文献类型：期刊文章

作　　者：陶莉[1,2] 高岩[1] 朱红波[1,2]

Tao Li;Gao Yan;Zhu Hongbo(School of Management,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China;Faculty of Mathematics and Physics,Huaiyin Institute of Technology,Huai’an 223003,China)

机构地区：[1]上海理工大学管理学院,上海200093 [2]淮阴工学院数理学院,江苏淮安223001

出　　处：《系统工程学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11171221).

年　　份：2020

卷　　号：35

期　　号：3

起止页码：315-324

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：利用在线电量波动数据对有多类用户的智能电网的实时定价问题进行研究.首先依据用户用电习惯将用户分类,对同一时段不同种类用户采用不同价格引导其消费,其次针对实时定价削峰填谷的目的,以极小化峰谷差为目标建立实时定价优化模型,并给出一种依赖在线电量波动的同步扰动随机逼近算法.讨论了模型的性质,给出了算法收敛性的证明.数值仿真结果表明新方法不但能够削峰填谷,避免下载同步化情形的出现,而且有助于提高用户和供电商的双方利益.与已有方法相比,每次迭代过程中仅需观测价格扰动产生的最大和最小用电总量而不需要掌握每个用户的隐私信息,操作简单,容易实现,不但适用于单供应商多用户情形,也适用于多供应商多用户情形.

关 键 词：智能电网 实时定价  峰谷差 分类用户  随机逼近  同步扰动  

分 类 号：TM743] O224]