智能需求响应下的居民用电行为与演化博弈
发布时间：2021-05-06 05:47
随着国务院颁布的《关于进一步深化电力体制改革的若干意见（中发[2015]9号）文》,我国正式拉开了电力市场改革的序幕。与此同时,随着智能电网的迅速发展,需求侧资源在电力市场中的作用日益凸显。居民用户作为需求侧的重要组成部分,为了引导其主动参与需求响应,售电公司需要对其用电行为进行研究以合理地制定价格信号或激励机制。此外,由于居民用户个体自身的局限性和盲目性,不能对调度全局有完全理性的认识,同时,其行为过程的随机性也会给传统的需求响应分析带来了不稳定的影响因素,因此需要采用演化博弈理论来解决这一系列问题。本文的主要研究工作如下:首先,以单个居民用户用电行为为研究对象,给出单户居民用户用电行为建模框架,包括以下三个模块;相似日提取模块基于日特征向量的方法,用以模拟内外部因素对单户居民用户用电行为的影响程度;单户居民用户用电行为分析模块利用概率统计的方法进行建模,用来模拟单户居民用户对家用电器的历史操作情况;用户用电行为预测模块对单户居民用户用电行为进行预测,由单个家用电器的日负荷预测自下而上获得单户家庭的日负荷预测结果;最终通过软件仿真验证所建立模型的有效性。其次,进一步将群体居民用户用电...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能需求侧响应的研究现状
1.2.2 用户用电行为建模的研究现状
1.2.3 基于博弈论的智能需求侧响应研究现状
1.3 本文主要工作
第二章 单户居民用户用电行为建模
2.1 引言
2.2 单户居民用户用电行为模型框架
2.3 单户居民用户用电行为建模
2.3.1 相似日提取模块建模
2.3.1.1 历史数据预处理模块建模
2.3.1.2 相似度特征向量计算模块建模
2.3.1.3 相似度因子排序模块建模
2.3.2 用户用电行为分析模块建模
2.3.3 用户用电行为预测模块建模
2.3.3.1 居民负荷电气学模型
2.3.3.2 居民负荷行为学模型
2.3.3.3 单个家用电器日负荷模型
2.3.3.4 单户家庭日负荷模型
2.4 算例仿真
2.4.1 计算参数
2.4.2 算法流程
2.4.3 仿真结果与分析
2.5 本章小结
第三章 群体居民用户用电行为建模
3.1 引言
3.2 群体居民用户用电行为模型框架
3.3 群体居民用户用电行为建模
3.3.1 家庭类别分析模块建模
3.3.1.1 历史负荷数据归一化
3.3.1.2 模糊C均值(FCM)聚类算法
3.3.2 典型家庭用电行为分析模块建模
3.3.2.1 群体用户历史相似日选取
3.3.2.2 典型家庭用户的选取
3.3.2.3 典型家庭用电行为建模
3.3.3 群体用户用电行为预测模块
3.3.3.1 家用电器组合模型
3.3.3.2 家用电器功率分布模型
3.3.3.3 用电时间点分布模型
3.3.3.4 蒙特卡洛模拟算法流程
3.4 算例仿真
3.4.1 计算参数
3.4.2 算法流程
3.4.3 仿真结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于居民用电行为演化博弈的智能需求侧响应分析
4.1 引言
4.2 演化博弈
4.2.1 演化博弈论与经典博弈论区别
4.2.2 基于居民用电行为的智能需求响应演化博弈分析框架
4.2.3 2×2(两方两策略)演化博弈
4.2.4 2×2×2 (三方两策略)演化博弈
4.2.5 3×3(两方三策略)演化博弈
4.3 群体居民用户间对称演化博弈建模
4.4 群体居民用户间不对称演化博弈建模
4.5 群体居民用户间多方多策略不对称演化博弈建模
4.6 演化博弈模型仿真研究
4.6.1 情形 1
4.6.1.1 仿真参数
4.6.1.2 仿真结果与分析
4.6.2 情形 2
4.6.2.1 仿真参数
4.6.2.2 仿真结果与分析
4.6.3 情形 3
4.6.3.1 仿真参数
4.5.3.2 仿真结果与分析
4.7 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 前景展望
参考文献
攻读硕士期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能住宅小区的需求响应主从博弈模型[J]. 代业明,高岩,高红伟,袁光辉. 电力系统自动化. 2017(15)
[2]基于演化博弈的智能用电参与度研究[J]. 朱振宇,高丙团. 电力需求侧管理. 2017(02)
[3]基于博弈的多微网需求响应[J]. 陈昊宇,黄顺杰,樊志华,方华亮,许沛东. 南方电网技术. 2017(02)
[4]2016～2017年度全国电力供需形势分析预测报告[J]. 电器工业. 2017(02)
[5]考虑用户响应的动态尖峰电价及其博弈求解方法[J]. 周明,殷毓灿,黄越辉,田硕,李庚银. 电网技术. 2016(11)
[6]基于用户行为的家庭日负荷曲线模型[J]. 林顺富,黄娜娜,赵伦加,汤波,李东东. 电力建设. 2016(10)
[7]基于人体舒适度日特征向量的PSO-NN短期负荷预测[J]. 魏宏阳,苏舟,姚李孝,杨国清,李亚男,倪继文. 电网与清洁能源. 2016(08)
[8]基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状[J]. 沈玉玲,吕燕,陈瑞峰. 电气自动化. 2016(03)
[9]怀柔:转变理念 拓展领域 提升服务[J]. 许淑香. 中国电力企业管理. 2016(10)
[10]智能电网下需求响应机理分析与建模综述[J]. 杨旭英,周明,李庚银. 电网技术. 2016(01)
博士论文
[1]基于随机模型预测控制的驾驶员行为建模[D]. 曲婷.吉林大学 2015
[2]电力需求侧响应的效益评估与特性分析[D]. 刘继东.山东大学 2013
硕士论文
[1]面向智能用电的需求响应技术及家庭用户用电策略研究[D]. 陈俊生.重庆大学 2014
[2]多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用[D]. 曾德宏.暨南大学 2012
[3]智能电网条件下电力用户响应行为研究[D]. 罗涛.华北电力大学 2012
[4]基于实际负荷曲线的电力用户分类技术研究[D]. 冯晓蒲.华北电力大学 2011
[5]基于电网侧的空调负荷特性分析及其调控措施研究[D]. 张志强.华北电力大学（北京） 2007
[6]基于演化博弈论的大用户直接购电研究[D]. 石长华.南京理工大学 2006
本文编号：3171359
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 智能需求侧响应的研究现状
1.2.2 用户用电行为建模的研究现状
1.2.3 基于博弈论的智能需求侧响应研究现状
1.3 本文主要工作
第二章 单户居民用户用电行为建模
2.1 引言
2.2 单户居民用户用电行为模型框架
2.3 单户居民用户用电行为建模
2.3.1 相似日提取模块建模
2.3.1.1 历史数据预处理模块建模
2.3.1.2 相似度特征向量计算模块建模
2.3.1.3 相似度因子排序模块建模
2.3.2 用户用电行为分析模块建模
2.3.3 用户用电行为预测模块建模
2.3.3.1 居民负荷电气学模型
2.3.3.2 居民负荷行为学模型
2.3.3.3 单个家用电器日负荷模型
2.3.3.4 单户家庭日负荷模型
2.4 算例仿真
2.4.1 计算参数
2.4.2 算法流程
2.4.3 仿真结果与分析
2.5 本章小结
第三章 群体居民用户用电行为建模
3.1 引言
3.2 群体居民用户用电行为模型框架
3.3 群体居民用户用电行为建模
3.3.1 家庭类别分析模块建模
3.3.1.1 历史负荷数据归一化
3.3.1.2 模糊C均值(FCM)聚类算法
3.3.2 典型家庭用电行为分析模块建模
3.3.2.1 群体用户历史相似日选取
3.3.2.2 典型家庭用户的选取
3.3.2.3 典型家庭用电行为建模
3.3.3 群体用户用电行为预测模块
3.3.3.1 家用电器组合模型
3.3.3.2 家用电器功率分布模型
3.3.3.3 用电时间点分布模型
3.3.3.4 蒙特卡洛模拟算法流程
3.4 算例仿真
3.4.1 计算参数
3.4.2 算法流程
3.4.3 仿真结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于居民用电行为演化博弈的智能需求侧响应分析
4.1 引言
4.2 演化博弈
4.2.1 演化博弈论与经典博弈论区别
4.2.2 基于居民用电行为的智能需求响应演化博弈分析框架
4.2.3 2×2(两方两策略)演化博弈
4.2.4 2×2×2 (三方两策略)演化博弈
4.2.5 3×3(两方三策略)演化博弈
4.3 群体居民用户间对称演化博弈建模
4.4 群体居民用户间不对称演化博弈建模
4.5 群体居民用户间多方多策略不对称演化博弈建模
4.6 演化博弈模型仿真研究
4.6.1 情形 1
4.6.1.1 仿真参数
4.6.1.2 仿真结果与分析
4.6.2 情形 2
4.6.2.1 仿真参数
4.6.2.2 仿真结果与分析
4.6.3 情形 3
4.6.3.1 仿真参数
4.5.3.2 仿真结果与分析
4.7 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 前景展望
参考文献
攻读硕士期间的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]智能住宅小区的需求响应主从博弈模型[J]. 代业明,高岩,高红伟,袁光辉. 电力系统自动化. 2017(15)
[2]基于演化博弈的智能用电参与度研究[J]. 朱振宇,高丙团. 电力需求侧管理. 2017(02)
[3]基于博弈的多微网需求响应[J]. 陈昊宇,黄顺杰,樊志华,方华亮,许沛东. 南方电网技术. 2017(02)
[4]2016～2017年度全国电力供需形势分析预测报告[J]. 电器工业. 2017(02)
[5]考虑用户响应的动态尖峰电价及其博弈求解方法[J]. 周明,殷毓灿,黄越辉,田硕,李庚银. 电网技术. 2016(11)
[6]基于用户行为的家庭日负荷曲线模型[J]. 林顺富,黄娜娜,赵伦加,汤波,李东东. 电力建设. 2016(10)
[7]基于人体舒适度日特征向量的PSO-NN短期负荷预测[J]. 魏宏阳,苏舟,姚李孝,杨国清,李亚男,倪继文. 电网与清洁能源. 2016(08)
[8]基于大数据技术的电力用户行为分析及应用现状[J]. 沈玉玲,吕燕,陈瑞峰. 电气自动化. 2016(03)
[9]怀柔:转变理念 拓展领域 提升服务[J]. 许淑香. 中国电力企业管理. 2016(10)
[10]智能电网下需求响应机理分析与建模综述[J]. 杨旭英,周明,李庚银. 电网技术. 2016(01)
博士论文
[1]基于随机模型预测控制的驾驶员行为建模[D]. 曲婷.吉林大学 2015
[2]电力需求侧响应的效益评估与特性分析[D]. 刘继东.山东大学 2013
硕士论文
[1]面向智能用电的需求响应技术及家庭用户用电策略研究[D]. 陈俊生.重庆大学 2014
[2]多群体演化博弈均衡的渐近稳定性分析及其应用[D]. 曾德宏.暨南大学 2012
[3]智能电网条件下电力用户响应行为研究[D]. 罗涛.华北电力大学 2012
[4]基于实际负荷曲线的电力用户分类技术研究[D]. 冯晓蒲.华北电力大学 2011
[5]基于电网侧的空调负荷特性分析及其调控措施研究[D]. 张志强.华北电力大学（北京） 2007
[6]基于演化博弈论的大用户直接购电研究[D]. 石长华.南京理工大学 2006
本文编号：3171359
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/shengchanguanlilunwen/3171359.html
