[发明专利]一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统

说明书

本申请公开了一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统，针对具有不同性质的需求响应电力用户，考虑电力用户的负荷特性指标和需求弹性指标的差异，首先通过聚类得到不同电力用户的典型特性指标，通过设计多个分时电价组合，构建用户对于多个分时电价组合时的选择模型，得到不同类型电力用户对需求响应价格组合的反馈，从而建立包含多组分时电价的多目标需求响应优化模型，最后对多目标需求响应优化模型求解最优解，得到优化策略，提高了电力用户参与需求响应的主动性，解决了现有的峰谷分时电价需求响应方式无法实现最大程度地促进用户主动参与需求响应，可操作性较差，不利于提高电能运转效率和电力市场收益的技术问题。

技术领域

本申请涉及电力系统需求响应技术领域，尤其涉及一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统。

背景技术

峰谷分时电价是指根据电网的负荷变化，将每天24小时划分为高峰、平段和低谷等多个时段，对各时段分别制定不同的电价水平，以鼓励用户合理安排用电时间，削峰平谷，为电网提供需求响应，提高电力资源的利用率。

在现有的峰谷分时电价设计中，同一地区通常制定一套分时电价对用户进行激励，然后用户侧需求响应资源种类多样，不同需求响应资源的用电方式、移峰方式、移峰量、对激励信号的敏感程度都有较大差异，而为存在差异的不同用户提供同一套分时电价方案，往往无法实现最大程度地促进用户主动参与需求响应，可操作性较差，不利于提高电能运转效率和电力市场收益。

发明内容

本申请提供了一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法和系统，用于解决现有的峰谷分时电价需求响应方式无法实现最大程度地促进用户主动参与需求响应，可操作性较差，不利于提高电能运转效率和电力市场收益的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种考虑用户差异性的分时电价需求响应优化方法，包括：

获取电力系统的电力用户的原始用电数据，从所述原始用电数据中提取电力用户的特性指标，所述特性指标包括负荷特性指标和需求弹性指标；

对所有电力用户的所述特性指标进行聚类，得到聚类结果；

建立用户分时电价组合的选择模型，对所述聚类结果对应的电力用户的分时电价组合的选择模型进行预测；

计算电力用户对每组分时电价组合的选择模型，并构建供电公司的收益成本模型；

根据所述收益成本模型，构建包含所有分时电价组合的多目标需求响应优化模型；

对所述多目标需求响应优化模型求最优解，得到电力用户的分时电价需求响应优化策略。

可选地，所述对所有电力用户的所述特性指标进行聚类，得到聚类结果，包括：

构建各电力用户的所有所述特性指标对应的特性指标向量，并对所述特性指标向量进行初始化，得到初始化的特性指标向量集合；

从所述特性指标向量集合中随机抽取若干个样本作为簇中心；

计算各电力用户到簇中心的距离，提炼簇标记，并将各电力用户的所述特性指标向量归入距离最近的簇中；

计算每个簇中每个所述特性指标向量到簇中其他向量的平均距离，将平均距离最近的电力用户作为所在簇的新聚类中心电力用户；

重复以上初始化之后的步骤，直至聚类中心不再发生变化，得到聚类结果。

可选地，所述建立用户分时电价组合的选择模型，对所述聚类结果对应的电力用户的分时电价组合的选择模型进行预测，包括：

建立用户分时电价组合的选择模型，基于效用最大化的离散决策模型预测所述聚类结果对应的电力用户选择分时电价组合的概率。