基于动态博弈的商业建筑需求响应方法和系统

技术领域

本发明涉及电力需求响应技术领域，具体涉及一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法和系统。

背景技术

电力需求响应作为一种重要的需求侧管理方法，具体是指电力公司通过需求响应策略引导用户改变原有用电方式，从而实现削峰填谷的目的，进而促进了电力供需平衡，保障了电力系统安全。

随着电力市场的不断开放，为用户提供个性化和多元化的用能策略成为提高能源服务水平的重要手段，而需求响应则是用能策略的核心内容之一。通过为商业建筑设计更加精准有效的需求响应方法，不但有助于提高电力系统的安全性和可靠性，也有助于减少用户的用电成本和促进可再生能源的消纳。

现有的需求响应策略缺乏一定的灵活性和多样性，用户参与需求响应的积极性不高，从而无法充分调动需求侧的负荷资源，这使得电力系统的调峰能力有限，可靠性受到很大威胁。其次，现有国内外的文献很少考虑分布式可再生能源的间歇性和波动性对需求响应的影响。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法和系统，解决了现有的商业建筑的需求响应策略不够灵活，影响电力系统的调峰能力，无法很好的达到电力供需平衡的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法，该方法包括：

对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果；

基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型；

基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略。

进一步的，所述对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果，包括：

基于第一深度循环神经网络对商业建筑负荷进行预测，得到商业建筑负荷预测结果；

基于第二深度循环神经网络对光伏输出功率进行预测，得到光伏输出功率预测结果。

进一步的，所述基于第一深度循环神经网络对商业建筑负荷进行预测，得到商业建筑负荷预测结果，包括：

对所采集的商业建筑历史负荷数据及商业建筑负荷相关变量进行预处理；把数据划分为第一训练数据集P

使用第一训练数据集P

将所要预测日的商业建筑负荷相关变量输入到训练好的第一深度循环神经网络中，得到商业建筑负荷预测结果。

进一步的，所述基于第二深度循环神经网络对光伏输出功率进行预测，得到光伏输出功率预测结果，包括：

对所采集的光伏输出功率数据及光伏输出功率相关变量进行预处理；把数据划分为第二训练数据集Q

使用第二训练数据集Q

把所要预测日的光伏输出功率相关变量输入到训练好的第二深度循环神经网络中，得到光伏输出功率预测结果。

进一步的，所述基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型，包括：

所述需求响应模型包括售电公司的收益模型和商业建筑收益模型；

所述售电公司的收益模型为：

其中，

R

C

F为电网波动性成本；

P

pr

T表示总的时间区间的个数；

α表示电网波动性成本的权重参数；

所述商业建筑收益模型为：

其中，

γ表示光伏发电的补贴价格；

β

进一步的，所述基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略，包括：

基于需求响应模型构建目标函数和约束条件：

其中，目标函数为：

约束条件为：

利用非线性优化求解器进行求解，输出最优需求响应策略。

第二方面，提供了一种基于动态博弈的商业建筑需求响应系统，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行上述的基于动态博弈的商业建筑需求响应方法。

(三)有益效果

本发明提供了一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法和系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：

1)本发明实施例所提出的基于动态博弈的商业建筑需求响应策略，能够灵活有效地管理商业建筑负荷，起到削峰填谷的作用，从而促进了电力供需平衡，保障了电力系统的安全可靠运行，同时也有助减少商业建筑的用电成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例通过提供一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法和系统，解决了现有的商业建筑的需求响应策略不够灵活，影响电力系统的调峰能力，无法很好的达到电力供需平衡的问题。

本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

1、使用深度循环神经网络对商业建筑的负荷和光伏输出功率进行预测；

2、基于商业建筑负荷和光伏输出功率的预测结果，分别对商业建筑和售电公司的收益进行建模，并构建价格型需求响应模型；

3、把需求响应模型转化为动态博弈问题，使用逆向归纳法证明纳什均衡的存在，进一步把动态博弈问题转化为单目标非线性规划问题进行求解。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

实施例1：

如图1所示，本发明提供了一种基于动态博弈的商业建筑需求响应方法，该方法包括：

对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果；

基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型；

基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略。

本实施例的有益效果为：

本发明实施例所提出的基于动态博弈的商业建筑需求响应策略，能够灵活有效地管理商业建筑负荷，起到削峰填谷的作用，从而促进了电力供需平衡，保障了电力系统的安全可靠运行，同时也有助减少商业建筑的用电成本。

进一步的，所述对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果，包括：

基于第一深度循环神经网络对商业建筑负荷进行预测，得到商业建筑负荷预测结果；

基于第二深度循环神经网络对光伏输出功率进行预测，得到光伏输出功率预测结果。

进一步的，所述基于第一深度循环神经网络对商业建筑负荷进行预测，得到商业建筑负荷预测结果，包括：

对所采集的商业建筑历史负荷数据及商业建筑负荷相关变量进行预处理；把数据划分为第一训练数据集P

使用第一训练数据集P

将所要预测日的商业建筑负荷相关变量输入到训练好的第一深度循环神经网络中，得到商业建筑负荷预测结果。

进一步的，所述基于第二深度循环神经网络对光伏输出功率进行预测，得到光伏输出功率预测结果，包括：

对所采集的光伏输出功率数据及光伏输出功率相关变量进行预处理；把数据划分为第二训练数据集Q

使用第二训练数据集Q

把所要预测日的光伏输出功率相关变量输入到训练好的第二深度循环神经网络中，得到光伏输出功率预测结果。

进一步的，所述基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型，包括：

所述需求响应模型包括售电公司的收益模型和商业建筑收益模型；

所述售电公司的收益模型为：

其中，

R

C

F为电网波动性成本；

P

pr

T表示总的时间区间的个数；

α表示电网波动性成本的权重参数；

所述商业建筑收益模型为：

其中，

γ表示光伏发电的补贴价格；

β

进一步的，所述基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略，包括：

基于需求响应模型构建目标函数和约束条件：

其中，目标函数为：

约束条件为：

利用非线性优化求解器进行求解，输出最优需求响应策略。

下面对本发明实施例的实现过程进行详细说明：

S1、对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果；具体包括如下步骤：

商业建筑负荷预测：

S101、对所采集的商业建筑历史负荷数据及商业建筑负荷相关变量(温度、湿度、时间等)进行预处理，具体包括异常值的删除、缺失值的补充、数据的归一化等。

S102、把预处理后的数据划分为第一训练数据集P

S103、首先设置网络的结构，再使用第一训练数据集P

S104、将所要预测日的商业建筑负荷相关变量输入到训练好的第一深度循环神经网络中，得到商业建筑负荷预测结果。

光伏输出功率预测：

S105、对所采集的光伏输出功率数据及其相关变量(光照、时间、风速、温度等)进行预处理，具体包括异常值的删除、缺失值的补充、数据的归一化等；

S106、把预处理后的数据划分为第二训练数据集Q

S107、首先设置网络的结构，再使用第二训练数据集Q

S108、将所要预测日的光伏输出功率相关变量输入到训练好的第二深度循环神经网络中，得到光伏输出功率预测结果。

S2、基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型，包括：

在一个需求响应过程中，售电公司首先制定出需求响应策略并向用户发布，当用户接收到需求响应策略后，会调整自己的电力负荷模式以节省用电成本，而反过来这又将影响售电公司的收益，售电公司则又会进一对需求响应策略进行调整。因此，用户与售电公司之间存在双向交互的过程，直到两者同时实现各自收益的最大化。

假设有n个商业建筑，每个商业建筑都配备有独立的光伏系统，商业建筑首先会使用光伏发电满足自己的电力需求，当光伏发电量不足时，用户才会向售电公司进行购电。此外，结合商业建筑的负荷特点和光伏发电的特点，这里假定光伏所发电量在任何时间区间内都无法完全满足商业建筑的负荷需求。

因此，需求响应模型包括售电公司的收益模型和商业建筑收益模型。

售电公司的收益模型为：

其中，R

C

F为电网波动性成本；计算公式如下：

P

pr

T表示总的时间区间的个数；

α表示电网波动性成本的权重参数。

商业建筑收益模型为：

其中，

γ表示光伏发电的补贴价格；

β

S3、基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略，包括：

商业建筑与售电公司之间通过不断地交互直至得到最优需求响应策略的过程可以看作是一个博弈过程。

因此，上一步所构建的需求响应模型可以看做一个动态博弈问题，售电公司是领导者，商业建筑是跟随者，当售电公司改变需求响应策略以后，商业建筑则会根据需求响应策略改变他们的电力需求，而当商业建筑的电力需求改变后，售电公司又会重新调整需求响应策略，因此，电力用户与售电公司需要不断地进行博弈，直至找到能够同时使他们利益最大化的的需求响应策略。

这里需要说明的是每栋商业建筑都是单独与售电公司进行博弈的，因此，最终每栋商业建筑所获得的最优的需求响应策略是不同的。

在商业建筑与售电公司的博弈过程中，首先使商业建筑的收益最大化，从而得到商业建筑在响应售电公司所公布的需求响应策略后，在一天各个时间区间内的电力需求。然后，再把此时商业建筑的电力需求带入售电公司的收益函数里，并对需求响应策略进行优化求解。

下面将使用逆向归纳法证明纳什均衡解的存在：

①商业建筑纳什均衡

由商业建筑的收益模型可得：

又因为

对上式求关于

从而可以获得

再对maxφ

综上，当P

②售电公司纳什均衡

由①可以得到商业建筑利益最大化时的实际净电力需求为：

把

上式中

通过①和②证明了纳什均衡解的存在，同时通过①和②可以把所建立的动态博弈问题转化为一个单目标非线性规化问题，目标函数和约束条件如下：

目标函数为：

约束条件为：

根据以上目标函数和约束条件，进一步通过非线性优化求解器进行求解，输出最优需求响应策略。

实施例2：

一种基于动态博弈的商业建筑需求响应系统，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述程序包括用于执行如下步骤：

对商业建筑负荷以及光伏输出功率进行预测，得到商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果；

基于商业建筑负荷预测结果和光伏输出功率预测结果构建需求响应模型；

基于需求响应模型构建单目标非线性规化的目标函数和约束条件，再求解得到最优需求响应策略。

可理解的是，本发明实施例提供的基于动态博弈的商业建筑需求响应系统与上述基于动态博弈的商业建筑需求响应方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参考基于动态博弈的商业建筑需求响应方法中的相应内容，此处不再赘述。

综上所述，与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

1、本发明所提出的基于动态博弈的商业建筑需求响应策略，能够灵活有效地管理商业建筑负荷，起到削峰填谷的作用，从而促进了电力供需平衡，保障了电力系统的安全可靠运行，同时也有助减少商业建筑的用电成本。

2、本发明使用深度循环神经网络对商业建筑的负荷和光伏输出功率进行预测，克服了电力供需两侧的不确定性，使得所获得的需求响应策略更加精准有效。

需要说明的是，通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。