CN105096040A - 一种需求响应用户自动筛选方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种需求响应用户自动筛选方法，先从剩余响应用户中选择一部分用户作为本轮筛选的候选用户，然后依据电力负荷缺口和候选用户的负荷削减能力建立整数线性规划模型，利用分支定界法求解，与用户交互，根据反馈情况判断是否需进行下一轮筛选，依次循环直至完成上级系统下发的电力负荷缺口。本发明兼顾公平性、信用度高优先、最大限度逼近电力负荷缺口的筛选原则；通过与电力用户进行灵活互动，多轮动态筛选，保证了与电力负荷缺口的匹配度；公平选择电力用户参与需求响应，提高电力用户参与度；降低实际响应容量不能满足预期电力负荷缺口容量的风险。

Description

一种需求响应用户自动筛选方法

技术领域

本发明涉及一种需求响应用户自动筛选方法，属于电力系统智能用电技术领域。

背景技术

需求响应是指当电力市场批发现货价格升高或系统可靠性受到威胁时，电力用户响应供电企业电价等经济激励政策，引导用户调整用电方式，转移部分电力负荷到电网低谷时段以确保电网电力平衡的运作机制。

随着需求响应的引入，对于用户侧来说，用户在提高用电效率的同时，也可获得电费削减或激励支付；对于电网调度来说，通过需求响应削峰，改善了电网负荷曲线，避免出现高峰负荷，减少有序用电实施的次数，提高了系统可靠性；对于电网设备来说，提高了设备运行效率，延缓设备投入的增长。

目前，我国正大力推进灵活、互动的智能电网建设，需求响应是实现智能电网的关键技术。通过与用户互动，调动其参与需求响应，实现电力负荷的柔性化控制，可支撑供电侧安全、可靠运行，实现电网削峰，延缓电网投资并提高电网资产利用率。

随着电力需求响应试点工程建设的不断推进，在不同激励机制的作用下，需求响应正进入市场化的运作阶段。通常在需求响应项目中，需求响应平台会统计所有需求响应用户的负荷削减能力，并据此向上级系统汇报平台的削峰能力。需求响应事件执行的一般步骤为：首先接收上级系统下发的电力负荷缺口容量、并据此缺口信息与需求响应用户互动筛选出满足事件要求的用户；然后进行响应指令下发，用户接收指令并执行需求响应事件，事件执行结束后进行响应效果评估；至此整个需求响应事件处理结束。

在筛选用户的过程中，如何合理有效的选择需求响应用户、分配削减容量，将直接影响最终的实际响应结果；若筛选方案不合理，则会出现不能满足理想响应容量等问题，导致实际响应结果与预期削减的负荷缺口结果差距较大，给电网稳定运行带来安全隐患。

筛选方法原则上应保证用户具有公平的参与度，优先考虑信用度高(历次表现好)的用户参与需求响应事件，且筛选结果应最大限度逼近电力负荷缺口。

但目前研究主要集中在用户的负荷削减能力评估、激励机制、需求响应平台技术、响应效果评估等方面，对需求响应用户筛选方法的研究还鲜有涉及。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种需求响应用户自动筛选方法，实现了依据电力负荷缺口和需求侧用户的互动反馈情况，自动筛选需求侧用户参与需求响应事件的目标。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种需求响应用户自动筛选方法，包括如下步骤：

步骤一：从剩余响应用户中选择一部分用户作为本轮筛选的候选用户，然后依据电力负荷缺口和候选用户的负荷削减能力建立整数线性规划模型；

步骤二：对整数线性规划模型求解，并与筛选的结果用户进行交互；

步骤三：根据用户反馈情况，判断是否需要进行下一轮筛选若需要，依次循环直至完成上级系统下发的电力负荷缺口。

步骤一具体包括如下步骤：

S11：根据需求响应用户历次参与需求响应的表现情况，按一定规则对剩余需求响应用户进行由好到差排序；

S12：选择排序后的前N_candidate位用户作为本轮筛选的候选用户，计算公式如式(1)所示：

其中，L为剩余可参与需求响应的用户总数；P为满足用户的负荷削减能力顺序累加超过本轮电力负荷缺口的最少用户数；

S13：根据本轮筛选的电力负荷缺口、候选的需求响应用户及其各自的负荷削减能力，建立整数线性规划模型，目标函数如式(2)、约束条件如式(3～9)所示；

目标函数：

约束条件：

x_ij≥0且为整数,i＝1…N,j＝1…M(3)

x_ij≥x_(i+1)j,i＝1,2…N-1,j＝M(5)

其中，N为本轮筛选的候选用户数；M为用户响应等级，分为高、中、低三等；c_ij为用户的负荷削减能力矩阵C中第i列j行的一个元素，表示用户i第j等级的的负荷削减能力；x_ij为决策矩阵X中第i列j行的一个元素，若选择了用户i的第j等级，则记x_ij＝1，否则记x_ij＝0；E_gap为本轮筛选的电力负荷缺口；E_exceed为循环求解因子，E_exceed初始值为本轮电力负荷缺口的5‰，即E_exceed初始值＝E_gap×0.005；

所述用户的负荷削减能力矩阵C为：

所述决策矩阵X为：

步骤二具体包括如下步骤：

1)初始化循环求解因子E_exceed，利用分支定界法求解整数线性规划模型的最优解，得出本轮筛选的用户及其各自的响应等级；

2)若整数线性规划模型无可行解，则将求解因子E_exceed乘以一个系数K，K值每次加1，返回步骤1)继续求解；

3)设定用户反馈截止时间，通知对应的需求侧用户，等待反馈。

步骤三具体包括：在反馈截止时间到了之后，统计用户的反馈情况，累加计算用户可参与的总削减能力E_response，与本轮的电力负荷缺口E_gap相减，得到剩余的电力负荷缺口E_leftgap；若E_leftgap大于0，则需进行下一轮的用户筛选，重复步骤二、步骤三，并将E_leftgap作为下一轮筛选的电力负荷缺口；反之，则结束用户筛选，并综合多轮筛选的结果，得到最终的用户筛选方案。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1、兼顾公平性、表现好或信用度高优先、最大限度逼近电力负荷缺口的筛选原则；

2、实现了对需求响应用户的自动筛选，使得需求响应平台自动匹配电力负荷缺口选择用户参与需求响应，支撑电网完全稳定运行，实现电网削峰。

3、实现了依据与用户交互并根据用户的实际反馈情况动态进行多轮筛选，筛选方法公平选择用户参与需求响应，一方面提高了电力用户整体参与度，另一方面让表现好的用户承担更多的削峰任务，降低实际响应容量可能不能满足预期电力负荷缺口容量的风险。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

如图1所示，是本发明的流程图，需求响应用户自动筛选方法，包括如下步骤：

步骤一：从剩余响应用户中选择一部分用户作为本轮筛选的候选用户，然后依据电力负荷缺口和候选用户的负荷削减能力建立整数线性规划模型；具体包括如下步骤：

S11：根据需求响应用户历次参与需求响应的表现情况，按一定规则对剩余需求响应用户进行由好到差排序；

S12：选择排序后的前N_candidate位用户作为本轮筛选的候选用户，计算公式如式(1)所示：

其中，L为剩余可参与需求响应的用户总数；P为满足用户的负荷削减能力顺序累加超过本轮电力负荷缺口的最少用户数；

S13：根据本轮筛选的电力负荷缺口、候选的需求响应用户及其各自的负荷削减能力，建立整数线性规划模型，目标函数如式(2)、约束条件如式(3～9)所示；

目标函数：

约束条件：

x_ij≥0且为整数,i＝1…N,j＝1…M(3)

x_ij≥x_(i+1)j,i＝1,2…N-1,j＝M(5)

其中，N为本轮筛选的候选用户数；M为用户响应等级，一般分为高、中、低三等；c_ij为用户的负荷削减能力矩阵C中第i列j行的一个元素，表示用户i第j等级的的负荷削减能力；x_ij为决策矩阵X中第i列j行的一个元素，若选择了用户i的第j等级，则记x_ij＝1，否则记x_ij＝0；E_gap为本轮筛选的电力负荷缺口；E_exceed为循环求解因子，保证最大限度逼近电力负荷缺口E_gap求解最优解，E_exceed初始值为本轮电力负荷缺口的5‰，即E_exceed初始值＝E_gap×0.005。

用户响应等级是指用户在不影响其正常工作或生活的情况下，根据所能承受的舒适性降低限，改变其习惯用电模式，达到不同程度的用电负荷削减。通常将用户分为高中低三个等级：低等级，关闭或调节的设备属于备用设备，设备关闭或调节与否对用户完全没有影响；中等级，适当关闭或调节一些日常用电设备，但不会对用户产生明显的影响，用户基本感受不到温湿度的变化；高等级，关闭或调节部分用电设备，用户能感受到温湿度的变化，会有稍微不适，但短时间内不影响用户的正常工作或生活。所谓用户的负荷削减能力是指不同响应等级下关闭或调节用电设备带来的用电负荷削减量。

用户的负荷削减能力矩阵C为：

决策矩阵X为：

步骤S13建立整数线性规划模型的原则是：

(a)每个用户只能选择某响应等级参与需求响应事件，如式(3)、(4)；

(b)顺序选择用户的高、中、低等级参与需求响应，即先连续选择一部分用户的高等级、再连续选择一部分用户的中等级、最后连续选择一部分用户的低等级，让历次表现好(信用度高)的用户承担更多的削峰任务，同时给表现差的用户参与机会，如式(5)、(6)、(7)；

(c)所选用户响应等级的负荷削减能力的累加值不小于电力负荷缺口，如式(8)；

(d)所选用户响应等级的负荷削减能力的累加值最大限度逼近电力负荷缺口，如式(9)；

基于上述原则，将从候选用户中选择尽可能多的用户参与需求响应作为模型求解的目标，如式(2)。

步骤二：对整数线性规划模型求解，并与筛选的结果用户进行交互，具体包括如下步骤：

1)初始化循环求解因子E_exceed，利用分支定界法求解整数线性规划模型的最优解，得出本轮筛选的用户及其各自的响应等级；

2)若整数线性规划模型无可行解，则将求解因子E_exceed乘以一个系数K，K值每次加1，返回步骤1)继续求解；

3)设定用户反馈截止时间，通知对应的需求侧用户，等待反馈。为保证电力负荷缺口容量的合理分解，限定用户只能反馈是否响应当前等级或反馈响应低等级。

步骤三：根据用户反馈情况，判断是否需要进行下一轮筛选若需要，依次循环直至完成上级系统下发的电力负荷缺口。具体包括：在反馈截止时间到了之后，统计用户的反馈情况，累加计算用户可参与的总削减能力E_response，与本轮的电力负荷缺口E_gap相减，得到剩余的电力负荷缺口E_leftgap，E_leftgap＝E_response-E_gap。若E_leftgap大于0，则需进行下一轮的用户筛选，重复步骤二、步骤三，并将E_leftgap作为下一轮筛选的电力负荷缺口；反之，则结束用户筛选，并综合多轮筛选的结果，得到最终的用户筛选方案。

下面结合具体实施例，对本发明作进一步详细描述，以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

假设E_gap＝8450kW，L＝24，用户各响应等级的负荷削减能力如下表1所示：

表1：(单位：kW)

假设表1已对用户按历次表现好坏进行了由好到差的排序，进行如下筛选：

第1轮筛选：

i.前L/2个用户的负荷削减能力累加值为：

其大于电力负荷缺口E_gap＝8450，故选择前N_candidate＝12个用户作为本轮筛选的候选用户；

ii.那么，本轮筛选的电力负荷缺口E_gap＝8450，候选用户为前N_candidate＝12个用户，即编号为1001至1012号的12位用户，其负荷削减能力矩阵为：

据此，建立如式(2～9)的整数线性规划模型，初始化E_exceed＝8450×0.005＝42.25，并通过分支定界法求其最优解；

iii.结果显示为无可行解，更新求解因子为E_exceed＝84.5，再次求解得到决策矩阵为：

即本轮筛选的结果方案为：选择编号为1001至1012号的12位用户参与该需求响应，各自的响应等级分别为：1001和1002号用户的高响应等级、1003至1005号用户的中响应等级、1006至1012号用户的低等级。下发的总容量为：500+1500+600+500+2000+300+100+200+500+1000+300+1000＝8500

iv.将该筛选方案下发给各用户，等待用户反馈；在反馈截止时间到了之后，统计用户的反馈情况；假设用户的反馈情况如下：

a)1001和1002号用户都反馈选择响应中等级；

b)1003至1005号用户都反馈选择响应中等级；

c)1006至1012号用户都反馈不参与。

v.计算剩余电力负荷缺口：

E_leftgap＝E_gap-E_response

＝8450-(200+1000+600+500+2000)＝4150

因E_leftgap＞0，故需进行下一轮筛选。

第2轮筛选：

i.更新相关数据信息，L＝12,E_gap＝4150，剩余用户各响应等级的负荷削减能力如下表2所示：

表2:(单位：kW)：

ii.前L/2个用户的负荷削减能力累加值为：

其大于电力负荷缺口E_gap＝4150，故选择前N_candidate＝6个用户作为本轮筛选的候选用户；

iii.那么，本轮筛选的电力负荷缺口E_gap＝4150，候选用户为前N_candidate＝6个用户，即编号为1013至1018号的6位用户，其负荷削减能力矩阵为：

据此，建立如式(2～9)的整数线性规划模型，初始化E_exceed＝20.75，并通过分支定界法求其最优解；

iv.结果显示为无可行解，更新求解因子直到为E_exceed＝3×20.75＝62.25，求解得到决策矩阵为：

即本轮筛选的结果方案为：选择编号为1013至1018号的6位用户参与该需求响应，各自的响应等级分别为：1013号用户选择高响应等级、1014至1018号用户选择低等级。下发的总容量为：

500+1000+900+200+800+800＝4200

v.将该筛选方案下发给各用户，等待用户反馈；在反馈截止时间到了之后，统计用户的反馈情况；假设用户的反馈情况如下：

a)1013号用户反馈选择响应高等级；

b)1014至1018号用户都反馈选择响应低等级；

vi.计算剩余电力负荷缺口：

E_leftgap＝E_gap-E_response

＝4150-(500+1000+900+200+800+800)＝-50

vii.因E_leftgap＜0，故结束用户筛选。

最终筛选结果表3所示：

表3：

共选择了11位用户，总容量为：8500kW。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种需求响应用户自动筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：从剩余响应用户中选择一部分用户作为本轮筛选的候选用户，然后依据电力负荷缺口和候选用户的负荷削减能力建立整数线性规划模型；

步骤二：对整数线性规划模型求解，并与筛选的结果用户进行交互；

步骤三：根据用户反馈情况，判断是否需要进行下一轮筛选若需要，依次循环直至完成上级系统下发的电力负荷缺口。

2.根据权利要求1所述的需求响应用户自动筛选方法，其特征在于，步骤一具体包括如下步骤：

S11：根据需求响应用户历次参与需求响应的表现情况，按一定规则对剩余需求响应用户进行由好到差排序；

S12：选择排序后的前N_candidate位用户作为本轮筛选的候选用户，计算公式如式(1)所示：

$N_{candidate}=\max (\frac{L}{2},P)---\left(1\right)$

其中，L为剩余可参与需求响应的用户总数；P为满足用户的负荷削减能力顺序累加超过本轮电力负荷缺口的最少用户数；

S13：根据本轮筛选的电力负荷缺口、候选的需求响应用户及其各自的负荷削减能力，建立整数线性规划模型，目标函数如式(2)、约束条件如式(3～9)所示；

目标函数：

$MaxZ={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{x}_{ij}---\left(2\right)$

约束条件：

x_ij≥0且为整数，i＝1…N，j＝1…M(3)

${\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{x}_{ij}\≤1,i=1,\mathrm{2...}N---\left(4\right)$

x_ij≥x_(i+1)j，i＝1，2…N-1，j＝M(5)

${\mathrm{\Σ}}_{j=2}^M{x}_{ij}\≥{\mathrm{\Σ}}_{j=2}^M{x}_{(i+1)j},i=\mathrm{1...}N-1---\left(6\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{x}_{ij}\≥{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{x}_{(i+1)j},i=1,\mathrm{2...}N-1---\left(7\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{c}_{ij}{x}_{ij}\≥E_{gap}---\left(8\right)$

${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N{\mathrm{\Σ}}_{j=1}^M{c}_{ij}{x}_{ij}\≤E_{gap}+E_{exceed}---\left(9\right)$

其中，N为本轮筛选的候选用户数；M为用户响应等级，分为高、中、低三等；c_ij为用户的负荷削减能力矩阵C中第i列j行的一个元素，表示用户i第j等级的的负荷削减能力；x_ij为决策矩阵X中第i列j行的一个元素，若选择了用户i的第j等级，则记x_ij＝1，否则记x_ij＝0；E_gap为本轮筛选的电力负荷缺口；E_exceed为循环求解因子，E_exceed初始值为本轮电力负荷缺口的5‰，即E_exceed初始值＝E_gap×0.005；

所述用户的负荷削减能力矩阵C为

所述决策矩阵X为：

3.根据权利要求2所述的需求响应用户自动筛选方法，其特征在于，步骤二具体包括如下步骤：

1)初始化循环求解因子E_exceed，利用分支定界法求解整数线性规划模型的最优解，得出本轮筛选的用户及其各自的响应等级；

2)若整数线性规划模型无可行解，则将求解因子E_exceed乘以一个系数K，K

值每次加1，返回步骤1)继续求解；

3)设定用户反馈截止时间，通知对应的需求侧用户，等待反馈。

4.根据权利要求3所述的需求响应用户自动筛选方法，其特征在于，步骤三具体包括：在反馈截止时间到了之后，统计用户的反馈情况，累加计算用户可参与的总削减能力E_response，与本轮的电力负荷缺口E_gap相减，得到剩余的电力负荷缺口E_leftgap；若E_leftgap大于0，则需进行下一轮的用户筛选，重复步骤二、步骤三，并将E_leftgap作为下一轮筛选的电力负荷缺口；反之，则结束用户筛选，并综合多轮筛选的结果，得到最终的用户筛选方案。