[发明专利]一种计及用户需求响应的售电公司购电决策方法在审

专利信息
申请号: 201910016448.5 申请日: 2019-01-08
公开(公告)号: CN109740948A 公开(公告)日: 2019-05-10
发明(设计)人: 胡博;谢开贵;姚森;伏坚;周家浩;马博韬 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 黄河
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 用户效用 用户需求 决策 实际耗电量 高峰时段 公司利润 双层模型 最大化 电量 分时电价 模型建立 响应模型 用户用电 非弹性 耗电量 响应 中断 预测 购买 合同 保证
【权利要求书】:

1.一种计及用户需求响应的售电公司购电决策方法,其特征在于,包括如下步骤:

建立用户需求响应模型;

建立用户效用模型;

基于用户效用模型建立售电公司购电决策双层模型,所述售电公司购电决策双层模型包括上层模型及下层模型,所述上层模型为以售电公司利润最大化为目标的售电公司决策模型,所述售电公司决策模型用于确定售电公司在各购电市场购买电量的比例;所述下层模型为以用户效用最大化为目标的用户决策模型,所述用户决策模型用于确定用户在每个时段的用电量;

获取用户用电信息,基于用户用电信息及户需求响应模型计算售电公司与用户签订的电量中断合同的费用、用户通过将可中断负荷卖给售电公司可获得的收益及用户将峰时段负荷转移至谷时段负荷的收益;

将售电公司与用户签订的电量中断合同的费用、用户通过将可中断负荷卖给售电公司可获得的收益及用户将峰时段负荷转移至谷时段负荷的收益输入售电公司购电决策双层模型,确定售电公司的购电决策。

2.如权利要求1所述的计及用户需求响应的售电公司购电决策方法,其特征在于,所述用户需求响应模型包括:

式(1)中,为用户在t时段的实际消耗电量,为用户在t时段的高峰时段非弹性耗电量,αt表示用户在t时段的高峰时段弹性耗电量消耗系数,为用户在t时段的高峰时段弹性耗电量;

式(2)中,CDR为售电公司与用户签订的电量中断合同的费用,为用户与售电公司签订的t时段的高峰时段可中断电价,为用户在t时段的高峰时段中断电量,βt为用户在t时段的高峰时段弹性耗电量中断系数,T为高峰时段电量中断合同总时段;

式(3)中,RDR为用户通过将可中断负荷卖给售电公司可获得的收益,

式(4)中,RDT为用户将峰时段负荷转移至谷时段负荷的收益,λp为高峰时段电价,λv为低谷时段电价。

3.如权利要求2所述的计及用户需求响应的售电公司购电决策方法,其特征在于,所述用户效用模型为f,式中,εk为需求-价格弹性系数,εk≤0,L为用户用电量,a为常数,为用户在t时段的基础负荷,为用户参与响应需求项目后在t时段的实际负荷,为用户在t时段的实际购电价格。

4.如权利要求3所述的计及用户需求响应的售电公司购电决策方法,其特征在于,

所述上层模型的目标函数为:

式中:CB为售电公司的双边合同购买电量费用,B为双边合同数量,Pl,t为t时段的第l个双边合同的电量,λl,t为双边合同中t时段的电价,CDA为售电公司在现货市场的购电支出,λp,t为现货市场中t时段的电价,Pp,t为售电公司在现货市场t时段的购电量,CP为电公司的双边合同越界的惩罚,CP=S1(xmin-x1,t)+S3x3,t,S1为双边合同中购电量低于预设购电量范围时的惩罚价格,xmin为双边合同中的预设购电量的下限值,x1,t为低于xmin的购电量,S3为购电量高于预设购电量范围时的惩罚价格,xmax为双边合同中的预设购电量的上限值,x3,t为高于xmax的购电量,x2,t为xmin和xmax之间的购电量,CDG为售电公司的自营生产设施发电的总费用,N为自营生产设施发电费用模型的分段数,Fh为第h段的电量的单位成本,第h段t时段的自营生产设施发电量;

约束条件有:

功率平衡约束

式中:N为签订双边合同用户数,Ph,t为自营生产设施发电量,M为自营生产设施发电单元数目;

双边合同越界惩罚约束

0≤x1,t≤xmin

wup(xmax-xmin)≤x2,t≤wdown(xmax-xmin)

0≤x3,t≤wupMax

wdown≥wup,wdown,wup∈{0,1}

式中,Ee为双边合同越界惩罚项,Pd,t为t时段双边合同越界用电量,e为双边合同时段数,xi为,i=1,2,3x1表示低于双边合同用电量下边界时的用电量;x2表示在合同上下边界以内的用电量;x3表示高于上边界时的用电量,Max为双边合同规定的最大越界上限,wdown、wup均为二元变量;

自营生产设施约束

式中,为第h段的自营生产设备发电量上限;

用户需求响应约束:

所述下层的目标函数为:

maxf

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