考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法及装置

摘要

本发明提出了考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法，包括：根据电力需求价格弹性理论，构建基于需求价格弹性的用户需求响应函数，建立零售价格与用电量之间的关系；通过构建零售商成本‑收益函数，计算零售商批发市场购电成本、售电市场售电收入、需求响应激励收入影响要素的费用，建立零售价格与成本、收益函数的联系；结合需求响应函数，构建电力零售商的零售套餐定价模型，对零售套餐定价模型进行优化求解，通过优化分时电价这一变量，使零售商单日利润最大化。本发明结合用户需求响应函数，设计了基于价格型需求响应的零售套餐定价优化模型，使得模型建构更贴近实际，能为零售商差异化定价提供必要的决策支持。

说明书

技术领域

本发明涉及电力经济技术领域，特别是涉及考虑价格型需求响应项目实施的零售套餐定价方法及装置。

背景技术

售电市场的放开，正在推动电力零售的快速发展。在竞争性电力市场中，售电商代理交易将会成为电力市场的新常态。为了提升用户粘性，增强电力零售商在售电市场的竞争力，电力零售商不仅需要制定科学合理的零售套餐，还需要开发定制化的增值服务。电力零售价格作为反映供电成本和市场价值的载体，是零售套餐设计的重点；需求响应作为需求侧管理的关键一环，是优化用电行为的必备服务。电力零售商不仅可以代理用户在双边市场进行报价交易，还可以作为负荷聚合商代理用户参与需求响应市场。但目前，大部分的研究集中于激励型需求响应在用户群体的实施方法与激励价格计算，较少研究从售电商的角度出发，探索价格型需求响应机制下售电商的价格决策方法。

因此，有必要研究一种考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法及装置，为零售商提供价格决策的支撑。

发明内容

本发明的目的在于设计一种考虑价格型需求响应的零售套餐定价模型，通过分析影响电力零售商收益的相关要素，提出将需求响应收入纳入电力零售商的成本——收益计算函数，构建基于价格型需求响应的零售套餐定价优化模型，形成差异化的用户零售套餐定价策略，为电力零售商定价决策提供依据。

本发明提供考虑价格型需求响应的零售套餐定价模型，所述零售套餐定价方法包括以下步骤：

步骤一：构建用户价格型需求响应函数

根据电力需求价格弹性理论，构建基于需求价格弹性的用户需求响应函数，建立零售价格与用电量之间的关系。

步骤二：构建电力零售商成本——收益函数。

通过构建零售商成本——收益函数，计算零售商批发市场购电成本、售电市场售电收入、需求响应激励收入等影响要素的费用，建立零售价格与成本、收益函数的联系。

步骤三：构建基于价格型需求响应的零售套餐定价模型。

结合需求响应函数，构建电力零售商的零售套餐定价模型，利用CPLEX求解工具进行优化求解，通过优化分时电价这一变量，使零售商单日利润最大化。

优选地，所述步骤一包括以下内容：

①构建用户的峰平谷电力需求弹性矩阵E

其中：ε

②根据用户用电需求变化率与电价变化率之间的关系，建立零售电价与用电量之间的关系。

其中：

优选地，所述步骤二包括以下内容：

①测算零售商批发市场购电成本，计算方式如下：

其中：

②测算零售商营销与管理成本，计算方式如下：

其中：

③测算零售市场售电收入，计算方式如下：

其中：

④测算需求响应补偿收入，计算方式如下：

其中：

⑤测算电力零售商的偏差电费，计算方式如下：

其中：

优选地，所述步骤三包括以下内容：

①构建优化变量：

其中：

②构建优化目标：

③构建约束条件：

其中：θ代表平时电价的削减比例；σ代表谷时电价的削减比例；γ代表日用电量变化率；p

④求解方法：

上述模型中的决策变量为分时段用户群的零售电价，式(3-1)为上述变量的计算式表达，(3-2)为关于优化目标的计算表达式，该模型为混合非整数线性规划问题，可以使用目前已广泛应用的CPLEX优化工具对其进行求解。

考虑价格型需求响应的零售套餐定价装置，包括：

构建用户价格型需求响应函数模块，用于根据电力需求价格弹性理论，构建基于需求价格弹性的用户需求响应函数，建立零售价格与用电量之间的关系；

构建电力零售商成本-收益函数模块，用于通过构建零售商成本-收益函数，计算零售商批发市场购电成本、售电市场售电收入、需求响应激励收入影响要素的费用，建立零售价格与成本、收益函数的联系；

构建基于价格型需求响应的零售套餐定价模型模块，用于结合需求响应函数，构建电力零售商的零售套餐定价模型，对零售套餐定价模型进行优化求解，通过优化分时电价这一变量，使零售商单日利润最大化。

一种计算设备，包括：一个或多个处理单元；存储单元，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行如上所述的考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法。

一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法的步骤。

本发明的优点和积极效果是：

本发明根据电力零售商的固定成本、可变成本和具体收益构建了不同电价水平下的电力零售商成本——收益数学表达式，结合用户需求响应函数，设计了基于价格型需求响应的零售套餐定价优化模型，使得模型建构更贴近实际，能为零售商差异化定价提供必要的决策支持。

附图说明

图1是基于价格型需求响应的零售套餐定价优化方法的流程图；

图2(a)是园区内四类用户群中用户群1的用电负荷曲线；

图2(b)是园区内四类用户群中用户群2的用电负荷曲线；

图2(c)是园区内四类用户群中用户群3的用电负荷曲线；

图2(d)是园区内四类用户群中用户群4的用电负荷曲线；

图3是四类用户群的零售套餐定价水平；

图4(a)是园区内四类用户群中用户群1实施需求响应后的用电负荷对比情况；

图4(b)是园区内四类用户群中用户群2实施需求响应后的用电负荷对比情况；

图4(c)是园区内四类用户群中用户群3实施需求响应后的用电负荷对比情况；

图4(d)是园区内四类用户群中用户群4实施需求响应后的用电负荷对比情况；

图5是园区实施需求响应后的用电负荷对比情况。

具体实施方式

为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法构造了需求响应模型，分析了包含售电收入、购电支出、响应收入等的售电商成本—收益函数，构建了零售套餐定价模型，从优化定价角度为零售商提供决策支持。

下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。

如图1所示，基于价格型需求响应的零售套餐定价优化方法包括以下步骤：

步骤一：构建用户价格型需求响应函数

根据电力需求价格弹性理论，构建基于需求价格弹性的用户需求响应函数，建立零售价格与用电量之间的关系。

步骤二：构建电力零售商成本——收益函数。

通过构建零售商成本——收益函数，计算零售商批发市场购电成本、售电市场售电收入、需求响应激励收入等影响要素的费用，建立零售价格与成本、收益函数的联系。

步骤三：构建基于价格型需求响应的零售套餐定价模型。

结合需求响应函数，构建电力零售商的零售套餐定价模型，利用CPLEX求解工具进行优化求解，通过优化分时电价这一变量，使零售商单日利润最大化。

优选地，所述步骤一包括以下内容：

①构建用户的峰平谷电力需求弹性矩阵E

其中：ε

②根据用户用电需求变化率与电价变化率之间的关系，建立零售电价与用电量之间的关系。

其中：

优选地，所述步骤二包括以下内容：

①测算零售商批发市场购电成本，计算方式如下：

其中：

②测算零售商营销与管理成本，计算方式如下：

其中：

③测算零售市场售电收入，计算方式如下：

其中：

④测算需求响应补偿收入，计算方式如下：

其中：

⑤测算电力零售商的偏差电费，计算方式如下：

其中：

优选地，所述步骤三包括以下内容：

①构建优化变量：

其中：

②构建优化目标：

③构建约束条件：

其中：θ代表平时电价的削减比例；σ代表谷时电价的削减比例；γ代表日用电量变化率；p

④求解方法：

上述模型中的决策变量为分时段用户群的零售电价，式(3-1)为上述变量的计算式表达，(3-2)为关于优化目标的计算表达式，该模型为混合非整数线性规划问题，可以使用目前已广泛应用的CPLEX优化工具对其进行求解。

针对价格型需求响应机制下售电商的价格决策方法，本发明根据电力零售商的固定成本、可变成本和具体收益构建了不同电价水平下的电力零售商成本——收益数学表达式，结合用户需求响应函数，设计了基于价格型需求响应的零售套餐定价优化模型，使得模型建构更贴近实际的同时，能为零售商差异化定价提供必要的决策支持。

考虑价格型需求响应的零售套餐定价装置，包括：

构建用户价格型需求响应函数模块，用于根据电力需求价格弹性理论，构建基于需求价格弹性的用户需求响应函数，建立零售价格与用电量之间的关系；

构建电力零售商成本-收益函数模块，用于通过构建零售商成本-收益函数，计算零售商批发市场购电成本、售电市场售电收入、需求响应激励收入影响要素的费用，建立零售价格与成本、收益函数的联系；

构建基于价格型需求响应的零售套餐定价模型模块，用于结合需求响应函数，构建电力零售商的零售套餐定价模型，对零售套餐定价模型进行优化求解，通过优化分时电价这一变量，使零售商单日利润最大化。

一种计算设备，包括：

一个或多个处理单元；

存储单元，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理单元执行，使得所述一个或多个处理单元执行上述的考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法；需要说明的是，计算设备可包括但不仅限于处理单元、存储单元；本领域技术人员可以理解，计算设备包括处理单元、存储单元并不构成对计算设备的限定，可以包括更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如计算设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法的步骤；需要说明的是，可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合；可读介质上包含的程序可以用任何适当的介质传输，包括，但不限于无线、有线、光缆，RF等等，或者上述的任意合适的组合。例如，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java，C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行，或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

下面结合具体实施案例对本发明进行进一步描述：

以一个综合园区内的电力零售商定价决策过程为算例说明本发明的合理性和有效性，园区内四类用户群用电负荷曲线如图2(a)、2(b)、2(c)、2(d)所示，在执行价格型需求响应下的分时电价套餐之前，园区用户执行固定销售电价，电价水平如表1所示。

表1一般用户固定销售单价(元/kWh)

根据电力系统中日用电时段的用电特征，对峰荷、平荷、谷荷的时段进行划分，依据该种时段划分方案，优化模型的计算结果主要考虑对电网侧的综合日负荷曲线起到一定影响效果。在电网侧负荷时段划分方案下，分时时段和优化变量如表2所示。

表2时段划分方案及优化变量

在实施案例中：电力零售商推行电价套餐为6个，每个套餐的营销与管理产生的平均费用为18万元；实施需求响应日前削峰需求响应出清价格为2.5元/kWh，填谷需求响应固定补偿单价为1.2元/kWh，总量分成套餐中用户需求响应收入分成比例为0.8，电网侧削峰填谷响应时段为8:00——21:00，主要实施项目为经济性削峰项目；调节系数U

表3批发市场平均购电单价(单位：元/kWh)

表4目录电价(单位：元/kWh)

表5不同时段电价的弹性系数

经过计算，针对四类用户群的零售套餐定价水平展示于图3，表6。

表6零售电价套餐定价优化结果(单位：元/kWh)

同时，经优化模型计算后的园区及用户实施需求响应后的用电负荷对比情况展示于图4(a)、4(b)、4(c)、4(d)、5。

从负荷曲线的对比中可以看出，在该方案下，园区及用户的用能曲线是响应电网侧高峰时段进行负荷的削减和转移的。在实施分时电价之后，用户群1由于自身用能特性与大电网侧相仿，因此其响应方向既能优化自身负荷曲线，降低峰谷差率，还能为大电网侧的曲线优化起到作用。其他三类用户由于自身负荷特性与大电网侧有一定差异，按照电网侧的用电时段对其实施需求响应，不免会造成自身峰谷差加大的情况。但同时，通过方案一的响应方式，园区聚合侧用能曲线得到了一定优化，在合理降低峰谷差率的同时提升了供能的可靠性。根据对比结果表明，本发明所提出的考虑价格型需求响应的零售套餐定价方法可以更合理地为零售商实施需求响应情境下的用户差异化定价提供决策依据。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。