本发明涉及新一轮电力体制改革背景下，售电商的定价策略领域，是一种利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法。
背景技术：
：随着电力市场建设逐步完善，在售电侧开放的条件下，销售电价从由政府统一制定改为市场竞争形式。根据国外电力体制改革的经验，未来售电商以电价套餐方式售电会成为一种趋势。套餐定价作为一种创新型需求响应措施，可以鼓励负荷积极响应，实现售电商的盈利最大化。目前，本领域已有“针对我国电力市场发展情况，综合考虑电费支出满意度和用电方式满意度，且以益本比最大为目标的套餐优化设计方法”的报道。但是以上方法没能考虑不同负荷对价格的响应敏感度不同，以及电价满意度和用电方式满意度的重要性不同情况，并且忽略了负荷的变化行为是一种动态博弈过程的问题。技术实现要素：本发明的目的是，克服现有技术的不足，提出一种科学合理，适用性强，效果佳，以建立考虑负荷差异的需求响应模型、基于熵权法的负荷满意度分析、建立基于演化博弈论的负荷变化模型、基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计为内容的利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法。实现本发明目的所采用的技术方案是，一种利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，其特征是，它包括以下内容：1)建立考虑负荷差异的需求响应模型①基于k-means聚类算法的电力负荷分类以日负荷曲线的负荷率、峰谷差率、峰值出现时间、谷值出现时间构成的四个指标对日负荷曲线进行数据降维处理，并利用k-means聚类算法以所述四个指标的欧氏距离之和最小为依据对负荷进行聚类分析，即利用负荷特征指标将售电商服务区域内全部负荷按照各自负荷变化规律的不同进行分类，并生成每一类负荷的典型负荷曲线；选取与各聚类中心欧氏距离最近的50％个负荷曲线叠加取平均作为该类负荷的典型负荷变化规律；②基于模糊半梯度隶属度函数的时段划分聚类后每一类典型负荷曲线上负荷值的隶属度为：式中，μig(t)分别为t时刻第i类负荷的峰、谷隶属度函数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；maxli、minli分别为第i类负荷的日峰、谷负荷值；li(t)为t时刻第i类负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；分别对各类典型负荷曲线的峰谷隶属度进行排序并分析，规定峰隶属度排在的前1/3的负荷值所对应时刻属于峰时段，谷隶属度排在前1/3的负荷值所对应时刻属于谷时段，其余负荷值所对应时刻属于平时段；③差异化分时电价需求响应模型的建立采用计及负荷差异的需求响应模型，见公式(2)，来得到分时电价激励下可能出现的负荷变化规律，差异化分时电价需求响应模型为：为保证售电商负荷总需求不变，对公式(2)所表示的需求响应模型进行修正，得到公式(3)所表示的修正后的需求响应模型：式中，和l0i(t)分别为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之前和之后的负荷值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；pj(t)为t时刻套餐j的电价；p0(t)为t时刻的原电价；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；2)基于熵权法的负荷满意度分析①负荷的套餐合同满意度将负荷的套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两部分，并根据每个聚类中总负荷变化规律对这两个指标进行量化分析，得到每一类负荷对各套餐合同的满意度；借鉴手机流量套餐模式，将负荷变化规律类比包月流量；售电商以先签订套餐合同再用电，然后在合同规定的一个计费周期期满后，对实际用电与合同规定负荷变化规律不符的部分进行扣费处理的方式运营，第i类负荷接受套餐j的激励后的电价可用公式(4)计算：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励需支付的日电费；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；pj(t)为t时刻套餐j的电价；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；用电舒适度是判断负荷是否参与需求响应时的一个重要考量因素；利用需求响应电价模型得到的响应后每类负荷的总负荷曲线，并计算其与原曲线之间的欧氏距离，两曲线间欧氏距离越小说明用电舒适度越好，表达式如公式(5)所示：式中，为修正后需求响应模型得到的第i类负荷接受套餐j的激励后总负荷曲线与其原总负荷曲线之间的欧氏距离；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；l0i(t)为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；②基于熵权法的用户效用计算熵权法是一种突出各评估对象局部差异的客观权重计算方法，熵权法确定指标权重的步骤如下：a)因为负荷用电舒适度指标和负荷套餐价格满意度指标都属于成本性指标，所以利用公式(6)对其进行标准化处理：式中，yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；aimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的初始值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；b)利用公式(7)在负荷的套餐合同满意度指标标准化的基础上进行归一化处理，有利于减少某个数据的值过大或过小对熵值客观性的影响，为后续熵权计算提供基础；式中，y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；c)计算用户效用时需要综合考虑套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，这里通过利用公式(8)对归一化后的负荷的套餐合同满意度指标计算权重，来综合计入两者所起的作用；式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；d)用户效用为标准化后套餐价格满意度和用电舒适度与其对应熵权乘积之和；公式(9)为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；3)建立基于演化博弈论的负荷变化模型售电商根据各类典型负荷变化规律制定相应的电价套餐，负荷通过衡量对各套餐的满意度之后，按此套餐对应的典型负荷变化规律调整，通过采用演化博弈理论对电力负荷分析，得到负荷接受各类套餐激励的概率修正因子，如公式(10)所示：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；δ为演化博弈过程中的时刻；uiε(δ)为第i类负荷从套餐ε转移到套餐j的用户效用，ε＝1,2,…,λ；演化过程用公式(11)的微分方程描述：式中，为δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的概率；δ为演化博弈过程中的时刻；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的效用；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；4)基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计售电商在设计定制化电价套餐时，一方面需要降低售电价格来提高负荷满意度，另一方面为保证自身盈利，需要通过提供有助于减少供电企业规划建设成本和运行费用的服务，以谋求与供电企业协商降低购电价格；设定负荷在与售电商签订套餐合同后会按照合同规定的负荷变化规律调整，对于违约的负荷设定一定的惩罚措施；经过演化博弈之后，得到负荷接受各套餐激励的概率，售电商通过公式(12)预测负荷在套餐定价后变化规律；式中，l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；①售电商的双边协商购电合同模型售电商改变现有定价方式，采用定制化的分时电价套餐方式定价，售电商需要降低售电价格以满足负荷满意度，保障自身的市场占有率；因此，为保证自身利益，售电商与供电企业协商签订双边合同，以帮助供电企业缓解高峰时段供电压力、节省规划建设成本为条件，和对方进行协商，达到降低购电价格的目的；建立计及售电商的市场竞争力的售电商与供电企业的双边协商购电合同模型，每月平均每度电的购电成本包括基础电价、协商电价与电价补贴；模型的数学表达式见公式(13)和公式(14)：式中，c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；c0为原购电成本；γ为该售电商所服务总负荷的平均相对变化率；q为总用电量；τ为售电商的市场占有率；l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；l(t 1)为售电商通过修正后需求响应模型预测的(t 1)时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；②负荷的定制化电价套餐模型提出定制化电价套餐设计模型，其优化目标函数如公式(15)所示；在不考虑售电商市场竞争等问题的情况下，售电商的套餐设计只要保证负荷在售电商套餐定价方式下的电费小于在原来的电费，就认为负荷仍会继续接受该售电商的服务；式中，i为售电商日平均收益；ck为每个套餐的固定营销维护成本；qj(t)为t时刻接受套餐j的激励的负荷的用电量；q(t)为套餐定价后全部负荷t时刻的总用电量；cv为售电商的固定运营成本；pj(t)为t时刻套餐j的电价；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；约束条件：a)售电价格约束考虑到套餐设计既要吸引负荷接受激励，又要保证售电商获利，还要达到削峰填谷的目的，因此售电价格满足公式(16)和公式(17)所示的条件；式中，pj,p(t)为套餐j中t在平时段的电价；ωp为平时段电价系数；，pj,f(t)为套餐j中t在峰时段的电价；ωf为峰时段电价系数；pj,g(t)为套餐j中t在谷时段的电价；ωg为谷时段电价系数；p0(t)为t时刻的原电价；为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用电量；qi(t)为t时刻第i类负荷的用电量；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；b)峰谷差约束vmax-vmin≤v0，max-v0，min(18)式中，vmax和vmin分别为实行套餐定价后的总负荷曲线峰值和谷值；v0,max和v0,min分别为实行套餐定价前的总负荷曲线峰值和谷值；c)购电成本约束cmin＜c≤c0(19)式中，cmin为当前上网电价的下限值；c0为原购电成本；c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；d)负荷变化率约束γ≤γ0(20)式中，γ0为在实行套餐定价前的原负荷变化率；γ为该售电商区域内总负荷曲线的平均相对变化率；e)售电商竞争力约束0≤τ≤1(21)式中，τ为售电商的市场占有率。本发明的利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，由于采用建立考虑负荷差异的需求响应模型、基于熵权法的负荷满意度分析、建立基于演化博弈论的负荷变化模型、基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计等技术方案，能够综合考虑负荷差异及负荷的套餐合同满意度，揭示负荷差异及其演化博弈规律对售电企业设计电价套餐的影响且表明需求响应效果与购电成本的关系，以达到售电商盈利最大的效果，实现负荷削峰填谷、节省电网运行成本、缓解电网建设改造压力。具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。附图说明图1为本发明的基本原理流程图；图2为各类典型负荷曲线图；图3为第一类负荷采用分时电价和单一电价的负荷曲线对比图；图4为第二类负荷采用分时电价和单一电价的负荷曲线对比图；图5为第三类负荷采用分时电价和单一电价的负荷曲线对比图；图6为是否计及套餐价格满意度和用电舒适度二者权重不同的用户效用对比图；图7为第一类负荷接受各套餐激励的概率图；图8为第二类负荷接受各套餐激励的概率图；图9为第三类负荷接受各套餐激励的概率图；图10为售电商市场占有率与购电成本的关系图；图11为套餐定价前后全部的负荷曲线对比图。具体实施方式下面利用附图和实施例对本发明进行进一步说明。1.利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，其特征是，它包括以下内容：本发明以售电商为研究对象，要求服务对象以月为单位变更套餐，选取我国东北某城市的北湖开发区内307个一般工商业负荷，对每个负荷曲线按月取平均得到的等效日负荷曲线进行定制化电价套餐设计。本发明实施例的一种利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，它包括以下内容：1)建立考虑负荷差异的需求响应模型①基于k-means聚类算法的电力负荷分类以日负荷曲线的负荷率、峰谷差率、峰值出现时间、谷值出现时间构成的四个指标对日负荷曲线进行数据降维处理，并利用k-means聚类算法以所述四个指标的欧氏距离之和最小为依据对负荷进行聚类分析，即利用负荷特征指标将售电商服务区域内全部负荷按照各自负荷变化规律的不同分成不同类，并生成每一类负荷的典型负荷曲线；选取与各聚类中心欧氏距离最近的50％个负荷曲线叠加取平均作为该类负荷的典型负荷变化规律；应用k-means聚类算法将负荷聚成3类。其中第一类负荷曲线有189个；第二类负荷曲线有18个；第三类负荷曲线有100个。如图2所示为采用k-means聚类算法后生成的各类典型负荷曲线。②基于模糊半梯度隶属度函数的时段划分聚类后每一类典型负荷曲线上负荷值的隶属度为：式中，μig(t)分别为t时刻第i类负荷的峰、谷隶属度函数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；maxli、minli分别为第i类负荷的日峰、谷负荷值；li(t)为t时刻第i类负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；分别对各类典型负荷曲线的峰谷隶属度进行排序并分析，设定峰隶属度排在的前1/3的负荷值所对应时刻属于峰时段，谷隶属度排在前1/3的负荷值所对应时刻属于谷时段，其余负荷值所对应时刻属于平时段；由图2可以发现，第一类负荷峰时段主要在一天的上午，第二类负荷为平滑型负荷，第三类负荷峰时段在一天的晚上，因此，对三类负荷的峰谷时段划分结果如表1所示。表1各类负荷的时段划分结果③差异化分时电价需求响应模型的建立采用计及负荷差异的需求响应模型，见公式(2)，来得到分时电价激励下可能出现的负荷变化规律，差异化分时电价需求响应模型为：为保证售电商负荷总需求不变，对公式(2)所表示的需求响应模型进行修正，得到公式(3)所表示的修正后的需求响应模型：式中，lji(t)和l0i(t)分别为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之前和之后的负荷值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；pj(t)为t时刻套餐j的电价；p0(t)为t时刻的原电价；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；下面用计算说明不同负荷对同一电价的响应灵敏度不同。对全部等效负荷曲线叠加得到的总负荷曲线按半梯度隶属度函数划分峰、谷、平时段能够得到谷时段为：0:00-6:15；峰时段为：9:30-12:30，17:15-20:30；其余时间为平时段。并基于修正后的需求响应模型预测出每一类负荷的响应曲线如图3-图5所示。由图3可以发现，由于现在的时段划分结果与第一类负荷对应的时段划分结果类似，因此第一类负荷在现在的分时电价下有明显的削峰填谷效果；由图4可知，第二类负荷原本负荷曲线较为平缓，在此分时电价的激励下曲线出现了明显的峰谷；观察图5可得，此分时电价并未对第三类负荷起到削峰效果，反而使原峰值进一步增加。综上所述，因变化规律不同的负荷对同一电价响应的灵敏度不同，为达到更好的削峰填谷效果，采用利用负荷差异的分时电价需求响应模型进行套餐的设计。考虑到第一类和第三类负荷曲线存在较大的峰谷差，而第二类负荷因本身负荷曲线就较为平缓。所以，令套餐2维持现有单一电价不变，套餐1、3的峰谷分时电价。以目前该地区一般工商业售电价格0.88元/kwh，购电价格0.35元/kwh的电价标准作为实行套餐定价前的原始电价，参考目前采取分时电价地区的定价标准，规定ωp为0.8，ωf为1.5，ωg为0.5，则售电商设计的电价套餐如表2所示。表2售电商的电价套餐2)基于熵权法的负荷满意度分析①负荷的套餐合同满意度将负荷的套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两部分，并根据每个聚类中总负荷变化规律对这两个指标进行量化分析，得到每一类负荷对各套餐合同的满意度；借鉴手机流量套餐模式，将负荷变化规律类比包月流量；售电商以先签订套餐合同再用电，然后在合同规定的一个计费周期期满后，对实际用电与合同规定负荷变化规律不符的部分进行扣费处理的方式运营，第i类负荷接受套餐j的激励后的电价用公式(4)计算：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励需支付的日电费；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；pj(t)为t时刻套餐j的电价；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；用电舒适度是判断负荷是否参与需求响应时的一个重要考量因素；利用需求响应电价模型得到的响应后每类负荷的总负荷曲线，并计算其与原曲线之间的欧氏距离，两曲线间欧氏距离越小说明用电舒适度越好，表达式如公式(5)所示：式中，为修正后需求响应模型得到的第i类负荷接受套餐j的激励后总负荷曲线与其原总负荷曲线之间的欧氏距离；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；l0i(t)为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；②基于熵权法的用户效用计算熵权法是一种突出各评估对象局部差异的客观权重计算方法，熵权法确定指标权重的步骤如下：a)因为负荷用电舒适度指标和负荷套餐价格满意度指标都属于成本性指标，所以利用公式(6)对其进行标准化处理：式中，yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；aimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的初始值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；b)利用公式(7)在负荷的套餐合同满意度指标标准化的基础上进行归一化处理，有利于减少某个数据的值过大或过小对熵值客观性的影响，为后续熵权计算提供基础；式中，y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；c)计算用户效用时需要综合考虑套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，这里通过利用公式(8)对归一化后的负荷的套餐合同满意度指标计算权重，来综合计入两者所起的作用；式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；d)用户效用为标准化后套餐价格满意度和用电舒适度与其对应熵权乘积之和；公式(9)为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；将电价套餐价格满意度和用电舒适度在分析中取相同权重的情况记为方案1，取不同权重的情况记为方案2。图6为两种方案每一类负荷接受各类套餐激励情况下的用户效用。由图6可知，相较之方案1，方案2中第二、三类负荷接受套餐2激励的用户效用都有明显的提高；求解公式(4)可知，对每一类负荷来说套餐2的总价格在3种套餐中最高，且得到套餐2用电曲线是最平缓的，方案2无论是从鼓励负荷参与需求响应的角度还是售电商获利角度来说，都是优于方案1的。通过熵权法计算的负荷对各套餐满意度分析结果如表3所示。表3各类负荷的满意度分析结果3)建立基于演化博弈论的负荷变化模型售电商根据各类典型负荷变化规律制定相应的电价套餐，负荷通过衡量对各套餐的满意度之后，按此套餐对应的典型负荷变化规律调整。通过采用演化博弈理论对电力负荷分析，得到负荷接受各类套餐激励的概率修正因子，如公式(10)所示：式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；δ为演化博弈过程中的时刻；uiε(δ)为第i类负荷从套餐ε转移到套餐j的用户效用，ε＝1,2,…,λ；演化过程用公式(11)的微分方程描述：式中，为δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的概率；δ为演化博弈过程中的时刻；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的效用；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；为更好的验证电价套餐设计的合理性，设定所有负荷都按照电价套餐的合同要求变化，没有违约情况。演化博弈过程如图7-图9所示。由图7-图9可知，演化博弈后，接受套餐1激励变化的负荷为114个；接受套餐2激励变化的负荷为99个；接受套餐3激励变化的负荷为94个。4)基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计售电商在设计定制化电价套餐时，一方面需要降低售电价格来提高负荷满意度，另一方面为保证自身盈利，需要通过提供有助于减少供电企业规划建设成本和运行费用的服务，以谋求与供电企业协商降低购电价格；设定负荷在与售电商签订套餐合同后会按照合同规定的负荷变化规律调整，对于违约的负荷设定一定的惩罚措施；经过演化博弈之后，得到负荷接受各套餐激励的概率，售电商通过公式(12)预测负荷在套餐定价后变化规律；式中，l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；①售电商的双边协商购电合同模型售电商改变现有定价方式，采用定制化的分时电价套餐方式定价，售电商需要降低售电价格以满足负荷满意度，保障自身的市场占有率；因此，为保证自身利益，售电商与供电企业协商签订双边合同，以帮助供电企业缓解高峰时段供电压力、节省规划建设成本为条件，和对方进行协商，达到降低购电价格的目的；建立计及售电商的市场竞争力的售电商与供电企业的双边协商购电合同模型，每月平均每度电的购电成本包括基础电价、协商电价与电价补贴；模型的数学表达式见公式(13)和公式(14)：式中，c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；c0为原购电成本；γ为该售电商所服务总负荷的平均相对变化率；q为总用电量；τ为售电商的市场占有率；l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；l(t 1)为售电商通过修正后需求响应模型预测的(t 1)时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；设定设计本套餐的售电商的市场占有率为τ＝0.48。图10显示了在平均相对负荷变化率和总用电量不变情况下售电商市场占有率与购电成本的关系。将响应前后的负荷曲线进行对比，能够得到图11。原总负荷和响应后总负荷均为3090.2mw，即用电量均为772.55mwh。在采用套餐定价方式之后，响应后曲线相较于原曲线有明显的削峰填谷效果，原负荷变化率为0.029，各类负荷的变化行为通过演化博弈后得到平均相对负荷变化率分别为0.008。售电商可以与供电企业协商达到0.29元/kwh的供电成本。②负荷的定制化电价套餐模型提出了定制化电价套餐设计模型，其优化目标函数如公式(15)所示；在不考虑售电商市场竞争等问题的情况下，售电商的套餐设计只要保证负荷在售电商套餐定价方式下的电费小于在原来的电费，就可以认为负荷仍会继续接受该售电商的服务；式中，i为售电商日平均收益；ck为每个套餐的固定营销维护成本；qj(t)为t时刻接受套餐j的激励的负荷的用电量；q(t)为套餐定价后全部负荷t时刻的总用电量；cv为售电商的固定运营成本；pj(t)为t时刻套餐j的电价；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；约束条件：a)售电价格约束考虑到套餐设计方法既要吸引负荷接受激励，又要保证售电商获利，还要达到削峰填谷的目的，因此售电价格满足公式(16)和公式(17)所示的条件；式中，pj,p(t)为套餐j中t在平时段的电价；ωp为平时段电价系数；，pj,f(t)为套餐j中t在峰时段的电价；ωf为峰时段电价系数；pj,g(t)为套餐j中t在谷时段的电价；ωg为谷时段电价系数；p0(t)为t时刻的原电价；为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用电量；qi(t)为t时刻第i类负荷的用电量；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；b)峰谷差约束vmax-vmin≤ν0，max-v0，min(18)式中，vmax和vmin分别为实行套餐定价后的总负荷曲线峰值和谷值；v0,max和v0,min分别为实行套餐定价前的总负荷曲线峰值和谷值；c)购电成本约束cmin＜c≤c0(19)式中，cmin为当前上网电价的下限值；c0为原购电成本；c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；d)负荷变化率约束γ≤γ0(20)式中，γ0为在实行套餐定价前的原负荷变化率；γ为该售电商区域内总负荷曲线的平均相对变化率；e)售电商竞争力约束0≤τ≤1(21)式中，τ为售电商的市场占有率。每个套餐平均每日需固定支出0.2万元的营销成本，由于售电商无论采用什么定价方式，其固定的运营成本皆保持不变，因此求解公式(15)-公式(21)时省略售电商固定运营成本这一项。能够得到，实行套餐定价前后售电商的盈利情况如表4所示。表4实行套餐定价前后售电商的盈利分析定价方式收益(万元)购电成本(万元)营销成本(万元)利润(万元)单一价格68.1627.04-41.42套餐合同67.8022.400.6044.80由表4可知，虽在套餐定价情况下电费收益减少，且增加了套餐的营销成本，但由于售电商实行套餐定价降低了用户整体的负荷变化率，通过双边协商，与供电企业达成了购电价格协议，降低了购电成本，因此，售电商达到了盈利最大的效果。本发明中所用的特定实施例已对本发明的内容做出了详尽的说明，但不局限于本实施例，本领域技术人员根据本发明的启示所做的任何显而易见的改动，都属于本发明权利保护的范围。当前第1页1 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技术特征：1.一种利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，其特征是，它包括以下内容：
1)建立考虑负荷差异的需求响应模型
①基于k-means聚类算法的电力负荷分类
以日负荷曲线的负荷率、峰谷差率、峰值出现时间、谷值出现时间构成的四个指标对日负荷曲线进行数据降维处理，并利用k-means聚类算法以所述四个指标的欧氏距离之和最小为依据对负荷进行聚类分析，即利用负荷特征指标将售电商服务区域内全部负荷按照各自负荷变化规律的不同进行分类，并生成每一类负荷的典型负荷曲线；选取与各聚类中心欧氏距离最近的50％个负荷曲线叠加取平均作为该类负荷的典型负荷变化规律；
②基于模糊半梯度隶属度函数的时段划分
聚类后每一类典型负荷曲线上负荷值的隶属度为：
式中，μig(t)分别为t时刻第i类负荷的峰、谷隶属度函数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；maxli、minli分别为第i类负荷的日峰、谷负荷值；li(t)为t时刻第i类负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；
分别对各类典型负荷曲线的峰谷隶属度进行排序并分析，规定峰隶属度排在的前1/3的负荷值所对应时刻属于峰时段，谷隶属度排在前1/3的负荷值所对应时刻属于谷时段，其余负荷值所对应时刻属于平时段；
③差异化分时电价需求响应模型的建立
采用计及负荷差异的需求响应模型，见公式(2)，来得到分时电价激励下可能出现的负荷变化规律，差异化分时电价需求响应模型为：
为保证售电商负荷总需求不变，对公式(2)所表示的需求响应模型进行修正，得到公式(3)所表示的修正后的需求响应模型：
式中，lji(t)和l0i(t)分别为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之前和之后的负荷值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；pj(t)为t时刻套餐j的电价；p0(t)为t时刻的原电价；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；
2)基于熵权法的负荷满意度分析
①负荷的套餐合同满意度
将负荷的套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两部分，并根据每个聚类中总负荷变化规律对这两个指标进行量化分析，得到每一类负荷对各套餐合同的满意度；
借鉴手机流量套餐模式，将负荷变化规律类比包月流量；售电商以先签订套餐合同再用电，然后在合同规定的一个计费周期期满后，对实际用电与合同规定负荷变化规律不符的部分进行扣费处理的方式运营，第i类负荷接受套餐j的激励后的电价可用公式(4)计算：
式中，为第i类负荷接受套餐j的激励需支付的日电费；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；pj(t)为t时刻套餐j的电价；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；
用电舒适度是判断负荷是否参与需求响应时的一个重要考量因素；利用需求响应电价模型得到的响应后每类负荷的总负荷曲线，并计算其与原曲线之间的欧氏距离，两曲线间欧氏距离越小说明用电舒适度越好，表达式如公式(5)所示：
式中，为修正后需求响应模型得到的第i类负荷接受套餐j的激励后总负荷曲线与其原总负荷曲线之间的欧氏距离；为修正后t时刻第i类负荷接受套餐j的激励前后负荷值；l0i(t)为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励之后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；
②基于熵权法的用户效用计算
熵权法是一种突出各评估对象局部差异的客观权重计算方法，熵权法确定指标权重的步骤如下：
a)因为负荷用电舒适度指标和负荷套餐价格满意度指标都属于成本性指标，所以利用公式(6)对其进行标准化处理：
式中，yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；aimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的初始值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；
b)利用公式(7)在负荷的套餐合同满意度指标标准化的基础上进行归一化处理，有利于减少某个数据的值过大或过小对熵值客观性的影响，为后续熵权计算提供基础；
式中，y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；
c)计算用户效用时需要综合考虑套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，这里通过利用公式(8)对归一化后的负荷的套餐合同满意度指标计算权重，来综合计入两者所起的作用；
式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；y′imj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的归一化值；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；
d)用户效用为标准化后套餐价格满意度和用电舒适度与其对应熵权乘积之和；公式(9)为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用：
式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；yimj为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的标准化值；为第i类负荷接受套餐j的激励的第m个满意度指标的熵权；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；m＝1,2,…,n，n负荷的套餐合同满意度指标个数，由于套餐合同满意度分为套餐价格满意度和用电舒适度两个指标，所以n＝2；
3)建立基于演化博弈论的负荷变化模型
售电商根据各类典型负荷变化规律制定相应的电价套餐，负荷通过衡量对各套餐的满意度之后，按此套餐对应的典型负荷变化规律调整，通过采用演化博弈理论对电力负荷分析，得到负荷接受各类套餐激励的概率修正因子，如公式(10)所示：
式中，为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用户效用；δ为演化博弈过程中的时刻；uiε(δ)为第i类负荷从套餐ε转移到套餐j的用户效用，ε＝1,2,…,λ；
演化过程用公式(11)的微分方程描述：
式中，为δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的概率；δ为演化博弈过程中的时刻；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率修正因子；为演化过程中δ时刻第i类负荷接受套餐j的激励的效用；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；
4)基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计
售电商在设计定制化电价套餐时，一方面需要降低售电价格来提高负荷满意度，另一方面为保证自身盈利，需要通过提供有助于减少供电企业规划建设成本和运行费用的服务，以谋求与供电企业协商降低购电价格；
设定负荷在与售电商签订套餐合同后会按照合同规定的负荷变化规律调整，对于违约的负荷设定一定的惩罚措施；经过演化博弈之后，得到负荷接受各套餐激励的概率，售电商通过公式(12)预测负荷在套餐定价后变化规律；
式中，l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；为第i类负荷接受套餐j的激励的概率；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；
①售电商的双边协商购电合同模型
售电商改变现有定价方式，采用定制化的分时电价套餐方式定价，售电商需要降低售电价格以满足负荷满意度，保障自身的市场占有率；因此，为保证自身利益，售电商与供电企业协商签订双边合同，以帮助供电企业缓解高峰时段供电压力、节省规划建设成本为条件，和对方进行协商，达到降低购电价格的目的；建立计及售电商的市场竞争力的售电商与供电企业的双边协商购电合同模型，每月平均每度电的购电成本包括基础电价、协商电价与电价补贴；模型的数学表达式见公式(13)和公式(14)：
式中，c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；c0为原购电成本；γ为该售电商所服务总负荷的平均相对变化率；q为总用电量；τ为售电商的市场占有率；l(t)为售电商通过修正后需求响应模型预测的t时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；l(t 1)为售电商通过修正后需求响应模型预测的(t 1)时刻负荷接受套餐激励后的负荷值；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；
②负荷的定制化电价套餐模型
提出定制化电价套餐设计模型，其优化目标函数如公式(15)所示；在不考虑售电商市场竞争等问题的情况下，售电商的套餐设计只要保证负荷在售电商套餐定价方式下的电费小于在原来的电费，就认为负荷仍会继续接受该售电商的服务；
式中，i为售电商日平均收益；ck为每个套餐的固定营销维护成本；qj(t)为t时刻接受套餐j的激励的负荷的用电量；q(t)为套餐定价后全部负荷t时刻的总用电量；cv为售电商的固定运营成本；pj(t)为t时刻套餐j的电价；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；
约束条件：
a)售电价格约束
考虑到套餐设计既要吸引负荷接受激励，又要保证售电商获利，还要达到削峰填谷的目的，因此售电价格满足公式(16)和公式(17)所示的条件；
式中，pj,p(t)为套餐j中t在平时段的电价；ωp为平时段电价系数；，pj,f(t)为套餐j中t在峰时段的电价；ωf为峰时段电价系数；pj,g(t)为套餐j中t在谷时段的电价；ωg为谷时段电价系数；p0(t)为t时刻的原电价；qij(t)为t时刻第i类负荷接受套餐j的激励的用电量；qi(t)为t时刻第i类负荷的用电量；i＝1,2…,k，k为负荷聚类数目；j＝1,2…,λ，λ为套餐数目，因为对每一类负荷定制化设计电价套餐，所以套餐数目λ与负荷聚类数目k相同；t＝1,2…,t，t为日负荷曲线的采样数；
b)峰谷差约束
νmax-νmin≤ν0，max-ν0，min(18)
式中，vmax和vmin分别为实行套餐定价后的总负荷曲线峰值和谷值；v0,max和v0,min分别为实行套餐定价前的总负荷曲线峰值和谷值；
c)购电成本约束
cmin＜c≤c0(19)
式中，cmin为当前上网电价的下限值；c0为原购电成本；c为售电商签订双边协商合同后的购电成本；
d)负荷变化率约束
γ≤γ0(20)
式中，γ0为在实行套餐定价前的原负荷变化率；γ为该售电商区域内总负荷曲线的平均相对变化率；
e)售电商竞争力约束
0≤τ≤1(21)
式中，τ为售电商的市场占有率。
技术总结本发明是一种利用负荷差异及其演化博弈规律设计定制化电价套餐的方法，其特点是，包括：建立考虑负荷差异的需求响应模型、基于熵权法的负荷满意度分析、建立基于演化博弈论的负荷变化模型、基于负荷变化行为的定制化电价套餐设计等内容，能够综合考虑负荷差异及负荷的套餐合同满意度，揭示负荷差异及其演化博弈规律对售电企业设计电价套餐的影响且表明需求响应效果与购电成本的关系，以达到售电商盈利最大的效果，实现负荷削峰填谷、节省电网运行成本、缓解电网建设改造压力。具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
技术研发人员：肖白;崔涵淇;姜卓
受保护的技术使用者：东北电力大学
技术研发日：2020.01.09
技术公布日：2020.06.05
