【价格型需求响应】基于Logistic函数的负荷转移率模型需求响应研究（Matlab代码实现）

news2025/1/18 3:50:27

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

1.1 负荷转移率模型

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

从需求侧角度看，随着电力市场的不断完善，交易主体的多元化，交易方式的透明化以及交易内容的灵活化，为需求侧响应的发展注入了新的活力[11-12]。根据“十三五”时期经济社会发展理念，电力需求侧管理（Demand Side Management，DSM）工作要求积极推广需求响应，持续引导节约用电，促进智能用电升级，推动电力供需协同互动。在这一背景下，需求响应（Demand Response，DR）技术作为一种新型的管理措施在我国重点城市进行初步试点工作，利用电网侧价格信号或激励信号积极引导用户优化用电方式，提高用电效率，从而使得电网整体负荷形态有所改善，电力供需矛盾有所缓解，促进电力系统高效稳定运行[13-14]。此外，需求响应技术还有利于缓解新能源的随机波动性给电力系统带来的负面影响，为电力系统的安全性提供保障。因此，需求响应技术的应用对能源经济发展、电力工业以及环境环保等方面具有重要的战略意义[15]。

1.1 负荷转移率模型

由消费者心理学可知，电价差过大、过小以及在电价变化处响应度曲线的平滑，均会引起用户需求

响应的变化。在电价激励机制下，用户本着自愿原则，其响应行为具有明显的随机性，则真实的需求响应曲线会处于乐观与悲观响应预测曲线之间，具备模糊属性［17］。本文以峰谷负荷转移为例，建立了基于 Logistic函数的模糊响应机理模型，如图 1 所示。图中，λpv为负荷转移率；m为乐观响应隶属度，表示用户符合乐观响应估计的概率；Δppv为电价差；apv和bpv为电价差划分区域分界点；柱形图所围成的梯形部分为采用偏大型半梯形隶属度函数反映不同电价差下对应的乐观响应隶属度 m；曲线部分为在不同电价差下，不同响应曲线对应的峰转谷负荷转移率λpv。该模型划分了死区、响应区和饱和区。在死区，电价差过小，用户响应行为具有很强的随机性，故由

乐观和悲观响应预测的平均值确定。在响应区，随着电价差增大，用户响应积极性被调动，且响应行为更倾向于乐观响应曲线。因此需考虑乐观响应隶属度，并将其作为需求响应机理的概率约束，采用偏大型半梯形隶属度函数计算。在饱和区，2 条曲线重合，用户响应行为即可用负荷转移率最大值表示。