基于机制设计理论的用户需求订购模型

在实施激励性补偿驱动的需求响应项目过程中,由于信息不对称,传统的基于历史数据的用户基准负荷估计会导致操纵问题,从而会影响需求响应项目的经济效率。采用机制设计理论,引入用户类型参数来描述不同用户的不同用电需求意愿,提出了信息不对称环境下,供电公司考虑用户参与约束和激励相容约束的需求订购模型,并给出了求解方法。该模型解决了需求订购中用户真实基准负荷的自愿披露问题,算例仿真验证了模型的有效性和合理性。

一种激励相容的用户需求订购模型

用户基准负荷(CBL)是实施激励性补偿驱动的需求响应(DR)项目的关键因素之一.由于信息不对称,传统的基于历史数据的用户基准负荷估计会导致操纵问题,从而影响需求响应项目的经济效率.基于机制设计理论,引入类型参数来描述用户的用电需求意愿;提出了信息不对称环境下,供电公司考虑用户参与约束和激励相容约束的需求订购模型及其求解方法,该模型能激励用户披露真实的基准负荷信息.最后通过算例仿真验证了所提出模型的有效性和合理性.

一个新的具有积压定单的关于模糊订购量的模糊存储模型

提出一个新的具有积压定单的关于模糊订购量、模糊存储量及模糊总需求的模糊存储模型。在模糊函数原理下,给出了模糊总存储成本。为了寻找最优解,使用积分均值法白化模糊总存储成本,利用Lingo8.0求解不等式约束问题,我们发现最优解都是确定的实数。此外,当模糊订购量和模糊总需求及模糊存储量都是确定的实数时,我们提出模型的最优解与经典的具有积压定单存储模型具有相同的结果。