基于Fanger热舒适理论的电网需求侧调节服务机制与定价策略

This project aims to reduce the costs of the utility companies for regulation service. The consumers, which are installed with the thermostatically controlled loads, are encouraged to increase their adjustable temperature bands by pricing mechanism design for demand-side regulation service. First, the consumer’s comfort model and price-response function are obtained based on the Fanger thermal comfort theory, and the regulation costs to the utility companies are established based on the statistical analysis of the fast regulation signals in the electricity markets. Second, the noncooperative game theory is applied to analyze the pricing interactions among different utility companies, and the existence, the uniqueness, and the Pareto efficiency of the pricing strategy at the Nash equilibrium are studied. A distributed iterative algorithm is designed to search for the pricing strategy. Third, a cluster-based cooperation mechanism is designed to improve the Pareto efficiency of the pricing strategy, and the noncooperative behavior detection and punishment strategy are developed to implement the incentive-compatibility among the utility companies. Finally, a simulation platform is established to analyze and test the performance of the pricing strategy. The simulation platform can collect and store the adjustable temperature bands of the consumers, fit the parameters of the comfort function, and perform distributed calculation of the demand-side pricing strategy. The outcome of this project can complete the pricing mechanism of the ancillary-service markets, and provide the technical support to the application of the demand-side regulation.

本项目拟通过需求侧调节服务定价机制的设计，激励热负荷用户增加可调温度区间，降低电力公司的调节服务成本。首先，采用 Fanger热舒适理论构造用户的热舒适度模型和价格响应函数，基于电力市场快速调节信号的数据统计分析，建立电力公司的调节服务成本模型。其次，基于非合作博弈理论，分析多个电力公司的定价决策过程存在冲突的条件下Nash平衡策略的存在性、唯一性和Pareto效率，设计分布式迭代算法，实现平衡电价策略的分布式搜索。进一步，建立电力公司的分簇合作机制，提高平衡电价策略的Pareto效率；设计电力公司非合作行为的检测算法和惩罚策略，实现电力公司之间的合作激励兼容。最后，搭建仿真性能分析与测试平台，可实现用户可调温度区间的数据采集、存储与舒适度参数的拟合和需求侧辅助服务电价的分布式计算。本项目的开展可以进一步丰富和完善电力辅助服务市场的价格机制，并为需求侧调节服务的实际应用提供技术支撑。

本项目以Fanger热舒适理论为基础，进行了需求侧辅助服务与定价策略的研究。基于Fanger热舒适度指标，针对暖通空调系统，建立了能源管理的非线性最优化模型和需求侧辅助服务模型，采用智能算法、Powell方向加速法和进退法求解，得到了最优的温度设定值、发电量和电价。实现了暖通空调系统的能源管理，达到了降低系统总成本、为用户以及供电商分别寻求最优温度设定值和最优供电量的目的。.以非合作博弈理论为基础，进行了电力公司的定价策略以及电力公司与用户之间的交易策略的研究。建立了多个电力公司之间的超模博弈和考虑电力公司信息私密性的贝叶斯博弈，电力公司通过设定适当的零售价格来使自己的收益最大化。在能量供应不确定的条件下，建立了微电网中电力公司和用户之间的三阶段分层博弈模型，采用逆向归纳法，求得分层博弈的均衡点。.以合作博弈理论为基础，进行了电力用户之间的合作策略以及多电力公司公司与发电商之间的议价策略的研究。设计了一种基于重复博弈的Cartel机制，通过惩罚策略来抑制背离合作的行为。基于用户效用的最大化，建立了带有价格反馈的价格调控模型，同时在多个电力公司和发电商之间建立了关于批发价格的议价模型，通过迭代算法求解了最优的零售价格和用户的电能消耗。.本项目共发表学术论文15篇，其中SCI 收录9篇，EI收录4篇，中文核心期刊1篇，申请国家发明专利1项。项目执行期间共培养博士研究生1人，硕士研究生8人，其中，3人已答辩毕业，6人在读。