考虑公平性的智能电网实时电价收益均衡模型

传统福利最大化模型只极大化了用户效用,电力供应商收益却很低。首先,从公平性角度出发,同时考虑这两个电力系统参与主体,建立了智能电网实时电价收益均衡模型。然后,在满足约束条件的情况下,运用粒子群算法进行求解。仿真结果表明,与传统福利最大化模型相比,考虑公平性的收益均衡模型不仅平衡了二者的收益,使社会资源分配更加合理,而且同时也有效地降低了各时段的用电总负荷,验证了该模型的有效性。     

“负载-效用”两级均衡下智能电网实时电价定价策略

社会福利最大化下的实时电价定价机制未考虑电力系统各主体的利益独立性,无法实现电力系统各主体的收益效用均衡,另一方面可能造成用户负载峰谷的产生或者转移。将"负载-效用"两级均衡融入智能电网实时电价的定价优化,建立了实时电价定价策略的两级均衡模型。基于电网系统各主体的收益效用函数推导出采购电价与实时电价的定价机制,并在定价机制的基础上,设计了基于多目标遗传算法(NSGA-II)的模型求解算法。最后,数值仿真实验表明了两级均衡模型下的实时电价定价机制更能保证电网系统各参与方的收益效用均衡,也使得用户负载更加均衡。     

储能聚合商自营共享模式下电能交易方法

针对用户侧分布式储能成本较高、利用率低、运营模式单一等问题,提出了一种兼具电能自营和储能共享模式的储能聚合商(ESA)自营共享电能交易方法,ESA分别从与电网公司、用户的电能交易中获益。基于分时电价和用户负荷预测,建立ESA控制储能充放电的日前优化模型,以ESA与电网之间的交易成本最小化为目标,获得ESA日前各时段的充放电电量,并将其作为ESA实时优化和定价的储能控制策略。以最大化ESA效益为主目标、最大化用户日效益为从目标,以内部电价为控制变量、用户用电量为状态变量,以内部电价限价、用电刚性需求等为约束,建立一种基于主从博弈的电能交易实时优化模型。算例仿真表明：ESA对日前储能充放电的决策获得了最低购电成本;主从博弈优化的电能交易决策了内部电价,提升了ESA和用户的经济效益。ESA自营共享电能交易方法是电力系统在共享经济模式下的有效尝试。     

计及电动汽车用户响应特性的充电站实时电能共享机制

电动汽车用户参与本地充电站电能共享既能满足充电站电能共享需求,也能通过优化配置本地电能资源给参与者带来收益。考虑到传统电力市场准入门槛高、交易成本高等问题限制了本地电能共享,文中计及电动汽车用户响应特性,提出了基于价格一致性的充电站实时电能共享机制。首先,计及道路拥堵情况、预共享电价、节点边际电价和用户充放电成本效用参数等电动汽车用户驾驶行为影响因素,建立了电动汽车用户选择模型。接着,在本地电能共享网络中,推导了集中式调度模式下社会福利最大化模型的对偶问题,进而提出了基于价格一致性的实时电能共享机制,以共享电价作为一致性变量,参与者间通过信息交互达成价格认同,最终实现电能共享社会福利最大化。最后,在路网-电网-电能共享网络耦合系统中进行了仿真。仿真结果表明,道路通行时间和预共享电价对电动汽车用户选择行为影响最大,高充电效用和低放电成本的电动汽车用户参与充电站电能共享能够同时提升个体和整体经济效益。     

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。     

基于智能电网供需均衡的实时电价机制研究

结合电力市场改革方向,对市场运营中实时电价下的供需响应策略进行了研究,建立了考虑零售商利润和用户用电效益最大化的实时电价模型。仿真结果表明,实时电价作为供需响应策略,在电价的经济杠杠下,能够充分发挥电力市场的作用,增加用户自主选择的意愿,鼓励用户积极参与电力市场调控,优化电网日负荷曲线,有效削峰填谷,提高电力系统稳定性。     

基于演化博弈的车网双向互动策略研究

随着电动汽车技术的快速发展,数量庞大的车载电池将成为电网削峰填谷的重要资源,制定合理的放电电价有利于调动车网双方参与互动的积极性。以电动汽车用户和电网公司收益均衡为目标,基于演化博弈理论建立车网双方演化博弈模型,研究了车网动态演化稳定过程,得到了满足双方利益需求的放电电价范围。算例结果表明：放电电价存在特定的响应范围,只有在该范围内,车网双方才可以从中受益,从而实现良性互动。可为电网公司放电电价的制定提供参考依据。     

基于需求响应的电动汽车经济调度

提出了一种基于需求响应的电动汽车充电策略,根据电网实时电价信息优化电动汽车用户充电电价触发值,降低用户充电成本。同时,研究了含大规模电动汽车的电力系统机组组合问题。在此基础上建立了基于需求响应的电动汽车经济调度模型,通过对电动汽车用户行为特性的预测,以电网公司收益最大化为目标,优化制定电动汽车充电电价,转移电动汽车充电负荷。算例分析结果表明,提出的经济调度模型可以起到降低峰谷差率的作用,且与无序充电情景相比,能够明显降低系统的运行费用,可以实现电动汽车大规模接入电网时的经济调度。     

基于电价响应的电动汽车充放电策略研究

电动汽车用户参与电网互动是以获利为出发点,但影响用户经济收益的因素是多方面的,包括电池充放电成本、实时电价以及充放电策略等。从用户的角度出发,在实时电价下,构建了电动汽车充放电的成本模型和收益模型;运用Matlab进行求解,分析了电动汽车可盈利的充电时间段和放电时间段。计算结果表明,合理的充放电策略能为用户带来经济收益,且电动汽车的盈利充电时间段为电网负荷低谷期,放电时间段为负荷高峰期,这与电网削峰填谷策略要求一致。     

实时电价下源网荷各侧收益的优化研究

基于用户在峰谷分时电价中的响应机制和价格弹性理论,用户会随着电价的变化调整自身用电量,因此通过电价变化引导用户主动地调整用电计划,从而达到缩小负荷曲线峰谷差,降低源网荷各侧成本以及增加收益的目的。文中采用模糊聚类算法对日负荷进行峰平谷分类,根据各小时的峰平谷隶属度建立实时电价模型,并且依据新电改之后相关政策对电源侧和电网侧的收益建立数学模型,以电源侧和电网侧收益最大、峰谷差最小为目标函数,将以负荷侧用户用电成本不上涨为约束条件的源网荷各侧收益作为优化模型,采用粒子群算法进行求解,并在Matlab仿真平台上验证了该模型缩小峰谷差和增加收益的有效性。     

智能电网连续型社会福利最大化实时定价方法

实时定价是智能电网需求侧管理最有效的方法之一。针对目前智能电网实时定价模型没有体现发电和用电的连续性对实时定价影响的特点,提出了将发电和用电的时间连续性融入到智能电网实时定价中,建立连续的社会福利最大化模型;将数值优化问题转变为泛函极值优化问题,推导出了实时电价与发电功率、用电功率之间的关系,并设计了对应的求解算法。最后通过将仿真实验与离散的定价模型进行比较分析,验证了所提连续定价模型的合理性与有效性。     

具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。     

智能电网实时定价的自适应光学优化算法

为了解决传统优化算法在求解智能电网的实时电价模型过程中易陷入局部最优的不足,引入光学优化算法对实时电价模型进行求解。采用可变适应度的方法对光学优化算法求解模型过程中的不变适应度进行改进,提出自适应光学优化(Self-adaptive Optics Inspired Optimization, SAOIO)算法。根据迭代次数的变动,自适应地变动适应度从而提升收敛速度,提高求解精度。针对智能电网实时电价模型,对拉格朗日对偶算法和自适应光学优化算法进行同步仿真。结果表明自适应光学优化算法能够更好地寻得全局最优电价,提高结果精度,具有更好的实用性。     

激励性含柔性负荷日前市场出清电价机制的建模

对于电力市场而言,发电竞争只是电力改革的初级阶段,进一步让柔性负荷参与市场竞价是电力市场化的必经之路。传统上采用节点边际电价的日前市场出清电价机制,理论与实践均证明,该机制难以同时实现个体理性、激励相容和社会福利最大化等要求。考虑到电力市场成员之间的信息不对称性,为克服电力市场中市场成员的策略性报价行为,实现市场的高效运行及社会福利最大化,基于VCG的机制设计理论,给出了一种考虑发电机组和柔性负荷参与日前市场出清的电价机制,该机制同时满足激励相容、个体理性以及社会福利最大化要求。最后,采用某2节点系统和修改的IEEE14节点系统为例说明了该日前市场出清电价机制的基本特征。     

基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法

为了减少电动汽车充电负荷大规模接入对电网安全稳定运行的负面影响,针对含有多主体运营商充电站的充电市场竞争定价问题,提出了基于Hotelling模型的充电服务费双寡头联盟定价方法。首先,分析了多元充电市场中电网公司、充电站运营商和电动汽车用户各自的利益追求。其次,利用Hotelling模型刻画了充电需求受价格引导的分布特性,设计了多元活性充电市场中的充电站运营商充电服务费定价方案。最后,通过仿真算例分析,验证了所提充电服务费双寡头联盟定价方法的有效性。     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

基于集群响应的规模化电动汽车充电优化调度

大规模电动汽车(EV)的充电需求和充电负荷分布将呈现出规律性,从群体的角度对EV进行优化调度,可以降低问题的维度,提高优化计算的效率。基于区域EV的集群响应特性,建立了以负荷峰谷差最小化为目标的EV群体充电概率分布模型。在此基础上,根据EV群体对充电电价的灵敏度,建立EV集群响应的实时电价模型,通过电价对EV的充电行为进行有序引导,从而实现电网的"移峰填谷"策略。以典型的区域配电网负荷数据为例,验证了文中EV充电优化调度方法的有效性。最后,对EV群体响应实时电价的灵敏度,以及不同灵敏度下EV群体和代理商的节省成本进行讨论。     

一种日前发电调度与日前分时电价联合优化模型

为充分发挥电价对市场需求的调节作用,有效引导需求侧资源参与电网调度,提出一种日前发电调度与日前分时电价(Time-of-Use, TOU)联合优化模型。考虑分时电价对用户收益的影响,以最大化社会福利和最小化峰谷差为目标函数,通过源荷两侧的协调调度来增强分时电价的实施效果。考虑负荷响应的差异性,对各类负荷实施不同的分时电价。计及电网公司让利约束,在保障用户和电网公司利益的前提下,电网公司以让利的形式将因分时电价带来的电网缓建获益适当转嫁给用户,以实现经济效益的共享。结合NSGA-II算法和优先顺序法求解该多目标优化问题,根据最大满意度法从Pareto解集中选取最优解。通过对修改的IEEE 39节点系统算例的仿真,验证了所提模型的有效性。