一种考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策的确定方法和系统

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本发明涉及电力需求响应领域，具体涉及一种考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策的确定方法和系统。

背景技术：

1、随着我国城镇化进程的不断推进，城乡居民用电量逐年激增，全国多个省市地区夏季尖峰负荷连年创下新高，引发了一系列电力供需不平衡问题，亟需加强需求侧与电网之间的互动以缓解电网建设压力。其中，城区居民在需求侧用户中占比最高，具有巨大的需求响应潜力。随着智能电网技术的逐步发展，电力系统的信息化技术与相关智能家电得到普及，为居民参与需求响应提供了技术支撑。然而，由于居民用电行为的复杂性，目前并没有较为有效的需求响应机制对其用电行为进行引导。在此背景下，如何有效地刻画城区居民的真实用电决策行为，进而探寻需求响应机制下居民响应行为的影响机理，是面向居民用户的需求响应项目制定和执行中需要面对的重要问题。

2、目前，大多数居民用电响应优化方法均基于完全理性“经济人”假设，追求用电成本最小化或综合效用最大化；也有部分优化方法考虑了用电成本评估过程中居民的有限理性心理，应用相关行为经济学理论刻画居民对用电成本得失的感知。而这些优化方法还未涉及对于用户其他生活需求和社会需求等方面主观感受影响用电行为的行为经济学理论表征，无法对居民真实用电决策行为进行有效刻画。因此，建立考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策，对用电成本和舒适度进行综合评估，实现对居民用户在需求响应机制下真实用电行为的刻画，并在此基础上制定用电优化策略，促进对用户可调潜力的挖掘。

技术实现思路

1、发明目的：本发明旨在提供一种考虑多维生活需求的能够合理刻画需求响应机制下用户真实的有限理性用电需求响应决策的确定方法；本发明的另一目的在于提供一种考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策的确定系统。

2、技术方案：本发明所述的考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策的确定方法，包括以下步骤：

3、(1)针对卫生需求、温度需求、食物需求和出行需求对用电设备进行分类，基于用电需求调节特性和设备物理特性构建负荷功率模型；

4、(2)针对卫生需求、温度需求、食物需求和出行需求建立相应的心理账户，并构建各心理账户下的用电成本和舒适度评估模型；

5、(3)考虑设备使用时间、室外温度以及行驶里程的随机性建立典型用电场景，采用前景理论对步骤(2)中的各心理账户下的用电成本和舒适度评估模型进行修正，构建不同心理账户的综合用电前景函数；

6、(4)考虑居民用户对各家电运行状态调整手段以及用电费用与舒适度评估方式，以步骤(1)中的负荷功率模型和社会责任需求为约束，步骤(3)中的综合用电前景函数最大化为目标，建立用户有限理性需求响应决策模型；

7、(5)采用遗传算法对步骤(4)中的用户有限理性需求响应决策模型进行求解，获取用户在市场信号变化下的有限理性用电需求响应决策行为。

8、进一步的，步骤(1)中负荷功率模型包括可转移不可中断负荷的负荷功率模型、可转移可中断负荷的负荷功率模型、温控负荷的负荷功率模型以及储能负荷的负荷功率模型，具体如下：

9、可转移不可中断负荷的负荷功率模型为

10、

11、式中，lj,tl表示可转移不可中断负荷j在运行过程中的电能消耗；pj,tl表示负荷j的运行功率；sj,tl(t)表示t时刻负荷j的运行状态；和分别表示负荷j的起始运行时刻和终止运行时刻，τj,tl表示设定的运行时长；和分别表示用户能接受的最早启动时间和最晚停止时间；

12、可转移可中断负荷的负荷功率模型为

13、

14、式中，lj,il表示可转移可中断负荷j在运行过程中的电能消耗；pj,il表示负荷j的运行功率；sj,il(t)表示t时刻负荷j的运行状态；和分别表示负荷j的起始运行时刻和终止运行时刻，τj,il表示完成任务需要的运行时长；和分别表示用户能接受的最早启动时间和最晚停止时间；θj,il为可中断负荷j每次启动必须维持的工作时长；

15、温控负荷的负荷功率模型为

16、

17、式中，pb(t)表示t时刻温控负荷的运行功率；表示运行功率上限；tin(t)、tout(t)分别表示t时刻的负荷内部温度和外部温度；ε表示负荷内部温度改变的惯性系数；η表示热传导效率；a表示导热系数；tset(t)表示t时刻的设定温度；δt表示允许的最大温度偏移量；+、-分别表示温控制热和制冷模式；

18、储能负荷的负荷功率模型为

19、

20、式中，soc(t)为t时刻储能负荷的荷电状态；pc(t)为t时刻储能负荷的充电功率；ηc为充电效率；e为储能负荷电池的额定容量；为储能负荷的最大充电功率；socub、soclb分别为储能负荷的最大荷电状态和最小荷电状态。

21、进一步的，步骤(1)中卫生需求、温度需求、食物需求和出行需求对用电设备进行分类，具体如下：

22、卫生需求对应的用电设备包括吸尘器、热水器和洗衣机；

23、温度需求对应的用电设备包括空调；

24、食物需求对应的用电设备包括电磁炉和电饭煲；

25、出行需求对应的用电设备包括电动汽车。

26、进一步的，步骤(2)中各心理账户下的用电成本和舒适度评估模型，具体如下：

27、各心理账户的用电成本c为

28、

29、式中，表示设备j的启动时间；表示设备j的停止时间；pj(t)表示设备j在t时刻的运行功率；sj(t)表示设备j在t时刻的运行状态；c(t)表示t时刻的分时电价；

30、吸尘器、洗衣机、电饭煲、电磁炉和吸油烟机采用时间偏移比率来表示舒适度ucom为

31、

32、式中，表示家电a的习惯启动时间；和分别表示用户能接受家电a的最早启动时间和最晚启动时间；

33、热水器采用时间延迟比率来表示舒适度ucom为

34、

35、式中，twh表示的热水器完成运行任务的时刻；表示用户对热水器完成运行任务的期望时刻；表示用户能够接受热水器完成运行任务的最晚时刻；

36、空调采用室内温度偏移比率来表示舒适度ucom为

37、

38、式中，t(t)表示t时刻的实际温度；thabit表示用户习惯的温度值；tmax和tmin分别表示用户能够接受的最高温度和最低温度；

39、电动汽车采用荷电状态偏移比率来表示舒适度ucom为

40、

41、式中，soc表示储能负荷的实际荷电状态；socexp表示用户对于储能负荷的期望荷电状态；socmax和socmin分别为储能负荷电池最大荷电状态和最小荷电状态。

42、进一步的，步骤(3)具体如下：

43、统计得到n类典型用电场景，各用电场景下居民用户针对一天中需要k次核算的心理账户i进行舒适度评估时的感知效用为对应的概率为产生的用电成本为

44、根据典型用电场景构建舒适度价值函数，得到舒适度价值函数

45、

46、式中，k表示一天中用户对于心理账户i的核算次数；表示在用电场景n下第次k核算时心理账户i的舒适度；αi表示用户对心理账户i进行舒适度评估的风险偏好系数；

47、根据各用电场景发生概率，构建舒适度权重函数

48、

49、式中，表示用户对心理账户i进行舒适度评估时用电场景n发生的概率；γi表示用户对心理账户i进行舒适度评估时的风险态度系数；根据各类家用电器的历史用电成本，构建不同心理账户的用电费用价值函数

50、

51、式中，ci表示用户参与需求响应后心理账户i对应家用电器的用电成本；αcost表示用电费用的风险规避系数；λcost和βcost分别表示用电费用的损失厌恶系数和风险偏好系数；

52、对心理账户i，将舒适度评估价值函数所得结果由小到大重新排序，用集合表示为{1,…,m,…m}，结合舒适度权重函数以及用电费用价值函数，得到心理账户i的综合用电前景函数vi：

53、

54、式中,费用评估的累积权重函数πcost(1)＝1；为用户对心理账户i进行舒适度评估时用电场景m发生的概率；为用户对心理账户i进行舒适度评估时用电场景m的舒适度价值函数；舒适度的累积权重函数

55、进一步的，步骤(4)中用户有限理性需求响应决策模型，具体如下：

56、以步骤(1)的负荷功率模型为约束和社会责任需求为约束，采用用户参与电网削峰填谷的贡献度表示社会责任需求，用户的贡献度指标h(pall(t))为

57、

58、式中，pall(t)表示用户t时段使用设备的总功率；表示用户一天内的平均功率；psys(t)表示系统t时段负荷的总功率；为系统一天内的平均功率；h0(·)和h(·)分别表示用户响应前后的贡献度；xa＝1表示用户存在社会责任需求；

59、以步骤(3)中各心理账户综合用电前景函数最大为目标，目标函数如下：

60、

61、式中，和分别为心理账户i的用电费用权重和舒适度权重，且

62、进一步的，所述确定方法还包括

63、(6)在完全理性假设下，构建用户完全理性需求响应决策模型；

64、采用遗传算法对用户完全理性需求响应决策模型进行求解，获取用户在市场信号变化下的完全理性用电需求响应决策行为，验证用户有限理性响应决策模型的合理性。

65、进一步的，步骤(6)中，所述用户完全理性需求响应决策模型，以效用最大化为目标进行用电决策，具体如下：

66、maxv＝max(-ωccall+ωuuall)

67、式中，v为总效用函数；call为一天内所有家电的用电费用总和；uall为一天内所有家电的归一化舒适度总和；ωc和ωu分别为两者的权重，ωc+ωu＝1。

68、进一步的，所述用户完全理性需求响应决策模型与步骤(4)所述用户有限理性需求响应决策模型的约束条件相同。

69、本发明所述考虑多维生活需求的居民有限理性用电需求响应决策的确定系统，包括

70、模型构建模块，用于构建负荷功率模型、各心理账户下的用电成本和舒适度评估模型、有限理性需求响应决策模型；

71、决策求解模块，用于根据前景理论对各心理账户下的用电成本和舒适度评估模型进行修正，得到不同心理账户的综合用电前景函数；考虑居民用户对各家电运行状态调整手段以及用电费用与舒适度评估方式，以负荷功率模型为约束，综合用电前景函数最大化为目标，建立用户有限理性需求响应决策模型；采用遗传算法对用户有限理性需求响应决策模型进行求解，获取用户在市场信号变化下最优的有限理性用电需求响应决策行为。

72、有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：1、本发明同时考虑了用电费用和用电舒适度评估时居民用户的有限理性心理以及居民用户的社会责任需求，结合心理账户理论和前景理论构建了多维生活需求的居民有限理性用电需求响应优化模型，该模型能够刻画需求响应机制下居民用户选择用电策略时的真实决策偏好行为，进而促进对居民用户的可调节潜力的挖掘和聚合主体在复杂市场环境下实现资源的有效调控；2、本发明还在完全理性假设下，构建用户完全理性需求响应决策模型，验证用户有限理性响应决策模型的合理性。

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