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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化方法，包括：构建多时段可变电力套餐的模型，并建立完成聚类后的多用户与电网的模型；建立日前优化模型，获得最优的电价方案和日前优化计划；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；根据用户实际响应偏差建立实时调整模型；对局部动态分时电价和日内调度计划进行优化，获得动态激励和实时用电计划。本发明从价格型和激励型需求响应两个角度分析居民负荷在实际响应中的不确定性，在需求响应和家庭能量调度过程中更为准确的调控家庭用户实际用能情况，灵活满足需求响应要求，提高家庭能量管理智能化水平。

主权项：1.一种面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：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多时段可变电力套餐的模型，并建立完成聚类后的多用户与电网的模型；S2：基于多用户和电网的非合作和合作博弈，建立日前优化模型，获得最优的电价方案和日前优化计划；S3：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；S4：根据用户实际响应偏差建立实时调整模型；S5：采用实时调整模型对局部动态分时电价和日内调度计划进行优化，获得动态激励和实时用电计划；所述步骤S1中多时间尺度可变电力套餐的基本模型的构建为：1首先进行日前调度计划；根据多用户与电网的博弈模型，得到每个用户设备使用时间的最优解，作为后续可变电力套餐的基准值；对居民用户的日负荷曲线进行聚类分析，按比例选取每类典型家庭组成多用户联合调度组；多用户联合调度组表示为N＝{A1,A2,…,AN1,B1,B2,…,BN2,C1,C2,…,CN3,D1,D2,…,DN4}，用户数量为N＝N1+N2+N3+N4；由于四类用户相互独立，因此以A类用户为例建模，B、C、D类用户与A类用户的模型相同；2其次进行日内调度计划；考虑DRE信息和用户用电安排，在第一步基准值的基础上，采用价格型需求响应不确定性模型，在响应电网DRE信息时段，设置局部动态电价；从峰时段向谷时段转移负荷称为正向转移，反之称为反向转移； 式中：Δppv表示峰谷电价差；λpvi为的峰谷电量转移率，即负荷转移量与峰时段平均负荷之比；和分别表示峰谷转移曲线积极响应斜率和消极响应斜率，如式1-2所示；kpv0i表示死区内时响应曲线的斜率，满足apvi为转移率均大于等于0时临界电价差；转移率逐渐趋于时的饱和电价差为bpvi；和分别为无电价差时正向负荷转移率的最大值和反向负荷转移率的最小值；表示用户i的最大峰谷负荷转移率；可采用相同方法确定用户i峰平时段、平谷时段的用电转移率λpfi和λfvi，拟合各时段负荷如式3所示； 式中：和分别表示t时段用户i实施局部动态电价前后各时段的负荷；和分别表示用户i实施局部动态电价前在峰时段和平时段的平均负荷；Tp、Tf和Tv分别表示划分的峰谷平时段；在需求响应时段，采用固定峰谷比和平时段电价扩大峰谷电价差的电价制定方法，为避免出现峰谷倒置的现象，应满足下式： 式中：Qv和Qp分别表示谷时段和峰时段的用电总量；3最后进行实时调度计划；考虑用户参与电网需求响应的不确定性，在第二步动态分时电价的基础上增加动态的可中断负荷补偿；根据用户实际削减的用电功率与DRE要求产生功率偏差，调整激励水平；在经济激励水平x下，用户i的积极响应斜率和消极响应斜率可分别表示为 式中：λ0i表示处于响应死区的响应度；x0i为启动电价，即处于线性区的最低激励水平；x1i为响应度不会低于零的临界电价激励值；xmaxi为使用户响应度达到上限的饱和激励；λupi和λdowni表示用户i的受到电价激励后曲线积极响应斜率和消极响应斜率；在电价激励x下，用户响应度λi的波动范围是[λ2ix,λ2ix]，用均匀分布来描述用户响应不确定行为，如公式7所示；λix:U[λ2ix,λ1ix]7不同类型的用户的x0i、x1i和xmaxi取不同的值，对于n个用户，总体的响应度λx可表示为 式中：PRi为用户i的可调度负荷的容量；所述步骤S1中多用户与电网的模型包括基于可调度设备的多用户满意度及收益模型和电力公司模型，所述基于可调度设备的多用户满意度及收益模型将家庭用户中的设备分为不可调整负荷、可转移或中断负荷、温控负荷，可转移或中断负荷与温控负荷合称为家庭用户的可调整负荷，能够参与优化调度；所述步骤S3具体为：日内滚动优化的输入量包括日前负荷预测、DRE信息、用户用电安排、室外温度预测，得到最优的总削负荷量y和计划外用电量yu，输出量为局部动态分时电价、设备运行时刻和用户响应电网的用电计划，yit是用户i在时隙t上的负荷转移率；滚动优化时，在预测时域内对DRE信息、用户用电和室外温度信息进行更新，为使日内计划能够遵循日前调度计划，按照用户意愿及其收益情况，在规定时间内完成功率响应；根据最新预测信息，以整个优化区间用户的净用电费最小为优化目标调整电价和设备用电情况，用户的总用电成本包括用户电费支出、响应DRE获得的效益，引入舒适度折算系数h将用户舒适度折算成等效收益，得出最优的局部动态电价；日内用电优化的目标函数可表示为minCin＝pi-cp·re-hλHVAC+λS9式中：cp为参与电网需求响应的补偿价格，re为用户实际的响应量，λHVAC为温度舒适度，λS为设备运行时间舒适度。

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百度查询： 河海大学 面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化方法