基于集群辨识的电力用户需求响应潜力评估

针对电力市场参与需求响应(DR)用户的特性不一、响应能力差异大,导致DR潜力评估难度大的问题,提出了一种自底向上的负荷DR潜力评估方法.首先,对用户的用电行为进行分析,将每个用户的负荷变化分别用基于概率分布和隐马尔科夫模型的聚类方法进行聚类,得到适合价格和激励的DR用户分类.然后,将用户负荷大小用K-means算法进行...     

基于在线学习的面向居民用户激励型需求响应

激励型需求响应是一种通过补贴信号灵活调度需求侧能源的手段,对于维持电力系统供需平衡,提升经济效益有巨大潜力。在面向居民用户的激励型需求响应中,电力运营商选择削减电量潜力大的居民用户并向其提供补贴价格,以激励其削减电量。然而,站在电力运营商的角度,面对居民用户未知且不确定的用电行为,识别并选择削减电量潜力大的居民用户以及如何动态制定补贴价格是关键挑战。为了解决这一问题,本文提出基于在线学习的激励型需求响应算法(IDR-OL),利用多臂赌博机框架在线学习居民用户削减电量潜力,建立电力运营商运营成本优化模型选择最优参与需求响应的居民用户并动态制定补贴价格。仿真结果表明,本文提出的IDR-OL算法能够在实现供需平衡的同时更大限度地降低电力运营商运营成本。     

粗糙模糊环境下电力用户负荷响应潜力评估

深度探索用户负荷可调节潜力是国家电力市场精细化发展的迫切需求。为有效感知电力用户负荷综合响应潜力，提出一种模糊粗糙环境下的混合评估模型。首先，从经济性、用户特性、负荷特性、信息特性等4个维度构建负荷响应潜力指标体系；其次，充分考虑评估中个体判断的模糊性和群体偏好的多样性，采用模糊粗糙数对个体语义评估信息进行处理和集结；然后，将模糊粗糙熵权法和逐步加权评估比率分析法（step-wise weight assessment ratio analysis,SWARA）相结合确定指标综合权重，并采用基于模糊粗糙数的改进多属性边界逼近区域比较法（multi-attributiveborderapproximationareacomparison,MABAC）计算电力用户针对属性函数的负荷响应潜力综合评估值，从而获取潜力排序结果；最后，以多个行业的电力用户负荷综合响应潜力评估为例，验证所提模型的有效性。     

基于模糊优化集对分析理论的需求响应潜力评估

以负荷聚合商为中间商的需求响应（demand response, DR）运营模式可以充分挖掘需求侧资源潜力,实现综合优化配置。针对该模式下需求响应潜力评估的问题,提出一种基于模糊优化集对分析理论的需求侧用户响应潜力评估方法。通过分析影响该模式下用户参与响应的因素,建立用户评估指标体系。在此基础上,对集对分析理论进行模糊优化,建立潜力评估的量化模型,实现对用户响应潜力的初步量化。通过模拟聚合商与用户之间的负荷分配仿真实验,验证该评估方法在提高聚合商削减负荷任务分配的准确性及任务完成率方面的有效性。     

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...     

考虑精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度

负荷聚合商可以聚合用户负荷,实现需求响应,缓解电网压力。为了减轻用户需求响应能力差异和响应行为不确定对负荷聚合商响应特性的影响,构建了需求响应潜力评估模型并提出基于精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度模型。首先设计使用4个指标,建立基于用户历史用电数据的需求响应潜力精细化评估模型,将需求响应潜力的评估精细到设备级,研究在不同经济激励下的用户及设备的需求响应潜力。然后将需求潜力评估模型与负荷聚合商的优化调度模型相结合,求得最优的调度结果。仿真结果表明,设计的模型能精确反应用户及设备的需求响应潜力,将此模型和负荷聚合商的优化调度模型结合可以充分发挥用户的需求响应能力,提高用户满意度,调动用户的积极性,从而提高负荷聚合商的可靠性和整体的经济性。     

基于高斯过程回归的工业用户需求响应潜力评估方法

精确的用户需求响应潜力评估有助于电力公司或者负荷聚合商合理调用需求侧资源,提高需求响应的实施成效,以及降低电力系统的负荷峰谷差。在此背景下,针对用电容量大且负荷规律性强的工业用户,提出了一种基于高斯过程回归的需求响应潜力评估方法。首先,构建了基于时序分解算法的工业用户负荷分解模型,并提出了负荷趋势性和周期性分量的可中断负荷特征提取方法以及工业用户的需求响应意愿特征提取方法;然后,基于提取的特征,构建了基于高斯过程回归的工业用户需求响应潜力评估模型;最后,以浙江省工业用户的实际需求响应数据为例,对所提需求响应潜力评估方法的有效性进行验证。仿真结果表明所提方法可以较为准确地评估工业用户的需求响应潜力,为电力公司或者负荷聚合商制定需求响应方案提供参考。     

考虑电网需求匹配度的多EV聚合商需求响应削峰优化建模

针对电动汽车(EV)参与需求响应(DR)以解决配电网峰荷加剧问题时出现的电动汽车聚合商(EVA)响应量与电网需求量不匹配的问题,提出了考虑电网需求匹配度的DR机制,以实现较为灵活和精准的DR.提出考虑电网需求的DR机制流程,对电网响应用户需求量和EVA响应能力进行评估,并提出满足比和用户参与率用于评估多EVA的响应程度,基于此建立欠响应和过响应约束模型;提出考虑补偿电价的用户响应概率模型;提出申报匹配度用于反映EVA申报量与电网需求量的匹配程度,并基于此建立多EVA响应量申报机制和激励电价报价机制;提出响应匹配度以反映EVA完成申报任务的程度,从而提出考虑各EVA响应情况和总体削峰效果的激励电价调整机制,将其作为EVA没有完成响应任务时的惩罚手段;建立各方参与DR的净收益模型,提出DR综合目标,并基于粒子群优化算法对电网公司和EVA决策进行优化.通过算例仿真验证了所提决策优化方法和多EVA参与的DR模型的有效性.     

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。     

基于需求响应潜力模糊评估的电动汽车实时调控优化模型

针对快充场所电动汽车(EV)大规模接入造成的配电网过载问题,提出了EV需求响应潜力模糊评估方法与实时调控优化模型。首先,基于EV电池安全电量、EV充电需求、充电桩额定功率的限制建立用户客观响应能力约束模型,以及考虑激励水平的用户主观响应意愿评估模型。其次,结合客观响应能力和主观响应意愿建立用户响应潜力评估模型,采用模糊推理确定充电电价、当前电量需求和剩余驻留时间等因素对用户响应意愿的影响。然后,提出激励型实时需求响应的双层优化模型及其求解方法,上层优化模型以EV聚合商激励成本最小化为目标对EV聚合商激励电价进行优化,下层优化以用户平均充电满意度最高为目标对EV充放电功率进行优化,从而充分挖掘用户的响应潜力,兼顾电网公司、EV聚合商、用户各方的利益。最后,通过多组仿真验证了所提模型和方法的有效性。     

基于分时电价和激励补贴机制的家庭能量双层优化模型

为了降低居民日负荷曲线峰谷差,提高居民参与电网需求响应的积极性之前,文章基于分时电价和激励机制,提出双层模型实现家庭能量的优化调度。该模型以需求侧响应为手段,以家庭能量优化为策略,实现供电端与用电端的互动,刻画出电价、激励机制与用户用电行为之间的交互关系。外层模型在分时电价的环境下,采用模糊C-均值聚类算法(fuzzy C-means algorithm, FCM)对用户用电情况进行分析,以日负荷曲线削峰填谷为目标,设计包含激励补贴和峰谷系数的电力套餐。内层模型基于电力套餐实现家用电器的智能管理,模拟实施套餐前后的居民日负荷曲线,实时调整用电计划,使用户日负荷曲线满足电力套餐中的峰谷系数。通过仿真验证双层优化模型有效降低了用户日负荷曲线的峰谷差,且设计的电力套餐在用户侧有一定的实用性,有利于用户更加积极地参与电网的优化调度,满足电网削峰填谷的要求。     

基于调节潜力指标的用户用电行为聚类分析算法研究

摘 要：针对柔性负荷不断接入背景下,用户参与电网调节潜力能力的持续提升,基于负荷用户的调节潜力大小对用户的用电行为进行聚类分析。在峰谷分时电价背景下,基于用户心理学原理构建基于峰谷分时电价的负荷转移率模型,以该模型为基础构建基于峰谷分时电价的用户调节潜力指标,并利用该指标对负荷用户的用电行为进行聚类分析,通过与传统基于日负荷曲线以及典型负荷特性指标的聚类算法进行结果对比,证明了该算法聚类结果的有效性与正确性,同时通过对大规模用户的用电行为进行聚类分析,证明基于调节潜力指标的聚类分析算法的聚类效果更佳。     

需求响应参与系统调峰研究综述

由于我国电力供需矛盾和系统负荷峰谷差逐渐加大,需求响应措施在需求侧管理中得到广泛地应用。通过采用价格和激励措施,电力部门引导用户改善用电负荷,达到调峰的效果。以需求响应调峰可行性、优化模型以及评估方法为立足点,对需求响应参与系统调峰研究进行综述。首先,分析了用户的调峰特性。接着讨论了电价制定方法以及电价参与调峰的优化模型建立。然后概述了激励和电价联合参与调峰及需求侧资源参与系统长期调峰,并介绍了需求响应调峰效果的评估方法。最后,结合需求侧管理和智能电网的发展要求,对需求响应参与系统调峰的研究方向进行展望。     

计及用户舒适度的电热水器多目标优化控制策略

需求响应通过电价或激励信号引导电力用户改变用电行为,提高电力系统的经济性和可靠性,用户的舒适度是需求响应项目在实行过程中需要考虑的重要内容。电热水器用量大、储热性较好,是重要的需求响应资源。文中以自动混水恒温型电热水器为研究对象,提出一种兼顾经济需求和舒适度的灵活调控方案,建立水箱热力学模型与自动混水阀控制系统,引入用电舒适度指标,建立了兼顾电费和舒适度指标的多目标优化模型;通过遗传算法优化求解,得到电热水器(EWH)最佳功率分布时段,并与传统控制策略和以最小化用电费用为目的的单目标优化策略进行对比,最后算例验证了该方法的有效性。     

考虑用户响应程度的电动汽车分时电价策略*

本文提出了一种综合考虑用户和电力公司利益的电动汽车分时电价策略。结合用户充电特性,建立了电动汽车需求响应模型。以用户和电网经济效益最大和电网波动最小为目标,通过NSGA-II算法求得了问题的Pareto解集。结合模糊隶属度的方法找到了其中的折中解,并作为最优分时电价。进一步,研究政府补贴额对用户响应参与度的影响,并定量计算出使用户达到最大响应度的最小补贴值。结果表明,分时电价响应制度能很好地激励用户参与到电价响应中来。同时,政府适当增加补贴能更好激励用户参与电价响应。本文提出的电价政策对电网公司具有一定的指导意义。     

基于戴蒙德模型的用户响应行为分析

针对传统的需求价格弹性理论仅考虑到需求与价格之间的关系,无法同时考虑到用户的意愿和反映用户对于分时电价的真实响应情况等问题,提出了基于戴蒙德模型的同时,可考虑价格与用户意愿的响应行为分析方法。首先,结合需求价格弹性、相对风险厌恶不变函数,考虑价格与用户意愿等因素对用户响应行为进行建模;其次以效用函数最大为目标,结合各时段的用电约束,构建了用户优化决策模型,继而进行优化求解,模拟用户的最优决策行为;最后通过算例验证了该模型改善了居民用户的用电曲线,降低了居民用户的电费成本,可以模拟拥有不同意愿的用户响应情况。     

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。     

基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略

传统的分时电价政策忽略了用户参与分时电价政策的意愿,且用户电价电量响应行为建模未考虑用户调整用电行为成本,为此提出基于用户成本选择用户范围的分时电价最优策略。分析用户改变用电行为所产生的调整成本与节省用电费用的关系,推导分时电价机制下用户电价电量响应行为模型。当用户改变用电行为后,其生产成本高于实行分时电价前的电费,则对用户参与分时电价政策的意愿评估为零,不纳入分时电价实施范围。仿真及实验结果显示,与不选择用户范围的传统分时电价模型相比,该模型能够反映用户调整用电行为过程,科学选择参与分时电价政策的用户范围,实现电网和用户的总效益最优。     

基于D-S证据理论的电力客户满意度评价

供电公司在实践以客户满意为指导的市场营销理念的过程中,客户满意度评价至关重要。根据评价指标的建立原则,从供电质量、电能价格、供电服务和用电指导4个方面构建电力客户满意度评价指标体系,应用D-S证据理论建立客户满意度评价模型,同时在问卷调查取得的数据基础上,运用D-S证据理论进行满意度评价,分析结果体现了该方法的有效性。