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峰谷分時電價決策的優化模型

2010-07-23 07:15:02周國祥
統計與決策 2010年3期
關鍵詞:優化用戶模型

郜 璘,周國祥,石 雷

(合肥工業大學 計算機與信息學院,合肥 230009)

0 引言

為緩解電力緊張的局面,目前國內外普遍實行需求側管理 (demand side management,DSM)這一有效的調節手段,通過價格信號引導電力用戶采取合理的用電結構和用電方式,形成比較平穩的電力負荷狀態[1]。安徽等省份采取的峰谷分時電價即為一種有效的DSM措施,是供電公司為實施DSM而向用戶提供的一種經濟上的刺激手段。所謂峰谷分時電價 (peak and valley time-of-use electricity price,TOU)就是供電公司根據電網的負荷特性確定峰谷平時段,根據不同時段確定不同的銷售電價[2],通過提升用電高峰期的電價、降低用電低谷期的電價來從經濟上激勵用戶改變用電方式,從而緩解高峰期的用電緊張狀況,挖掘低谷期的用電需求,因此采取峰谷分時電價可以達到削峰填谷的目的[3]。用戶對于峰谷分時電價響應行為的建模是其定價決策的前提和基礎。

在實際應用中,尚無一種公認的峰谷分時電價的制定方法和時段的劃分準則。本文在參考相關文獻的基礎上,將采用基于消費者心理學原理、電價理論及統計學原理,提出以目標為導向,以人為中心,以成果為標準,針對電力企業渴望達到的預期目標值,給出數學模型,并對其進行優化,最終求得最優解。

1 用戶響應行為

影響用戶某一時刻的用電量有很多因素,一般說來,與此時的電價、天氣情況、生產狀況、班制、經濟政策等因素關系密切。但是從實際可操作性和目標管理的角度出發,電價是較好的控制對象,因此,在分時電價的用戶反應模型中將電價作為主要因素加以考慮,而將其他一些宏觀因素或暫時無法衡量的因素進行簡化[4]。

根據消費者心理學原理,對用戶的刺激有一個最小可覺差(差別閾值),在這個差別閾值的范圍內,用戶基本上無反應或反應非常小,即不敏感期(相當于死區);超過這個差別閾值的范圍時,用戶將有所反應,且與刺激的程度有關,即正常反應期(相當于線性區);用戶對刺激也有一個飽和值,即反應極限期(相當于飽和區)[5]。因此,用戶對電價的反應可以形成一條用戶的反應曲線,本文將采用文獻6的電價綜合反應曲線對其進行擬合。

假設現行的峰谷分時電價的平時段售電電價為pp,以它為標準值,實施新的峰谷分時電價后用標準值表示,那么,谷段電價用xg表示,平段電價用xp表示,峰段電價用xf表示。為了計算方便,其中取xp=1,監管部門可根據當地的實際情況來確定xg、xf的取值范圍。用戶的反應曲線可表示為:

2 峰谷分時電價的數學模型

2.1 分時電價模型

實行分時電價的主要目的是為了削峰填谷,減小峰谷差,其目標函數可表示為:

(1)最小化系統峰負荷:

(2)最大化系統谷負荷:

(3)最小化日負荷峰谷差:

其中,Qt(t=1,2,3,…T)分別為實施分時電價前各時段的用電量,T為劃分時段的總數。從目標函數來看,這三個函數只選取兩個就可以了,取(1)、(2)即可。

約束條件:

(1)實施方獲利:實施峰谷分時電價后,實施方的收入應不少于未實施分時電價前的售電收入。

式中,M1為實施TOU后的售電收入,m0為實施TOU前的售電收入,M'為實施TOU后所節約的容量投資費用。

(2)用戶受益:實施峰谷分時電價后,應保證用戶的購電費用不增加,這也是實行峰谷分時電價的原則之一。

(3)用電總量不變:根據國內外需求側管理的經驗,實行峰谷分時電價后,一般用電量略有增加或基本保持不變,因此,此假設是合理的[7]。

(4)峰谷分時電價的約束:根據監管部門的要求,峰谷差的范圍應為2~5倍之間,這是充分考慮了發電成本和用戶的承受能力的。

由于供電企業節約的電力投資M'不易估計,如忽略不計,則約束條件(4)、(5)就變成了等式約束,對此文獻7給出了充分的說明,本文亦做相同處理。

3 模型的求解

設 Qf、Qp、Qg、Qf'、Qp'、Qg'為實施峰谷分時電價前后的各時段的用電量,由于假設電價前后的用電量不變,根據式(6)、(8)則:

k為實施分時電價后峰時段用電量與谷時段用電量之比,為供電公司提出的期望值,k值越小表示用戶用的峰時電越少,同時,k值變化量越小,越利于企業進行負荷調節。這為調節夏冬季用電高峰,改善負荷曲線,有很好的啟示,對于企業實施目標管理亦有很大的幫助,給定k后,xf、xg可有多組解。

假設電價綜合反應曲線函數如下[6]:

優化過程如下:

對單目標分別進行優化,首先,以求解最大負荷最小值為目標,得出此時的最優電價為:xg,xp,xf和目標函數的最優值Lmin;其次,以峰谷差最小化為單目標的優化結果為:xg',xp',xf'及目標函數的最優值dmin,最后根據理想點法求xg*,xp*,xf*,這樣可以使多目標問題轉化為單目標問題。

4 仿真計算

以安徽省某企業(大工業用戶)為例,峰谷時段劃分如下:峰時段為 9:00~11:00 和 18:00~22:00(6 小時);平時段為 8:00~9:00 和 11:00~18:00(8 小時);谷時段為 22:00~次日 8:00(10小時)。安徽省現價策略為:峰段電價:0.8958元/kwh;平段電價:0.6020/kwh;谷段電價:0.3747 元/kwh,xf:xp:xg=1.49:1:0.62,本文將此作為初值,運用MATLAB的fmincon函數對模型進行優化。

4.1 原始數據

典型日負荷曲線數據如表1。

表1 典型日負荷數

從表1可得:Lmin=202MW,Lmax=447MW,d=245MW,高峰電量與低谷電量的比值是0.8916。

4.2 優化結果

k可由供電公司歷史負荷缺口得出,根據不同的DSM目標,k可取不同的值,并設定不同的約束條件,本文旨在保證供用電雙方利益的情況下,盡可能使曲線平滑,故假設k≤0.7。

首先以最大負荷的最小化為目標,可得xg=0.6229,xp=1,xf=1.2625和Lmin=415.601MW;其次以峰谷差的最小化為目標,可得 xg=0.5663,xp=1,xf=1.3036和 dmin=194.3939MW。根據理想點法可得:xg*=0.6211,xp*=1,xf*=1.2652,此時,最大負荷為415.9444MW,最小負荷為226.4711MW,峰谷差為189.4733MW。其日負荷曲線圖如圖1所示。

實施新的峰谷分時電價后系統最大負荷減少了31.0556MW,峰谷差減少了55.5267MW,日曲線有了一定的改進,變得平滑,最大負荷有了明顯下降,峰谷差有了一定的減小。供電公司在實施現有峰谷分時電價的收益為4401.85元,實施新的峰谷分時電價的收益為4424.72元,增加22.87元;用戶實施現有峰谷分時電價的單位電價為,實施新的峰谷分時電價的單位電價為0.5589元/kwh,減少了0.0229元/kwh,實現了雙方共贏,對于提高電力系統的穩定運行和經濟水平具有很大的幫助。

圖1 日負荷曲線圖

5 結束語

本文介紹了峰谷分時電價的社會意義及峰谷平時段的劃分方法,在結合用戶反應模型的基礎上得出求解方法,并對算例進行了仿真,得出適合的峰谷平時段電價。從中可以看出,在大量掌握了用戶對電價差的反應后,根據用戶的不同反應度,供電公司可通過主動制定預期目標,再通過模型求解出方案,比單純對模型優化更合理更具實際意義,符合現代企業目標管理原則。

本文只著重研究電價對用戶的影響,簡化或忽略其他因素,而在實際應用中,還應綜合考慮各方面因素,以求得出更好的方法,促進此項措施的實施,真正做到削峰填谷,使電力企業和用戶達到雙贏。

[1]Roos J G,Lane I E.Industrial Power Demand Response Analysis for One-part Real-time Pricing[J].IEEE Trans on Power Systems,1998,13(1).

[2]Kischen D S,Strbac G,Cum Perayot P,et al.Factoring the E-lasticity of Demand in Electricity Prices[J].IEEE Tans on Power Systems,2000,15(2).

[3]吳秋偉,汪蕾,程浩忠.削峰填谷最優時基于DSM分時電價的確定與分析[J].繼電器,2004,32(3).

[4]劉嚴,譚忠福,張艷紅.探析我國分時電價設計的相關問題[J].價格理論與實踐,2005,(6).

[5]羅運虎,邢麗冬,王勤等.峰谷分時電價用戶響應建模與定價決策綜述[J].華東電力,2008,36(6).

[6劉觀起,張建,劉瀚.基于用戶對電價反應曲線的分時電價的研究[J].華北電力大學學報,2005,32(3).

[7]劉嚴,譚忠福,乞建勛.峰谷分時電價設計的優化模型[J].中國管理科學,2005,13(10).

[8]羅運虎,邢麗冬,王勤等.峰谷分時電價用戶響應模型參數的最小二乘估計[J].華東電力,2009,37(1).

[9]譚忠富,王綿斌,乞建勛等.峰谷分時電價優化模型及其模糊求解方法[J].系統工程理論與實踐,2008,9(9).

[10]丁偉,袁家海,胡兆光.基于用戶價格響應和滿意度的峰谷分時電價決策模型[J].電力系統自動化,2005,29(10).

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