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该程序完美复现《Optimal air-conditioning load control in distribution network with intermittent renewables》，中文题目（翻译）为《含可再生能源的配电网最佳空调负荷优化控制》，实现内容：为了减轻包括风力发电、环境温度变化和电力零售价格在内的随机变量的不确定性，采用滚动水平优化（RHO）策略来连续更新实时信息并进入控制窗口。

需求响应的基本原理是需求侧根据电力市场价格和电网要求改变其负荷需求以获取一定的利益回报。其中 PDR 可通过直观的电价变化信号引导用户调节用电方式，从而达到优化负荷时间分布的目的。而引导电价变化的信号源具有多样性的特点，例如基于模糊聚类的分段电价，根据负荷长期分布特点合理划分负荷曲线峰、谷、平时段和电价，达到削峰填谷的目的。SPDR根据负荷长期分布特点合理划分负荷曲线峰、谷、平时段电价，基于价格需求弹性矩阵，响应优化负荷分布，实现对负荷曲线的削峰填谷。

主要复现《溫控负荷的需求响应潜力评估及其协同优化管理研究_谢敦见》2.5部分章节的内容，建立空调负荷的聚合模型，考虑调节空调温度对空调响应潜力的影响，程序结果充分说明随着上调温度增大，响应程度逐渐增大。

本程序复现《分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法》文献中的方法，通过用户对不同时间下用电需求的自弹性和交叉弹性系数分析获得用户需求响应矩阵，进而利用该矩阵对用户在实行基于电价的需求侧管理后的负荷变化情况进行快速分析。对于第2类负荷，在高峰时段，负荷削减的用电量包括由于电价升高而自身削减，以及推迟或提前使用的部分，后者的用电量会平移到其他时段，此时涉及到不同时段间的弹性系数。当电力部门获得用户的负荷响应特性后，可进行负荷曲线分析。基于分时电价作用机理的负荷响应模型可描述为。

程序主要建立一个微网/虚拟电厂的日前优化调度模型，以燃气轮机运行成本、购售电费用、电动汽车电池损耗成本以及需求响应费用之和为目标，在日前经济调度模型中，加入了电动汽车模型，考虑了电动汽车出行规律以及充放电规律，更加符合实际情况，且考虑了多种类型的需求响应资源，如可中断负荷资源和空调负荷的需求响应调控，充分利用热力学原理以及能量守恒，对空调机组实行最优能耗曲线控制策略，除此之外，模型中还考虑了燃气轮机、储能的单元，非常全面且实用，是研究微网和虚拟电厂的必备程序。

程序复现来源于《计及需求响应消纳风电的电-热综合能源系统经济调度 》第四章内容。

负荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。

该程序对应文章《Contract Design for Energy Demand Response》，电力系统需求响应（DR）用来调节用户对电能的需求，即在预测的需求高于电能供应时，希望通过需求响应减少用户用电，从而满足系统平衡。程序实现新的需求响应模型DR-VCG，该模型提供了灵活的用户参与DR过程合同，并且通过投标活动保证收益分配和价格计算的合理性。通过实例证实该方法的有效性，可靠性显著提升，总费用明显降低。该程序采用python编写。

负荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。