CN114187034A - 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质 - Google Patents

基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114187034A
CN114187034A CN202111435579.0A CN202111435579A CN114187034A CN 114187034 A CN114187034 A CN 114187034A CN 202111435579 A CN202111435579 A CN 202111435579A CN 114187034 A CN114187034 A CN 114187034A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
price
electricity price
load
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111435579.0A
Other languages
English (en)
Inventor
丁伟斌
金翔
于晓彦
徐旸
王洪良
胡嘉骅
兰洲
吴剑
张韦维
王一铮
傅悦
陈俊逸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202111435579.0A priority Critical patent/CN114187034A/zh
Publication of CN114187034A publication Critical patent/CN114187034A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/10—Numerical modelling
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
    • Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质，涉及电力系统技术领域，解决电价制定与电力系统优化的衔接问题。首先，基于两部制定价的原理测算供电容量成本与电量成本。其次，建立用户价格弹性数据库，并根据用户行为特征变化动态迭代更新弹性数据。再次，以负荷率最小化为优化目标，以分时电价机制为决策变量，以平均电价水平为约束条件，确定工商业用户优化分时电价模型。最后，设计分时电价定价系统。本申请用分时电价来调日内不同时段用电量，实现电量的削峰填谷，同时降低综合供电成本，在不影响用户平均价格水平的情况下优化电力市场资源配置，增加供电的生产者剩余。

Description

基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质
技术领域
本发明涉及电力系统规划与运行技术领域，尤其涉及一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及存储介质。
背景技术
随着电力供给和需求结构的变化，电力系统供给和需求匹配，峰谷率加大的问题日益严重。分时电价是实现削峰填谷，平滑电力需求日内分布，提升电力系统利用效率，降低供电成本，优化电力系统结构和运行方式的重要手段。即使在推动工商业用户都进入市场，取消工商业目录销售电价的政策背景下，大量工商业用户仍然可能由电网企业代理购电，有效的分时电价机制对于电网企业优化经营效率，合理制定价格策略具有重要意义。
根据行业差异，工商业用户具有不同的负荷特性，以及在峰谷时段的负荷需求弹性。而现有的分时电价政策，大多未对不同用户的分时时段划分和价格水平进行区分。这也导致部分用户的实际负荷与分时电价存在倒挂的现象。合理的电价策略是对一般工商业和大工业采取不同的峰谷时段划分。通过根据用户差异对电价政策进行优化设计，能够更加合理有效地优化分时电价的实施效果。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及存储介质。
依据本发明的一个方面，提供了一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法，包括：
获取实时电价数据及对应的负荷数据；
基于所述实时电价数据及对应的负荷数据，以及历史电价数据及对应的历史负荷数据，构建电价与负荷数据库；
基于所述电价与负荷数据库，作为分时电价定价系统输入，以负荷率优化为目标，对工商业分时电价进行定价计算；
基于负荷率最大的分时电价定价模型为：
Figure BDA0003381473040000021
Figure BDA0003381473040000022
Figure BDA0003381473040000023
LT＝L1+L2+…+Ln
Li＝{qi,1,qi,2,…,qi,8760}
Figure BDA0003381473040000024
Pi＝{pi,1,pi,2,…,pi,24}i∈{1,2,…,n}
其中，lr表示用户加总负荷率，LT表示用户加总的分时负荷向量，
Figure BDA0003381473040000025
表示用户加总负荷的最大值，L表示单个用户负荷向量，qi,t表示单个用户在某时刻负荷，
Figure BDA0003381473040000026
表示所有用户的总分时电价向量，Pi表示单一用户的分时电价向量，pi,t表示单一用户在日内某个时间点的电价。
在上述的基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法中，用电量对电价的响应根据用户需求价格弹性进行计算：
Δqi,t＝qi,tρtΔpi,t/pi,t
其中，Δqi,t表示用户用电量的变化，Δpi,t表示价格的变化，ρt表示用户需求价格弹性。
在上述的基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法中，基于历史的电价和负荷数据，利用最小二乘法回归得到弹性系数：
ln(qt,i)＝ρtln(pt,i)+εi。
在上述的基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法中，利用Matlab最优化算法fmincon构建求解程序，对优化分时电价进行求解。
依据本发明的二个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的分时电价确定方法的步骤。
依据本发明的三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的分时电价确定方法的步骤。
附图说明
图1为分时电价确定方法流程图；
图2为初始总负荷曲线图。
图3为不同类型用户初始负荷曲线图。
图4为不同类型用户初始电价模式曲线图。
图5为优化电价政策下总负荷曲线图。
图6为不同类型用户优化电价政策下负荷曲线图。
图7为不同类型用户优化分时电价模式曲线图。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域研究人员与普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似改进，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
如图1-图7所示，分时电价(TOU)作为我国目前范围最广泛的一种电价形式，其具体将一天24小时划分为若干个时段，每个时段按一定的定价方式收取电费。分时电价具有刺激和鼓励电力用户移峰填谷、优化用电方式的作用。电力用户面对基于时间的电价信号做出响应，调整用电需求。用户的用电弹性可以通过根据历史电价和用电量数据回归计算。
分时电价确定方法包括：
S10，获取实时电价数据及对应的负荷数据。步骤S10中，由销售部门提供电价与负荷实时数据。
S20，基于所述实时电价数据及对应的负荷数据，以及历史电价数据及对应的历史负荷数据，构建电价与负荷数据库。步骤S20中，数据库包含不同用户电价与用电量的时间序列数据，同时包含电力需求价格弹性的计算模型，可以根据新的时间序列数据构建回归方向，更新弹性系数测算值。
S30，基于所述电价与负荷数据库，作为分时电价定价系统输入，以负荷率优化为目标，对工商业分时电价进行定价计算。步骤S30中，确定w发时电价方案的步骤可以为，确定初始分时电价与负荷的时间序列，以不同类型用户的分时段电价水平作为优化决策变量，根据用户用电负荷弹性测算电价调整后用户负荷的响应行为，并重新计算总体负荷率。由于一般优化算法均以目标函数最小作为优化目标，因此需要对负荷率取负值处理。
本申请以某地区某用户实际负荷数据得出弹性矩阵并验证方法有用性。算例将用户分为一般工商业用户与大工业用户两类。根据历史分时电价变动的影响测算用户需求价格弹性。计算方法为：ln(qt,i)＝ρtln(pt,i)+εi。
表1弹性测算值
Figure BDA0003381473040000051
在一个简单的算例中，添加峰谷平时间总数不变，仅调整时段划分的约束条件。初始总负荷曲线如图2所示；其由一般工商业用户负荷和大工业用户负荷加总而成，具体如图3所示；初始不同类型用户的电价设置如图4所示。通过在Matlab中编制优化程序，以负荷率最小作为优化决策变量，以分时电价水平作为优化决策变量，使用fmincon函数进行寻优计算，得到优化分时电价下的总负荷曲线如图5，优化后一般工商业用户和大工业用户的负荷曲线如图6所示，优化的分时电价定价模式如图7所示。
为了验证优化后的分时电价对全年的影响，使用所述算例对应地区8760小时负荷数据进行测算。计算结果如表2所示。通过优化分时电价政策，总负荷率从0.7416上升至0.7572。
表2优化分时电价效果
Figure BDA0003381473040000061

Claims (6)

1.一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法，包括：
获取实时电价数据及对应的负荷数据；
基于所述实时电价数据及对应的负荷数据，以及历史电价数据及对应的历史负荷数据，构建电价与负荷数据库；
基于所述电价与负荷数据库，作为分时电价定价系统输入，以负荷率优化为目标，对工商业分时电价进行定价计算；
基于负荷率最大的分时电价定价模型为：
Figure FDA0003381473030000011
Figure FDA0003381473030000012
Figure FDA0003381473030000013
LT＝L1+L2+…+Ln
Li＝{qi,1,qi,2,…,qi,8760}
Figure FDA0003381473030000014
Pi＝{pi,1,pi,2,…,pi,24}i∈{1,2,…,n}
其中，lr表示用户加总负荷率，LT表示用户加总的分时负荷向量，
Figure FDA0003381473030000016
表示用户加总负荷的最大值，L表示单个用户负荷向量，qi,t表示单个用户在某时刻负荷，
Figure FDA0003381473030000015
表示所有用户的总分时电价向量，Pi表示单一用户的分时电价向量，pi,t表示单一用户在日内某个时间点的电价。
2.根据权利要求1所述的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法，其特征在于，用电量对电价的响应根据用户需求价格弹性进行计算：
Δqi,t＝qi,tρtΔpi,t/pi,t
其中，Δqi,t表示用户用电量的变化，Δpi,t表示价格的变化，ρt表示用户需求价格弹性。
3.根据权利要求1所述的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法，其特征在于，基于历史的电价和负荷数据，利用最小二乘法回归得到弹性系数：
ln(qt,i)＝ρtln(pt,i)+εi。
4.根据权利要求1所述的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法，其特征在于，利用Matlab最优化算法fmincon构建求解程序，对优化分时电价进行求解。
5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4任意一项所述的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任意一项所述的一种基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法。
CN202111435579.0A 2021-11-29 2021-11-29 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质 Pending CN114187034A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111435579.0A CN114187034A (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111435579.0A CN114187034A (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114187034A true CN114187034A (zh) 2022-03-15

Family

ID=80541751

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111435579.0A Pending CN114187034A (zh) 2021-11-29 2021-11-29 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114187034A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116415979A (zh) * 2023-04-17 2023-07-11 国网浙江省电力有限公司 一种基于知识图谱技术的电价咨询管理系统
CN116757760A (zh) * 2023-08-22 2023-09-15 国网山东省电力公司聊城供电公司 工商业用户电费核算方法、系统、终端及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116415979A (zh) * 2023-04-17 2023-07-11 国网浙江省电力有限公司 一种基于知识图谱技术的电价咨询管理系统
CN116415979B (zh) * 2023-04-17 2023-10-27 国网浙江省电力有限公司 一种基于知识图谱技术的电价咨询管理系统
CN116757760A (zh) * 2023-08-22 2023-09-15 国网山东省电力公司聊城供电公司 工商业用户电费核算方法、系统、终端及存储介质
CN116757760B (zh) * 2023-08-22 2023-11-24 国网山东省电力公司聊城供电公司 工商业用户电费核算方法、系统、终端及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ghazvini et al. Demand response implementation in smart households
CN114187034A (zh) 基于负荷率优化的工商业分时电价定价方法、设备及介质
US20120078687A1 (en) System and method for lowest cost aggregate energy demand reduction
Valenzuela et al. Modeling and simulation of consumer response to dynamic pricing with enabled technologies
EP2730003B1 (en) Distributed energy grid management
CN108288116B (zh) 储电预测方法、系统及计算机设备、存储介质
CN110555607A (zh) 电力用户移峰填谷指数计算与提示方法、终端及存储介质
WO2015087470A1 (ja) 需要予測装置、プログラム
CN113554354A (zh) 一种考虑用户多元响应特性的负荷聚合商最优调度方法
CN113283640A (zh) 基于用户响应和满意度的峰谷分时电价决策模型构建方法
CN110797872B (zh) 用户侧储能容量配置方法、装置、设备及存储介质
CN112785337A (zh) 一种应用于虚拟电厂的价格激励方法及装置
CN109389437A (zh) 电价的定价方法、定价装置及终端
CN111127081A (zh) 分时电价确定方法
Akasiadis et al. Decentralized large-scale electricity consumption shifting by prosumer cooperatives
CN110941798A (zh) 储能共享数据处理系统和方法、设备及介质
Yang et al. Optimal time-of-use electricity pricing using game theory
CN113988702A (zh) 一种需求侧资源潜力评估方法及系统
CN117175605A (zh) 考虑持续响应需求的负荷管理中心需求响应调度方法
CN105071421B (zh) 办公建筑能耗管理方法
JP5159686B2 (ja) 電力使用平準化促進システムおよび促進方法
CN112381436A (zh) 逐时电负荷生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN110768241A (zh) 储能装置的控制数据处理及控制系统和方法、设备及介质
CN104573871A (zh) 一种基于熵权法和最短距离法的需求响应项目择优方法
Sedzro et al. Minimax: an incentive-driven pricing scheme in the electricity retail market

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination