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一种准线型需求响应激励分配与最佳激励系数确定方法 

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申请/专利权人:上海交通大学

摘要:本发明提供了一种准线型需求响应激励分配与最佳激励系数确定方法,根据DR用户负荷曲线与CDL的相似度指数进行DR激励的分配,此外,本专利提出了最佳激励系数的确定方法,通过优化模型与求解算法可以快速求解最大化社会总福利的最佳激励系数,确定DR激励资金池的规模。其优点在于:能够根据每个用户在需求响应中实际做出的贡献进行激励资金的分摊,并从整个电力系统的角度,快速确定最大化社会总福利的最佳激励系数。

主权项:1.一种准线型需求响应激励分配与最佳激励系数确定方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、计算归一化用户负荷曲线形状与负荷准线之间的相似度E,计算公式如下, 其中PDR*t在DR用户负荷曲线PDRt经过上述公式归一化后的曲线,d是归一以后负荷曲线与CDL之间的欧式距离,ε是一个给定常数;S2、将DR用户的响应总量与其与负荷准线的相似度的乘积用于表征该用户在DR发展中产生的实际贡献,提出基于负荷准线的DR用户激励分配模型,IPDR,k=A×Ek×aD,k其中,A是激励系数,Ek是DR用户k负荷曲线与负荷准线之间的相似度,aD,k是DR用户在DR周期内的总响应量;S3、基于S2中的激励模型,DR用户的目标函数是使其自身获益最大化,其中包括自身用电效益和参与DR获得的激励, 使用二次分段函数来描述用户的用电效益, 其中ak,bk为DR用户k的用电效益参数;S4、在确定了DR用户的负荷后,火电机组和新能源机组出力的目标函数是使运行成本最小化,同时尽可能地消纳新能源,该函数如下, 其中PG,gt为火电机组g在时段t的出力,rg,sg,hg为对应的成本参数,PR,jt为新能源机组j在时段t的出力,PR,j,maxt为预测新能源机组最大出力,CR为弃风弃光惩罚系数;S5、电力系统的总收益包括DR用户和刚性负荷的用电效益,损失包括火电机组的成本和弃风弃光的成本,在电力系统内部,由用电侧支付的电费和发电侧收取的电费被抵消,同样,DR成本与DR用户收到的DR激励相抵消,得到社会总福利, S5、将优化决策变量定义为A,社会总福利优化模型定义为确定最优激励系数的问题可以描述为:在可行域内,找到最大化的决策变量Abest,其公式为 S6、采用贝叶斯优化算法来快速求解最优激励系数,贝叶斯优化用于求解最小值,设从而将最大值问题转化为最小值问题;S7、使用高斯过程作为先验函数,是高斯分布的多变量形式,其由均值函数mA和方差函数σ2A定义,将拟合到数据集Wi,Ai,其提供了一种在查询点A*确定估计值W*和误差界限σ*的方法,使用最常用的采样函数,期望改进EI,其同时考虑全局搜索和局部优化,给定观测数据集Wt的EI采样函数为, 其中φ·是标准正态分布的概率密度函数,W′min是数据集Wt中的最小值,ξ是平衡参数;S8、通过最大化获取函数来获得下一个采样点At+1,At+1=maxEIAt;Wt。

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权利要求:

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