[发明专利]激励型电力需求响应的用户响应策略优化方法

权利要求书

1.激励型电力需求响应的用户响应策略优化方法，其特征是：所述激励型电力需求响应的参与用户是在负荷聚合商的统一管理下，参与方式为可中断负荷的方式和直接负荷控制，以用户参与项目运行一年计，优化目标是获取电力用户的最佳响应策略，所述最佳响应策略为最优响应容量和最优响应持续时间，所述激励型电力需求响应的用户策略优化方法是按如下步骤进行：

步骤1、确认该类用户的资源参数，所述资源参数包括可调容量上限、响应速度、提前通知时间、最大响应持续时间、运行管理费、系统维护费用、行业电价和预期响应次数；

步骤2、根据用户参与激励型需求响应项目的成本C和收益B建立用户成本效益模型如式(1)：W＝B-C (1)

式(1)中，W为用户利润，设置用户成本效益模型的目标函数maxW为最大化用户利润W；

步骤3、根据用户参与激励型需求响应项目对自身可靠性的影响，建立用户可靠性量化模型，设置所述可靠性量化模型的目标函数maxR为响应时段中最大化用户综合可靠性指标R；

步骤4、将所述目标函数maxW和目标函数maxR联立为多目标优化模型，所述多目标优化模型是以用户利润W和用户综合可靠性指标R的最大化为目标；

步骤5、对于该类用户，利用步骤1中所述资源参数，并采用多目标优化遗传算法NSGA-II，求解步骤4中所述多目标优化模型，得到用户响应策略的Pareto非劣解集，所述Pareto非劣解集中每个解对应一组由用户利润和用户综合可靠性指标组成的优化结果(W_i,R_i)，以i表示所述Pareto非劣解集中解的序数，且i也是优化结果的序数，i的初始值为1；

步骤6、在所有优化结果(W_i,R_i)中选取用户利润最大值W_max和用户综合可靠性指标最大值R_max，并以此构建理想结果(W_max,R_max)，求取所有优化结果(W_i,R_i)与理想结果(W_max,R_max)之间的归一化欧氏距离D_i；

步骤7、对于所有优化结果(W_i,R_i)按照归一化欧氏距离D_i由小到大排序，选取前m个优化结果(W_i,R_i)组成待评价集合S，针对所述待评价集合S中的每个优化结果采用熵权双基点法进行评价，选取评价结果最佳的优化结果作为最佳优化结果(W_best,R_best)，所述最佳优化结果包括用户利润最优值W_best和用户综合可靠性指标最优值R_best，所述最佳优化结果对应的所述Pareto非劣解集中的解作为所述多目标优化模型的最优解，所述最优解为最优响应容量x_best和最优响应持续时间t_best；

按如下过程建立步骤2中成本效益模型：

步骤a、用户参与激励型需求响应项目的成本C为：

C＝C_yx+C_wh (2)

式(2)中，C_yx为用户参与激励型需求响应项目缴纳的运行管理费；C_wh为用户缴纳的系统维护费用；

步骤b、用户参与激励型需求响应项目的收益B为：

式(3)中，T为用户预期响应次数，B_bt为负荷聚合商支付给用户的前期补贴；p为用户的行业电价；b_n、x_n、t_n依次为用户参与激励型需求响应项目第n次的响应补偿、响应容量及响应持续时间；

步骤c、所述响应补偿综合考虑用户的可调特性，所述可调特性包括响应容量、响应持续时间、响应速度和提前通知时间，所述响应补偿计算公式如式(4)：

式(4)中，a₁和a₂分别为通过用户提前通知时间和响应速度确定的系数；k₁和k₂均为通过用户类型确定的缺电成本系数；

按如下方式建立步骤3中用户可靠性量化模型：

从容量可用情况描述用户可靠性，响应时段的用户平均容量可用率A_x由式(5)表示：

式(5)中，L_n是用户响应时段的基线负荷，所述基线负荷是指假定用户未参与第n次需求响应项目时的负荷数据预测值；对于采用直接负荷控制方式的用户,α为负荷受控占空比，对于可中断负荷,α＝1；

从限电时间角度描述用户可靠性，响应时段的用户平均不限电率A_t为用户在参与响应的一个统计周期内，用户用电不受限制的总时间占该统计周期总时间的比值，由式(6)表示：

式(6)中，K为一个统计周期内用户参与响应的自然天数,设定统计周期为1年；

则，响应时段的用户综合可靠性指标R由式(7)表示：

R＝λA_x+(1-λ)A_t (7)

式(7)中，λ为用户平均容量可用率在用户综合可靠性指标中的权重，0≤λ≤1。