面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化策略

在智能互联网环境下,居民用户参与需求响应时的不确定因素对家庭能量管理调度策略的实施效果存在较大影响。为此,提出了一种计及用户响应不确定性的多时间尺度可变电价套餐和用电策略。首先,明确多时段可变电力套餐的定义,基于价格型和激励型响应不确定性机理构建电力套餐的模型,并建立完成聚类后的多用户与电网的模型。其次,通过求解基于多用户和电网的非合作和合作博弈模型,获得最优的电价方案和日前优化计划。然后,根据需求响应信息和用户用电安排建立日内滚动优化模型,获得局部动态分时电价和日内调度计划。最后,根据用户实际响应偏差建立实时调整模型,获得动态激励和实时用电计划。以多家庭用户调度组为例进行仿真分析,通过比较不同模型优化结果,验证了考虑用户响应不确定性的电力套餐及多时间尺度协调优化的有效性。     

基于AGENT模拟的峰谷电价政策大用户响应研究

为了提高峰谷分时电价政策的有效性,需要深入研究用户、尤其是大用户的电价响应机理,为此引入了多智能体模拟方法,在仿真过程中假设电价响应是众多用户分散决策的结果,且供电公司应能根据用户响应情况动态调整电价政策。文章阐述了仿真系统的设计原理与体系框架:用户智能体采用适应性智能体设计,基于模糊逻辑建立其响应规则;供电公司智能体采用学习型智能体设计,使用分类器学习算法进行规则学习;环境管理模块管理两类智能体的交互过程。最后以某实际电力公司为例进行了仿真计算。     

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。     

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。     

带独立电源的电力公司分时电价模型

以电价为研究对象，针对带有独立电厂和抽水蓄能电厂等独立电源的电力公司，在综合分时电价形式和边际成本定价方法的基础上，提出了其相应的分时电价模型。模型以电力公司日运营收益最大为目标，考虑了用户对电价波动的响应以及独立电厂、抽水蓄能电厂的发电成本曲线和机组参数等约束条件。仿真结果表明了所建立的分时电价模型的合理性和算法的有效性。     

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。     

基于博弈论的分时电价模型及其仿真

分时电价是电力市场中削峰填谷、保障电力系统稳定运行的重要手段之一.分时电价的确定必须考虑政府、电力公司和用户等利益相关者.基于在政府限价的前提下允许电力公司调整电价以实现电力负荷控制的目标,利用博弈论制定了由政府确定电价水平、电力公司确定电价、电力用户确定用电量的分时电价模型.对该模型利用Matlab软件进行了仿真,结果表明该模型具有一定的实用价值.     

计入电力系统可靠性与购电风险的峰谷分时电价模型

在电力市场环境下,针对需求侧用户的多时段电价响应,基于电力供给与电力弹性需求平衡关系推导了峰谷分时电价下的电量电价弹性矩阵,以反映用户对电价变化的响应过程。在此基础上,以电网经营企业收益最大化为目标函数,计入可靠性约束、购电风险和线路损耗等,建立了峰谷分时电价模型。该模型通过分时电价的调节即可达到提高电网供电可靠性、减少停电损失,同时增加电网经营企业收益、降低购电风险的目的,使用户和电网经营企业达到双赢。为提高模型求解过程中可靠性指标的更新速度,进一步研究了电力系统可靠性随负荷变化的三次样条插值模型。以IEEE-RTS 79测试系统为例进行算例分析,验证了上述模型、算法的正确性和有效性,并进一步分析了峰谷分时电价下负荷曲线的改善效果及用户停电损失、电网经营企业收益的变化情况。     

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.     

信息物理融合的智能空调响应不确定性尖峰折扣电价的动态优化模型及在线控制

降低尖峰负荷可获得巨大的经济效益,但尖峰出现时间及持续时长具有很大的不确定性。文中依托信息网络建立了一个电网运行信息、电网价格激励信息、用户室内温度喜好设置信息、外部气象信息融合的智能空调响应不确定性尖峰折扣电价的优化融合模型,采用动态优化区间的模型预测控制实现融合模型控制目标,削减其在电网尖峰期用电量,达到保证在用户定义的舒适性范围内,使用户电费支出最小,也即在电网尖峰期用电量最小的目标。采用6层120区的公共楼宇,72小时432时段,5个随机尖峰激励信息的算例表明,该融合模型及控制策略实现了平价及分时电价机制下对随机尖峰折扣电价的完全响应,在保证舒适性条件下,平价机制下电力峰值最大降幅32.7%,平均降幅25.3%;分时电价下最大降幅34.4%,平均降幅26.6%;用户的电费支出在平价机制下可节约19.9%,在分时电价机制下可节约27.6%。验证了该融合模型及控制策略的强响应能力及灵活适应性。     

基于多智能体的用户分时电价响应模型

科学制定峰谷分时电价政策,有利于提高系统可靠性与经济性。基于多智能体技术,提出了智能体系统(multi-agent system,MAS)总体框图,阐述了供电智能体、用户智能体和政府部门智能体的学习过程及其相互影响,结合电量电价弹性矩阵,考虑了不同用户的用电和响应特点以及用户智能体内部的相互影响。仿真过程可以动态显示供电智能体的调整动作、用户智能体的响应行为和负荷越限情况,以及政府部门智能体的干预行为。仿真结果表明:根据文中模型获得的峰谷分时电价策略具有更好的"移峰填谷"效果,兼顾供需双方的经济利益和用户用电习惯,供电、用户、政府智能体间实现信息共享。     

用户侧用电需求响应行为研究

随着各种分布式电源和新型用电设备的日益推广以及电力用户对需求个性化要求的提升,智能用电的理念及其技术发展体系应运而生。为获得经济、环境效益的同时提升电能服务质量,研究用电行为并主动整合用户侧资源、优化用能调度已成为一项积极而有效的措施。提出了一种基于用户行为学的家庭负荷,对电力用户侧的需求响应行为展开研究。为了揭示用户用电量对电价、气象、日类型等相关变化因素的响应程度,提出了一种需求响应综合模型。该模型实现了用户在分时电价下的需求响应行为规律的模拟,可为电力公司制定需求侧管理策略提供基础性指导。     

一种考虑用户耐受度的自动需求响应调度策略

合理制定峰谷电价是现阶段实行需求侧管理的有效手段。引入需求侧的电力需求价格弹性,建立基于电价需求弹性峰谷分时电价的用户响应模型;综合考虑用户用电行为耐受度和用户用电支出耐受度,建立用户耐受度模型,给出基于用户响应和用户耐受度的峰谷分时电价优化模型。最后通过MATLAB软件,采用多目标遗传算法对提出的峰谷分时电价优化模型进行仿真,验证了其有效性。     

计及用电行为聚类的智能小区互动化需求响应方法

针对复杂智能用电环境下智能用电小区的多用户日负荷需求响应问题,提出一种考虑用户用电行为聚类的互动需求响应方法。首先,以智能小区用户的基本负荷、可调度负荷、电动车负荷和储能装置负荷为约束条件,建立电网负荷波动最小优化目标的需求响应模型;然后,阐述了提出的智能小区互动化需求响应方法,将需求响应模型求解过程分解为电网侧子响应和用户侧子响应的协作互动过程;最后,基于用户侧用电行为聚类分析,采用行为矫正的混合粒子群优化算法实现需求响应模型的互动化方法求解。实验中与分时电价下的响应算法及无用户聚类的集中响应算法对比,其结果表明所提方法通过聚类分析与互动化策略能够在优化结果和算法性能方面优于对比方法。     

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.     

基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略

随着电价新政的发布,电力市场将进一步开放,同时目录电价的取消将加快分时电价机制的建立,在此背景下售电公司如何针对电力用户采取有效的分时电价措施是亟需解决的问题。为此在分析湖南省钢铁、电石等高能耗工业用户用电特性的基础上,结合售电公司、工业用户的成本及收益构建了售电公司成本收益模型、工业用户负荷转移成本模型,进一步提出了售电公司峰谷分时电价双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司收益最大,下层模型优化目标为工业用户用电成本最小,以此确定峰谷分时电价套餐。以钢铁、电石等高能耗工业用户数据为例的仿真测算结果表明通过双层优化模型所得的峰谷分时电价套餐能够保证双方的利益,并有效引导工业用户合理用电、削峰填谷。     

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。     

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。     

分时电价模型优化方法研究

随着电力供需矛盾的日益深化和智能电网建设的不断推进,电力需求侧管理（DSM）受到广泛重视,峰谷分时电价作为DSM的重要组成部分,能够通过引导用户有效改善电力负荷,实现用户和供电方的双赢局面,因此峰谷分时电价的优化已成为电力市场中的研究热点。在分析电价制定方法和影响因素的基础上,重点对分时电价的模型优化方法进行了评述,并为今后峰谷分时电价的进一步发展提出建议。     

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。