CN115358640A - 一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 - Google Patents
一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115358640A CN115358640A CN202211283548.2A CN202211283548A CN115358640A CN 115358640 A CN115358640 A CN 115358640A CN 202211283548 A CN202211283548 A CN 202211283548A CN 115358640 A CN115358640 A CN 115358640A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- residential
- demand response
- load
- residential area
- power
- 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
Links
- 230000004044 response Effects 0.000 title claims abstract description 438
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 230000005284 excitation Effects 0.000 title claims abstract description 22
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 claims description 84
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 58
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims description 44
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 32
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 21
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 18
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 18
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 18
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 15
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims description 9
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 7
- 230000004931 aggregating effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000003828 downregulation Effects 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 5
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 claims description 4
- 239000002655 kraft paper Substances 0.000 claims description 3
- 230000003827 upregulation Effects 0.000 claims description 3
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 abstract description 9
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 6
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 2
- 239000013642 negative control Substances 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 244000207740 Lemna minor Species 0.000 description 1
- 235000006439 Lemna minor Nutrition 0.000 description 1
- 235000001855 Portulaca oleracea Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000004936 stimulating effect Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- 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
- 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
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及综合能源技术领域，具体地说，涉及一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，首先，采用改进k均值聚类方法对居民台区用户进行分类，获得用户的典型类型；然后，计算居民台区用户的初始积分，并依据积分划分等级和制定阶梯式激励策略。最后，通过主从博弈获得需求响应基准价格，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，对需求响应交易进行解算并更新居民台区用户积分，有效地提高了居民台区用户参加需求响应的积极性，解决了多类型用户缺少不同激励措施的问题。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源技术领域，具体地说，涉及一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法。
背景技术
需求响应Demand Response，简称DR，即电力需求响应的简称，是指当电力批发市场价格升高或系统可靠性受威胁时，电力用户接收到供电方发出的诱导性减少负荷的直接补偿通知或者电力价格上升信号后，改变其固有的习惯用电模式，达到减少或者推移某时段的用电负荷而响应电力供应，从而保障电网稳定，并抑制电价上升的短期行为。它是DSM需求侧管理的解决方案之一。
近年来，中国开展了需求响应试点，但在需求响应市场初期，存在补偿机制不合理、用户响应意愿低、需求响应规模小等问题。如何提高居民台区的需求响应激励水平，引导居民台区用户积极参与需求响应，已成为了中国需求响应试点迫切解决的问题。现有居民台区需求响应通常使用电网负控型和用户主动参与型两类响应方法。
电网负控型方法以电网公司整体激励效果最优为目的，对居民台区用户的负荷进行直接控制。文献“王蓓蓓，胥鹏，王宣元，等.需求响应分布鲁棒建模及其大规模潜力推演方法[J].电力系统自动化，2022，46(3):33-41.”中，通过用户小样本用电特征，推演大规模需求响应潜力，实现了响应参数的鲁棒模糊控制。文献“范睿,孙润稼,刘玉田.考虑空调负荷需求响应的负荷恢复量削减方法[J].电工技术学报,2022,37(11):2869-2877.”中，通过对空调负荷温控激励，实现配电线路侧的需求响应有效控制。文献“段秦刚,陈永椿,王一,等.电力现货市场下激励型需求响应交易机制及出清模型[J].电力建设,2021,42(6):145-156.”中，分析了中国不同市场环境的需求响应开展情况，设计了中国交易市场的需求响应模型与框架。文献“郭昆健,高赐威,林国营,等.现货市场环境下售电商激励型需求响应优化策略[J].电力系统自动化,2020,44(15):28-35.”中，分析了现货市场售电商与最终用户之间的激励主从博弈方法，通过博弈求解，获得居民台区最优的需求响应方法。文献“祁兵,郑顺林,孙毅,等.考虑需求侧动态及耦合特性的激励型综合需求响应优化建模[J].中国电机工程学报,2022,42(5):1783-1798.”中，分析了需求侧动态负荷与耦合特征，通过综合需求响应框架，实现了需求响应激励。由此可见，电网负控型需求响应方法多样，但上述方法仅考虑了电网公司控制策略，未充分考虑最终用户参与需求响应的行为。
用户主动参与型方法通过引导最终用户主动参与需求响应，以实现需求响应激励，但用户参与需求响应存在可控性差的问题。文献“ASTRIANI,YULI,SHAFIULLAH,G.M.,SHAHNIA, FARHAD. Incentive determination of a demand response program formicrogrids[J].Applied energy,2021,292(Jun.15):116624.1- 116624.20.”中，在保障台区负荷聚合商参与需求响应利润增加的情况下，分析了不同的激励措施对用户的舒适程度和收益的影响。文献“徐弘升,陆继翔,杨志宏,等.基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型[J].电力系统自动化,2021,45(14):97-103.XU Hongsheng,LU Jixiang,YANG Zhihong,et al.Decision Optimization Model of Incentive Demand ResponseBased on Deep Reinforcement Learning[J]. Automation of Electric PowerSystems,2021,45(14):97-103.”和“魏震波,张海涛,魏平桉,等.考虑动态激励型需求响应的微电网两阶段优化调度[J].电力系统保护与控制,2021,49(19):1-10.”中，分析了用户参与需求响应的积极性与台区负荷削减之间的关系，采用了不同时段的补贴策略，提高了用户参与需求响应的积极性。文献“孙毅,胡亚杰,郑顺林,等.考虑用户响应特性的综合需求响应优化激励策略[J].中国电机工程学报,2022,42(4):1402-1412.SUN Yi,HU Yajie,ZHENG Shunlin,et al.Integrated Demand Response Optimization IncentiveStrategy Considering Users' Response Characteristics[J].Proceedings of theCSEE, 2022, 42(4):1402-1412.”和“杨晓萍,张凡凡,解骞,等.基于激励型需求响应的主动配电网态势利导方法[J].太阳能学报,2022,43(3):133-140.”中，考虑了用户综合需求响应的激励特性，在用于与综合能源服务商利益最优的情况下进行需求响应。文献“RASHIDIZADEH-KERMANI H，VAHEDIPOURDAHRAIE M，SHAFIE-KHAH M，et al. A regret-based stochastic bi-level framework for scheduling of DR aggregator underuncertainties[J].IEEE Transactions on Smart Grid，2020，11(4):3171-3184.”中，分析了用户在需求响应过程中的不确定性，设计了在不同需求响应场景下的运营商响应策略。由此可见，用户主动参与型需求响应方法多样，但上述方法中仅对需求响应激励价格进行调优，对多类型用户，缺少不同激励措施。
发明内容
本发明针对现有技术中仅对需求响应激励价格进行调优，对多类型用户缺少不同激励措施的问题，提出一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，首先，采用改进k均值聚类方法对居民台区用户进行分类，获得用户的典型类型；然后，计算居民台区用户的初始积分，并依据积分划分等级和制定阶梯式激励策略。最后，通过主从博弈获得需求响应基准价格，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，对需求响应交易进行解算并更新居民台区用户积分，有效地提高了居民台区用户参加需求响应的积极性，解决了多类型用户缺少不同激励措施的问题。
本发明具体实现内容如下：
一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，包括以下步骤：
步骤1：将居民台区用户的特征进行聚类分析，并计算出居民台区用户初始积分评分，划分出居民台区用户等级；
步骤2：分析居民台区可调控负荷，根据可中断负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)，根据可调节负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)；
步骤3：监测配电变压器是否过载，当配电变压器过载时，执行居民台区应急负荷控制策略，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区可调控负荷降低功率；
步骤4：居民台区负荷聚合商根据电网公司发出的需求响应信号，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益，核定居民台区居民需求响应交易的基准价格，并确定出基准需求响应策略；
步骤5：判断居民台区是否参与需求响应，若参与需求响应，则按照居民台区用户参与数量与等级制定阶梯式需求响应策略，并组织居民台区用户按照等级参加需求响应；
步骤6：在居民台区完成需求响应后，进行需求响应费用结算，并对参与需求响应的居民台区用户进行等级调整。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤1中所述将居民台区用户的特征进行聚类分析具体包括以下步骤：
步骤A1：随机选择ka个居民台区用户的样本值，并将ka个居民台区用户的样本值作为居民台区用户分级初始聚类中心；
步骤A2：计算出居民台区每个特征指标数据到初始聚类中心的距离djl，并分类到聚类中心距离最小的类中；
步骤A3：根据步骤A2中聚类中心距离最小的类的聚类数量kb，判断每个居民台区用户分类中样本数量是否小于阈值，若小于阈值，则删除当前分类，并将当前分类的居民台区用户样本按照最小欧式距离法分配到其它分类中；
步骤A4：根据重新分类后的居民台区聚类中心数量na、居民台区聚类的样本数量、不同聚类中的居民台区用户样本值、居民台区聚类，重新计算居民台区用户特征数据聚类中心cl；
步骤A5：判断居民台区聚类是否进行分裂，若更新聚类数量kc小于步骤A1中随机选择的聚类数量ka与居民台区聚类分裂阈值△a的比值，则进行聚类分裂；
步骤A6：判断居民台区聚类是否进行合并，若更新聚类数量kd大于居民台区聚类合并阈值△b与步骤A1中随机选择的聚类数量ka的乘积，则进行聚类合并；
步骤A7：计算出居民台区分类聚类第l个分量的平方误差
，当迭代至平方误差
最小时，进行函数收敛，完成居民台区用户的特征进行聚类分析。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤1中所述计算出居民台区用户初始积分评分的具体步骤为：
步骤B1：将激励区域设置为60分-100分，将惩罚区域设置为0分-59分；
步骤B2：根据居民台区用户数量ne、居民台区用户特征指标数量nf、不同居民台区用户的特征指标值haij、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj，计算出居民台区用户标准分值ha；
步骤B3：根据居民台区用户特征指标数量nf、居民台区用户不同特征指标值hbj、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj、步骤B2计算出的居民台区用户标准分值ha，计算出居民台区用户的初始积分hb。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤1中所述划分出居民台区用户等级的具体操作为：将积分为60分的积分划分为A5等级，并将当前等级的价格作为需求响应基准价；将积分范围为90分-100分的积分划分为A1等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a1；将积分范围为80分-89分的积分划分为A2等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a2；将积分范围为70分-79分的积分划分为A3等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a3；将积分范围为61分-69分的积分划分为A4等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a4；将积分范围为50分-59分的积分划分为A6等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a6；将积分范围为40分-49分的积分划分为A7等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a7；将积分范围为30分-39分的积分划分为A8等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a8；将积分范围为20分-29分的积分划分为A9等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a9；将积分范围为0分-19分的积分划分为A10等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a10。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤21：将居民台区居民负荷、屋顶光伏、储能系统进行居民台区可调控负荷分析；
步骤22：根据居民台区内参与需求响应的可中断负荷数量nc、不同的PRD可中断负荷在响应时隙内可中断功率Pasi(t)，计算出在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)；
步骤23：根据居民台区内参与需求响应的可调节负荷数量nd、不同的居民台区可调节负荷额定功率Pei、不同的居民台区可调节负荷降低功率比例λi、不同的RDAi可调节负荷响应时隙tbi，计算出在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)。
为了更好地实现本发明，进一步地，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤31：监测配电变压器是否过载，当配电变压器过载时，执行居民台区应急负荷控制策略，将居民台区负荷控制在配电变压器正常工作范围内；
步骤32：根据居民台区内可调控负荷的数量ng、居民台区内可调控的屋顶光伏发电数量nh、居民台区内可调控的储能数量nm、不同的可调控负荷在配电变压器过载时隙内可调控的负荷功率Pci(t)、不同的屋顶光伏发电在配电变压器过载时隙内可提供的发电功率Pcai(t)、不同的储能在配电变压器过载时隙内可提供的功率Pcbi(t)，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区可调控负荷降低功率。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤4中所述进行居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益分析的具体步骤为：
步骤C1：分析当前可参与需求响应的负荷，并判断参与需求响应是否能够盈利；
步骤C2：居民台区负荷聚合商在盈利的前提下组织居民台区居民可调整负荷、屋顶光伏和家用储能参与需求响应；
步骤C3：居民台区负荷聚合商将参与电网企业需求响应获得的收益，按照用户等级对其进行交易价格浮动；
步骤C4：根据居民台区内可调控的负荷数量no、不同的居民台区用户参与需求响应的负荷控制功率Pfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的价格vfi、不同的居民台区用户参与需求响应提供的屋顶光伏与储能功率Ppi、不同的居民台区用户参与需求响应提供屋顶光伏与储能功率时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应的屋顶光伏与储能上网功率价格vfi、居民台区线损成本Fl，居民台区负荷聚合商的综合收益Fa，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤4中所述核定居民台区居民需求响应交易的基准价格具体包括以下步骤：
步骤D1：将居民台区的需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格进行博弈，并计算出需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格的均衡点，作为居民台区需求响应的基准价格；
步骤D2：根据居民台区负荷聚合商lg、居民台区负荷聚合商la、居民台区负荷聚合商lb、居民台区负荷聚合商lc、居民台区用户参与需求响应负荷控制、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能的主从博弈参与方、居民台区负荷聚合商lg的报价策略rg、居民台区负荷聚合商la的报价策略ra、居民台区负荷聚合商lb的报价策略rb、居民台区负荷聚合商lc的报价策略rc分别；居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制功率paat、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率pbat、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率pcat、居民台区负荷聚合商Qg、居民台区用户参与需求响应负荷控制Qa、居民台区用户屋顶光伏发电Qb、居民台区用户储能的效能函数Qc，建立居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za；
步骤D3：根据居民台区负荷聚合商效能函数Qg、居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制纳什均衡解功率pssjt、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电纳什均衡解功率pbajt、居民台区用户参与需求响应储能放电上网纳什均衡解功率pcajt，计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt；
步骤D4：根据建立的居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za和计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt，将居民台区负荷聚合商、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能以最大效能函数为目标，将居民台区用户参与需求响应负荷控制以最小效能函数为目标，进行博弈迭代，直至博弈参与者达到纳什均衡时，各博弈参与方停止更新策略。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤4中所述确定出基准需求响应策略具体包括以下步骤：
步骤E1：根据居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc，计算出居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce；
步骤E2：判断居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce，是否满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件，若居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce等于居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，且小于等于居民台区配电变压器额定功率Pcd，则满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件；
步骤E3：判断居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电与储能放电上网功率是否满足约束条件，若居民台区配电变压器额定功率Pcd大于等于居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb与居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，则满足约束条件；
步骤E4：判断居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx是否满足约束条件，若居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx小于等于电网企业发出需求响应信号的价格rdw，则满足约束条件。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤6中所述对参与需求响应的居民台区用户进行等级调整具体包括以下步骤：
步骤F1：制定居民台区用户需求响应积分调整规则，将需求响应功率每△c1千瓦╳运行时长△c2积分上调△s1，将需求响应时间内负荷增长违约每△c3千瓦╳运行时长△c4积分下调△s2，将享受积分优惠每△c5千瓦时扣减△s3，将屋顶光伏、储能异常解列每△c6次下调△s4，将上网电能质量偏差阈值每超△c7下调△s5；
步骤F2：根据居民台区用户的初始积分Vb、居民台区用户需求响应的千瓦运行时长wa、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约的千瓦运行时长wb、居民台区用户享受积分激励优惠的扣减千瓦时wc、居民台区屋顶光伏、储能异常解列次数wd、居民台区屋顶光伏、储能上网电能质量偏差we、居民台区用户需求响应功率每△c1千瓦与运行时长△c2之积增加的积分△s1、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约每△c3千瓦与运行时长△c4之积扣减的积分△s2、居民台区用户享受积分优惠每△c5千瓦时扣减积分△s3、居民台区用户屋顶光伏和储能异常解列每△c6次扣减的积分△s4、居民台区用户上网电能质量偏差阈值每超△c7扣减的积分△s5，结合步骤F1制定的居民台区用户需求响应积分调整规则，计算出居民台区用户调整后的积分Ve。
本发明具有以下有益效果：
（1）本发明通过对居民台区用户分类、分级，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，提高了居民参与需求响应的积极性。
（2）本发明通过将居民台区负荷聚合商根据用户分类结果划分等级，并制定阶梯式的激励策略，居民台区需求响应过程中在居民台区负荷聚合商在参与需求响应收益增加的情况下，动态调整台区内需求响应价格，并增加高等级居民台区用户需求响应激励金额，提升了用户参与需求响应的积极性，解决了多类型用户缺少不同激励措施的问题。
附图说明
图1为居民台区低压配电网架构示意图；
图2为居民台区需求响应框架流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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，应当理解，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作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。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；也可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1：
本实施例一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，包括以下步骤：
步骤1：将居民台区用户的特征进行聚类分析，并计算出居民台区用户初始积分评分，划分出居民台区用户等级；
步骤2：分析居民台区可调控负荷，根据可中断负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)，根据可调节负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)；
步骤3：监测配电变压器是否过载，当配电变压器过载时，执行居民台区应急负荷控制策略，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区可调控负荷降低功率；
步骤4：居民台区负荷聚合商根据电网公司发出的需求响应信号，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益，核定居民台区居民需求响应交易的基准价格，并确定出基准需求响应策略；
步骤5：判断居民台区是否参与需求响应，若参与需求响应，则按照居民台区用户参与数量与等级制定阶梯式需求响应策略，并组织居民台区用户按照等级参加需求响应；
步骤6：在居民台区完成需求响应后，进行需求响应费用结算，并对参与需求响应的居民台区用户进行等级调整。
工作原理：本实施例首先采用改进k均值聚类方法对居民台区用户进行分类，获得用户的典型类型；然后，计算居民台区用户的初始积分，并依据积分划分等级和制定阶梯式激励策略。最后，通过主从博弈获得需求响应基准价格，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，对需求响应交易进行解算并更新居民台区用户积分，有效地提高了居民台区用户参加需求响应的积极性，解决了多类型用户缺少不同激励措施的问题。
实施例2：
本实施例在上述实施例1的基础上，对步骤1的步骤进行详细说明。
步骤1中所述将居民台区用户的特征进行聚类分析具体包括以下步骤：
步骤A1：随机选择ka个居民台区用户的样本值，并将ka个居民台区用户的样本值作为居民台区用户分级初始聚类中心；
步骤A2：计算出居民台区每个特征指标数据到初始聚类中心的距离djl，并分类到聚类中心距离最小的类中；
步骤A3：根据步骤A2中聚类中心距离最小的类的聚类数量kb，判断每个居民台区用户分类中样本数量是否小于阈值，若小于阈值，则删除当前分类，并将当前分类的居民台区用户样本按照最小欧式距离法分配到其它分类中；
步骤A4：根据重新分类后的居民台区聚类中心数量na、居民台区聚类的样本数量、不同聚类中的居民台区用户样本值、居民台区聚类，重新计算居民台区用户特征数据聚类中心cl；
步骤A5：判断居民台区聚类是否进行分裂，若更新聚类数量kc小于步骤A1中随机选择的聚类数量ka与居民台区聚类分裂阈值△a的比值，则进行聚类分裂；
步骤A6：判断居民台区聚类是否进行合并，若更新聚类数量kd大于居民台区聚类合并阈值△b与步骤A1中随机选择的聚类数量ka的乘积，则进行聚类合并；
步骤A7：计算出居民台区分类聚类第l个分量的平方误差
，当迭代至平方误差
最小时，进行函数收敛，完成居民台区用户的特征进行聚类分析。
步骤1中所述计算出居民台区用户初始积分评分的具体步骤为：
步骤B1：将激励区域设置为60分-100分，将惩罚区域设置为0分-59分；
步骤B2：根据居民台区用户数量ne、居民台区用户特征指标数量nf、不同居民台区用户的特征指标值haij、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj，计算出居民台区用户标准分值ha；
步骤B3：根据居民台区用户特征指标数量nf、居民台区用户不同特征指标值hbj、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj、步骤B2计算出的居民台区用户标准分值ha，计算出居民台区用户的初始积分hb。
步骤1中所述划分出居民台区用户等级的具体操作为：将积分为60分的积分划分为A5等级，并将当前等级的价格作为需求响应基准价；将积分范围为90分-100分的积分划分为A1等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a1；将积分范围为80分-89分的积分划分为A2等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a2；将积分范围为70分-79分的积分划分为A3等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a3；将积分范围为61分-69分的积分划分为A4等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a4；将积分范围为50分-59分的积分划分为A6等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a6；将积分范围为40分-49分的积分划分为A7等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a7；将积分范围为30分-39分的积分划分为A8等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a8；将积分范围为20分-29分的积分划分为A9等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a9；将积分范围为0分-19分的积分划分为A10等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a10。
本实施例的其他部分与上述实施例1相同，故不再赘述。
实施例3：
本实施例在上述实施例1-2任一项的基础上，对步骤2进行说明。
所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤21：将居民台区居民负荷、屋顶光伏、储能系统进行居民台区可调控负荷分析；
步骤22：根据居民台区内参与需求响应的可中断负荷数量nc、不同的PRD可中断负荷在响应时隙内可中断功率Pasi(t)，计算出在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)；
步骤23：根据居民台区内参与需求响应的可调节负荷数量nd、不同的居民台区可调节负荷额定功率Pei、不同的居民台区可调节负荷降低功率比例λi、不同的RDAi可调节负荷响应时隙tbi，计算出在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)。
本实施例的其他部分与上述实施例1-2任一项相同，故不再赘述。
实施例4：
本实施例在上述实施例1-3任一项的基础上，对步骤3进行说明。
所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤31：监测配电变压器是否过载，当配电变压器过载时，执行居民台区应急负荷控制策略，将居民台区负荷控制在配电变压器正常工作范围内；
步骤32：根据居民台区内可调控负荷的数量ng、居民台区内可调控的屋顶光伏发电数量nh、居民台区内可调控的储能数量nm、不同的可调控负荷在配电变压器过载时隙内可调控的负荷功率Pci(t)、不同的屋顶光伏发电在配电变压器过载时隙内可提供的发电功率Pcai(t)、不同的储能在配电变压器过载时隙内可提供的功率Pcbi(t)，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区可调控负荷降低功率。
本实施例的其他部分与上述实施例1-3任一项相同，故不再赘述。
实施例5：
本实施例在上述实施例1-4任一项的基础上，对步骤4进行说明。
步骤4中所述进行居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益分析的具体步骤为：
步骤C1：分析当前可参与需求响应的负荷，并判断参与需求响应是否能够盈利；
步骤C2：居民台区负荷聚合商在盈利的前提下组织居民台区居民可调整负荷、屋顶光伏和家用储能参与需求响应；
步骤C3：居民台区负荷聚合商将参与电网企业需求响应获得的收益，按照用户等级对其进行交易价格浮动；
步骤C4：根据居民台区内可调控的负荷数量no、不同的居民台区用户参与需求响应的负荷控制功率Pfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的价格vfi、不同的居民台区用户参与需求响应提供的屋顶光伏与储能功率Ppi、不同的居民台区用户参与需求响应提供屋顶光伏与储能功率时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应的屋顶光伏与储能上网功率价格vfi、居民台区线损成本Fl，居民台区负荷聚合商的综合收益Fa，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤4中所述核定居民台区居民需求响应交易的基准价格具体包括以下步骤：
步骤D1：将居民台区的需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格进行博弈，并计算出需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格的均衡点，作为居民台区需求响应的基准价格；
步骤D2：根据居民台区负荷聚合商lg、居民台区负荷聚合商la、居民台区负荷聚合商lb、居民台区负荷聚合商lc、居民台区用户参与需求响应负荷控制、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能的主从博弈参与方、居民台区负荷聚合商lg的报价策略rg、居民台区负荷聚合商la的报价策略ra、居民台区负荷聚合商lb的报价策略rb、居民台区负荷聚合商lc的报价策略rc分别；居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制功率paat、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率pbat、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率pcat、居民台区负荷聚合商Qg、居民台区用户参与需求响应负荷控制Qa、居民台区用户屋顶光伏发电Qb、居民台区用户储能的效能函数Qc，建立居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za；
步骤D3：根据居民台区负荷聚合商效能函数Qg、居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制纳什均衡解功率paajt、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电纳什均衡解功率pbajt、居民台区用户参与需求响应储能放电上网纳什均衡解功率pcajt，计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt；
步骤D4：根据建立的居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za和计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt，将居民台区负荷聚合商、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能以最大效能函数为目标，将居民台区用户参与需求响应负荷控制以最小效能函数为目标，进行博弈迭代，直至博弈参与者达到纳什均衡时，各博弈参与方停止更新策略。
为了更好地实现本发明，进一步地，步骤4中所述确定出基准需求响应策略具体包括以下步骤：
步骤E1：根据居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc，计算出居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce；
步骤E2：判断居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce，是否满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件，若居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce等于居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，且小于等于居民台区配电变压器额定功率Pcd，则满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件；
步骤E3：判断居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电与储能放电上网功率是否满足约束条件，若居民台区配电变压器额定功率Pcd大于等于居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb与居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，则满足约束条件；
步骤E4：判断居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx是否满足约束条件，若居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx小于等于电网企业发出需求响应信号的价格rdw，则满足约束条件。
本实施例的其他部分与上述实施例1-4任一项相同，故不再赘述。
实施例6：
本实施例在上述实施例1-5任一项的基础上，对步骤6进行说明。
步骤6中所述对参与需求响应的居民台区用户进行等级调整具体包括以下步骤：
步骤F1：制定居民台区用户需求响应积分调整规则，将需求响应功率每△c1千瓦╳运行时长△c2积分上调△s1，将需求响应时间内负荷增长违约每△c3千瓦╳运行时长△c4积分下调△s2，将享受积分优惠每△c5千瓦时扣减△s3，将屋顶光伏、储能异常解列每△c6次下调△s4，将上网电能质量偏差阈值每超△c7下调△s5；
步骤F2：根据居民台区用户的初始积分Vb、居民台区用户需求响应的千瓦运行时长wa、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约的千瓦运行时长wb、居民台区用户享受积分激励优惠的扣减千瓦时wc、居民台区屋顶光伏、储能异常解列次数wd、居民台区屋顶光伏、储能上网电能质量偏差we、居民台区用户需求响应功率每△c1千瓦与运行时长△c2之积增加的积分△s1、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约每△c3千瓦与运行时长△c4之积扣减的积分△s2、居民台区用户享受积分优惠每△c5千瓦时扣减积分△s3、居民台区用户屋顶光伏和储能异常解列每△c6次扣减的积分△s4、居民台区用户上网电能质量偏差阈值每超△c7扣减的积分△s5，结合步骤F1制定的居民台区用户需求响应积分调整规则，计算出居民台区用户调整后的积分Ve。
本实施例的其他部分与上述实施例1-5任一项相同，故不再赘述。
实施例7：
本实施例在上述实施例1-6任一项的基础上，如图1、图2所示，以一个具体的实施例进行详细说明。
为解决居民台区需求响应中存在的用户激励不足的问题，本实施例提出了一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法。该方法建立在提高居民台区负荷聚合商需求响应收益的基础上，通过对居民台区用户分类、分级，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，以提高居民参与需求响应的积极性。算例在某城市住宅小区的运行结果表明，该方法较势博弈需求响应方法具有更好的需求响应效果。
1、居民台区低压配电网架构
居民台区低压配电网构建了以边缘计算为核心的台区“源-网-荷-储”架构，实现台区屋顶光伏、汽车充电桩、家用储能及各类用能负荷的高效接入、设备状态监测和能源互动。通过嵌入智能融合终端的居民台区需求响应策略，实现台区各类设备的协同控制。居民台区低压配电网架构如图1所示。
智能融合终端是中国国家电网公司2019年研制的台区边缘计算终端，该终端是集数据汇聚、边缘计算与应用为一体的开放平台，是居民台区参与需求响应的核心环节。智能融合终端中，数据汇聚通过交流采样、高速电力线载波、微功率无线等方式汇聚台区各类源、荷、储设备数据；边缘计算与应用通过智能融合终端的软件开发平台部署需求响应应用程序application，APP，实现居民台区各用户参与需求响应。
新一代智能电表是中国国家电网公司2020年研制的集用户电力数据采集、通信、设备控制等为一体的能源路由器。可接受智能融合终端下达的需求响应控制任务，向台区各类源、荷、储设备下达能量控制命令。
智能插座是家电生产厂家研制的家用电器能量控制设备，可采集空调、电饭锅、洗衣机等家用电器的电参量数据，并根据新一代智能电表下达的需求响应任务，对家用电器的负荷进行跳闸、功率调节等控制。
2、阶梯式居民台区需求响应架构
2.1阶梯式居民台区需求响应原理
阶梯式居民台区需求响应是一种用户等级制的激励模式。居民台区负荷聚合商从电网接受需求响应调整功率信号后，根据居民台区用户可中断、可调节负荷容量、屋顶光伏、家用储能和用户需求响应调整意愿进行功率调整。并按照居民台区用户等级对其进行交易价格浮动，提高居民台区用户参与需求响应的积极性。
2.2阶梯式居民台区需求响应框架
文中所提基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法框架如图2所示。
首先对居民台区用户的特征进行聚类分析，并进行居民台区用户初始积分评分和划分居民台区用户等级。其次，对居民台区可调控负荷进行分析，根据屋顶光伏、家用储能、可中断负荷和可调节负荷计算居民台区可调整负荷功率；然后，监测配变是否重载，当配电变压器过载时，启动居民台区应急处置程序，控制居民台区可调控负荷降低功率。再次，居民台区负荷聚合商根据电网公司发出的需求响应信号，进行居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益分析，并确定基准需求响应策略；然后，判断居民台区是否参与需求响应，若参与需求响应，则按照居民台区用户参与数量与等级制定阶梯式需求响应策略，并组织居民台区用户按照等级参加需求响应。最后，在居民台区完成需求响应后，进行需求响应费用结算，并对参与需求响应的居民台区用户进行等级调整，以提供居民台区用户参与需求响应的积极性。
3、阶梯式居民台区需求响应模型
3.1居民台区用户分类分级
3.1.1居民台区用户分类
居民台区需求响应方法设计的目的是为了激励居民台区用户参与需求响应的积极性，缓解配电线路阻塞，保障居民台区尖峰供电。在需求响应调节的机制下，不同的家庭用户对参与需求响应的意愿程度不一样，其中，经济收入较高的家庭用户对参与需求响应的意愿低，不愿意降低用能负荷；经济收入较低的家庭用户对参与需求响应的意愿高，在需求响应时段，愿意降低负荷，并将其储能、光伏电量在居民台区范围内销售。因此，文中对居民台区用户进行聚类分析，获得居民台区用户对参与需求响应的意愿程度。为提高居民台区用户分类的准确性，文中依据电力行业协会的居民台区典型设置选择了聚类特征指标，如表1所示。
表1 居民台区用户特征指标
k均值聚类方法是一种采用迭代聚类方法求解的方法。该方法首先将数据分为k组，并随机选择k个对象作为初始聚类中心；其次，计算每个对象与子聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的距离中心；在每次聚类后，将重新确定聚类中心。上述过程不断迭代，直至平方误差最小完成函数收敛。k均值聚类方法具有效率高、误差小的特点，在规模化数据中广泛应用。但k均值聚类需预先制定聚类个数，因此，文中采用改进k均值聚类方法进行居民台区用户分类。其改进内容为动态调节聚类值，即：在某类样本数量少时，就删除该类；在某类样本数量过多，分散度大就拆分为两类。
改进k均值聚类的步骤如下：
步骤1：随机选择居民台区用户的ka个样本值，并将其作为居民台区用户分级初始聚类中心。
步骤2：计算居民台区每个特征指标数据到初始聚类中心的距离，并将其分类到聚类中心距离最小的类中，聚类数量为kb。采用欧式距离计算特征指标数据到聚类中心的距离djl为：
其中，sj为居民台区用户特征数据集中的第j个数据值；sl为居民台区用户特征数据集的第l个聚类中心；δ为欧式距离测量函数。
步骤3：按照步骤2聚类的数量，判断每个居民台区用户分类中样本数量是否小于阈值△y。若小于阈值，则删除该分类，并将该类的居民台区用户样本按照最小欧式距离法，分配到其它类中。
步骤4：按照居民台区用户各类的数据，重新计算居民台区用户特征数据聚类中心cl为：
其中，na为重新分类后的居民台区聚类中心数量；Fj为第j个居民台区聚类的样本数量；caj为不同j聚类中的居民台区用户样本值；sj为第j个居民台区聚类。
步骤5：判断居民台区聚类是否进行分裂，更新聚类数量kc满足下列条件时，进行聚类分裂。
其中，ka为步骤1中的随机选择的聚类数量；△a为居民台区聚类分裂阈值。
步骤6：判断居民台区聚类是否进行合并，更新聚类数量kd满足下列条件时，进行聚类合并。
其中，ka为步骤1中的随机选择聚类数量；△b为居民台区聚类合并阈值。
步骤7：迭代达到平方误差最小时，进行函数收敛。居民台区分类第j个聚类第l个分量的平方误差
为：
其中，nb为样本的维度数量；cbj为不同的居民台区样本分量数据；mj为不同的聚类中心；Fl为一个类中的居民台区样本数量。
3.1.2 居民台区用户初始积分评分与等级划分
居民台区用户积分体系是文中所提需求响应方法的基础，不同等级积分的居民台区用户可享受到与等级对应的需求响应激励政策。文中所提方法的积分采用百分制，激励区域为60-100分，居民台区负荷聚合商在基准需求响应价格上进行上浮。惩罚区域为0-59分，居民台区负荷聚合商在基准需求响应价格上进行下浮。
依据表1的居民台区特征指标及行业协会的典型指标权重进行居民台区用户初始分值评分。居民台区用户标准分值ha为：
其中，ne为居民台区用户数量；nf为居民台区用户特征指标数量；haij为不同居民台区用户的特征指标值；wj为不同居民台区用户特征指标对应的权重。
居民台区用户的初始积分hb为：
其中，nf为式6中居民台区用户特征指标数量；hbj为居民台区用户不同特征指标值；wj为式6中不同居民台区用户特征指标对应的权重。
本实施例举例的居民台区运营商参照电力行业协会标准制定了居民台区用户参与需求响应的积分等级与价格浮动比例，在居民台区需求响应行业具有通用性，居民台区用户需求响应阶梯等级如表2所示。
表2 居民台区用户需求响应阶梯等级表
3.2居民台区可调控负荷运行分析
3.2.1居民台区可调控负荷分析
居民台区可调控的负荷主要包括居民台区居民负荷、屋顶光伏和储能系统。居民台区负荷聚合商采用时隙调控方式，将需求响应负荷调控周期拆解为多个时长相对的时隙。
居民台区居民负荷分为禁止调控负荷和可调控负荷两类，其中，居民台区居民禁止调控调控负荷对居民的生活影响大，在居民台区负荷聚合商参与需求响应时，不进行负荷调控。居民台区居民禁止调控负荷主要包括：电视、照明灯、计算机等。居民台区居民可调控负荷分为可中断负荷和可调节负荷两类。其中可中断负荷在运行周期内，可以按时隙进行工作，在满足其运行条件的状况下，随机中断运行状态；可调节负荷在运行周期内，不能随意中断其运行状态，但可以调整设备的运行功率或者调整设备的运行时段。居民台区居民典型可调控负荷如表3所示。
表3 居民台区居民可调控负荷
在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)为：
其中，nc为居民台区内参与需求响应的可中断负荷数量；Pasi(t)为不同的PRD可中断负荷在响应时隙内可中断功率。
在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)为：
其中，nd为居民台区内参与需求响应的可调节负荷数量；Pei为不同的居民台区可调节负荷额定功率；λi为不同的居民台区可调节负荷降低功率比例；tb为不同的RDAi可调节负荷响应时隙。
3.2.2 配电变压器过载策略分析
当居民台区负荷大于配电变压器额定容量时，将导致配电变压器出现过载运行工况。中国国家电网公司广泛使用的干式变压器，在过载20%的情况下，仅能运行60分钟，严重时将造成配电变压器烧毁及停电事故。因此居民台区出现配电变压器过载时，首先进行负荷控制。
居民台区负荷聚合商在配电变压器过载情况下，执行居民台区应急负荷控制策略，将居民台区负荷控制在配电变压器正常工作范围内，不单独支付居民台区用户应急控制费用。配电变压器过载时间段内，负荷控制功率Pc(t)为：
其中，ng为居民台区内可调控负荷的数量；nh为居民台区内可调控的屋顶光伏发电数量；nm为居民台区内可调控的储能数量；Pci(t)为不同的可调控负荷在配电变压器过载时隙内可调控的负荷功率；Pcai(t)为不同的屋顶光伏发电在配电变压器过载时隙内可提供的发电功率；Pcbi(t)为不同的储能在配电变压器过载时隙内可提供的功率。
3.3居民台区用户需求响应模型
3.2.1 居民台区负荷聚合商收益
居民台区需求响应的实质为居民台区负荷聚合商接受电网企业下达的需求响应激励信号后，首先分析当前可参与需求响应的负荷，并判断参与需求响应是否能够盈利；其次，居民台区负荷聚合商在盈利的前提下组织居民台区居民可调整负荷、屋顶光伏和家用储能参与需求响应；最后，居民台区负荷聚合商将参与电网企业需求响应获得的收益，按照用户等级对其进行交易价格浮动，提高居民台区用户参与需求响应的积极性。
居民台区负荷聚合商的综合收益Fa为：
式中：no为居民台区内可调控的负荷数量；Pfi为不同的居民台区用户参与需求响应的负荷控制功率；tfi为不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的时间段；vfi为不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的价格；Ppi为不同的居民台区用户参与需求响应提供的屋顶光伏与储能功率；tfi为不同的居民台区用户参与需求响应提供屋顶光伏与储能功率时间段；vfi为不同的居民台区用户参与需求响应的屋顶光伏与储能上网功率价格；Fl为居民台区线损成本。
3.2.2 居民台区需求响应交易定价
居民台区需求响应交易定价是核定居民台区居民需求响应交易的基准价格。居民台区负荷聚合商在参与电网企业需求响应的收益大于支付给居民台区居民的需求响应成本时，将居民台区的需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格进行博弈，并计算上述价格的均衡点，将其作为居民台区需求响应的基准价格。
主从博弈模型是一种完全信息静态博弈模型，在该模型中，领导者率先作出决策，跟随者根据领导者的决策再作出决策，并不断重复上述过程，直至纳什均衡。主从博弈模型根据对方的决策来调整自身的决策，以实现利益最大化，因此，文中选择主从博弈模型进行居民台区需求响应交易定价博弈。在居民台区需求响应交易过程中，居民台区负荷聚合商竞争优势强，是主从博弈的领导者，居民台区需求响应方通过负荷控制、屋顶光伏与储能上网参与需求响应，其竞争优势较弱，是主从博弈的跟随者；通过多次迭代博弈，直至纳什均衡，实现各方收益最优。
文中所提居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za为：
其中，lg、la、lb和lc分别为居民台区负荷聚合商、居民台区用户参与需求响应负荷控制、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能的主从博弈参与方；rg、ra、rb和rc分别为上述4个主从博弈参与方的报价策略；rgat和rgbt分别为居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价和奖罚激励电价；paat为居民台区用户参与需求响应负荷控制功率；pbat为居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率；pcat为居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率；Qg、Qa、Qb和Qc分别为居民台区负荷聚合商、居民台区用户参与需求响应负荷控制、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能的效能函数。
在主从博弈过程中，居民台区负荷聚合商、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能以最大效能函数为目标， 居民台区用户参与需求响应负荷控制以最小效能函数为目标，进行博弈迭代，直至上述博弈参与者达到纳什均衡时，各博弈参与方停止更新策略。主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt为：
式中：Qg为式12中居民台区负荷聚合商效能函数；rgat和rgbt分别为式12中居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价和奖罚激励电价；paajt为居民台区用户参与需求响应负荷控制纳什均衡解功率；pbajt为居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电纳什均衡解功率；pcajt为居民台区用户参与需求响应储能放电上网纳什均衡解功率。
居民台区用户参与需求响应负荷控制什均衡解功率paajt满足：
居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电纳什均衡解功率pabjt满足：
居民台区用户参与需求响应储能放电上网纳什均衡解功率pacjt满足：
在主从博弈过程中，居民台区负荷聚合商、居民台区用户负荷控制方、居民台区屋顶光伏发电方、居民台区储能方均不能通过单方面更改报价策略获得最优收益，纳什均衡是唯一求解方法。限于篇幅，居民台区需求响应交易定价主从博弈求解过程参照文献“ZHANG,LINDA L.,GANG,D. U.,JUN,W. U.,et al.Joint production planning, pricingand retailer selection with emission control based on Stackelberg game andnested genetic algorithm[J].Expert Systems with Application,2020,161(Dec.):113733.1-113733.11.”，本实施例中不再累述。
3.2.3 居民台区需求响应约束条件
(1)居民台区需求响应功率约束
居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束为：
式中：Pce为居民台区负荷聚合商需求响应功率；Pca为居民台区用户参与需求响应负荷控制功率；Pcb为居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率；Pcc为居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率；Pcd为居民台区配电变压器额定功率。
居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电与储能放电上网功率满足：
(2)需求响应价格约束
居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx满足：
式中：rdw为电网企业发出需求响应信号的价格。
3.2.4 需求响应交易执行与居民台区用户积分更新
为避免居民台区用户积分达到较高等级后，参与需求响应意愿降低的问题，文中所提居民台区需求响应方法在用户享受阶梯需求响应激励后扣减积分，以实现居民台区需求响应积分体系可持续性运作。积分调整规则依据电力行业居民台区典型配置设置，如表4所示。
表4 居民台区用户需求响应积分调整规则
居民台区负荷聚合商在执行需求响应结算时，根据表4的内容更新居民台区用户积分，并调整与之对应的阶梯式等级。居民台区用户调整后的积分Ve为：
式中：Vb为居民台区用户的初始积分；wa为居民台区用户需求响应的千瓦运行时长；wb为居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约的千瓦运行时长；wc为居民台区用户享受积分激励优惠的扣减千瓦时；wd为居民台区屋顶光伏、储能异常解列次数；we为居民台区屋顶光伏、储能上网电能质量偏差；△s1为居民台区用户需求响应功率每△c1千瓦与运行时长△c2之积增加的积分；△s2为居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约每△c3千瓦与运行时长△c4之积扣减的积分；△s3为居民台区用户享受积分优惠每△c5千瓦时扣减积分；△s4为居民台区用户屋顶光伏、储能异常解列每△c6次扣减的积分；△s5为居民台区用户上网电能质量偏差阈值每超△c7扣减的积分。
本实施例为解决居民台区需求响应中存在的用户激励不足问题，提出了一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法。首先，采用改进k均值聚类方法对居民台区用户进行分类，获得用户的典型类型；然后，计算居民台区用户的初始积分，并依据积分划分等级和制定阶梯式激励策略。在此基础上，通过主从博弈获得需求响应基准价格，并针对不同等级的用户进行阶梯式激励，以提高居民参与需求响应的积极性。最后，在某城市住宅小区应用该方法，其居民台区负荷聚合商与用户需求响应收益分别较势博弈方法提高101.96%、54.5%；算例分析表明：该方法有效的提高了居民台区用户参加需求响应的积极性。
本实施例的其他部分与上述实施例1-6任一项相同，故不再赘述。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将居民台区用户的特征进行聚类分析，并计算出居民台区用户初始积分评分，划分出居民台区用户等级；
步骤2：分析居民台区可调控负荷，根据可中断负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)，根据可调节负荷计算出居民台区在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)；
步骤3：判断配电变压器是否过载，若配电变压器过载，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)和可调节负荷功率Pb(t)；
步骤4：居民台区负荷聚合商根据电网公司发出的需求响应信号，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益，计算出居民台区居民需求响应交易的基准价格，并确定出基准需求响应策略；
步骤5：判断居民台区是否参与需求响应，若参与需求响应，则按照居民台区用户参与数量与等级制定需求响应策略，并将居民台区用户按照对应的等级进行需求响应；
步骤6：在居民台区完成需求响应后，结算需求响应费用，并调整参与需求响应的居民台区用户的等级。
2.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤1中所述将居民台区用户的特征进行聚类分析具体包括以下步骤：
步骤A1：随机选择ka个居民台区用户的样本值，并将ka个居民台区用户的样本值作为居民台区用户分级初始聚类中心；
步骤A2：计算出居民台区每个特征指标数据到初始聚类中心的距离djl，并分类到聚类中心距离最小的类中；
步骤A3：根据步骤A2中聚类中心距离最小的类的聚类数量kb，判断每个居民台区用户分类中样本数量是否小于阈值，若小于阈值，则删除当前分类，并将当前分类的居民台区用户样本按照最小欧式距离法分配到其它分类中；
步骤A4：根据重新分类后的居民台区聚类中心数量na、居民台区聚类的样本数量、不同聚类中的居民台区用户样本值、居民台区聚类，重新计算居民台区用户特征数据聚类中心cl；
步骤A5：判断居民台区聚类是否进行分裂，若更新聚类数量kc小于步骤A1中随机选择的聚类数量ka与居民台区聚类分裂阈值△a的比值，则进行聚类分裂；
步骤A6：判断居民台区聚类是否进行合并，若更新聚类数量kd大于居民台区聚类合并阈值△b与步骤A1中随机选择的聚类数量ka的乘积，则进行聚类合并；
步骤A7：计算出居民台区分类聚类第l个分量的平方误差
，当迭代至平方误差
最小时，进行函数收敛，完成居民台区用户的特征进行聚类分析。
3.如权利要求2所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤1中所述计算出居民台区用户初始积分评分的具体步骤为：
步骤B1：将激励区域设置为60分-100分，将惩罚区域设置为0分-59分；
步骤B2：根据居民台区用户数量ne、居民台区用户特征指标数量nf、不同居民台区用户的特征指标值haij、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj，计算出居民台区用户标准分值ha；
步骤B3：根据居民台区用户特征指标数量nf、居民台区用户不同特征指标值hbj、不同居民台区用户特征指标对应的权重wj、步骤B2计算出的居民台区用户标准分值ha，计算出居民台区用户的初始积分hb。
4.如权利要求3所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤1中所述划分出居民台区用户等级的具体操作为：将积分为60分的积分划分为A5等级，并将当前等级的价格作为需求响应基准价；将积分范围为90分-100分的积分划分为A1等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a1；将积分范围为80分-89分的积分划分为A2等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a2；将积分范围为70分-79分的积分划分为A3等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a3；将积分范围为61分-69分的积分划分为A4等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价上浮△a4；将积分范围为50分-59分的积分划分为A6等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a6；将积分范围为40分-49分的积分划分为A7等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a7；将积分范围为30分-39分的积分划分为A8等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a8；将积分范围为20分-29分的积分划分为A9等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a9；将积分范围为0分-19分的积分划分为A10等级，并将当前等级的价格按照需求响应基准价下浮△a10。
5.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤21：将居民台区居民负荷、屋顶光伏、储能系统进行居民台区可调控负荷分析；
步骤22：根据居民台区内参与需求响应的可中断负荷数量nc、不同的PRD可中断负荷在响应时隙内可中断功率Pasi(t)，计算出在需求响应时间段内可中断负荷功率Pa(t)；
步骤23：根据居民台区内参与需求响应的可调节负荷数量nd、不同的居民台区可调节负荷额定功率Pei、不同的居民台区可调节负荷降低功率比例λi、不同的RDA i 可调节负荷响应时隙tbi，计算出在需求响应时间段内可调节负荷功率Pb(t)。
6.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤31：监测配电变压器是否过载，当配电变压器过载时，执行居民台区应急负荷控制策略，将居民台区负荷控制在配电变压器正常工作范围内；
步骤32：根据居民台区内可调控负荷的数量ng、居民台区内可调控的屋顶光伏发电数量nh、居民台区内可调控的储能数量nm、不同的可调控负荷在配电变压器过载时隙内可调控的负荷功率Pci(t)、不同的屋顶光伏发电在配电变压器过载时隙内可提供的发电功率Pcai(t)、不同的储能在配电变压器过载时隙内可提供的功率Pcbi(t)，计算出配电变压器过载时间段内负荷控制功率Pc(t)，控制居民台区可调控负荷降低功率。
7.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤4中所述分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益具体包括以下步骤：
步骤C1：分析当前可参与需求响应的负荷，并判断参与需求响应是否能够盈利；
步骤C2：居民台区负荷聚合商在盈利的前提下组织居民台区居民可调整负荷、屋顶光伏和家用储能参与需求响应；
步骤C3：居民台区负荷聚合商将参与电网企业需求响应获得的收益，按照用户等级对其进行交易价格浮动；
步骤C4：根据居民台区内可调控的负荷数量no、不同的居民台区用户参与需求响应的负荷控制功率Pfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应负荷控制的价格vfi、不同的居民台区用户参与需求响应提供的屋顶光伏与储能功率Ppi、不同的居民台区用户参与需求响应提供屋顶光伏与储能功率时间段tfi、不同的居民台区用户参与需求响应的屋顶光伏与储能上网功率价格vfi、居民台区线损成本Fl，居民台区负荷聚合商的综合收益Fa，分析居民台区负荷聚合商与居民台区用户收益。
8.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤4中所述计算出居民台区居民需求响应交易的基准价格具体包括以下步骤：
步骤D1：将居民台区的需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格进行博弈，并计算出需求响应销售价格、居民屋顶光伏、储能上网价格、居民的需求响应收入价格的均衡点，作为居民台区需求响应的基准价格；
步骤D2：根据居民台区负荷聚合商lg、居民台区负荷聚合商la、居民台区负荷聚合商lb、居民台区负荷聚合商lc、居民台区用户参与需求响应负荷控制、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能的主从博弈参与方、居民台区负荷聚合商lg的报价策略rg、居民台区负荷聚合商la的报价策略ra、居民台区负荷聚合商lb的报价策略rb、居民台区负荷聚合商lc的报价策略rc分别；居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制功率paat、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率pbat、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率pcat、居民台区负荷聚合商Qg、居民台区用户参与需求响应负荷控制Qa、居民台区用户屋顶光伏发电Qb、居民台区用户储能的效能函数Qc，建立居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za；
步骤D3：根据居民台区负荷聚合商效能函数Qg、居民台区负荷聚合商的需求响应基础电价rgat、居民台区负荷聚合商的奖罚激励电价rgbt、居民台区用户参与需求响应负荷控制纳什均衡解功率paajt、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电纳什均衡解功率pbajt、居民台区用户参与需求响应储能放电上网纳什均衡解功率pcajt，计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt；
步骤D4：根据建立的居民台区需求响应交易定价主从博弈模型Za和计算出主从博弈纳什均衡解基础价格rgajt，将居民台区负荷聚合商、居民台区用户屋顶光伏发电、居民台区用户储能以最大效能函数为目标，将居民台区用户参与需求响应负荷控制以最小效能函数为目标，进行博弈迭代，直至博弈参与者达到纳什均衡时，各博弈参与方停止更新策略。
9.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤4中所述确定出基准需求响应策略具体包括以下步骤：
步骤E1：根据居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc，计算出居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce；
步骤E2：判断居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce，是否满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件，若居民台区负荷聚合商需求响应功率Pce等于居民台区用户参与需求响应负荷控制功率Pca、居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb、居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，且小于等于居民台区配电变压器额定功率Pcd，则满足居民台区负荷聚合商需求响应的功率约束条件；
步骤E3：判断居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电与储能放电上网功率是否满足约束条件，若居民台区配电变压器额定功率Pcd大于等于居民台区用户参与需求响应屋顶光伏发电功率Pcb与居民台区用户参与需求响应储能放电上网功率Pcc的和，则满足约束条件；
步骤E4：判断居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx是否满足约束条件，若居民台区负荷聚合商支付居民台区居民最高需求响应价格rgmx小于等于电网企业发出需求响应信号的价格rdw，则满足约束条件。
10.如权利要求1所述的一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法，其特征在于，步骤6中所述调整参与需求响应的居民台区用户的等级具体包括以下步骤：
步骤F1：制定居民台区用户需求响应积分调整规则，将需求响应功率每△c1千瓦╳运行时长△c2积分上调△s1，将需求响应时间内负荷增长违约每△c3千瓦╳运行时长△c4积分下调△s2，将享受积分优惠每△c5千瓦时扣减△s3，将屋顶光伏、储能异常解列每△c6次下调△s4，将上网电能质量偏差阈值每超△c7下调△s5；
步骤F2：根据居民台区用户的初始积分Vb、居民台区用户需求响应的千瓦运行时长wa、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约的千瓦运行时长wb、居民台区用户享受积分激励优惠的扣减千瓦时wc、居民台区屋顶光伏、储能异常解列次数wd、居民台区屋顶光伏、储能上网电能质量偏差we、居民台区用户需求响应功率每△c1千瓦与运行时长△c2之积增加的积分△s1、居民台区用户需求响应时间期内负荷增长违约每△c3千瓦与运行时长△c4之积扣减的积分△s2、居民台区用户享受积分优惠每△c5千瓦时扣减积分△s3、居民台区用户屋顶光伏和储能异常解列每△c6次扣减的积分△s4、居民台区用户上网电能质量偏差阈值每超△c7扣减的积分△s5，结合步骤F1制定的居民台区用户需求响应积分调整规则，计算出居民台区用户调整后的积分Ve。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211283548.2A CN115358640A (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211283548.2A CN115358640A (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115358640A true CN115358640A (zh) | 2022-11-18 |
Family
ID=84007937
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211283548.2A Pending CN115358640A (zh) | 2022-10-20 | 2022-10-20 | 一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115358640A (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020140743A1 (zh) * | 2018-12-30 | 2020-07-09 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 配电台区源-荷协同接入方法、终端、存储介质 |
| CN111832861A (zh) * | 2019-04-19 | 2020-10-27 | 广州供电局有限公司 | 基于大数据平台的居民负荷变尺度画像方法和系统 |
| CN112365298A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-12 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统 |
| CN113139711A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-07-20 | 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 | 一种基于数据整合的智慧能源数据中心管理系统 |
| CN113837311A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-24 | 南昌工程学院 | 一种基于需求响应数据的居民客户聚类方法及装置 |
| US20210406284A1 (en) * | 2020-06-24 | 2021-12-30 | Xi'an Jiaotong University | Method of power user classification based on distributed k-means, storage medium and classification device |
-
2022
- 2022-10-20 CN CN202211283548.2A patent/CN115358640A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020140743A1 (zh) * | 2018-12-30 | 2020-07-09 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 配电台区源-荷协同接入方法、终端、存储介质 |
| CN111832861A (zh) * | 2019-04-19 | 2020-10-27 | 广州供电局有限公司 | 基于大数据平台的居民负荷变尺度画像方法和系统 |
| US20210406284A1 (en) * | 2020-06-24 | 2021-12-30 | Xi'an Jiaotong University | Method of power user classification based on distributed k-means, storage medium and classification device |
| CN112365298A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-02-12 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统 |
| CN113139711A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-07-20 | 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心 | 一种基于数据整合的智慧能源数据中心管理系统 |
| CN113837311A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-24 | 南昌工程学院 | 一种基于需求响应数据的居民客户聚类方法及装置 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| HOMA RASHIDIZADEH-KERMANI等: "A Regret-Based Stochastic Bi-Level Framework for Scheduling of DR Aggregator Under Uncertainties", 《IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID》 * |
| 代业明等: "智能住宅小区的需求响应主从博弈模型", 《电力系统自动化》 * |
| 唐冬来等: "基于台区功率共济的屋顶光伏功率消纳方法", 《供用电》 * |
| 孙毅等: "考虑用户响应特性的综合需求响应优化激励策略", 《中国电机工程学报》 * |
| 林国营等: "基于主从博弈的电网公司需求响应补贴定价机制", 《电力系统自动化》 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ghazvini et al. | A multi-objective model for scheduling of short-term incentive-based demand response programs offered by electricity retailers | |
| Nekouei et al. | Game-theoretic frameworks for demand response in electricity markets | |
| Ju et al. | Robust purchase and sale transactions optimization strategy for electricity retailers with energy storage system considering two-stage demand response | |
| CN110728410A (zh) | 一种计及需求响应灵活性和不确定性的负荷聚合商经济调度方法 | |
| Huang et al. | Robust coordination expansion planning for active distribution network in deregulated retail power market | |
| CN111738621B (zh) | 需求侧可调节资源分时间尺度聚合参与需求响应的方法 | |
| CN110852519A (zh) | 一种考虑多类型负荷的售电公司最优盈利方法 | |
| CN115115277A (zh) | 园区综合能源调度方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| Seklos et al. | Designing a distribution level flexibility market using mechanism design and optimal power flow | |
| US20180097366A1 (en) | Method and apparatus for controlling power grid member behavior | |
| Zhou et al. | Eliciting private user information for residential demand response | |
| Tsaousoglou et al. | Flexibility aggregation of temporally coupled resources in real-time balancing markets using machine learning | |
| CN111695943B (zh) | 一种计及浮动高峰电价的优化管理方法 | |
| CN110556821B (zh) | 考虑交互功率控制和双边竞价交易的多微电网双层优化调度方法 | |
| CN115358640A (zh) | 一种基于阶梯式激励的居民台区需求响应方法 | |
| Cramer et al. | Engaging Prosumers in Local Energy Market Business Models | |
| CN110889598A (zh) | 一种分布式发电市场化环境下各交易主体行为决策方法 | |
| Lu et al. | A priority decision making based bidding strategy for interactive aggregators | |
| Batalla-Bejerano et al. | Demand Side Management | |
| Ahmed et al. | A fair and effective approach to managing distributed energy resources through peer-to-peer energy trading with load prioritization among smart homes | |
| Shang et al. | Optimal strategy analysis of a large-scale consumer considering day-ahead and real-time power market coupling | |
| Hussain et al. | Microgrid and participant-centric residential demand response program and photovoltaic with battery-storage P2P energy trading for optimum energy management using MDULPS and PPBSD-ADMM | |
| CN109409011A (zh) | 一种发电权电量仿真系统及方法 | |
| Khoussi et al. | Optimal time of use of renewable electricity pricing: Three-player games model | |
| Zhang et al. | Design of Demand Side Management Mechanism for Guangdong Province |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20221118 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |