零售端电力市场中的电量电价弹性矩阵

掌握电力市场中电能需求随电能价格变动的规律(即需求响应规律)对于合理确定电价与市场开拓是极为重要的,而这一问题的关键是分析用户需求对价格的敏感度(即用户的价格需求弹,性).文中给出了电量电价弹性矩阵的建立过程,并分析了由于用户分类及电价分类不同所引起的弹性矩阵结构的不同.在此基础上,提出了一种弹性矩阵的简化方法.并通过算例,进一步给出了在中国当前零售端电力市场中,电量电价弹性矩阵的求取过程.结果分析表明,在这种情况下,自弹性系数与交叉弹性系数是互补型的.实际应用表明该模型能够反映当前市场中的需求规律,具有一定的实用价值.     

基于离散吸引力模型的用电需求价格弹性矩阵

分析用户对电价的响应是研究用电需求量随电价变化规律的关键,因此建立一种准确的需求价格弹性矩阵的计算方法十分必要。文中基于离散吸引力模型,依据价格需求弹性的定义,推导出自弹性系数和互弹性系数的计算公式,并通过数学运算,将离散吸引力模型线性化。运用SPSS软件对待估参数进行估计,得到分时电价下的需求价格弹性矩阵。运用该需求价格弹性矩阵结合历史电力需求量数据,可以预测未来时段不同力度的分时电价下的用电需求量。     

分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法

智能电网发展促使更多的需求侧资源参与电网的互动,因此在制定需求侧管理政策时须了解各类型负荷的响应特性。文中首先对不同类型电力负荷进行分析,构建反映负荷用电特性的用户负荷特征量,进而获得实施分时电价后用户的需求响应负荷曲线。然后根据经济学原理,对分时电价环境下用户的需求响应行为进行分析,构建了相应的负荷削减和转移模型。通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵,进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。通过算例分析,给出了用户需求响应矩阵在实施分时电价需求侧管理分析中的应用,仿真结果证明文中提出的方法行之有效。     

一种基于浮动电价的销售电价定价策略

针对可再生能源发电并网的随机性和波动性问题,结合负荷率的变化情况,提出了一种计及可再生能源发电和需求侧响应的配电网实时销售电价定价策略。首先将电价分为基础电价和浮动电价2个部分,基础电价取为固定值。依据短时负荷预测、风电出力预测、光伏出力预测,采用单向梯度法制定实时可再生能源浮动电价;根据需求侧响应曲线的特征,考虑用户价格弹性系数,建立价格弹性矩阵,调动需求侧响应,制定负荷浮动电价。最后,通过实际算例进行分析验证,结果表明该定价策略能够有效地削峰填谷,并且降低用户购电成本,有利于调动用户参与需求侧响应的积极性。     

面向智能电网的峰谷分时电价评估

峰谷电价是我国发掘用户侧需求响应资源的主要措施,对用户侧峰谷电价要进行及时评估,优化调整峰谷电价政策,但负荷率、峰谷差率等传统峰谷负荷特性指标难以全面、有效反映用户对分时电价响应程度。针对该问题,对各类电力用户在峰谷电价调整前后峰谷特性的跟踪分析,提出了一种电力用户峰谷电价响应评估方法。基于有功功率曲线结构法分析原理,建立电量转移量化矩阵,将用户峰谷电价调整前后各时段的电量结构变化情况纳入评估,并基于电量转移量化矩阵提取出评估指标。应用实际表明,该方法物理概念清晰、可操作性好。     

面向智能电网的峰谷分时电价评估

峰谷电价是我国发掘用户侧需求响应资源的主要措施,对用户侧峰谷电价要进行及时评估,优化调整峰谷电价政策,但负荷率、峰谷差率等传统峰谷负荷特性指标难以全面、有效反映用户对分时电价响应程度.针对该问题,对各类电力用户在峰谷电价调整前后峰谷特性的跟踪分析,提出了一种电力用户峰谷电价响应评估方法.基于有功功率曲线结构法分析原理,建立电量转移量化矩阵,将用户峰谷电价调整前后各时段的电量结构变化情况纳入评估,并基于电量转移量化矩阵提取出评估指标.应用实际表明,该方法物理概念清晰、可操作性好.     

基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估

能源互联网建设可实现居民用电设备的状态感知,为需求价格弹性的评估提供全新的数据支持。以此为前提,提出一种基于设备用电特征的居民电力需求价格弹性评估方法。首先,根据需求价格弹性的定义,分析居民用电设备的使用特征与自弹性、交叉弹性的关联性,揭示用电设备可调整性对居民用户电价响应行为的客观约束。其次,针对居民用户因数量庞大且主观响应意愿存在差异而导致的设备用电调整不确定性,结合与用电特征关联的设备可调整性分类,构建基于设备用电调整模糊推理的居民电价响应行为分析模型。最后,将响应结果对应到需求价格弹性矩阵计算,完成居民电力需求价格弹性评估。算例分析验证了所提的方法的合理性与有效性。     

居民用户对分时电价的响应潜力评价方法

为了适应智能电网的发展,促进需求侧资源的合理利用,在分时电价下选取居民小区用户为研究对象,从时间尺度上提出一种刻画其需求响应潜力的指标和综合评价方法。评价指标从需求响应能力和速度2个角度定义了用户每个时段的需求响应潜力,运用经济学中的需求价格弹性矩阵,得到需求响应能力的计算方法。建立分时电价下居民小区综合需求响应潜力的评价模型。该方法实现对居民小区需求响应潜力的量化,为居民需求侧资源的管理提供了依据,从价格的制定与峰时段的划分2个角度指导分时电价的制定。算例分析证明所提指标的合理性、评价方法的普适性与有效性。     

基于模糊需求和用户分类响应程度的分时电价设计模型

考虑负荷预测的不确定性,运用模糊三角数表示用户未来时刻的实际需求.结合分类用户不同程度的需求价格响应,构建了一套基于模糊需求和用户分类响应程度下的最优分类峰谷分时电价设计模型.通过算例对比分析了分类分时电价与不分类分时电价之间的调峰效果,证明了实施分类峰谷分时电价要比不分类峰谷分时电价更有效.     

实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真

为解决智能电网发展中用户参与电力市场运营的响应积极性以及用户收益最大化问题,本文在经济学原理基础上,引用需求价格弹性系数表征用户的用电量随电价的变化情况,建立实时电价下的用户负荷调节能力模型,根据该模型,进一步研究了基于实时电价的用户侧电力需求响应模型优化策略,考虑用户在不同响应场景和不同负荷调节潜力下的需求响应。解决供电与用电间的电力供需不平衡问题,实现用户积极响应及其利益最大化,并提高系统稳定性与安全性。以某地需求响应系统为例,对进入现货市场交易的用户进行数字仿真,通过算例分析表明该模型能有效改善用电负荷曲线,减小用户购电成本,验证了基于实时电价下的电力需求响应优化策略的优化效果。     

基于模糊响应的阶梯电价机制研究

通过对档位和价格弹性模糊化,建立用户对阶梯电价的模糊响应模型,利用模糊优化理论,计算各档阶梯电价调整量及其分布区间。首先将阶梯电价的档位和价格弹性模糊化,利用满意度对用户电量和档位进行模糊数比较,确定用户档位属性的隶属度,将用户的响应描述成各档响应的模糊结果;以最小化全体用户电量为目标,综合考虑电力公司的电费收益及用户电费增长等约束,计算各档电价调整量的模糊优化区间。以上海市区居民用户为例,计算了用户响应后的电量变化区间,证明了模糊响应分析的合理性;证实了阶梯电价具有一定的节能效果并分析了档位和价格弹性对阶梯电价的影响。     

基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型

随着中国电力市场化改革的推进,售电侧市场逐步开放,售电商可以聚合大量的分散负荷参与电力市场环境下的需求响应.文中提出以售电商和用户综合收益最大化为目标的基于深度强化学习的激励型需求响应建模和求解方法.首先,建立售电商和用户的需求响应模型,通过引入时间-价格弹性,改进现有的用户响应模型,考虑用户对相邻时段补贴价格差的反应...     

需求侧实时电价下用户购电风险决策

需求侧实时电价(RTP)是电力市场下需求响应的重要手段之一。作为一种理想的需求侧电价机制,通过结合与RTP相关的各类套期保值合同,RTP的价格波动风险可以在市场参与者之间合理分摊。基于各国开展RTP的研究与实践,结合随机电价模型,利用Monte-Carlo模拟法对与RTP相关的各类套期保值合同进行定价。在确定了合同价格后,基于条件风险价值(CVaR)法,以用户购电效用最大化为目标,建立了不同风险喜好的用户选择负荷最优套期保值比例的决策模型。最后通过算例仿真验证了所述方法的有效性,它有利于用户有选择性地规避RTP的价格风险,实现了供电公司与用户之间的良好互动。     

分时电价下居民用户用电需求响应估计方法

在组织需求侧资源参与需求响应(DR)的过程中，除了应关注已参加DR的存量资源的管理，还应考虑如何实现对未参加DR的潜在增量用户的潜力分析。针对基于价格的需求响应(PBDR)，关注给定价格下用户响应量估计的关键环节，通过支持向量机回归模型，建立未参加和参加PBDR用户间用电规律的相似性，解决了DR事件起始和持续时间不固定、未参加PBDR用户自身的历史用电信息无法反映其DR特性等难题，实现在假设施加价格信号下，对未参加PBDR用户的用电响应情况及需求弹性的量化估计。基于伦敦地区智能电表实际数据进行实验以验证所提方法的优越性，结果表明所提方法的估计效果优于基于相似日的方法，可为用户筛选提供一定依据。     

基于用户响应下的分时电价优化设计模型与方法

从配电公司的自身利益出发提出了一个考虑购电成本、需求响应以及其它因素的分时电价定价模型,并针对购电商是否具有市场力两种情况分别进行了分析。论述了该模型本质上属于非线性规划问题并探讨了其求解过程。最后将该模型应用于某简单算例进行仿真计算,结果表明如果用户对分时电价具有较强的响应度,则在峰谷电价差较小时也可以实现用户与电力企业共同获利的目的。     

数据挖掘技术在电价预测中的应用

简要叙述了数据挖掘技术的特点,分析了影响电价的因素,提出了一种基于数据挖掘技术的电价预测方法。该方法将电价用市场供求关系、上网竞价发电功率、用户负荷需求、燃料价格、物价指数和消费水平等元素来表征,并考虑了不同电价影响因子的影响程度。利用数据挖掘中的相似性搜索技术,引进权重系数对所搜索到的匹配电价序列进行加权平均,进而得到所预测的电价值。最后举例说明了该方法的具体应用过程。     

基于拉姆齐定价理论的销售电价研究

将拉姆齐定价理论应用于销售电价定价中,通过松建居民用户和工业用户电力需求计量经济学模型,回归估计了近期我国分类用户的短期电力需求价格弹性,并按照拉姆齐定价模型测算出分类用户次优平均销售电价水平。在此基础上提出了基于福利因数的改进拉姆齐定价模型,该模型与居民阶梯式电价有着紧密联系,促使分类用户销售电价机制趋于合理,增加社会总福利。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

负荷价格弹性的季节特性及尖峰电价政策福利效应估算

尖峰电价可以驱动用户主动减少高峰用电负荷并自愿参与需求响应。以江苏省3年的第二产业负荷数据为基础,运用数理统计方法实证研究了尖峰负荷价格弹性的时间特征,给出了尖峰电价政策福利函数,并根据不同弹性下需求响应的程度对尖峰电价政策的福利效应进行了分析和估算。结果表明：尖峰电价可以使社会净福利显著增加,但各月和各时段增幅差异较大。按照社会最大化原则,执行尖峰电价政策及尖峰价格浮动幅度,应依据负荷价格弹性季节和时段特性有选择性地确定。