【长沙理工大学】基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略报告_15页_2mb

报告摘要

本文研究了基于负荷转移的售电公司分时电价优化策略，旨在通过合理的电价设计，引导高能耗工业用户削峰填谷，实现电网负荷平衡与售电公司收益最大化。研究结合了售电公司与工业用户的成本收益分析，构建了分时电价双层优化模型，并采用KKT最优条件法进行求解，提升了计算效率与精度。

政策背景：2021年10月，国家发改委发布通知，要求取消工商业目录销售电价，加快落实分时电价政策。这一政策推动了售电公司对分时电价的优化研究。
研究难点：不同工业用户用电特性差异较大，负荷转移成本与效益需同时考虑，传统的优化策略难以兼顾双方利益。
解决思路：构建分时电价双层优化模型，上层为售电公司收益最大化，下层为工业用户成本最小化。通过KKT最优条件法，结合YALMIP工具箱和CPLEX求解器，实现模型的高效求解。
模型特点：
- 上层模型：以售电公司利润最大化为目标，考虑峰、平、谷时段电价及用户用电量。
- 下层模型：以工业用户成本最小化为目标，考虑负荷转移成本与电价响应。
优化效果：通过仿真测算，模型有效降低了峰谷差，使工业用户用电曲线更加平缓，实现了削峰填谷。同时，售电公司利润略有提升，用户平均成本增加有限，但整体效益提升显著。

购电成本：$ T_b = P_e \times Q_e $
收益模型：$ P_a = \frac{P_f Q_{e,f} + P_p Q_{e,p} + P_g Q_{e,g}}{Q_{e,f} + Q_{e,p} + Q_{e,g}} $
利润：$ B_s = (P_a - P_e) Q_e $

负荷转移成本：$ T_u = \sum_{i=1}^J T_{u,i} $
单个用户成本：
$$
T_{u,i} = \begin{cases}
Q_{i,0} \times \alpha_i \left(\frac{Q_i}{Q_{i,0}} - 1\right)^2 & \text{if } Q_i < Q_{i,0} \
0 & \text{if } Q_i \geq Q_{i,0}
\end{cases}
$$

上层模型目标：最大化售电公司利润 $ B $
下层模型目标：最小化工业用户总成本 $ T $
约束条件：
- 总用电量守恒：$ \sum_{i=1}^I (Q_i - Q_{i,0}) = 0 $
- 负荷转移限制：$ 0 \leq Q_{i,0}^- \leq \beta_i Q_{i,0} $
- 电价范围：$ P_p < P_f \leq 1.6 P_p $, $ 0.4 P_p \leq P_g < P_p $

用电特性分析：以钢铁、电石行业为例，分析其日负荷曲线，发现用电存在明显峰谷差异。
优化前后对比：
- 峰谷差由243.3692 MWh降至102.7604 MWh
- 最大用电量由757.793 MWh降至675.9711 MWh
- 最小用电量由514.4238 MWh增加至573.2107 MWh
- 工业用户用电曲线更加平缓，实现削峰填谷
分时电价表：
- 10 kV：高峰0.7825元/kWh，平段0.6437元/kWh，低谷0.5163元/kWh
- 110 kV：高峰0.7241元/kWh，平段0.5867元/kWh，低谷0.4787元/kWh
- 220 kV：高峰0.6853元/kWh，平段0.5627元/kWh，低谷0.4491元/kWh
成本收益对比：
- 售电公司：优化前成本546.22643元，利润339.10296元；优化后成本546.22643元，利润339.64088元
- 工业用户：优化前成本885.32939元，利润-885.32939元；优化后成本886.20893元，利润-886.20893元