计及用户需求响应的分时电价优化模型

峰谷分时电价是一种有效的价格型需求响应策略,合理的峰谷电价能为用户提供充足有效的价格信号,从而达到削峰填谷的目的。采用需求价格弹性分析用户的用电量随电价的变化情况,从而建立用户的分时电价响应模型。以峰谷差最小为目标,考虑保证用户利益且峰谷电价比在一定范围内等约束条件,建立峰谷分时电价的有约束非线性规划模型。设计分时电价的十进制编码方案,根据生存概率以轮盘赌方式对染色体进行选择复制,以随机概率的方式进行染色体的交叉变异,从而构造相应的遗传算法求解思路。分析该优化分时电价下的需求响应效果,并讨论需求弹性和峰谷时段的改变对优化结果以及需求响应的影响。算例分析表明该模型能有效改善负荷曲线,达到较好的需求响应效果。     

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。     

分时电价机制下计及用户需求响应的微网优化调度模型

为充分利用分时电价特点解决微网优化调度问题,提出基于用户需求响应的微网系统模型,在此基础上,综合考虑微网系统各部分运行特点及成本,构建分时电价机制下微网系统优化调度模型。采用遗传算法优化分布式电源出力、储能系统充放电策略以及微网与主网的能量交互,促进主网的削峰填谷,实现电力资源高效配置。最后以某微网系统典型负荷日运行调度为例,验证了所提模型的有效性。     

考虑分时电价和需求响应的家庭型用户侧微电网优化运行

在考虑分时电价和需求响应的基础上,建立了含有光伏发电、风力发电以及蓄电池的家庭型用户侧微电网优化运行模型,提出了一种家庭型用户侧微电网需求响应方法.优化模型以综合考虑用户的购电费用和舒适度为优化目标,尽可能多地将峰时电价时段的家用负荷功率向谷时电价和平时电价时段移动.采用粒子群优化算法对模型进行了求解,在算例分析中对比了优化前后微电网向电网公司支付的购电费用,验证了所提优化算法的有效性.     

电价与电力需求侧管理

建立合理电价体制是使电价反映成本。分时电价是为了更好的反映成本,并提供一种鼓励移峰填谷的手段,同时在峰荷时段还可节约电能。     

配电网电力负荷需求侧响应模型构建

传统配电网电力负荷需求侧响应模型存在负荷配置效率较低、协调性较差的问题。为此,提出基于云边融合的电力需求侧负荷协调配置方法。采用云边融合技术融合配电网云数据库中心、边缘节点以及边缘域数据,对配电网负荷的类型进行分类,设置配电网储能配置目标与约束条件,将其作为前提,利用粒子群算法求解配电网储能配置目标函数,构建配电网负荷需求侧响应模型。仿真实验结果表明：提出方法具有理想的配置协调性,电力需求侧负荷利用率更高,验证了该文研究构建的配电网电力负荷需求侧响应模型的应用效果较优。     

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。     

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。     

计及分时电价下用户需求响应的分布式储能多目标优化运行

以配电网网损和电压偏差最小为优化目标,计及分时电价下的用户需求响应,建立了与用户互动的分布式储能多目标优化运行模型,将电价变动引起的用户需求响应与分布式储能动态结合,探究了分布式储能在优化运行方面提升配电网运行水平的作用。采用改进的遗传算法对所建立的模型进行求解,证明了计及分时电价下负荷需求响应的分布式储能多目标优化运行模型能够有效降低配电网网损,减小线路电压偏差,同时也验证了所提出的改进遗传算法具有进化速度快、求解结果优的特点。     

自动需求响应背景下考虑用户满意度的分时电价最优制定策略

基于博弈论研究分时电价最优制定策略。首先,综合考虑电力需求波动的成本、用户对电价变动的负荷响应及用户满意度等因素,建立电网公司与单用户博弈的分时电价定价模型;其次,分析不同用户的用电特性,将所建模型扩展为多类型用户情形;最后,结合实际算例,运用逆向归纳法获取博弈模型的纳什均衡解,并对比分析不同电价策略下的最优电价与最优用电量。算例结果表明,应用所建模型得到的分时电价最优定价策略,能够有效减小峰谷差,降低各类电力用户的平均电价,从而保证电网公司与用户利益;其中不同类型用户获益效果受其对电价响应能力的影响而有所差异。     

电力市场中用户对电价的响应

介绍用户在电力市场中的作用和在电力市场中考虑“用户对电价响应”的重要意义。考虑“用户对电价的响应”使用户的权益得到了保障，同时有利于制定合理的电价，有利于电力市场的稳定运营和资源的优化配置。利用调查统计的方法设计了调查问卷，并对西安地区的电力用户进行了调查；根据统计学原理对调查数据进行回归分析，得到相应的关系（用曲线表示)。结果表明：所得到的“用户对电价的响应”曲线有一定的参考意义。     

面向需求侧主动响应的工商业用户电力套餐优化设计

电力需求响应是应对电网峰谷差持续拉大、间歇性可再生能源大规模并网、能源结构转变等问题的有效方法。为此,提出了一种新的需求侧主动响应策略——面向工商业用户的电力套餐,并对电力套餐的设计问题进行了优化研究。首先,采用基于特性指标降维的负荷聚类方法辨识工商业用户的负荷特征,为电力套餐的设计进行市场细分;其次,在综合考虑电费支出满意度和用电方式满意度对用户决策的影响的基础上,基于多项Logit模型构建用户对电力套餐的选择行为模型;接着,构建基于成本—效益分析的电力套餐综合评估模型,以衡量电力套餐的经济价值;然后,在此基础上,提出以最大化益本比为优化目标的电力套餐设计的优化模型。算例采用某地区工商业用户的实际数据,结果显示了所提电力套餐的经济价值及其调动需求侧主动参与负荷管理的效果。     

基于需求响应的实时电价研究综述

随着经济与社会的发展,电力产业不断贯穿于各个领域,电力需求量不断增加,智能电网逐渐成为当今电网发展的主要趋势。需求响应是实现电网智能化的重要机制。电价作为电力市场的重要组成部分,是电力市场的无形之手,在电力市场中起杠杆作用。基于需求响应(Demand Response,DR)的实时电价(Real-time Pricing,RTP)策略,则是实现智能电网有效性与可靠性的关键技术之一。介绍了智能电网的需求响应与实时电价策略。从用户侧与供电侧的供需水平出发,系统地总结和分析了国内外现有的实时电价研究模型与算法。讨论了存在的技术挑战,对未来可能研究的实时电价策略进行了展望。     

计及用户响应的实时电价模型及其内点法实现

实时电价（spot price）是电力市场中的重要概念。为准确地对实时电价进行计算、预测和分析，在实时电价的计算方法中考虑负荷的价格响应模型是至关重要的。文中在基于内点法最优潮流的实时电价算法的基础上，进一步建立了负荷与实时电价的互动模型。该方法避免了引入新的未知量，仅通过对扩展海森矩阵对角元素的修改即可实现。而且，为了考虑跨时段负荷转移的作用，文中把该方法进一步扩展到多时段负荷价格响应模型。IEEE 30节点算例表明了该方法的有效性。     

计及用户响应的实时电价模型及其内点法实现

实时电价(spot price)是电力市场中的重要概念。为准确地对实时电价进行计算、预测和分 析,在实时电价的计算方法中考虑负荷的价格响应模型是至关重要的。文中在基于内点法最优潮 流的实时电价算法的基础上,进一步建立了负荷与实时电价的互动模型。该方法避免了引入新的 未知量,仅通过对扩展海森矩阵对角元素的修改即可实现。而且,为了考虑跨时段负荷转移的作 用,文中把该方法进一步扩展到多时段负荷价格响应模型。IEEE 30节点算例表明了该方法的有 效性。     

需求侧实时电价下供电商购售电风险决策

实施需求侧实时电价(RTP)让供电商可以将电价风险有效地转移给用户,但供电商提供给用户的RTP套期保值合同也给其购售电风险管理带来了新的挑战。文中对RTP下供电商在购售电市场的成本、收入与风险进行了综合分析。购电侧重点考虑了日前市场和普通/分段双边合同,售电侧考虑了基本RTP合同与各类RTP套期保值合同。基于条件风险价值(CVaR)法,以供电商购售电效用最大化为目标,建立了不同风险喜好供电商的最优购电组合决策模型。算例仿真验证了所述方法的有效性,它有利于供电商协调RTP下购售电交易的利润与风险。     

我国电力需求侧电价机制适应性分析

介绍了我国峰谷分时电价、两部制电价、可中断负荷电价等需求侧电价形成机制,通过对其适应性的分析,揭示了我国现行需求侧电价存在的主要问题,认为提升其适应性的重点是:强化两部制电价改善负荷特性的作用,完善DSM的投入补偿机制,建立与可中断负荷电价相配套的高可靠性电价机制。     

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。     

需求侧响应背景下分时电价研究与实践综述

分时电价作为一种价格型需求响应方式,通过峰谷差价引导用户"削峰"与"填谷",有效抑制负荷波动,提高社会效益,得到了广泛推广。总结国内外开展的TOU研究与实践。论述了基于电能成本和基于负荷响应的TOU价格决策模型,分析了需求侧响应背景下TOU价格制定与时段划分方法及其现状,并着重对用户响应行为分析方法进行了归类分析。总结了国内外TOU执行方式与范围,分析了实行TOU的成本与收益。最后在此基础上,讨论了TOU体系存在的不足,提出了开展TOU的建议与设想。     

分时电价下用户响应行为的模型与算法

为满足需求响应机制中描述用户行为规律的需要,提出一种电力用户需求响应行为的模型与算法。在获取足够的用户历史数据的基础上,通过支持向量机(support vector machine,SVM)回归进行数据挖掘,建立了电力用户在分时电价下的响应行为模型。该方法以用户响应的影响因素分析为基础,确定了回归模型的输入与输出属性;并通过定义等效电价比率,构建了含丰富数据信息的训练样本;最后采用网格搜索法选择SVM回归的最佳参数,实现了回归模型的高精度预测。该模型实现了电力用户在分时电价下行为规律的模拟,可揭示用户响应电量变化与分时电价政策激励力度间的关系,从而为更多研究提供基础数据。仿真分析证明了该模型和算法的有效性和合理性。