【技术实现步骤摘要】
一种基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法及系统
[0001]本专利技术涉及需求响应领域及电力系统运行分析
,具体为一种基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法及系统。
技术介绍
[0002]以新能源为主导的新型电力系统中,发电侧调节能力显著下降。随着电力体制改革的深度推进,中小型企业和普通用户逐渐具备了参与市场交易的条件,大规模地协同这些柔性负荷开展需求侧响应,可以有效为电网提供所需的调节服务,弥补新型电力系统资源调节灵活性不足。
[0003]由于单个需求侧资源容量小,弹性水平较低,很难满足参与需求响应的最低要求。在现有响应机制和分时电价下,柔性负荷聚合商在保障自身利益的前提下如何促进柔性负荷用户积极参与需求响应成为新型电力系统亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊,而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述存在的问题,提出了本专利技术。
[0006]因此,本专利技术解决的技术问题是:通过演化博弈分析电网企业激励力度和响应成本分担比例,为电网企业、响应平台和柔性负荷的行为决策提供参考,通过负荷聚合商需求响应平台大规模地协同这些柔性负荷,可以有效为电网提供所需的调节服务,弥补新型电力系统资源调节灵活性不足。
[0007]为解决上述技术问题,本专利技术
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于,包括:电网企业对柔性负荷聚合商响应平台和加入响应平台的柔性负荷提供激励;通过演化博弈分析电网企业激励力度和响应成本分担比例;界定促使柔性负荷加入响应平台进行需求响应的政府激励力度和成本分担比例的有效区间,为电网企业、响应平台和柔性负荷的行为决策提供参考。2.如权利要求1所述的基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于:所述的演化博弈包括:通过电网企业、响应平台和柔性负荷,每个博弈主体都是以自身利益最大化为目标的有限理性主体,在博弈过程中根据自身收益不断调整和改进策略选择。3.如权利要求2所述的基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于:所述的策略选择包括:电网企业的策略为激励和不激励,响应平台的策略为优化服务和一般服务,柔性负荷的策略为加入平台和不加入平台;当柔性负荷选择加入响应平台策略时,柔性负荷可获得直接收益,若电网企业选择激励策略,则柔性负荷还可获得电网企业激励;当响应平台选择优化服务策略且柔性负荷选择加入响应平台时,响应平台会获得直接收益,若此时电网企业选择激励策略,则响应平台还可获得电网企业激励;柔性负荷选择加入响应平台策略时,若响应平台选择优化服务,则电网企业会获得一定的经济和社会收益,若响应平台选择一般服务,则电网企业获得经济和社会收益;若电网企业选择激励策略,则除了会付出一定的激励成本外,还会获得因激励产生的社会效益。4.如权利要求3所述的基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于:所述的优化服务包括:优化服务是指响应平台根据电网企业发布的分时电价、需求响应激励,结合柔性负荷需求价格弹性,为柔性负荷收益最大化提供响应策略。5.如权利要求3所述的基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于:所述的一般服务包括,一般服务是指响应平台根据电网负企业度指令对柔性负荷进行聚合,收益由响应时段电价决定。6.如权利要求3所述的基于演化博弈的负荷聚合商需求响应方法,其特征在于:柔性负荷选择策略,包括:通过采用微分方程稳定性定理分析柔性负荷策略的稳定性和演化路径,分析计算柔性负荷纳什均衡性,柔性负荷在博弈时选择加入响应平台策略的期望收益U
I
,柔性负荷在博弈时选择选择不加入响应平台策略的期望收益为U
NI
,柔性负荷平均期望收益为根据微分方程的稳定性分析柔性负荷的复制动态方程F
I
(x)演化稳定点:其中,x表示为柔性负荷选择加入响应平台策略的概率,1
‑
x表示为选择不加入平台策
略的概率,δ为成本分担比例,αS
I
为柔性负荷还可获得电网企业激励,其余物理量的含义与前述公式中的相同,N表示响应平台优化服务,O表示一般服务,α表示为电网企业对柔性负荷的激励力度,S
I
表示为电网企业对柔性负荷的最大激励额,C
I
表示为柔性负荷进行需求响应产生的响应成本,表示为柔性负荷选择加入响应平台选择优化服务时,柔性负荷可获得直接收益,表示为柔性负荷选择加入响应平台选择一般服务时,柔性负荷可获得直接收益;对F
I
(x)求一阶偏导:其中,各个...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡旌伟,张明理,潘霄,张娜,赵琳,王宗元,李金起,徐熙林,程孟增,吉星,杨朔,侯依昕,刘广朔,刘凯,
申请(专利权)人:国家电网有限公司,
类型:发明
国别省市:
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