一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法与流程

本发明涉及需求侧电力弹性负荷柔性调节领域，尤其涉及一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法。

背景技术：

随着社会经济快速发展和技术进步，需求侧分布式电源、电动汽车、分散式储能、空调及电热锅炉等用户侧可控资源快速增长，极大地丰富了用户侧需求响应可控资源的类型和容量。此外，随着电力市场改革的进一步深化，电力市场电价机制逐渐由不变电价向分时电价甚至实时电价转变。因此基于实时电价下的需求侧弹性负荷的调节机制当前亟待解决的难点问题，其中基于实时电价协调各类弹性负荷的响应量、响时间及保证用户的满意度尤为重要。

现有技术中的电力弹性负荷的调节方法主要有基于价格的柔性调节方法和基于激励的柔性调节方法。其中基于价格的需求侧响应策略分为分时电价、尖峰电价和实时电价。分时电价是国内较为常见的一种电价策略，能有效反映电网不同时段供电成本差别的电价机制，其措施主要是在高峰时段适当提高电价，在低谷时期适当降低电价，降低负荷峰谷差，改善用户用电，达到削峰填谷的作用。但由于分时电价的时段划分是固定的，各时段电价比也是固定的，因此它只能反映一段时间内日负荷和供电成本的统计规律而对每天各时段负荷及供电成本的变化不能准确反映。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法。为供电商实时电价的制定和需求侧电力弹性负荷的调节提供良好可行的方法。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

提供一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法，其包括以下步骤：

步骤1：依据电力弹性负荷参数和用户行为参数建立电力弹性负荷的需求响应模型和用户参与需求响应的不满意度模型；

步骤2：基于所述电力弹性负荷的需求响应模型和用户参与需求响应的不满意度模型建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的成本最小模型；

步骤3：设置或迭代计算实时电价的初始值，以此实时电价的初始值为基础进行用户参与需求响应的成本最小模型的优化求解，并得到用户参与需求响应的最优策略，并判断步骤3是否满足收敛要求，若不满足则进入步骤4，若满足则以初始值为实时电价的最优解进入步骤5；

步骤4：由步骤3解得到用户参与需求响应的最优策略后，将该响应策略代入供电商基于利润最大的实时电价模型中求解得到实时电价的最优解，并判断步骤4是否满足收敛要求，若不满足则进入步骤3，若满足则进入步骤5；

步骤5：输出实时电价的最优解和用户参与需求响应的最优策略。

优选的，所述步骤1和步骤2中，依据电力弹性负荷参数和用户行为参数建立所述电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型；基于所述电力弹性负荷的需求响应模型和用户参与需求响应的不满意度模型建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的收益最大模型，其具体步骤如下：

1).针对不同的电力弹性负荷的需求响应特性，所述电力弹性负荷的需求响应模型包括以下四种响应模型：

(1)可削减负荷模型：

其中：表示负荷i在时段k的状态，表示负荷关断，表示负荷开启；p^i,rated为负荷的额定功率；表示负荷i的最佳削减时间，表示负荷在不削减，表示负荷削减，表示负荷i在时段k的削减功率；

(2)可转移但不可中断负荷模型：

其中：表示负荷d在时段k的操作状态，表示不开启，表示开启；表示负荷的设定运行时段，表示用户的偏好开启时间，用户可接受的开启时间偏差；

(3)可转移且中断负荷模型：

其中：e^f表示在时间区间λ^f内负荷的总用电量；表示k时段的负荷f用电功率；p^f,rated表示负荷f的额定功率，n表示一天中需求响应总时段数；

(4)温控负荷模型：

其中：t⁽ⁱⁿ⁾,t^(out)分别表示室内温度和室外温度；ε为惯性因子；a为热传导率；cop热交换与所需电能的比值，+cop表示制热，-cop表示制冷；表示k时段负荷h的功率消耗；

2).建立用户参与需求响应的不满意度模型

用户不满意度函数通过下式量化：

式中：xi表示负荷i的策略；βi,mi为反应负荷i随xi变换的参数，其中βi表示响应意愿系数，其值越大表示响应意愿越小；mi表示用户在不参与需求响应的基准负荷值。

3).按照以下公式建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的成本最小模型：

(1)用户参与需求响应的成本最小模型为：

其中：ω为反应用户对用能满意度重视程度权重因子；ci为实时电价，为供电商提供的实时电价；

(2)供电商基于利润最大的实时电价模型为：

其中：cbase为不进行实时需求响应的基准电价，为供电商提供的实时电价，为用户的用能策略。

优选的，所述步骤3)和4)中，基于交替迭代的算法求解所述供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的成本最小模型，其步骤包括：

a)定实时电价初始值和上下层模型(用户参与需求响应的成本最小模型为上层模型，供电商基于利润最大的实时电价模型为下层模型)的收敛标记flagc＝1,flagx＝1，以初始值为基础进行所述用户参与需求响应的成本最小模型的优化求解，并得到用户参与需求响应的最优策略判断是否满足收敛要求若不满足则更新若满足收敛要求则置标记flagx＝0；判断flagc,flagx是否同时为0，若同时为0则转到c)，否则转到步骤b)；

b)由a)解得到用户的响应策略后，将该策略代入上层供电商基于利润最大的实时电价模型中求解得到实时电价最优解判断是否满足收敛要求若不满足则更新若满足则置标记flagc＝0，若判断是否同时为0，若同时为0则转到步骤c)，否则转到步骤b)；

c)输出实时电价和用户响应策略的结果。

优选的，所述步骤3中，设置实时电价的初始值采用以下公式计算得到：

为第k次迭代的实时电价更新步长，δ为迭代步长，e为自然常数，δp^k表示第k次迭代功率不平衡量，表示第k次和k+1次的实时电价设置值；其中，第一次的实时电价参考当前实时电价设定，之后的每次迭代的实时电价的初始值由以上公式确定。

本发明首先建立电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型。在此基础上建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的成本最小模型，最终得到基于实时电价的电力柔性负荷需求响应模型。在求解过程中先给定实时电价初始值，以此初始值为基础进行用户参与需求响应的成本最小模型的优化求解，再求解得到用户的响应策略后，将该策略代入供电商基于利润最大的实时电价模型中求解得到实时电价最优解，此后再次将实时电价的最优值代入用户参与需求响应的成本最小模型中，以此类推，最终优化得到最优的实时电价和最优的响应策略。

可以简单描述为：步骤1：建立电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型；

步骤2：建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的成本最小模型；

步骤3：设定实时电价初始值，以此初始值为基础进行用户参与需求响应的成本最小模型的优化求解，并得到用户参与需求响应的最优策略，判断步骤3是否满足收敛要求，若不满足进入步骤4，若满足则进入步骤5；

步骤4：由步骤3解得到用户的响应策略后，将该策略代入供电商基于利润最大的实时电价模型中求解得到实时电价最优解，判断步骤4是否满足收敛要求，若不满足进入则步骤3，若满足则进入步骤5。

步骤5：输出实时电价和用户响应策略的结果。

由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果为：

本发明通过建立基于实时电价的电力柔性负荷需求响应双层模型，综合考虑了实时电价机制下供电商利润最大的实时电价策略和用户参与需求响应成本最小的用能策略。实现了在实时电价下实时电价的制定机制和需求响应的响应机制，对需求响应的更进一步精细化的时间尺度进行了完善，对基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法研究提供了参考。

附图说明

图1是本发明的简要流程图；

图2是本发明的详细流程图。

具体实施方式

下面对本发明作进一步说明。

如图1和图2所示，本发明的一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法流程为：

步骤1：依据各个电力弹性负荷参数和用户行为参数建立电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型。

按照以下公式建立电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型：

1.电力弹性负荷的需求响应模型

(1)可削减负荷模型：

其中：表示负荷i在时段k的状态，表示负荷关断，表示负荷开启；p^i,rated为负荷的额定功率；表示负荷i的最佳削减时间，表示负荷在不削减，表示负荷削减。

(2)可转移但不可中断负荷模型：

其中：表示负荷d在时段k的操作状态，表示不开启，表示开启；表示负荷的设定运行时段，表示用户的偏好开启时间，用户可接受的开启时间偏差。

(3)可转移且中断负荷模型：

其中：e^f表示在时间区间λ^f内负荷的总用电量；表示k时段的负荷f用电功率；p^f,rated表示负荷f的额定功率。

(4)温控负荷模型：

其中：t⁽ⁱⁿ⁾,t^(out)分别表示室内温度和室外温度；ε为惯性因子；a为热传导率；cop热交换与所需电能的比值，+cop表示制热，-cop表示制冷；表示k时段负荷h的功率消耗。

2.用户参与需求响应的不满意度模型

用户不满意度函数通过下式量化：

式中：xi表示负荷i的策略；βi,mi为反应负荷i随xi变换的参数。

步骤2：基于步骤1中的电力弹性负荷的需求响应模型和用户参与需求响应的不满意度模型建立供电商基于利润最大的实时电价模型和用户参与需求响应的收益最大模型。

按照以下公式建立电力弹性负荷的需求响应模型、用户参与需求响应的不满意度模型：

1.用户参与需求响应的成本最小模型

其中：ω为反应用户对用能满意度重视程度权重因子；ci为实时电价；

2.供电商基于利润最大的实时电价模型

其中：cbase为不进行实时需求响应的基准电价；为供电商提供的实时电价；为用户的用能策略。

步骤3：定实时电价初始值和上下层模型的收敛标记flagc＝1,flagx＝1，以初始值为基础进行用户参与需求响应的成本最小模型的优化求解，并得到用户参与需求响应的最优策略判断是否满足收敛要求若不满足则更新若满足收敛要求则置标记flagx＝0。判断flagc＝0是否成立，若成立则转到步骤5，否则转到步骤4。

步骤4：由步骤3解得到用户的响应策略后，将该策略代入供电商基于利润最大的实时电价模型中求解得到实时电价最优解判断是否满足收敛要求若不满足则更新若满足则置标记flagc＝0，若判断是否同时为0，若同时为0则转到步骤5，否则转到步骤3。

步骤5：输出实时电价和用户响应策略的结果。

步骤3中，设置实时电价的初始值采用以下公式计算得到：

为第k次迭代的实时电价更新步长，δ为迭代步长，e为自然常数，δp^k表示第k次迭代功率不平衡量，表示第k次和k+1次的实时电价设置值；其中，第一次的实时电价参考当前实时电价设定，之后的每次迭代的实时电价的初始值由以上公式确定。