(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211061474.8 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南 开区卫津路9 2号 (72)发明人 栾文鹏　田龙飞　赵博超　刘博　 (74)专利代理 机构 天津市北洋 有限责任专利代 理事务所 12 201 专利代理师 李丽萍 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 20/20(2019.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 3/00(2006.01)G06F 17/10(2006.01) (54)发明名称 基于双层主从博弈模型的最优动态电价需 求响应方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于双层主从博弈模型 最优动态电价需求响应方法， 主要包括基于非侵 入式负荷监测在需求侧进行特征提取和基于双 层优化模型在供电侧根据上述提取的特征确定 最优动态电价以实现需求响应； 以历史电力量测 数据作为输入进行负荷分解， 计算得到电器运行 概率分布和负荷不灵活度并通过通信架构上传 到供电侧； 以初始化电价和在需求侧提取的特征 作为所述双层优化模型的输入； 下层以电费和不 舒适度最小化制定电器规划并传给上层， 上层以 利润、 社会福利最大化和碳排放最小化制定动态 电价并传给下层； 所述双层优化模 型上下两层不 断迭代至预设迭代次数， 输出动态电价候选； 最 后， 采用TOPSIS算法进行最优电价选择， 执行基 于最优动态电价的需求响应 。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 115310717 A 2022.11.08 CN 115310717 A 1.一种基于双层主从博弈模型的最优动态电价需求响应方法， 其特征在于， 包括以下 步骤： 步骤一、 基于非侵入式负荷监测在需求侧进行 特征提取： 以历史电力量测数据作为输入， 训练非侵入式负荷监测(NILM)模型并进行负荷分解， 根据负荷分解结果得出每个电器的运行时间、 频率、 时段分布信息， 据此计算各负荷的用户 偏好和响应潜力， 并得到用户的电器运行概率分布和负荷不灵活度； 将每个电器的运行功 率和得到的概 率分布以及负荷不灵活度通过通信架构上传到电力系统供电侧； 步骤二、 基于双层优化模型在供电侧根据 上述提取的特征确定最优动态电价以实现最 优动态价格的需求响应： 所述双层优化模型包括上层和下层， 以初始化电价和步骤一在需 求侧提取的特征作为所述双层优化模型 的输入； 首先， 下层根据初始化电价以电费最小化 和不舒适度最小化制定需求响应电器运行规划最为下层的响应方案， 进 行更新后传递给上 层， 上层根据更新后的下层响应方案以利润最大化、 社会福利最大化和 碳排放最小化进行 动态电价的制 定， 并将制 定的动态电价传递给下层； 所述双层优化模型 的上层和下两层不 断迭代直至达到预设的最大迭代次数， 此时， 所述的双层优化模型输出动态电价候选； 最 后， 采用TOPSIS算法进行最优动态电价选择， 并根据所选择的最优动态电价执行基于最优 动态电价的需求响应。 2.根据权利要求1所述的最优动态电价需求响应方法， 其特征在于， 步骤一的具体步骤 如下： 步骤1‑1)基于非侵入式负荷监测进行负荷分解 首先， 给定一户家庭 并且 家庭m中所有电器为 根据非侵 入式负荷监测并进行负荷分解得到每 个电器的额定功率和工作状态的时间分布； 对于 电器 的状态矩阵Sa定义为： 式(1)中， 每一列代表了一天中时刻 其中T表示一天所有时段， 每一行 代表了每一天 其中D表示统计的总天数； 步骤1‑2)采用用户偏好对用户家 庭中电器使用在一天的分布情况进行量 化 用户偏好表示 为： 式(2)中， 表示电器a在时刻t的偏好， 偏好向量对每一个电器进行计算， 没有分辨率 的限制； 步骤1‑3)采用负荷不灵活度作为 量化负荷需求响应潜力的指标 负荷不灵活度定义为频率和周期之比， 结合负荷不灵活度的量化和用户偏好表示电器 的使用习惯； 定义用户使用电器a的频率 为 权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115310717 A 2式(3)中， πa为电器a运行的总次数， 电器a在一天的开启时间表示 为： 在进行电器的使用周期的计算时， 输入包括电器a的开启时间ea， 电器的数量Am和阈值 τ； 首先长度为Am的周期向量b初始化为0向量； 设置一个周期的上限为D/2， 对于每一个电器 a， 电器开启时间向量被分为长度为 i的D/i个向量， 其中， i是周期候选值； 将有开启运行的向量的数量用c表示， 并定义第一个 的周期候选i作为电器a的使 用周期ba； 对于每一个电器a， 重复执行上述步骤确定电器a的使用周期ba即可得到所有电器 的使用周期； 对于所有使用周期为0的电器， 使用周期都置为D， 对于使用周期不为0的电器不做处 理； 负荷不灵活度定义 为 将得到的负荷不灵活度标幺化 为0‑1。 3.根据权利要求1所述的最优动态电价需求响应方法， 其特征在于， 步骤二的具体步骤 如下： 步骤2‑1)基于每 个用户的下层响应方案进行最优动态电价的制定， 包括： 步骤2‑1‑1)一个由Np个个体组成的电价种群 被随机赋值， 并且所有用户的电力需求 存储在集合 中作为双 层优化模型 上层的输入， 其中 由双层优化模型 下层优化结果所 得； 参数初始化， 设置 δ， i ←0， 并且 然后计算出利 润、 社会福 利和碳排放目标： 式(6)至(8)中， opro owel oemi分别表示利润目标、 社会福利目标和碳排放目标， yt表示电 价， Ct(Lt)表示成本函数， Lt表示t时刻耗电总量， 表示碳排放系数； 步骤2‑1‑2)通过NSGA ‑II算法计算种群 的拥挤度和非支配排序得到 和 在每一 次迭代中， 赋予δ ←0， NSGA‑II用来生成一个新种群； 首先根据 和 通过二进制选择从种群 中选择父代种群 并利用模拟二进制交叉 和多项式变异生成子代种群 并满足下述条件：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115310717 A 3