一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法

摘要

本发明公开了一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法，包括以下步骤：S1：建立以成本最小化为目标进行调度的经济性调度模型；S2：引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的基于博弈思想的最优决策模型；S3：对最优决策模型进行线性化处理，并基于线性求解器进行多步优化求解得到DR聚合商调度决策；本发明提出的一种基于效率损失比的需求响应激励决策优化方法，引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的客观共同最优模型，解决DR聚合商调度决策问题，在用户舒适度和经济性之间达到良好的平衡。

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法。

背景技术

近年来，随着智能电网和电力市场的发展，需求侧资源在市场中的作用已被重新认识，面向灵活互动智能用电的需求响应已成为发展趋势。需求响应由于其自身的经济性和灵活性等特点，已成为一种宝贵的可调度资源。但其往往存在体量小、过于分散等劣势。需求响应(Demand Response，简称DR)聚合商的出现，解决了该问题。DR联营后可帮助DR资源更好地参与市场获取更高地利润，也帮助乐市场更好地利用DR技术改变用电需求的大小和时间，更好地实现了电能转移。

基于DR的调度问题，都是以成本最小的经济性原则进行调度。但DR是由使用电能的用户提供，存在不可忽视的被调度的DR用户舒适度问题。现有的考虑用户舒适度的研究大多将舒适度简单量化为一个最大限度的约束问题或提前选择一个经济性和舒适度的权重再进行调度优化。较为成熟的处理DR舒适度和经济度的多目标优化中权重往往提前确定，或为1：1，或根据用户偏好分类，确定不同偏重权重，极少有考虑用户如何在舒适度和经济性间进行一定地博弈，从而实现舒适度和经济性的共赢。

例如，中国专利CN201310650091.9公开了基于价格和激励的电力需求响应的智能决策方法。该方案由用户通过内部的经济决策过程，将用电时段调整到低电价时段，并在高电价时段减少用电，来实现减少电费支出的目的；通过电价补偿的方式让用户主动减少用电；但是依然没有实现用户舒适度和经济性的共赢。

发明内容

本发明主要解决现有的技术中用电调度无法同时平衡用户舒适度和经济性的问题；提供一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法，引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的客观共同最优模型，解决DR聚合商调度决策问题，在用户舒适度和经济性之间达到良好的平衡。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法，包括以下步骤：

S1：建立以成本最小化为目标进行调度的经济性调度模型；

S2：引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的基于博弈思想的最优决策模型；

S3：对最优决策模型进行线性化处理，并基于线性求解器进行多步优化求解得到DR聚合商调度决策。

引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的客观共同最优模型，解决DR聚合商调度决策问题，在用户舒适度和经济性之间达到良好的平衡。

作为优选，步骤S1具体包括：

S11：以最小购电成本为目标，考虑购电成本、DR奖励成本和储能购买成本建立目标函数；

S12：设置约束条件，包括负荷最大可中断量约束、DR合约响应量约束和变量非负性约束。通过刻画DR用户舒适度、经济性在对方不同隶属度权重下的边际条件，寻优确定了用户舒适度、经济性达到均衡下的最佳DR调度安排。

作为优选，步骤S2具体包括以下步骤：

S21：基于调用用户的DR响应量确定可选解集；

S22：根据用户舒适度构造结果函数；

S23：构造最优经济性调度兼容函数和用户舒适度兼容函数；

S24：通过最优经济性调度兼容函数和用户舒适度兼容函数构造转换函数。通过最优经济性调度兼容函数和用户舒适度兼容函数同时考虑用户舒适度和经济成本的模糊问题，确定满足自身经济性兼容函数最小的选择。当存在一种权重选择，使得用户舒适度、经济性在对方权重选择下，自身目标达到最优，即达到均衡。此时，DR发电商完成同时柔性考虑用户舒适度和经济性的决策。

作为优选，步骤S3具体包括以下步骤：

S31：对最优决策模型进行线性化处理；

S32：线性求解器读入DR的基本参数和需求响应量；

S33：仅考虑经济性的调度问题，求解最小成本C

S34：去除DR，重新求解仅考虑经济性的调度问题，求解最大成本C

S35：基于C

作为优选，所述的线性求解器为CPLEX。CPLEX是一种数学优化技术。主要用于提高效率、快速实现策略并提高收益率，能快速进行算法模型求解。

作为优选，所述的目标函数为：

其中，λ

本发明的有益效果是：本发明提出的一种基于效率损失比的需求响应激励决策优化方法，引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的客观共同最优模型，解决DR聚合商调度决策问题，在用户舒适度和经济性之间达到良好的平衡；通过刻画DR用户舒适度、经济性在对方不同隶属度权重下的边际条件，寻优确定了用户舒适度、经济性达到均衡下的最佳DR调度安排；解决了传统DR调度时不考虑舒适度或主观根据用户偏好提前确定舒适度、经济性权重的问题，具有一定的工程应用价值和现实意义。

附图说明

图1是本发明实施例的整体流程图。

图2是本发明实施例的模型求解流程图。

图3是本发明实施例的激励型需求响应下的市场结果示意图。

图4是本发明实施例的经济性调度问题的兼容函数曲线图。

图5是本发明实施例的DR舒适度问题的兼容函数曲线图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，通过下述实施例并结合附图，对本发明实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定发明。

实施例：一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法，如图1所示，包括以下步骤：

(1)考虑DR调度的不同成本和存在可替代产品(储能)，建立以成本最小化为目标进行调度的经济性调度模型；

(2)引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的基于博弈思想的最优决策模型；

(3)对所提非线性模型进行线性化处理，并基于CPLEX进行多步优化求解。

进一步的，步骤(1)具体包括：

(1-1)做如下假设：

a.模型为单时段调度模型；

b.用于可替代DR的储能成本高于DR；

c.假设储能足够多，不存在容量约束；

d.假设DR聚合商下的DR资源全在一个节点(购电价格相同)。

(1-2)建立DR聚合商经济性调度模型

a.目标函数：

DR发电商以最小购电成本C为目标，考虑购电成本、DR奖励成本、储能购买成本。

其中，λ

b.约束条件：

DR发电商调度时需考虑基本物理约束，考虑如下负荷最大可中断量约束、合约响应量约束和非负性约束。

负荷最大可中断量约束

DR

式中，β

DR合约响应量约束

式中，TDR为DR聚合商签订的最小需求响应量。该式表示DR可中断总量和储能购买量应不小于DR聚合商签订的需求响应提供量。

变量非负性约束

DR

ES

本模型仅考虑DR响应量为正，即削减负荷的情况及ES储能购买量为正，即储能仅充电的情况。

进一步的，步骤(2)具体包括：

传统的多目标优化，主观确定两目标优化目标的方法，存在主观性和不可靠性，本发明用模糊优化解决考虑用户舒适度和兼顾经济性的DR调度问题。

(2-1)确定可选解集

DR调度量多，DR聚合商购电成本较小；但DR用户较多的负荷削减量，影响本身生活的舒适度。因此，本模型的可选解集为两个优化目标问题的共同决策变量调用用户i的DR响应量DR

(2-2)构造结果函数

DR用户舒适度问题构造为与削减量DR

s.t.

0≤DR

根据权利要求2，DR经济性调度结果函数即为：

(2-3)构造兼容函数

根据模糊优化的一般兼容函数构造，经济性调度问题的兼容函数可构造为如图4所示的兼容函数：

其中，C

舒适度问题可同样建立如5所示的兼容性函数：

其中，D

(2-4)构造转换函数

原同时考虑用户舒适度和经济成本的模糊问题，可基于兼容函数转化为求解以下问题：

maxμ＝min{μC,μS

该问题实际物理意义为用户舒适度、经济性各自兼容函数最小目标下，基于用户舒适度目标下决策确定的用户舒适度权重，确定满足自身经济性兼容函数最小的选择。当存在一种权重选择，使得用户舒适度、经济性在对方权重选择下，自身目标达到最优，即达到均衡。此时，DR发电商完成同时柔性考虑用户舒适度和经济性的决策。

进一步的，步骤(3)具体包括：

(3-1)本发明建立的模糊优化模型为非线性模型，直接处理存在较大的非凸性，求解较为困难。因此进行以下线性化处理：

μ≤μC

μ≤μS

因此原模糊优化问题可转化为：

maxμ

该求解问题为基本线性规划问题，可通过CPLEX等线性求解器直接求解。但本模型求解前还需先求解经济性调度问题，得到C

(3-2)具体求解步骤

Step 1：读入DR的基本参数和系统所需需求响应量等参数。

Step 2：求解仅考虑经济性的调度问题，作为成本兼容性函数设计的成本最小值C

Step 3：去除DR，重新求解仅考虑经济性的调度问题，考虑若未考虑DR所需成本的最大值C

Step 4：基于上两步求得的C

Step 5：求解得到同时满足舒适度、经济性兼容函数的最小成本和DR调用量。

下面列举一个实施例对本发明做进一步解释。

本实施例提供了一种考虑用户舒适度和经济性的需求侧响应聚合商决策优化方法，其主要步骤如图1所示。实施例为3个负荷的简化系统，具体参数如表1所示。DR聚合商在批发市场中的购电价格为15$/MW，储能购买价格统一为13.5$/MW。市场中最大需求响应量为50MW。舒适度最低阈值设为最大可中断负荷实行后的量。模型求解流程如图2所示。

表1具体参数

在基本参数下，基于模糊优化考虑用户舒适度和经济性的DR聚合商决策结果如表2所示。可以看到，不同于基于权重的多目标优化决策的原则，即经济性和舒适度权重之和需为1。本发明模型下，模糊优化使得在经济性满足54.09％的最大目标前提下，舒适度也可满足54.09％的满意度。该调度方法通过经济性目标和舒适度目标之间自身博弈，实现了兼顾经济性和用户舒适度的客观决策。该仿真结果表明去除主观性加权经济性和用户舒适度后，DR模型的最优决策选择。

表2 DR聚合商决策结果

图3给出DR调度决策者面临的多问题场景决策的边界条件，即当舒适度条件在给定限值前提时，经济目标所能达到的最低成本。可以看到，在给定兼容函数值下的舒适度阈值，以经济性为目标的优化会寻找到该经济性边界下的最优经济性调度结果。实施例寻找到的最佳兼容函数值54.09％，是在舒适度目标和经济性目标同时达到对方最优的博弈结果。

本发明提出的一种基于效率损失比的需求响应激励决策优化方法，引入模糊优化，建立用户舒适度和最小经济成本调度的客观共同最优模型，解决DR聚合商调度决策问题，在用户舒适度和经济性之间达到良好的平衡；通过刻画DR用户舒适度、经济性在对方不同隶属度权重下的边际条件，寻优确定了用户舒适度、经济性达到均衡下的最佳DR调度安排；解决了传统DR调度时不考虑舒适度或主观根据用户偏好提前确定舒适度、经济性权重的问题，具有一定的工程应用价值和现实意义。

以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。