謝 琳，馮天波，李 梁，王煒韜，趙 健

（1.上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海 200090；2.國網(wǎng)上海市電力公司信息通信公司，上海 200122）

隨著售電側(cè)的逐步放開[1]，市場競爭格局逐漸形成，據(jù)統(tǒng)計，目前國內(nèi)存在3 000多家售電商[2]。售電商作為區(qū)域購、售電實體，具有激發(fā)用戶側(cè)需求響應(yīng)的能力，可提升整個系統(tǒng)的運營效率[3-4]。同時，用戶側(cè)大規(guī)模先進量測裝置的應(yīng)用也提升了負荷調(diào)節(jié)的靈活性，在此背景下，售電電價機制將更為靈活，未來售電商以供電套餐方式售電會成為一種趨勢[5-6]。

套餐定價可以吸引用戶積極參與，提高源、荷兩側(cè)互動性，實現(xiàn)售電商和用戶的雙贏[7-8]。國內(nèi)外學(xué)者對套餐定價問題展開一系列研究，文獻[9]根據(jù)用戶負荷的特點，構(gòu)建實時電價模型，提供不同套餐零售價格；文獻[10]提出一種考慮用戶自主選擇性的供電套餐定價策略，該策略考慮了用戶選擇行為，為同一類型用戶制定種類數(shù)量合適、費率合理的套餐；文獻[11]提出一種考慮智能電表與能源提供商之間信息交互的實時電價算法；文獻[12]針對考慮用戶需求響應(yīng)的售電商運行決策問題，建立以售電商購售電利潤最大化為目標的電價決策模型。上述文獻均對套餐價格機制做出了一定探索，但較少考慮售電商提供的供電套餐與用戶實際用能需求之間的匹配度。售電商作為能源供應(yīng)商和用戶之間的橋梁，應(yīng)保證提供的套餐盡可能滿足用能需求，以降低購電成本及跨區(qū)域間電力交換所造成的能量損失。因此提出供需匹配度概念，并從價格支出和原有用電習(xí)慣兩個層面，將供需匹配度分為電費支出滿意度和用電方式滿意度兩個指標，通過對這兩個指標的量化分析，得到各套餐與用戶的供需匹配度，進而求得用戶選擇某一套餐的概率。

本文提出一種基于供需匹配度的風、光、儲套餐定價策略。首先，以售電商為主體，面向上級能源供應(yīng)商構(gòu)建套餐度電成本UCOE（unit cost of electricity）[13]模型，實現(xiàn)購電成本測算；在售電方面考慮用戶側(cè)需求響應(yīng)，構(gòu)建負荷轉(zhuǎn)移率與電價差的需求響應(yīng)不確定性模型，得到以電價為自變量的用戶電量擬合函數(shù)，該模型充分考慮用戶參與電價響應(yīng)時具有死區(qū)、飽和特性和需求響應(yīng)的不確定性，提升了需求響應(yīng)模型的精度。然后，提出供需匹配度概念，引入電費支出滿意度及用電方式滿意度指標分析不同套餐與每一類用戶的供需匹配度，確定用戶選擇各套餐的概率，制定向上級能源供應(yīng)商的購電策略。最后，以售電商凈利潤最大為目標函數(shù)，優(yōu)化求解出各套餐分時電價。仿真結(jié)果表明了定價策略的有效及合理性。

1 風光儲套餐定價流程

售電商擁有配電網(wǎng)的運營權(quán)，以購、售電業(yè)務(wù)為主，其經(jīng)營收益來自購、售電差額利潤[14]。在本文中，售電商購電主要來源于能源供應(yīng)商，購電類目按照風、光與儲能容量比例分為K個不同套餐。每類套餐單位購電成本為該套餐UCOE與能源供應(yīng)商收益率的乘積，為了保證售電商能夠盈利，需降低向能源供應(yīng)商的單位購電成本。售電商能夠以幫助能源供應(yīng)商降低考核成本、緩解高峰時段供電壓力為條件，與對方協(xié)商購電，降低購電成本[15]。在售電時，用戶按照自身情況選用一個合適的套餐，按照套餐合同調(diào)整用電，售電商按套餐需求量向能源供應(yīng)商購電；在結(jié)算時，若售電商供電曲線與用戶用電曲線發(fā)生偏離，缺額部分由售電商在實時市場上購電補足，用戶按照所選套餐合同規(guī)定繳納電費?；诠┬杵ヅ涠鹊娘L、光、儲套餐定價流程如圖1所示，其具體步驟如下。

圖1 風光儲套餐定價流程Fig.1 Pricing process of wind-PV-storage package

步驟1分析全壽命周期內(nèi)分布式風、光、儲的成本及收益，考慮儲能充、放電功率和荷電狀態(tài)SOC（state-of-charge）等約束，建立套餐UCOE模型，得到各套餐UCOE。

步驟2考慮到用戶對電價響應(yīng)時存在死區(qū)、飽和特性，以及需求響應(yīng)的不確定性，采用三角隸屬度函數(shù)表征負荷轉(zhuǎn)移誤差，構(gòu)建負荷轉(zhuǎn)移率與電價差的需求響應(yīng)不確定性模型，得到以電價為自變量的用戶電量擬合函數(shù)。

步驟3在步驟2的基礎(chǔ)上，將每一類用戶與各套餐的匹配度分為電費支出滿意度指標和用電方式滿意度指標，確定用戶選擇各套餐的概率，從而制定售電商向能源供應(yīng)商的購電決策；最后以售電商購售電凈利潤最大為目標，優(yōu)化求解各套餐分時電價。

2 套餐UCOE模型

分布式儲能的引入，改變了分布式風、光的運行模式，傳統(tǒng)的UCOE模型已不再適用，本節(jié)將構(gòu)建適用于分布式風、光、儲的UCOE電價模型。

UCOE是指在全生命周期內(nèi)每千瓦時的成本，即總成本費用的折現(xiàn)值與發(fā)電量的比值，可表示為

式中：Qr為第r年發(fā)電量，r=1，2，…，N，N為分布式風、光、儲的運行壽命；f為折現(xiàn)率；Cr為第r年成本。第r年成本Cr可表示為

式中：Cpv，r為光伏第r年成本；Cpw，r為風電第r年成本；Cbess，r為儲能第r年成本；Mr為風、光、儲第r年考核成本。

2.1 光伏和風電成本模型

分布式光伏的成本包括投資資金、年財務(wù)成本、年運營成本和回收價值。

光伏投資資金Cpv_inv可表示為

式中：ipv為光伏貸款比例；cpv為光伏單位容量投資成本；Ppv為光伏裝機容量。

光伏年財務(wù)成本Cpv_fi，r可表示為

式中：i1為光伏年貸款利率；rpv0為光伏建設(shè)年限；rpva為光伏建設(shè)的還款年限。

光伏的年運營成本Cpv_op，r可表示為

式中：ipv_op為光伏年運營費用占總投資成本的比例；Npv為光伏壽命。

光伏的回收價值Cpv_re可表示為

式中，γpv為回收價值系數(shù)。

風電成本與光伏成本類似，也包括投資資金、年財務(wù)成本、年運營成本和回收價值，這里不再贅述。

2.2 儲能成本模型

儲能具有靈活的調(diào)節(jié)特性和抑制風電、光伏的反負荷特性，在提高可再生能源消納能力的同時還能促進該區(qū)域電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。在配置分布式儲能后，上網(wǎng)發(fā)電量增加，系統(tǒng)總成本也隨之增加，需要考慮分布式儲能的初始投資及后期運行中對儲能電池的維護成本。儲能成本包括投資資金、年財務(wù)成本、年運營成本和回收價值。

儲能投資資金Cbess_inv可表示為

式中：ibess為儲能貸款利率；c1為儲能單位功率投資成本；c2為儲能單位容量投資成本；Pbess、Ebess分別為儲能功率和容量，單位分別為kW和kW·h。

儲能年財務(wù)成本Cbess_fi，r可表示為

式中：i2為儲能年貸款利率；rbess0為儲能建設(shè)年限；rbessa為儲能建設(shè)的還款年限。

儲能年運行成本Cbess_op，r可表示為

式中：cbess_op為儲能單位功率運行成本；Nbess為儲能壽命。

儲能回收價值Cbess_re可表示為

式中，γbess為儲能回收價值系數(shù)。

2.3 收益及約束條件

目前，我國風、光發(fā)電主要以風、光電量全額上網(wǎng)的統(tǒng)購統(tǒng)銷模式為主[16]，本文假設(shè)售電商的收益均來自向用戶售電收益。分布式儲能的引入使棄風、棄光的比例減少，上網(wǎng)電量有所增加，可得風、光、儲日發(fā)電量函數(shù)為

式中：Qd為風、光、儲日發(fā)電量；Δt為采樣間隔；Pgrid（t）為t時刻風、光、儲并網(wǎng)功率。

約束條件如下。

（1）功率平衡約束。

為保證風、光、儲跟蹤調(diào)度計劃，根據(jù)功率平衡條件則有

式中：Ppv（t）為t時刻光伏出力；Ppw（t）為t時刻風電出力；Pbess（t）為t時刻儲能電站功率。

（2）儲能電池功率約束。

（3）儲能電池的SOC約束。

儲能電池的SOC可以反映電池的充、放電情況，過度充電和放電會縮短電池壽命。為了保證儲能電池的使用壽命，將儲能電池的SOC限制為

式中：SOC（t）為t時刻儲能電池的SOC；SOCmax、SOCmin分別為電池SOC的上、下限值；SOC（0）為電池SOC初始值。

3 需求響應(yīng)不確定性模型

基于消費者心理學(xué)原理[17]，可得引起用戶負荷改變的兩種因素為：①用戶只對一定范圍內(nèi)變化的電價做出響應(yīng)，改變用電習(xí)慣；②由于用戶受到自愿參與、剛性用電需求等非電價因素的影響，使需求響應(yīng)存在不確定性，即真實的響應(yīng)度應(yīng)介于樂觀情形和悲觀情形下的負荷轉(zhuǎn)移率之間。上述因素可以由電價差與負荷轉(zhuǎn)移率之間的變化來描述，如圖2所示。圖2中，橫坐標表示電價差Δp；縱坐標表示負荷轉(zhuǎn)移率λ；Δpa為死區(qū)與響應(yīng)區(qū)交界點；Δpb為響應(yīng)區(qū)與飽和區(qū)交界點；λmax為用戶能達到的最大轉(zhuǎn)移率；Δpmax為用戶做出響應(yīng)電價差的最大值；λmax（Δp）、λmin（Δp）分別為樂觀情形和悲觀情形下用戶的負荷轉(zhuǎn)移率；d為負荷轉(zhuǎn)移率誤差。

圖2 用戶需求響應(yīng)不確定性表示Fig.2 Uncertainty representation of user demand response

隨著電價差的增大，將用戶轉(zhuǎn)移率與電價的變化情況劃分為死區(qū)（Δp≤Δpa）、響應(yīng)區(qū)（Δpa＜Δp≤Δpb）及飽和區(qū)（Δp＞Δpb），在不計及負荷轉(zhuǎn)移不確定性時，負荷轉(zhuǎn)移率與電價差之間的關(guān)系可表示為

式中：λ為不考慮不確定性情況下的負荷轉(zhuǎn)移率；Δp為電價差；ε為響應(yīng)率曲線斜率，即負荷峰時段自彈性系數(shù)[17]，通過歷史用電負荷與電價關(guān)系求得。

由圖2可知，當電價差位于死區(qū)時，用戶用電量不僅不轉(zhuǎn)移，還可能增加用電量，負荷轉(zhuǎn)移率主要取決于隨機性；當電價差位于響應(yīng)區(qū)時，負荷轉(zhuǎn)移率隨電價差的增大而增大，這是因為此時用戶用電量主要受經(jīng)濟因素影響，響應(yīng)積極性得到調(diào)動，此外，需求響應(yīng)的不確定性隨著電價差的增大呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢[18]；當電價差位于飽和區(qū)時，用戶用電量呈現(xiàn)飽和狀態(tài)，響應(yīng)不隨電價差增大而增大，且響應(yīng)的不確定性逐漸減小，當Δp＞Δpmax時響應(yīng)不確定性可忽略不計。

為了表征上述需求響應(yīng)不確定性隨電價差變化的規(guī)律，采用三角形模糊隸屬度函數(shù)[19]預(yù)測需求響應(yīng)的不確定性，即

式中，k1、k2為預(yù)測誤差隨電價差變化曲線參數(shù)。

綜上，對于某用戶，可得兩時段之間考慮需求響應(yīng)不確定性的負荷轉(zhuǎn)移模型為

結(jié)合后續(xù)套餐電價制定的需要，將一天分為峰、平、谷3個時段，可以得到某用戶峰谷負荷轉(zhuǎn)移率、峰平負荷轉(zhuǎn)移率和平谷負荷轉(zhuǎn)移率，因此峰谷平分時電價需求響應(yīng)不確定性模型可表示為

售電商利用價格杠桿來影響用戶用電行為，用戶在套餐電價的影響下調(diào)整用電量。分時電價激勵下用戶i使用套餐j后負荷預(yù)測值可表示為

4 基于供需匹配度的套餐定價模型

4.1 基于供需匹配度的套餐選擇概率模型

用戶由于缺乏相關(guān)專業(yè)知識和能力，難以和售電商進行協(xié)商議價[10]，更多的是在不同套餐中選用一個合適的套餐，并按照套餐合同調(diào)整用電。在選擇過程中，用戶不是選擇價格最低的套餐，而是從多維度考慮售電商所提供的套餐與自身的匹配度，匹配度越高，用戶選擇某一套餐概率越大，研究用戶對套餐的選擇行為至關(guān)重要。因此，提出供需匹配度的概念，即售電商提供的套餐與自身用電情況的匹配程度，并從價格支出和原有用電習(xí)慣偏好兩個角度來考慮，將供需匹配度分為電費支出滿意度和用電方式滿意度兩個指標。利用熵權(quán)法[20]對電費支出滿意度和用電方式滿意度兩個指標進行定量分析，然后根據(jù)效用理論[21]，得到每一類用戶與各套餐的供需匹配度。

1）電費支出滿意度

電費支出滿意度指標與用戶選擇套餐后應(yīng)繳納電費費用有關(guān)，繳納電費越少，套餐對用戶吸引力越大。根據(jù)用戶i的負荷值，利用式（19）計算出使用套餐j的負荷，然后計算單位時間內(nèi)該用戶使用套餐j的總電費，以量化該用戶的電費支出滿意度。用戶從電費支出方面選擇套餐的傾向可表示為

2）用電方式滿意度

一般情況下，如果電價較為穩(wěn)定，用戶會按照原有方式用電。用電方式滿意度是決定用戶是否改變原有用電習(xí)慣，參與需求響應(yīng)的重要指標。用戶選擇套餐后，根據(jù)需求響應(yīng)不確定性模型進行負荷轉(zhuǎn)移，由于改變了用戶原用電習(xí)慣，使實現(xiàn)需求響應(yīng)后的負荷曲線與原負荷曲線之間存在一定偏移，該偏移量可以衡量用電方式滿意度指標，即兩曲線偏移越小說明用電方式滿意度越好。用電方式滿意度可表示為

3）供需匹配度計算方法

電費支出滿意度指標和用電方式滿意度指標均屬于成本型指標，將其標準化為

設(shè)w1、w2分別為電費支出滿意度指標和用電方式滿意度指標權(quán)重，則供需平衡度為標準化后電費支出滿意度和用電方式滿意度與其對應(yīng)權(quán)重乘積之和。用戶i選擇套餐j的供需匹配度可表示為

在與售電商簽訂套餐合同后，所有用戶都會根據(jù)合同規(guī)定的用電情況用電，則用戶i選擇套餐j的概率Pr（i，j）可表示為

售電商預(yù)測用戶在其選定的套餐下響應(yīng)的負荷曲線L（t）可表示為

式中，n為用戶類別。

4.2 以凈利潤最大為目標的套餐定價模型

套餐價格的制定需要吸引用戶積極參與需求響應(yīng)，售電價格越低，對用戶的吸引力越大。因此，為了保證售電商能夠盈利，需要降低向能源供應(yīng)商的單位購電成本。在套餐定價合理的情況下，用戶選擇套餐后，能夠達到轉(zhuǎn)移峰谷用電量，進而平滑用電曲線。售電商以幫助能源供應(yīng)商降低考核成本，緩解高峰時段供電壓力為條件，與對方協(xié)商購電，降低購電成本。負荷曲線波動程度為負荷的平均變化率，可用來衡量系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性。售電商所服務(wù)用戶總負荷的平均變化率γ可表示為

套餐度電購電成本包括套餐原UCOE、協(xié)商成本與補償成本。售電商與能源供應(yīng)商雙邊協(xié)商購電成本可表示為

售電商峰、谷、平分時電價的優(yōu)化目標為售電商購、售電凈利潤最大。其中，收入為售電商面向用戶的售電收入；成本主要為面向能源供應(yīng)商的購電成本，其他成本包括實時市場中的購電成本。其優(yōu)化目標函數(shù)可表示為

式中：I為售電商購、售電凈利潤；R（t）為售電商t時刻售電收入；C1（t）、C2（t）分別為t時刻售電商向能源供應(yīng)商購電成本和在實時市場中購電成本；Lj（t）為t時刻選擇套餐j的負荷值；Lgrid（t）為t時刻售電商與配網(wǎng)在實時市場中交換的不平衡功率；dj（t）為t時刻售電商與配網(wǎng)實時交易電價。

約束條件包括售電價格約束、峰谷差約束、負荷轉(zhuǎn)移率約束、售電商購電成本約束、電價政策約束和聯(lián)絡(luò)線交互功率限制約束。其中，售電價格約束是對套餐電價進行限制，保證用戶i選擇套餐j后的電費小于原來每天的電費；峰谷差約束用于保證用戶選擇套餐后峰谷差現(xiàn)象不會加??；負荷轉(zhuǎn)移率約束是為了平滑用電曲線，達到削峰填谷的目的；售電商購電成本約束用于保證售電商利益不受損害；電價政策約束用于保證定價的科學(xué)性；聯(lián)絡(luò)線交互功率限制約束用于保證跨區(qū)售電的安全性。

1）售電價格約束

式中：p0（t）為t時刻原電價；pj，p（t）、pj，v（t）和pj，f（t）分別為套餐j在峰、谷、平時刻的分時電價；wp、wv分別為峰、谷時段電價系數(shù)。

2）峰谷差約束

式中：vmax、vmin分別為當前負荷曲線的峰值和谷值；vmax，0、vmin，0分別為未實行套餐定價之前負荷曲線的峰值和谷值。

3）負荷轉(zhuǎn)移率約束

為保障區(qū)域運行的安全穩(wěn)定性，實行套餐定價后，要將該區(qū)域所有用戶的負荷轉(zhuǎn)移率控制在一定范圍內(nèi)，即

式中，γ0為在實行套餐定價前的原負荷平均變化率。

4）售電商購電成本約束

式中，cmax、cmin分別為購電上、下限。

5）電價政策約束

售電商電價會受到政府監(jiān)管部門約束，一方面平均價格不能超過一定限制，以免消費者福利受損；另一方面峰谷電價差不能過大，以免引起用戶過度響應(yīng)，造成峰谷倒置等情況。電價政策約束可表示為

式中：pavg為峰、谷、平電價的平均值；preg為政府監(jiān)管部門規(guī)定的平均價格上限；θ為峰谷電價比的常數(shù)，參考發(fā)改委通知將θ設(shè)為5。

6）聯(lián)絡(luò)線交互功率限制約束

考慮到跨區(qū)售電可能引起的聯(lián)絡(luò)線功率越限問題，需要將聯(lián)絡(luò)線功率控制在一定范圍內(nèi)，即

5 算例分析

5.1 套餐度電成本分析

設(shè)定3個不同套餐容量配置如下：套餐1的儲能容量為風、光容量比=1∶10，即儲能占比1/11；套餐2的儲能容量為風、光容量比=2∶10，即儲能占比1/6；套餐3的儲能容量為風、光容量比=5∶10，即儲能占比1/3。參考文獻[22]設(shè)定參數(shù)，選取3月某典型日做實例分析，以最小化套餐UCOE為目標函數(shù)，式（12）～（14）為約束條件，得到不同套餐的風、光、儲出力曲線如圖3～圖5所示；各套餐UCOE如表1所示。

圖3 套餐1風光儲出力曲線Fig.3 Wind-PV-storage output curve for Package 1

圖4 套餐2風光儲出力曲線Fig.4 Wind-PV-storage output curve for Package 2

圖5 套餐3風光儲出力曲線Fig.5 Wind-PV-storage output curve for Package 3

表1 套餐度電成本Tab.1 Unit cost of electricity of packages

隨著儲能占比的提高，棄風、棄光率由原來的8.1%降為0，可實現(xiàn)風、光的完全消納，并在這種規(guī)劃運行情況下，實時市場購電率由原來22.8%降至14.7%。對比套餐1和套餐2，套餐3通過促進風電、光伏消納，減少了其從主網(wǎng)購電成本，因此雖然套餐3顯著提升了儲能的占比，但由于減少了從主網(wǎng)購電，套餐UCOE并未顯著升高。

5.2 套餐價格水平

以某城市某區(qū)域內(nèi)230戶大工業(yè)用戶為研究對象，將同一類型用戶的日負荷曲線疊加取平均進行工程實例分析。設(shè)定用戶負荷的采樣間隔為1h，日采樣點數(shù)為24；原峰、平、谷分時電價分別為1.04￥/（kW·h）、0.85￥/（kW·h）和0.35￥/（kW·h）；售電商峰、平、谷分時購電價格分別為0.82￥/（kW·h）、0.53￥/（kW·h）和0.25￥/（kW·h）。其余參數(shù)設(shè)定如下：售電商市場占有率為0.48；峰時段電價系數(shù)為1.5；谷時段電價系數(shù)為0.5；政府監(jiān)管部門規(guī)定的平均價格上限為0.85；聯(lián)絡(luò)線交互功率的上限為500 kW。

應(yīng)用聚類算法將用戶分為三類，即雙峰型、峰平型和平滑型。具體為雙峰型用戶156戶、峰平型用戶58戶和平滑型用戶16戶。選取與各聚類中心歐氏距離最近的50%個用戶的負荷曲線疊加取平均作為該類負荷的典型負荷曲線，如圖6所示。

圖6 各類負荷的典型負荷曲線Fig.6 Typical load curve of various loads

需求響應(yīng)模型參數(shù)是通過擬合套餐實施前后同一時間段的負荷曲線得到負荷轉(zhuǎn)移率參數(shù)進行初步分析，然后用長期積累數(shù)據(jù)修正。參考文獻[23]設(shè)置參數(shù)如表2所示。

表2 用戶需求響應(yīng)模型參數(shù)Tab.2 Parameters of user demand response model

對式（28）中t時刻套餐j的電價 pj（t）進行迭代優(yōu)化，設(shè)定迭代步長為0.01，進行遍歷迭代后的各風、光、儲套餐電價如圖7所示。

由圖7可知，套餐1峰時段電價為0.99￥/（kW·h），出現(xiàn)在09：00—12：00、18：00—22：00時段；套餐2峰時段電價為1.12￥/（kW·h），出現(xiàn)在18：00—23：00時段；套餐3峰時段電價為1.27￥/（kW·h），出現(xiàn)在18：0—22：00時段?？傊?，電價峰值常出現(xiàn)在18：00—22：00之間，此時用戶用電需求較高，風電、光伏的出力較小，并且從主網(wǎng)的購電價格也較高。為了滿足用戶用電需求，只能通過從主網(wǎng)購電或者儲能放電，提升了售電商的供電成本。因此，為保證售電商的盈利及平滑用戶用電曲線需要制定較高的電價以充分利用用戶需求響應(yīng)能力，激勵用戶將高峰時段用電轉(zhuǎn)移至低谷時段。

圖7 套餐1～3價格水平Fig.7 Price level of Packages 1—3

疊加所有用戶的負荷曲線，可得到實行套餐后該地區(qū)所有用戶的日負荷曲線，并將其與原日負荷曲線進行比較，如圖8所示。在套餐電價的激勵下，用戶能夠挖掘自身谷時段用電潛力，實現(xiàn)峰、谷時段的電量轉(zhuǎn)移，使用戶原有雙峰型負荷曲線呈現(xiàn)削峰填谷變化。由圖8可知，負荷峰、谷差降低2.3%；用戶峰時段用電功率由36.96 MW降低至36.12 MW；谷時段用電功率由9.71 MW提高至10.56 MW；總用電功率提高8.7%。這說明套餐電價很好地傳遞了價格信號，達到緩解高峰時段供電壓力的效果。

圖8 電力套餐實行前后用戶的總負荷曲線Fig.8 Total load curve of users before and after the implementation of power package

對于售電商，未實行套餐時月度購、售電收益為39.97×104￥，實行套餐后其月度購、售電收益達41.61×104￥，提高了4.1%。對于大工業(yè)用戶，未使用套餐時，雙峰型用戶月度購電成本為5.61×104￥，峰平型用戶購電成本為5.05×104￥，平滑型用戶購電成本為5.42×104￥；使用套餐后，雙峰型用戶購電成本為5.04×104￥，峰平型用戶購電成本為4.86×104￥，平滑型用戶購電成本為5.33×104￥。故在本文的定價策略下實現(xiàn)了售電商和用戶的雙贏。

6 結(jié)論

本文提出一種基于供需匹配度的風、光、儲套餐定價策略，在可再生能源成本大幅降低的背景下，為售電商參與未來零售市場競爭提供了新思路。以售電商購售電凈利潤最大為目標，考慮售電商購電成本和用戶需求響應(yīng)，基于供需匹配度對用戶的選擇行為進行建模，以保證售電商所提供的供電套餐盡量滿足用戶用能需求，實現(xiàn)售電商、用戶的雙贏。所提出的定價策略具有如下特點：

（1）構(gòu)建的需求響應(yīng)不確定性模型，充分考慮了用戶參與電價響應(yīng)時具有死區(qū)和飽和特性，提升了需求響應(yīng)模型的精度，為后續(xù)套餐電價的制定奠定了基礎(chǔ)；

（2）建立的基于供需匹配度的套餐選擇模型能夠有效地反映用戶對套餐的選擇行為，使用戶更好地參與需求響應(yīng)，從而節(jié)省電網(wǎng)的運營成本及延緩電網(wǎng)的改造升級。為使定價策略更具普適性，接下來的研究還需面向商業(yè)用戶及居民用戶，根據(jù)不同市場設(shè)計不同的供電套餐，并且在含有不同比例的工業(yè)、商業(yè)和居民用戶中展開定價策略的研究。