31、住宅环境下多目标需求响应算法的开发

住宅环境下多目标需求响应算法的开发

1. 引言

随着技术的进步和环境条件的变化，能源电网面临着诸多挑战。人口增长导致能源需求不断增加，新的生活方式改变了消费模式，同时污染问题也日益严重。为应对这些挑战，分布式和可持续能源概念应运而生，如光伏发电、风能和水能等不稳定能源，以及电动汽车等新电器的广泛应用。然而，这些新技术也带来了能源生产和消费的不稳定性，影响了供需双方，可能导致关键峰值、突发事件、负荷曲线波动、市场表现不佳以及基础设施利用不足等问题，甚至危及电网的可靠性。

在住宅领域，能源消耗约占总能源消耗的三分之一，且正经历着重大变革，如电动汽车的普及和分布式能源的发展，因此管理家电变得尤为重要。需求响应（DR）是一种管理家电的有效方法，它通过优化消费模式，根据外部定价信号来转移和管理电力负荷。

DR算法在目标、优化方法和通信结构等方面存在差异。目前，优化DR通常通过基于激励的计划来实现，如不同类型的动态定价（DP），包括分时定价（ToUP）、临界峰值定价（CPP）和实时定价（RTP）。然而，由于支持基础设施（如智能计量）尚未广泛普及，快速变化的定价方案难以实施，因此更倾向于选择更静态的定价方式，如ToUP。但ToUP可能会导致误导性激励，如所有家电同时开启，从而产生新的峰值。为解决这一问题，可以采用对峰值和波动负荷曲线额外收费的定价函数。

当前的DR算法通常只考虑单一因素或目标，缺乏对多个因素的综合考虑。因此，我们的研究目标是开发和评估一种考虑多个DR目标的算法。该算法将使多个利益相关者受益，包括用户可以实现成本最小化和福利最大化，能源供应商可以提供更多激励并实现更高效的发电和可预测性，电网可以更加稳定和灵活，家电和基础设施也能得到更有效的利用。