自选择居民销售电价设计方法及系统与流程

1.本发明属于电气自动化领域，具体涉及一种自选择居民销售电价设计方法及系统。


背景技术：

2.随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成为了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保障电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
3.目前，我国的电价机制为目录销售电价制度；这类电价机制虽然保证了电价处于一定合理的区间，但是其缺陷也非常明显：目前的电价制度使得居民用电的价格维持在较低水平，但是随着居民用电的逐年递增，居民用电的占比越来越大，居民用电负荷的波动性对电网安全运行的负面影响越来越明显，这使得现有的电价机制无法应对这一问题，即现有的电价机制在居民用电占比越来越高的情况下将可能使得电力系统的安全可靠运行受到极大的影响。
4.因此，电力市场的方案开始推行。而随着电力市场的发展，工商业等电力用户的销售电价完全由市场形成，而这也将导致居民电价水平的大幅度上升，从而可能影响部分居民(尤其是低收入居民)的生活用电。但是，目前尚没有相关的电价制定方案来对这方面的问题进行约束。


技术实现要素：

5.本发明的目的之一在于提供一种可靠性高且效果较好的自选择居民销售电价设计方法。
6.本发明的目的之二在于提供一种实现所述自选择居民销售电价设计方法的系统。
7.本发明提供的这种自选择居民销售电价设计方法，包括如下步骤：
8.s1.获取目标电力系统的数据信息；
9.s2.以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程；
10.s3.根据步骤s2得到的计量方程，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数；
11.s4.根据步骤s3得到的居民用户电力需求函数，构建信息甄别模型；
12.s5.对步骤s4构建的信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约；
13.s6.根据步骤s5得到的供电企业的最优供电合约，得到自选择居民销售电价机制；
14.s7.对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画；
15.s8.对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计。
16.步骤s2所述的以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，具体包括如下步骤：
17.以居民用电行为指标为因变量，以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并采
用用电居民群体的数据信息对计量方程中的参数进行估算，得到最终的计量方程为：
[0018][0019]
式中q为居民用户的用电量，p为居民电价；xi为第i个影响因素，α为估算得到的第一参数，β为需求价格弹性参数，λi为估算得到的第三参数；
[0020]
令则计量方程简化为p＝θq-β
，其中θ为用户类型参数，且θ∈[a,b]，a为参数下限值，b为参数上限值。
[0021]
步骤s3所述的根据步骤s2得到的计量方程，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数，具体包括如下步骤：
[0022]
引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数为：
[0023][0024]
式中p(q,θ)为引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数；为居民电价上限值；为居民电价下限值；qb为用电量第一阈值且q0为为用电量第二阈值且
[0025]
步骤s4所述的根据步骤s3得到的居民用户电力需求函数，构建信息甄别模型，具体包括如下步骤：
[0026]
记q(θ)为不同用户类型用电量，则电力用户的实际消费者剩余其中r(q)为电费支出函数；
[0027]
根据包络定理，得到
[0028]
设定供电上的目标函数为：
[0029]
[0030]
约束条件：
[0031]
式中c(q)为购电成本；f(θ)为电力用户类型的密度函数；s0为居民用户的参与约束；
[0032]
记则其对应的一阶条件为由和λ(a)＝λ(b)＝0得到λ(θ)＝f(θ)-1，f(θ)为电力用户类型的分布函数；然后，将算式λ(θ)＝f(θ)-1带入得到
[0033]
再由p(q,θ)的计算式，得到
[0034][0035]
步骤s5所述的对步骤s4构建的信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约，具体包括如下步骤：
[0036]
设定供电成本c(q)＝c0+cq，得到
其中θ1为第一阈值，θ2为第二阈值，q|q
β
为q满足该表达式，θ1和θ2满足
[0037]
将u(θ,q)的计算式带入得到
[0038][0039]
式中a为积分常数；s2(θ)为第三阈值，且s2(θ)的计算式为s3(θ)为第四阈值且
[0040][0041]
由r＝u-s(θ)，r为电费，得到
[0042][0043]
由q的计算式和r(θ)的计算式，从供电企业角度给出了居民电力用户的最优供电量及其对应的电费函数，构成了供电企业的最优供电合约(q(θ),r(θ))。
[0044]
步骤s6所述的根据步骤s5得到的供电企业的最优供电合约，得到自选择居民销售电价机制，具体包括如下步骤：
[0045]
当且仅当居民用户按自己的类型θ选择用电量q(θ)并支付电费r(θ)，其得到的消费者剩余s(θ)最大；
[0046]
针对不同类型的居民电力用户，设计对应的最优供电合约，供居民电力用户选择，居民电力用户选择的供电合约对应其真实的类型；
[0047]
由q的计算式和r(θ)的计算式构建的居民自选择电价机制，考虑如下两个问题：一是居民用户的电力需求价格弹性参数与其类型的关系；二是居民用户的类型分布。
[0048]
步骤s7所述的对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画，具体包括如下步骤：
[0049]
设定β(θ)为s型函数；
[0050]
居民电力用户的价格需求弹性系数满足2≤β≤5，则β(θ)的计算式为其中k为形状参数。
[0051]
步骤s8所述的对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计，具体包括如下步骤：
[0052]
根据得到
[0053]
针对每一个居民电力用户的样本参数qi及对应的电价p，运用上式求解得到该用户对应的类型样本θi；
[0054]
记θ＝(θi,θ-i
)，-i＝1,2,...,i-1,i+1,i+2,...,n，则得到居民电力用户群体的类型向量，然后以该向量为基础，估计居民电力用户类型密度函数或分布函数；
[0055]
分别令θ＝b和θ＝θ0≥a，θ0为最低保障生活电量用户类型临界值，类型a≤θ≤θ0的用户均按最低生活用电量q0供电，θ0和q0由市场规制机构核定，并代入lnθ的计算式，得到式中pb为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的平均电价，p0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的平均电价，qb为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的用电量，q0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的用电量；
[0056]
求解以上方程，得到对应的b和θ0，完成自选择居民销售电价设计。
[0057]
本发明还提供了一种实现所述自选择居民销售电价设计方法的系统，包括数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块；数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块依次串联；数据获取模块用于获取目标电力系统的数据信息，并将数据上传计量方程构建模块；计量方程构建模块用于根据接收到的数据，以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并将数据上传需求函数构建模块；需求函数构建模块用于根据接收到的数据，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数，并将数据上传信息甄别模块；信息甄别模块用于根据接收到的数据，构建信息甄别模型，并将数据上传供电合约构建模块；供电合约构建模块用于根据接收到的数据，对信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约，并将数据上传电价机制制定模块；电价机制制定模块用于根据接收到的数据，得到自选择居民销售电价机制，并将数据上传刻画模块；刻画模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画，并将数据上传电价设计模块；电价设计模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计。
[0058]
本发明公开的这种自选择居民销售电价设计方法及系统，基于居民用电行为分析结果，考虑居民用电价格的管制特点，构造居民用电需求函数，以形成价格限制下的市场化电价机制；本发明构造了信息甄别模型，建立基于用户类型歧视的自选择居民电价机制，分析结果表明提出的分类电价机制相对于阶梯电价机制可节能、增加供电公司收益，并保障低类型用户的生活用电；因此本发明的可靠性高，且效果较好。
附图说明
[0059]
图1为本发明方法的方法流程示意图。
[0060]
图2为本发明方法中的β(θ)函数的示意图。
[0061]
图3为本发明方法实施例中的样本居民月电费数据示意图。
[0062]
图4为本发明方法实施例中的样本居民类型直方图及正态拟合曲线示意图。
[0063]
图5为本发明方法实施例中的自选择居民电价机制下的最优供电量示意图。
[0064]
图6为本发明方法实施例中的自选择居民电价机制下的电费支出示意图。
[0065]
图7为本发明方法实施例中的两种电价机制下居民用电量比较示意图。
[0066]
图8为本发明方法实施例中的两种电价机制下居民用电费比较示意图。
[0067]
图9为本发明方法实施例中的两种电价机制下平均电价比较示意图。
[0068]
图10为本发明方法实施例中的积分常数a的选取区间示意图。
[0069]
图11为本发明方法实施例中的价格上限对剩余的影响示意图。
[0070]
图12为本发明方法实施例中的供电利润和消费剩余占社会福利比重示意图。
[0071]
图13为本发明方法实施例中的价格上限对节能和增收的影响示意图。
[0072]
图14为本发明方法实施例中的u形β(θ)函数示意图示意图。
[0073]
图15为本发明系统的功能模块示意图。
具体实施方式
[0074]
如图1所示为本发明方法的方法流程示意图：本发明提供的这种自选择居民销售电价设计方法，包括如下步骤：
[0075]
s1.获取目标电力系统的数据信息；
[0076]
s2.以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程；具体包括如下步骤：
[0077]
以居民用电行为指标为因变量，以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并采用用电居民群体的数据信息对计量方程中的参数进行估算，得到最终的计量方程为：
[0078][0079]
式中q为居民用户的用电量，p为居民电价；xi为第i个影响因素，α为估算得到的第一参数，β为需求价格弹性参数，λi为估算得到的第三参数；
[0080]
令则计量方程简化为p＝θq-β
，其中θ为用户类型参数，且θ∈[a,b]，a为参数下限值，b为参数上限值；
[0081]
s3.根据步骤s2得到的计量方程，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数；具体包括如下步骤：
[0082]
引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数为：
[0083][0084]
式中p(q,θ)为引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数；为居民电价上
限值；为居民电价下限值qb为用电量第一阈值且q0为为用电量第二阈值且
[0085]
s4.根据步骤s3得到的居民用户电力需求函数，构建信息甄别模型；具体包括如下步骤：
[0086]
记q(θ)为不同用户类型用电量，则电力用户的实际消费者剩余s(θ)为其中r(q)为电费支出函数；
[0087]
根据包络定理，得到
[0088]
设定供电上的目标函数为：
[0089][0090]
约束条件：
[0091]
式中c(q)为购电成本；f(θ)为电力用户类型的密度函数；s0为居民用户的参与约束；
[0092]
记则其对应的一阶条件为由和λ(a)＝λ(b)＝0得到λ(θ)＝f(θ)-1，f(θ)为电力用户类型的分布函数；然后，将算式λ(θ)＝f(θ)-1带入得到
[0093]
再由p(q,θ)的计算式，得到
[0094]
s5.对步骤s4构建的信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约；具体包括如下步骤：
[0095]
设定供电成本c(q)＝c0+cq，得到其中θ1为第一阈值，θ2为第二与子，q|q
β
为q满足该表达式，θ1和θ2满足
[0096]
将u(θ,q)的计算式带入得到
[0097][0098]
式中a为积分常数；s2(θ)为第三阈值，且s2(θ)的计算式为
s3(θ)为第四阈值且
[0099][0100]
由r＝u-s(θ)，r为电费，得到
[0101][0102]
由q的计算式和r(θ)的计算式，从供电企业角度给出了居民电力用户的最优供电量及其对应的电费函数，构成了供电企业的最优供电合约(q(θ),r(θ))；
[0103]
s6.根据步骤s5得到的供电企业的最优供电合约，得到自选择居民销售电价机制；具体包括如下步骤：
[0104]
当且仅当居民用户按自己的类型θ选择用电量q(θ)并支付电费r(θ)，其得到的消
费者剩余s(θ)最大；
[0105]
针对不同类型的居民电力用户，设计对应的最优供电合约，供居民电力用户选择，居民电力用户选择的供电合约对应其真实的类型；
[0106]
由q的计算式和r(θ)的计算式构建的居民自选择电价机制，考虑如下两个问题：一是居民用户的电力需求价格弹性参数与其类型的关系；二是居民用户的类型分布；
[0107]
s7.对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画；具体包括如下步骤：
[0108]
设定β(θ)为s型函数；
[0109]
居民电力用户的价格需求弹性系数满足2≤β≤5，考虑用图2所示的函数来对β(θ)进行刻画；则β(θ)的计算式为其中k为形状参数；
[0110]
图2中，以及从图中可看出：1)当电力用户类型参数θ
→
a时，β
→
2(即价格弹性系数趋近-0.5)，而当θ
→
b时，β
→
5(即价格弹性系数趋近-0.2)；2)随电力用户类型递增，β(θ)陡增(价格弹性递减)，即价格敏感性下降；
[0111]
s8.对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计；具体包括如下步骤：
[0112]
根据得到
[0113]
针对每一个居民电力用户的样本参数qi及对应的电价p，运用上式求解得到该用户对应的类型样本θi；
[0114]
记θ＝(θi,θ-i
)，-i＝1,2,...,i-1,i+1,i+2,...,n，则得到居民电力用户群体的类型向量，然后以该向量为基础，估计居民电力用户类型密度函数或分布函数；
[0115]
分别令θ＝b和θ＝θ0≥a，θ0为最低保障生活电量用户类型临界值，类型a≤θ≤θ0的用户均按最低生活用电量q0供电，θ0和q0由市场规制机构核定，并代入lnθ的计算式，得到式中pb为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的平均电价，p0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的平均电价，qb为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的用电量，q0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的用电量；
[0116]
求解以上方程，得到对应的b和θ0，完成自选择居民销售电价设计。
[0117]
以下结合实施例，对本发明方法进行进一步说明：
[0118]
选取某省某居民楼87户电力用户2019年9月份的电费样本(如图3)，基于该省现行
的阶梯电价政策，推算出每户的实际用电量和平均电价。若q0＝0.05，则由计算可得b＝102.62，θ0＝1.47；将居民用户的用电量及对应的平均电价数据代入计算式，则可得到上述样本居民用户的类型向量(图4直方图)。显然，样本居民用户类型不服从正态分布和均匀分布等常见分布。
[0119]
不妨针对居民电力用户类型样本向量θ＝(θi,θ-i
)，离散化表示式中给出的最优供电合约中的居民用户类型密度和分布函数：电合约中的居民用户类型密度和分布函数：式中n为满足q≥q0的样本数，ni为θi的频次，并有∑ni＝n。
[0120]
样本居民群的自选择居民电价机制。若设价格上限等相关参数c＝400，计算可得θ1＝54.7156，θ2＝58.2156；在此基础上，计算可得到如图4和图5所示的居民电力用户的最优供电量及对应的电费支出。
[0121]
显然，图5～6给出了样本居民电力用户最优的供电量及相应的电费支出(图5中电费曲线的高低由积分常数a决定，图6设定a＝45)，若离散表示出来即为自选择居民电价(菜单电价)机制。图中曲线表明供电量及对应的电费支出都随用户类型的递增而递增，但最优供电量曲线在中段(中等类型用户)递增幅度非常明显。
[0122]
自选择电价机制与阶梯电价机制的比较。目前我国的居民电价目前多施行三段式阶梯电价，其平均电价p可表示为：
[0123][0124]
式中p1＜p2＜p3为阶梯电价，q1＜q2为与阶梯电价对应的阶梯电量。如湖南省目前实施的三段阶梯电价依次为588元、638元和888元/千千瓦时，对应的电量为0.20千千瓦时和0.35千千瓦时(夏冬季节为0.45千千瓦时)。
[0125]
为比较上文提出的自选择居民电价机制和阶梯电价机制，下文考察并比较两种电价机制下的居民用电量、电费支出和平均电价等。
[0126]
图7在图5基础上，给出了样本居民用户在两种不同机制下的均衡用电量(图中“o”线为阶梯电价机制下的用电量，“.”线为自选择电价机制下的用电量，下同)。随着居民类型的递增，两种电价机制下的均衡电量都逐步递增，但可看出：1)自选择电价机制下均衡电量曲线为明显的折线，其拐折点与价格上下限等参数有关；2)两曲线在θ≈56.20处交叉，即自选择电价机制可抑制低类型(θ＜56.20)用户的用电量，而刺激高类型(θ≥56.20)用户的用电量。进一步分析可知：阶梯电价机制下87户样本居民的总用电量为28.3316千千瓦时，而自选择电价机制下总用电量为24.6327千千瓦(其中θ＜θ0用户按考察样本中最低类型θ＝
3.0156对应电量0.055千千瓦时测算)，因此自选择电价机制相对于阶梯电价机制可节省13.06％电量，即3.6989千千瓦时。
[0127]
图8比较了两种电价机制下的电费支出，图中可看出：1)两种机制下的电费支出都随电量的递增而递增，但阶梯电价机制下的递增幅度明显要大；2)自选择电价机制相对于阶梯电价机制，总的电费明显要大(阶梯电价下总电费1.824万元，自选择电价机制下总电费2.0328万元)，即居民用户需要支付更多的电费(0.2088万元)，供电公司增收电费收入11.45％；3)自选择电价机制下低类型电力用户的电费支出更低(可通过a来调整)，因此自选择电价机制有利实施电力普遍服务，保证低类型电力用户的日常生活必需用电。
[0128]
图9比较了两种电价机制下的平均电价，从图中可看出：1)阶梯电价机制下平均电价曲线先呈水平状，然后缓慢递增，当θ＝b时达最高值743.1292元/千千瓦时，而自选择电价机制下的平均电价曲线则表现为先迅速递增然后逐步递减，并在θ≈11附近交叉(588元/千千瓦时)且在θ＝54.9156＞θ1达到最高值(904.0622元/千千瓦时)；2)相对于阶梯电价机制，自选择电价机制大幅降低了低类型用户的电价，但同时较大幅度地提高了中、高类型电力用户的平均电价，但在θ＝b时，两种电价机制下的平均电价差别不大(与价格上限有关，随价格上限递增，两者差别明显增大)；3)在自选择价格机制下，中等类型居民用户的平均电价最高。
[0129]
显然，图9中给出的自选择电价机制下平均电价曲线与一般的经济学原理相悖：曲线的左端表现的递增性与阶梯电价曲线类似，其目的是抑制电能消费；而曲线右端的递减性是市场规律的体现(用电数量越大平均价格越低，即用电数量折扣)。因此图9给出的自选择电价机制下的平均电价曲线，不但可“保障民生”(对低类型电力用户提供低价)，同时在一定程度内实现了“市场决定能源价格”(区别于阶梯电价机制下的电价随用电量递增而递增)的电力市场改革目标。
[0130]
显然，图7～9表明：本技术提出的自选择电价机制相对于现行的阶梯电价机制可节省电能、增加供电商的电费收入，并为低类型居民用户提供低廉的生活用电，以实现电力普遍服务；但上述结果与积分常数a、价格上限和价格下限以及β(θ)、f(θ)和f(θ)等有关，因此以下讨论这些参数或分布函数对结果的影响：
[0131]
积分常数a的取值讨论：
[0132]
当θ≤θ1时，居民用户的平均电价若a＝0，则有即所有θ≤θ1用户都实施最高上限价格。该结果符合经济学的原理(平均价格与消费数量反向变化)，但与电力市场的普遍服务和促进节能等目标不符合，因此a＞0(居民用户实际平均电价低于价格上限)是必需的，表现为图9中平均电价逐步递增，既保证低类型用户(低价)电能消费，也抑制中类型用户(递增价格)的电能消费；
[0133]
由可知是最低平均电价。为实现电力市场的普遍服务义务(低价)，应足够低，但应大于零，即有(其
中p0为电力市场规制机构核定的限价)，因此有：
[0134][0135]
图10给出了p0＝200元/千千瓦时情况下，积分常数a随价格上限变化的取值区域。显然a取值的上限和下限都随价格上限的递增而递增。
[0136]
价格上限的取值讨论：
[0137]
若定义居民供电的社会福利函数为sw(θ)＝u(θ,q)-c
·
q(θ)-c0，图11从上至下依次给出了价格上限变化对总的总社会福利sw、供电商的总利润、消费者平均剩余cs的影响(其中积分常数即a取下限值)。从图中可看出：总的社会福利、供电商总利润、消费者总剩余都随价格上限递增而递增，但消费者总剩余递增不明显，即随价格上限递增而增加的社会福利主要表现为供电商的利润；
[0138]
图12给出了与图11对应的总社会福利中，供电商利润和消费者剩余比重随价格上限的变化：随价格上限递增，供电商利润在总社会福利中比例逐步递增，而消费者剩余比重逐步递减。综合图11～12分析，可得到以下结果：价格上限不宜太低(高的价格上限可提高社会总福利)，但也不宜太高(过高的价格上限，降低了消费者剩余在总剩余中的比重)。
[0139]
以某省现行阶梯电价机制来看，目前实施的阶梯电价最高段为888元/千千瓦时，因此体现市场特点的价格上限理应高于该电价值。另一方面，图13给出了随价格上限递增，相对于现行阶梯电价机制，自选择电价机制总供电量和总电费收入变化曲线：1)当价格上限时，自选择电价机制会增加供电企业的电费收入；2)当价格上限时，自选择电价机制会节省用电量。为同时实现节能和增加电费收入目的，因此价格上限
[0140]
结合图12来看，在电力市场环境下，消费者剩余在总社会福利中的比重τ无疑会低于50％，因此可以考虑基于消费者总剩余在总社会福利中的比重τ来确定对应的价格上限。如τ＝0.30则元/千千瓦时，或τ＝0.25则有元/千千瓦时等(时，τ≈0.27)。
[0141]
价格弹性参数β(θ)估计：
[0142]
直观地，当居民的用电量仅仅维持其基本生活所需时，电价的小幅波动对其用电量不会产生实质性影响；而当电费支出占居民总支出比重非常低(甚至可忽略)时，其用电行为对电价变化几乎不会有响应。考虑以下β(θ)函数：
[0143][0144]
式中β1(θ)为递减函数，第二行为递增的s函数，组合成u形函数。θ0为最低保障用户
类型临界值(θ≤θ0用户都使用最低生活保障用电q0)
[0145]
不妨记x＝ln(5-β(θ))-ln(β(θ)-2)，并假设θ＝k0+k
·
x+ε，其中k0和k为待估系数，ε为随即项。收集电力用户群的θ和β值，并计算对应的x值，则得到(θ,x)向量。运用最小二乘(ols)等计量估计方法，可估计出和则有
[0146]
当k0＝2时，β(θ)曲线的左下枝和右上枝是对称的(如图2和图14所示)；当k0≠2则会出现非对称的情况，即价格弹性系数趋近-0.5的居民电力用户与趋近-0.2的电力用户数量会有显著差异。
[0147]
其它参数选取对结果的影响：
[0148]
类似的，可以讨论价格下限的最优取值，分析结果表明：价格下限对社会福利、消费者剩余和供电商的利润有一定影响，但影响不显著。
[0149]
针对样本的离散分布，构建了居民自选择电价机制。进一步讨论居民电力用户类型θ服从均匀分布和正态分布的结果表明：1)构建的居民自选择电价机制与3.3有区别，但没有显著区别；2)构建的居民自选择电价机制与现行阶梯电价制度比较结果仍旧成立。
[0150]
如图15所示为本发明系统的功能模块示意图：本发明公开的这种实现所述自选择居民销售电价设计方法的系统，包括数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块；数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块依次串联；数据获取模块用于获取目标电力系统的数据信息，并将数据上传计量方程构建模块；计量方程构建模块用于根据接收到的数据，以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并将数据上传需求函数构建模块；需求函数构建模块用于根据接收到的数据，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数，并将数据上传信息甄别模块；信息甄别模块用于根据接收到的数据，构建信息甄别模型，并将数据上传供电合约构建模块；供电合约构建模块用于根据接收到的数据，对信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约，并将数据上传电价机制制定模块；电价机制制定模块用于根据接收到的数据，得到自选择居民销售电价机制，并将数据上传刻画模块；刻画模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画，并将数据上传电价设计模块；电价设计模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计。

技术特征：
1.一种自选择居民销售电价设计方法，包括如下步骤：s1.获取目标电力系统的数据信息；s2.以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程；s3.根据步骤s2得到的计量方程，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数；s4.根据步骤s3得到的居民用户电力需求函数，构建信息甄别模型；s5.对步骤s4构建的信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约；s6.根据步骤s5得到的供电企业的最优供电合约，得到自选择居民销售电价机制；s7.对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画；s8.对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计。2.根据权利要求1所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s2所述的以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，具体包括如下步骤：以居民用电行为指标为因变量，以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并采用用电居民群体的数据信息对计量方程中的参数进行估算，得到最终的计量方程为：式中q为居民用户的用电量，p为居民电价；x
i
为第i个影响因素，α为估算得到的第一参数，β为需求价格弹性参数，λ
i
为估算得到的第三参数；令则计量方程简化为p＝θq-β
，其中θ为用户类型参数，且θ∈[a,b]，a为参数下限值，b为参数上限值。3.根据权利要求2所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s3所述的根据步骤s2得到的计量方程，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数，具体包括如下步骤：引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数为：式中p(q,θ)为引入电价上下限机制后的居民用户电力需求函数；为居民电价上限值；为居民电价下限值；q
b
为用电量第一阈值且q0为为用电量第二阈值且
4.根据权利要求3所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s4所述的根据步骤s3得到的居民用户电力需求函数，构建信息甄别模型，具体包括如下步骤：记q(θ)为不同用户类型用电量，则电力用户的实际消费者剩余s(θ)为其中r(q)为电费支出函数；根据包络定理，得到设定供电上的目标函数为：约束条件：式中c(q)为购电成本；f(θ)为电力用户类型的密度函数；s0为居民用户的参与约束；记则其对应的一阶条件为由和λ(a)＝λ(b)＝0得到λ(θ)＝f(θ)-1，f(θ)为电力用户类型的分布函数；然后，将算式λ(θ)＝f(θ)-1带入得到再由p(q,θ)的计算式，得到
5.根据权利要求4所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s5所述的对步骤s4构建的信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约，具体包括如下步骤：设定供电成本c(q)＝c0+cq，得到其中θ1为第一阈值，θ2为第二阈值，q|q
β
为q满足该表达式，θ1和θ2满足将u(θ,q)的计算式带入得到式中a为积分常数；s2(θ)为第三阈值，且s2(θ)的计算式为s3(θ)为第四阈值且
由r＝u-s(θ)，r为电费，得到由q的计算式和r(θ)的计算式，从供电企业角度给出了居民电力用户的最优供电量及其对应的电费函数，构成了供电企业的最优供电合约(q(θ),r(θ))。6.根据权利要求5所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s6所述的根据步骤s5得到的供电企业的最优供电合约，得到自选择居民销售电价机制，具体包括如下步骤：当且仅当居民用户按自己的类型θ选择用电量q(θ)并支付电费r(θ)，其得到的消费者剩余s(θ)最大；针对不同类型的居民电力用户，设计对应的最优供电合约，供居民电力用户选择，居民电力用户选择的供电合约对应其真实的类型；由q的计算式和r(θ)的计算式构建的居民自选择电价机制，考虑如下两个问题：一是居民用户的电力需求价格弹性参数与其类型的关系；二是居民用户的类型分布。7.根据权利要求6所述的自选择居民销售电价设计方法，其特征在于步骤s7所述的对
居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画，具体包括如下步骤：设定β(θ)为s型函数；居民电力用户的价格需求弹性系数满足2≤β≤5，则β(θ)的计算式为其中k为形状参数。步骤s8所述的对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计，具体包括如下步骤：根据得到针对每一个居民电力用户的样本参数q
i
及对应的电价p，运用上式求解得到该用户对应的类型样本θ
i
；记θ＝(θ
i
,θ-i
)，-i＝1,2,...,i-1,i+1,i+2,...,n，则得到居民电力用户群体的类型向量，然后以该向量为基础，估计居民电力用户类型密度函数或分布函数；分别令θ＝b和θ＝θ0≥a，θ0为最低保障生活电量用户类型临界值，类型a≤θ≤θ0的用户均按最低生活用电量q0供电，θ0和q0由市场规制机构核定，并代入lnθ的计算式，得到式中p
b
为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的平均电价，p0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的平均电价，q
b
为居民电力用户群体中最大用电居民用户对应的用电量，q0为居民电力用户群体中最小用电居民用户对应的用电量；求解以上方程，得到对应的b和θ0，完成自选择居民销售电价设计。8.一种实现权利要求1～7之一所述的自选择居民销售电价设计方法的系统，其特征在于包括数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块；数据获取模块、计量方程构建模块、需求函数构建模块、信息甄别模块、供电合约构建模块、电价机制制定模块、刻画模块和电价设计模块依次串联；数据获取模块用于获取目标电力系统的数据信息，并将数据上传计量方程构建模块；计量方程构建模块用于根据接收到的数据，以居民用电行为指标为因变量、以对应的影响因素为自变量，建立计量方程，并将数据上传需求函数构建模块；需求函数构建模块用于根据接收到的数据，引入电价上下限机制，得到居民用户电力需求函数，并将数据上传信息甄别模块；信息甄别模块用于根据接收到的数据，构建信息甄别模型，并将数据上传供电合约构建模块；供电合约构建模块用于根据接收到的数据，对信息甄别模型进行数据处理，得到供电企业的最优供电合约，并将数据上传电价机制制定模块；电价机制制定模块用于根据接收到的数据，得到自选择居民销售电价机制，并将数据上传刻画模块；
刻画模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画，并将数据上传电价设计模块；电价设计模块用于根据接收到的数据，对居民电力用户的类型分布进行估计，完成自选择居民销售电价设计。

技术总结
本发明公开了一种自选择居民销售电价设计方法，包括获取目标电力系统的数据信息；建立计量方程；引入电价上下限机制得到居民用户电力需求函数；构建信息甄别模型并处理得到供电企业的最优供电合约；得到自选择居民销售电价机制；对居民电力用户需求价格弹性参数进行刻画；对居民电力用户的类型分布进行估计并完成自选择居民销售电价设计。本发明还公开了一种实现所述自选择居民销售电价设计方法的系统。本发明构造居民用电需求函数，以形成价格限制下的市场化电价机制；构造了信息甄别模型，建立基于用户类型歧视的自选择居民电价机制，能够节能、增加供电公司收益且保障低类型用户的生活用电；而且本发明的可靠性高，效果较好。较好。较好。


技术研发人员：戴丹丹 张莉 安莉莉 胡福 廖菁
受保护的技术使用者：国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 国家电网有限公司
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/8/1