智能电网实时电价研究综述_模型与优化方法_冯兆丽

Σ Σ t，min △
L＝
t
t，max △
mn ，L ＝
t
t，min
t
t，max
Mn ，即 L ≤L ≤L 。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
n∈N
n∈N
上式可进一步化简为：
Σ t
tt
D（λ ）＝ max Γ（x，L ，λ ）＝
t
t
t t t，max
tt
t
Bn （λ ）＋Sn （λ ）
nn ≤xn ≤Mn ，L ≤L
n∈N
其中：
（10）
2．2 同时考虑需求端和供电端的优化模型
（1）优 化 问 题
N
Σt
此优化问题是：在满足时隙 t 内用户的总需求量 xn 不大
n＝1
于供电商在这个时隙的生产量 Lt 的约束下， 同时使用户的效用
和供电商的效益最大。 如下式所示：
Σ Σ max
t
t
t
U（xn ，ωn ）－Ct （L ）
t∈T
n∈N
N
Σt
一个最优的价格， 进而得到最优的需求量和生产量使得目标函
数值达到最优。
3 结束语
本文基于价格的需求响应， 总结了智能电网实时电价的优
化 模 型 和 优 化 方 法 ，以 及 两 大 类 优 化 模 型 ：优 化 模 型 Ⅰ－从 用 户
的 总 能 耗 水 平 建 模 及 优 化 模 型 Ⅱ－从 用 户 的 用 电 器 能 耗 水 平 建
函 数 形 式［9－10］，即 ：
t
t
t
C（L ）＝al （L ）2＋bl L ＋cl
（5）
N
Σ t
t
其中 al ＞0 而 bl ，cl ≥0，其中 L ＝ xn 。
n＝1
2 具体的优化模型
仅考虑需求端的模型，反应了需求端的利益；同时考虑需求
端和供电端的模型， 优化模型既考虑了需求端的效益又考虑了
供应端的效益，这样达到了双方的共赢：需求端和供电端的效益
都达到最大，同时还可以进行联动管理。
2．1 仅考虑需求端用户的效益优化模型
（1）优 化 问 题
以用户的净收益最大为目标，即：
t
tt
max Un （xn ）－xn p
（6）
也即用户 n 的效用函数减去所付电费的值最大。
（2）典 型 求 解 方 法
在文献 ［14］中，引入了拥塞价格机制 ，根据这个机 制 ，可 得
）p
＝f（
t
xn ）
（1）
n＝1
N
t
Σ Σ 其中
N t
f（ xn ）＝s（ n＝1
xn
n＝1
Q
e
）
（2）
88
s 和 e 是常数，Q 是市场的容量 ； ［12］
2）用拉格朗日乘子 λ 直接反应实时电价［9］。
1．2 效用函数的基本形式
效用函数 U(·)通常是凹、非减函数，常用的基本函数形式有
两种：
（1 ） 典 型 的 对 数 效 用 函 数 形 式 ［13］
智 能 电 网 （Smart Grid）是 将 所 有 用 户 的 行 为 集 中 起 来 ，利 用先进的信息技术、控制技术和通信技术来节省能量，降低成本 及增加电力系统的稳定性和透明度［1］。 它具有可靠、优质、高效、 兼容、互动等特点，是现代电网的发展方向。
在智能电网中， 基于价格的需求响应就是通过市场的价格 来影响需求的时间和水平［2］。 目前有三种形式的价格机制：分时 电 价 （TOU）机 制 、关 键 峰 荷 电 价(CPP－)机 制 和 实 时 电 价 （RTP） 机制。 与分时电价机制和关键峰荷电价机制不同，实时电价不是 提前设定的，而是每天持续波动的，直接反应了批发市场价格与 日 前 或 实 时 市 场 购 电 成 本 的 关 系 ， ［3－4］ 是 一 种 理 想 的 定 价 机 制 ， 它可以鼓励用户更明智更有效地消费。 因此，实时定价机制成为 了当前研究的热点。
国 内 外 已 有 大 量 关 于 实 时 电 价 机 制 研 究 的 文 献 ： 文 献 ［5］ 以 用户购电效用最大为目标，建立了实时电价下不同风险喜好的用 户 购 电 风 险 决 策 模 型 ；文 献 ［6］以 供 电 商 购 售 电 效 用 最 大 为 目 标 ， 在实时电价下建立了不同喜好供电商的最优购电组合决策模型； 文献［7］分析了电力市场中实时电价用户比例增加对电力市场经 济效率的影响，建立了以社会福利最大为目标的优化模型；文献 ［8］中 用 户 通 过 实 时 电 价 信 息 来 调 整 他 的 能 耗 水 平 ， 以 用 户 的 效 用 最 大 为 目 标 建 立 优 化 模 型 ，并 给 出 了 分 布 式 求 解 方 法 ；文 献 ［9］ 建立了能耗调度模型， 以系统所有用户的总效用最大为目标，给 出了分布式算法，这个算法以公平有效的方式为每个用户寻找一 个 最 优 的 能 耗 水 平 ；文 献 ［10］基 于 能 耗 调 度 模 型 ， 建 立 以 供 电 商 的生产成本最小为目标的优化模型，利用博弈方法以达到减少总 能 量 成 本 和 峰 平 比 的 目 的 ；文 献 ［11］提 出 了 一 种 自 治 住 宅 能 耗 调 度框架，建立用户在所付电费最小和操作用电器的等待时间最小 之间取得折中的模型。 文献［12］为智能电网中的需求响应和用户 适应提出了一种分布式框架，建立了借用网络拥塞价格的概念调
摘要 在智能电网中，实时电价（real－time pricing，RTP）是 解 决 智 能 电 网 供 需 平 衡 的 理 想 需 求 响 应 机 制 ，具 有 节 能 环 保 、保 障用户和电能提供者最大化效益等方面的优势。 在分析实时电价机制优化模型国内外发展现状基础上，总结出了实时电价 优化模型：从用户的总需求量水平出发建立优化模型。 相应地，总结了解决这一模型的优化方法：对偶法、内点法、分布式迭 代法（分步式法）以及博弈论等优化求解方法。 最后，展望了智能电网中实时电价机制的进一步研究方向。 关键词：智能电网，实时电价，需求响应，优化模型，优化方法
模。 又分别从需求端和供电端的效益出发，介绍了这两类优化模
型中的四种模型的目标函数、约束条件及求解方法。
参考文献 ［1］XIE Z，MANIMARAN G，VITTAL V，PHADKE A G，et al． An in-
formation architecture for future power systems and its reliability analysis[J]．IEEE Transaction on Power System， 2002,17 (3)： 857－863 ［2］曾 鸣 ，王 冬 容 ，陈 贞．需 求 侧 响 应 在 电 力 批 发 市 场 中 的 应 用 ［J］．电 力 需 求 侧 管 理 ，2009 ，11 （1 ）：13－16 ［3］BORENSTEIN S． The long－run ef芽ciency of real－time electricity pricing[J]． Energy Journal，2005，26(3)： 93－116 ［4］HOLLAND S P，MANSUR E T． The short－run effects of time－ varying prices in competitive electricity markets [J]．Energy Journal， 2006，27(4)：127－155 ［5］张钦，王锡凡，王秀丽，等．需求侧实时电价下用户购电风险决策 ［J］． 电 力 系 统 自 动 化 ，2008 ，32 （13 ）：16－20 ［6］张钦,王锡凡，王学建．需求侧实时电价下供电商购售电风险决策 ［J］． 电 力 系 统 自 动 化 ，2010 ，34 （3 ）：22－43 ［7］曾 鸣 ，许 子 智 ，王 江 波 ，等． 实 时 电 价 用 户 比 例 增 加 对 电 力 市 场 经 济 效 率 的 影 响 ［J］． 电 网 技 术 ，2010 ，34 （6 ）：82－86 ［8］CONEJO A J，MORALES J M，Baringo L．Real －time demand response model [J]．IEEE Transactions on Smart Grid，2010，1 (3)：236－242 ［9］SAMADI P，MOHSENIAN－RAD A，SCHOBER R, et al．Optimal
Abstract In Smart Grid,real －time pricing scheme is an ideal demand response mechanism to solve the supply and demand balance,which has advantages in energy saving and environmental protection and maximum benefit guarantee for users and electricity providers．Based on the analysis of the domestic and international development of real－time pricing mechanism on the optimization models and the optimization methods,one kind of model is summarized:an optimization model from the users＇ total demands level．Accordingly,some optimization methods are given,including dual method,interior point method, distributed iteration method and game theory．Finally,the development direction of the real －time pricing mechanism in the smart grid is also discussed in this paper． Keywords:smart grid,real－time pricing,demand response,optimization models,optimization methods