基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，包括如下步骤：步骤一，输入未来一天的预测数据；步骤二，根据各预测数据计算可再生能源的出力；步骤三，初始化种群，得到服务商初始购电电价及售电电价；步骤四，用户的管理系统接受电价，并优化用电负荷及电动汽车充放电；步骤五，根据负荷优化结果计算适应度，并记录最优个体值，该最优个体值如满足最终终止条件即输出结果，该最优个体值如不满足最终终止条件，则通过选择、交叉、变异产生新的电价种群后重新返回步骤四，直至得到的最优个体值满足最终的终止条件为止。本发明专利技术具有应用简单、适应性强、收敛速度快、鲁棒性强等优点。

The method and device of pricing strategy of energy service provider based on differential evolution algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法及装置
本专利技术属于电网能源计量服务领域，涉及一种电价策略制定方法，特别是一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法。
技术介绍
随着传统化石能源的日渐枯竭及因其广泛利用而造成的气候变暖和环境恶化问题日益深化，发展绿色低碳能源，促进节能减排，建设环境友好和资源节约型社会已经成为世界范围内解决经济发展与资源环境矛盾的一项重大战略措施。在能源革命和售电侧改革全面推进、大数据和信息技术迅猛发展的背景下，可以预见，未来售电公司将成为更加贴近电力用户的多元化能源服务商，以区域微型能源互联网为平台，通过综合利用多类型分布式电源、储能、需求侧资源、电动汽车，开展多样化的商业运营模式，探讨研究能源服务商的运营模式和能量管理方式，以提升各类资源协调利用的效率，是决定此种新型运营主体能否顺利发展的重要因素。主从博弈是一个顺次决策的过程，上层领导者的策略是下层跟随者进行决策的参数，而下层跟随者的策略又是上层领导者的约束条件。当下层跟随者的策略达到单方面最优时，领导者能够预想到跟随者对自身策略的反应。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，包括如下步骤：/n获得能源预测数据；/n根据所述能源预测数据计算可再生能源的出力；/n服务端接收电网电价并在可行域内形成初始电价；并接收用户家庭能量管理系统发送的当前电价下用户的最优用电策略，通过所述可再生能源的出力计算此时的收益，得到收益最大的电价策略；根据收益最大的电价策略得出的电价进行选择、交叉、变异操作产生新的电价种群，直到相邻两次电价之差满足收敛误差约束则停止计算，输出的最终结果作为产生的最优的电价。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，包括如下步骤：
获得能源预测数据；
根据所述能源预测数据计算可再生能源的出力；
服务端接收电网电价并在可行域内形成初始电价；并接收用户家庭能量管理系统发送的当前电价下用户的最优用电策略，通过所述可再生能源的出力计算此时的收益，得到收益最大的电价策略；根据收益最大的电价策略得出的电价进行选择、交叉、变异操作产生新的电价种群，直到相邻两次电价之差满足收敛误差约束则停止计算，输出的最终结果作为产生的最优的电价。


2.根据权利要求1所述的一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，其特征在于：所述能源预测数据包括未来一天的温度、光照强度及负荷需求。


3.根据权利要求1所述的一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，其特征在于：根据收益最大的电价策略得出的电价进行选择、交叉、变异操作产生新的电价种群，直到相邻两次电价之差满足收敛误差约束则停止计算，输出的最终结果作为产生的最优的电价，其方法包括：
步骤一，建立能源服务商的收益模型；
步骤二，基于改进的差分进化算法对建立的收益模型进行求解，最终产生最优电价。


4.根据权利要求3所述的一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，其特征在于：所述能源服务商的收益模型为：
UM＝proe+proh-pCHP(1)
其中，proe为电能交易收益，其表达式为：






式中，pSt和pbt，分别为t时段能源服务商的售电和购电价格；Et是服务商向用户出售的总电量；Est，和Ebt，分别是在时段t服务商从电网公司购买和售出的电量；πst和πbt分别是上级电网在时段t的售电、购电价格；le(i,t)为第t时段居民用户i的用电负荷，为固定负荷与可平移负荷之和；N为居民用户总数；NEV为园区内电动汽车总量；eEV(i,t)是电动汽车i在t时段的充放电功率；
其中，proh是能源服务商的热能交易收益，其计算公式如下：



约束条件为：



cmint≤pst≤cmax(5)
式中，cav,min和cav,max分别是平均电价的下限和上限，cmint和cmaxt分别是t时段由运营成本以及相关规定所决定的电价上下限。


5.根据权利要求3所述的一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，其特征在于：所述基于改进的差分进化算法对建立的收益模型进行求解的方法为：包括如下步骤：
(1)初始化：服务商接受电网电价并形成初始的电价策略，得到初始电价；
(2)用户的能量管理系统收到服务商的初始电价信息，获得当前电价下的最优用电策略，得到一个最优响应集合；
(3)服务商接收用户的最优响应集合并采用差分进化算法以能源服务商的最大收益为适应度函数来进行能源服务商的电价求解。


6.根据权利要求1所述的一种基于差分进化算法的能源服务商电价策略制定方法，其特征在于：所述计算可再生能源出力的方法包括如下步骤：
a光伏出力：光伏阵列是由若干光伏模块通过串联或并联构成的，单个光伏模块的发电功率表达式如下：



式中：和GST分别是标准测试条件下的最大测试功率以及太阳能光照强度，GST取值1000W/m2；G是实际光照强度，ηT是温度系数，TST是标准测试条件下的气温，通常取25℃，Ts光伏模块的工作实际温度，其受环境温度和太阳能光照强度的影响，计算表达式如下：



其中，T是环境温度，TN为光伏模块光伏模块额定工作条件下的温度；
光伏阵列的平均输出功率为：

【专利技术属性】
技术研发人员：李野，董得龙，杨光，赵宝国，孔祥玉，赵鑫，李刚，何泽昊，刘浩宇，卢静雅，孙虹，顾强，张兆杰，乔亚男，翟术然，吕伟嘉，许迪，赵紫敬，季浩，白涛，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司电力科学研究院，国网天津市电力公司，国家电网有限公司，天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12