具有电力需求预测更新的智能电网实时定价机制

被引：24

作者：

代业明 ^{[1
]}

高红伟 ^{[1
]}

高岩 ^{[2
]}

袁光辉 ^{[3
]}

机构：

[1] 青岛大学数学与统计学院

[2] 上海理工大学管理学院

[3] 不详

来源：

电力系统自动化 | 2018年 / 42卷 / 12期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

智能电网; 需求侧管理; 实时定价; 主从博弈; 贝叶斯更新;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

摘要：

智能电网环境下,基于需求侧管理的电力需求实时预测和定价机制对于维持电力供需平衡,削峰填谷至关重要。文中引入贝叶斯信息更新方法对智能电网中用户电力需求信息进行实时预测更新,然后将售电商与用户之间的实时电价与电力需求策略互动行为生成一主多从博弈模型并进行均衡分析。通过数值仿真分析,在与无电力需求预测更新下的智能电网实时定价机制对比以后,发现所提出的具有电力需求预测更新的实时定价机制可以提高用户用电满意度和参与需求侧管理的积极性,同时也增加了售电商利润。

引用

页码：58 / 63

页数：6

共 12 条

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