【技术实现步骤摘要】
本文件涉及电力需求响应，尤其涉及一种负荷需求响应补偿优化方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、需求响应是通过激励措施鼓励电力用户在电力系统运行需求高时能够减少用电，在需求低时能够增加用电，从而调节电力供需平衡，提高电力系统的灵活性，保障系统能够安全稳定的运行。
2、现有技术主要参考国外负荷响应的经验或参照部分行业的电价水平。
3、然而，现有技术中难以快速准确地平衡补偿价格和用户负荷响应之间的关系，过低的补偿价格会导致用户响应程度不足，导致出现电力缺口，影响电力系统安全稳定运行。
技术实现思路
1、鉴于上述方案，本申请旨在提出一种负荷需求响应补偿优化方法、装置及存储介质，以解决上述技术问题中的至少一个。
2、第一方面，本说明书一个或多个实施例提供了一种负荷需求响应补偿优化方法，包括：
3、获取历史的响应补偿价格和响应负荷，所述响应补偿价格表示用户参与负荷响应、主动调整用电行为可以获得的单位补偿，所述响应负荷表示用户在特定价格下自主调整的用电功率；
4、基于tsk模糊模型，根据所述响应补偿价格和所述响应负荷，确定响应补偿价格和响应负荷的关系数据，响应补偿价格和响应负荷的关系数据表示不同补偿下对应的不同响应负荷；
5、获取用户负荷响应特性数据，所述用户负荷响应特性数据为表征用户响应行为的一系列数据；以及
6、根据预设约束条件、所述关系数据和所述用户负荷响应特性数据，构建负荷需求响应优化模型；所述负荷需求响
7、进一步地，所述基于tsk模糊模型，根据所述响应补偿价格和所述响应负荷确定响应补偿价格和响应负荷的关系数据包括：
8、基于tsk模糊模型，根据所述响应补偿价格和所述响应负荷，确定模糊子集；
9、根据所述模糊子集，确定隶属度值；以及
10、基于预设模糊规则，根据所述隶属度值，确定响应补偿价格和响应负荷的关系数据。
11、进一步地，所述tsk模糊模型计算公式如下：
12、
13、其中，λ表示响应补偿价格和响应负荷的线性关系数据；
14、k表示模糊规则数量；
15、k表示第k条规则；
16、表示第k条规则对应的模糊子集；
17、表示第k条规则模糊子集对应的隶属度函数；
18、x1表示响应补偿价格；
19、x2表示响应负荷；
20、fk(x)表示在特定参数x下第k条模糊规则对应的线性函数值；
21、fk表示第k条模糊规则对应的线性函数；
22、模糊规则如下：
23、
24、其中，表示第k条规则的输入变量补偿价格对应的模糊子集；
25、表示第k条规则的输入变量响应容量对应的模糊子集；以及
26、表示第k条规则的固定参数。
27、进一步地，所述预设约束条件包括用户最大响应容量约束、用户响应持续时间约束、用户响应能力与补偿价格的关系约束和单位补偿上限约束；
28、所述根据预设约束条件、所述关系数据和所述用户负荷响应特性数据构建负荷需求响应优化模型所述负荷需求响应优化模型用于计算最优响应补偿价格包括：
29、基于用户最大响应容量约束、用户响应持续时间约束、用户响应能力与补偿价格的关系约束和单位补偿上限约束，根据所述关系数据和所述用户负荷响应特性数据，确定响应负荷、状态变量和响应补偿数据；以及
30、基于负荷需求响应优化模型，以最优响应补偿价格为目标，根据所述关系数据、所述响应负荷、所述状态变量、所述响应补偿数据和所述用户负荷响应特性数据，得到最优响应补偿数据。
31、进一步地，所述负荷需求响应优化模型的目标函数如下：
32、
33、其中，f成本表示全社会成本函数
34、t表示时间；
35、表示t时刻系统的电力缺口；
36、表示t时刻用户i的响应负荷；
37、ui,t表示t时刻用户i是否响应的状态变量，0为不响应，1为响应；
38、c度电表示地区度电产值；
39、ct响应表示t时刻的响应补偿数据；
40、约束条件如下：
41、(1)用户最大响应容量约束：
42、
43、其中，为用户i最大响应容量；
44、(2)用户响应持续时间约束：
45、
46、其中，ui为用户i最大响应持续时间；
47、ui,t-1表示t-1时刻用户i是否响应的状态变量，值为0时不响应，为1时响应；
48、τ表示一个计算辅助变量；
49、(3)用户响应容量与补偿价格的关系约束：
50、
51、其中，λi表示响应补偿价格和响应负荷的线性关系数据；
52、bi表示常量；当激励响应基于补偿能够覆盖负荷削减用户的损失，不能覆盖成本部分，用户不予响应；
53、
54、(4)单位补偿上限约束：
55、
56、其中，表示单位补偿价格上限；
57、表示度电补偿分摊上限；以及
58、d表示负荷响应发生期间所有电力用户的用电量。
59、进一步地，通过分支定界算法求解所述负荷需求响应优化模型。
60、第二方面，本申请实施例提供了一种负荷需求响应补偿优化装置，包括：
61、第一获取模块，用于获取历史的响应补偿价格和响应负荷，所述响应补偿价格表示用户参与负荷响应、主动调整用电行为可以获得的单位补偿，所述响应负荷表示用户在特定价格下自主调整的用电功率；
62、生成模块，用于基于tsk模糊模型，根据所述响应补偿价格和所述响应负荷，确定响应补偿价格和响应负荷的关系数据，响应补偿价格和响应负荷的关系数据表示不同补偿下对应的不同响应负荷；
63、第二获取模块，用于获取用户负荷响应特性数据，所述用户负荷响应特性数据为表征用户响应行为的一系列数据；以及
64、优化模块，用于根据预设约束条件、所述关系数据和所述用户负荷响应特性数据，构建负荷需求响应优化模型；所述负荷需求响应优化模型用于计算最优响应补偿价格。
65、进一步地，所述生成模块配置成：
66、基于tsk模糊模型，根据所述响应补偿价格和所述响应负荷，确定模糊子集；
67、根据所述模糊子集，确定隶属度值；以及
68、基于预设模糊规则，根据所述隶属度值，确定响应补偿价格和响应负荷的关系数据。
69、进一步地，所述生成模块还配置成：
70、所述tsk模糊模型计算公式如下：
71、
72、其中，λ表示响应补偿价格和响应负荷的关系数据；
73、k本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种负荷需求响应补偿优化方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过分支定界算法求解所述负荷需求响应优化模型。
7.一种负荷需求响应补偿优化装置，其特征在于包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于所述生成模块配置成：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于所述生成模块还配置成：
10.一种用于存储计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在被执行时实现权利要求1-6中任一项所述的负荷需求响应优化方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种负荷需求响应补偿优化方法，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过分支定界算法求解所述负荷需求响应优化模型。...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘小聪，马捷，吴鹏，郑海峰，张煜，谭清坤，冀星沛，罗姝晨，文明，
申请(专利权)人：国网能源研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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