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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114239950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111513032.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法是由严干贵;张华鲁;穆钢;杨玉龙;张利伟设计研发完成，并于2021-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法，首先进行用户参与电力调峰辅助服务市场可调功率计算，其次构建用户负荷调节申报量和申报单价优化模型，基于用户用电负荷可调节能力，结合用户可调功率和不满意度，同时考虑用户之间博弈的竞价成功率提高中标成功率，综合考虑决策合理的量和价，进行用户整体用电调节量的优化，最后结合整体用电调节量对用电设备调节量进行分解，实现自身利益的最大化，进行用户参与电力调峰辅助服务市场的报量报价总体最优决策，能够更有效的调动用户负荷参与电力系统调峰，对确保电力系统经济稳定运行具有重要的实际意义。

本发明授权一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用户参与电力调峰辅助服务市场申报量价优化方法，其特征是，它包括以下步骤： 1用户参与电力调峰辅助服务市场可调功率计算： ①对所有用电设备进行可调功率计算建模： 式中：Paggt为t时刻的用户负荷聚合功率，单位：kW；N为空调集群空调总台数，单位：台；n为空调集群空调台数，单位：台；snt为第n台空调的运行状态，启动为1，停止为0；PnTCLt为第n台空调额定功率，单位：kW；PaggTCLt为t时刻的空调集群聚合功率，单位：kW；M为电动汽车集群电动汽车总辆数，单位：辆；m为电动汽车集群电动汽车辆数，单位：辆；αmt为第m辆电动汽车的运行状态，充电为1，停止为0；PmEVt为第m辆电动汽车充电功率，单位：kW；PaggEVt为t时刻的电动汽车集群聚合功率，单位：kW；L为储能集群储能设备总个数，单位：个；l为储能集群储能设备个数，单位：个；klt为第l台储能设备的运行状态，充电为1，停止为0，放电为-1；PlESt为第l个储能设备充放电功率，单位：kW；PaggESt为t时刻的储能集群聚合功率，单位：kW； ②设置用户负荷可调功率最大值计算约束条件如下： A.考虑用户舒适度要求： 空调负荷设置温度范围， 22℃≤Tsett≤28℃2 B.储能负荷约束条件： SOCESmin≤SOCESi≤SOCESmax3 式中：SOCESi为第i个储能该时刻的荷电状态值；SOCESmin为储能荷电状态下限值；SOCESmax为储能电池荷电状态上限值；NcidES为一日内储能系统的充放电次数；NmaxES为一日内充放电次数上限值； C.电动汽车负荷约束条件: SOCEVmin≤SOCEVi≤SOCEVmax5 式中：SOCEVi为第i个电动汽车该时刻的荷电状态值；SOCEVmin为电动汽车荷电状态下限值；SOCEVmax为电动汽车电池荷电状态上限值； ③计算用户负荷可调功率最大值： 用户负荷可调功率最大值由各空调、电动汽车和储能的可调功率最大值进行累加求和，为调节前用户可调用电负荷的聚合功率减去最大幅度调节后聚合功率； 2构建用户负荷申报调峰容量和价格优化模型： ①构建优化目标一：以日为周期，用户因响应参与电力调峰辅助服务获得的激励收入与因调整用电产生的电费增加额的差值、或与因调整用电产生的电费减小额的和最大，即用户一日内因参与电力调峰辅助服务所获收益最大； maxf1CDR,ΔP＝WTOU+WDR6 式中：f1CDR，ΔP为用户参与电力调峰辅助服务所获收益，单位：元；CDR为用户参与日前调峰辅助服务的报价，单位：元kWh；ΔP为用户负荷调节功率，单位：kW；WTOU为用户自身因改变用电减少的电费，电费减少为正，电费增加为负，单位：元；WDR为用户参与日前调峰辅助服务获得的激励收入，单位：元； f1CDR，ΔP的决策变量为用户参与日前辅助服务的报价CDR、负荷调节量ΔP；收益由两部分组成，一部分是用户参与辅助服务的激励收益WDR；另一部分是用户自身减少用电支出WTOU； 式6中，用户改变用电行为减少的电费支出WTOU计算公式为： 式中CTOU为执行日实时电价，单位：元kWh；ΔP为用户负荷调节功率，单位：kW； 式6中，用户参与电力调峰辅助服务获得的激励WTOU计算公式为： 式中：[T0，T1]为用户参加电力调峰辅助服务市场时间段区间，[T0，T1]≤[0,24]；CDR为用户参与电力调峰辅助服务的报价，单位：元kWh； 竞价成功率采用下式表示： 式中：PCDR为CDR价格下，用户竞价成功概率；为用户竞价成功的最高报价和竞价失败的最低报价的平均值； ②构建优化目标二：用户用电满意度保持最优； 用户满意度和用电功率改变的关系进行拟合，用户用电满意度保持最优优化目标函数为： minf2ΔP＝ekΔP10 式中：f2ΔP为用户用电的不满意度；ΔP为用户负荷调节功率，单位：kW；k为用户对用电量的减少敏感程度； ③构建综合用户满意度及竞价成功率的双优化目标： 在考虑竞价成功率前提下，使用户满意度和用户的收益达到最优，构建双目标优化函数： 式中：PCDRf1CDR，ΔP为用户收益期望； 3用户整体申报调峰容量和价格的优化： 用户收益期望最高和不满意度最低的多目标协同优化，通过参数变量，寻找函数f1CDR，ΔP和f2ΔP的Pareto最优解，采用Non-DominatedSortingGeneticAlgorithm-II,NSGA-II非支配排序遗传算法可以进行高效计算，NSGA-II的主要计算过程是： ①随机产生规模为N的初始种群,非支配排序后通过遗传算法的选择、交叉、变异三个基本操作得到第一代子代种群； ②从第二代开始,将父代种群与子代种群合并，进行快速非支配排序，同时对每个非支配层中的个体进行拥挤度计算，根据非支配关系以及个体的拥挤度选取合适的个体组成新的父代种群； ③通过遗传算法的基本操作产生新的子代种群：依此类推，直到满足程序结束的条件； 4用电设备调节量分解： 用户负荷调节量优化计算完毕后，将调节量分解到每个负荷设备，完成调控策略生成，使对用户的用电满意度达到最优，构建用户用电负荷的层级关系；层级低的负荷，优先切除，层级高的负荷，最后切除；用户指定负荷优先级，则以用户意向为准，如果没有指定，则默认按照储能、电动汽车、空调的顺序调节负荷。

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