CN115456659A - 一种新的混合策略电力动态定价方案 - Google Patents

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陈玉玲
张甜甜
钱晓斌
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Abstract

本发明涉及的能源交易领域，具体讲的是一种电力混合动态定价方案。电力需求量波动明显是电网公司一直面临的问题，这往往会增加电网公司的成本。随着智能电网的发展，电力实时动态定价作为一种需求侧管理技术，因其能达到调峰效果而在学术界和工业界都引起了广泛关注。为了解决电力需求量波动明显的问题，提高交易效用，本发明基于Stackelberg博弈，提供了一种混合动态定价方案。其中，本发明设计了用户因参与调峰而产生的不满意度函数，电力公司的激励成本模型，电力公司和用户的效用函数，并基于电力需求量构建电力需求波动成本，将电力需求波动成本考虑进电力公司的效用函数中，利用Sarima‑Ann混合预测模型对电力需求量进行预测。本发明可以降低电力峰值、提高交易双方效用，同时提高电力需求量预测结果和定价结果的准确性。

Description

一种新的混合策略电力动态定价方案
技术领域：
本发明属于能源交易技术领域，涉及基于Stackelberg博弈的电力动态定价方法。
背景技术：
动态定价是需求侧管理中一种常用的方法，可以通过鼓励用户调整自身用电量，进行负荷转移，来达到调峰的效果。电力公司可以通过高峰时段提高价格、低峰时段降低价格来鼓励用户进行负载转移，也可以在高峰或低峰时段为用户发放激励额来鼓励用户参与调峰。
动态定价过程中常常应用到博弈论，当博弈达到纳什均衡状态时，任何一位参与者单方面改变自己的策略都不会提高自身的效用。通过构建博弈模型并求解纳什均衡，可以得到博弈各方效用最大化时的最优策略。因此利用博弈论的思想进行动态定价可以得到令各交易方效用最大化时的价格。在构建博弈模型时，效用函数的合理表示是定价过程的基础和关键，可以更好地提高交易效用。目前相关的研究大多致力于对效用函数的改进，仍存在优化空间，如对用户的不满意度函数和电力公司成本函数的设计上考虑的因素还不够全面。本文考虑到价格和激励额对用电量的影响，对成本、用户满意度(和不满意度)进行表示，并设计了电力公司和用户的效用函数。
发明内容：
本发明的目的是提供一种新的混合策略电力动态定价方案，包含电力需求量预测、成本函数与满意度(不满意度)函数设计、博弈模型构建、纳什均衡求解等步骤，其具体过程如下：
1)电力公司根据用户的历史电力交易数据集L使用Sarima-Ann预测模型对电力需求量进行预测得到预测结果数据集D；
2)设计电力公司的边际成本Ck，负载波动成本flu(lk)，激励成本Ek，以及用户的满意度函数sk以及不满意度函数dissk；
3)设计电力公司的效用函数U1和用户效用函数U2，构建博弈模型；
电力公司的效用函数：
Figure BDA0003781871060000011
用户效用函数U2：
Figure BDA0003781871060000021
目标函数：(p',l')＝argmaxU1，(p',l')＝argmaxU2
约束条件：lmin≤lk≤lmax,k＝1,2,...,N，lmax＝min{dmax,zmax}，pk≥Ck
4)求解博弈模型的纳什均衡得到最优价格p'和最优交易量l'；
本发明可以降低电力峰值、提高交易双方效用，同时提高电力需求量预测结果和定价结果的准确性。
附图说明
图1描述了本方案电力需求量预测部分Ann模型的结构图
具体实施方式：
1)电力公司根据用户的历史电力交易数据集L使用Sarima-Ann预测模型对电力需求量进行预测得到预测结果数据集D；
(1.1)将历史电力实际交易数据集L作为Sarima模型的输入，得到电力需求量数据集D以及预测误差数据集E
(1.2)将Sarima模型预测的电力需求量数据集D，以及预测误差数据集E作为Ann模型的输入，得到未来的预测误差数据集FE
(1.3)将Sarima模型的未来电力需求量预测结果与Ann模型的未来误差预测结果结合，得到混合模型Sarima-Ann的未来电力需求量预测值{dk}，其中dk表示某天第k阶段的电力需求量。
2)设计电力公司的边际成本Ck，负载波动成本flu(lk)，激励成本Ek，以及用户的满意度函数sk以及不满意度函数dissk；
边际成本Ck：Ck＝a1lk 2+a2lk+a3
负载波动成本flu(lk)：
Figure BDA0003781871060000022
激励成本Ek：
Figure BDA0003781871060000023
用户的满意度函数sk：
Figure BDA0003781871060000031
用户不满意度函数dissk：
Figure BDA0003781871060000032
ecok＝θ(lk-orlk)2，
Figure BDA0003781871060000033
α＞0,θ＞0
其中lk表示第k阶段的电力实际使用量，davg表示一天的平均电力需求量，ir表示激励率，orlk表示原第k阶段的电力使用量，μ表示负载波动系数，η表示用户偏好系数，zmax表示用户最大电力使用量，
Figure BDA0003781871060000036
代表经济权值，
Figure BDA0003781871060000037
代表舒适度权值，ecok代表第k阶段因经济产生的不满意度，comk代表第k阶段因舒适度产生的不满意度，θ代表需求波动对不满意度的影响系数，α代表价格弹性系数的绝对值，rk表示原第k阶段的电力价格。
3)设计电力公司的效用函数U1和用户效用函数U2，构建博弈模型；
电力公司的效用函数：
Figure BDA0003781871060000034
用户效用函数U2：
Figure BDA0003781871060000035
目标函数：(p',l')＝argmaxU1，(p',l')＝argmaxU2
约束条件：lmin≤lk≤lmax,k＝1,2,...,N，lmax＝min{dmax,zmax}，pk≥Ck
4)求解博弈模型的纳什均衡得到最优价格p'和最优交易量l'。

Claims (1)

1.本发明的目的是提供一种新的混合策略电力动态定价方案，包含电力需求量预测、成本函数与满意度(不满意度)函数设计、博弈模型构建、纳什均衡求解等步骤，其具体过程如下：
1)电力公司根据用户的历史电力交易数据集L使用Sarima-Ann预测模型对电力需求量进行预测得到预测结果数据集D；
2)设计电力公司的边际成本Ck，负载波动成本flu(lk)，激励成本Ek，以及用户的满意度函数sk以及不满意度函数dissk；
3)设计电力公司的效用函数U1和用户效用函数U2，构建博弈模型；
电力公司的效用函数：
Figure FDA0003781871050000011
用户效用函数U2：
Figure FDA0003781871050000012
目标函数：(p',l')＝argmaxU1，(p',l')＝argmaxU2
约束条件：lmin≤lk≤lmax,k＝1,2,...,N，lmax＝min{dmax,zmax}，pk≥Ck
4)求解博弈模型的纳什均衡得到最优价格p'和最优交易量l'；
本发明可以降低电力峰值、提高交易双方效用，同时提高电力需求量预测结果和定价结果的准确性。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116822329A (zh) * 2023-05-11 2023-09-29 贵州大学 无线网络中多用户电力控制的决策方法

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