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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;国网湖北省电力有限公司

摘要：一种考虑居民需求响应不确定性的电网优化调度方法及系统，方法包括：建立居民用户参与度不确定性模型；建立居民用户响应量不确定性模型；基于参与度不确定性模型及响应量不确定性模型，计算考虑居民需求响应不确定性的需求响应总负荷量；基于考虑居民需求响应不确定性的需求响应总负荷量，以电网综合运行成本最低为目标，建立考虑居民需求响应不确定性的电网优化调度模型，确定电网优化调度模型的约束条件；利用非洲秃鹫优化算法对电网优化调度模型进行求解，得到最优需求响应激励值。对居民用户在需求响应过程的参与度不确定性和响应量不确定性进行了精细化建模，可降低需求响应项目执行过程中因用户响应不确定性造成的安全风险和经济风险。

主权项：1.一种考虑居民需求响应不确定性的电网优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：建立居民用户参与度不确定性模型；步骤S2：建立居民用户响应量不确定性模型；步骤S3：基于参与度不确定性模型及响应量不确定性模型，计算考虑居民需求响应不确定性的需求响应总负荷量；步骤S4：基于考虑居民需求响应不确定性的需求响应总负荷量，以电网综合运行成本最低为目标，建立考虑居民需求响应不确定性的电网优化调度模型，确定电网优化调度模型的约束条件；步骤S5：利用非洲秃鹫优化算法对电网优化调度模型进行求解，得到最优需求响应激励值，确定机组出力，形成最优调度方法；步骤S1中，建立居民用户参与度不确定性模型，具体步骤如下：步骤S11：收集居民用户的家庭背景信息，家庭背景信息具体包括家庭收入、受教育水平程度和用户家庭成员平均年龄；步骤S12：将步骤S11中的家庭背景信息以用户家庭收入影响系数δI、用户受教育水平程度影响系数δE和用户家庭成员平均年龄影响系数δA三者来表示，共同来计算用户对激励的敏感度不确定性指数δ，表示用户在激励刺激下对需求响应的参与意愿不确定性大小，其计算公式为： 其中，I、Iε分别为居民用户的家庭收入和用户对需求响应激励敏感度受家庭收入水平影响的阈值，当用户的家庭收入超过阈值Iε后，其影响系数视为一个恒定的极小值表示用户对激励的敏感度极低；0≤α1＜α2＜α3≤1，E1、E2、E3为用户的受教育程度阈值，由低到高递增；0≤α4＜1，A、Aε分别为居民用户的家庭成员平均年龄和年龄阈值；步骤S13：基于步骤S12中得到的用户对激励的敏感度不确定性指数，建立基于激励动态变化下的用户参与度不确定性模型，其计算公式如下： 其中，δx、δm分别为用户在激励为x和激励占主导影响因素时转折激励阈值点xmid处的不确定性敏感指数；xlow、xup分别表示用户参与需求响应的临界激励水平点和饱和激励水平点；α、β为用户的激励敏感度指数δ随激励水平x变化而变化的不确定性参数，服从正态分布，且α＜β＜1；建立居民用户响应量不确定性模型，具体步骤如下：步骤S21：建立用户需求响应电力激励弹性系数: 其中，eii、eij分别表示自弹系数和互弹系数；Qi、ΔQi分别为i时段的用户原始用电量和用电改变量；xi、xj分别为i时段和j时段的激励；eii、eij的值可根据调研当地负荷的行为特性和专家经验获取；步骤S22：建立用户对温控负荷、电动汽车负荷和洗衣机负荷的用电舒适度模型： 其中，λTL、λEV和λzy分别为用户对温控负荷、电动汽车负荷和洗衣机负荷的用电舒适度不确定性指标；ΔTset为温控负荷的温度设定值改变量；ΔTset,max为用户在激励刺激下能接受的最大可调节温度；SOCout、SOCplan分别为用户参与需求响应后和未参与需求响应时电动汽车离网时刻的荷电状态值；Tzy,on0、Tzy,on1分别为需求响应前后可转移类负荷的工作开始时间；Tzy,de,max为设备的最大可转移时间；λTL、λEV和λzy的值由蒙特卡洛抽样得到；ΔTset,max、SOCplan、Tzy,on0和Tzy,de,max的值服从正态分布，其值由蒙特卡洛抽样获取；步骤S23：基于用户需求响应电力激励弹性系数及用电舒适度模型，建立基于用户用电舒适度的用户响应量不确定性模型：ΔQi＝Qi,TL×λTL×eii×xi+Qi,EV×λEV+Qi,zy×λzy×eij×xj 其中，ΔQi为用户的响应量不确定值；Qi,TL、Qi,EV和Qi,zy分别为i时段用户原始温控负荷、电动汽车负荷和洗衣机负荷的用电量；Pi、Ai分别为i时段用户侧原始电价、需求响应电价以及补偿激励；Pj、Aj分别为j时段用户侧原始电价、需求响应电价以及补偿激励。

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