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李鹏,王世谦,谢安邦,祖文静.碳中和目标下基于需求响应的用户特性优化研究[J].电测与仪表,2021,58(11):23-31.
lipeng,wangshiqian,xieanbang,zuwenjing.Research on optimization of user characteristics based on demand response under carbon neutral goal[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(11):23-31.
碳中和目标下基于需求响应的用户特性优化研究
Research on optimization of user characteristics based on demand response under carbon neutral goal
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.11.004
中文关键词:  碳中和  需求响应  MCMC采样  自适应遗传算法优化  碳减排量
英文关键词:Carbon neutral  Demand response  MCMC sampling  Adaptive genetic algorithm optimization  Carbon reduction
基金项目:国家自然科学基金资助项目( 71573084)
           
作者中文名作者英文名单位
李鹏lipeng国网河南省电力公司经济技术研究院
王世谦wangshiqian国网河南省电力公司经济技术研究院
谢安邦xieanbang国网河南省电力公司经济技术研究院
祖文静zuwenjing国网河南省电力公司经济技术研究院
摘要点击次数: 1946
中文摘要:
      电力行业是我国实现碳中和战略目标的重要一环,为促进该目标达成,需调动电力用户参与电力侧需求响应。一方面,从用户侧角度,不同用户面对电价波动环境控制控制电费期望和控制电费波动风险的偏好有所不同;另一方面,从供能侧角度,用户受生产特性影响,售电商对不同用户进行用电行为调节难度不同;因此,本文利用需求响应模型刻画用户行为,基于MCMC采样方法对电价风险环节进行模拟,在考虑碳减排收益的基础上,以用户为主体,综合构建考虑电费总额控制和风险控制的多目标优化模型,并借助自适应遗传算法进行算例求解,结果表明:本文所提模型能够挖掘不同用户的风险偏好和生产特性,助力用户实现自己偏好上的效用最大化,提高参与需求响应积极性。
英文摘要:
      The power industry is an important part of my country's strategic goal of carbon neutrality. To promote this goal, it is necessary to mobilize power users to participate in power side demand response. On the one hand, from the user’s perspective, different users face electricity price fluctuations to control expected cost of electricity and electricity cost fluctuations have different preferences. On the other hand, from the energy supply side, as users are affected by the characteristics of production, e-commerce retailers have different difficulties in adjusting electricity consumption behaviors of different users. Therefore, this paper uses the demand response model to characterize user behavior, and simulates the electricity price risk link based on the MCMC sampling method. On the basis of considering the benefits of carbon emission reduction, with users as the main body, this paper comprehensively constructs a multi-objective optimization model that considers total electricity bill control and risk control, and uses adaptive genetic algorithm to solve the case. The results show that the model proposed in this paper can identify the risk preferences and production characteristics of different users, help users maximize the utility of their preferences, and improve their enthusiasm for participating in demand response.
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