市区居民用电量特点分析及对阶梯电价制度的思考

阶梯电价制度的制定是一项政策性很强的工作。对上海居民用电量进行了分析,从阶梯电价制度档位数量以及各档位电量的制定,对阶梯电价进行了探讨。分析了阶梯电价制度实施后可能产生的经济影响,并提出了将季节性因素纳入阶梯电价制定的建议。     

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。     

居民阶梯电价对电力营销管理的影响

长期以来,我国对居民电价采取低价政策,主要是采用工业对居民生活进行补贴的政策。近年来。我国能源供应紧缺、节能减排和环境压力加大等矛盾逐步凸显,煤炭等一次能源价格持续攀升,电力价格也随之上涨,但居民电价的调整幅度和频率均低于其他行业用电．     

供电公司分时售电电价研究

首先简要介绍了供电公司在电力市场中需要研究的问题。根据边际成本定价原理，针对简化的配电网条件，建立了分时电价优化模型。利用Kuhn-Tucker条件，进一步得到了供电公司分时售电电价的表达式，并从工程角度探讨了分时电价中各分量的计算方法。算例考虑了配电网线损和简化的可靠性要求，所得到的分时售电电价更接近于供电成本。     

基于需求响应的居民分时阶梯电价档位制定方法研究

提出了基于用户需求响应的分时阶梯电价的档位制定方法。利用Stone-Geary效用函数对用户的价格弹性进行差异化分析;先建立单用户对分时阶梯电价的响应模型,再结合全体用户的电量概率密度分布,累积全体用户的响应电量和电费变化量的总和;最后以最大化节约电量为目标,电力公司的电费收益和档位覆盖率为约束条件,计算最优阶梯档位。参考上海地区现行的分时电价和对阶梯电价的相关指导意见进行算例分析,得到分时阶梯电价的一、二档的最优档位,并分析了响应效果和节能效益。     

考虑用户差异性的售电公司需求响应电价模型

随着售电市场的放开,大量社会资本进入电力市场,售电公司数量急剧增加。在激烈的市场竞争下,如何保证自身收益的同时,提高用户的用电满意度,是售电公司亟待解决的问题。为此,构建了基于电力用户用电差异性的售电侧定价策略。首先,根据负荷曲线,分析不同用户用电行为的相似性和差异性,对用户进行细分;然后,为获得售电公司及其用户收益最大化的最优定价策略,构建定制化的分时电价模型;最后,通过电力用户的实际负荷数据,利用遗传算法和纵横交叉算法对模型进行求解,对比证明所提的电价决策模型的有效性。     

四川居民阶梯电价效果分析及评价体系研究

居民生活用电阶梯电价是电价体系改革的重要举措,2012年7月起四川对居民生活用电阶梯电价进行了调整,对四川目前销售电价制度进行总结的基础上,利用数学方法分析新阶梯电价的计算方法及其与原阶梯电价的对比函数,对相关影响因素进行敏感性分析,并基于阶梯电价实施目标对阶梯电价的评价原则和体系进行了研究。     

宁夏居民生活阶梯电价研究

2004年以来,我国经历了8次电价调整,均执行少提高或不提高居民生活用电电价的政策.像工业用电一样对用户类别加以区分,实施有差别电价.虽然电价计算比较简单,但同时也形成了居民生活用电电价严重偏离其供电成本的倒挂现象,产生了严重的交叉补贴,即供电成本较低的工商业用户补贴供电成本较高的居民生活用电.2010年,我国在所有省区试行居民阶梯电价,因此,居民生活阶梯电价研究有非常重要的现实意义.     

阶梯电价对居民用电的影响

<正>阶梯电价全称为阶梯式累进电价,是指把电力客户在一定时间段内(通常是1个月)用电量设置为若干个阶梯,第一阶梯为基数电量,此阶梯内每千瓦时电价是最低的,称为基本电价;第二阶梯电量较高,电价也较高一些,第三阶梯电量更多,电价也更高。随着电力客户消费电量的增长,每千瓦时电价逐级递增。     

阶梯电价对电力营销工作的SWOT分析

能源紧缺和环境污染是制约经济社会可持续发展的主要方面。对居民用电实行阶梯电价政策是许多能源紧缺国家为应对能源价格高涨、抑制能源不合理消耗而采取的重要措施之一。截止到2012年8月7日,居民阶梯电价在我国29个省区市已经公布执行方案并开始实施。SWOT战略分析方法可以帮助电力企业有效、全面地认清目前所面临的形势。通过分析,阶梯电价对电力企业带来的优势集中在节能减排、能源优化配置以及可持续发展上,对企业的效益也有一定帮助。就劣势而言,阶梯电价可能会使用电居民的信心减退,对电力服务的要求提升。当然,阶梯电价对电力企业带来的机会也不可小觑,包括树立清洁能源的标杆以及通过电费补助扩大用电居民数量。阶梯电价也存在一定的威胁性,包括可替代能源的威胁以及用电居民的减少。     

一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略

需求响应(DR)是利用价格信号和激励机制来保证电力系统安全可靠和经济运行的重要措施.传统价格激励在所有时间段的激励作用是一致的,可能导致对某个特定时间段的预测精度不够.研究了需求价格弹性矩阵(PriceElasticity Matrix of Demand,PEMD),提出了一种基于弹性效应权重的改进价格弹性矩阵模型....     

居民电价与节能关系探析

居民用电快速增长的态势和高峰用电的特点决定了其开展节能的重要性。现行的居民电价机制尚未把节能作为核心的政策目标,因此需要改革现行居民电价机制,促进居民用户主动节能。居民用户的广泛性和复杂多样性决定了利用电价杠杆是调节居民节能的最有效手段。从居民节能的意义、居民电价机制和节能之间的关系、现行居民电价机制存在的问题进行了分析和探讨,并从节能角度对现行居民电价机制需改进的方而提出建议。     

Forecasting next-day electricity demand and price using nonparametric functional methods

One-day-ahead forecasting of electricity demand and price is an important issue in competitive electric power markets. Prediction task has been studied in previous works using, for instance, ARIMA models, dynamic regression and neural networks. This paper provides two new methods to address these two prediction setups. They are based on using nonparametric regression techniques with functional explanatory data and a semi-functional partial linear model. Results of these methods for the electricity market of mainland Spain, in years 2008–2009, are reported. The new forecasting functional methods are compared with a naïve method and with ARIMA forecasts.     

居民阶梯电价的实施及执行效果分析——以唐山地区为例

阶梯电价作为一项电力需求侧管理政策,通过价格杠杆实现抑制不合理用电需求的目的。根据国家发展和改革委员会的相关指导意见,提出了居民电价的实施条件、目标函数及边界条件,以唐山地区为例,对按照覆盖率及电量分档标准的阶梯电价实施效果进行了分析。     

考虑分时电价的居民用户短期用电量分类预测及修正方法

为了更好地利用智能电网中的用户用电信息,提高短期用电量预测精度,针对居民用户提出一种考虑分时电价的分类短期用电量预测及修正方法。首先,通过模糊聚类将用户按用电行为分类,将电价、用电量和加权气象日期影响因素作为预测模型输入量。然后,针对各类用户的用电特点,经仿真对比选择相适应的BP、Elman、LSTM神经网络算法构建预测模型。最后,运用修正算法对误差较大的峰谷值进行修正,将修正后的分类预测结果相加以获得整体预测值。以广东省云浮市某小区为例对该方法进行仿真分析,并与随机森林、CART等算法进行对比。实验结果证明所提方法具有更高的预测精度。     

居民用电负荷超短期预测研究

负荷预测是电力系统安全运行的基础，而由于居民用电负荷的随机性和波动性，可能会影响电力系统的正常运行与维护，因此准确预测居民用电负荷为电网的实时调度提供了有利指导。提出了一种基于长短时记忆型循环神经网络的居民用电负荷超短期预测方法，利用该方法的“记忆”特性挖掘负荷数据间的关联特性，建立了基于基于长短时记忆网络的居民用电负荷超短期预测模型，并和双层前馈神经网络模型仿真结果相对比，其基于长短时记忆网络的预测结果精度更高，验证了模型的有效性。     

分时电价背景下综合能源需求响应优化建模

峰谷分时电价是一种有效的价格型需求响应策略,通过合理的分时电价能为能源需求方提供充分高效的价格信号,从而实现能源需求削峰填谷的目标;而综合能源系统将电、热、冷、气等多种能源形式耦合起来,并能通过一定的调度策略实现不同能源形式之间的经济调度。在此背景下,首先,利用能源集线器建模技术实现对综合能源系统内各参与单元的有效建模;其次,将传统的针对电负荷的需求响应研究延伸到对冷、热负荷的需求响应研究,建立一个包含电、热、冷负荷需求响应的综合能源需求响应模型,并采用matlab平台下的YALMIP/CPLEX优化求解器进行模型求解;最后,通过对不同场景的算例仿真结果表明,在分时电价背景下考虑综合能源需求响应不仅有利于负荷的削峰填谷,还对系统的调度经济性有一定的提升作用。     

电力市场用电量需求分析预测模型研究

结合广东省某市历史用电量数据,通过行业细分,设计了基于行业用电特性的电力市场用电量需求分析预测模型的总体架构,包括基于大数据平台的云计算技术架构设计,可有效解决“数据孤岛”的弊病。基于该架构和实例分析,讨论了几种常用的电量分析预测方法,包括行业驱动因素法、电力弹性系数法和电力相似月法等,给出了相应的预测过程和预测结果。然后,结合电量分析,进行了行业信用等级评价及景气指数分析模型的研究。最后,基于模型设计,探讨了电网-用户-售电商三方在市场竞争机制下的供需互动关系。所设计的模型可为市场营销服务策略的制定、电费回收、行业信用度评价及预警提供数理依据和模型,提高市场分析决策的能力。     

基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略

针对当前我国绝大部分城市还难以大规模地实现电动汽车需求响应的情况,开展了配电网中电动汽车充电需求响应研究,提出一种基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略。该策略的目的是在降低电网灵活性资源的投资成本、负荷峰谷差和不匹配功率的同时,降低电动汽车用户的充电成本。基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,并考虑了用户响应不确定性和响应策略的多样性。仿真结果表明所提混合型精准需求响应策略可以降低用售双方的成本,实现负荷削峰填谷和平抑不匹配功率,且都优于单一型需求响应策略。     

Assessing impact of subjective demand beliefs on a dynamic duopoly electricity market game

In the context of liberalized markets, market outcomes generally result from the strategic interactions of all market players. Generation company (Genco), as the distributed players, build their subjective demand evaluations (SDFs) about market for optimal bidding purpose. Due to the differences in terms of data availability and modeling techniques, subjective demand models held by various Gencos are heterogeneous and normally deviate from the real market model as well. The picture of a real electricity market game in Genco’s eye is ‘playing is believing’. Therefore, a question naturally comes to the table: how those SDFs with the heterogeneous manner impact individual player’s decision and game results. To answer this question, this paper relaxes a conventional assumption, commonly used in the classical oligopolistic equilibrium model, that one correct and uniform demand knowledge is shared by all Gencos. The results suggest that the system equilibriums would be influenced by the Gencos’ knowledge about market demand. The economic value of demand information is assessed regarding the system performances.