呂 挺，張 智，蘆鵬飛，姚 影，林振智，楊 莉

（1.浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院,浙江省杭州市 310027；2.國網(wǎng)浙江省電力有限公司,浙江省杭州市 310007；3.國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院,浙江省杭州市 310014）

0 引言

隨著電力市場化改革的深入以及電網(wǎng)中大規(guī)?？稍偕茉辞鍧嵦娲?需求響應(yīng)（demand response,DR）作為用電環(huán)節(jié)與其他環(huán)節(jié)之間協(xié)調(diào)的關(guān)鍵手段［1］,有助于“雙碳”背景下實現(xiàn)資源的靈活調(diào)節(jié)和能源的充分利用。從國外典型電力市場經(jīng)驗來看,中小用戶大多通過負(fù)荷聚合商（load aggregator,LA）代理交易,在滿足電網(wǎng)公司門檻要求的同時,轉(zhuǎn)移由于自身調(diào)整能力不強帶來的響應(yīng)風(fēng)險［2］,如美國PJM 市場的削減服務(wù)提供商和澳大利亞電力市場需求響應(yīng)服務(wù)供應(yīng)商［3-4］。然而,用戶參與需求響應(yīng)的收益按負(fù)荷聚合商制定的規(guī)則進(jìn)行分配,導(dǎo)致用戶一部分響應(yīng)補貼被負(fù)荷聚合商獲取,沒有達(dá)到參與需求響應(yīng)的收益最大化［5］。因此,需要針對現(xiàn)有需求響應(yīng)參與方式存在的不足,探尋新的需求響應(yīng)參與模式。

現(xiàn)有輔助服務(wù)市場與虛擬電廠的研究大都利用了用戶聚合的思想［6-7］,使得組成的自治組織與用戶之間形成激勵相容的效果［8］。電力用戶聚合參與需求響應(yīng)可以達(dá)到與負(fù)荷聚合商相同的效果,但用戶之間在相互信任、收益分配等方面存在的問題使得用戶聚合參加需求響應(yīng)的方式難以實現(xiàn)。為解決上述問題,在用戶內(nèi)部需要制定合理的激勵機制以規(guī)范用戶的響應(yīng)行為。針對用戶響應(yīng)行為多樣化的特點,文獻(xiàn)［9］為電網(wǎng)激勵機制設(shè)計和用戶響應(yīng)方案決策提供指導(dǎo)依據(jù)；文獻(xiàn)［10］考慮用戶的響應(yīng)特性,通過差異化激勵實現(xiàn)多響應(yīng)場景的兼容性,并提高了綜合需求響應(yīng)的精確度；文獻(xiàn)［11］通過等梯度迭代學(xué)習(xí)法制定合適的激勵量,使用戶較為精確地完成響應(yīng)目標(biāo)；文獻(xiàn)［12］提出了最優(yōu)激勵合同的通解表達(dá)式,基于此形成負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng)的最優(yōu)調(diào)度策略。上述研究通過對不同用戶施加不同激勵的方式達(dá)到規(guī)范用戶響應(yīng)行為的目的,但對于用戶響應(yīng)評判缺少統(tǒng)一的指標(biāo)。當(dāng)前,信用體系建設(shè)正在全國展開,信用在電力行業(yè)的應(yīng)用也正在深入。文獻(xiàn)［13］基于信用安排用戶的調(diào)用,以減少響應(yīng)不確定造成的經(jīng)濟損失；文獻(xiàn)［14］針對集中交易和雙邊交易確立了信用的作用方式,結(jié)果表明,信用機制可較好地約束用戶的響應(yīng)行為。因此,依托信用的激勵機制不僅可以精細(xì)化對用戶的激勵,也可以形成行業(yè)統(tǒng)一的指標(biāo)評估用戶的響應(yīng)行為。

此外,區(qū)塊鏈技術(shù)依靠其公開透明、多方共治的特點［15-16］,已在電力市場之中得到了相關(guān)應(yīng)用［17］,但當(dāng)前區(qū)塊鏈在電力市場中的應(yīng)用大多只發(fā)揮了區(qū)塊鏈本身的特點［18］,其與需求響應(yīng)業(yè)務(wù)還未深度融合［19］。將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于需求響應(yīng)業(yè)務(wù),不僅可以進(jìn)一步為需求響應(yīng)用戶自治提供平臺基礎(chǔ),還可以為建立自治組織內(nèi)不同用戶之間的信用機制提供基礎(chǔ)。

在此基礎(chǔ)上,本文考慮目前工商業(yè)用戶參與需求響應(yīng)收益與風(fēng)險不能同時兼顧的問題,依托區(qū)塊鏈技術(shù),提出了與負(fù)荷聚合商具有相同效果的虛擬聚合商模式,在降低個體用戶風(fēng)險的同時最大化用戶的響應(yīng)收益。為合理分配需求響應(yīng)收益并規(guī)范用戶的響應(yīng)行為,提出考慮用戶信用的需求響應(yīng)雙層優(yōu)化模型:上層模型以虛擬聚合商需求響應(yīng)收益最大為目標(biāo),優(yōu)化對用戶收益分配的信用系數(shù)；在模型的下層,用戶考慮自身參與需求響應(yīng)的收益、舒適度損失與信用變化,決策參與需求響應(yīng)的響應(yīng)量。本文所提的考慮用戶信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易機制能夠有效規(guī)范用戶的響應(yīng)行為,并使得虛擬聚合商參與需求響應(yīng)的收益由所有用戶共享,為用戶參與需求響應(yīng)提供了新的思路。

1 面向需求響應(yīng)的虛擬聚合商及其實現(xiàn)方式

1.1 中小用戶需求響應(yīng)參與方式

當(dāng)前,電網(wǎng)正在由“源隨荷動”向“源荷互動”的階段發(fā)展,需求響應(yīng)是電網(wǎng)調(diào)節(jié)供需平衡的重要手段,充分調(diào)動用戶側(cè)海量需求響應(yīng)資源可以釋放電網(wǎng)設(shè)備能力、節(jié)約發(fā)電機組投資、聚合用戶互動潛力［20］。例如,中國浙江省當(dāng)前正在積極探索需求響應(yīng)交易機制,以電力市場化改革為契機,加快源網(wǎng)荷儲友好互動系統(tǒng)建設(shè)［21］。在參與需求響應(yīng)的群體中,數(shù)量眾多的中小用戶蘊含著較大的需求響應(yīng)潛力?，F(xiàn)有的中小用戶參與需求響應(yīng)的方式如圖1（a）所示。

符合要求的用戶可以直接參與電網(wǎng)公司的需求響應(yīng),但用戶將受到電網(wǎng)公司的嚴(yán)格考核。以浙江省電力有限公司需求響應(yīng)評估標(biāo)準(zhǔn)為例,采用了基于響應(yīng)負(fù)荷的階梯式補貼方案,針對不同的實際負(fù)荷完成率劃定不同的補貼標(biāo)準(zhǔn),在原有規(guī)則的基礎(chǔ)上對用戶的響應(yīng)補貼更加精細(xì)化,但用戶在響應(yīng)過程中存在的不確定性將導(dǎo)致用戶無法以出清價格獲得響應(yīng)補貼；用戶也可以通過負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng),從而轉(zhuǎn)移自身不確定性帶來的風(fēng)險,但采用這種方式用戶的一部分電量削減補貼會成為負(fù)荷聚合商的響應(yīng)收益,在相同的負(fù)荷削減量情況下,用戶通過負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng)的收益會比直接參與電網(wǎng)公司的需求響應(yīng)收益少。因此,中小用戶參與需求響應(yīng)存在容量限制和考核風(fēng)險,現(xiàn)有需求響應(yīng)機制無法激勵用戶積極參與并合理響應(yīng)。

1.2 基于虛擬聚合商的需求響應(yīng)參與方式

當(dāng)前,用戶直接或通過負(fù)荷聚合商這兩種方式參與需求響應(yīng),各有優(yōu)劣,負(fù)荷聚合商的核心就是整合具備需求響應(yīng)能力的用戶共同參與需求響應(yīng),并解決不同用戶之間在風(fēng)險、共識、信任和分配方面存在的問題。在一定程度上,多個用戶聚合形成用戶自治組織也可以達(dá)到與負(fù)荷聚合商相同的效果,但在共識、信任和收益分配問題上會存在分歧,使得多用戶聚合在實際實現(xiàn)上存在困難。

為實現(xiàn)用戶通過自治方式參與需求響應(yīng)的目的,并解決用戶在共識、信任和分配等方面的問題,本文基于區(qū)塊鏈技術(shù)提出了用戶自治的虛擬聚合商模式,如圖1（b）所示。區(qū)塊鏈?zhǔn)怯啥喾焦餐涗浐途S護(hù)的分布式數(shù)據(jù)庫,通過哈希索引形成鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)［22］,數(shù)據(jù)的記錄和維護(hù)通過密碼學(xué)技術(shù)來保護(hù)其完整性,使得任何一方均難以篡改［23-24］。區(qū)塊鏈及虛擬聚合商在需求響應(yīng)中的適應(yīng)性分析詳見附錄A。

在共識層面,個體用戶以自身需求響應(yīng)收益最大為目標(biāo),但用戶整體上參與需求響應(yīng)的完成率與收益依托智能合約由虛擬聚合商進(jìn)行把控；信用層面,相較于負(fù)荷聚合商為背書的信任機制,基于區(qū)塊鏈智能合約形成的信任體系不僅解決了用戶之間的信任問題［25］,而且數(shù)據(jù)公開透明可追溯,有利于用戶之間的合作互贏；在收益分配層面,虛擬聚合商可以幫助中小用戶規(guī)避風(fēng)險,但無法解決個體用戶不良響應(yīng)或惡意參與導(dǎo)致的用戶整體收益受損的問題。因此,建立基于區(qū)塊鏈的信用激勵機制,差異化對用戶的響應(yīng)補貼價格,這一方面有利于用戶群整體的響應(yīng)目標(biāo)達(dá)成,另一方面也可以激勵用戶合理響應(yīng),提高自身的信用水平。

本文所提出的考慮用戶信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易機制,相比于單用戶直接參與電網(wǎng)公司的需求響應(yīng),達(dá)到了與負(fù)荷聚合商相同的風(fēng)險控制效果；相較于通過負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng),虛擬聚合商的收益根據(jù)用戶的信用分配給所有用戶,在減小用戶參與風(fēng)險的同時努力使用戶收益最大。

2 基于信用評價體系的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易流程

2.1 基于改進(jìn)認(rèn)繳性能指標(biāo)和指數(shù)平滑法的用戶響應(yīng)信用評價體系

當(dāng)前,電網(wǎng)公司對工商業(yè)用戶響應(yīng)情況的評價都基于用戶實際響應(yīng)量占響應(yīng)申報量的比例,而認(rèn)繳性能指標(biāo)（subscribed performance index,SPI）是指用戶在需求響應(yīng)發(fā)生期間的平均負(fù)荷削減量與負(fù)荷削減目標(biāo)值的比值,可用百分比進(jìn)行表示,其結(jié)果只與用戶在響應(yīng)過程中的報量和實際響應(yīng)量有關(guān),可有效針對不同類型用戶需求響應(yīng)中不同的響應(yīng)行為進(jìn)行統(tǒng)一評價,其指標(biāo)值越大表明用戶響應(yīng)效果越好［26-27］。但SPI 無法反映用戶響應(yīng)規(guī)范程度,因此,本文采用改進(jìn)后的SPI 對用戶響應(yīng)行為進(jìn)行評價,可以表示為:

式中:λSPI為改進(jìn)后的SPI 值；Qavg為用戶在響應(yīng)期間的平均負(fù)荷削減量；Qtar為用戶合同中約定的負(fù)荷削減目標(biāo)值；N為需求響應(yīng)期間的離散時間段數(shù)；QCBL,t為響應(yīng)期間時段t用戶的基線負(fù)荷；Qsj,t為響應(yīng)期間時段t用戶的實際負(fù)荷。

改進(jìn)后的SPI 將對用戶響應(yīng)情況的評價取值限制在（0,1）之間,在Qavg≤Qtar與Qavg>Qtar時均能有效反映用戶實際負(fù)荷削減與負(fù)荷削減目標(biāo)值的接近程度,從而體現(xiàn)用戶負(fù)荷削減量情況。改進(jìn)后的SPI 可以反映用戶單次需求響應(yīng)效果,但用戶在長時間尺度上的響應(yīng)行為存在隨機性,僅依靠單次的響應(yīng)效果對用戶的信用進(jìn)行評價過于局限。因此,考慮用戶的歷史信用情況并結(jié)合時間衰減因子的影響,本文采用指數(shù)平滑法［28］進(jìn)行用戶信用更新。指數(shù)平滑法生成的預(yù)測值包含所有的歷史信息,對不同時期的觀察值賦予不同的權(quán)重可有效凸顯近期觀察值的影響。在信用評分的過程中,可以針對用戶的響應(yīng)情況差異化更新用戶信用,這不僅可以懲罰不良響應(yīng)的用戶,而且可以激勵用戶合理響應(yīng)、提高信用水平［29］。

在每次需求響應(yīng)結(jié)束后,由改進(jìn)后的SPI 評價用戶在此次響應(yīng)過程中的響應(yīng)情況,并轉(zhuǎn)化為用戶在此次響應(yīng)中對應(yīng)的響應(yīng)信用評分。將用戶此次響應(yīng)信用評分與用戶歷史信用結(jié)合,采用指數(shù)平滑法對用戶的響應(yīng)信用進(jìn)行更新,可以表示為:

式中:Ct為更新后的用戶信用值；Ct-1為上次信用評分結(jié)束后用戶的信用值；l0為響應(yīng)等級系數(shù)；a1和a2為權(quán)重系數(shù),可對應(yīng)不同響應(yīng)評分情況,且a1>a2。

2.2 考慮用戶信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易流程

本文提出的虛擬聚合商需求響應(yīng)參與方式中,電網(wǎng)公司和用戶作為區(qū)塊鏈節(jié)點參與響應(yīng)交互。考慮用戶信用的需求響應(yīng)交易流程如圖2 所示,虛擬聚合商參與需求響應(yīng)流程中與區(qū)塊鏈的交互及其技術(shù)實現(xiàn)詳見附錄B。

圖2 基于虛擬聚合商的需求響應(yīng)框架、機制及其雙層優(yōu)化模型Fig.2 Frame and mechanism of demand response based on virtual load aggregator and its corresponding bi-level optimization model

虛擬聚合商依托響應(yīng)量收集函數(shù)、激勵公布函數(shù)、校核結(jié)算函數(shù)等智能合約函數(shù)實現(xiàn)各流程中對用戶的管理,并將交互信息上鏈存儲,使得交易結(jié)果可信可查,保障交易的安全高效。

1）用戶響應(yīng)量上報。在響應(yīng)量上報階段,用戶根據(jù)此前響應(yīng)情況,取之前若干次響應(yīng)補貼價格的平均值作為當(dāng)次參與需求響應(yīng)的預(yù)測補貼激勵價格。根據(jù)預(yù)測的補貼激勵價格,結(jié)合自身在響應(yīng)時段的用電需求及日常檢修情況,以效益最大為目標(biāo)決策當(dāng)次的最佳響應(yīng)量,并將響應(yīng)量加密后上報至虛擬聚合商。

2）虛擬聚合商統(tǒng)計申報。虛擬聚合商收到各用戶的報量后,向用戶發(fā)送確認(rèn)信息,與用戶達(dá)成共識,并統(tǒng)計所有用戶參與需求響應(yīng)的總量,從而參與電網(wǎng)公司需求響應(yīng)。

3）電網(wǎng)公司公布出清結(jié)果。電網(wǎng)公司根據(jù)各參與主體響應(yīng)量上報情況,調(diào)用響應(yīng)量出清函數(shù)進(jìn)行出清,并向各參與主體公布出清結(jié)果。

4）發(fā)布響應(yīng)量及價格。虛擬聚合商根據(jù)電網(wǎng)公司的出清結(jié)果,讀取鏈上各用戶在報量階段的響應(yīng)量及用戶信用水平,向范圍內(nèi)各用戶發(fā)布實際響應(yīng)階段用戶的響應(yīng)量要求及對應(yīng)的補貼激勵價格,在用戶確認(rèn)達(dá)成共識后將對應(yīng)的響應(yīng)量要求、補貼激勵價格及用戶信用等信息上鏈存儲。

5）根據(jù)價格決策實際響應(yīng)量。用戶根據(jù)收到的響應(yīng)激勵價格,結(jié)合自身舒適度要求,在實際響應(yīng)階段按自身效益最大為目標(biāo)的決策量進(jìn)行響應(yīng)。

6）補貼發(fā)放。需求響應(yīng)結(jié)束后,調(diào)用智能合約讀取用戶實際響應(yīng)數(shù)據(jù),并通過校核結(jié)算函數(shù)生成電網(wǎng)公司對虛擬聚合商及虛擬聚合商對其下用戶的響應(yīng)補貼,經(jīng)用戶確認(rèn)后將補貼自動發(fā)放。

7）信用更新。響應(yīng)結(jié)算出清后信用更新函數(shù)自動執(zhí)行,根據(jù)當(dāng)次用戶響應(yīng)情況及用戶歷史信用數(shù)據(jù)對用戶的信用進(jìn)行更新并上鏈存儲。

3 考慮信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)雙層優(yōu)化模型

在虛擬聚合商向用戶發(fā)布響應(yīng)量與響應(yīng)價格以及用戶真實響應(yīng)的過程中,為保障虛擬聚合商收益,建立考慮用戶信用的雙層優(yōu)化模型。在模型的上層,依托于區(qū)塊鏈智能合約技術(shù),以虛擬聚合商的收益最大化為目標(biāo),同時兼顧平衡賬戶的偏差,自動決策對用戶的響應(yīng)補貼；模型下層由分散式需求響應(yīng)用戶組成,用戶權(quán)衡響應(yīng)帶來的補貼和舒適度損失,決策自身的最優(yōu)實際響應(yīng)電量。結(jié)合本文需求響應(yīng)流程,考慮用戶信用的需求響應(yīng)雙層優(yōu)化模型如圖2 所示。

3.1 虛擬聚合商差異化激勵模型

虛擬聚合商模式是當(dāng)前需求響應(yīng)背景下的模式探索。虛擬聚合商是電網(wǎng)公司需求響應(yīng)下的自治組織,與現(xiàn)有負(fù)荷聚合商擁有相同的性質(zhì)。在每次需求響應(yīng)前,虛擬聚合商收集用戶此次參與需求響應(yīng)的意愿響應(yīng)電量,整合用戶資源參與電網(wǎng)公司的需求響應(yīng),在電網(wǎng)公司公布出清結(jié)果后,虛擬聚合商綜合考慮用戶的信用水平和響應(yīng)情況合理分配用戶補貼。這部分激勵由最低補貼價格和與信用相關(guān)的激勵補貼兩部分共同決定,即

式中:Pi為用戶i的激勵價格；p0為對用戶的最低響應(yīng)補貼價格；μ為用戶的信用系數(shù)；Ci為用戶i的信用值。

若采用用戶當(dāng)次實際響應(yīng)前的信用計算激勵價格,則信用對用戶當(dāng)次響應(yīng)不存在約束,會造成用戶通過犧牲信用牟取響應(yīng)補貼的局面,進(jìn)而造成用戶整體的利益損失。因此,與信用相關(guān)的激勵補貼中的用戶信用應(yīng)為用戶當(dāng)次響應(yīng)結(jié)束后更新的信用值,這樣可有效將用戶當(dāng)次響應(yīng)情況直接反映在當(dāng)次獲得的激勵中,從而有助于規(guī)范用戶的響應(yīng)行為,提高信用的作用效果。

但是,考慮事后信用也會造成虛擬聚合商從電網(wǎng)公司得到的需求響應(yīng)補貼和虛擬聚合商給用戶的需求響應(yīng)補貼和之間存在偏差。由于虛擬聚合商本身不盈利,因此需要限制這部分響應(yīng)偏差。虛擬聚合商與負(fù)荷聚合商相同,都是由電網(wǎng)公司提供給用戶個體的需求響應(yīng)參與方式。當(dāng)前,負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng)都是以自身收益最大為目標(biāo),相似地,虛擬聚合商模式下用戶群體參與需求響應(yīng)的目標(biāo)也是最大化其整體效益?；诖?本文提出的需求響應(yīng)交易模型上層以整體用戶參與需求響應(yīng)的收益最大為目標(biāo)優(yōu)化對不同用戶的激勵水平。目標(biāo)函數(shù)可表示為:

式中:Rall為虛擬聚合商從電網(wǎng)公司得到的需求響應(yīng)補貼收益；Qsj,i為用戶i的實際響應(yīng)量；π為電網(wǎng)公司的出清價格；n為虛擬聚合商范圍內(nèi)用戶個數(shù)；QA為虛擬聚合商參與電網(wǎng)公司需求響應(yīng)的出清量；β為偏差閾值系數(shù)；σ和ρ為電量偏差考核系數(shù)。

3.2 考慮需求響應(yīng)收益及舒適度損失的用戶響應(yīng)決策模型

本文中用戶以工商業(yè)用戶為主,居民用戶可通過網(wǎng)上國網(wǎng)等平臺接入?yún)^(qū)塊鏈,從而實現(xiàn)聚合與需求響應(yīng)參與。用戶參與需求響應(yīng)的響應(yīng)補貼由用戶信用及削減電量決定,削減電量改變了用戶的用電計劃,在帶來響應(yīng)收益的同時也會造成用戶用電舒適度降低。因此,下層模型綜合考慮削減電量帶來的響應(yīng)補貼及舒適度損失,以用戶參與需求響應(yīng)的效益最大化為目標(biāo)優(yōu)化當(dāng)次實際響應(yīng)電量。用戶參與需求響應(yīng)的決策目標(biāo)函數(shù)為:

式中:Ui為用戶i參與此次需求響應(yīng)的效益；φi（Qsj,i）為用戶i參與此次需求響應(yīng)的舒適度損失函數(shù)；Qi,min和Qi,max分別為用戶i的最小和最大響應(yīng)量；Bi為用戶i從負(fù)荷聚合商處得到的需求響應(yīng)補貼。

為降低用戶參與需求響應(yīng)的風(fēng)險,對用戶采用較為寬松的分段考核機制［30］。該機制下用戶的實際響應(yīng)量對應(yīng)的補貼計算表達(dá)式為:

式中:Qact.i為用戶i的實際響應(yīng)量。

用戶參與需求響應(yīng)的舒適度損失與用戶響應(yīng)意愿和響應(yīng)能力有關(guān):用戶響應(yīng)意愿可以以用戶在單位激勵補貼下的響應(yīng)量來表示；用戶響應(yīng)能力取決于用戶的能源依賴度和能源使用情況［31-32］。隨著用戶削減電量的增多,用戶舒適度效用損失越多,且用戶的舒適度損失具有邊際遞增效應(yīng)。用戶的舒適度損失可以采用如下的二次函數(shù)表示:

式中:ωi和ri為用戶i參與需求響應(yīng)的舒適度損失系數(shù)。本文中的舒適度損失計算方法對不同類型用戶的適用性分析詳見附錄C。

通過構(gòu)建考慮信用的需求響應(yīng)雙層優(yōu)化模型,虛擬聚合商通過與信用相關(guān)的激勵價格規(guī)范用戶在響應(yīng)過程中的響應(yīng)行為,從而提高用戶整體在需求響應(yīng)中的響應(yīng)完成率,保障用戶整體的響應(yīng)收益；用戶依據(jù)信用決策自身的響應(yīng)行為,力爭保障自身收益最大,用戶與虛擬聚合商通過考慮信用的雙層優(yōu)化模型達(dá)到激勵相容的效果。

4 算例分析

為驗證本文提出的考慮用戶信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易機制的有效性,本章對所提機制進(jìn)行算例仿真分析。仿真選取的場景包括電網(wǎng)公司、虛擬聚合商和5 個典型工商業(yè)用戶（U1—U5）,分別分析用戶收益、信用及補貼激勵價格在不同響應(yīng)過程中的變化。本文中預(yù)測響應(yīng)價格采取前10 次響應(yīng)補貼價格的平均值,仿真設(shè)置參數(shù)l0=0.8,β=0.01,σ=0.8,ρ=1.2,p0=2.5。

4.1 虛擬聚合商多輪次需求響應(yīng)結(jié)果

本節(jié)設(shè)計虛擬聚合商代理不同初始信用和舒適度系數(shù)的典型工商業(yè)用戶,從而反映用戶響應(yīng)行為變化帶來的收益、信用及對應(yīng)的激勵價格在多次需求響應(yīng)過程中的變化。不同初始信用和舒適度系數(shù)的用戶信息詳見附錄D。圖3（a）為虛擬聚合商與用戶在多次需求響應(yīng)中的收益情況,圖3（b）展示了用戶在10 輪需求響應(yīng)交易中的信用及激勵價格變化。

圖3 收益、用戶信用和激勵價格隨需求響應(yīng)變化情況Fig.3 Change of income, user credit and incentive price with demand response

從圖中可以看出,隨著交易輪次的增加,虛擬聚合商的收益穩(wěn)中略有提升,而用戶收益整體保持平穩(wěn)。其中,U1信用提升較高,使得收益穩(wěn)中有升；U4和U5初期由于信用較好,激勵價格高,故收益較高,后期由于用戶總體信用提高,其收益有所回落?？傮w上看,高信用用戶始終將信用維持在較高的水平,而信用較低用戶的信用都呈現(xiàn)上升趨勢,即向高信用發(fā)展,表明在這幾輪響應(yīng)中,用戶響應(yīng)情況都較好,使得自身信用水平得到提升。

由式（7）—式（10）可知,當(dāng)用戶的用電舒適度需求不發(fā)生改變時,需求響應(yīng)的激勵價格是影響用戶實際響應(yīng)量的主要因素。在實際響應(yīng)過程中,用戶的激勵價格與報量階段預(yù)估價格偏差較小,用戶趨向于按報量響應(yīng)使得自身的信用水平得到提升。結(jié)合用戶的激勵價格,當(dāng)用戶信用在所有用戶中相對較低時,用戶收到的激勵價格會低于平均值,相反,高信用水平的用戶會獲得較高的激勵價格,這在第1 次響應(yīng)中表現(xiàn)較為明顯。信用最高的用戶U5激勵價格達(dá)到了3.69 元,而信用最低的用戶U1響應(yīng)補貼價格僅為3.36 元,這表明本文提出的需求響應(yīng)激勵機制有效將用戶的響應(yīng)補貼與用戶的信用掛鉤,以此激勵用戶合理參與需求響應(yīng),實現(xiàn)用戶之間的激勵相容。同時,在初始幾次響應(yīng)階段,用戶之間的信用相差較大,導(dǎo)致不同用戶間的價格差距較大,但隨著需求響應(yīng)次數(shù)的增加,用戶的信用普遍提高,用戶激勵價格之間的差距也在不斷減小,第10 次需求響應(yīng)信用最高用戶的激勵價格僅比信用最低用戶高0.89%,表明本文所提信用機制可根據(jù)用戶的信用水平制定合理的激勵價格,并在信用動態(tài)變化過程中發(fā)揮作用,有效根據(jù)用戶信用合理分?jǐn)倕⑴c需求響應(yīng)的收益。

綜上所述,在本文所提需求響應(yīng)交易機制下,虛擬聚合商和用戶收益保持穩(wěn)定,不同初始信用用戶在信用機制作用下都實現(xiàn)了信用穩(wěn)定上升。基于事后信用計算用戶激勵價格的激勵機制,可以有效實現(xiàn)用戶信用與價格的聯(lián)動,激勵用戶完成響應(yīng)指標(biāo)。針對大規(guī)模用戶的需求響應(yīng)交易機制的有效性驗證詳見附錄E。

4.2 舒適度對用戶響應(yīng)及信用變化影響分析

實際上,用戶在報量階段無法準(zhǔn)確估計自身在響應(yīng)階段的舒適度需求,這種對自身舒適度的不準(zhǔn)確認(rèn)知會導(dǎo)致實際響應(yīng)量與報量之間的偏差。因此,需要研究本文所提信用機制下,用戶舒適度需求在響應(yīng)前后變化時,用戶實際的響應(yīng)表現(xiàn)及用戶信用變化情況。本節(jié)選取了初始信用相同但舒適度要求和舒適度波動不同的用戶,其信息詳見附錄F。用戶信用變化及用戶的激勵價格如圖4 所示。

圖4 舒適度波動情況下用戶響應(yīng)信用及激勵價格變化Fig.4 User response credit and incentive price change with variation of user comfort

從圖4 可以看出,U2和U4的信用值基本維持不變,U1和U5的信用值降低,U3的信用值上升。由于對用電舒適度需求不同,用戶在實際響應(yīng)過程中需要權(quán)衡舒適度以及信用變化帶來的收益影響,從而得出自身在當(dāng)前報量、信用及舒適度情況下使自身收益最大的最優(yōu)響應(yīng)量。U1和U2舒適度要求都降低,但U2的舒適度波動較小,可以維持自身的信用波動在3.23%以內(nèi),對于U1,若還是按報量響應(yīng)將造成巨大的舒適度損失。因此,U1在權(quán)衡收益和舒適度損失后的最優(yōu)實際響應(yīng)量與報量之間存在較大偏差,導(dǎo)致1 類用戶的信用呈現(xiàn)下降趨勢。U4和U5的情況與U1和U2相似,區(qū)別在于U4和U5對舒適度的要求有所提高,按報量響應(yīng)將嚴(yán)重影響用戶的用電舒適度。U4的減少量在可接受范圍內(nèi),信用水平可以維持,但U4舒適度波動帶來的響應(yīng)減少量較多,導(dǎo)致信用下降。U3對自身用電舒適度的需求認(rèn)知非常準(zhǔn)確,其實際響應(yīng)量與報量接近,故其信用值從90.0 升高到了96.3,即呈現(xiàn)上升的趨勢。同時,信用機制對用戶的差異化激勵依舊有效,從第1 次響應(yīng)到第10 次響應(yīng),信用最高和最低用戶的信用值差距由初始的0 變化到13.14,對應(yīng)的激勵價格差距由0.049 元/（kW·h）變化到0.146 元/（kW·h）。由此可知,針對用戶舒適度需求不同的情況,本文提出的考慮用戶信用的交易機制可針對用戶個體情況實施激勵,并將用戶響應(yīng)情況及時反饋在信用中。

4.3 考慮信用的需求響應(yīng)機制對規(guī)范用戶響應(yīng)行為的效果分析

進(jìn)一步,考慮用戶在報量階段和實際響應(yīng)階段對舒適度的不同需求,針對用戶不同的舒適度需求變化研究信用機制在規(guī)范用戶響應(yīng)行為中發(fā)揮的作用,分別對高信用用戶和低信用用戶的響應(yīng)行為進(jìn)行分析并與報量情況比較,比較結(jié)果如圖5 所示。

圖5 需求響應(yīng)信用機制對高、低信用用戶響應(yīng)行為規(guī)范作用分析Fig.5 Analysis of effect of credit based demand response mechanism on behavior normalization of users with high or low credit

從圖5 可見,所提需求響應(yīng)交易機制下,對于低信用用戶和高信用用戶,在實際響應(yīng)階段對舒適度的要求降低時,用戶趨向于多響應(yīng),從而獲得更多的響應(yīng)收益；當(dāng)用戶對用電舒適度的要求提高時,為了滿足用電舒適度的需要,用戶的實際響應(yīng)量會不滿足報量階段的申報量,造成需求響應(yīng)達(dá)不到預(yù)期的效果,也會損害用戶自身和用戶群體的利益。信用機制對高、低信用用戶響應(yīng)規(guī)范作用的整體效果趨于一致,響應(yīng)量的最大偏差都減少了49%左右。

對比高、低信用用戶,高信用用戶響應(yīng)曲線對應(yīng)響應(yīng)量大于低信用用戶。低信用用戶由于信用較低,使得收到的響應(yīng)補貼價格較低,在實際響應(yīng)階段的響應(yīng)量比高信用用戶低8%左右。在用戶舒適度不變的點,響應(yīng)量偏差較為直觀,高信用用戶響應(yīng)量與報量接近,而低信用用戶的響應(yīng)量低于報量。

考慮信用的需求響應(yīng)交易機制下用戶的實際響應(yīng)量介于報量和不考慮信用用戶的實際響應(yīng)量之間,表明本文提出的信用機制有效約束了用戶的實際響應(yīng)情況,用戶在實際響應(yīng)時需要同時考慮舒適度的變化和信用變化造成的用戶收益的變化。因此,用戶考慮信用的最終響應(yīng)情況將會介于報量和不考慮信用的響應(yīng)量之間。由此可得,通過增加對用戶的信用考量,可以適當(dāng)規(guī)范用戶的響應(yīng)行為,從而有利于需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的順利開展,也保障用戶群體參與需求響應(yīng)的收益。

5 結(jié)語

本文針對當(dāng)前需求響應(yīng)業(yè)務(wù)存在的問題,結(jié)合中國浙江省需求響應(yīng)的實際情況,提出了考慮用戶信用的虛擬聚合商需求響應(yīng)交易機制。在原先中心化交易機制的基礎(chǔ)上,借助區(qū)塊鏈技術(shù),建立用戶自治的需求響應(yīng)參與方式,使得中小用戶在參與需求響應(yīng)的同時可以兼顧風(fēng)險與收益。進(jìn)一步,通過建立對用戶的信用考核機制,在合理分配用戶響應(yīng)收益的同時可以約束用戶的響應(yīng)行為。通過算例仿真分析驗證了本文所提的考慮用戶信用的需求響應(yīng)交易方式能有效約束用戶的響應(yīng)行為,也可以依據(jù)用戶的信用合理分配用戶的響應(yīng)收益。本文研究借助了區(qū)塊鏈技術(shù)的思想與模式,在后續(xù)研究中可深入探索對于區(qū)塊鏈技術(shù)的實際應(yīng)用及其與需求響應(yīng)業(yè)務(wù)的實際融合。

本文研究得到國網(wǎng)浙江省電力有限公司科技項目(B311DS21000H)的資助，特此感謝！

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