CN107358462A - 一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，包括：明确原有的分时电价政策；建立实施尖峰电价后负荷转移率模型；根据负荷转移率模型建立负荷拟合模型；根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，对负荷转移率模型的参数进行拟合；以减小每月的尖峰负荷及该月的最大峰谷差为目标，制定最优尖峰电价。本发明基于负荷转移率模型制定最优尖峰电价，减小每月的尖峰负荷和最大峰谷差，根据每月负荷特性制定具体的尖峰电价，克服了单向定价的缺点。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，属于电力市场领域。
背景技术
传统的尖峰电价(CPP)隶属于分时电价(TOU)的范畴，都是通过对不同的时段采取不同的电价，高峰期提高电价而低谷期降低电价，激励用户改变用电行为，实现对负荷侧资源的调度，优化资源配置，达到移峰填谷的效果。而电力市场环境下的尖峰电价是一种基于价格的需求响应项目，实施效果优于TOU，是在TOU和实时电价(RTP)的基础上发展起来的一种动态电价机制。
CPP可以降低RTP的价格风险，反映系统尖峰时段的短期供电成本，有利于激励用户降低尖峰时段的负荷，也有利于降低供电公司在尖峰时段的购电风险，因而在经济效率上CPP更优于TOU。总体说来，CPP在RTP和TOU这2种电价机制中取得了良好的折中。
为方便用户参与，CPP合同通常在TOU合同的基础上制定，而且CPP的费率体系包括尖峰日和非尖峰日2种情况。表1给出了TOU与CPP的费率体系比较，结合表1的分析，由于用户可以在尖峰时段做出响应并削减或转移尖峰时段的用电，还可以获得在非尖峰日中平时段和高峰时段的电价折扣，这样就能有效地激励用户参与CPP合同。
表1 TOU与CPP电价关系表
现有的尖峰电价制定策略是在高峰时段直接提高电价、低谷时段直接降低电价，存在单向定价的缺点。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：
明确原有的分时电价政策；
建立实施尖峰电价后负荷转移率模型；
根据负荷转移率模型建立负荷拟合模型；
根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，对负荷转移率模型的参数进行拟合；
以减小每月的尖峰负荷及该月的最大峰谷差为目标，制定最优尖峰电价。
原有的分时电价政策包括分时电价的峰谷平时间段和对应的电价。
实施尖峰电价后负荷转移率模型包括尖—谷负荷转移率模型、尖—平负荷转移率模型、尖—峰负荷转移率模型、峰—谷负荷转移率模型、峰—平负荷转移率模型和平—谷负荷转移率模型；
尖—谷负荷转移率模型为尖峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，尖—平负荷转移率模型为尖峰时段到平时段的负荷转移率模型，尖—峰负荷转移率模型为尖峰时段到高峰时段的负荷转移率模型，峰—谷负荷转移率模型为高峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，峰—平负荷转移率模型为高峰时段到平时段的负荷转移率模型，平—谷负荷转移率模型为平时段到低谷时段的负荷转移率模型。
所有的负荷转移率模型均为分段线性函数，分段线性函数包括死区函数、线性区函数和饱和区函数；
其中，p和v表示不同的两个时段，λpv为p时段到v时段的负荷转移率，Δpv为p时段到v时段的电价之差，apv为死区阈值，bpv为饱和区阈值，Kpv为p时段到v时段转移率曲线线性区的斜率，为在电价差变化下p时段到v时段的最大负荷转移率，以电价之差为横坐标，以负荷转移率为纵坐标，点(apv，0)为死区拐点，点(bpv，)为饱和区拐点。
根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，用对最小二乘法/加权最小二乘法负荷转移率模型的参数进行拟合，得到负荷转移率模型的死区拐点、饱和区拐点和线性区的斜率。
负荷拟合模型包括分时电价转变为尖峰电价后尖峰日的负荷拟合模型和非尖峰日的负荷拟合模型；
尖峰日的负荷拟合模型为，
非尖峰日的负荷拟合模型为，
其中
Tc、Tf、Tp、Tg分别表示尖峰、高峰、平时和低谷时段，Lk为尖峰电价实施后k时段的负荷，Lk0为尖峰电价实施前k时段的负荷，λcg为尖—谷负荷转移率，λcp为尖—平负荷转移率，λcf为尖—峰负荷转移率，λfg为峰—谷负荷转移率，λfp为峰—平负荷转移率，λpg为平—谷负荷转移率模型，Lc、Lf、Lp、Lg分别表示尖峰电价实施前示尖峰、高峰、平时和低谷段时段的负荷平均值，μfg为分时电价实施时峰—谷负荷转移率，μfp为分时电价实施时峰—平负荷转移率，μpg为分时电价实施时平—谷负荷转移率。
在制定最优尖峰电价时，还需考虑以下约束条件；
实施尖峰电价时与实施分时电价时电网公司的销售收入相等；
低谷时段和平时段的电价必须满足Pg＜rPp＜Pp，其中Pg/Pp＜r＜1；其中Pg和Pp分别表示低谷时段和平时段的电价。
尖峰时段电价必须满足Pf＜Pc＜2.5Pf，其中Pc为尖峰时段电价，Pf表示高峰时段电价。
每月尖峰日天数必须不大于最大允许天数。
本发明所达到的有益效果：本发明基于负荷转移率模型制定最优尖峰电价，减小每月的尖峰负荷和最大峰谷差，根据每月负荷特性制定具体的尖峰电价，克服了单向定价的缺点。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为负荷转移率模型曲线图；
图3为响应度曲线拟合。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。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。
如图1所示，一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，包括以下步骤：
步骤1，明确原有的分时电价政策；原有的分时电价政策包括分时电价的峰谷平时间段和对应的电价。
步骤2，建立实施尖峰电价后负荷转移率模型。
定义负荷转移率为实施尖峰电价后，用户负荷从高电价时段向低电价时段转移量与高电价时段负荷之比。负荷转移率模型是基于消费者心理学建立的，销售电价对用户的刺激有一个最小可觉差，当销售电价小于该最小可觉差时，用户基本上无反应；而当销售电价大于一个上限值时，用户将不再有更多的可转移负荷，响应能力趋近饱和。
实施尖峰电价后负荷转移率模型包括尖—谷负荷转移率模型、尖—平负荷转移率模型、尖—峰负荷转移率模型、峰—谷负荷转移率模型、峰—平负荷转移率模型和平—谷负荷转移率模型；尖—谷负荷转移率模型为尖峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，尖—平负荷转移率模型为尖峰时段到平时段的负荷转移率模型，尖—峰负荷转移率模型为尖峰时段到高峰时段的负荷转移率模型，峰—谷负荷转移率模型为高峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，峰—平负荷转移率模型为高峰时段到平时段的负荷转移率模型，平—谷负荷转移率模型为平时段到低谷时段的负荷转移率模型。
以电价之差为横坐标，以负荷转移率为纵坐标，根据大量的社会调查数据，所有负荷转移率模型均可以近似拟合成分段线性函数，包括死区函数、线性区函数和饱和区函数，具体如图2所示：
其中，p和v表示不同的两个时段，λpv为p时段到v时段的负荷转移率，Δpv为p时段到v时段的电价之差，apv为死区阈值，bpv为饱和区阈值，Kpv为p时段到v时段转移率曲线线性区的斜率，为在电价差变化下p时段到v时段的最大负荷转移率，点(apv，0)(即图中的M)为死区拐点，点(bpv，)(即图中的N)为饱和区拐点。
步骤3，根据负荷转移率模型建立负荷拟合模型。
假设对某地区所有签订了尖峰电价合同的用户，其作用机理模型可用一组(6条)基于消费者心理学理论的折线表示，则可建立单一电价转变为尖峰电价后尖峰日的负荷拟合模型：
其中，Tc、Tf、Tp、Tg分别表示尖峰、高峰、平时和低谷时段，Lk为尖峰电价实施后k时段的负荷，Lk0为尖峰电价实施前k时段的负荷，λcg为尖—谷负荷转移率，λcp为尖—平负荷转移率，λcf为尖—峰负荷转移率，λfg为峰—谷负荷转移率，λfp为峰—平负荷转移率，λpg为平—谷负荷转移率模型，Lc、Lf、Lp、Lg分别表示尖峰电价实施前示尖峰、高峰、平时和低谷段时段的负荷平均值。
这里尖峰电价在分时电价的基础上实施，各时段之间原本就有电价差，也会产生负荷转移，因此需将上述作用机理模型进行修改，建立分时电价转变为尖峰电价后尖峰日的负荷拟合模型：
同理可推出非尖峰日的负荷拟合模型：
其中
μfg为分时电价实施时峰—谷负荷转移率，μfp为分时电价实施时峰—平负荷转移率，μpg为分时电价实施时平—谷负荷转移率。
步骤4，根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，用最小二乘法/加权最小二乘法对负荷转移率模型的参数进行拟合，得到负荷转移率模型的死区拐点、饱和区拐点和线性区的斜率。
参数拟合的目的是确定负荷转移率模型的死区拐点、饱和区拐点和线性区的斜率，使得在该曲线的作用下所产生的计算评估结果与过去的历史负荷曲线最接近，从而产生近似的曲线模型。
为简化分析，建立包含一段线性区的数学模型，分别用λ和Δh统一表示两个时段间的负荷转移率和电价差。定义响应度曲线(即线性区、死区和饱和区构成的曲线)估计点的集合为：
S＝{(Δh1,λ1),(Δh2,λ2),…,(Δhn,λn)}
其中，Δhn为实施第n次尖峰电价的电价差，λn为Δhn对应的负荷转移率，(Δhn，λn)为实施第n次分时电价估计的响应度曲线上的一点。
假定分时电价下用户高峰、平、低谷时段的真实负荷转移率函数即响应度曲线表示为：
λ＝KΔh+B
其中，K为响应度曲线的斜率，B为响应度曲线对应的纵轴截距。
基于最小二乘的响应度曲线参数拟合模型：
特别地，当点集规模大时，由于用户用电特性的变化将导致模型的误差项存在异方差，得到的参数估计值是有偏的，因此必须采用加权最小二乘法来消除异方差对参数估计的影响。基于加权最小二乘的响应度曲线参数拟合模型：
由式(1)或式(2)拟合的响应度曲线应受饱和区拐点、死区拐点的限制，需要在响应曲线的拟合过程中进行修正。
饱和区拐点限制：
饱和区即用户的响应极限区，饱和区拐点纵坐标为最大负荷转移率λmax，即图2中的横坐标为饱和区阈值。除电价因素外，最大负荷转移率λmax与用户类型有密切的联系。对于居民用户，空调及照明负荷占比较大，一般节电意识较强，虽然可转移或可削减的负荷量不大，但由于用户数量较大，具有可观的负荷响应潜力。对应的最大负荷转移率会比较大，而死区阈值、饱和区阈值会比较大。
通常，最大负荷转移率λmax数值可通过用户调查获取，对于不同类型的用户，转移的负荷类型及大小不同。假定其处于一定的范围内，即，
λmax∈(λmax-ελ,λmax+ελ) (3)
当λn值超过λmax+ελ时，用点(Δhn，λmax)替换点(Δhn，λn)，形成新的点集：
S′＝{(Δh1,λ1),(Δh2,λ2),…,(Δhn,λmax)}
再将S′代入式(1)或式(2)重新拟合响应曲线。若λn在式(3)范围内或小于λmax-ελ时，不做修正。最大负荷转移率λmax下对应的电价差即为饱和区阈值，即对应图2中的bpv，可通过仿真获取。由于λmax处于一定范围之内，因此可预测饱和区阈值也应该是处在某个范围之内。
死区拐点限制：
死区即用户响应的不敏感期，死区拐点纵坐标的负荷转移率为0，横坐标为死区阈值Δhmin，即对应图2中的apv。
通常，死区阈值Δhmin可通过用户调查分析获取，或可通过建立表征用户转移用电前后的经济效益对比模型来求取，本文将Δhmin假定在一定范围内，即
Δhmin∈(Δhmin-εΔh,Δhmin+εΔh) (4)
若拟合出的响应曲线的横轴截距不在式(4)的范围内，则将点(Δhmin，0)置于点集S，形成新的点集：
S″＝{(Δhmin,λ0),(Δh1,λ1),(Δh2,λ2),…,(Δhn,λn)}
再将S″代入式(1)或式(2)重新拟合曲线。若拟合出的响应曲线的横轴截距在式(4)范围内，不做修正。
响应度曲线拟合过程描述：
根据历史数据拟合响应度曲线的过程是一个逐渐逼近用户真实响应度曲线的过程，从而产生近似的曲线模型，其过程如图3所示。图中一群分段线性粗虚线表示每次拟合的响应度曲线，中间的分段线性粗实线是用户的真实响应度曲线。通过对历史电价实施前后负荷实测数据的分析处理，可拟合出用户一条接近其自身真实响应度曲线的曲线。
步骤5，以减小每月的尖峰负荷及该月的最大峰谷差为目标，制定最优尖峰电价。
在尖峰日的最大允许天数、尖峰时段的起止时间确定的情况下，确定尖峰日尖峰时段电价，确定非尖峰日的电价折扣率，确定下月各尖峰日日期。
目标函数：
尖峰电价制定的原则是：减小每月的尖峰负荷及该月的最大峰谷差，这样可以减少电网企业和发电商的电力建设投资，充分利用现有设备和资源，提高电力系统的负荷率、运行效率和稳定性。
首先，尽可能减小该月的尖峰负荷，一方面要尽可能减小尖峰日的尖峰负荷，另一方面也要防止非尖峰日的高峰负荷增长过多，因此目标函数之一为最小化尖峰电价执行后该月的最大负荷；另一个优化目标是尽可能减小该月的最大峰谷差，即该月日峰谷差的最大值。
为了便于求解，将多目标函数转化为单目标函数
其中，α和β是2个单目标的权重，Lmax为执行尖峰电价后该月的最大负荷，Lmax0为执行尖峰电价前该月的最大负荷，Cmax为执行尖峰电价后该月的最大峰谷差，Cmax0为执行尖峰电价前该月的最大峰谷差。
在制定最优尖峰电价时，还需考虑以下约束条件：
1)为平衡电网公司与用户之间的经济利益，实施尖峰电价时与实施分时电价时电网公司的销售收入相等，即MTOU＝MCPP。
其中，MTOU和MCPP分别为分时电价时和尖峰电价时电网公司的销售收入，Lit′0和Lit′分别为实施尖峰电价前后第i天第t′时刻点的负荷，Pt′为t′时刻点的分时电价，xi为尖峰日日期，Pcpp,t′和Pncpp,t′分别表示尖峰日和非尖峰日t′时刻点的电价，T为尖峰日t′时刻点和非尖峰日t′时刻点之间的时间。
2)低谷时段和平时段的电价必须满足Pg＜rPp＜Pp，其中Pg/Pp＜r＜1；其中Pg和Pp分别表示低谷时段和平时段的电价；r为非尖峰日的电价折扣率。
3)尖峰时段电价必须满足Pf＜Pc＜2.5Pf，其中Pc为尖峰时段电价，Pf表示高峰时段电价。
4)每月尖峰日天数必须不大于最大允许天数；最大允许天数一般取值为4天。
根据上述目标函数和约束条件，采用遗传算法求解尖峰日尖峰时段电价、非尖峰日的电价折扣率和下月各尖峰日日期。
上述方法基于负荷转移率模型制定最优尖峰电价，减小每月的尖峰负荷和最大峰谷差，根据每月负荷特性制定具体的尖峰电价，克服了单向定价的缺点。
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 (7)
1.一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：
明确原有的分时电价政策；
建立实施尖峰电价后负荷转移率模型；
根据负荷转移率模型建立负荷拟合模型；
根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，对负荷转移率模型的参数进行拟合；
以减小每月的尖峰负荷及该月的最大峰谷差为目标，制定最优尖峰电价。
2.根据权利要求1所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：原有的分时电价政策包括分时电价的峰谷平时间段和对应的电价。
3.根据权利要求1所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：实施尖峰电价后负荷转移率模型包括尖—谷负荷转移率模型、尖—平负荷转移率模型、尖—峰负荷转移率模型、峰—谷负荷转移率模型、峰—平负荷转移率模型和平—谷负荷转移率模型；
尖—谷负荷转移率模型为尖峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，尖—平负荷转移率模型为尖峰时段到平时段的负荷转移率模型，尖—峰负荷转移率模型为尖峰时段到高峰时段的负荷转移率模型，峰—谷负荷转移率模型为高峰时段到低谷时段的负荷转移率模型，峰—平负荷转移率模型为高峰时段到平时段的负荷转移率模型，平—谷负荷转移率模型为平时段到低谷时段的负荷转移率模型。
4.根据权利要求1或3所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：所有的负荷转移率模型均为分段线性函数，分段线性函数包括死区函数、线性区函数和饱和区函数；
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其中，p和v表示不同的两个时段，λpv为p时段到v时段的负荷转移率，Δpv为p时段到v时段的电价之差，apv为死区阈值，bpv为饱和区阈值，Kpv为p时段到v时段转移率曲线线性区的斜率，为在电价差变化下p时段到v时段的最大负荷转移率，以电价之差为横坐标，以负荷转移率为纵坐标，点(apv，0)为死区拐点，点为饱和区拐点。
5.根据权利要求4所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：根据负荷转移率模型和负荷拟合模型，用对最小二乘法/加权最小二乘法负荷转移率模型的参数进行拟合，得到负荷转移率模型的死区拐点、饱和区拐点和线性区的斜率。
6.根据权利要求1所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：负荷拟合模型包括分时电价转变为尖峰电价后尖峰日的负荷拟合模型和非尖峰日的负荷拟合模型；
尖峰日的负荷拟合模型为，
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Tc、Tf、Tp、Tg分别表示尖峰、高峰、平时和低谷时段，Lk为尖峰电价实施后k时段的负荷，Lk0为尖峰电价实施前k时段的负荷，λcg为尖—谷负荷转移率，λcp为尖—平负荷转移率，λcf为尖—峰负荷转移率，λfg为峰—谷负荷转移率，λfp为峰—平负荷转移率，λpg为平—谷负荷转移率模型，Lc、Lf、Lp、Lg分别表示尖峰电价实施前示尖峰、高峰、平时和低谷段时段的负荷平均值，μfg为分时电价实施时峰—谷负荷转移率，μfp为分时电价实施时峰—平负荷转移率，μpg为分时电价实施时平—谷负荷转移率。
7.根据权利要求1所述的一种基于负荷转移率模型的尖峰电价制定方法，其特征在于：在制定最优尖峰电价时，还需考虑以下约束条件；
实施尖峰电价时与实施分时电价时电网公司的销售收入相等；
低谷时段和平时段的电价必须满足Pg＜rPp＜Pp，其中Pg/Pp＜r＜1；其中Pg和Pp分别表示低谷时段和平时段的电价。
尖峰时段电价必须满足Pf＜Pc＜2.5Pf，其中Pc为尖峰时段电价，Pf表示高峰时段电价。
每月尖峰日天数必须不大于最大允许天数。
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|---|---|---|---|
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Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| CN109494727A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-03-19 | 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 | 考虑需求响应的配电网有功和无功协调优化运行方法 |
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