基于社交网上演化博弈的光伏台区用户需求响应特性研究

“双碳”背景下,通过实施需求侧响应实现新型电力系统的协调运行是解决新能源出力不确定性的主要手段。然而,现实中的用户具有有限理性,其对电价或激励措施的响应呈现出异质性和不确定性。针对此,文章计及有限理性用户对电价或激励措施响应过程中的信息交互以及策略学习特征,提出了一种基于社交网上演化博弈模型的用户需求响应分析模型。首先,考虑到现实经济人在决策中存在信息交互以及策略学习与更新,且该信息交互背后为复杂社群系统,通过构建社交网刻画了用户之间的信息交互关系;其次,根据电价理论和电力供需平衡关系,单个用户的响应决策将会影响其他用户利益,采用博弈模型描述了群体用户的决策过程;最后,考虑到用户对所获取信息处理的有限理性特征,基于社交网上演化博弈模型来描述用户对电价和激励措施的响应过程。仿真分析了不同社交网络结构以及电价或激励措施对用户响应的影响。结果表明,用户社交网小世界属性的增强将会提高用户的响应,价格系数的提高会降低用户的用电意愿。     

计及联盟内部博弈的负荷聚集商优化运营策略

考虑到作为“联盟组织者”的负荷聚集商与作为“联盟成员”的用户间的博弈关系直接影响联盟整体对外竞价及盈利能力,文章以负荷聚集商参与调峰市场为场景,基于纳什讨价还价理论,对负荷调峰效果、负荷聚集商出清能力等因素进行量化并作为不同博弈主体的谈判筹码,建立了负荷聚集商与各类型用户体之间的收益分配模型,并依据用户对调峰电价与电量的不同态度,构建了用户满意度指标。算例仿真结果表明:所提模型能够保证联盟稳固同时增加联盟整体收益,且能合理有效地对主体收益进行分配;制定浮动电价策略能够对用户需求响应形成正向激励,同时提高合作双方的收益。整体与个体的双赢结果验证了所提方法的合理性与优越性。     

计及联盟内部博弈的负荷聚集商优化运营策略

考虑到作为“联盟组织者”的负荷聚集商与作为“联盟成员”的用户间的博弈关系直接影响联盟整体对外竞价及盈利能力,文章以负荷聚集商参与调峰市场为场景,基于纳什讨价还价理论,对负荷调峰效果、负荷聚集商出清能力等因素进行量化并作为不同博弈主体的谈判筹码,建立了负荷聚集商与各类型用户体之间的收益分配模型,并依据用户对调峰电价与电量的不同态度,构建了用户满意度指标。算例仿真结果表明:所提模型能够保证联盟稳固同时增加联盟整体收益,且能合理有效地对主体收益进行分配;制定浮动电价策略能够对用户需求响应形成正向激励,同时提高合作双方的收益。整体与个体的双赢结果验证了所提方法的合理性与优越性。     

基于有限理性用户选择行为的定制化电价套餐设计

利用电力需求响应机制,通过引导用户主动参与电网调峰,能够提高用户和电网互动的积极性、减轻电网峰时供电压力。针对各电力用户因其用电差异性而需要不同的电价套餐,且电力用户选择电价套餐的决策行为普遍是有限理性而非完全理性的,该决策行为存在演化博弈过程的特点,提出了一种考虑有限理性用户选择行为的定制化电价套餐设计方法。首先,采用K-means算法对电力用户的日负荷曲线的负荷特征指标对其进行聚类分析,并生成聚类后的每一类用户的典型负荷曲线,利用模糊理论根据各典型负荷曲线确定各套餐的用电曲线;其次,通过熵权法计算用户效用,并在此基础上应用演化博弈理论计算用户在有限理性情况下的套餐选择比例;然后,建立售电公司和供电公司之间的双边协商购电合同模型;最后,在保障售电公司市场占有率和用户满意度的前提下,以实现售电公司和用户的双赢为目标,建立面向有限理性用户的定制化电价套餐模型。算例结果证明了所提方法及模型的合理性和可行性。     

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。     

计及需求响应不确定性的智能用电双向互动仿真

双向互动的智能用电是智能电网的重要组成部分。基于现有的分时电价下用户的响应模型,计及需求响应的不确定性。表现在针对某次调价事件,用户响应与否以及即使响应但峰谷负荷转移率由于用户主观因素或其他外界影响因素等而存在不确定性,引入多智能体模拟方法,建立双向互动的改进分时电价调价模型。重点分析了电力公司和电力用户的双向互动过程,以及用户响应的不确定性对电力公司分时电价设定的影响。算例表明,分时电价的调整与用户响应之间存在双向互动的关系且分时电价也会改变用户的响应类型;融入用户响应不确定性使得仿真过程更真实。     

数据孤岛下基于联邦学习的用户电价响应刻画及其应用

电价型需求响应离不开对用户价格响应的精准刻画,然而用户对价格的响应大多发生在与聚合商的交互中。并且出于隐私保护需求,这些交互数据往往不被公开,呈现为数据孤岛。针对现阶段用户数据隐私需求和电网调度需求相互冲突的问题,提出了基于联邦学习的用户电价响应行为刻画及其应用方法。首先,构建基于联邦学习的用户电价响应行为刻画的分布式交互框架,将原始数据信息交互转变为特征信息交互。然后,利用差分隐私-联邦近端算法实现不同聚合商电价响应模型的参数聚合,获得区域用户电价响应模型。最后,提出嵌入响应模型的配电网优化运行应用方法,利用改进的策略近端优化算法求解系统实时电价和储能出力。算例表明,所提方法在保障用户用能信息隐私下,能准确刻画区域用户电价响应行为,并改善配电网综合效益。     

充放电不确定性响应建模与电动汽车代理商日前调度策略

合理调度电动汽车充放电参与电力系统辅助服务,建立了电动汽车用户充放电不确定性响应模型,用充放电潜力和响应波动程度描述电动汽车用户提供响应随经济激励水平变化的规律。日前调度中,电动汽车代理商根据电力公司发布的次日需求响应时段和用户申报意愿,结合用户侧不确定性响应行为,以净收益期望最大优化决策方案。电力公司对各时段代理商的投标容量和报价统一出清,代理商根据出清结果更新决策方案并与选择用户形成日前响应合同,基于此构建以电动汽车代理商为主体的决策模型。算例分析表明,对电动汽车用户的不确定性响应建模能为代理商参与需求侧竞价提供有效的决策信息,减小代理商投标和制定实际调度方案时的决策风险,提高充放电响应参与辅助服务的实施效果。     

考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计

考虑到售电公司对提高市场占有率和收益的需求,电动汽车用户对经济和舒适的追求,以及电动汽车保有量基数大且还在持续快速上升的情况,提出了一种考虑电动汽车用户有限理性的定制化电价套餐设计方法。首先,利用蒙特卡洛方法模拟生成一些电动汽车用户的充电需求以增加充电负荷数据,并采用k-medoids聚类算法对电动汽车用户按其充电负荷聚类出典型电动汽车用户的充电需求曲线。然后,通过熵权法计算电动汽车用户效用,并在此基础上应用演化博弈论分析电动汽车用户在有限理性情况下的电价套餐选择情况。最后,建立考虑电动汽车用户有限理性的电价套餐双层优化模型,上层模型优化目标为售电公司购售电收益最大,下层模型优化目标为电动汽车用户效用最大。算例结果表明该定制化电价套餐不但能够有效地提高售电公司的营业利润,而且能够降低用户用电成本。     

考虑新能源消纳及需求响应不确定性的配电网主从博弈经济调度

针对当前配电网侧风电消纳率较低的问题,运用Stackelberg动态博弈理论,提出一种以配电网侧为主体、负荷侧为从体的主从博弈模型.通过分析用户负荷特性,建立用户负荷特性模型;运用三角模糊数描述需求响应的不确定性,建立价格型需求响应不确定性模型;以配电网侧配电网运行成本最小及风电消纳最大、负荷侧用户电费最低为目标建立配电网主从博弈经济模型,二者通过优化配电网侧的准实时电价策略集及负荷侧需求响应策略集达到博弈均衡;以修改后的IEEE 30节点系统为算例,采用改进型教与学优化算法求得该主从博弈模型的均衡解.算例仿真分析表明,所建模型能够有效提高配电网风电消纳能力,减少配电网运行成本和用户电费,实现主、从体双方社会效益与经济效益最优化.     

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。     

基于戴蒙德模型的用户响应行为分析

针对传统的需求价格弹性理论仅考虑到需求与价格之间的关系,无法同时考虑到用户的意愿和反映用户对于分时电价的真实响应情况等问题,提出了基于戴蒙德模型的同时,可考虑价格与用户意愿的响应行为分析方法。首先,结合需求价格弹性、相对风险厌恶不变函数,考虑价格与用户意愿等因素对用户响应行为进行建模;其次以效用函数最大为目标,结合各时段的用电约束,构建了用户优化决策模型,继而进行优化求解,模拟用户的最优决策行为;最后通过算例验证了该模型改善了居民用户的用电曲线,降低了居民用户的电费成本,可以模拟拥有不同意愿的用户响应情况。     

新型电力系统下电力用户的需求响应潜力评估

需求响应(Demand Response, DR)是在用户进行电力消费环节,通过价格信号或激励措施使得用户改变用电模式,对推动电力市场化改革、减少电网供电压力意义重大。文章分析总结了新型电力系统下需求响应的特点,在此基础上从用户负荷、用户参与意愿度、智能化水平和经济性4个维度构建了DR潜力评估指标体系;利用层次分析法和CRITIC法来确定各指标的主观权重和客观权重,求取组合权重;建立改进物元可拓模型,并应用所建立指标体系和评估模型对实际调研的10个用户响应潜力进行评估排名,证明了所提方法的科学性与有效性。采用简化后的模型对96个用户进行潜力评估,并比较在不同补贴激励下的潜力大小。结果表明,对于价格敏感性用户,补贴激励越高,用户的响应潜力越大。     

基于光滑非线性互补函数的电力市场动态研究

为了模拟电力市场中发电商的有限理性博弈行为,提出了考虑输电网约束的有限理性古诺博弈动态模型,即内嵌社会效益最大化问题的差分动态模型。借助数学理论中的非线性互补方法,利用光滑的非线性互补函数将这一数学结构复杂的模型转换为常见的差分?代数方程,从而为进一步开展有限理性古诺博弈动态演化的定量分析奠定了基础。最后针对3寡头古诺博弈进行数值仿真,计算得出不同市场参数下的市场动态行为,并着重探讨了当市场参数超出均衡点稳定域时出现了周期甚至混沌的动态行为。     

电网绿色电力认购交易定价机制研究

在分析绿色电力价格形成机制的基础上,研究了上网电价之差、输配电价之差、税收成本、管理成本和旋转备用补偿对绿色电力销售电价的影响。以最高销售收入为目标函数,将销售电价对用户购买意愿的影响线性化,提出了基于用户自愿的绿色电力销售电价定价模型和计算方法。通过对山西电网风电绿色电力价格的实例计算,验证了该模型的实用价值。