新型电力系统需求响应模型研究

摘要随着新型电力系统的发展，研究电力需求响应模型对于优化电力系统运行和管理具有重要的意义。通过对不同类型的电力需求响应模型进行分析和比较，本文提出了一种适用于新型电力系统的基于电能共享模式下的电力需求响应模型设计。针对需求侧电能共享市场交易机制所面临的问题，本文提出了一种基于价值认同的分布式交易机制，即产消者通过一致性协议进行交互，实现了价值的传递与共识，从而有效避免了市场的损失。这种机制不仅确保了市场的公平性和透明度，还促进了产消者之间的合作共赢。仿真实验证明了机制的有效性。当产消者达成价值认同后，其边际价格趋于一致，并等同于市场出清价格，从而消除了产消者之间的无序竞争现象，为市场的可持续发展奠定了坚实基础。关键词：电能共享交易机制一致性协议新型电力系统电力需求响应模型AbstractWiththedevelopmentofnewpowersystems,studyingpowerdemandresponsemodelsisofgreatsignificanceforoptimizingtheoperationandmanagementofpowersystems.Byanalyzingandcomparingdifferenttypesofpowerdemandresponsemodels,thispaperproposesapowerdemandresponsemodeldesignbasedonenergysharingmodesuitablefornewpowersystems.Inresponsetotheproblemsfacedbythedemandsideelectricitysharingmarkettradingmechanism,thisarticleproposesadistributedtradingmechanismbasedonvalueidentification,whereproducersandconsumersinteractthroughconsensusprotocols,achievingvaluetransmissionandconsensus,effectivelyavoidingmarketlosses.Thismechanismnotonlyensuresmarketfairnessandtransparency,butalsopromotescooperationandwin-winbetweenproducersandconsumers.Thesimulationexperimentprovedtheeffectivenessofthemechanism.Whenproducersandconsumersreachavalueconsensus,theirmarginalpricestendtobeconsistentandequaltomarketclearanceprices,thuseliminatingthephenomenonofdisorderlycompetitionbetweenproducersandconsumersandlayingasolidfoundationforthesustainabledevelopmentofthemarket.Keywords：energysharingtradingmechanismconsensusprotocolsnewpowersystemspowerdemandresponsemodel目录一、引言11.1研究背景11.2研究目的21.3研究意义2二、新型电力系统的电力需求响应模型42.1新型电力系统的特点42.2新型电力系统中的电力需求响应题52.3新型电力系统中的电力需求响应模型的设计6三、基于电能共享模式的电力需求响应模型83.1电能共享模式的定义83.2基于边际价格驱动的电能共享模式93.2.1产消者剩余模型93.2.2边际价格与广义供求特性113.2.3电能共享市场出清机制133.3电能共享市场的博弈均衡分析163.3.1产消者的最优反应函数163.3.2电能共享市场的无谓损失18四、实现价值认同的电能共享模式的电力需求响应模型234.1基于价值认同的分布式交易机制与优化策略234.2算例分析27五、数值仿真分析325.1研究总结325.2展望33六、参考文献34引言1.1研究背景在当前全球能源转型的背景下，新型电力系统越来越受到关注。传统的中央化电力供应模式逐渐面临着诸多挑战，如能源紧缺、环境污染等问题。为了应对这些问题，新型电力系统应运而生。新型电力系统以可再生能源、分布式能源和能源互联网技术为核心，致力于实现电力供应可持续、安全和高效[1]。电力需求响应作为新型电力系统的关键技术之一，对于调节能源消耗和平衡供需关系具有重要意义。电力需求响应是指通过启动用户侧的负荷管理措施，以达到提高电力系统灵活性、降低网络成本、减少环境污染和提高能源利用率的目的。通过激励用户调整用电行为，电力需求响应可以实现对电力负荷的灵活调控，从而实现电网的稳定运行[2]。新型电力系统中的电力需求响应面临着一系列独特的问题和挑战。首先，新型电力系统的特点决定了电力需求响应的方式和方法必须具备一定的创新性和灵活性。其次，新型电力系统中的电力需求响应模型设计需要考虑到细分市场、不同用户群体和能源规划等因素的复杂性。此外，新型电力系统的技术发展和政策引导也对电力需求响应模型的设计与应用提出了新的要求。针对以上问题和挑战，本研究旨在对新型电力系统中的电力需求响应模型进行深入研究。通过对现有的电力需求响应模型进行分析，可以为新型电力系统中的电力需求响应模型设计提供参考和借鉴。通过实证研究，本研究还将评估新型电力系统中电力需求响应模型的性能和效果。最后，本研究将对电力需求响应模型在新型电力系统中的应用进行探讨，并展望电力需求响应模型的发展趋势和改进方向。通过对电力需求响应模型的应用与展望，可以为新型电力系统的规划和实施提供科学决策依据，促进电力系统的可持续发展。综上所述，本研究的研究背景主要是针对新型电力系统中的电力需求响应模型展开研究，旨在解决新型电力系统面临的诸多问题和挑战，推动电力需求响应技术的发展和应用，为新型电力系统的可持续发展提供科学支撑[3]。1.2研究目的本研究聚焦于新型电力系统框架下电力需求响应的优化策略，旨在揭示该领域的重要科学问题与实践价值。核心目标在于通过综合性分析与模型建构，应对系统内日益增长的电能需求，为电力调度与发展规划引入创新性解决方案，从而强化电网的稳定性、安全性与环境可持续性[4]。具体而言，研究涵盖以下几个相互关联的层面：全面剖析电力需求响应模型的内在特性和应用场景，为研究奠定坚实的理论框架与方法学导向；针对新型电力系统的独特属性，包括其多元结构、去中心化操作及可再生能源集成，辨识并解决电力需求响应面临的新挑战，设计适应性强的模型以促进供需动态平衡及系统性能最优化；利用数学建模手段建立精确描述电力需求响应行为的模型体系，通过量化分析与优化算法提升系统整体的可靠性和效率水平；实施实证研究策略，囊括数据获取、预处理、参数标定及模型验证评估，确保模型在真实情境下的准确度与实用性，为模型的实践应用提供强有力的证据支撑。总结来说，本研究通过系统性地探索新型电力系统中的电力需求响应问题，构建并验证相关数学模型，旨在为电力系统应对未来挑战提供科学依据与技术路径，加速推进新型电力系统的成熟与广泛应用。1.3研究意义在新型电力系统背景下，电力需求响应模型的重要性日益凸显，成为促进系统灵活性、可靠性和可持续发展的关键因素。本研究核心在于深入探索和构建适应新型电力系统的电力需求响应模型，旨在为该领域提供理论支撑与实践导向[5]。电力需求响应模型的研究是实现电力系统可持续发展目标的关键一环。面对日益增长的能源需求与供电压力，该模型通过促进能源节约、减排及效率提升，不仅能够有效降低系统负荷，减轻运行压力，还能显著增强电力系统的稳定性和环境友好性。针对新型电力系统特有的分布式与可再生能源集成，研究适宜的电力需求响应模型显得尤为重要。模型需与系统特性紧密契合，以提升能源供应的灵活性与可靠性。通过模型的精细化设计，可实现对分布式能源的高效调度，优化供需匹配，增强系统的韧性和响应速度，进一步巩固能源供应的安全基础[6]。此外，电力需求响应模型在推动能源消费模式转型、实现可持续利用方面扮演着重要角色。模型通过引导用户形成高效、低碳的用电习惯，不仅优化了用电结构，减少了用电峰谷差异，还提高了用户侧的能源使用效率，为减少传统能源依赖开辟了路径。总结而言，针对新型电力系统开展电力需求响应模型研究，不仅在理论上具有开创性，实践中亦具有显著的应用价值。本研究旨在通过深度分析与模型创新，为新型电力系统的规划与运维提供科学指导，为电力需求响应技术的进步贡献理论与实践双轨的支撑。此举将极大促进电力系统整体的可持续性，增强能源供应的灵活性与可靠性，加速能源转型与可持续利用目标的实现。二、新型电力系统的电力需求响应模型2.1新型电力系统的特点新型电力系统是指在传统电力系统的基础上融入了先进技术和新兴能源形式的电力系统，具有以下几个主要特点。新型电力系统强调电力的可再生性和清洁性。传统电力系统主要依赖化石能源，如煤炭和石油，这些能源不仅对环境造成严重污染，还存在数量有限的问题。新型电力系统采纳以太阳能、风能及水能为代表的可再生能源作为核心供电来源，这些自然资源丰富且近乎无限，其利用过程清洁，几乎不造成环境污染问题，因而极大促进了电力系统的环保性能与可持续发展能力。新型电力系统具备更高的智能化水平。在新型电力系统中，各个能源和负荷之间通过智能化设备和系统进行高效调度和管理。智能电表、智能电网以及新兴的物联网技术等在新型电力系统中得到了广泛应用，实现了对电力需求的精确监控和调节，提高了电力系统的稳定性和可靠性。新型电力系统具有更强的适应性和灵活性。新型电力系统中采用了多种能源形式和多种电力传输技术，如微网、电能储存等，使得电力系统能够适应不同的负荷需求和电力供应情况。此外，新型电力系统还引入了电力需求响应技术，即根据供需情况和电网运行状态，调整用户的电力消费行为，以提高电力系统的效率和适应性。新型电力系统具备更高的可靠性和安全性。新型电力系统采用了多级电力转型和分布式电力供应，使得电力系统的供应链更加稳定和安全。同时，新型电力系统中加入了智能电力设备和自动化控制系统，减少了人为因素对电力系统运行的影响，提高了电力系统的可靠性和安全性。综上所述，新型电力系统具有可再生性、清洁性、智能化、适应性和可靠性等特点。这些特点使得新型电力系统能够更好地满足不断增长的电力需求，同时减少对环境的影响，推动了能源的可持续发展。对于研究电力需求响应模型的研究者来说，了解新型电力系统的特点对于设计和改进电力需求响应模型具有重要的参考价值。2.2新型电力系统中的电力需求响应问题新型电力系统的快速发展和智能化的改进为电力需求响应带来了新的机遇和挑战。在这一章节中，我们将探讨新型电力系统中的电力需求响应问题。新型电力系统的特点对电力需求的响应提出了更高的要求。以下是一些主要的问题和挑战，需要研究和解决：新型电力系统中的电力需求响应问题涉及到复杂的系统调度和协调。由于新型电力系统包括可再生能源的高比例渗透，电力需求响应要求能够灵活地调整供需之间的平衡。而这种平衡的管理和协调需要考虑到不同类型的电力需求响应，如企业和居民的需求响应。因此，在新型电力系统中，我们需要研究如何通过合理的调度策略，确保电力需求响应的正常运行。新型电力系统中的电力需求响应问题还涉及到信息和通信技术的应用。由于新型电力系统中采用了更多的智能设备和传感器，对电力需求的监测和控制也更加复杂。因此，我们需要研究和开发高效的信息和通信技术来实现电力需求的响应。例如，通过智能电表和智能家居系统，居民可以更加方便地参与电力需求响应活动。由于新型电力系统中的电力需求响应问题涉及到多种类型的参与者，包括电力供应商、电力用户和能源管理公司等，如何有效地协调各方的利益也是一个重要的问题。在新型电力系统中，电力需求响应的成功实施需要各方的积极参与和合作。因此，我们需要研究和开发相应的机制和政策来促进各方的合作和协调。新型电力系统中的电力需求响应问题还需要考虑环境和可持续发展的要求。随着可再生能源的发展和应用，电力需求响应需要能够更加灵活地适应不同的环境条件和能源资源。因此，我们需要研究和优化电力需求响应的策略和方法，以实现电力系统的可持续发展。总之，新型电力系统中的电力需求响应问题是一个复杂而具有挑战性的领域。通过研究和解决这些问题，我们可以为新型电力系统的高效运行和可持续发展作出贡献。因此，对于电力需求响应模型的设计和优化具有重要的研究意义。希望通过本文的研究，能够为新型电力系统中的电力需求响应问题提供一定的参考和指导。2.3新型电力系统中的电力需求响应模型设计新型电力系统中的电力需求响应模型设计是本研究的核心内容之一。在传统的电力系统中，电力需求的响应主要集中在供电侧，即通过电力调度来满足用户的需求。然而，随着新型电力系统的快速发展，包括可再生能源的大规模应用、智能电网的建设和电动汽车的普及等，电力需求的灵活性和参与度也得到了极大的提高，因此需要研究新型的电力需求响应模型。新型电力系统的特点决定了我们在设计电力需求响应模型时需要考虑的因素。首先，新型电力系统中的电力需求具有一定的灵活性，用户可以根据自身需求来调整用电行为。其次，新型电力系统中的电力需求参与度较高，用户能够主动参与电力需求的调整。再次，新型电力系统中的电力需求响应需要与可再生能源的不确定性相匹配，以实现电力系统的平衡和优化。最后，新型电力系统中的电力需求响应还需要考虑电动汽车充放电需求的特殊性。基于以上特点，我们可以设计出适用于新型电力系统的电力需求响应模型。首先，我们可以采用基于日前需求的模型，通过对用户需求的预测和调整来实现电力需求的响应。该模型可以根据用户的特定需求来设计不同的电力需求响应策略。其次，我们可以采用基于实时需求的模型，通过实时监测用户的电力需求并进行调整，以实现对电力需求的即时响应。这种模型可以借助智能电网的技术手段来实现。另外，我们可以考虑使用分布式的电力需求响应模型，通过将电力需求划分为多个小区域或节点，实现分布式的电力需求响应，提高电力系统的弹性和稳定性。基于不同的特点，可以设计出非常多的电力需求响应模型。而本研究旨在设计基于电能共享模式下的电力需求响应模型并对其进行分析、优化与评估。总之，新型电力系统中的电力需求响应模型设计是一个复杂而重要的问题。通过采用不同的模型方法和策略，可以实现对电力需求的灵活调整和优化。未来的研究可以进一步深入探讨新型电力系统中的电力需求响应模型设计，并结合实际应用场景进行验证和优化。这将有助于推动新型电力系统的发展和智能电网的建设[7]。三、基于电能共享模式的电力需求响应模型随着主动配电网技术的演进与发展，大量具备灵活特性的能源资源涌现于电力需求侧，涵盖分布式能源装置、储能系统以及可调控负载等多种形式，参见文献[8-9]。这类丰富的灵活资源集成导致电力使用者的角色发生了深刻转变，逐渐从单纯的“消费者”过渡至兼具生产与消耗功能的“产消者”[10]，这一变革促使传统的负荷特性延伸出了商品化的内涵，并催生了电能共享这一创新的电力交易模式[11]。电能共享交易在大范围、小规模电能交互场景下蕴含巨大潜能，有望大幅削减交易成本，并进一步催化电力资源更为高效的优化配置过程[12]。3.1电能共享模式的定义参照图3-1所描绘的传统电力市场体系，产消者依赖于各自设备状况的个性化评估来构建决策，并借助一个中心化的交易服务平台——电力交易中心，履行交易申报手续。尽管如此，现行模式对产消者的独立决策权限构成了显著约束，致使决策范围显得较为局限。此外，产消者不得不面对一系列复杂的交易环节及相对较高的交易成本，这样的现实困境常使得产消者倾向于采取就地消耗或全部并网出售的运营策略。此种机制未能有效地解锁和运用需求侧资源之间的协同效应、互补性和互动潜能，进而制约了电力市场的整体效能和适应性提升。图3-1需求侧电能共享示意图Fig.3-1Thediagramofpowersharingatdemandside电能共享机制可被阐述为一种运营框架，在此框架下，电能盈余实体将其暂时多余的电能权利以付费形式临时转移给有需求的参与者，籍此激活未充分利用电能资源的价值创造过程[13]。在这一电能使用权交换的市场环境中，交易的核心对象聚焦于“电能使用的权益”，这一特性使得电力消费者有机会转型为供应侧角色，通过让渡电能使用权实现这一转变[14]。该模式不仅克服了供电端与负载端之间传统的物理联系束缚，而且也颠覆了电力设施所有权、使用权以及调配权长期固守的边界划分。这一创新极大地扩展了产消者在市场中的策略部署维度，并且更精确地彰显了电能作为一种商品的基本特征。然而，在另一重要视角下，产消者并非无条件地分发其过剩电能资源，而是寄希望通过参与电能共享交易平台获取经济效益。这一点揭示了在电能共享体系内，产消者之间的关联并非仅限于简单的协同行为，而蕴含着深层次的经济互动规律性[15]。因此，本研究工作旨在系统性剖析产消者相互作用的内在机理，并对电能共享市场的交易规则及其实现方式进行深度探讨，力求从整体上更好地认知并改进这一新兴市场运作机制的有效性和效率。3.2基于边际价格驱动的电能共享模式3.2.1产消者剩余模型产消者因整合了丰富的灵活资源，从而同时扮演生产者与消费者的双重角色。在经济学规律上，其行为往往遵循边际成本递增和边际效用递减的原则[16]。为便于后续的深入讨论与分析，本文选取了一次函数作为模型工具，用以构建产消者的供求函数，具体形式详见于式(3-1)。此设计旨在精准地刻画产消者在市场中的供求关系，为后续研究提供有力的理论支撑和实证基础。{在式中，PD,i和PS,i分别代表产消者i的边际效用与边际成本，这两者共同反映了产消者i在电力市场中的经济行为特征。Di和Si则分别指代产消者i的电力需求与发电量，它们体现了产消者i在电力供需平衡中的实际状况。此外，ai和bi作为产消者i的消费偏好系数，它们由产消者根据自身的历史经验和实际情况进行确定，反映了产消者对于电力消费的个人偏好和倾向。类似地，αi和βi是产消者i的生产系数，它们同样基于产消者的实际经验进行设定，用于量化产消者在电力生产过程中的技术特性和效率水平。这些参数的设置有助于我们更准确地理解和分析产消者在电力市场中的行为模式和经济绩效。基于上述建立的供求函数模型，我们可以进一步利用式(3-2)来计算产消者i的累计效用与累计成本。这一过程是在边际效用和边际成本分析的基础上，对产消者i在一定时期内电力消费和生产活动的经济效果进行量化评估。通过累计效用的计算，我们可以深入了解产消者i在电力消费过程中的总体满足程度；而累计成本的核算，则有助于我们把握产消者i在电力生产与销售环节中的总体经济负担。这样的分析不仅有助于我们更全面地理解产消者的经济行为，还为后续的能源管理和政策制定提供了重要的决策依据。Q在式中，QD，i和QS，i分别表示产消者i的累计效用和累计成本，这两个指标能够全面反映产消者i在一定时期内电力消费与生产活动的经济效果。通过这两个参数的核算，我们可以对产消者i的经济行为进行深入分析，并评估其整体效益。在此基础上，利用式(3-3)，我们可以进一步计算出产消者i的剩余，这一指标体现了产消者i在满足自身需求后所剩余的效用或成本，对于理解产消者的经济能力、制定能源管理策略以及优化市场资源配置具有重要意义。因此，对产消者累计效用、累计成本以及剩余的精准计算和分析，是深化产消者经济行为研究、推动能源市场健康发展的关键所在。U式中:Ui即为产消者i的剩余。当产消者选择不参与电能共享市场时，其运营模式将转变为自发自用模式，即产消者根据自身需求独立进行电力生产和消费[17]。在此情境下，电力需求和发电量达到平衡，即Di，*=Si，*，同时，产消者追求的目标是最大化其自身的剩余，以实现经济效益的最优化。在不考虑电力资源稀缺性的前提下，产消者的运行方式可如图3-2所示，通过有效的生产和消费管理，确保电力供需平衡并提升经济效益。图3-2产消者的自发自用状态Fig.3-2Self-sufficiencyofprosumer如图3-2所示，产消者会根据其消费偏好和生产系数来制定生产消费计划，即遵循ai－biDi=αi+βiSi的决策原则。在此基础上，我们可以通过式(3-4)来精确计算产消者的运行点，从而进一步分析其在电力市场中的行为模式和经济绩效。这一研究不仅有助于深化对产消者经济行为的理解，还能为能源市场的优化和管理提供重要的理论依据。D式中:Si，*和Di，*表示产消者i的生产消费计划。3.2.2边际价格和广义供求特性在式(3-4)所确定的运行点中，产消者的边际价格得到精准表达，具体形式如式(3-5)所示。在此状态下，产消者的边际效用与边际成本相均衡，这反映出一种经济上的最优状态。确切来说，当电力产消者的边际效用恰好与边际成本达成平衡点时，表明继续增产电力将无法产生额外的效益增长。这一结论揭示了产消者在电力市场中的行为逻辑，即在达到经济均衡点后，继续扩大生产规模将不再具有经济效益。λ式中:λi即为产消者i的边际价格。电力资源的稀缺性不仅影响着市场的供需平衡，也深刻影响着产消者的经济行为和决策过程。一般而言，由于负荷水平与发电容量的有限性，电力资源呈现出稀缺性特征，这一特性可通过式(3-6)得以体现。0≤式中:Di，max和Si，max表示产消者i的最大负荷与发电容量。图3-3体现了稀缺性对电能共享的影响。图3-3稀缺性对电能共享的影响Fig.3-3Theimpactofscarcityonpowersharing如图3-3所描绘的情景中，当电力供应短缺时，产消者的运作模式关键受限于其发电设施的能力上限。在此条件下，产消者的实际运营状态及其相关的边际电价可以通过公式(3-7)予以准确推算。反之，在电力供应充裕阶段，产消者的运行策略会转而顺应其最高负荷承受阈值，目的是保障电网系统的稳定性运行。在此类富余电力场景中，产消者的运营节点及其边际价格则遵循公式(3-8)来确定。通过对两种迥异供电环境下产消者运营策略及定价计算方法的对照剖析，有助于我们更透彻地洞悉产消者在多样化电力供需格局下的经济行为特征及其内在决策机制。Di,∗Di,∗可以明确指出，产消者的电力供需状况可划分为两种互补现象：即电力供给不足与供给过剩。参照图3-3所示场景，当某个产消体面临电力需求未能充分获取时，则显现出强烈的购入多余电能的需求倾向，进而扮演电能共享市场中的需求方角色；相反地，若某产消体的电力产出超过自身实际消耗水平，则自然而然地成为该市场中的供应一方。在这一市场环境下，买卖双方的交易弹性及谈判空间实质上是由各自的边际电价所塑造的，这一电价实际上体现了产消者在电力交易决策中寻求成本与收益均衡的关键阈值。进一步地，结合前述分析，我们可以得知，在边际价格确定的前提下，产消者的生产消费计划可以通过式(3-9)进行精确计算。D在实际电力系统操作中，若通过公式(3-9)计算得出的发用电量超出了预设上限，务必将其调整至最大允许值，以此作为实际取值，以保障系统运行的安全与稳定性；若计算结果小于0，即出现负值的情况，这在实际物理意义中是不合理的，因此应将其取为0。通过这样的处理，我们能够确保产消者的生产消费计划既符合市场规则，又满足电力系统的实际运行需求。3.2.3电能共享市场出清机制产消者通过提交各自竞价参与到市场交易体系中。市场运营主体继而依据接收到的所有产消者定价数据，实行一套排序流程，并基于此识别每个产消者在市场结构内的角色归属——是成为需求侧参与者还是供给侧贡献者，同时，这也决定了他们的清算电量额度。遵循已确立的市场运作规程，那些提出较高竞价的产消个体将被界定为需求侧参与者，而报出相对低价的产消者则担当起供给侧的角色。在完成市场清算的过程中，所有参与者均依照一个统一的电能共享单价进行结算操作[18]。进一步阐述，在市场出清问题的本质化处理中，它实际上转化为解决一个线性优化模型，这个模型的具体表述见公式(3-10)。此线性规划模型的构建离不开一系列约束条件，例如公式(3-11)和公式(3-12)，这些约束条件对于保障市场的稳定运行效能至关重要，并且它们精确地体现了电力系统实际操作的各类要求和限制。max在表达式中，πi代表产消者i在电能共享市场中所提交的报价，它反映了产消者对于电能价值的判断和期望。Ei则表示产消者i的共享电量，当其为正数时，意味着产消者从电能共享市场中购买电能以满足其需求；而当其为负数时，则表明产消者向电能共享市场出售其多余的电能。N代表产消者集合，即参与电能共享市场的所有产消者的总体。通过这一系列参数和变量的设定，我们能够量化分析产消者在电能共享市场中的经济行为，进一步揭示市场运行的内在机制和规律。式(3-11)代表了产消者在参与电能共享市场时所受到的申报容量约束，即产消者所能申报的最大或最小电量限制。这一约束条件确保了产消者在市场中的行为符合其实际的发电和用电能力，防止了超出其能力范围的申报。电能共享市场的电量均衡条件由式(3-12)给出，强调了市场内所有参与者的电力购买量和销售量总和应达成一致，这是为了确保市场供需两侧的稳定对等状态得以维持。这一约束条件是市场稳定运行的基础，确保了市场的公平性和有效性。−i∈N电能共享市场的出清问题可以通过构建拉格朗日函数进行求解，该函数的具体形式如式(3-13)所示。为了确定该函数的最优解，我们需要满足Karush–Kuhn–Tucker（KKT）最优性条件，这些条件包括式(3-14)和式(3-15)。KKT条件不仅确保了拉格朗日函数取得极值，而且反映了市场出清过程中各产消者报价、共享电量以及市场约束之间的内在关系。L=i∈Nμub,i在式中，μlb，i和μub，i是与式(3-11)相关的对偶变量，它们分别代表了产消者i在申报容量约束下的下界和上界对偶因子。这些对偶变量反映了产消者在实际发电和用电能力限制下，在电能共享市场中的行为调整。而λe则是与式(3-12)相关的对偶变量，即电能共享市场的出清电价。它代表了市场中电能供需平衡时的价格水平，是市场机制下产消者交易电能的基础。π在式中，符号⊥表示互补算子，其数学意义在于描述两个变量之间的互补关系。具体地，a⊥b等价于ab=0，即当且仅当a和b的乘积为零时，它们之间存在互补关系[19]。为了深化对市场效率及各参与主体利益的理解，我们通过引入消费者盈余与生产者盈余的概念进行细致分析，并在式(3-16)中详尽阐述了其数学表达形式。这两个概念在经济学中具有重要的地位，它们分别衡量了消费者和生产者在市场交易所中获得的额外利益，反映了市场的效率和公平性。U在式中，UD，i和US，i分别用于表示产消者i的消费者剩余和生产者剩余。这两个概念在经济学中具有重要意义，它们分别衡量了产消者作为消费者和生产者在电能共享市场中所获得的额外利益。消费者剩余反映了产消者购买电能时所获得的满足感与其实际支付价格之间的差额，而生产者剩余则代表了产消者出售电能所获得的收入超过其成本的部分。在共享出清电价为λe的情境下，产消者的生产消费计划得以明确展示，如图3-4所示。图3-4产消者的电能共享状态Fig.3-4Thediagramofpowersharingatdemandside如图3-4描绘的情形所示，当电能共享的结算价格高于产消者初始边际成本时，这成为激励产消者转变为市场供电主体的动力，驱动其积极向市场贡献剩余电能。虽然融入此共享交易平台伴随着产消者作为消费者的福利略微下降，但其作为生产者的收益显著扩张，整体上实现了个人经济利益的净增长。这一现象证实，参与电能共享机制促使产消者在经济收益上获得提升，他们不仅增强了电力生产的输出以对接市场供给要求，并且通过优化内部电力需求模式，有效减少能耗，促进了可交易电能池的扩容。此过程深刻揭示了电能共享对传统发电与负荷边界的重新定义，赋予产消者在产能与负荷调节上更大的弹性，让他们能够在复杂的市场动态中展示出更为宽泛和深入的供需协同特性。本研究不仅对洞察电能共享市场的内在机理有重要价值，也为未来电力市场效率的提升及创新产消者参与策略的制定提供了坚实的理论支撑和实践导向。3.3电脑共享市场的博弈均衡分析3.3.1产消者的最优反应函数在上述共享的电力交易模式下，产消者达到市场平衡的条件可以具体表达为式(3-17)。其中，对偶变量λi代表产消者的边际价格，即产消者每增加或减少一个单位的电能交易所带来的成本或收益变化。D于电能共享的市场机制内，参与者作为产消双重角色，经由提交各自的报价活跃于市场竞价过程，借此与其余产消个体建立起复杂的交互关系网。这些报价反映了产消者的发电成本、用电需求以及市场预期等因素。根据市场机制和竞争规则，产消者的最优反应函数可以表达为式(3-18)，该函数描述了产消者在给定市场条件下，如何调整其报价策略以最大化自身利益。通过对最优反应函数的分析，我们能够深入理解产消者在电能共享市场中的行为模式和市场均衡的形成过程，为市场管理和政策制定提供理论支持。max在公式(3-18)所描述的情形中，产消者个体i通过精巧设计其竞价策略，目标在于最大化自身的效益剩余。然而，这一优化行动并非在一个真空状态下单独进行，而是必须遵从由所有产消者策略集合共同塑造的市场清算电价。故而，产消者个体间的决策制定构成了一个典型的互动博弈模型，且该博弈属于纳什博弈范畴。进一步而言，鉴于电能供需平衡条件的制约作用，不同产消者的策略选择领域并非互不影响，而是形成了相互依赖的耦合效应，这一效应引致了广义纳什均衡状态的建立[20]。此种广义纳什均衡不仅体现了产消者之间的策略互动关系，同时也阐明了市场环境下电能供需达到自然和谐的内在法则。以产消者A和B所构成的电能共享市场为具体研究对象，我们得以通过数学表达式来深入剖析其决策机制。具体而言，产消者A和B的最优反应函数分别由式(3-19)和式(3-20)给出。这两个函数不仅反映了产消者A和B在给定市场条件下的最优报价策略，而且揭示了他们如何根据对方的行为来调整自身的决策，以实现自身利益的最大化。max在式中，DA和SA分别代表产消者A的电力需求与发电量，它们反映了产消者A在市场中的基本电力供需状况。EA表示产消者A的共享电量，这是产消者A参与电能共享市场，通过与其他产消者进行交易而实现的电量转移。aA和bA是产消者A的消费偏好系数，它们体现了产消者A在电力消费方面的个人偏好和选择。αA和βA是产消者A的生产系数，它们与产消者的发电成本和技术水平相关，决定了产消者的发电能力和经济效益。λB表示产消者B的边际价格，它反映了产消者B在电能共享市场中的成本结构和竞争地位。最后，DA，max和SA，max分别表示产消者A的最大负荷与发电容量，它们是产消者A参与市场活动的重要约束条件，决定了产消者A在市场中的可行操作范围。maxDB,类似的，DB和SB分别代表产消者B的电力需求与发电量，这两个参数反映了产消者B在市场中的电力供需状况。EB表示产消者B的共享电量，这体现了产消者B在电能共享市场中的交易活动和电量转移情况。aB和bB作为产消者B的消费偏好系数，反映了其在电力消费方面的个人偏好和选择。而αB和βB作为产消者B的生产系数，则与产消者的发电成本和技术水平相关，决定了产消者B的发电能力和经济效益。此外，λA表示产消者A的边际价格，这一参数在电能共享市场中具有重要影响，它反映了产消者A的成本结构和竞争地位，对产消者B的决策和市场均衡的形成具有关键性作用。最后，DB，max和SB，max分别表示产消者B的最大负荷与发电容量，这两个参数是产消者B在市场活动中必须考虑的重要约束条件，它们限定了产消者B在市场中的可行操作范围。3.3.2电能共享市场的无谓损失然而，在现实情境中，由于市场无序困境的制约，使得通过式(3-18)定义的最优反应函数难以实现市场均衡状态。这种无序状态导致了市场中的资源配置效率降低，往往造成了市场的无谓损失[21]，即市场参与者在竞争过程中由于无法达成理想的均衡状态而损失的经济利益。这种现象在电能共享市场中尤为突出，对市场的健康发展和效率提升构成了挑战。因此，如何克服市场无序困境，实现市场均衡，降低无谓损失，是当前电能共享市场研究和实践中的重要问题。以产消者A和B的电能共享为例进行深入分析，我们设定产消者A的边际效用函数为PD，A=1.1－0.001DA，其最大负荷能力为520kW·h。同时，产消者A的边际成本函数为PS，A=0.4+0.0017SA，其最大发电量为270kW·h。产消者B的边际效用函数为PD，B=0.8－0.0015DB，其最大负荷能力为220kW·h，而边际成本函数为PS，B=0.35+0.0005SB，其最大发电量为470kW·h。从这些数据可以看出，产消者A面临发电容量不足的问题，而产消者B则拥有发电容量过剩的情况。此外，产消者A的边际效用较高，意味着其对电能的利用价值更大；而产消者B的边际成本较低，表明其发电成本相对较低。因而，产消者B在经济利益的驱动下显示出向产消者A出让多余电能的强烈动机，以此促进电能资源的高效互惠。针对各类电能共享量的情形，我们采纳公式(3-19)与(3-20)来独立推导产消者A与B的最佳应对策略。这些最优反应函数反映了产消者在给定市场条件下的最优决策，是分析市场均衡和产消者行为的关键。通过计算，我们得到了产消者A和B在不同共享电量下的最优反应曲线，如图3-5所示。这些曲线不仅展示了产消者之间的策略互动，也揭示了电能共享市场中的潜在均衡状态。图5产消者A和B的最优反应Fig.3-5TheoptimalresponseofprosumersAandB在图3-5所示情景中，产消者A和B初始状态下位于剩余量起点O，该点反映了在缺乏电能共享机制时各自的经济效益基准状态。伴随着共享电能量的逐步提升，两者所实现的剩余总量同步表现出上升走势，生动揭示了电能共享对经济效益提升的积极作用。当共享电能量增至某特定阈值时，产消者A与B的累计剩余量抵达峰值位置M，此点代表了电能共享所能带来的最大化经济收益拐点。不过，随着共享电能量继续加大，两者的剩余量曲线开始呈现下滑态势，暗示着过度依赖电能共享策略可能导致经济效益的衰减。因此，在这一点M上，我们可以合理视之为产消者A和B对于电能共享策略的最优响应节点，在此平衡点他们通过有效共享电能而获取了最大程度的经济优势。此外，在分析图5的过程中，我们还注意到产消者剩余变化曲线存在一个交汇点N，此点亦颇具讨论价值。另外，我们引入了社会福利最大化模型，其数学表达形式体现在公式(3-21)。该模型的核心目标在于运用中央协调的方式整合各个产消者的生产和消耗策略，进而达成电力资源分配的理想化状态[22]。实质上，这一模型聚焦于统筹兼顾整个市场内所有产消者的个体利益，并通过精心设计和优化全体产消者的生产和消费方案，力求实现全社会电力效益的最大化积累。采用这种集中的管理框架，有利于化解市场自发运作可能产生的混乱状况，增强资源配置效能，减少不必要的损耗，从而有力支撑电力市场的长期稳定和绿色发展。maxDi,如图3-6所示，该图表详细阐述了电能共享市场中，社会福祉与个体产消者边际电价的变化趋势，在不同水平的电能共享量下呈现的分布特征。该图通过直观的数据表示，清晰地呈现了共享电量对市场社会福利和产消者边际价格的影响，为深入研究电能共享市场的运行机制提供了有力的支持。在图3-6中，尽管M点代表了产消者A和B的最优反应点，即在该点处产消者通过电能共享实现了各自剩余的最大化，但这一点并未实现社会福利的最大化。相反，社会福利在N点处达到了峰值。N点表示在特定共享电量下，电能共享市场的社会福利达到了最优状态，即市场中所有产消者的整体利益得到了最大化。因此，尽管M点对于产消者个体而言是理想的，但从社会福利最大化的角度来看，N点才是电能共享市场的最优均衡点。在对电能共享交易机制深度探究后，我们认识到在该市场环境中，参与者产消者A主要承担起购电角色，而与此同时，产消者B则扮演着供电方的角色。参照公式(3-19)和(3-20)所揭示的关系，产消者A倾向于依据产消者B的边际生产成本来决定其购电行为，反之，产消者B则倾向于参照产消者A的边际效益水平设定其售电价格，此现象凸显了双方在最大化各自市场收益的过程中所展现的不同战略倾向。值得注意的是，在寻求均衡状态下，我们观察到产消者A的实际边际效益与其对应的产消者B的边际成本并不一致，这一现象揭示出两者在价值判断层面存在着差异，并未形成对彼此价值定位的一致认同。于竞争激烈的市场环境下，产消个体A与B面临沟通机制缺失的困境，致使其在定价问题上难以共识，进而引发了市场秩序的混乱状态。此混乱态势不仅削弱了市场的运作效能，还导致电能共享领域出现非必要的效益流失，体现了与理想社会福利水平之间的差值，我们定义此差异为市场的无谓损失。鉴于此，为缩减市场无谓损失，增进电能共享市场的运作效率，探索高效沟通策略与市场规范显得尤为重要，旨在强化产消主体间的价值共识及价格谈判机制。图3-6电能共享市场福利变化Fig.3-6Thetrackofwelfareinpowersharingmarket实现价值认同的电能共享模式下的电力需求响应模型4.1基于价值认同的分布式交易机制与优化策略根据已进行的分析探讨，我们可以推断，在电能共享市场的动态供需网络中，依赖单一的传统最优决策模型的市场交易制度难以有效适应复杂多维的变化情况。而在进一步剖析图形资料六时，一个突出特征显现：当整体社会福利达到峰值状态时，产消者A所体现出的边际价值认同点恰好与产消者B的边际价值判定相吻合。这一观测结果寓意着在该特定均衡节点上，产消者A与B在电能价值认知层面上达成了一致。由此，我们合理推测，在电能共享市场体系内实现社会福利最大化的核心要素或许关联于产消双方能否成功建立共同的价值观念认同。这一理论洞察为改进电能共享市场的交易规则提供了崭新的理论框架和实践导向，有助于推动该市场的健康、有序演进。式(3-21)所定义的拉格朗日函数在学术表达中可表述为如式(4-1)所展示的形式。通过对Ei进行求导运算，我们可以推导出式(4-2)所呈现的最优性条件。这一推导过程在优化理论中占据重要地位，它揭示了拉格朗日函数与最优性条件之间的内在联系，对于解决优化问题具有重要的指导意义。L=λ式(4-2)深入阐释了电能共享市场实现社会福利最大化的内在机理。具体而言，它揭示了在一个理想化的电能共享市场中，所有产消者的边际价格应达到相等状态，并且这一价格应与共享电价保持一致。核心问题聚焦于实现产消主体间价值共识的机制构建。考虑到产消个体间通信联系的局限性，这些联系联合形成了一张特定的共享网络结构。基于此背景，我们采纳了图论的理论框架作为分析工具，定义图G(N,M)，其中N代表节点集合，这些节点对应于产消者；M代表有向支路集合，反映了产消者之间的通信关系，且满足M⊆N×N。为了更深入地分析网络结构，我们进一步定义父节点集合N+i和子节点集合N-i。父节点集合N+i包含所有指向节点i的节点，即满足N+i={nj∈N|(nj，ni)∈M}；而子节点集合N-i则包含所有从节点i指向的节点，即满足N-i={nj∈N|(ni，nj)∈M}。此外，我们还定义N+i和N-i中元素的数量分别为N+i和N-i，以量化每个节点的父节点和子节点的数量，这有助于我们更全面地理解网络的层次结构和产消者之间的价值认同过程。当共享网络构成联通图时[23]，产消者之间能够依托一致性协议，在有限的迭代次数内实现价值的认同。根据式(4-2)所揭示的机理，我们可以选取产消者的边际价格λi作为一致性变量，进而通过式(4-3)进行迭代更新，以逐步逼近并最终达成对价值的共同认知。这一过程不仅体现了优化算法在电能共享市场中的应用，也展示了图论与一致性理论在解决复杂网络问题中的潜力。λ在迭代过程中，λi，k表示在迭代次数为k时产消者i的边际价格。wij作为一致性系数，通过式(4-4)计算得出，其构成的矩阵特点是行求和为1。此外，ζ代表步长，它控制着迭代更新的幅度。而γi，k-1表示在迭代次数为k-1时的梯度，通过式(4-5)计算获得，它反映了目标函数在该点的斜率，对于确定迭代方向至关重要。这些参数和变量在迭代更新过程中协同作用，共同实现产消者边际价格的收敛和价值的认同。wγ在给出的公式中，符号νij代表反馈项系数，其值依据式(4-6)进行计算。而Ei,k则用于表示在迭代次数为k时，产消者i所共享的电量。这两个参数共同决定了系统在不同迭代次数下的电量分配状态。其中，反馈项系数νij反映了系统对先前状态的响应和调整能力，而Ei,k则直接体现了产消者i在特定迭代次数下的电量共享情况。ν一致性算法的收敛判据已如式(4-7)所示，该判据是评估算法在特定条件下是否能够收敛到一致状态的重要标准，为算法的稳定性和性能分析提供了理论依据[24]。max如前所述，提出了一种基于共识机制的价值确认策略，此策略特性为完全分布式的运作模式，无须电力交易中心的介入。通过利用信息交换网络，该策略促成了电能共享市场中的点对点交易流程，旨在强化交易的自治属性与运行效率。下方将详述此策略的实施步骤，突出其在电能交易领域的创新应用及显著优势。步骤1产消者需将个人偏好信息输入至智能电表，这些信息涵盖了{ai，bi，αi，βi，Di，max，Si，max}这些关键参数。这些参数对于后续的电能交易决策和市场分析至关重要，它们反映了产消者的电能消费习惯、交易意愿以及潜在的供需能力，为电能共享市场的稳定运行和优化提供了基础数据支持。步骤2产消者需依据自发自用的原则优化其生产消费计划。通过运用式(3-5)、式(3-7)和式(3-8)，产消者计算出边际价格，并将此价格设定为初始的边际价格λi，0，随后将此信息告知相邻节点。同时，产消者还需初始γi，0=0和Ei，0=0，以及设置迭代次数k=1，为后续迭代计算做好准备。这一步骤是电能共享市场交易机制的核心环节，确保了产消者能够根据自身利益和市场状况作出合理的生产和消费决策。步骤3产消者依据式(4-3)对一致性变量λi，k进行更新，并将更新后的信息及时传递给相邻节点。这一步骤是分布式一致性算法的关键环节，通过节点间的信息交互和更新，确保整个电能共享市场在无需中心协调的情况下，能够逐渐收敛至一致状态，实现电能的高效共享和交易。步骤4根依据公式(3-9)阐述的理论基础，产消主体可采用公式(4-8)来准确推算其生产消耗规划Di，k和Si，k。紧接着，透过执行公式(4-9)，完成计费结算过程，最终确定共享电能量Ei，k的数值。D在该式中，Di，k和Si，k分别表示在迭代次数为k时，产消者i的电力需求与发电量。根据式(4-8)的计算结果，若发用电量超出其最大值，则实际取值应取该最大值；反之，若计算结果小于0，则实际取值应为0。这一设定确保了发用电量的合理性和实际可行性，避免了超出物理限制或产生负值的情况，从而保证了电能共享市场的稳定运行。E步骤5产消者依据式(4-5)对梯度进行更新，得到γi，k，并将更新后的梯度信息及时告知相邻节点。这一步骤是分布式优化算法的重要环节，通过不断更新和传递梯度信息，算法能够逐步逼近最优解，实现电能共享市场的优化决策。同时，节点间的信息交互也促进了市场的分布式协调，提高了系统的灵活性和鲁棒性。步骤6我们依据式(4-7)来判断算法是否收敛。若判断结果显示算法已经收敛，则标志着电能共享市场完成了出清过程；若算法尚未收敛，则我们令迭代次数k增加1，并返回至步骤三继续执行，直至算法收敛为止。这一步骤是确保算法有效性和市场稳定运行的关键环节，通过不断迭代和优化，实现了电能的高效共享和市场的平衡发展。4.2算例分析本文在由10个产消者构成的电能共享网络中进行了仿真实验。实验采用MATLABＲ2018a编程实现，确保了仿真过程的高效性和准确性。在仿真过程中，参数ζ设置为10－4，ξ设置为10－8，这些参数的选择对于仿真结果的精确性和可靠性具有重要影响。通过此次仿真实验，我们深入探究了电能共享网络在特定条件下的运行特性和优化策略，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。图4-1详细展示了产消者之间的信息物理连接关系，这一关系网络是电能共享市场运行的基础。同时，表4-1列出了各产消者的偏好参数以及在自发自用原则下的生产消费计划，这些数据为后续的电能交易决策和市场分析提供了关键支撑。图4-110个产消者组成的电能共享网络Fig.4-1Powersharingnetworkincluding10prosumers参考表格4-1所呈现的数据资料，不同产消主体在独立使用和生产的场景下展现了各异的边际价格特性。具体来说，那些具有相对较高边际电价表现的产消单元，诸如P3、P4以及P9类用户，倾向寻求较低的购电价格策略，旨在缩减自身电力消耗的成本支出；相反，对于边际电价偏低的参与者，例如P1、P6及P7，他们则期望通过抬高售电价格以期获得更大的经济效益。此种价格差距构成了电能交互共享行为的潜在驱动力。遗憾的是，在缺乏一套行之有效的交易规则体系下，这些产消者目前仅能维持自给自足的运作模式，导致整个系统的累计发电总量停留在2831.75kW·h，且核算出的社会总体福利水平仅达897.05元。这一现状揭示了当前电能共享市场的运作效能存在提升空间，亟需通过构建和完善交易机制，进而推动电能资源的高效配置和整个市场的均衡进步。在图4-1所描绘的共享网络架构中，产消者具备向邻近节点发送或接收信息的能力，这种能力促进了产消者间价格信号的互换。通过这一机制，价值得以在产消者之间传递并达成共识，从而实现价值的流动与共享。相较于现行的电力市场交易体系，本文提出的共享交易机制具有显著的创新性。它不再依赖于传统的电力交易中心作为中介，而是能够依靠网络内部的自发机制，实现电能共享市场的自动出清。这一机制不仅提高了市场的运行效率，也增强了市场的灵活性和响应速度，为电力市场的未来发展提供了新的可能。图4-2展现了在一致性协议的引导下，各个产消个体边际价格λi于迭代步骤中的调整方法。此外，图4-3补充说明了迭代进程中共享电能量的变化态势，清晰地揭示了其动态演变规律。表4-1产消者的偏好与自发自用状态Table4-1Thepreferenceofprosumersandthestateofself-sufficient产消者ai/αi/[元∙（kw∙h）-1]Di,max/（kw∙h）bi/βi/[元∙（kw∙h）-1]Si,max/（kw∙h）Di/（kw∙h）Si/（kw∙h)Ui/元ℷi/[元∙（kw∙h）-1]P10.82/0.231920.0013/0.00101485192.00192.0070.890.4220P21.11/0.3110340.0009/0.0010792421.05421.05168.420.3972P31.39/0.759950.0012/0.0008651320.00320.00102.400.6088P41.20/0.547880.0009/0.0011579330.00330.00108.900.6789P50.95/0344430.0007/0.0008409406.67406.67124.030.6637P60.80/0.371950.0007/0.0009660195.00195.0053.430.5260P70.79/0.251430.0012/0.0014989143.00143.0050.640.4502P81.01/0.406840.0008/0.0009542358.82358.82109.440.5764P91.08/0.805840.0002/0.0012209200.00200.0028.001.0382P100.97/0.365350.0014/0.0009946265.21265.2180.900.8415参照图4-2和图4-3所展示的结果，经过若干次迭代之后，各个产消者的边际价值成功地趋同到了同一基准点，这个点值恰好对应了电能共享市场的清算价格。同时，共享电能量的状态也渐趋平稳，这确认了电能共享市场成功实现了分布式的市场清算。本文所构建的交易方案，在实施中无需复杂的数学处理流程，实验模拟中可在极短的时间内，即大约0.025秒内完成市场清算过程，有力突显了其高效的运作性能。即使计入真实通信延迟因素，该机制仍具备满足实时电能共享交易需求的能力，凸显了通过智能电表技术实现应用的可能性[25]。另外，交易体系摒弃了对集中式电力交易中心的倚赖，有效地压低了交易成本支出。尤为值得一提的是，用户效用偏好及生产特性等敏感信息能够在智能电表内部得到安全储存，无须上传至中心化的交易平台，在交易环节仅交换电能量数据，从而实质性地增强了对信息泄露风险的防御，确保了产消者隐私权益的安全防护。图4-2一致性变量更新过程Fig.4-2Theiterativeprocessofconsistent图4-3共享电量更新过程Fig.4-3Theiterativeprocessofpowersharing在一致性协议的约束下，产消者所实现的电能共享出清结果得以有效展示，详细数据如表4-2所示。此表详细记录了产消者间的电能交易情况，为深入研究和分析电能共享市场的运作机制提供了重要的数据支持。通过此表，可以直观地了解各产消者的电能共享量、价格以及市场出清状态，进而评估交易机制的有效性和市场运行的效率。表4-2产消者的电能共享结果Table4-2Theresultsofpowersharing产消者Di/（kw∙h）Si/（kw∙h)Ei/（kw∙h）UD,i/元US,i/元Ui/元ℷi/[元∙（kw∙h）-1]PD,i/[元∙（kw∙h）-1]PS,i/[元∙（kw∙h）-1]P164.03506.76-442.722.66128.40131.060.73680.73680.7368P2414.72426.76-12.0377.3991.06168.450.73680.73680.7368P3544.370544.37177.800177.800.73680.73680.7500P4514.72178.87335.85119.2217.60136.820.73680.73680.7368P5304.64409-104.3632.4895.36127.480.73680.73680.6672P690.35407.51-317.162.8574.7377.580.73680.73680.7368P744.37347.68-303.311.1884.6285.800.73680.73680.7368P8341.56374.17-32.6246.6663.00109.660.73680.73680.7368P95840584166.350166.350.73680.96330.8000P10166.0418.62-252.0119.4378.8698.290.73680.73680.7368根据表4-2的数据，产消者的总发电量显著提升至3069.37kW·h，总福利大幅跃升至1279.29元，相较于之前提升了42.61%。值得注意的是，共享电价定格在0.7368元/(kW·h)。此外，表4-2中展示的共享电量与通过式(3-21)计算得到的社会福利最大化结果相吻合，这充分表明，在本文所提出的交易机制下，电能共享市场成功实现了社会福利的最大化，展现了该机制在优化资源配置和提高市场效率方面的有效性。通过对表4-1和表4-2数据的深入比照分析，我们能够揭示电能共享进程中产消者的边际定价与市场达成的一致出清价位，这一现象验证了产消者之间在电能价值认知上的协同效应确实得到了落实。此外，电能共享实践明显改善了各个产消者的效益状态，这有力证明了本研究所倡导的共享战略不仅遵循了帕累托最优改进标准，还能够促成产消者群体间互利共生的状况，故而产消者积极参与电能共享市场的动机得到了强化。值得关注的是，电能共享所确定的市场出清电价落在产消者共享前各自边际价格的区间范围内，它既超越了最低边际成本边界，又未达到最高边际收益顶点。这一现象背后的原因在于电能共享机制构建起了产消者间的交互贸易纽带，扩展了产消者在决策时的选择维度，从而使他们在市场上有机会获取相对更低廉的电能供应或是以更具吸引力的价格转移电能。究其本质，电能共享市场通过帕累托改进路径推进了电力资源的有效分配与合理利用，促成了低成本电能向高效率负载的定向流动，进而实现了整个电力经济体系内“经济效益总量”的扩大与提升。五、结论5.1研究总结本文基于对新型电力系统中电力需求响应模型的研究，通过梳理相关文献和资料，对电力需求响应模型进行了全面的概述和研究，从而为新型电力系统中电力需求响应问题的解决提供了理论支持和思路，可以得出以下结论：随着新型电力系统的快速发展，电力需求响应成为了提高电力系统灵活性和可靠性的重要手段。因此，深入研究电力需求响应模型对于优化电力系统运行和管理具有重要的意义。通过对不同类型的电力需求响应模型进行分析和比较，我们提出了一种适用于新型电力系统的基于电能共享模式下的电力需求响应模型设计，并对其进行了细致入微的探究，并识别出了其内在缺陷与待改进的关键环节。聚焦于需求侧电能共享市场交易机制所遭遇的瓶颈问题，首要任务是对现行依赖于产消者最优决策模型的交易机制在优化电力资源分配过程中所体现的局限性及难题展开深度探讨。以此为基础，本研究提出了一个革新性的、建立在价值认知原则上的分布式交易架构，目标在于实现电力资源配置的高度效率与优化。在新提出的机制框架内，各产消者借助一致性协商过程进行互动，实现了价值的认知统一与共识形成，从而有效地防止了市场中的非必要损耗现象。这一机制设计在保障市场公正性和信息公开透明的同时，有力地推动了产消者间的协同合作与共同获益。仿真实验证明产消者的总发电量显著提升至3069.37kW·h，总福利大幅跃升至1279.29元，相较于之前提升了42.61%，充分证明了该机制的有效性。一旦消费者和生产者之间形成共识价值，其边际成本将趋向统一，与市场清算价位相契合，有效遏制了参与者间的无序竞争态势。此变化不仅有力驱动了电力资源配置的最优化进程，还确保了电能共享市场社会福祉水平达到顶峰，为市场的长期稳定与繁荣构建了稳固基石。分布式交易机制展现出明显优点，其特点在于能使电能共享市场自组织实现供需平衡状态，脱离了对传统电力交易中心及繁琐招标程序的依赖，极大削减了交易成本。此机制创新为电能共享市场的演进开拓了新视角与路径，预示着市场将迎来更为蓬勃的发展机遇。5.2展望未来的研究可以进一步加强与实际运行环境的结合，我们需要更加深入地考虑电能传输过程中的“过网费”因素，并充分探讨线路阻塞对电能共享市场运行的影响。通过精确计及“过网费”，我们可以更全面地评估电能共享的经济成本，为优化市场机制提供更为准确的数据支持。同时，分析线路阻塞对电能共享的影响，有助于我们理解市场运行中的潜在风险和挑战，为制定更加稳健的交易策略提供理论依据。同时，还需要加强与相关领域的交叉研究，借鉴其他学科的理论和方法，为电力需求响应模型的发展提供更多的支持和创新思路，这些研究内容也对于推动电能