削峰填谷最优时基于DSM分时电价的确定与分析
其中:L(t,ξ,Δ)为实行分时电价后, 在给定的ξ和Δ条件下用户反应后的负荷。
目标函数1用来实现峰负荷最小，目标函数2用来实现谷负荷差最大，目标函数3用来实现峰谷负荷差最小。
从目标函数来看，为了实现削峰填谷最优的目标，进行单目标优化是不够的，因此选用双目标优化。观察目标函数1、2和3，我们可以发现，如果选用目标函数2和另外一个函数进行双目标优化的话，由于优化的方向不一致，因此进行双目标优化存在困难；如果选取目标函数1和3进行双目标优化的话，因为优化方向一致，比较容易解决这个问题。而且，目标函数1和2的优化可以保证削峰填谷最优，因为当峰负荷和峰谷负荷差都最小时，也即是峰负荷最小和谷负荷最大。
多目标优化的方法很多，最简单和实用的是加权系数法[7]。在加权系数法中，最主要的就是确定权值。由于本文模型是首次提出，缺乏相应的数据和方法，因此，在本文多目标优化过程中，利用权值尝试法来确定目标函数的权值。
2 仿真与结果比较
本文利用浙江某地区典型日负荷数据进行数值仿真。
2.1 目标函数权值的确定
如前文所述，确定目标函数的权值时采用权值尝试法，通过比较在目标函数取不同权值时的峰负荷与谷负荷仿真结果来确定目标函数的权值,如表1所示。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/179862.htm
通过比较仿真结果可以看出，目标函数3占的比例比较大时，峰谷负荷差最小，而且峰负荷与实行分时电价前比减少了821.4MW，可以在削峰和填谷之间达到最佳均衡。因此，本文对目标函数1、3的权值取为0.2、0.8。
2.2 仿真算法
(a) 取一平时段电价初值，根据数学模型算出满足约束条件的平时段电价的上界 和下界；
(b) 从中选出使峰负荷最小和峰谷负荷差最小在权值为0.2、0.8时达到最佳均衡 时的平时段电价；
(c) 算出此平时段电价下的最优拉开度和反应后负荷
2.3 实行分时电价前数据；
(a) 典型日负荷数据如表2所示。
(b) 实行分时电价前最大负荷、最小负荷和用户购电费用：Lmax＝7780MW；Lmin＝4910MW；m0＝6.6243×107元
2.4 仿真结果
削峰填谷最优时分时电价和用户反应后负荷数据如下：
ξ=0.360 0，Δ=0.450 0元/kW；Pf=0.677 0元/kW,Pp=0.515 0元/kW，Pg=0.065 0元/kW；k=10.415 4(k为峰时段电价与谷时段电价的比值)；Lmax=6 945.6MW；Lmin=5 900.6MW；MTOU=6.573 0×107元。
仿真结果与原始负荷数据比较如图1所示。
图1表明，削峰填谷最优分时电价实行后，能够起到很好的削峰和填谷的作用。从数值上看，削峰填谷最优分时电价实行后，峰负荷为6945.6MW，比实行分时电价前减少了834.4MW，谷负荷为5900.6MW，比实行分时电价前增加了990.6MW。
2.5 与文献[5,6]仿真结果比较
本文仿真结果和文献[5-6]仿真结果如表3和图2所示。
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