峰谷分时电价定价模型研究

能够正确反映电力生产成本和供求关系的峰谷分时电价是实施电力需求侧管理(DSM)的重要手段。借鉴国内外先进经验,分析了峰、平、谷各时段电价的确定方法及用户需求响应,建立了一种综合考虑需求侧与发电侧电价联动和电力需求价格弹性的峰谷分时电价定价模型,并详细介绍了该模型的仿真流程。算例仿真分析表明该模型是切实可行的,它有利于减小电网高峰负荷,改善负荷曲线。     

基于用户价格响应和满意度的峰谷分时电价决策模型

峰谷分时电价是电力需求侧管理(DSM)的重要手段之一,合理地制定峰谷电价水平是其实施的关键.在了解用户实行的峰谷电价历史数据的基础上,提出建立用户的电价响应矩阵以反映用户对峰谷分时电价的响应;并建立用户满意度模型,综合考虑用户用电方式的满意度和电费支出的满意度.给出了基于用户价格响应和满意度的峰谷分时电价优化决策模型.最后给出一大工业用户数据验证了文中方法的有效性.     

一种新的峰谷分时电价定价模型及其仿真策略

针对目前我国电力市场严峻的电力供需形势以及分时电价机制,借鉴国内外的一些先进经验,提出了一种新的基于电力需求价格弹性矩阵的峰谷分时电价定价模型。电力需求价格弹性矩阵可由系统内所有典型行业在峰、平、谷各时段的平均电价和用电量求得。基于此,还对所提出的峰谷分时电价定价模型的仿真策略和软件实现流程进行了详细的分析。该定价模型的实施有利于减小电网高峰负荷,改善负荷曲线。     

计及负荷率分档的峰谷分时电价定价模型

针对大中工商业用户负荷率电价与峰谷电价的配合问题,结合我国电力体制和电价制度环境,基于消费者需求和供电成本异质性,构造了负荷率分档用户的用电消费细分市场,建立了各档用户的边际供电成本模型及需求价格弹性模型。应用边际成本定价理论,构建了计及负荷率分档的峰谷分时电价模型。该模型采用分层协调优化的方法:第一层深入分析每一负荷率档位用户的边际电量成本和边际容量成本,应用密度聚类技术及两部制定价理论,建立了每一负荷率档位及其两部制平均电价水平的制定方法。第二层以各档平均电度电价水平为约束,以削峰填谷为目标,基于电量电价弹性矩阵构建了负荷率峰谷分时电价协调优化模型。该模型综合协调了效率、公平和削峰填谷多重目标,算例验证了其合理性和有效性。     

阶梯电价下居民峰谷分时电价测算优化模型

为了在现有居民阶梯电价的基础上设计峰谷分时电价,使两种价格相结合,从而进一步引导居民合理用电,提高能源效率,提出一套阶梯电价下居民峰谷分时电价测算优化模型与方法。首先,按现行各档阶梯电价的用户覆盖范围,将全体居民户分为相对应的各子群体细分市场;其次,构造各子群体细分市场的分时电价需求响应函数并建立相应的峰谷分时电价优化目标函数集;再次,在各子群体细分市场内构建峰谷分时电价约束条件集;最后,联合目标函数及约束条件,形成各细分市场的峰谷分时电价优化模型,模型的输出结果,即为对应各阶梯的最优峰谷分时电价。算例仿真验证了模型的合理性与可行性,敏感性分析进一步揭示了各阶梯最优峰谷电价结果随需求响应变化的规律。     

峰谷分时电价与阶梯电价的联合设计及研究

为了更好地解决用电紧张问题,体现用电公平性,将峰谷分时电价和阶梯电价相结合,设计联合电价方案.通过建立模型和计算机仿真得到了最优电价.仿真结果表明该联合电价不仅可以削峰填谷,而且可以防止发生峰谷倒置,保证了合理用电用户的利益,具有一定的节能作用.     

计及车主满意度的电动汽车最优峰谷分时电价模型

分析了电动汽车随机充电模型以及V2G放电模型,建立了电动汽车车主对电价变化的需求响应模型。设计了一套能够影响电动汽车充、放电行为的最优峰谷分时电价定价方案,该方案能同时兼顾电网的利益、电动汽车车主的利益和电动汽车车主的满意度。算例验证表明,该方案求解得到的最优峰谷分时电价能够有效地引导电动汽车在谷时段充电、峰时段放电,在改善负荷曲线的同时兼顾了车主的满意度。     

居民分时阶梯电价联合优化模型研究

基于消费者需求异质性,构造了居民用电的分档电量消费细分市场,应用计及电量消费分段的需求价格弹性模型,构建了居民分时阶梯电价水平的分层计算模型.第一层基于拉姆齐定价原理,建立了各档平均电价水平的制定方法;第二层以各档平均电价水平为约束,以削峰填谷为目标,基于电量电价弹性矩阵构建了居民分时阶梯电价联合优化模型.该模型综合协调了公平、效率和削峰填谷多重目标,华东地区一省市实际算例验证了其合理性和有效性.     

基于DSM的峰谷分时电价

合理的峰谷分时电价可有效改变用户的用电模式,保证电力系统可靠、高效运行。针对峰谷分时电价执行过程中产生的一些问题,如峰谷分时电价效果明显滞后、用户反应过度、购电政策缺乏弹性等,提出峰谷分时电价制定时需遵循的一些基本原则,包括峰谷分时电价体系必须满足DSM总体目标原则、时段划分与价格拉开比确定原则、合理规避供电公司经营风险原则和确定合理的用户响应曲线原则,并建立峰谷分时电价数学模型,通过算例验证模型的有效性和可行性。     

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。     

丰枯-峰谷电价中用户反应度模型研究

丰枯-峰谷电价指在丰枯电价上迭加峰谷电价而得到的电价。用户对电价的反应程度主要表现为实施丰枯-峰谷电价前后用电量变化。通过需求价格弹性矩阵,建立了用户反应度模型．分析了电量的变化,并通过仿真算例验证了模型的有效性。     

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。     

销售侧分行业实行丰枯峰谷分时电价初探

在用户电量电价弹性矩阵的基础上探讨制定与各行业电力用户电价响应情况相一致的分行业丰枯峰谷分时电价的方法。通过建立各用户行业的丰枯季节电价弹性矩阵和峰谷分时电价弹性矩阵,依据各行业电力用户的调查数据建立分行业的丰枯季节电价与峰谷分时电价的电量转移成本函数与获益函数。通过求取两函数的交点,得到各行业电力用户在电量转移成本约束下达到电量转移极限所需的丰枯峰谷分时电价调整比例。最后将所提出的方法应用于云南电力系统,应用结果表明,不同行业电力用户达到电量转移极限所需的电价调整量存在较大差异性,以及针对不同用户行业的用电特性实施不同的丰枯峰谷电价的必要性。     

基于需求侧响应的多类型负荷协调控制模型

风电的随机波动性影响了电力系统经济运行。为充分挖掘需求侧响应资源,需要考虑不同负荷对电价响应的差异性,并将其融入传统调度中。首先,基于电价弹性矩阵,对用户的电价响应行为建模。其次,分析不同负荷的电价响应特性,对负荷进行分类。在此基础上,基于峰谷分时电价,以系统运行经济性为目标,考虑用户满意度约束,建立多类型负荷协调控制模型。并将模型转化为一个双层优化问题,利用差分进化粒子群算法进行求解。最后,在一10机系统中进行仿真验证。结果表明,所建立的多类型负荷协调控制模型可充分挖掘不同负荷的需求响应能力,能有效降低发电成本,有利于系统经济运行。     

基于实时电价的用户用电响应行为研究

随着智能电网的发展,电网开放性不断增强,需求响应(demand response,DR)策略被提出,并被广泛应用于电力市场的运营模式中。各国相继推出需求响应的实时电价(real-time pricing,RTP)策略,来提高电网的有效性与电力市场的可靠性。合理地分析实时电价下用户的用电响应行为,对制定更高效的实时电价机制,实施需求响应策略具有重要意义。因此,基于用户的需求价格弹性(price elasticity of electricity demand,PED)模型,通过回归模型学习需求价格弹性,模拟用户响应行为。实验表明,学习获得的用户价格弹性可以很好地实现用户响应行为的拟合,较传统的调查问卷方式获得固定的用户价格弹性,回归模型克服时间与空间的变化问题,更高效地实现用户响应行为的学习,为实时电价提供决策支持。     

电力需求侧管理中的分时电价研究

峰谷分时电价作为现阶段一种有效的需求侧管理手段,是电力公司向用户实施的一种通过价格信号引导用户合理用电的有效经济刺激手段。它在优化电力资源配置等方面起到了积极的作用。科学合理的分时电价,能够赋予电价必要的弹性,拉大峰谷时段电价差,达到削峰填谷和提高电网负荷率的需求侧管理目标。基于负荷曲线分布分析,在初步划分峰谷时段的基础上,利用用户对电力商品的需求价格弹性矩阵,建立峰谷分时电价数学模型,并对该模型的目标函数进行优化,得到一种分时电价定价方法。对邢台供电公司的算例进行了仿真,说明了该模型的可行性。     

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。