[发明专利]智能电网环境下基于云的激励需求响应方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及电力需求侧管理系统技术领域，尤其是涉及一种智能电网环境下基于云的激励需求响应方法和系统。

背景技术

随着社会的发展，人们对于电力资源的需求不断增加，电力供需矛盾日益突出。如何有效的平衡电力供需，提高电网的可靠性与稳定性是电网设计与运行中的关键问题。传统的以增加电力供应来满足用户需求的方式不仅会增加大量的投资成本，同时也是不可持续的。因此，有效的管理需求侧资源，充分挖掘需求侧资源的潜力，成为了维护电网安全稳定运行以及提高电力市场效率的重要方式。

需求响应是管理需求侧资源的重要手段，是指在高峰时期或者电力系统可靠性受到损害时，通过价格信号或者激励的方式来引导电力消费者削减不必要的电力消费。参与需求响应的用户主要包括工业用户、商业用户和居民用户。相较于工业和商业用户，居民用户的电力消费模式更为灵活，具有很大的需求响应潜力。同时，随着智能电网的发展，大多数居民用户安装了智能电表等高级测量基础设施，在实时的双向通信技术的支撑下，目前居民用户已经具备参与需求响应的基本能力。但是由于居民用户通常属于风险规避型的消费者，不愿意承担实时电价波动所带来的风险。如何提高居民用户参与需求响应积极性，充分挖掘居民用户的需求响应潜力，成为了需求响应项目实施面临的关键问题。

近年来，有人提出了一种基于优惠券的激励需求响应项目。在这类项目中，负荷服务实体以时变电价从独立系统运营商处购买电力资源，然后按照固定电价将电力能源出售给电力消费者。在需求大于供给时，负荷服务实体通过向用户提供优惠券激励，来引导用户削减不必要电力消费。基于优惠券的激励需求响应项目对用户仍然实行固定电价，同时以用户自愿参与为原则，因此更易于面向中小型电力用户实施。然而，由于居民用户数量较多，对需求响应项目的用户容量、计算能力和时间效率等方面提出了更高的要求，实施优惠券激励需求响应项目的复杂度仍然很高。

发明内容

(一)技术问题

本发明提供一种智能电网环境下基于云的激励需求响应方法和系统，可以解决现有技术实施优惠券激励需求响应项目的复杂度较高的技术问题，提高居民用户参与需求响应项目的积极性。

(二)技术方案

第一方面，本发明提供的智能电网环境下基于云的激励需求响应方法，包括：

S1、将负荷服务实体子系统作为领导者，根据实时的电价信息和负荷服务实体子系统在预设历史时间段内与电力系统运营商的交易数据，确定领导者的目标函数和对应的约束条件，构成上层优化问题；将每一位居民用户作为一位跟随者，根据消费终端子系统在预设历史时间段内的电力消费数据，确定每一位居民用户的目标函数和对应的约束条件，构成下层优化问题；以及对优惠券激励价格进行初始化；

其中，所述领导者的目标函数的变量为所有居民用户的电力需求总量和优惠券激励价格，目标为所述负荷服务实体子系统的收益最大化；所述每一位居民用户的目标函数的变量为该用户的电力需求量和优惠券激励价格，目标为该用户的电力消费效用值最大化；

S2、基于当前的优惠券激励价格，求解每一位居民用户的目标函数，得到每一位居民用户在当前激励价格下的最优电力需求量；

S3、将所有居民用户的最优电力需求量进行求和，得到所有用户的最优需求总量，并基于所述最优需求总量，求解所述上层优化问题，得到最优优惠券激励价格；根据领导者的目标函数值与上次迭代相比是否增加，判断当前是否达到博弈均衡状态，若是，则将所述最优优惠券激励价格和所述最优需求总量发送至所述负荷服务实体子系统；否则，将所述最优优惠券激励价格作为当前的优惠券激励价格，并返回S2。

可选的，所述领导者的目标函数为：

max U_leader(p_c,D)＝p_rr·D-p_rtp·D-p_c·(D^tar-D)

所述领导者目标函数的约束条件为：

式中，U_leader为所述负荷服务实体子系统的收益，p_c为优惠券激励价格，D为所有居民用户的电力需求总量，p_rr为固定零售电价，p_rtp为实时电价，D^tar为所有居民用户总的基线负荷水平，为最大优惠券激励价格。

可选的，第i个居民用户的目标函数为：

该目标函数的约束条件为：