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摘要
用户侧分布式储能通常不具备集中调控能力,其分散、无序的非计划响应行为将加大售电公司运营风险,在高渗透条件下可能影响售电收益,科学地动态定价是降低此类风险的重要机制。针对传统基于模型的方法存在的数据观测不全、建模复杂且收敛困难等问题,提出一种结合动力学演化和数据驱动的方法,并应用于考虑用户侧分布式储能交互效应的售电公司动态定价策略。首先通过元胞自动机推演储能状态分布并以售电公司全时段收益最大为目标优化实时电价,然后提取大量离线样本以充分训练改进的稀疏深度置信网络,其以前一时刻的时序号和各台区变化电量为输入、以本时刻的购售电价相对变化量为直接输出,最后得到智能化动态定价模型,以引导电价的自适应调整并消弭收益损失风险。通过研究多台区下分布式储能的算例,验证了所提方法能够通过学习可观测的简单数据即时调节电价,从而有效防范储能套利带来的经营风险,且模型对储能渗透率的变化具备较稳定的适应性。
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