基于契约理论的需求侧管理与电池更换站的交易激励方案的制作方法

本发明属于智能电网领域，具体涉及一种应用在需求侧管理dsm系统（demand-sidemanagement）管理电池更换站bes（batteryexchangestation）场景中，基于契约理论的dsm设计最优合同选择bes，使得dsm效益最大的问题，能够在保证满足负荷需求的基础上，对bes进行管理，有效地解决电网负荷高峰和低谷的问题，获得更好的能效。

背景技术：

随着交通运输业的快速发展，能源日益稀缺。需求侧管理（dsm）系统接入是提高能源效率和缓解能源短缺的一个有前途的方法，因为它能使电池更换站（bes）在高峰负荷的时候回售电能给电网，在低谷负荷的时候再储存电能。dsm系统接入的成功应用需要技术，经济和政策方面的许多创新。尤其重要的是要设计这样的机制，以便激励dsm管理bes，而bes在考虑到潜在的成本后，有动力与dsm合作。

以市场为导向的电力交易是处理动态电力管理激励问题的有希望的范例。在市场机制中，dsm临时管理bes，以平滑电力系统负荷曲线，同时满足负荷的需求，以换取金钱报酬或业绩提高。一个特别令人感兴趣的市场机制是电力回售交易，其中bes为dsm平滑了负荷以获得他们自己的效益。

在以往的对电动车辆的需求响应研究工作中，通常在数学算法领域进行优化。最近，研究人员开始研究负荷调度方案中的激励问题。以前的结果都是假定在完全信息的条件下，即dsm完全知道bes的类型，包括存储容量，利润水平和信用记录等信息，而没有考虑不完全信息的情况，即dsm不完全知道bes的类型。为了在满足负荷需求的前提下，最大化dsm的效益，需要设计最优合同。

技术实现要素：

本发明首先模拟了在不完全信息的条件下，一个dsm系统与多个相互竞争的bes之间的合作电力回售的场景，其中bes的类型是私人信息。以最大化dsm的效益为目标，提出了一个基于契约理论的电力回售交易机制。dsm根据电网负荷平滑的需求，设计一个最优的合同，这些合同项目由dsm管理时间（即奖励）和容量（即贡献）组成，同时在保证满足负荷需求的前提下，激励所有的bes如实透露他们的私人信息，优化dsm对bes的选择和管理。具体过程如下：

图1为智能电网模型图，模型为bes协助dsm调峰的智能电网系统，dsm系统通常由一个能源控制中心，几个电力供应商和客户组成。在模型中，我们重点介绍bes在dsm系统的应用。

我们考虑在镇上有几个bes可以使用，类似于现在的加油站，并且电网中存在一个dsm系统来交换信息，包括负荷需求信息和相关的控制信息，这有助于平滑电网的负荷。bes获得利润有两种方式，除了通过给客户充电，获得利益之外，每个bes还可以通过参与dsm系统的调度来赚取利润，即在高峰负荷时，bes将存储的电力回售给电网，而在低谷负荷时，他们充电储能，因为此时负荷需求较少。

控制中心接管智能电网中所有bes的调度是不现实的。根据自己的存储容量，利润水平和信用记录等方面，bes对参与dsm系统的调度有不同的偏好。bes意识到自身情况，可能不想共享私人信息，而dsm可能没有私人信息，这导致dsm系统和bes之间的信息不对称。为了解决这种信息不对称问题，dsm将为不同的bes设计不同的约束合同（r（l），l），其中l是bes存储容量，即它在高峰负荷时可以提供给电网的电量，r是dsm给bes的报酬。最优合同应该确定bes提供的电能和dsm可支付给bes的固定报酬，以最大化dsm系统的预期效益。

a.bes的类型

我们定义bes的类型来表示每个bes参与dsm系统的存储容量。bes的类型可以由多个属性决定，包括存储容量，利润水平和信用记录等。存储容量大的bes将更愿意与dsm系统签订合同，向电网提供更多的电力，以获得较高的固定报酬。自然，dsm系统将更喜欢存储容量大的bes，并在相应的合同中提供更多的奖励。以下我们给出了bes类型的定义。

定义1：bes的存储容量被分为n个不同类型θ∈{，...，，...，}，并且满足下面的不等式

我们假设dsm系统并不知道bes的存储容量，即它不知道bes的确定的类型，但是我们假设dsm系统知道总共有n种类型的bes，而且bes属于类型i的先验概率为∈[0,1]，而且

（2）

这里，专门为i型bes设计的约束合同由（，）表示。一个更大存储容量的bes意味着更多的参与dsm系统和选择更高类型的合同。下面将会给出基于dsm系统和bes签定的约束合同的电网的效用函数。

b.dsm的模型

当i型bes选择在高峰时段将储存在电池中的电力销售给电网以平滑par时，dsm系统在电网中的效用函数是

其中>0是dsm给类型i的bes报酬的单位成本。是bes应提供的电能，根据合同（，）可知，是dsm必须支付的固定金额的报酬。显然，我们必须确保-≥0，否则，dsm系统不会与bes签订合同。

由于每个bes的概率是，所以考虑n个类型的bes的dsm的效益可以被定义为

c.bes的模型

基于签订的合同（，），i型bes的效用函数可以表示为：

其中m（）是估计报酬的函数，它是的单调递增函数，其中m（0）=0，m‘（r）>0且m’’（r）<0。一般来说它是二次函数，即

是bes提供电能的单位成本。为简单起见，我们假设==α，i，j∈{1，...，n}，。bes将选择最优约束合同来使函数（5）最大化，即最大化自己的效益。

d.社会效益

dsm和bes的预期效益的总和定义为电网社会效益。将公式（3）和（5）从类型1到类型n相加，得到，

当α=1时，电网的社会效益可写为

bes提供的电能可以抵消一部分dsm需要的电能，即减少电网传输给dsm系统电能。

附图说明：

图1是智能电网结构示意图。

图2是本发明提出的不对称信息下激励方案，确知信息下激励方案以及线性激励方案在电池交换站类型数取值不同的情况下的dsm系统效益的比较。

图3是本发明提出的不对称信息下激励方案，确知信息下激励方案以及线性激励方案在电池交换站类型数取值不同的情况下的电池交换站效益的比较。

图4是本发明提出的不对称信息下激励方案，确知信息下激励方案以及线性激励方案在电池交换站类型数取值不同的情况下的社会效益的比较。

具体实施方式

本发明的实施方式分为三个步骤，第一步为建立模型，第二步为建立问题的公式，第三步为算法的实施。其中，建立的模型如图1所示，它和发明内容中基于契约理论的dsm管理bes的智能电网系统的介绍完全对应。

1）对于系统模型，在dsm系统中，多个相互竞争的bes与dsm合作，进行电力交易。在满足负荷需求的前提下，dsm考虑到在签订合同之前不能获得bes所有信息，则利用契约理论，来设计最优合同揭示所有类型的bes的信息，因为bes为了获得最大的效益会选择最适合的合同，自然就会表明自己的类型。如发明内容所述，我们分别给bes分类，dsm和bes建立模型，并考虑了社会福利。

2）为了设计最优合同，首先要考虑合同的可行性，即解决bes的激励问题。bes在负荷高峰期参加dsm系统的管理，必须满足个人理性（ir）约束，即bes的效益必须非负。bes不会亏本的协助dsm系统调峰。其次，设计的最优合同对所有bes来说是自我揭示的，即通过bes选择什么类型的合同，dsm系统知道bes属于某一类型的概率。bes选择合同时，必须满足激励兼容（ic）约束，即i型bes会选择最适合自己的i型合同使自己的效益最大。

除了这两个基本的约束之外，还应该确定更多的条件。

1.对于任何可行的契约（r，l），应满足以下条件：如果>，则>。即对于任何可行的契约（r，l），如果=，则=。

2.鼓励具有高容量的bes参与dsm系统，因为他们可以获得高回报。

需要说明的是，在ic约束下，i型bes只会选择为自己的类型设计的合约（，）。如果i型bes选择较低类型的合同，bes的效益将减小，尽管bes所提供的电力也较少。相反，如果bes选择较高类型的合同，由于bes非正常运行，将会导致损耗大于dsm系统的报酬。正如我们上面所讨论的那样，当且仅当bes选择为其自己的类型设计的最合适的合同时，才能获得最大效益。

3）为了求得最优解，尽管dsm的效益最大化问题的函数不是一个凸函数，但是我们可以通过以下两步，即减少约束的数量，找到最优解。第一：减少ir约束：我们通过推导得到，在所有参与者的ir约束中，只需满足1型的bes的ir约束，其余类型的bes的ir约束将自动满足。第二：减少ic约束：在我们的模型中，n个bes中总共有n（n-1）个ic约束。我们将类型i和类型j（j∈{1，...，i-1}）之间的ic约束定义为向下激励约束（dic）。类似地，向上激励约束（uic）表示类型i和类型j（j∈{i+1，...，n}）之间的ic约束。我们通过证明dic和uic可以分别被减少，来证明ic约束可以被减少。

最后，我们可以首先用拉格朗日乘子法来解决简化问题，而不考虑单调性约束。然后我们应该确定这个简化问题的解是否满足单调性约束。

尽管为说明目的公开了本发明的具体实施和附图，其目的在于帮助理解本发明的内容并据以实施，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附的权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于最佳实施例和附图所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。