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摘要：本发明公开了一种融入差异化激励机制的UVPP与需求响应双层联合优化方法，属于电力系统控制优化技术领域，解决了现有激励机制灵活性差导致的UVPP与需求响应双层联合优化调度结果准确性差的问题。所述方法包括：构建融入差异化激励机制的城市虚拟电厂与需求响应双层联合优化框架；所述双层联合优化框架包括上层UVPP优化运行模型和下层IDR优化模型；UVPP获取第N‑1个交易日中每个时段的历史数据，并将所述历史数据代入双层联合优化框架；求解代入历史数据的双层联合优化框架，得到所述双层联合优化框架的决策变量，并将所述决策变量作为UVPP在第N个交易日的优化调度结果。

主权项：1.融入差异化激励机制的UVPP与需求响应双层联合优化方法，其特征在于，所述UVPP为城市虚拟电厂；所述方法包括：构建融入差异化激励机制的城市虚拟电厂与需求响应双层联合优化框架；所述双层联合优化框架包括上层UVPP优化运行模型和下层IDR优化模型；在所述上层UVPP优化运行模型中，以优化周期内运行成本最小为目标构建目标函数，以发电量及用电量平衡约束、储能运行约束、柴油发电机运行约束为约束构建约束条件；在所述下层IDR优化模型中，以UVPP和用户的总利润最大化为目标构建目标函数，并融入不同用户的差异化激励机制；所述融入不同用户的差异化激励机制指在不同时段为各用户设置相应的激励率；UVPP获取第N-1个交易日中每个时段的历史数据，并将所述历史数据代入双层联合优化框架；求解代入历史数据的双层联合优化框架，得到所述双层联合优化框架的决策变量，并将所述决策变量作为UVPP在第N个交易日的优化调度结果；所述求解代入历史数据的双层联合优化框架，得到所述双层联合优化框架的决策变量，执行：对NSGA-II算法的参数、系统参数进行初始化；对上层UVPP优化运行模型的决策变量进行编码，初始化上层UVPP优化运行模型的第一代种群；从上层UVPP优化运行模型的第一代种群开始，依次对各代子群中的个体的决策变量形成的决策空间、个体的上层目标值形成的目标空间进行非支配排序及种群更新，直至达到迭代次数，将最优上层目标值对应的个体的决策变量作为上层最优决策变量传入下层IDR优化模型；根据上层UVPP优化运行模型输出的上层最优决策变量中的，调整用户负荷削减量约束；其中，为在UVPP激励下用户在时段的负荷削减量的最优值；用户的负荷削减量的上限等于，总用户负荷削减量的上限等于所有用户的之和；以不同用户的激励率为下层UVPP优化运行模型的决策变量进行编码，初始化下层IDR优化模型的第一代种群；从第一代种群开始，依次对各代种群中的个体进行反编码，选取满足用户负荷削减量约束的个体，对当前代种群中选出的个体的决策变量形成的决策空间、个体的下层目标值形成的目标空间进行非支配排序及种群更新，直至达到迭代次数，将最优下层目标值对应的个体的决策变量作为下层最优决策变量传入上层UVPP优化运行模型；上层UVPP优化运行模型根据下层最优决策变量，重新计算决策变量，并在保持决策变量不变的情况下，对上层UVPP优化运行模型中的剩余决策变量进行二次决策，以得到最终的上层最优决策变量，作为相应的优化调度结果。

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