基于利用Aumann-Shapley值分摊网损和排放减少量的DLMP计算研究

分布式电源(DG)接入配电网后对系统运行带来影响,提出一种含DG的配电网节点边际电价(DLMP)计算方法。该方法主要包含2个部分:一是通过Aumann-Shapley值法计算网损和排放减少分摊量,得到各DG的有功和无功DLMP值;二是通过迭代计算DG的最优发电出力,保证DG收益的最大化。算例仿真分析表明:基于Aumann-Shapley值分摊的DLMP迭代算法不仅能保证网损和排放减少量在各DG间的公平分摊,还能克服组合爆炸问题;与传统的DLMP计算模型相比,所提出的DLMP计算模型能更大限度地对各DG提供电价激励,减少系统网损和排放量,同时还能实现分摊方案的零销售盈余。     

激励相容的分段式用户互动补偿电价合同模型

实现电力用户与电网公司的友好互动是解决当前能源供需矛盾的有效方式,为了激励用户参与用电互动,需要设计合理的互动机制。提出一种适用于不同类型用户的激励相容的互动补偿电价合同模型。该模型以非线性定价为理论基础,以电网公司利益最大化为决策目标,考虑用户激励相容约束,确定不同类型用户对应的最优互动量和补偿价格。算例表明：该定价模型兼具定价效率与可操作性,不仅能够保证电网公司利益最大化,还能很好地激励用户参与互动,同时能够引导用户披露真实的类型信息,满足用户激励相容特性,在电力市场环境下具有现实的社会、经济意义。     

基于Shapley值抽样估计法的电力用户参与互动效益分摊方法研究

为促进用户与电网实施友好互动,降低能源消费和用电负荷,应研究如何将电网公司的互动效益按一定补贴比例公平地分摊给各参与用户。为解决传统Shapley值法的组合爆炸问题,提出一种基于Shapley值抽样估计法分摊用户互动效益的补偿方法,该方法在满足收支平衡的约束条件下,通过分层随机抽样方法减少样本量;为确定各层样本分配量,综合比较了随机分配法、平均分配法及Neyman最优分配法的优缺点;为解决Neyman最优分配法中参与者各层样本标准差未知的问题,提出一种基于强化学习算法的ε(t)迭代估计最优分配方法。算例表明所提出的方法具有Shapley值法的所有特性,能精确地估计Shapley值法的分摊结果,因而能实现公平合理的分配,同时能有效地减少计算时间。     

基于合作博弈论的电能替代效益分摊方法

电能替代对于落实节能环保政策、实现能源战略转型具有实际意义。为了将电能替代效益公平合理地分摊给电力用户,激励用户参与电能替代,提出一种基于合作博弈理论的电能替代效益分摊方法。分析电能替代对降低生产运行成本和减少污染排放的价值,并对其进行量化;基于合作博弈理论,采用核仁和Shapley值法对电能替代效益进行分摊。算例验证了所提电能替代效益分摊方法的有效性和合理性。