【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统领域，具体涉及一种基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法及系统。
技术介绍
1、采用可再生能源电力进而实现清洁能源替代是解决能源及气候问题的关键手段，同时也对电力系统运行提出挑战。随着发电侧的随机性增加，传统的“源随荷动”的调度模式难以适应，迫使能源消费方式改革以释放负荷侧潜力，实现大规模可再生能源电力的开发与利用。利用负荷灵活性改善电力系统运行是需求响应的重要手段之一，实现高峰负荷削减、电网建设和运行效率的提升并有助于可再生能源电力的消纳。
2、随着高级量测技术的发展，价格信号被视为居民侧参与需求响应的主要手段，能够发挥用户自主响应能力，解决居民用户数量多、体量小、类型多且分布分散的困境。价格信号分为两类，静态电价和动态电价，它们通过价格水平是否随当前电网系统负荷水平变化进行区分。静态电价仅随时间变化，如分时电价，而动态电价不仅与时间相关，还与系统负荷水平相关，能够区分不同时间和不同负荷水平的电力负荷情况。大量电力用户以用电成本最低为目标调整自身用电方案时，会选择低电价用电，形成负荷高峰，造成价格倒挂现象，造成该现象的根本原因是静态电价仅随时间变化，不能反映并引导电力系统的供需变化。电力用户作为价格的接受者，所形成的系统负荷曲线难以反映给电力市场运营者，出现给高价时给低价，该给低价时给高价，对电力系统安全运行和经济效率不利。与此同时，在需求响应实施过程中，电力市场中售电主体、交易模式的多元化居民用户决策主体最优策略的确定极具挑战性。传统的单主体决策的最优理论体系已无法满足多决策主体之间的策
3、综上，确定可控负荷参与需求响应的用电决策行为是未来电力系统需求响应分析与设计的关键问题，在众多研究和应用中发挥基础作用，但传统电价需求响应常采用静态电价，无法反映和引导电力系统的供需水平。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对已有的传统静态电价需求响应的不足，从负荷用电成本最低出发，考虑用户的自主响应能力，利用博弈论的方法，提供一种基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法及系统，描述可控负荷均衡状态下的用电决策，为考虑用户自主响应能力的需求响应分析、电价设计问题的解决奠定基础。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，包括：
4、1)对某一区域的可控负荷和固定负荷原始数据参数进行处理，建立可控负荷模型；
5、2)确定动态电价策略，并根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷；
6、3)根据可控负荷模型，每个可控负荷在接收到需求响应电价信息后，以用电费用最低更新最优用电功率；
7、4)根据各个可控负荷参与需求响应以用电费用最低的最优用电功率，更新需求响应电价，并更新迭代次数加1；
8、5)根据更新后的最优用电功率判断需求响应过程是否满足收敛判据，若所有可控负荷最优用电功率之和与更新前的最优用电功率之和的差的模小于给定误差，则确定可控负荷最终用电功率、系统负荷曲线以及需求响应电价；若不满足，则返回步骤3)再次更新需求响应电价信息发布给各个可控负荷，直至迭代次数达到迭代上限或所有可控负荷最优用电功率之和与更新前的最优用电功率之和的差的模小于给定误差，则确定当前结果。
9、本专利技术进一步的改进在于，步骤1)中，可控负荷的原始数据参数包括启动时间、停止时间、最小功率、最大功率和耗电量，根据可控负荷不同的运行特性和结构参数，建立可控负荷模型，
10、pa,minua,t≤pa,t≤pa,maxua,t (1)
11、
12、其中，pa,t表示可控负荷a在t时间时的电能消耗；ua,t是0-1状态参数，与用户设定的允许使用时间有关，取1时表示可控负荷启动，取0时表示可控负荷关机；pa,min表示可控负荷a的最小功率；pa,max表示可控负荷a的最大功率；ea表示可控负荷a的总耗电量；γa,t表示耗电量的折损。
13、本专利技术进一步的改进在于，步骤2)中，确定动态电价策略，根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷，并根据以往运行经验设置更新参数、最大迭代次数以及收敛判据；
14、确定动态电价策略，如下：
15、λt＝atlt+bt (3)
16、其中at、bt为动态电价参数，按照以往运行经验设置，且at设置为非负数值；lt为参与需求响应的在t时的系统负荷水平；λt是t时的电价；
17、系统负荷曲线由固定负荷和可控负荷组成，表达如下：
18、
19、其中dt是参与需求响应用户在t时的固定负荷，由历史数据获得；a是参与需求响应的可控负荷的数量；
20、在动态电价策略确定的情况下，使用固定负荷数据对动态电价进行初始化，如下：
21、λt(0)＝atdt+bt (5)。
22、本专利技术进一步的改进在于，步骤3)中，根据可控负荷模型，每个可控负荷在接收到需求响应电价信息后，以用电费用最低更新最优用电功率，包括：
23、可控负荷收到发布的信号后，对自身用电方案进行调整，使得用电成本最低，对应的用电成本函数ca为，
24、
25、记迭代次数为k时，可控负荷a的调整策略为，
26、
27、其中，η和γ是按照运行经验选取的更新参数，pa是可控负荷a在时间上的用电序列。
28、本专利技术进一步的改进在于，步骤4)中，根据每个可控负荷以当前需求响应电价确定的最优用电功率，更新当前需求响应电价策略，并置迭代次数加一；
29、接收到每个可控负荷上报的用电功率后，调整当前需求响应电价策略，记迭代次数为k时，更新后的动态电价为，
30、
31、本专利技术进一步的改进在于，步骤5)中，每次收到各个可控负荷上报的最优用电功率之和l(k+1)，将其与上次迭代得到的最优用电功率之和l(k)，根据下式判断迭代是否小于给定误差δ，
32、||l(k+1)-l(k)||≤δ (9)
33、若式(9)成立或达到最大迭代次数，则迭代过程结束，公布最终电力价格，并确定各个可控负荷的用电功率；若式(9)不成立，则迭代过程尚未收敛，返回步骤3)继续进行迭代过程。
34、基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同系统，包括：
35、建模模块，用于对某一区域的可控负荷和固定负荷原始数据参数进行处理，建立可控负荷模型；
36、数据处理模块，用于确定动态电价策略，并根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷；
37、第一数据更新本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤1)中，可控负荷的原始数据参数包括启动时间、停止时间、最小功率、最大功率和耗电量，根据可控负荷不同的运行特性和结构参数，建立可控负荷模型，
3.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤2)中，确定动态电价策略，根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷，并根据以往运行经验设置更新参数、最大迭代次数以及收敛判据；
4.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤3)中，根据可控负荷模型，每个可控负荷在接收到需求响应电价信息后，以用电费用最低更新最优用电功率，包括：
5.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤4)中，根据每个可控负荷以当前需求响应电价确定的最优用电功率，更新当前需求响应电价策略，并置迭代次数加一；
6.根据权利要求1所述
7.基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同系统，其特征在于，建模模块中，可控负荷的原始数据参数包括启动时间、停止时间、最小功率、最大功率和耗电量，根据可控负荷不同的运行特性和结构参数，建立可控负荷模型，
9.根据权利要求7所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同系统，其特征在于，数据处理模块中，确定动态电价策略，根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷，并根据以往运行经验设置更新参数、最大迭代次数以及收敛判据；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤1)中，可控负荷的原始数据参数包括启动时间、停止时间、最小功率、最大功率和耗电量，根据可控负荷不同的运行特性和结构参数，建立可控负荷模型，
3.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤2)中，确定动态电价策略，根据固定负荷初始化动态电价策略后，将需求响应电价发布给各个可控负荷，并根据以往运行经验设置更新参数、最大迭代次数以及收敛判据；
4.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤3)中，根据可控负荷模型，每个可控负荷在接收到需求响应电价信息后，以用电费用最低更新最优用电功率，包括：
5.根据权利要求1所述的基于迭代邻近点算法的需求侧资源自动协同方法，其特征在于，步骤4)中，根据每个可控负荷以当前需求响应电价确定的最优用电功率，更新当前需求响应电价策略，并置迭代次数加一；
6.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵成成，曹望璋，靳丰源，潘廷哲，陆泳昊，顾衍璋，王锡凡，罗鸿轩，金鑫，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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