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图5 不同η下的用户总用电量及初始电量曲线
随着总需求弹性系数的提高,售电公司制定的电价总体呈现下降趋势,如图3所示。其原因是用户弹性因子η的提高迫使售电公司通过降价来提高售电量,以减少由于用电量减少造成的损失,这说明用户对电价的敏感程度提升有助于降低售电价格,从而提高电能使用效率。同时可看出售电电价峰谷值出现时刻与现货市场电价近似一致,能够反映现货市场的电能供求关系,说明了电价在引导用户用电行为方面的合理性。
图4表明售电收益随总弹性系数的增加而减少,潜在收益因为决策电价的下降而增加,售电总效益增加,但幅度很小,可以看出售电收益的减少由潜在收益进行弥补,保证了售电公司的收益。在该种模式下,售电公司可通过普及需求响应手段和设备引导用户理性用电,提升用户需求弹性,虽然使售电公司当前收益减少,但能够通过更低的价格吸引更多用户加入该售电公司,提高售电总量。不同η下的用户总用电量及初始电量曲线如图5所示,可以看出部分可转移负荷由其他时刻转移到1—7时刻,且随着η的增加而增加,具有指导用户“移峰填谷”的作用,但随着负荷弹性的提升,峰谷差率增加,这是由于用户仅考虑自身经济性因素进行负荷调整,未考虑全局因素,弹性的提升导致用户的过迁移,从而产生新的负荷峰谷。
通过调整不同种类用户的比例来研究用户种类对售电公司总收益的影响,图6中场景1、2、3、4对应的用户比例分别为1.6:0.7:0.7、0.7:1.6:0.7、0.7:0.7:1.6与1:1:1。
图6 不同λ下的售电效益
由图6可知,从整体上看,随着λ的增加售电总收益不断减小,这是由于售电公司为规避风险而造成的利益损失;不同场景之间总收益差距逐渐减小,这是由于λ的增大使得风险项比重增加,而风险项中潜在收益的风险因素占主要因素,即潜在收益比重增加,使得用户类型差异对售电公司的总收益影响变小。为分析用户比例对售电总收益的影响,选取λ较小为0、2的情况,可以看出,场景1收益最大,场景2收益最小,场景3、4收益相近,但场景4收益相对较多,这是由于场景1不可控负荷较多,售电公司可通过更高的电价获得更多利润,场景2可变动负荷较多,制定的电价不宜太高,导致售电公司总收益减小;场景3、4可变动负荷处于中等水平且场景4可变动负荷稍多,因此出现两者总收益居中且场景4稍小的结果,而可转移负荷比重不同未对售电总收益造成明显影响。可以得出,当λ较小时,可变动负荷总量对售电总收益大小起主要影响,可转移负荷对售电总收益影响较小。当λ较大为20时,场景1的收益反而最小,这是由于考虑更多潜在收益风险使得售电价格降低,而不可控负荷并没有随电价降低而增多,导致售电量相对其他场景较少,售电利益更小。场景3收益最大,这是由于潜在收益风险占主导地位时,可转移负荷比重越大,售电价格就相对平缓,负荷削减相对变小,售电效益变大。
图7 不同σP下的售电效益
图8 不同σP下的售电CVaR值
图7与图8分别给出了售电公司总效益与CVaR随用户实际用电量与理论用电量之间误差百分数波动方差之间的关系。可以看出,当λλ一定时,随着σP的增加,售电公司收益期望逐渐减小,CVaR逐渐增大。这是由于当λλ一定时,σP增大导致购电风险的增大,售电公司定价策略趋于保守,通过提高售电价格减少售出电量,致使收益降低。σP增大使售电公司规避风险,CVaR整体还是呈增大趋势。
2)售电公司因素影响。
售电公司因素主要研究购电价格预测误差、B(0)误差对售电收益的影响以及B(0)大小对售电价格的影响。
图9 不同B(0)下的电价
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