基于Fanger热舒适理论的电网需求侧调节服务机制与定价策略

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61503324
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

This project aims to reduce the costs of the utility companies for regulation service. The consumers, which are installed with the thermostatically controlled loads, are encouraged to increase their adjustable temperature bands by pricing mechanism design for demand-side regulation service. First, the consumer’s comfort model and price-response function are obtained based on the Fanger thermal comfort theory, and the regulation costs to the utility companies are established based on the statistical analysis of the fast regulation signals in the electricity markets. Second, the noncooperative game theory is applied to analyze the pricing interactions among different utility companies, and the existence, the uniqueness, and the Pareto efficiency of the pricing strategy at the Nash equilibrium are studied. A distributed iterative algorithm is designed to search for the pricing strategy. Third, a cluster-based cooperation mechanism is designed to improve the Pareto efficiency of the pricing strategy, and the noncooperative behavior detection and punishment strategy are developed to implement the incentive-compatibility among the utility companies. Finally, a simulation platform is established to analyze and test the performance of the pricing strategy. The simulation platform can collect and store the adjustable temperature bands of the consumers, fit the parameters of the comfort function, and perform distributed calculation of the demand-side pricing strategy. The outcome of this project can complete the pricing mechanism of the ancillary-service markets, and provide the technical support to the application of the demand-side regulation.
本项目拟通过需求侧调节服务定价机制的设计,激励热负荷用户增加可调温度区间,降低电力公司的调节服务成本。首先,采用 Fanger热舒适理论构造用户的热舒适度模型和价格响应函数,基于电力市场快速调节信号的数据统计分析,建立电力公司的调节服务成本模型。其次,基于非合作博弈理论,分析多个电力公司的定价决策过程存在冲突的条件下Nash平衡策略的存在性、唯一性和Pareto效率,设计分布式迭代算法,实现平衡电价策略的分布式搜索。进一步,建立电力公司的分簇合作机制,提高平衡电价策略的Pareto效率;设计电力公司非合作行为的检测算法和惩罚策略,实现电力公司之间的合作激励兼容。最后,搭建仿真性能分析与测试平台,可实现用户可调温度区间的数据采集、存储与舒适度参数的拟合和需求侧辅助服务电价的分布式计算。本项目的开展可以进一步丰富和完善电力辅助服务市场的价格机制,并为需求侧调节服务的实际应用提供技术支撑。

结项摘要

本项目以Fanger热舒适理论为基础,进行了需求侧辅助服务与定价策略的研究。基于Fanger热舒适度指标,针对暖通空调系统,建立了能源管理的非线性最优化模型和需求侧辅助服务模型,采用智能算法、Powell方向加速法和进退法求解,得到了最优的温度设定值、发电量和电价。实现了暖通空调系统的能源管理,达到了降低系统总成本、为用户以及供电商分别寻求最优温度设定值和最优供电量的目的。.以非合作博弈理论为基础,进行了电力公司的定价策略以及电力公司与用户之间的交易策略的研究。建立了多个电力公司之间的超模博弈和考虑电力公司信息私密性的贝叶斯博弈,电力公司通过设定适当的零售价格来使自己的收益最大化。在能量供应不确定的条件下,建立了微电网中电力公司和用户之间的三阶段分层博弈模型,采用逆向归纳法,求得分层博弈的均衡点。.以合作博弈理论为基础,进行了电力用户之间的合作策略以及多电力公司公司与发电商之间的议价策略的研究。设计了一种基于重复博弈的Cartel机制,通过惩罚策略来抑制背离合作的行为。基于用户效用的最大化,建立了带有价格反馈的价格调控模型,同时在多个电力公司和发电商之间建立了关于批发价格的议价模型,通过迭代算法求解了最优的零售价格和用户的电能消耗。.本项目共发表学术论文15篇,其中SCI 收录9篇,EI收录4篇,中文核心期刊1篇,申请国家发明专利1项。项目执行期间共培养博士研究生1人,硕士研究生8人,其中,3人已答辩毕业,6人在读。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
Hierarchical dispatch using two-stage optimisation for electricity markets in smart grid
智能电网电力市场两阶段优化分级调度
  • DOI:
    10.1080/00207721.2015.1090042
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Yang Jie;Zhang Guoshan;Ma Kai
  • 通讯作者:
    Ma Kai
基于细菌群体趋药性算法的家用电器优化调度
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    燕山大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马锴;胡淑冰;陈静;杨婕
  • 通讯作者:
    杨婕
Residential power scheduling for demand response in smart grid
智能电网需求响应的居民用电调度
  • DOI:
    10.1016/j.ijepes.2015.11.099
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    International Journal of Electrical Power & Energy Systems
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Ma Kai;Yao Ting;Yang Jie;Guan Xinping
  • 通讯作者:
    Guan Xinping
Hybrid control of aggregated thermostatically controlled loads: step rule, parameter optimisation, parallel and cascade structures
聚合恒温控制负载的混合控制:阶跃规则、参数优化、并联和级联结构
  • DOI:
    10.1049/iet-gtd.2016.0619
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    IET Generation Transmission & Distribution
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Ma Kai;Yuan Chenliang;Liu Zhixin;Yang Jie;Guan Xinping
  • 通讯作者:
    Guan Xinping
Energy Management Based on Demand-Side Pricing: A Supermodular Game Approach
基于需求侧定价的能源管理:超模块化博弈方法
  • DOI:
    10.1109/access.2017.2740338
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Ma Kai;Wang Congshan;Yang Jie;Tian Zhenhua;Guan Xinping
  • 通讯作者:
    Guan Xinping

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其他文献

植被缓流效果试验研究
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  • 作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    杨婕
基于拓扑结构分形的道路选取方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘韧;季忠;杨婕
  • 通讯作者:
    杨婕

其他文献

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船舶接入岸电的港口综合能源系统协调优化运行方法研究
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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