李雅婷，張 智，楊 莉，湯滌非，董晨景，季 超

（1. 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院，浙江省杭州市310027；2. 安徽電力交易中心有限公司，安徽省合肥市230061）

0 引言

放開增量配電與售電側(cè)業(yè)務(wù)是中國新一輪電力體制改革的重要任務(wù)，也是構(gòu)建競爭有序的售電側(cè)市場、提高配電網(wǎng)投資與運營效率的一項重要舉措［1］。2016 年10 月，國家發(fā)展改革委和國家能源局印發(fā)了《有序放開配電網(wǎng)業(yè)務(wù)管理辦法》［1］和《售電公司準(zhǔn)入與退出管理辦法》［2］，向社會資本放開配電網(wǎng)投資業(yè)務(wù)。截至2019 年底，國內(nèi)各地先后啟動了4 批共計375 個增量配電業(yè)務(wù)改革試點，成立了70多家配售一體化的增量配售電公司（incremental electricity distribution and retail company，IDR）［3］。作為新型市場主體，IDR 既發(fā)揮售電公司職能，也參與區(qū)域配電網(wǎng)及相關(guān)設(shè)備的規(guī)劃運營，業(yè)務(wù)模式更加復(fù)雜，其購售電決策、靈活性資源配置等問題成為其適應(yīng)電力市場的關(guān)鍵［4］。

售電公司代理電力用戶參與批發(fā)市場交易，其核心業(yè)務(wù)是如何在市場上購電并將其銷售給用戶［5］。在中國電力中長期交易為主、大部分省市電力現(xiàn)貨市場還不成熟的現(xiàn)狀下，售電公司實際用電量與合同電量間的偏差通常面臨懲罰性考核，IDR由于分布式電源（distributed generation，DG）和負(fù)荷的雙重不確定性，偏差考核風(fēng)險更大。隨著智能控制與雙向通信技術(shù)在用戶側(cè)大量應(yīng)用，需求響應(yīng)和配置儲能成為IDR 降低偏差的有效方式［6］。

現(xiàn)有針對售電公司購售電決策研究大多通過“中長期+現(xiàn)貨”多市場分配電量提高收益，減少偏差電量。如文獻(xiàn)［7］考慮用戶需求響應(yīng)對售電公司購售電決策的影響，構(gòu)建了包含雙邊合同、日前市場、實時市場的售電公司-用戶雙層購售電決策模型；文獻(xiàn)［8］將售電公司購電業(yè)務(wù)分為中長期購電業(yè)務(wù)和現(xiàn)貨市場購電業(yè)務(wù)，并提出多種零售合同模式，建立了售電公司購售電業(yè)務(wù)綜合決策與風(fēng)險評估模型；文獻(xiàn)［9］考慮可再生能源的不確定性，建立了售電公司參與日前市場和實時市場的多階段隨機(jī)優(yōu)化購電決策模型，探討了市場價格和需求差異對售電公司購電策略的影響。然而，上述研究不適用于中國中長期電力市場環(huán)境。調(diào)用用戶側(cè)可中斷負(fù)荷是售電公司降低偏差的主要策略之一。對此，文獻(xiàn)［10］基于費希納定律構(gòu)建了電力用戶參與可中斷項目意愿的決策模型，進(jìn)而設(shè)計了計及可中斷負(fù)荷的售電公司營銷策略。文獻(xiàn)［11］分析了偏差電量考核對售電公司經(jīng)營策略的影響，建立了考慮免考核電量的可中斷負(fù)荷調(diào)用模型。特別地，對于IDR，配置儲能是其降低偏差電量的另一重要手段。文獻(xiàn)［12］探討了儲能單元在虛擬電廠中的多種作用，從提高需求響應(yīng)效益、削峰填谷、提升電壓質(zhì)量3 個方面構(gòu)建了儲能系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化配置模型。文獻(xiàn)［13］結(jié)合不同儲能技術(shù)的特征，考慮需求響應(yīng)對降低偏差的影響，以可靠性和經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)優(yōu)化了主動配電網(wǎng)中儲能的配置方案。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多為某一方面或某一時間尺度內(nèi)的售電公司的決策，實際上對IDR 而言，從長時間尺度儲能容量配置到實時可中斷負(fù)荷、儲能的調(diào)用，其決策問題應(yīng)為一個涉及規(guī)劃和運行的多維度、多時間尺度的優(yōu)化問題。為此，本文提出了考慮源荷儲多時間尺度協(xié)同優(yōu)化的IDR 綜合決策模型，在購、售電環(huán)節(jié)分別考慮了IDR 的曲線購電模式以及基于消費者心理學(xué)的用戶需求響應(yīng)行為，并通過算例仿真驗證了模型的合理性和有效性。

1 IDR 決策框架

IDR 擁有區(qū)域配電網(wǎng)的運營權(quán)，通常由電網(wǎng)公司或社會資本投資的增量配電網(wǎng)運營商組建而成［1］，其經(jīng)營收益主要來自購售電差額利潤，同時面臨著偏差考核的風(fēng)險。IDR 經(jīng)營方式復(fù)雜，擁有多種靈活性資源，其經(jīng)營決策是一個多時間尺度、多維度問題，如圖1 所示。圖中:Eess為儲能配置的容量；Pess為儲能配置的功率；Pcap，IL為購買的可中斷負(fù)荷容量；α為零售合同電價系數(shù)；uj，k為用戶合同類型的選 擇 變 量；Econ，y，i(y=1，2，…，Y)為 合 約 購 電 量；PIL為削減的負(fù)荷量；Pcha和Pdis分別為儲能充、放電功 率；Pbuy為IDR 的 購 電 功 率；PPV和PWG分 別 為 光伏和風(fēng)電出力；Enon為IDR 的不平衡電量。圖中藍(lán)色部分表示IDR 的決策。

圖1 IDR 的決策框架Fig.1 Decision-making framework of IDR

在批發(fā)市場，IDR 可根據(jù)市場提供的交易品種簽訂合約進(jìn)行購電，例如年度、季度、月度合約等。考慮到中國電力中長期交易向現(xiàn)貨市場過渡的實際需求和IDR 的物理特性，基于《廣東電力市場中長期交易實施細(xì)則》提出的常用日分時電量曲線［14］，本文提出一種以常用分解曲線為交易標(biāo)的的購電模式。

在售電環(huán)節(jié)，IDR 代理用戶的用電特性各不相同，為了盡可能滿足各類電力用戶的需求，擴(kuò)大市場份額，IDR 會提供多樣化的零售合同供用戶選擇。用戶在綜合考慮各類零售合同的價格后，選擇自身用電效益最大的合同［15］。此外，為了控制實時運行的偏差，IDR 可配置儲能或與用戶簽訂可中斷負(fù)荷合同。其中，儲能配置需要考慮其全壽命周期內(nèi)的成本與效益，是一個多年的決策問題，而可中斷負(fù)荷合同期限較短，一般為半年或一年［16］。

綜上所述，如何合理分配各類合約的購電比例、制定零售合同的售電價格、確定可中斷負(fù)荷購買容量和儲能配置容量以及實時運行時如何調(diào)用可中斷負(fù)荷和儲能控制偏差以獲取最大的經(jīng)營利潤，是IDR 決策的關(guān)鍵。

2 電力中長期交易下的曲線購電模型

曲線購電是指市場運營機(jī)構(gòu)提前確定每類合約的日分時電量曲線和價格，IDR 可根據(jù)自身負(fù)荷特征合理安排各類合約的購買量。2018 年8 月國家能源局南方監(jiān)管局發(fā)布的《廣東電力市場中長期交易實施細(xì)則》提出了3 種常用的日分時電量曲線，如附錄A 圖A1 所示。根據(jù)分解曲線形狀不同，將IDR的購電合約分為3 類:峰谷平合約、全天平均合約、高峰時段合約。

峰谷平合約將一天T個調(diào)度時段劃分為峰段Tp、平段Tf和谷段Tv，不同時段電量比例給定，購電單價為c1，t；全天平均合約在各時段購入相同的電量，購電單價c2，t全天相同，且低于峰谷平合約平時段電價；高峰時段合約的購電單價為c3，t，高于峰谷平合約峰時段電價，即

式中:ki（i=1，2，3）為合約電價系數(shù)，以峰谷平合約的 價 格 為 基 準(zhǔn)，則 有k1=1，0 ≤k2≤1，k3≥1；cp、cf、cv分別為峰谷平合約峰時段、平時段、谷時段的購電單價；t為當(dāng)前調(diào)度時段。

以年作為IDR 綜合決策模型的考核尺度，則其年度合約購電成本Ccon為:

3 計及需求側(cè)響應(yīng)的IDR 售電模型

3.1 考慮用戶合同選擇的零售合同定價模型

為用戶提供多樣化的零售合同能夠增強(qiáng)用戶黏性、提高競爭力，是IDR 持續(xù)盈利的關(guān)鍵。由于零售合同設(shè)計并非本文的研究重點，暫假定IDR 只提供2 種年度零售合同:目錄電價合同和分時電價合同。目錄電價合同即IDR 提供的保底供電服務(wù)，合同售電價格r1，t等于目錄電價且全天價格相同。分時電價合同各時段的售電價格r2，t采用與峰谷平合約購電價格聯(lián)動的模式，可表示為:

式中:αu為分時電價合同的上浮系數(shù)，1≤αu≤αu，max，其中αu，max為上浮系數(shù)的最大值。

IDR 代理的用戶用電特征有所不同，如大型制造工業(yè)白天負(fù)荷高，晚上負(fù)荷低，負(fù)荷曲線呈現(xiàn)峰平型；三班制工廠全天24 h 負(fù)荷波動不大，屬于平滑型負(fù)荷；還有少數(shù)電力用戶晚上用電多于白天，負(fù)荷曲線為避峰型［15，17］。假設(shè)IDR 下有K種類型的電力用戶，不同類型用戶可以根據(jù)自身用電需求選擇合適的零售合同以減少用電支出，提高用電效益。同時，用戶實際用電量有一定的需求價格彈性，會隨著用電價格的變化而變化［18］。需求價格彈性ρk為:

式 中:EA，k和Edir，k分 別 為 第k類 用 戶 實 際 用 電 量 和在目錄電價下的原始用電量；rA和rdir分別為用戶實際用電價格和目錄電價。

用戶以平均用電成本最小為目標(biāo)選擇IDR 提供的電力零售合同，第k類用戶目標(biāo)函數(shù)為:

式中:Fk為第k類用戶的單位用電成本；J為IDR 提供零售合同的總類別數(shù)，本文J=2；uj，k為0-1 變量，uj，k=1表示第k類用戶選擇第j類零售合同，uj，k=0 表示 第k類 用 戶 不 選 擇 第j類 零 售 合 同；SL，k為 第k類 用戶選擇合同時考慮的場景數(shù)，用于模擬負(fù)荷的波動性；ωsL，k為 場 景sL，k的 概 率；EA，sL，k為 第k類 用 戶 選 擇第j類零售合同后在場景sL，k下時段t內(nèi)的實際用電量，由式（6）表示的需求價格彈性計算得到。

考慮用戶對零售合同的選擇，IDR 年度售電收益R可表示為:

3.2 基于用戶心理學(xué)的可中斷負(fù)荷補(bǔ)償模型

可中斷負(fù)荷合同是IDR 進(jìn)行需求側(cè)管理的有效方式。IDR 須提前與用戶簽訂可中斷負(fù)荷合同，并在用戶側(cè)裝設(shè)通信設(shè)備與控制設(shè)備，以實現(xiàn)對可中斷負(fù)荷的實時控制，在電力緊缺時直接中斷負(fù)荷［19］。IDR 支付給用戶的費用包括容量費用和停電補(bǔ)償，容量費用用于購買一年內(nèi)可中斷的負(fù)荷容量，停電補(bǔ)償是指運行中調(diào)用可中斷負(fù)荷后付給用戶的補(bǔ)償。IDR 需支付的總費用CIL為:

式中:ccap，IL為可中斷負(fù)荷的容量購買單價；SR為IDR 決策時考慮的場景數(shù)；ωsR為場景sR的概率；cIL，t為時段t可中斷負(fù)荷的停電補(bǔ)償價格；PIL，sR為合約期y內(nèi)場景sR下時段t內(nèi)中斷的負(fù)荷；Δt為單位調(diào)度時長。

可中斷合同中應(yīng)明確停電補(bǔ)償?shù)挠嬎惴绞健ＯM者心理學(xué)認(rèn)為停電補(bǔ)償價格影響到用戶響應(yīng)中斷的負(fù)荷量［20］。用戶的響應(yīng)曲線分為死區(qū)、線性區(qū)和飽和區(qū)，如附錄A 圖A2 所示。當(dāng)補(bǔ)償單價低于死區(qū)閾值cIL，min時，用戶不愿意中斷負(fù)荷；超過該閾值，用戶開始響應(yīng)中斷，且在一定范圍內(nèi)，隨著補(bǔ)償單價的提高，用戶中斷的負(fù)荷量線性上升；超過某一上限cIL，max時，用戶中斷負(fù)荷的能力趨于飽和，無法提供更多的可中斷容量［21］。

以可削減容量系數(shù)λIL來描述可中斷負(fù)荷對停電補(bǔ)償價格的響應(yīng)程度，其含義為某時段中斷的負(fù)荷量占可中斷負(fù)荷容量的比例，表示為:

式中:ηIL為可中斷負(fù)荷線性區(qū)的斜率；cIL為可中斷負(fù)荷的停電補(bǔ)償價格。

考慮到IDR 調(diào)用可中斷負(fù)荷后，售電收益會隨之減少。為簡化模型，假設(shè)可中斷用戶都選擇了目錄電價合同，得到修正后IDR 支付的總費用C′IL為:

4 IDR 多時間尺度綜合決策模型

《可再生能源發(fā)電全額保障性收購管理辦法》規(guī)定，電網(wǎng)企業(yè)和其他供電主體須全額收購規(guī)劃范圍內(nèi)的可再生能源發(fā)電項目的上網(wǎng)電量［22］。由于DG出力和負(fù)荷需求的不確定性，IDR 購售電偏差難以避免，若IDR 通過與大電網(wǎng)交易平衡偏差電量［23］，則其調(diào)整成本Cnon可表示為:

式中:cu和rv分別為IDR 向大電網(wǎng)購、售電的價格，且cu≥rv；Enon，sR為 合 約 期y內(nèi) 場 景sR下 時 段t內(nèi) 的偏差電量；f(x)為一分段函數(shù)，表達(dá)式見式（14）。

為 方 便 處 理，引 入2 個 非 負(fù) 松 弛 變 量uy，sR，t和vy，sR，t，令Enon，sR=uy，sR，t-vy，sR，t，顯 然uy，sR，t/vy，sR，t實 質(zhì)為IDR 在合約期y內(nèi)場景s下時段t內(nèi)的缺額/富余電量，則式（13）可等價為:

配置儲能是IDR 降低偏差費用的有效方式。儲能響應(yīng)速度快、充放電轉(zhuǎn)換迅速，可以有效平抑DG 和負(fù)荷的波動［24-25］。此外，IDR 還可以利用儲能在時間軸上的轉(zhuǎn)移能量，進(jìn)行“低買高賣”盈利。與可中斷負(fù)荷相比，儲能投資費用高于可中斷負(fù)荷容量費用，但運營時的電量損失費用低于可中斷負(fù)荷的停電補(bǔ)償［26］。儲能投資成本Cess為:

式中:cess、cess，E、cess，P分別為儲能的固定投資成本、單位容量投資成本、單位功率投資成本；Aess為設(shè)備投資成本的年等值系數(shù)。

綜上所述，IDR 決策變量包括儲能容量Eess、儲能功率Pess、分時電價合同上浮系數(shù)αu、可中斷負(fù)荷容量Pcap，IL、合約購電量Econ，y，i、負(fù)荷中斷量PIL，sR、儲能 充 電 功 率Pcha，sR和 儲 能 放 電 功 率Pdis，sR，其 經(jīng) 營 利潤為售電收益R扣除合約購電成本Ccon、可中斷負(fù)荷成本C′IL、儲能投資成本Cess和偏差調(diào)整成本Cnon，目標(biāo)函數(shù)為年度經(jīng)營利潤最大，即即調(diào)用的中斷負(fù)荷不能超過提前簽約的可中斷負(fù)荷容量。

式中:Smax和Smin分別為儲能荷電狀態(tài)的上、下限；Sy，sR，t為 合 約 期y內(nèi) 場 景sR下 時 段t儲 能 的 荷 電 狀 態(tài)；ηcha和ηdis分別為儲能的充、放電效率。式（20）和式（21）為儲能充放電功率約束；式（22）為儲能荷電狀態(tài)約束；式（23）為儲能的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程；式（24）為儲能一天內(nèi)充放電量一致性約束［27］。

眼見巖鷹又要沖入洞中，青辰忽然靈機(jī)一動，他轉(zhuǎn)身抓起身后的一對鷹卵，朝著巖鷹大嚷：“別過來！信不信我摔碎你的蛋！”作勢欲往地上砸。

本文所建立的IDR 綜合決策模型是一個涉及雙層優(yōu)化的混合整數(shù)規(guī)劃問題，難以直接用求解器求解。采用MATLAB 優(yōu)化工具箱中的fmincon 函數(shù)求解規(guī)劃部分的決策變量，采用CPLEX 求解器求解調(diào)度部分的決策變量，采用窮舉法求解用戶對零售合同類型的決策，具體求解流程如附錄A 圖A3所示。

5 算例分析

選取某區(qū)域IDR 的風(fēng)電、光伏、負(fù)荷等相關(guān)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行仿真分析，該區(qū)域負(fù)荷總量為60 MW，其中可中斷的容量為5 MW，風(fēng)電裝機(jī)容量為10 MW，光伏裝機(jī)容量為15 MW，調(diào)度時段T=24。假設(shè)IDR 以季度為周期進(jìn)行購電，即Y=4。合約電價系數(shù)k2=1，k3=1，峰谷平合約中峰、平、谷時段功率大小之比為1.5∶1.2∶1.0。IDR 代理的用戶類型K=3，分別為峰平型、平滑型、避峰型。用戶需求價格彈性系數(shù)ρk=-0.7［28］。風(fēng)電、光伏4 個季度的典型場景概率及24 h 典型出力曲線如附錄A圖A4 所示。3 類用戶的典型場景概率及24 h 典型負(fù)荷曲線如附錄A 圖A5 所示。電價、可中斷負(fù)荷、儲能相關(guān)參數(shù)見附錄A 表A1 至表A3。

5.1 IDR 決策模型優(yōu)化結(jié)果

求解上述模型得到IDR 的優(yōu)化決策結(jié)果如表1所示。在不同時間尺度下，IDR 分別對儲能配置、售電定價、可中斷負(fù)荷容量購買、合約購電量進(jìn)行了決策。4 個季度的負(fù)荷曲線特征不同，DG 出力也存在差異，如夏季負(fù)荷峰谷差較大、光伏較多，春季和冬季風(fēng)電較多，使得IDR 在4 個季度的購電組合有較大差異。在用戶側(cè)，峰平型用戶和平滑型用戶選擇了目錄電價合同，避峰型用戶選擇了分時電價合同，這是由于避峰型用戶峰時段用電少、谷時段用電多，基于峰谷平合約的分時電價合同可以有效減小其用電費用。

表1 IDR 決策優(yōu)化結(jié)果Table 1 Decision-making optimization results of IDR

4 個季度的IDR 的購電決策及運行決策如附錄A 圖A6 至圖A8 所示。以第2 季度為例進(jìn)行說明，本文原始負(fù)荷、DG 出力的不確定性由多個場景描述，圖2 和圖3 僅展示了某一場景，其中，負(fù)荷曲線1為基于實際數(shù)據(jù)的典型日負(fù)荷曲線，負(fù)荷曲線2 為用戶調(diào)整用電量后的負(fù)荷曲線，負(fù)荷曲線3 為負(fù)荷曲線2 扣除風(fēng)光出力后的凈負(fù)荷曲線。如圖2 所示，IDR通過購買48 900 MW·h 峰谷平合約和7 743 MW·h高峰時段合約，從一定程度上擬合了負(fù)荷曲線。圖3 為第2 季度典型場景下的運行策略，實際負(fù)荷與合約購電的偏差由IDR 通過調(diào)用可中斷負(fù)荷、調(diào)度儲能、向大電網(wǎng)實時購售電解決。夜間負(fù)荷較低，01:00—04:00 儲能一直處于充電狀態(tài)，在04:00 達(dá)到容量上限。05:00—07:00 IDR 無法消納多余的購電量，產(chǎn)生了負(fù)偏差。08:00 和18:00—19:00 雖屬于平時段，但負(fù)荷較高，IDR 調(diào)用了可中斷負(fù)荷。09:00—17:00 負(fù)荷的波動基本由儲能充放電來解決，在12:00 和17:00 產(chǎn)生了負(fù)偏差。21:00—24:00負(fù)荷較低，儲能受最大充電功率1.37 MW 的限制無法吸收所有負(fù)偏差，IDR 需要向電網(wǎng)出售一部分偏差電量。可以看出，IDR 通過調(diào)度可中斷負(fù)荷及儲能，減少購售電曲線的偏差，從而減小偏差成本，增加利潤。

圖2 第2 季度購電決策Fig.2 Power purchasing decision-making in the second quarter

圖3 第2 季度運行決策Fig.3 Operation decision-making in the second quarter

5.2 中長期合約價格對IDR 決策的影響

中長期合約價格影響IDR 的購電組合，進(jìn)而影響其可中斷負(fù)荷購買及儲能配置情況。如圖4 所示，當(dāng)全天平均合約電價系數(shù)k2下降時，IDR 購買峰谷平合約的電量比例隨之下降，購買全天平均合約和高峰時段合約的電量比例上升，IDR 傾向于用全天平均合約和高峰時段合約的組合代替峰谷平合約。

圖4 不同合約價格下IDR 購電決策Fig.4 Power purchasing decision-making of IDR with different contract prices

如附錄A 圖A9 所示，當(dāng)k2降低時，儲能配置不斷增加，而購買可中斷負(fù)荷的容量和實際調(diào)用量則沒有明顯的變化趨勢。經(jīng)分析不同場景數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，由于減少了峰谷平合約的電量，全天平均合約和高峰時段合約的購電組合與IDR 實際負(fù)荷差距增加，對這種可以預(yù)見的、長期存在的偏差，儲能由于其運行成本小而更有優(yōu)勢，因此整體上儲能的配置和調(diào)用都明顯增加，可中斷負(fù)荷由于運行成本高，更多地作為補(bǔ)充資源，用于一些小概率場景中其他靈活性資源調(diào)用后仍有差額的情況。

5.3 用戶結(jié)構(gòu)對IDR 決策的影響

用戶結(jié)構(gòu)影響IDR 的負(fù)荷曲線，從而影響其綜合決策。表2 為IDR 的3 種用戶結(jié)構(gòu)比例，圖5為3 種結(jié)構(gòu)比例下的IDR 的購電決策。如圖5 所示，情況1 下峰平型用戶比例較高，其負(fù)荷曲線與避峰型用戶負(fù)荷曲線抵消后，最終加權(quán)得到的負(fù)荷曲線仍為峰平型，因此IDR 同時購買了3 類合約。情況2 下負(fù)荷曲線最終呈平滑型，IDR 購買了大量的全天平均合約。情況3 下避峰型用戶占比最高，最終的加權(quán)負(fù)荷曲線呈避峰型，與3 類合約的曲線形狀都不匹配，此時IDR 更傾向于購買全天平均合約。

圖5 不同用戶結(jié)構(gòu)下IDR 購電決策Fig.5 Power purchasing decision-making of IDR with different user structures

表2 IDR 的3 種典型情況Table 2 Three typical situations of IDR

對比附錄A 圖A10 中3 種情況下IDR 靈活性資源配置及調(diào)用情況，情況1 和情況2 下IDR 采用3 種合約來擬合負(fù)荷曲線，使得購電曲線與負(fù)荷曲線偏差較小，儲能和可中斷負(fù)荷配置與調(diào)用較少。情況3 下負(fù)荷曲線呈避峰型，購電曲線為平滑型，存在較大偏差，對這種可以預(yù)見的、長期存在的偏差，IDR的最優(yōu)選擇為增加儲能的配置與調(diào)用，故情況3 下儲能的配置量和調(diào)用量明顯增加。

情況1 下IDR 的αu為1.39，避峰型用戶選擇了分時電價合同，且在需求彈性的作用下會減少峰時段用電量、增加谷時段用電量，在一定程度上減小了負(fù)荷峰谷差。情況2 和情況3 下αu分別為1.42 和1.47，此時分時電價較高，使得3 類用戶均選擇了全天價格相同的目錄電價合同，這是因為IDR 在購電時也選擇了全天價格相同的全天平均合約。

6 結(jié)語

作為新型市場主體，IDR 的運營決策涵蓋批發(fā)市場購電、零售合同定價、可中斷負(fù)荷購買、儲能規(guī)劃和實時調(diào)度，具有多維度、多時間尺度的特點。為此，本文提出了考慮源荷儲協(xié)同優(yōu)化的IDR 綜合決策模型，采用多場景技術(shù)模擬用戶負(fù)荷和DG 的不確定性，并考慮了用戶零售合同選擇、可中斷負(fù)荷和儲能設(shè)備響應(yīng)能力對IDR 決策的影響。仿真結(jié)果表明，所提模型能根據(jù)中長期交易價格、代理用戶結(jié)構(gòu)等信息，靈活調(diào)整IDR 的決策結(jié)果，最大化其利潤。

本文尚未將中長期合約價格的不確定性引入IDR 的綜合決策模型，未來將進(jìn)一步考慮市場風(fēng)險因素以提高模型的適用性。

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