(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211367309.5 (22)申请日 2022.11.03 (71)申请人 南昌工程学院 地址 330099 江西省南昌市高新 技术开发 区天祥大道 289号 (72)发明人 丁贵立　韩威　许志浩　王宗耀　 康兵　朱卓航　高永民　蒋善旗　 (74)专利代理 机构 南昌丰择知识产权代理事务 所(普通合伙) 36137 专利代理师 吴称生 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种考虑用户满意度的需求响应激励价格 确定方法及装置 (57)摘要 本发明属于智能用电技术领域， 涉及一种考 虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法及 装置， 该方法立基于分层电力市场和碳排放交易 市场的激励型需求响应模型， 包括电网运营商模 型和用户侧模型， 以及目标函数模型； 通过聚类 算法确定用户的需求响应潜力等级； 通过历史响 应数据确定用户的响应率和不同时段的激励弹 性系数； 基于强化学习中的Q学习算法对激励型 需求响应模型进行求解， 得到最优激励补贴价 格。 本发明综合考虑碳排放交易 市场和用户不满 意度等影 响因素， 根据用户的相关用能特性和碳 交易市场的实时交易价格改变模 型的参数， 输出 补贴价格， 帮助供电公司制定科学的需求响应调 控策略， 实现电力资源合理配 置。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 115423539 A 2022.12.02 CN 115423539 A 1.一种考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特 征是， 包括步骤： S1、 建立基于分层电力市场和碳排放交易市场的激励型需求响应模型， 包括电网运营 商模型和用户侧模型， 以及目标函数模型； S2、 通过聚类算法确定用户的需求响应潜力等级； 通过历史响应数据确定用户的响应 率和不同时段的激励弹性系数； S3、 将用户的需求响应潜力等级、 响应率和激励弹性系数作为模型参数输入激励型需 求响应模 型， 基于强化学习中的Q学习算法对激励型需求响应模型进 行求解， 得到最优激励 补贴价格。 2.根据权利要求1所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 所 述电网运营商模型包括 碳排放收益模型， 减少的购电成本模型， 激励成本模型； 所述电网运营商模型为： 所述碳排放收益模型为： 所述减少的购电成本模型为： 所述激励成本模型为： 其中 式中， FGr表示电网收益， CGr表示碳排放收益， CRC表示减少的购电成本， CIC表示激励成 本， i代表用户， t代表时间， n是用户的集合， T是一天中所有时间段的集合； 表示用户 i在t时间段参与活动的响应负荷， ； 表示用户i在t时段的原始用电 需求； 表示用户i的激励弹性系数， 其含义为补贴发生1%的偏差而引起该时段负荷需求调 整的百分数； 表示用户i在t时段参与需求响应获得的激励补贴价格， 由电网运营商制 定， 表示最低激励补贴价格； 表示在t时刻标准煤的交易价格 单价； 表示在t 时刻当地碳交易市场的二氧化碳的交易单价； 表示t时刻电力市场批发电价的实时价 格。 3.根据权利要求2所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 所 述用户侧模型包括节约电费收益模型、 补贴收益模型、 用户不满意度模型； 所述用户侧模型为： 所述节约电费收益模型为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115423539 A 2所述补贴收益模型为： 所述用户不满意度模型 其中， FUr表示用户收益， CSr表示节约电费收益， CSI表示补贴收益， CUd表示用户不满意 度， 代表用户i在t 时刻的用电价格； 是用户i的响应率， 通过历史响应效果来计算， 代表用户i的历史响应负荷， 代表用户i的历史用电需求； 代表用户i的需求 响应潜力等级； ∈[0， 1]， ∈[0， 1]。 4.根据权利要求3所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 所 述目标函数模型为： 式中， ρ 是收益权 重因子， 表示 为电网运营商收益和用户收益的重要性比例， ρ ∈[0， 1]。 5.根据权利要求1所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 步 骤S2中， 获取活动实施地区的用户的前一周的用电负荷曲线， 通过负荷曲线聚类识别不同 用户的用能特性， 根据其用能特性划分其需求响应潜力等级。 6.根据权利要求1所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 步 骤S2中， 获取用户参与需求响应活动的历史响应数据， 通过神经网络辨识用户i的响应率 和不同时段的激励弹性系数 。 7.根据权利要求1所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 步 骤S3具体包括： 将基于 分层电力市场和碳排放交易市场的激励型需求响应模型决策优化问 题建模成一个智能体进 行学习的有限MDP， 电网运营商 首先为用户设置一个激励补贴价格， 接着用户响应并削减自己的用电负荷， 同时把用户和电网的收益反馈给电网运营商， 然后 电网运营商根据用户的负荷削减量以及当前的总收益重新设置激励补贴价格， 当用户和电 网的总收益取得最大值， 或达到 收敛条件时停止迭代过程， 此时的激励补贴价格就是所求 最优的基于 激励的需求响应策略。 8.根据权利要求4所述的考虑用户满意度的需求响应激励价格确定方法， 其特征是， 步 骤S3过程如下： 步骤S31:初始化参数， 包括： 用户i的需求响应潜力等级 ， 激励弹性系数 ， 用户i的响 应率 ， 收益权重因子ρ， 用户i的响应率 ， 折扣系数α， 学习率θ， 贪婪系数ε， ， ， ， ， ， T， 设置 的区间；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115423539 A 3