遗传算法求解最优用电策略和价格弹性指数计算用户需求响应策略基础上,阐述模型的实现方法。最后通过实验验证了模型评价居民用电互动化效果的有效性。     

基于博弈论的智能电网与需求侧交互管理策略

针对智能电网与需求侧进行双向交互时,电网与需求侧的效益难以同时兼顾的问题,提出了一种基于博弈论的智能电网与需求侧交互管理策略。该策略利用斯塔克伯格(Stackelberg)博弈使电网与需求侧之间的对抗策略始终处于纳什均衡状态,从而确保双方的利益最大化。研究了需求基线预测不准确对交互策略的影响,并提出了增强型交互策略来应对不确定性。以某园区微电网为例进行仿真分析,验证了该策略的有效性。结果表明,所提策略可使电网的净利润增加8%,需求波动降低40%左右,需求侧节约电费2.5%~8.3%左右。所提交互策略可有效地缓解需求基线预测不准确时带来的负面影响。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。