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...     

含有用户自主选择行为分析的电价套餐设计策略

基于用户自主选择行为并趋优的特性,提出了一种新型的电价套餐制定策略。首先,采用K-means算法对电力用户负荷特性曲线进行聚类分析,生成各类典型的用户负荷特性曲线;构建效用模型及用户选择概率模型,以效用最大化确定不同用电习惯的用户选择套餐的概率。其次,制定基于CVaR的售电商成本与风险模型,并以用户自主选择行为和售电商成本与风险等作为约束,以售电商利润最大化为优化目标,建立了电价套餐定制模型。最后,结合算例验证所提出的电价套餐的合理性及可行性。     

考虑用户响应度的电动汽车有序充放电策略

针对大量电动汽车无序充电引起的负荷"峰上加峰"等问题,提出了考虑用户响应度的有序充放电策略。在基于消费者心理学原理建立的分时电价和放电电价下用户需求响应模型的基础上,建立了常规型、保守型、友好型电动汽车充放电模型。最后通过蒙特卡洛仿真验证所提出的电动汽车有序充放电策略的有效性。同时,验证了分时电价的电价差和放电电价的增大,能更好地激励用户参与电价响应。     

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。     

考虑用户有限理性的售电公司峰谷组合电力套餐设计

中国电力零售侧市场化程度逐步加深,售电公司须为电力用户提供有针对性的电力套餐以保障其市场占有率和持续盈利能力.为此,提出售电公司峰谷组合电力套餐零售模式并构建了考虑用户有限理性的电力套餐设计双层优化模型.在上层模型中,售电公司以购售电收益最大化为目标优化峰谷电力套餐参数及其在电力市场中的购电策略;在下层模型中,用户以购...     

考虑用户自主选择性的零售电价套餐定价策略设计

在零售市场中,零售商制定零售电价套餐时需要尊重用户意愿和选择权,从而保证制定的零售电价方案贴近真实市场结果。为此文中为零售商提出了一种考虑用户自主选择性的零售电价套餐定价策略,该策略考虑了用户的策略行为和选择行为,为同一类型用户（同为工业、商业或居民用户）制定种类数量合理、费率合理的零售套餐,能够满足用户的多样化需求,调动用户资源参与零售市场的潜力。首先,对用户的用电效用、策略行为和选择行为进行了深入分析和建模;其次,构建了零售商在零售市场中的市场份额、购电成本以及运营风险的相关模型;在此基础上,考虑实际问题的限制,建立了零售商以利润最大化为优化目标的套餐定价优化模型;最后使用某地区用户的数据集对套餐定价优化模型进行了验证,说明了模型在考虑用户策略行为和自主选择行为方面可行、有效。     

计及用户贡献度的电动汽车主从博弈差异化充电套餐设计

随着电力市场体制改革的不断深化,为改善国内大部分城市尚未达到激励大规模电动汽车(EV)参与需求响应的现状,并充分调动EV用户参与碳市场、绿电市场的积极性,提出了一种基于EV用户画像的多市场融合充电套餐策略。在保障用户充电满意度的前提下,激励用户改变自身的充电行为,降低电网负荷峰谷差,实现EV聚合商的利润最大化。构建了主方以EV聚合商利润最大化为目标的套餐制定模型和从方以用户效用最大化为目标的套餐决策模型,采用Nash-Q算法求出纳什均衡解。通过实例表明差异化充电套餐策略有效提高了EV聚合商的营业利润、降低了用户充电成本。     

用户侧有限理性下基于主从博弈与电热需求响应的综合能源微网优化运行

随着综合能源微网内各利益体竞争现象日益显著,研究多利益体背景下的微网优化运行具有重要意义.首先,建立了以微网运营商为领导者、电动汽车用户为跟随者的主从博弈模型,综合考虑分时电价、电热需求响应、电动汽车以及微网运营商运行模式等构建了微网框架.其次,针对微网运营商工作于传统"以热定电"模式存在的缺陷,分析了"以电定热"模式的优势,进而提出了2种运行模式下微网运营商的收益模型.然后,综合考虑用户侧电制热设备、电动汽车以及电热需求响应等,提出了用户侧有限理性下的购能选择模型,在此基础上构建了用户侧收益模型.将主从博弈框架嵌入所提出的模型,并证明了Stackelberg均衡解的存在性与唯一性.最后,利用遗传算法与CPLEX求解器进行了仿真分析.结果表明:在用户侧有限理性的背景下,"以电定热"模式能协同提高微网运营商与用户侧的收益,同时所提出的购能选择模型有效遏制了微网运营商侧"定价垄断"的现象.     

分时电价下价格理性用户最优充电策略

电动汽车作为一种移动负荷,其充放电行为将对电网产生巨大的影响。在尖峰、峰、平、谷、尖谷5段分时充电电价与传统峰、平、谷3段分时放电电价下,建立了4类电动汽车充放电响应模型与价格理性用户最优充电策略,并计算出用户所需要的充电费用、电网的负荷量与网络损耗率。仿真结果表明：该模型求得的最优充电策略,不仅可以使用户费用降低,还可以大大降低电网的网络损耗率。     

基于需求响应的实时电价零售套餐设计

随着我国售电侧改革不断深入,零售市场竞争日趋激烈,制定套餐电价是其中的关键。在我国各省建设电力市场的背景下,推行实时电价零售套餐具有较好的可行性。虽然固定电价和分时电价的应用更为广泛,但实时电价在反映电能价值变化、引导电力消费方面独具优势。在考虑需求弹性的基础上建立了实时电价套餐的非线性优化模型,分别从售电利益最大化、峰谷差最小化等方面对零售套餐合理设计,并基于实际负荷数据进行算例验证,结果表明所提的实时套餐设计可统筹兼顾售电、用户、电网等各方利益,有效释放电力体制改革红利。     

基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略

针对电动汽车的充电负荷优化问题,提出一种基于阶段分时电价响应的电动汽车充电负荷优化策略。该策略在考虑电动汽车负荷因素的前提下,建立电动汽车充电负荷模型,并通过蒙特卡洛算法模拟电动汽车无序充电的负荷变化。在峰、谷、平段电价弹性矩阵的基础上,细分不同的等分时间段建立阶段分时电价模型,构建以用户充电总费用和系统总负荷均方差最小为优化目标的电动汽车分时电价优化模型,采用改进的混沌多目标遗传算法对模型进行求解优化。实验对比结果验证了该策略的有效性和经济性,在给定数据条件下用户充电总费用和系统总负荷均方差较传统分时电价方案分别降低了0.409 1万元和37.151 MW。     

考虑需求响应的电动汽车充电负荷研究

大规模电动汽车(Electric Vehicle, EV)接入电网进行无序充电,会增大负荷峰谷差并造成“峰上加峰”的问题。为此,文中提出一种新的分时电价策略引导EV参与需求响应,并基于此进行了负荷预测。为了刻画EV接入对电网的影响,建立了考虑EV随机特性的充电负荷模型;为了引导EV有序充电,构建了电价与系统负荷逐个时段的映射关系,提出了新的多时段分时电价策略以克服传统分时电价更新周期长、对当日实际负荷峰谷变化反映不灵敏的缺点;基于所建立的电价引导策略,对计及需求响应后的EV负荷进行了预测。结果表明,所提多时段分时电价需求响应机制能够合理地分配EV的充电时段,有效减小系统负荷峰谷差。     

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。     

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。     

考虑分时电价的电动汽车充电负荷计算

为了利用分时电价实现电动汽车的有序充电,提出了一种考虑分时电价的充电负荷计算方法。将电池充电过程划分为5个阶段,考虑行程结束时间与每日行驶里程的概率分布,计算了考虑分时电价后全天各时段内一辆电动汽车处于电池各充电阶段的概率,结合电池各充电阶段的充电功率,得到每个时段内一辆电动汽车的充电负荷期望值,根据中心极限定理计算了所有车辆充电负荷的分布情况。仿真结果表明,考虑分时电价后,充电负荷集中分布于谷时段,降低了对电网的不利影响。与蒙特卡洛模拟方法相比,该方法计算效率更高,计算结果基本相同。     

基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略

针对当前我国绝大部分城市还难以大规模地实现电动汽车需求响应的情况,开展了配电网中电动汽车充电需求响应研究,提出一种基于积分制和分时电价的电动汽车混合型精准需求响应策略。该策略的目的是在降低电网灵活性资源的投资成本、负荷峰谷差和不匹配功率的同时,降低电动汽车用户的充电成本。基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,并考虑了用户响应不确定性和响应策略的多样性。仿真结果表明所提混合型精准需求响应策略可以降低用售双方的成本,实现负荷削峰填谷和平抑不匹配功率,且都优于单一型需求响应策略。     

电动汽车代理商参与需求响应的多层博弈竞标模型

随着电力市场的发展和电动汽车保有量的增加,为电动汽车(EV)用户提供充放电引导服务的电动汽车代理商(EVA)将成为电力市场需求侧的重要组成部分,电网、EVA、EV之间形成比较复杂的利益关联关系。本文提出了一种基于需求侧充放电竞标的EV调度多层博弈模型,以EVA需求响应为核心,构建EV用户自主选择EVA的演化博弈模型、EVA与EV之间的主从博弈模型以及不同EVA在日前市场竞争的非合作博弈模型,分析了各自之间的效用函数及条件约束,结合各自特点设计了相应的均衡解求解算法。算例分析表明该方法能有效协调电网、EVA及EV之间的互动收益,降低调度成本。     

计及电动汽车入网的电价联动模型

电动汽车不同的充放电控制与利用策略对电网负荷曲线产生不同的影响,从而影响到峰谷分时电价政策的制定与实施。提出计及电动汽车入网的电价联动模型。首先,应用蒙特卡洛模拟法模拟一定数量电动汽车充放电功率曲线;然后,供电侧基于用户需求响应调整销售侧峰谷分时电价,以优化用户负荷曲线;最后,将用户响应后的用户负荷曲线与电动汽车充放电功率曲线叠加得到新的电网负荷曲线,在此基础上,调整发电侧峰谷上网电价,以平衡用户侧削峰填谷及电动汽车入网给发、供电侧带来的效益。结合实际数据,设置3种电动汽车入网方式和2种充放电电价模式对模型进行仿真,结果验证了模型的有效性。     

考虑动态电量和无限次博弈的电动汽车上网电价模型

电力物联网的建设与发展为电力系统中设备互联互通提供了硬件基础和技术支持。电动汽车(electric vehicle,EV)作为基于传统化石燃料汽车的革新产物,其大规模并网不仅能刺激可再生能源的消纳,更可以充当移动储能装置参与电网电能供给。在此背景下,文章首先针对电动汽车上网电价博弈创新性地引入了动态电量的概念,通过建立Rubinstein博弈模型,研究了包含虚拟电动汽车聚合商和电网的清洁能源上网电价的动态博弈问题,针对不同量清洁电能利用建立的博弈模型得到了有限次放电电价博弈均衡解,并进一步深化研究将其拓展到无限次博弈层面。然后,结合目前我国电动汽车产业的发展速度,分情形考虑实际情况中不同市场规模下交易过程中博弈双方的效益变化情况。之后,通过仿真分析发现,有限次博弈中的博弈效益将受双方产业规模及总博弈次数影响;在交易中无限次博弈能否达成最优解取决于博弈双方所在地的市场结构。最后,研究还发现,提高电动汽车聚合商产业规模可以有效增大聚合商效益,提高电动汽车经济性并促进清洁能源消纳。     

考虑微电网波动性的电动汽车电价制定策略

针对含电动汽车的微电网运行优化问题,微电网的可再生能源出力和负荷都具有不确定性,如果不能正确有序地处理二者的关系,将会使微电网的经济性与稳定性受到影响,故根据可再生能源出力与负荷的实时关系和负荷的波动情况,为电动汽车负荷制定分时-动态电价,鼓励电动汽车负荷参与微电网需求响应,从而优化微电网运行.最后以某地区微电网模型对...