一种电力市场需求响应规划评估方法与流程

本发明涉及一种电力市场需求响应规划评估方法，属电力需求规划
技术领域：
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背景技术：
：随着电力市场竞争的发展，需求响应电力市场化已逐渐成为必然趋势，但由于缺少科学的需求响应基础理论体系与方法的支撑，项目实践过程中仍存在着需求响应效果评价体系尚不完善，效果效益评估缺失，规划目标偏离实际情况等诸多问题。因此，亟需开展需求响应基础理论研究以及需求响应效果评估相关研究，建立需求响应规划评估方法。国内外的学者及机构对需求响应的效益评估进行了大量的研究，但研究侧重于对需求响应实施效果以及实施效益的评估，对于需求响应方案及其资源配置优选的研究涉及较少。因此，需要建立一套系统、全面的需求响应实施效果评估技术体系，评估需求响应在降低能源消耗，降低负荷峰谷差，提高能效方面的影响效果，发掘需求响应方案中的优势和薄弱环节，为需求响应项目的规划评估提供技术支撑和指导建议。技术实现要素：本发明的目的是，为了提高评估需求响应在降低能源消耗，降低负荷峰谷差，提高能效方面的影响，本发明提出一种电力市场需求响应规划评估方法。实现本发明的技术方案如下：一种电力市场需求响应规划评估方法，具体步骤如下：(1)确定项目规划评估的目标；(2)确定不同需求响应项目下的用户响应特性，通过基于价格弹性矩阵的用户响应特性改进模型，计算在不同需求响应项目下的用户响应特性，为需求响应效果评价指标以及经济指标的计算奠定基础；(3)构建需求响应项目评价指标并建立决策矩阵，需要确定适应不同市场环境下的需求响应项目的评价指标及量化方法，以此构建评价需求响应方案的决策矩阵。(4)确定最优需求响应项目，使用熵权法确定决策矩阵中各指标的权重，根据评估应用场景，通过引入指标的权重修正因子对指标进行修正，在此基础上，使用灰色综合评价法对每个需求响应备选方案进行打分，通过各个方案分数的高低对需求响应方案的优劣进行排序。本发明在现有用户响应特性模型中引入不同类型用户的参与率，以更加准确的反映实施需求响应前后用户用电的变化情况。本发明得到最终的用户响应特性模型为：式中：ηω表示各类用户的百分比；q0(i)和q(i)为第i小时实施需求响应前后的负荷需求，p0(j)和p(j)为第j小时的初始电价和需求响应后的电价；A(j)表示在第j小时里的单位激励；pc(j)表示第j小时里的单位惩罚。A(j)以及pc(j)两个量在需求响应作用时段为正值，在其他时段为零。在需求响应项目中，不同的项目规则、项目机制下用户的参与度不同；当i＝j时，εω(i，j)为ω类用户自弹性系数；当i≠j时，εω(i，j)为ω类用户交叉弹性系数。本发明电力市场需求响应评价指标可分为效果评价指标和经济评价指标，效果评价指标包括峰荷削减量e1、峰谷差减少量e2、电量削减量e3、负荷率增加量e4、批发电价降低量e5和批发电价波动率变化量e6；经济评价指标按照受益主体划分，可分为用户经济效益b1、电网经济效益b2和环境效益b3。本发明基于灰色综合评价法的电力市场需求响应评价包括熵权法确定评价指标权重和灰色综合评价法评价需求响应。使用熵值法确定评价指标权重的方法：(1)根据市场环境以及需求响应项目规划目标确定评价指标体系，确定评价指标数据。设n个指标数据序列形成如下矩阵：式中：m为需求响应方案个数，n为评价指标的个数。(2)线性函数归一化方法对指标进行处理。(3)计算评价指标的贡献度计算第u个需求响应方案对第v项指标的贡献度Puv：式中：Puv表示第u个方案对第v项评价指标的贡献度；x'uv为第u个需求响应方案所对应的第v个指标经处理后的无量纲值。(4)确定第v项评价指标熵值第v项评价指标熵值的计算公式如下式所示：式中：K＝1/ln(m)>0，0≤ev≤1，m为方案的数量。当各需求响应方案对某项评价指标的贡献度趋于一致时，ev趋于1。(5)计算评价指标x'v的效用值(即差异性系数)评价指标值系数的大小由所有方案差异大小来决定，为此，可引入定义效用值(即差异性系数)dv，dv＝1-ev，dv表示第v个评价指标下各需求响应方案贡献度的一致性程度。对于评价指标x'v，x'uv差异越小，ev越大，dv越小，x'uv差异越大，ev越小，dv越大，指标对于系统的比较作用做大。(6)熵权法确定各评价指标的权重按下式，计算各评价指标的权重：式中：Wv为归一化了的权重，特别地，当dv＝0时，第v个指标的作用可以剔除，其权重等于0。(7)指标权重的修正需求响应决策者可以根据经验，引入主观估计权重修正因子λv，则可借助权重修正因子λv对Wv进行修正。式中：Wv0为加入主观经验修正后的归一化评价指标权重。灰色综合评价法：使用灰色关联分析进行综合评价的步骤是：(1)确定参考数据序列参考数据序列是一个理想的比较标准。在本发明中，选取每个指标的最佳值的x′0v作为参考数据序列X0′：X0′＝(x′01,x′02,…,x′0v,…,x′0n)；式中：x′0v＝Optimum(x′uv)，u＝1，2，…，m；v＝1，2，…，n。(2)计算关联系数由下式，计算每个比较序列与参考数据序列对应元素的关联系数大小。式中：u＝1，2，…，m；v＝1，2，…，n；ρ为分辨系数，ρ∈[0，1]，ρ越小，关联系数间差异越大，区分能力越强，ρ取值通常为0.5。(3)计算关联系数矩阵由上式计算关联系数ζuv，进而得到对应的关联系数矩阵：式中：ζuv是第u个方案的v项指标与所有方案中第v项最佳指标的关联系数。(4)计算关联度考虑到各指标在综合评价中所起作用的重要程度不同，应对关联系数乘以权重，由上节计算得到的各评价指标的优先权重为：R＝(ru)1×m＝(r1,r2,…,rm)＝W0ET；式中：W0为引入修正因子的各指标权重。(5)依据关联序得出评价结果。根据计算得到的关联度ru(u＝1，2，…，m)的大小顺序对方案的优先顺序进行排序，关联度的大小顺序即为各需求响应项目方案的优先顺序。本发明的有益效果是，本发明提出了基于灰色综合评价法的电力需求响应项目规划评估方法，建立了基于价格弹性矩阵的用户响应特性改进模型，构建了计及效果指标以及经济指标的需求响应规划评估指标，应用熵权法以及灰色综合评价法的评估技术在多个需求响应方案中选出与规划评估目标最匹配的需求响应项目。通过典型案例对多场景不同规划目标下的需求响应项目的效果效益进行综合评估，并结合项目规则以及规划评估目标，对评估结果进行了深层解释，证明了评估模型的有效性以及适用性。该评估方法为需求响应规划决策以及项目的推广提供了技术支撑。附图说明图1为需求响应项目规划评估流程图；图2为需求响应项目评价指标体系；图3为基于电价的需求响应负荷曲线；图4为基于激励的需求响应负荷曲线；图5为混合型需求响应负荷曲线。具体实施方式通过本实施例对本发明需求响应项目规划评估方法的具体应用进行说明。根据系统运行状态，本实施例设定系统规划评估的多种场景，使用基于价格弹性矩阵的用户响应特性改进模型计算不同需求响应方案下用户的响应特性，在此基础上，对不同应用场景下各方案的响应效果进行综合评估，确定各响应方案在不同应用场景下的优劣。表1为某电力市场典型日用电负荷，根据负荷曲线以及不同类型的需求响应项目特点，设计了若干种需求响应方案，项目方案规则如表2所示。场景设定场景一：系统缺容量不缺电量，在系统容量缺额较大的情况下，ISO承担了维持电网安全性的最基本的责任，峰荷的削减能够增加系统的备用容量，大大增加系统的安全性。场景二：系统既缺容量又缺电量，在需求响应规划设计中要同时兼顾峰荷的削减以及电量的降低。场景三：批发电价较高、电价波动较大的场景下，需求响应规划设计的主要目标是降低批发市场电价，降低批发市场电价波动率。结果分析：(1)用户响应特性分析应用基于价格弹性矩阵的用户响应特性的改进模型，计算响应前后区域负荷曲线的变化，计算结果如图3、图4、图5所示。由图3、图4、图5可知，在合理的项目规则下，基于电价的需求响应、基于激励的需求响应以及混合型需求响应对区域负荷均具有一定的削峰填谷能力，但不同的需求响应项目的响应特点有所不同，如由图3可知，由于CPP高峰电价提前通知时间短，峰谷电价差大，削峰效果较为明显，对平谷时段负荷的影响较小，而TOU分时电价由于提前通知时间长，相较于高峰CPP电价填谷效果更为明显。(2)指标结果通过用户响应特性计算的结果，结合指标量化计算方法，计算得到多场景下需求响应项目下峰荷削减量、峰谷差减小量等各项指标，计算结果如下表3所示。表1某电力市场典型日用电负荷小时12345678负荷(GW)47.53648.17149.10950.66558.76265.01480.49390.444小时910111213141516负荷(GW)85.26870.61568.14565.93265.74665.16865.38267.597小时1718192021222324负荷(GW)69.87576.40691.4395.04390.69570.07160.34150.271表2需求响应项目规则表3需求响应方案指标结果对比TOU：分时电价；CPP：高峰电价；RTP：实时电价；EDRP：紧急需求响应；CAP：容量市场/辅助服务计划；IL：可中断负荷。当前第1页1 2 3