和实 时市场（RTM)的两级市场输送的能量。当前，不存在同时地涉及到两个不同的机制以调整 需求的方法或系统，也不存在考虑两级市场中的能量取得的方法或系统。
[0023] 在对需求模型进行公式化时，本发明假设公用事业公司可以监视和控制每个单独 客户或客户集群，并且这些客户可以将其能量消耗分类到三个不同的群组中：可以被甩掉 的负荷、可以被转移的负荷以及既不能被甩掉也不能被转移的负荷，即不可移动负荷。虽然 将不同客户的设备中的每一个的消耗分派给单个负荷类别听起来是合理的，但重要的是要 注意到存在情况并非如此的许多情况。例如，采取空调（A/C)单元的能量消耗。A/C单元提 供最低舒适度水平所需的能量消耗水平可以被分类为不可移动负荷，而达到客户期望的当 前温度所需的附加负荷可以被分类为可甩掉负荷。本发明还假设公用事业公司想要优化的 时间窗可以被划分成T个相等尺寸的时间步幅，并且在不失一般性的情况下，将T假设为是 一天。
[0024] 继续该模型，使qit (其中/ = /7, ,W且t= /7,表示 时间步幅t处的用户i的总负荷；并且因此，qi= ^qll, ,qlTy表示针对那 一天的用户i的总需求轮廓。在每个时间步幅t处，用户i的需求由可甩掉需求 t:、可转移需求1?以及不可甩掉、不可转移需求组成，即
[0025] 如上所述，可甩掉需求是公用事业公司可以甩掉的用户需求的一部分，使得用户 招致个人价值损失。例如，减少被用来对一区域进行照明的灯的数目或者增加A/C单元的 目标温度将使总消耗下降，给用户带来一定水平的不舒适。在所有这些情况下，需求未被转 移/推迟到不同的时间。
[0026]因此，让&表示在时间t处用户i甩掉的负荷量，并且yi表示用于用户i的甩掉 轮廓向量。假定在时间步幅t处，用户i具有 的可甩掉负荷（S卩，可甩掉负荷的最大量)， 贝棋遵循另外，使表示针对用户i的用于甩掉负荷_:::的不舒适成本，其中 11:?,禮。为了激励此甩掉，公用事业公司针对每单位的负荷甩掉在时间步幅t处为 用户i提供丨Iffe的补偿。给定每单位负荷的激励，用户i将决定甩掉量=名(P^)， 其中__^..痛義_。在上文引用的L.Chen、N.Li、S.H.Low和J.C.Doyle的文章中，作 者使用类似的模型，其中，其假设不舒适函数AOv)是连续、递增的严格凸函数，其中仏似） =仏并且甩掉函数具有
[0027] 如上所述，可转移需求是可以在当天期间被转移的客户的需求的一部分。类似于 洗衣机、洗碟机以及充电电动车辆之类的项目落入此类中，因为在当天中存在用于使用这 些机器的时间窗而非单个特定点。所有这些设备可以在T时间步幅窗口内的某个间隔内被 使用。由于可转移需求不能被甩掉，所以用户i的总可转移需求具有固定值 可转移需求由m个不同设备的消耗要求组成，其中，在时间t处的用户i的设备j的消耗由x1]t给定，并且该设备的时间轮廓由Xu表示。因此，在任何给定时间点，用户i的总消耗由 邊.丨賴给定。
[0028]设备的总消耗将是由表示的给定值，在任何给定时间步幅t处具有\ 的最大值和的最小值。针对每个设备j，用户i设定其中用户i要求设备运行的时间窗 【％，||】。例如，电动车辆可以在10:00P.m与7:00a.m.之间的任何点处充电达3小时。 这也意味着在上文引用的A.-H.Mohsenian-Rad等人的文章中，作 者将类似模型用于转移用户负荷以实现需求响应。其还添加针对x1]t的最小备用要求，但 是由于其可以被视为不可移动消耗，所以本框架将其添加到<$，并且仅保持x,t中的可转 移部分。
[0029]如其名称所暗示的，不可移动需求是不能被修改或者并未被提前编程的需求 的一部分。用户在该特定时间要求该能量的量。其示例是最低可行温度背景下的冰箱的需 求或者A/C单元中的开启位置。假定该能量消耗不一定是提前已知的，可以将|p:视为随机 过程。此外，可以假设用户或者至少其智能仪表在时段开始时具有针对整个时间窗的不可 移动需求的某预测。使用上文引用的S.Meyn、M.Negrete-Pincetic、G.Wang、A. Kowli以及E.Shafieepoorfard的文章中的思想，仪表的预测与实际静态消耗^n'''之间的
(可以被建模为具有方差的无漂移布朗运动。
[0030] 需求模型还处理计费系统。在时间步幅t处，用户i被公用事业公司以量苟(?1 开账单，其中，flif% 为了激励客户将其需求的一部分设定为可转移或可甩掉
需求，用不同的计费结构对这些负荷进行计费，其。由于公用事 业公司将能够直接地控制这些负荷，所以假设计费结构并不取决于t ft(靜是表示"给定任何"或"对于全部"的全称量词)。
[0031] 在对取得模型进行公式化时，公用事业公司必须能够在每个时间步幅t处满足总 需求& ，并且因此传送需求轮廓Q= /?…仏7。公用事业公司通过从由其购买被在 实际需求前面一天关闭的日前市场（DAM)以及接近于实时地结算的实时市场（RTM)组成的 两级市场取得此能量来满足此需求。这两个市场中的价格可以明显不同。使Cf(&)(其中 IllllfiflWll)表示从DAM取得能量并在时间t处输送以满足仏的需求的总成本。类 似地，使Cf(?)(其中-Ilt )表示从RTM取得能量并在时间t处输送以满足Qt 的需求的总成本。一般地，我们可以假设cf(a) < 沿），其中(a)是公用事业公司已 知的，并且Cf(以）是表示RTM显示出的价格变化的未知随机过程。
[0032] 在上述框架内，存在可以处理的对于公用事业公司而言感兴趣的多个不同问题。 第一个是成本/收益问题。给定取得和输送负荷的成本Cf(a)和Cf(&)、计费结构爲((?) 和，Vi、t和每单位负荷的激励价格/=产，妁，其是使公用事业公司的收益最大化并 满足需求的最优负荷输送。这类似于在A.-H.Mohsenian-Rad等人和L.Chen、N.Li、 S.H.Low和J.C.Doyle的文章中提出的问题，其中，计费结构忠(?)是给定的，并且作者 对计算使收益最大化的需求模式Q感兴趣。
[0033] 另一个是PAR问题，该问题设法使用以输送峰值能量的资产要求最小化，其可以 通过使峰均比（PAR)最小化来实现。可以如下述方式写出此问题(等式1):
其中(在等式1的第三行中）表示公用事业公司针对次日具有的不可移动需求的 预测。此问题还可以作为稳健优化问题提出，考虑针对每个用户的预测的误差。
[0034] 更复杂的问题是在给定能量成本、计费结构以及激励价格的情况下计算以最小成 本实现需求轮廓^ 7的解。这是需求调整问题。针对给定误差参数』，可以 如下述方式写出此问题(等式2):
[0035] 本发明主要集中于成本/收益问题。目的是计算用于可转移需求和可甩掉需求的 最优调度表，使得在给定成本、计费以及价格激励结构的情况下，收益被最大化。本发明针 对此问题假设多个要求。一个要求是公平性。具体地，计费结构必须是公平的。如果两个 客户在相同的时间消耗相同的量，则其应接收到的计费不应不同，即使其使用效用函数可 能不同。
。类似地，如果两个用户被请求 在相同时间段t甩掉相同量的需求，则其接收到的支付应是相同的，亦即。另 一要求是比例性。本发明假设客户消耗的能量越多，计费价格应越大，亦即，如果I議多__ ，则彡,(知）。此外，本发明假设比例性，亦即SJ 这对于小 的消费者/家庭而言当然是合理的，而对于针对峰值消耗、负荷因素及其它因素而支付附 加费用的较大工业消费者而言可能并非如此。这也适用于5/(?)。
[0036] 另一要求是正收益。本发明假设用于传输所需需求Q的收益是正的， 亦即 另一要求涉及取得。使 表示DAM中的用户i的不可移动需求的最优取得。本发明假设 能量取得是以以下方式完成的。由于公用事业公司先验地知道可转移需求和可甩 掉需求和及不可移动需求IP的最优取得，所以假设其在DAM中购买总
,并且其具有用以将该总需求 输送给最终用户的cf(g)的成本。购买的能量％~与实际不可移动需求Ip:之间 的差是在RTM中购买的，并且其具有一: 的总输送成本。请注意，此 框架还可以考虑运转备用（即，在线但空载且可以快速地进行响应以补偿发电或输 电中断的发电能力）。这是通过在DAM中不仅购买(?、而且购买（1+e」_而完成 的，其中，e表示作为运转备用而购买的附加部分。然后，取得能量的总成本将由
[0037]另一要求涉及甩掉功能。大部分当前文献定义了简单甩掉函数& )，因为其显 著地简化了分析。例如，在A. - H. Mohsenian - Rad等人的文章中，作者使用Yit=Si(Z1)fA )=_ 〇|f)，其中，％是用户相关参数，并且然后继续计算使用户的收益最大化的ai。这种 方法存在两个主要问题。首先，每当价格被给定时，用户正在改变其偏好，并且其次，已经知 道用户具有不舒适成本A人其可以用来找到将使用户的收益最大化的最优负荷ylt。因 此，作为针对甩掉函数使用简化的替代，本发明解决了用户的优化问题以找到要甩掉的最 优负荷。
[0038]在假设这些要求的情况下，本发明以以下方式解决成本/收益问题。为了简
。由此，公用事业公司的优化问题变成如下(等式3):
[0039]此优化问题假设RTM 中的实际取得成本和实际不可移动需求％是先验 地已知的。由于情况很少如此，所以使用稳健优化法来计算最优解。稳健优化公式背后的 思想是不考虑随机变量的单个期望值，而是考虑该方法需要从其覆盖所述解的可能值的整 个集合。然后由其中认为将包括随机变量的不确定性集合的尺寸来控制所述解中的稳健性 的量。
[0040]假定在上述优化问题（等式3)中存在两个主要随机变量，则优化问题可以以两个 不同的方式具有稳健性。首先，可以存在取得成本方面的稳健性。可以将RTM价格视为随 机过程，因此，该问题变成在假定在RTM中的价格中存在不确定性的情况下要在DAM中购买 多少能量。在这种情况下，不确定性集合(用符号表示为缮写的C)Ci(针对t= {1，…，T}) 将表示公用事业公司在次日期间的时间步幅t处在RTM中将获得的可能成本函数。其次， 可以存在消耗水平方面的稳健性。通过考虑不可移动需求背后的随机过程而实现第二稳健 优化公式。在这种情况下，(针对t={l，…，T})表示用于不可移动需求的不确定性 集合(用符号表示为缮写的Q)。添加需求在某个凸集内的约束，并且计算针对在该集合内的 所有需求的最优解。
[0041] 当取得成本和消耗都是未知的时，可以将两个设定组合，并且可以计算最优解。这 可能导致非常保守的解，因为该公式考虑不确定性的两个来源。然后由下式(等式4)给出 完全稳健的问题公式：
[0042] 上述问题(等式4)中的稳健性水平以及因此该解有多保守将取决于不确定性集合 ^口IP。一般地，这些不确定性集合可以是方框(其基本上向优化模型添加一组方框约束） 或者是椭圆体。方框约束的主要优点是其实现的容易性，因为大多数时间其被转换成用于 每个变量的区间约束。缺点是方框的拐角使得该解过于保守，因为