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何旭东,刘炜焘,郑宇辰,徐尔丰,李帅.双碳目标下需求侧参与的电力市场电能响应 策略研究[J].电测与仪表,2025,62(12):41-47.
He Xudong,Liu Weidao,Zheng Yuchen,Xu Erfeng,Li Shuai.Study on customer segmentation and trading strategies of power retailers in the context of demand-side participation in electricity markets[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(12):41-47.
双碳目标下需求侧参与的电力市场电能响应 策略研究
Study on customer segmentation and trading strategies of power retailers in the context of demand-side participation in electricity markets
DOI:
中文关键词:  需求侧响应  客户细分  机器学习  显著性分析
英文关键词:demand-side response, customer segmentation, machine learning, significance analysis
基金项目:国家自然科学基金(61601235);浙江省自然科学基金(BK20200824)
              
作者中文名作者英文名单位
何旭东He Xudong浙江省能源集团有限公司
刘炜焘Liu Weidao浙江浙能数字科技有限公司
郑宇辰Zheng Yuchen浙江浙能电力股份有限公司
徐尔丰Xu Erfeng浙江浙能能源服务有限公司
李帅Li Shuai浙江浙能数字科技有限公司
摘要点击次数: 8
中文摘要:
      随着碳达峰、碳中和目标的提出,大量新能源涌入市场触发大量的需求侧响应需求。然而需求侧用户由于用电行为随机性大、用电及社会经济信息难以全面获取等原因,需求侧响应程度难以预测,对售电商或负荷聚合商激励需求侧调节资源、参与辅助服务市场带来了很大困难。文中介绍了一种基于用户侧响应程度的用户细分方法,通过支持向量机算法,在保障一定分类准确率的前提下筛选出输入数据需求量最小的数据集。然后通过方差分析法进行显著性分析,总结在不同峰谷价差的电价套餐下,能够进行有效需求侧响应的用户具有的用电特征及社会经济特性。结果表明,该方法对售电侧参与辅助服务市场、激励用户挖掘自身灵活性调节能力、用户分时电价套餐推荐方案具有一定的参考价值。
英文摘要:
      With the introduction of carbon peaking and carbon neutrality targets, the influx of renewable energy into the market has triggered the needs for demand-side response. However, demand-side users are difficult to be predicted for their responsiveness due to the volatility of their electricity consumption behaviour and the difficulty of obtaining comprehensive electricity consumption and socio-economic information. Therefore, for the electricity sellers or aggregators which is difficult to incentive the demand-side resources to making them participating in the auxiliary service market. In the paper, a customer segmentation method based on the responsiveness has been proposed, and the smallest input data set is figured out by the support vector machine algorithm under the premise of guaranteeing a certain classification accuracy. Additionally, a significance analysis is carried out by Analysis of Variance algorithms has been used to summarize what electricity consumption characteristics and socio-economic characteristics of the users who are able to carry out effective demand-side response under the tariff packages with different peak-to-valley price differentials. The conclusions of this paper have certain value for the electricity retailer or aggregators to participation in the energy auxiliary market, and to incentive their users to dig their own flexibility adjustment ability. The conclusions also valuable in recommending the most suitable time-of-use tariff package for the customers.
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