多维视角下电力大用户分时电价精准制定方法探究

多维视角下电力大用户分时电价精准制定方法探究一、引言1.1研究背景与意义在当今社会，电力作为一种关键的能源，对经济发展和人们的生活起着举足轻重的作用。电力大用户作为电力消耗的主要群体，在电力系统中占据着极为关键的地位。这些大用户通常涵盖大型工业企业、商业综合体以及公共服务设施等，其用电量巨大，用电特性复杂，对电力系统的负荷特性、运行稳定性和经济效益有着深远的影响。例如，大型钢铁企业在生产过程中，其用电设备持续运行且功率巨大，使得企业的用电曲线呈现出明显的高峰特征，对电网的供电能力提出了很高的要求；商业综合体在营业时间内，照明、空调、电梯等各类用电设备同时运行，也会导致用电负荷的急剧增加，给电网带来较大的压力。分时电价作为一种有效的电力需求侧管理手段，在优化电力系统运行、控制用户用电成本以及促进新能源消纳等方面具有重要意义。从优化电力系统运行的角度来看，通过分时电价政策，能够引导电力大用户调整用电行为，实现削峰填谷的目标。在高峰时段，提高电价水平，激励用户减少用电；在低谷时段，降低电价，鼓励用户增加用电。这样一来，电力系统的负荷曲线得到优化，减少了高峰时段的供电压力，提高了电力系统的整体运行效率，降低了系统的运行成本。比如，山东实施“五段式分时电价”政策后，通过价格信号引导，全网午间增加填谷负荷最高达583.87万千瓦，有效缓解了午间新能源消纳压力，同时在迎峰度夏期间，全网用电晚高峰削减负荷最高达225万千瓦，成功应对了用电负荷历史最大值的考验，保障了电力系统的安全稳定运行。对于用户成本控制而言，分时电价为电力大用户提供了根据自身生产经营特点合理安排用电时间的机会，从而降低用电成本。大用户可以通过优化生产流程，将一些可调整用电时间的生产环节安排在低谷时段进行，充分利用低谷电价的优惠，实现电费支出的减少。如东营市广饶县一家大型轮胎制造企业，年用电量近4亿度，在分时电价政策的引导下，将耗电量巨大的硫化工艺环节调整到低谷、深谷时段，一年可节省电费超8000万元，显著降低了企业的生产成本，提高了企业的市场竞争力。随着新能源在电力系统中的占比不断提高，新能源消纳问题日益凸显。分时电价在促进新能源消纳方面发挥着积极作用。通过合理设定分时电价时段和电价水平，能够引导电力大用户在新能源大发时段增加用电，为新能源电力提供更多的消纳空间。例如，宁夏将白天新能源高发时段定为谷段，利用价格杠杆，提高了新能源消纳能力，对促进风电、光伏发电等新能源的发展和有效消纳具有重要意义。同时，分时电价政策还能激励用户配置储能设备，在新能源发电过剩时储存电能，在用电高峰或新能源发电不足时释放电能，进一步促进新能源的消纳，推动能源绿色低碳发展。然而，当前分时电价的制定仍面临诸多挑战。一方面，不同地区的电力供需情况、负荷特性以及新能源发展水平存在差异，如何制定出符合当地实际情况的分时电价机制是亟待解决的问题。另一方面，电力大用户的用电行为复杂多样，其对分时电价的响应程度也不尽相同，如何准确评估用户的响应特性，制定出能够有效引导用户行为的分时电价策略，也是需要深入研究的内容。此外，随着电力市场改革的不断推进，分时电价与电力市场其他环节的协调配合问题也变得越来越重要。因此，深入研究电力大用户分时电价制定方法具有重要的理论和现实意义，对于推动电力系统的可持续发展、提高能源利用效率以及促进经济社会的绿色发展都将起到积极的促进作用。1.2国内外研究现状国外对分时电价的研究起步较早，在上世纪40年代，欧美电力市场就已提出分时电价概念。随着工业化进程加速，电力系统面临高峰时段供电紧张与低谷时段发电能力闲置并存的结构性矛盾，分时电价应运而生。早期的研究主要集中在分时电价的时段划分和比价关系确定上，通过对历史负荷数据的分析，采用统计学方法和优化算法来划分峰谷平时段，并依据成本加成法、边际成本法等确定不同时段的电价比例。在时段划分方面，部分学者运用聚类分析方法对负荷数据进行分类，以识别不同的负荷模式，进而确定合理的时段边界。例如，文献[X]利用K-means聚类算法对某地区的电力负荷数据进行处理，将负荷曲线分为高峰、平段和低谷三类，为分时电价的时段划分提供了数据支持。在比价关系研究中，基于边际成本理论，考虑发电成本、输电成本以及系统运行成本等因素，确定峰谷电价的合理价差。如文献[Y]通过建立电力系统成本模型，分析不同时段的边际成本变化，得出峰谷电价差应根据系统边际成本的差异进行调整，以实现电力资源的优化配置。随着电力市场的发展和技术的进步，国外的研究逐渐向考虑多因素的复杂模型和实时电价方向拓展。一方面，考虑用户需求响应特性、新能源接入、储能系统等因素对分时电价的影响，构建更加完善的定价模型。例如，研究用户对分时电价的价格弹性和响应行为，通过建立用户响应模型，分析不同用户群体在分时电价激励下的用电行为变化，为分时电价的精准制定提供依据。另一方面，实时电价的研究成为热点，利用先进的通信技术和智能电表，实现电价的实时更新和动态调整，以更好地反映电力系统的实时供需状况。如美国的PJM电力市场实施实时电价机制，根据系统实时的发电成本、负荷需求以及输电约束等因素，每5分钟更新一次电价，引导用户实时调整用电行为，提高电力系统的运行效率和可靠性。国内分时电价政策起步相对较晚，但近年来发展迅速。早期主要是江苏、浙江、北京、上海等地率先进行试点探索，在实践中不断总结经验，逐步完善分时电价机制。2021年，国家发改委发布《关于进一步完善分时电价机制的通知》，要求各地优化峰谷时段划分、扩大电价浮动区间，推动了分时电价在全国范围内的深入实施和研究。国内的研究在借鉴国外经验的基础上，结合我国电力系统的特点和实际需求，开展了多方面的研究工作。在分时电价的优化模型方面，许多学者综合考虑电力企业的成本、用户的用电效益以及社会福利等多目标函数，运用智能优化算法进行求解。例如，文献[Z]建立了以电力企业购电成本最小、用户满意度最大以及峰谷差最小为目标的分时电价优化模型，采用粒子群优化算法对模型进行求解，通过算例分析验证了模型的有效性，实现了电力企业和用户的双赢。在用户需求响应分析方面，国内学者通过大量的调研和实证研究，深入分析不同行业、不同用户群体对分时电价的响应特性和影响因素。研究发现，工业用户由于生产工艺和设备运行的限制，其需求响应相对较为复杂，但通过合理调整生产计划和设备运行时间，仍具有一定的响应潜力；商业用户和居民用户的需求响应则受到用电习惯、电价敏感度等因素的影响。针对这些特点，学者们提出了相应的激励措施和引导策略，以提高用户对分时电价的响应积极性。此外，国内研究还关注分时电价与新能源消纳、储能系统应用的协同发展。在新能源消纳方面，通过制定合理的分时电价政策，引导用户在新能源大发时段增加用电，减少弃风弃光现象。如宁夏将白天新能源高发时段定为谷段，利用价格杠杆提高新能源消纳能力。在储能系统应用方面，研究分时电价对储能投资和运营的影响，鼓励用户配置储能设备，利用储能系统的充放电特性，实现削峰填谷和新能源的平滑输出。例如，山东通过拉大电力峰谷价差，激活了储能电站“低充高放”的市场化运营模式，推动了储能产业的发展。尽管国内外在电力大用户分时电价制定方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之处和待拓展方向。在时段划分方面，现有方法大多基于历史负荷数据，对未来负荷变化的预测和适应性不足，难以应对电力系统中新能源接入、用户用电行为改变等不确定性因素带来的影响。在比价关系确定上，虽然考虑了多种成本因素，但对于一些隐性成本，如环境成本、系统可靠性成本等的量化和纳入还不够完善。在用户需求响应研究中，对用户复杂行为的建模和分析还不够深入，缺乏全面准确反映用户决策过程的模型。此外，分时电价与电力市场其他环节，如电力现货市场、辅助服务市场等的协同机制研究还相对薄弱，需要进一步加强。未来的研究可以在考虑多源不确定性因素的基础上，建立更加灵活、动态的分时电价制定模型，深入挖掘用户需求响应潜力，加强分时电价与电力市场各环节的协调配合，以实现电力资源的更高效配置和电力系统的可持续发展。1.3研究方法与创新点在本研究中，综合运用了多种研究方法，以确保研究的科学性、全面性和深入性。为准确把握电力大用户的用电特性以及现有分时电价政策的实施效果，本研究选取了多个具有代表性的电力大用户作为案例进行深入分析。这些案例涵盖了不同行业、不同规模的大用户，如大型钢铁企业、化工企业、商业综合体等。通过收集和整理这些用户的详细用电数据，包括用电量、用电负荷曲线、用电时间分布等，以及其在现有分时电价政策下的电费支出和用电行为调整情况，深入剖析了不同类型大用户的用电特点和对分时电价的响应规律。例如，在对某大型钢铁企业的案例研究中，发现其由于生产工艺的连续性，用电负荷相对稳定且较高，但在某些可调整用电时间的环节，如设备检修、辅助生产等，对分时电价具有一定的响应潜力。通过分析该企业在不同时段的用电成本和生产效益，为制定适合钢铁行业的分时电价策略提供了实际依据。数据建模法是本研究的核心方法之一。基于大量的历史电力负荷数据、用户用电行为数据以及电力市场相关数据，运用统计学、运筹学和机器学习等理论与技术，构建了分时电价优化模型。在构建负荷预测模型时，采用了时间序列分析方法，如ARIMA模型，结合电力系统的季节性、周期性等特点，对未来不同时段的电力负荷进行预测，为分时电价的时段划分提供准确的负荷数据支持。在确定分时电价比价关系时，建立了以电力企业成本最小化、用户满意度最大化以及社会福利最大化为目标的多目标优化模型。考虑到电力企业的发电成本、输电成本、运行维护成本，以及用户的用电效益、需求响应特性等因素，运用智能优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法等，对模型进行求解，得到最优的分时电价比价关系。通过实际数据的验证和模拟分析，不断优化模型参数和结构，提高模型的准确性和可靠性。此外，本研究还采用了文献研究法，全面梳理国内外关于分时电价的相关研究成果和实践经验，了解分时电价的发展历程、研究现状以及面临的挑战，为研究提供理论基础和借鉴。通过对大量文献的分析，总结出当前分时电价研究在时段划分、比价关系确定、用户需求响应分析等方面的研究方法和不足之处，明确了本研究的重点和方向。同时，与相关领域的专家学者进行交流和探讨，获取最新的研究动态和前沿观点，进一步完善研究思路和方法。本研究在模型构建、影响因素考量等方面具有一定的创新之处。在模型构建方面，打破了传统的单一目标或简单多目标分时电价模型的局限，构建了考虑电力企业、用户和社会多主体利益的综合优化模型。该模型不仅考虑了电力企业的成本和效益，还充分考虑了用户的需求响应行为和社会福利的最大化，通过多目标的协同优化，实现了电力资源的更合理配置。在模型求解过程中，采用了改进的智能优化算法，提高了算法的收敛速度和求解精度，能够更快速准确地得到最优的分时电价方案。在影响因素考量方面，本研究更加全面地考虑了多种不确定性因素对分时电价的影响。除了传统的电力负荷不确定性、用户需求响应不确定性外，还将新能源接入的不确定性、电力市场政策变化等因素纳入模型中。通过建立不确定性分析模型，采用蒙特卡洛模拟等方法，对不同不确定性因素组合下的分时电价方案进行模拟和评估，分析其对电力系统运行、用户用电成本以及社会福利的影响，从而制定出更加稳健、适应不同场景的分时电价策略。例如，在考虑新能源接入不确定性时，分析了不同新能源发电出力情况下，分时电价如何引导用户调整用电行为，以促进新能源的消纳，减少弃风弃光现象。同时，本研究还关注了分时电价与储能系统、分布式能源等新兴能源技术的协同发展，探讨了如何通过分时电价政策激励用户配置储能设备，实现能源的高效利用和电力系统的稳定运行，为电力大用户分时电价制定提供了新的思路和方法。二、电力大用户分时电价制定的理论基础2.1分时电价的基本概念与原理分时电价，是指按电力系统运行状况，将一天24小时划分为若干时段，每个时段按不同电价收取电费的一种电价制度。其核心目的在于引导用户移峰填谷、优化用电方式，进而提升系统整体利用效率，降低社会总体发用电成本。分时电价机制是基于电能时间价值设计的，充分考虑了不同用电时段所耗用的电力资源差异以及供电成本的变化。由于电能无法大规模存储，生产与消费需要实时平衡，在不同的时段，电力系统的负荷水平、发电成本以及供电可靠性等因素各不相同，因此分时电价通过对不同时段设定不同的价格，以经济手段引导用户合理调整用电行为。峰谷平时段的划分是分时电价的关键组成部分。一般来说，峰时段是指一天中电力需求最高的时段，此时电力系统的负荷较重，发电设备需要满负荷甚至超负荷运行，供电成本相对较高，因此峰时段的电价也相对较高。例如，在工作日的上午和下午，工业企业生产活动频繁，商业场所和办公区域用电设备大量运行，居民生活用电也处于相对高峰，这些时段通常被划分为峰时段。谷时段则是电力需求较低的时段，此时电力系统的负荷较轻，发电设备运行较为轻松，供电成本较低，所以谷时段的电价也较低，一般体现在深夜和清晨等时段，此时大部分工业企业停工，居民处于休息状态，用电需求大幅下降。而平时段处于峰时段和谷时段之间，电力需求相对较为平稳，电价也适中。在实际划分峰谷平时段时，各地会综合考虑当地电力供需状况、系统用电负荷特性、新能源装机占比、系统调节能力等因素。例如，可再生能源发电装机比重高的地区，在划分时段时会充分考虑新能源发电出力波动以及净负荷曲线变化特性。以某地区为例，该地区太阳能资源丰富，光伏发电装机容量较大，在白天阳光充足时，光伏发电量大增，电力系统的净负荷降低，因此会将白天光伏发电量大的时段划分为谷时段或平段，以鼓励用户在此时段多用电，促进新能源消纳；而在傍晚时分，光伏发电量减少，居民生活用电和商业用电需求增加，电力系统负荷上升，此时则可能将该时段划分为峰时段。分时电价引导用户调整用电行为、平衡电力供需的作用机制主要基于价格的经济杠杆作用。当用户面临不同时段的电价差异时，出于降低用电成本的考虑，会主动调整用电时间和用电量。对于电力大用户而言，其用电设备众多，用电负荷较大，通过合理安排生产计划和设备运行时间，将一些可调整用电时间的生产环节或设备运行安排在谷时段进行，能够有效降低用电成本。比如，某大型钢铁企业，其轧钢工序耗电量巨大，在分时电价政策下，企业将轧钢生产尽量安排在谷时段，充分利用低谷电价的优惠，不仅降低了电费支出，还减少了峰时段的用电负荷，对电力系统起到了削峰填谷的作用。从电力供需平衡的角度来看，分时电价能够促使电力大用户在峰时段减少用电，缓解电力系统的供电压力；在谷时段增加用电，提高电力系统的负荷率，避免发电设备在低谷时段的闲置浪费，从而实现电力资源在不同时段的优化配置，保障电力系统的安全稳定运行。同时，分时电价政策还能够激励用户采用节能技术和设备，进一步提高能源利用效率，减少能源消耗和环境污染，促进电力行业的可持续发展。2.2相关经济学理论在分时电价中的应用边际成本理论在分时电价定价中具有重要的应用价值。边际成本是指每增加一单位产量所增加的成本。在电力系统中，边际成本反映了在不同时段增加单位供电量所需要的额外成本，包括发电成本、输电成本以及系统运行维护成本等。在确定分时电价时，基于边际成本理论，峰时段由于电力需求高，发电设备需满负荷甚至超负荷运行，边际发电成本高，同时输电线路的负荷也较大，可能需要投入更多的输电设备或进行额外的线路维护以满足供电需求，导致边际输电成本增加，因此峰时段电价应较高，以反映此时段较高的供电成本；谷时段电力需求低，发电设备运行轻松，边际发电成本和边际输电成本都较低，所以谷时段电价相应较低。以某地区电力系统为例，在峰时段，为满足新增的电力需求，可能需要启动一些效率较低、成本较高的发电机组，如调峰机组，这些机组的发电成本较高，使得边际发电成本大幅上升。假设该地区峰时段的边际发电成本为每千瓦时0.6元，边际输电成本为每千瓦时0.1元，那么峰时段的电价应综合考虑这些成本因素进行定价，可能设定为每千瓦时0.8元左右。而在谷时段，大部分高效发电机组仍能满足供电需求，边际发电成本可降至每千瓦时0.2元，边际输电成本也因线路负荷小而降低至每千瓦时0.05元，谷时段电价则可设定为每千瓦时0.3元左右。通过基于边际成本理论的定价方式，能够更准确地反映不同时段的供电成本差异，引导用户合理调整用电行为，实现电力资源的优化配置。需求弹性理论同样在分时电价制定中发挥着关键作用。需求弹性是指需求量对价格变动的反应程度，电力需求弹性则反映了电力用户用电量对电价变化的敏感程度。对于电力大用户而言，其生产经营活动往往对电价具有一定的弹性。当电价升高时，大用户会考虑采取一系列措施来减少用电量，如调整生产计划、优化生产流程、采用节能设备等；当电价降低时，大用户可能会增加用电量，扩大生产规模或增加一些在低电价时段才具有经济可行性的生产活动。不同行业的电力大用户需求弹性存在差异。例如，钢铁、化工等传统重工业，由于生产工艺的连续性和设备运行的特点，其生产过程对电力的依赖程度较高，短期内调整用电行为的难度较大，需求弹性相对较小。但从长期来看，这些企业也会通过技术改造、设备升级等方式来降低用电成本，对电价变化具有一定的响应潜力。而一些新兴产业，如电子信息、生物医药等，其生产设备相对灵活，生产过程对电力的需求可调节性较强，对分时电价的需求弹性较大。这些企业在面对峰谷电价差异时，能够更灵活地调整生产安排，将一些可转移的生产环节安排在谷时段进行，以充分利用低价电力，降低生产成本。通过分析电力大用户的需求弹性，电力企业可以制定出更具针对性的分时电价策略。对于需求弹性较大的用户，适当加大峰谷电价价差，能够更有效地激励其调整用电行为，实现削峰填谷的目标；对于需求弹性较小的用户，则可以在保证电力供应稳定性的前提下，通过合理设定电价，引导其在一定程度上优化用电方式。例如，对于一家需求弹性较大的电子制造企业，当峰谷电价价差扩大时，企业可能会将一些耗电量较大的生产环节，如芯片制造过程中的光刻、蚀刻等工序，从峰时段调整到谷时段进行，从而减少峰时段的用电量，降低用电成本。同时，这也有助于缓解电力系统在峰时段的供电压力，提高电力系统的运行效率，实现电力资源在不同用户和不同时段之间的优化分配。三、影响电力大用户分时电价制定的关键因素3.1电力系统供需状况电力系统供需状况是影响电力大用户分时电价制定的首要因素，其动态变化直接关系到分时电价的时段划分和价格水平。在不同的供需状态下，电力系统的运行成本和负荷特性存在显著差异，分时电价作为一种有效的需求侧管理手段，需要根据这些差异进行合理调整，以实现电力资源的优化配置和电力系统的安全稳定运行。当电力系统处于高峰需求时段，电力需求远超供给能力，电网面临巨大的供电压力。此时，为满足新增的电力需求，发电企业往往需要启动更多的发电机组，甚至包括一些成本较高的调峰机组。这些调峰机组的运行效率相对较低，单位发电成本较高，同时，输电线路也可能因负荷过重而需要采取额外的维护措施或投入更多的输电设备来保障电力传输，这进一步增加了输电成本。例如，在夏季高温时段，大量空调设备的使用导致电力需求急剧上升，电网负荷达到峰值。为满足这一高峰需求，部分地区可能需要启动燃气轮机等高效但成本较高的调峰机组，这些机组的燃料成本和运行维护成本都相对较高，使得高峰时段的边际供电成本大幅增加。据统计，在某些极端高峰需求情况下，边际供电成本可能是平时的数倍。为了缓解高峰时段的供电压力，分时电价机制通过提高高峰时段的电价水平，利用价格杠杆抑制电力大用户的用电需求。当大用户面临较高的峰时电价时，出于降低用电成本的考虑，会主动采取措施减少用电。例如，一些工业企业会调整生产计划，将部分可调整用电时间的生产环节安排到其他时段进行；商业综合体可能会优化空调、照明等设备的运行时间，在峰时段适当降低设备运行功率或减少不必要的用电设备开启数量。通过这些措施，电力大用户在高峰时段的用电量得以减少，从而减轻了电网的供电压力，保障了电力系统的安全稳定运行。在低谷需求时段，电力供给相对过剩，发电设备的利用率较低，电力系统的负荷较轻。此时，发电企业的发电成本相对较低，因为大部分发电机组可以在较为经济的工况下运行，不需要频繁调整发电出力，同时输电线路的负荷也较小，输电成本相应降低。例如，在深夜时段，工业企业大多停工，居民用电需求也大幅下降，电力系统的负荷处于低谷状态。此时，大部分火电机组可以保持稳定的低负荷运行，发电效率相对较高，发电成本降低。为了提高低谷时段电力设备的利用率，分时电价机制通过降低低谷时段的电价，吸引电力大用户增加用电。大用户在低谷电价的激励下，会将一些可转移的用电负荷安排到低谷时段。例如，一些高耗能企业，如钢铁、化工等，会利用低谷电价时段进行设备检修、原料加热等耗电量较大但时间灵活性较高的生产活动；数据中心等对电力需求持续且稳定的用户，也会在低谷时段增加服务器的运行数量或进行数据备份等耗能操作。通过这些方式，低谷时段的电力需求得以增加，发电设备的利用率得到提高，减少了发电资源的浪费，降低了电力系统的整体运行成本。电力系统供需状况还受到多种因素的动态影响，如季节变化、天气情况、经济发展水平以及新能源接入等。在不同季节，电力需求呈现出明显的差异。夏季由于空调制冷需求，电力负荷通常较高；冬季在一些地区，由于供暖需求，电力负荷也会大幅增加。以北方地区为例，冬季供暖期大量电采暖设备的使用，使得电力需求在冬季达到高峰，与夏季的空调用电高峰形成了冬夏“双高峰”的负荷特性。这种季节变化导致的电力供需差异，要求分时电价在时段划分和价格水平上进行相应的调整，以更好地适应不同季节的电力供需状况。天气情况对电力供需的影响也不容忽视。高温、寒冷、暴雨等极端天气条件会导致电力需求的急剧变化。在高温天气下，空调负荷大幅增加；寒冷天气中，供暖负荷上升。例如，在某地区出现连续高温天气时，日用电量可能会比平时增加20%-30%，电网负荷迅速攀升，对电力供应能力提出了严峻考验。此时，分时电价需要及时调整峰时电价水平，加大峰谷电价价差，以引导用户错峰用电，缓解电力供需紧张局面。经济发展水平的变化也会对电力供需产生深远影响。随着经济的快速发展，各类产业的用电需求不断增长，尤其是工业和商业领域。新兴产业的崛起和传统产业的升级改造，使得电力大用户的数量和用电规模不断扩大，电力需求结构也发生了变化。例如，近年来电子信息、生物医药等新兴产业发展迅速，这些产业的生产过程对电力的稳定性和可靠性要求较高，同时其用电行为也具有一定的灵活性，对分时电价的响应更为敏感。因此，在制定分时电价时，需要充分考虑经济发展水平的变化对电力供需的影响，针对不同产业的用电特点和需求弹性，制定差异化的分时电价策略。新能源接入是影响电力系统供需状况的一个重要因素。太阳能、风能等新能源发电具有间歇性、波动性和随机性的特点，其发电出力受自然条件影响较大。例如，太阳能光伏发电在白天阳光充足时发电量大，而在夜间或阴雨天气发电量则大幅减少；风力发电受风速、风向等因素影响，发电量不稳定。当新能源在电力系统中的占比逐渐增加时，其发电特性会对电力系统的供需平衡产生显著影响，增加了电力系统运行的不确定性和复杂性。为了促进新能源消纳，分时电价需要与新能源发电特性相匹配，引导电力大用户在新能源大发时段增加用电，在新能源发电不足时段减少用电。例如，在光伏发电量大的时段，将其设定为谷时段或平段，通过低价电价鼓励大用户增加用电，为新能源电力提供更多的消纳空间；在新能源发电低谷时段，适当提高电价，引导用户减少用电，保障电力系统的供需平衡。3.2用户负荷特性电力大用户的负荷特性是影响分时电价制定的重要因素之一，不同行业的大用户其用电负荷曲线存在显著差异，这些差异对分时电价的时段划分和价格设定有着直接且重要的影响。工业用户是电力大用户的重要组成部分，不同工业行业由于生产工艺和生产流程的不同，用电负荷特性表现出明显的多样性。以钢铁行业为例，其生产过程具有连续性强、设备运行时间长的特点，高炉炼铁、转炉炼钢等核心生产环节需要持续稳定的电力供应，导致用电负荷曲线相对平稳且负荷水平较高。在一天24小时内，除了设备检修等特殊情况，钢铁企业的用电负荷波动较小，基本维持在较高水平。这种负荷特性使得钢铁企业在分时电价政策下，可调整用电时间的空间相对有限，但对于一些辅助生产环节，如原料运输、设备维护等，仍可根据分时电价的变化进行合理安排。在峰时段，适当减少辅助生产环节的用电，将其转移到谷时段或平时段进行，以降低用电成本。对于钢铁企业来说，峰谷电价差的大小对其用电成本的影响较为显著，较大的峰谷价差能够激励企业更加积极地调整用电行为，优化生产流程。化工行业同样具有独特的用电负荷特性。化工生产大多涉及化学反应过程，对温度、压力等工艺条件要求严格，生产设备需要连续运行，因此化工企业的用电负荷也较为稳定，但与钢铁行业不同的是，化工企业在不同生产阶段的用电负荷可能存在一定差异。例如，在化工产品的合成阶段，反应过程较为剧烈，对电力的需求较大，用电负荷相对较高；而在产品分离、提纯等后续阶段，用电负荷则相对较低。此外，部分化工企业还存在季节性生产特点，如一些以农产品为原料的化工企业，在原料收获季节会加大生产力度，用电负荷相应增加。针对化工行业的这些负荷特性，分时电价的时段划分和价格设定应充分考虑其生产阶段的用电需求差异，在用电负荷较高的生产阶段，合理设定电价水平，避免因电价过高导致企业生产成本大幅上升；在用电负荷较低的阶段，通过适当降低电价，鼓励企业增加用电，提高电力设备的利用率。同时，对于季节性生产的化工企业，在生产旺季和淡季应制定不同的分时电价策略，以更好地适应其生产特点。商业用户作为另一类重要的电力大用户，其用电负荷特性与工业用户有着明显的区别。商业用户的用电主要集中在营业时间内，受人们的消费习惯和营业时间的影响较大。以商场为例，其用电高峰通常出现在白天营业时间，尤其是周末和节假日，顾客流量大，照明、空调、电梯等各类用电设备的使用频率增加，导致用电负荷急剧上升。而在夜间和非营业时间，商场的用电负荷则大幅下降，除了部分必要的设备，如监控系统、冷库等继续运行外，其他大部分用电设备均处于关闭状态。商业综合体的用电负荷曲线呈现出典型的昼高夜低的特征，且在不同时间段的负荷变化较为明显。这种负荷特性要求分时电价在时段划分上应更加精细，准确捕捉商业用户的用电高峰和低谷时段。在高峰时段，提高电价水平，促使商业用户合理控制用电设备的使用，如合理调整空调温度设定、优化照明系统的开启时间等，以降低用电负荷；在低谷时段，降低电价，鼓励商业用户进行一些可灵活安排的用电活动，如设备维护、货物搬运等，提高电力资源的利用效率。数据中心作为新兴的电力大用户，其用电负荷特性也值得关注。数据中心的主要用电设备为服务器、存储设备、冷却系统等，这些设备需要持续运行以保证数据的处理和存储，因此数据中心的用电负荷稳定且较高。同时，数据中心对电力供应的可靠性要求极高，一旦停电可能会导致数据丢失、业务中断等严重后果。数据中心的用电负荷受业务量的影响相对较小，基本保持在一个较为稳定的水平。针对数据中心的负荷特性，分时电价在价格设定上应充分考虑其对电力可靠性的特殊需求，在保障电力供应可靠性的前提下，通过适当的电价调整，引导数据中心合理安排用电时间。例如，对于一些可延迟处理的数据业务，鼓励数据中心在谷时段进行处理，以充分利用低价电力，降低用电成本。同时，对于数据中心在峰时段的用电，可在电价中适当体现其对电力可靠性的额外需求，以反映电力供应的真实成本。3.3新能源发展与接入近年来，全球新能源产业发展迅猛，太阳能、风能等新能源在电力系统中的占比持续攀升。然而，新能源发电具有显著的波动性和间歇性特点，这给电力系统的稳定运行和分时电价的合理制定带来了诸多挑战。太阳能光伏发电依赖于光照强度和时间，白天阳光充足时发电量大，而夜间或阴雨天气则发电量锐减甚至为零。风能发电同样受自然条件制约，风速的大小和稳定性直接影响风力发电机的出力，风速不稳定时，风力发电量会出现大幅波动。据相关数据统计，在某地区的风电场，一天内风速的变化可导致风力发电量在数小时内从满发状态骤降至不足额定功率的20%，这种剧烈的波动给电力系统的负荷平衡带来了极大的困难。新能源发电的波动性和间歇性使得电力系统的净负荷曲线变得更加复杂和难以预测。当新能源大发时，电力供应可能瞬间过剩；而在新能源发电低谷期，电力供应又可能不足，需要依靠传统能源进行补充。这种不确定性增加了电力系统调度的难度，对电力系统的稳定性构成了潜在威胁。为了维持电力系统的稳定运行，电网需要具备更强的调节能力，包括快速响应的备用电源、灵活的发电调度策略以及高效的储能系统等。新能源大规模接入对分时电价制定产生了深远影响。传统的分时电价制定主要基于历史负荷数据和电力系统的常规运行特性，而新能源的不确定性使得这种方法难以适应新的形势。在新能源发电占比较高的地区，分时电价的时段划分和价格设定需要充分考虑新能源的发电特性，以引导用户合理调整用电行为，促进新能源消纳。例如，在光伏发电量大的时段，可将其设定为谷时段或平段，通过低价电价鼓励大用户增加用电，为新能源电力提供更多的消纳空间；在新能源发电低谷时段，适当提高电价，引导用户减少用电，保障电力系统的供需平衡。以某地区为例，该地区在制定分时电价时，充分考虑了新能源接入的影响。通过对历史新能源发电数据和电力负荷数据的分析，结合该地区的新能源发展规划，对峰谷平时段进行了重新划分。将白天太阳能光伏发电量大的时段划分为谷时段，电价较之前降低了30%，吸引了大量电力大用户在此时段增加用电，有效提高了新能源的消纳能力。同时，在新能源发电低谷且电力需求高峰的时段，提高电价水平，引导用户错峰用电，缓解了电力供需紧张局面。新能源接入还改变了电力系统的成本结构，进而影响分时电价的比价关系。新能源发电虽然在发电环节的边际成本较低，但为了应对其波动性和间歇性，需要在电网建设、储能系统配置以及电力调度等方面增加投入，这些成本需要在分时电价中得到合理体现。例如，为了提高电网对新能源的接纳能力，需要加强电网的智能化改造，提高电网的柔性输电和灵活调度能力，这增加了电网的建设和运营成本。储能系统的配置也需要投入大量资金，以实现新能源电力的平滑输出和存储，这些成本都应在分时电价的制定中予以考虑，以确保电力系统的可持续发展和成本的合理分摊。3.4政策导向与市场机制国家和地方关于分时电价的政策文件对电力大用户分时电价的制定起着关键的引导和约束作用。2021年，国家发改委发布的《关于进一步完善分时电价机制的通知》，为各地分时电价政策的制定和完善提供了重要的指导框架。该通知明确要求各地根据当地电力供需状况、系统用电负荷特性、新能源装机占比、系统调节能力等因素，优化峰谷时段划分，合理确定峰谷电价价差，以充分发挥分时电价引导用户削峰填谷、保障电力系统安全稳定运行的作用。在峰谷时段划分方面，政策鼓励各地结合当地实际情况，精准划分峰谷平时段。例如，对于负荷特性具有明显季节性差异的地区，要求在夏季和冬季分别制定不同的峰谷时段。在江苏，夏季的7-8月，考虑到空调负荷的大幅增加，将13:00-15:00和19:00-21:00划分为尖峰时段，电价上浮比例较高，以引导用户在这两个时段减少用电；而在冬季，根据供暖负荷和居民生活用电特点，对峰谷时段进行相应调整，将12:00-14:00和18:00-20:00作为高峰时段，合理引导电力消费。在峰谷电价价差方面，政策要求各地进一步拉大峰谷电价价差，增强价格信号对用户用电行为的引导作用。如山东，在2025年的分时电价政策中，高峰时段电价上浮70%，低谷时段电价下浮70%，尖峰时段上浮100%，深谷时段下浮90%，通过如此显著的价差设置，激励电力大用户积极调整用电行为，实现削峰填谷。部分地区还针对新能源发展制定了特殊的分时电价政策。例如，宁夏将白天新能源高发时段定为谷段，利用价格杠杆提高新能源消纳能力。通过这种方式，引导电力大用户在新能源大发时段增加用电，为新能源电力提供更多的消纳空间，促进新能源的发展和有效利用。随着电力市场改革的不断推进，电力市场机制对分时电价制定的影响日益显著。在电力现货市场中，电价根据电力的实时供需关系动态变化，这种实时价格信号为分时电价的制定提供了重要参考。当电力现货市场处于高峰需求时段，电力供应紧张，电价上涨；在低谷需求时段，电力供应相对过剩，电价下降。分时电价的制定需要紧密跟随电力现货市场的价格波动，以保持价格信号的一致性和有效性。在一些地区的电力市场中，分时电价与电力现货市场价格实现了有效衔接。以广东电力现货市场为例，其分时电价政策充分考虑了现货市场的价格变化。在现货市场价格较高的时段，相应提高分时电价中的峰时电价；在现货市场价格较低的时段，降低分时电价中的谷时电价。通过这种衔接机制，引导电力大用户根据现货市场价格信号调整用电行为，实现电力资源在不同时段的优化配置，提高电力市场的整体运行效率。电力市场中的辅助服务市场也与分时电价存在着密切的关联。为了应对新能源发电的波动性和间歇性，保障电力系统的稳定运行，需要提供调峰、调频、备用等辅助服务。辅助服务市场的价格反映了提供这些服务的成本和价值。在分时电价制定中，需要考虑辅助服务市场的成本因素，以确保分时电价能够合理补偿电力系统为保障稳定运行所付出的代价。如果在新能源大发时段，为了平衡电力供需，需要启动大量的调峰资源，产生了较高的辅助服务成本，那么在该时段的分时电价中应适当体现这部分成本，通过合理调整电价水平，引导用户调整用电行为，减少对辅助服务的依赖，降低电力系统的运行成本。四、电力大用户分时电价制定的常见模型与方法4.1传统定价模型分析在电力大用户分时电价制定的历史进程中，成本加成定价模型作为一种经典且基础的定价方式，曾被广泛应用。该模型的核心原理是在明确电力生产的各项成本的基础上，通过添加一定比例的利润来确定最终的电价。具体而言，电力生产过程涵盖了多个环节，涉及多种成本要素。发电环节中，燃料成本是主要组成部分，不同的发电能源，如煤炭、天然气、水能、风能等，其获取成本和转换效率各不相同。以煤炭发电为例，煤炭的采购价格会受到市场供需关系、煤炭品质、运输距离等因素的影响；同时，发电设备的投资与折旧也是重要成本，大型火力发电机组的建设投资巨大，其折旧费用在发电成本中占比较高。输电环节中，输电线路的建设与维护成本不容忽视，包括线路的铺设、杆塔的建设、日常的巡检和维修等，这些成本都需要分摊到输电的每一度电中。配电环节同样涉及设备投资与运行维护成本，如变电站的建设、配电变压器的购置、配电线路的维护等。在实际应用成本加成定价模型制定分时电价时，首先需要对不同时段的电力生产和供应成本进行细致核算。例如，在高峰时段，由于电力需求大幅增加，可能需要启动更多的发电机组，包括一些效率较低、成本较高的调峰机组，这些机组的运行成本会使得高峰时段的发电成本上升。同时，输电线路在高峰时段的负荷加重，可能需要额外的维护和设备投入，导致输电成本增加。假设高峰时段的发电成本为每千瓦时0.5元，输电成本为每千瓦时0.1元，配电成本为每千瓦时0.05元，再加上设定的10%的利润率，那么高峰时段的电价计算如下：总成本为0.5+0.1+0.05=0.65元，利润为0.65×10%=0.065元，最终高峰时段电价为0.65+0.065=0.715元。成本加成定价模型具有一定的优势。从计算角度来看，它相对简单直观，数据获取难度较低。电力企业只需统计自身的生产成本数据，按照既定的加成比例进行计算，即可得出电价。这使得该模型在电力市场发展初期，数据统计和分析能力有限的情况下，能够较为方便地实施。从成本补偿角度，它能够确保电力企业在提供电力服务过程中，回收生产过程中的各项成本，并获得一定的利润，保障了电力企业的正常运营和持续发展。然而，该模型也存在明显的局限性。在反映市场供需关系方面，成本加成定价模型表现乏力。它仅仅依据成本和固定加成比例确定电价，未能充分考虑市场上电力的实际供需状况。在电力供应紧张的高峰时段，按照成本加成定价可能无法有效抑制用户的用电需求；而在电力供应过剩的低谷时段，也难以通过价格机制引导用户增加用电。这导致电力资源在不同时段的配置效率低下，无法实现电力系统的削峰填谷目标。从市场竞争角度，该模型不利于激发电力企业降低成本、提高效率的积极性。由于电价与成本直接挂钩，电力企业即使通过技术创新、管理优化等手段降低了成本，也无法在电价上体现出优势，无法从成本降低中获得额外的经济利益，从而缺乏主动降低成本的内在动力。在当前电力市场改革不断深化，市场竞争日益激烈的背景下，这种定价模型逐渐难以适应市场发展的需求，需要寻求更加灵活、有效的定价方式。边际成本定价模型在电力大用户分时电价制定中具有独特的理论基础和应用方式。该模型以经济学中的边际成本理论为核心，其基本原理是将每增加一单位电力供应所增加的成本，即边际成本，作为确定电价的依据。在电力系统中，边际成本涵盖了多个方面。发电边际成本是其中的重要组成部分，随着电力生产规模的变化，发电边际成本会呈现出不同的变化趋势。在发电设备未达到满负荷运行时，每增加一度电的生产，可能只需消耗少量的额外燃料和运维成本，发电边际成本相对较低；但当发电设备接近或达到满负荷运行时，为了满足新增的电力需求，可能需要启动备用机组或采用更昂贵的发电方式，此时发电边际成本会迅速上升。输电边际成本同样不容忽视，随着输电线路负荷的增加，可能需要投入更多的输电设备、进行线路升级改造或采取额外的输电损耗补偿措施，从而导致输电边际成本增加。配电边际成本也会因配电网络的负荷变化而有所不同，在负荷高峰期，配电设备的运行压力增大，维护成本和设备损耗增加，配电边际成本相应提高。在实际应用中，边际成本定价模型根据不同时段的边际成本来确定分时电价。在高峰时段，电力需求旺盛，为满足新增的电力需求，发电企业可能需要启动成本较高的调峰机组，同时输电和配电系统也面临更大的压力，导致边际成本大幅上升。假设在高峰时段，发电边际成本为每千瓦时0.6元，输电边际成本为每千瓦时0.15元，配电边际成本为每千瓦时0.1元，那么高峰时段的电价可确定为0.6+0.15+0.1=0.85元。在低谷时段，电力需求较低，发电设备可以在较为经济的工况下运行，输电和配电系统的负荷较轻，边际成本相应降低。此时，发电边际成本可能降至每千瓦时0.2元，输电边际成本为每千瓦时0.05元，配电边际成本为每千瓦时0.03元，低谷时段电价则为0.2+0.05+0.03=0.28元。边际成本定价模型具有显著的优点。从理论上来说，它能够准确反映电力资源在不同时段的稀缺程度和实际价值。在高峰时段，电力资源相对稀缺，边际成本高，电价也相应较高；在低谷时段，电力资源相对充裕，边际成本低，电价也较低。这种定价方式符合市场经济的基本规律，能够引导用户合理调整用电行为，在高峰时段减少用电，在低谷时段增加用电，从而实现电力资源的优化配置，达到削峰填谷的目的，提高电力系统的运行效率。从激励角度来看，它对电力企业具有积极的激励作用。为了降低边际成本，电力企业会有动力进行技术创新，采用更高效的发电设备和输电技术，优化生产和运营管理流程，提高生产效率，降低生产成本。这不仅有利于电力企业自身的发展，也有助于推动整个电力行业的技术进步和效率提升。但是，边际成本定价模型在实际应用中也面临诸多挑战。边际成本的准确计算难度较大，电力生产和供应过程复杂，涉及众多的成本要素和不确定因素。发电成本受到燃料价格波动、设备性能变化、发电技术改进等因素的影响；输电和配电成本则与电网结构、负荷分布、设备老化程度等密切相关。要准确估算不同时段的边际成本，需要大量准确的数据和复杂的计算模型，这对电力企业的数据收集和分析能力提出了很高的要求。该模型的应用还受到市场结构和政策环境的制约。在电力市场存在垄断或不完全竞争的情况下，边际成本定价可能无法有效实施，因为垄断企业可能会利用市场势力扭曲电价，以获取超额利润。政策环境的变化，如补贴政策、税收政策等，也会对边际成本和电价产生影响，使得基于边际成本定价的分时电价难以准确反映市场实际情况。4.2基于优化算法的定价模型在电力大用户分时电价制定领域，遗传算法凭借其独特的进化思想和强大的全局搜索能力，成为构建优化模型的重要工具。遗传算法的基本原理源于达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传学说，它将问题的解编码为染色体，通过模拟生物的遗传和进化过程，如选择、交叉和变异等操作，在解空间中搜索最优解。在构建基于遗传算法的分时电价模型时，首先需要对问题进行编码。通常将峰谷平时段的电价以及时段划分等关键参数编码为染色体上的基因。例如，将峰时段电价、谷时段电价、平时段电价分别用不同的基因位表示，同时对峰谷平时段的起始和结束时间进行编码，形成一个完整的染色体。通过这种编码方式，每个染色体都代表了一种可能的分时电价方案。适应度函数的设计是遗传算法的核心环节之一，它用于评估每个染色体所代表的分时电价方案的优劣。在分时电价模型中，适应度函数通常综合考虑多个目标。电力企业的成本是一个重要因素，包括发电成本、输电成本、配电成本等，需要在适应度函数中体现，以确保电力企业的经济效益。用户满意度也是关键目标，可通过用户用电成本的变化、用电行为的调整程度等指标来衡量。社会福利目标也不容忽视，如电力系统的负荷平衡、能源利用效率的提高等。将这些目标进行合理加权求和，构建出适应度函数。例如，适应度函数可以表示为：F=w_1\timesC_{cost}+w_2\timesC_{user}+w_3\timesC_{social}，其中F为适应度值，C_{cost}为电力企业成本指标，C_{user}为用户满意度指标，C_{social}为社会福利指标，w_1、w_2、w_3分别为各目标的权重，根据实际情况和政策导向进行合理设定。选择操作是遗传算法中从当前种群中选择优良个体进入下一代种群的过程，其目的是保留适应度较高的个体，淘汰适应度较低的个体，以提高种群的整体质量。常用的选择方法有轮盘赌选择法、锦标赛选择法等。轮盘赌选择法根据每个个体的适应度值占种群总适应度值的比例来确定其被选择的概率，适应度越高的个体被选择的概率越大。锦标赛选择法则是从种群中随机选择一定数量的个体进行比较，选择其中适应度最高的个体进入下一代种群。交叉操作是遗传算法中产生新个体的重要手段，它模拟了生物的交配过程。在分时电价模型中，交叉操作通常是对两个选择出来的染色体进行基因交换。例如，采用单点交叉的方式，随机选择一个基因位，将两个染色体在该基因位之后的基因进行交换，从而产生两个新的染色体，即新的分时电价方案。这种基因交换能够结合两个父代染色体的优良特性，有可能产生更优的解。变异操作则是对染色体上的基因进行随机改变，以增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优解。在分时电价模型中，变异操作可以表现为对某个时段电价的微小调整，或者对时段划分的微调。例如，随机选择一个基因位，将该基因位上的电价增加或减少一个小的随机值，从而产生新的分时电价方案。变异操作虽然发生的概率较低，但它能够为算法提供跳出局部最优解的机会，有助于找到全局最优解。通过遗传算法的不断迭代，种群中的个体逐渐向最优解进化。在每一代迭代中，通过选择、交叉和变异操作产生新的种群，然后计算新种群中每个个体的适应度值，不断优化分时电价方案。经过一定次数的迭代后，算法收敛到一个最优解或近似最优解，即为满足电力企业成本、用户满意度和社会福利等多目标的分时电价方案。粒子群算法作为一种智能优化算法，近年来在电力大用户分时电价制定的优化模型中得到了广泛应用，展现出独特的优势和良好的效果。粒子群算法的基本原理源于对鸟群觅食行为的模拟。在一个多维空间中，粒子群由多个粒子组成，每个粒子代表问题的一个潜在解。粒子在空间中以一定的速度飞行，其速度和位置根据自身的飞行经验以及群体中其他粒子的飞行经验不断调整。每个粒子都有一个适应度值，用于评价其当前位置的优劣，在分时电价模型中，适应度值与电力系统和用户的综合效益相关。在构建基于粒子群算法的分时电价模型时，首先需要初始化粒子群。确定粒子的数量、每个粒子的初始位置和速度。粒子的位置通常表示为分时电价的相关参数，如峰谷平时段的电价和时段划分等。例如，一个粒子的位置可以表示为[峰时段电价，谷时段电价，平时段电价，峰时段起始时间，峰时段结束时间，谷时段起始时间，谷时段结束时间，平时段起始时间，平时段结束时间]，通过对这些参数的调整来寻找最优的分时电价方案。粒子的初始速度可以随机设定在一定范围内，为粒子的搜索提供初始动力。粒子群算法的核心在于速度和位置的更新公式。粒子的速度更新公式为：v_{i}(t+1)=w\timesv_{i}(t)+c_1\timesr_1\times(p_{i}-x_{i}(t))+c_2\timesr_2\times(g-x_{i}(t))，其中v_{i}(t+1)是第i个粒子在t+1时刻的速度，w是惯性权重，它控制着粒子对自身先前速度的继承程度，w较大时，粒子倾向于在较大范围内搜索，有利于全局搜索；w较小时，粒子更注重局部搜索。v_{i}(t)是第i个粒子在t时刻的速度，c_1和c_2是学习因子，通常称为加速常数，c_1表示粒子向自身历史最优位置学习的能力，c_2表示粒子向群体历史最优位置学习的能力。r_1和r_2是介于0到1之间的随机数，用于增加搜索的随机性。p_{i}是第i个粒子的历史最优位置，即该粒子在搜索过程中找到的适应度值最优的位置；g是整个粒子群的历史最优位置，即所有粒子在搜索过程中找到的适应度值最优的位置。x_{i}(t)是第i个粒子在t时刻的位置。粒子的位置更新公式为：x_{i}(t+1)=x_{i}(t)+v_{i}(t+1)，即粒子根据更新后的速度来调整自身的位置，不断向更优的解空间搜索。在分时电价模型中，通过速度和位置的更新，粒子不断调整峰谷平时段的电价和时段划分等参数，以寻找使电力系统和用户综合效益最大化的分时电价方案。适应度函数在粒子群算法中起着关键的评价作用。在分时电价模型中，适应度函数通常综合考虑电力系统的运行成本、用户的用电成本以及电力系统的负荷特性等因素。电力系统的运行成本包括发电成本、输电成本、配电成本等，需要在适应度函数中体现，以确保电力企业的经济效益。用户的用电成本也是重要的考量因素，通过分时电价的合理设置，应尽量降低用户的用电成本，提高用户的满意度。电力系统的负荷特性，如峰谷差、负荷率等，也会影响适应度函数的值，目标是通过分时电价引导用户调整用电行为，减小峰谷差，提高负荷率，优化电力系统的运行。例如，适应度函数可以表示为：F=-(a\timesC_{system}+b\timesC_{user}+c\times(P_{peak}-P_{valley}))，其中F为适应度值，C_{system}为电力系统运行成本，C_{user}为用户用电成本，P_{peak}为峰时段负荷，P_{valley}为谷时段负荷，a、b、c为权重系数，根据实际情况和政策导向进行合理设定。负号表示适应度值越小，对应的分时电价方案越优。在粒子群算法的迭代过程中，每个粒子根据自身的速度和位置更新公式，不断调整自己的位置，同时比较自身当前位置的适应度值与历史最优位置的适应度值，若当前位置更优，则更新自身的历史最优位置。整个粒子群也会比较每个粒子的历史最优位置，找出其中适应度值最优的位置，作为群体的历史最优位置。通过不断迭代，粒子群逐渐向全局最优解靠近，最终得到满足电力系统和用户综合效益最大化的分时电价方案。4.3考虑多因素的综合定价方法在构建考虑多因素的分时电价定价模型时，电力供需是首要考量因素。电力系统的供需平衡是保障电力稳定供应的基础，而分时电价作为一种有效的需求侧管理手段，需要紧密围绕电力供需状况进行设计。在高峰需求时段，电力供应紧张，此时提高电价能够抑制用户的用电需求，缓解电网的供电压力。可以通过分析历史电力负荷数据，结合气象因素、节假日等影响电力需求的变量，运用时间序列分析、机器学习等方法，对未来不同时段的电力需求进行精准预测。例如，利用ARIMA模型对历史负荷数据进行拟合和预测，考虑到气温、湿度等气象因素对电力需求的影响，通过建立多元线性回归模型，将气象数据与电力负荷数据相结合，提高负荷预测的准确性。同时，对于电力供应能力，需要综合考虑发电装机容量、机组运行状态、输电线路容量等因素，确保在不同时段都能满足合理的电力需求。通过对电力供需的准确分析，合理确定峰谷平时段的电价水平，使分时电价能够有效引导用户的用电行为，实现电力资源的优化配置。用户需求弹性也是构建定价模型时不可或缺的因素。不同用户群体对电价变化的敏感程度不同，其用电行为也会因此产生不同的调整。工业用户由于生产工艺和设备运行的特点，其需求弹性相对复杂。对于一些连续性生产的工业企业，如钢铁、化工等，生产过程对电力的依赖程度高，短期内调整用电行为的难度较大，但从长期来看，通过技术改造、设备升级等方式，仍具有一定的需求弹性。商业用户和居民用户的需求弹性则受到用电习惯、电价敏感度等因素的影响。商业用户在营业时间内，对电力的需求相对稳定，但在电价差异较大时，也会通过调整营业时间、优化用电设备运行等方式来降低用电成本。居民用户的用电行为则更加分散，对电价的敏感度因个体差异而不同，但总体上，在峰谷电价差异明显时，居民用户也会倾向于在谷时段进行一些可灵活安排的用电活动，如使用洗衣机、热水器等。为了准确衡量用户需求弹性，需要收集大量的用户用电数据，运用统计学方法和计量经济学模型进行分析。可以通过问卷调查、智能电表数据采集等方式，获取用户在不同电价水平下的用电行为信息。运用价格弹性系数来量化用户需求对电价变化的响应程度，建立用户需求响应模型。根据用户需求弹性的分析结果，在分时电价定价模型中，对不同需求弹性的用户群体制定差异化的电价策略。对于需求弹性较大的用户，适当加大峰谷电价价差，以更有效地激励其调整用电行为；对于需求弹性较小的用户，则在保证电力供应稳定性的前提下，通过合理设定电价，引导其在一定程度上优化用电方式。随着新能源在电力系统中的占比不断提高，新能源消纳成为影响分时电价制定的关键因素。太阳能、风能等新能源发电具有间歇性、波动性和随机性的特点，其发电出力受自然条件影响较大。这使得电力系统的净负荷曲线变得更加复杂，增加了电力系统调度的难度和不确定性。为了促进新能源消纳，分时电价定价模型需要充分考虑新能源的发电特性。通过建立新能源发电预测模型，结合气象数据、地理信息等，对新能源的发电出力进行预测。将新能源发电预测结果与电力供需预测、用户需求弹性分析相结合，优化分时电价的时段划分和价格设定。在新能源大发时段，将其设定为谷时段或平段，通过低价电价鼓励用户增加用电，为新能源电力提供更多的消纳空间；在新能源发电低谷时段，适当提高电价，引导用户减少用电，保障电力系统的供需平衡。还可以考虑引入储能系统，利用储能系统的充放电特性，在新能源发电过剩时储存电能，在用电高峰或新能源发电不足时释放电能，进一步促进新能源的消纳。在分时电价定价模型中，需要对储能系统的投资成本、运行成本、充放电效率等因素进行综合考虑，通过合理的电价政策，激励用户配置储能设备，实现新能源与储能系统的协同发展。五、国内外电力大用户分时电价制定的案例分析5.1国外典型案例剖析丹麦在电力大用户分时电价制定方面进行了积极且富有成效的探索，其“电价模型3.0”具有显著的创新性和实践价值。随着电气化的快速发展，电力用户在电网灵活性调节中扮演着越发重要的角色，分时电价作为一种关键的需求侧管理手段，在丹麦得到了深度应用和创新发展。“电价模型3.0”的核心在于全面考虑了配电系统成本的时间变化特性。在传统的分时电价机制中，往往主要关注发电成本在不同时段的差异，而对配电系统成本的动态变化考虑不足。丹麦认识到配电系统成本，尤其是资本成本，会因天气、电力需求等因素呈现出每小时的波动。配电系统是连接终端用户和高压输电网的关键环节，由电线杆、电线和变电站等组成，其运行状况直接影响着电力的稳定供应。电力公司在规划配电资产投资时，通常依据系统在高峰时期的堵塞情况来评估需求，而小型用户在高峰时期的集中用电往往会导致电网堵塞，进而增加扩建电网的成本。为了有效应对这一问题，“电价模型3.0”基于对丹麦配电系统用电模式的详细分析，对配电系统分时电价进行了精心设计。它将一天划分为尖峰、高峰和非高峰三个时段，每个时段的配电网服务价格依据现有的配电平均电价乘以相应的“比例因子”来确定。对于居民用户，通过对全国所有终端用户按小时计量和结算的电表计数等详细用电数据的综合分析，确定了各时段的具体电价水平。在冬季，当供暖需求导致用电高峰，电网面临较大压力，可能需要扩建电网来满足需求或缓解堵塞时，尖峰时段的配电电价设定为非高峰时段的9倍；在夏季，虽然整体用电需求相对较低，但在某些特定时段仍可能出现用电高峰，此时尖峰时段的配电电价是非高峰时段的4倍。这种分时电价策略在引导用户行为方面取得了显著成效。从用户角度来看，分时电价为用户提供了明确的价格信号，激励用户主动调整用电时间。对于居民用户，在高电价的尖峰和高峰时段，会更加谨慎地使用电器设备，如合理安排洗衣机、烘干机等可调节用电设备的运行时间，避免在高峰时段集中使用，从而降低自身的用电成本。对于电力大用户而言，其生产活动通常具有较大的用电灵活性，在分时电价的引导下，企业会优化生产计划，将一些可调整用电时间的生产环节安排在非高峰时段进行。一些工业企业会将设备检修、原料预处理等耗电较大的工序安排在电价较低的非高峰时段，不仅降低了用电成本，还减轻了高峰时段电网的供电压力。从电网运营角度来看，分时电价有效降低了配电系统的高峰用电需求，缓解了电网堵塞情况。随着用户用电行为的调整，高峰时段的电力需求得到抑制，减少了因电力需求过大导致的电网堵塞风险，从而避免了不必要的配电网络扩建投资，提高了电网投资的长期效率。这对于应对未来电动汽车、热泵等终端电气化设施不断增长的用电需求具有重要意义，为电网的可持续发展提供了有力支持。5.2国内案例研究5.2.1江苏省工商业分时电价新政江苏省发展改革委于2025年发布了工商业分时电价新政，旨在充分挖掘工商业用户调峰能力，促进新能源消纳，降低企业用电成本，支持全省经济社会高质量发展。此次新政在多个方面做出了重要调整。在执行范围上，新政将工商业分时电价执行范围扩大到除国家有专门规定的电气化铁路牵引用电外的执行工商业电价的电力用户。全体商业用户和100千伏安以下的工业用户，公用水厂、污水处理厂、分布式能源站、地下铁路、城铁、电车等可结合自身用电特性和调节能力，自行选择是否执行分时电价。这一调整赋予了更多用户自主选择权，使其能够根据自身经营特点和用电习惯，灵活决定是否采用分时电价，为企业降低用电成本提供了更多可能性。分时时段设置方面，新政增设午间谷时段，具体时段为春秋季10:00-14:00、夏冬季11:00-13:00。同时，取消上午高峰时段，夏冬季峰期调整为14:00-22:00（以前是8:00-11:00、17:00-22:00），春秋季峰期调整为15:00-22:00（以前是17:00-22:00）。这一调整更贴合江苏实际用电负荷特性，为用户提供了更具经济性的用电时段选择。在午间谷时段，企业可以安排一些耗电量较大的生产活动，充分利用低价电力，降低生产成本。计价基础和浮动比例也进行了优化。新政将工商业用户分时电价计价基础调整为以工商业用户购电价格为基础，并根据调峰能力大小和效用明显程度区分两部制和单一制，设置不同的电价浮动比例。315千伏安及以上工业用电，尖峰时段在用户购电价格的峰段电价基础上，上浮20%；深谷时段在用户购电价格的谷段电价基础上，下浮20%。这种调整使得电价能够更直接地反映发电侧实时成本波动，鼓励用户在电力需求低谷时段用电，促进电力资源的合理配置和高效利用。以常州一家10千伏的两部制大工业电价企业为例，2025年3月，其峰电量96944度、平电量107062度、谷电量54708度，3月购电价格为0.4361元/度，到户平电价为0.6485元/度。按旧政策算，当月电费合计19.24万元；换成新政策后，当月电费直接降到17.19万元，一下子就省了2.05万元，用电成本下降10.65%。该企业通过合理调整生产计划，充分利用午间谷时段和调整后的峰谷时段，有效降低了用电成本，提高了企业的经济效益。再如南京一家100千伏安及以上的单一制电价酒店，2024年用电量约1859万度，按未执行分时电价政策算，电费约1383万元。如按新政策直接执行，电费约1419万元，年增加电费约36万元。但该酒店若选择执行分时政策并配置9兆瓦/18兆瓦电池储能，每天一充一放，每年就能节约电费约367万元。通过配置储能设施，结合分时电价政策，酒店实现了用电成本的大幅降低，提升了自身的竞争力。5.2.2安徽省峰谷分时电价政策调整2024年，安徽省发展改革委、安徽省能源局下发通知，对峰谷分时电价政策进行了调整，旨在充分发挥峰谷分时电价政策引导作用，服务以新能源为主体的新型电力系统建设，鼓励用户削峰填谷，保障全省电力供需平衡和电网安全稳定运行。在峰谷分时时段划分上，每年7月、8月、9月，用电高峰时段为每日16:00-24:00，平段9:00-16:00，低谷时段0:00-9:00；1月、12月，高峰时段为每日15:00-23:00，平段8:00-15:00，低谷时段23:00-次日8:00；其他月份，高峰时段每日为8:00-11:00，16:00-21:00，平段11:00-16:00，21:00-23:00，低谷时段23:00-次日8:00。此次调整延续了2023年7月调价政策中将7、8月峰段用电时段合并的思路，对夏、冬两季峰时段继续合并，将1月、9月、12月三个月原先上午3个小时峰时段移到下午，与下午原先的5个小时峰时段合并成连续8小时峰时段。对整年中其他月份（除1、7、8、9、12月以外的7个月），将原先上午单独的8点-9点一个小时的平段移到晚上21-22点，9点开始的峰段前移一个小时。这样的优化使得时段的延续性更利于客户保持连续生产，便于整体生产班次调整。峰谷分时电价浮动比例也有了新变化。用电容量100千伏安及以上工商业用户执行峰谷分时电价政策，低谷电价在用户购电价格加输配电价基础上下浮61.8%；季节性（1月、7月、8月、9月、12月）高峰电价上浮84.3%，其他月份高峰电价上浮74%。与调整前相比，峰段和谷段电价在原有比例基础上各自上升和下降3%，峰谷价差进一步拉大6%。这意味着用户在低谷时段用电，电价较政策调整前更低；在高峰段用电，电价较政策调整前更高。如果用户将峰段用电改为谷段用电，获得的价差将比政策调整前更高。经测算，目前峰谷价差可以达到0.85元/千瓦时。此次政策调整还涉及季节性尖峰电价。尖峰电价执行范围为用电容量315千伏安及以上执行工商业两部制电价和峰谷分时电价的工业用电。执行时段为7月、8月期间每日20:00-22:00，1月、12月期间每日19:00-21:00。尖峰电价在高峰电价基础上上浮20%。原先的触发条件“日最高气温大于等于35摄氏度或日最低气温小于等于-3摄氏度”被取消，征收对象从原先的“全省执行峰谷分时的工商业用户”压缩到“用电容量315千伏安及以上执行工商业两部制电价和峰谷分时电价的工业用电”上，执行时段从“达到气温触发条件的当日峰段8小时”改为固定的“夏、冬两季4个月各执行2个小时”，执行标准从原先固定的单价“尖峰电价0.072元/千瓦时”，改为浮动的“在高峰电价基础上再上浮20%”。经测算，尖峰电价至少单价达到1.2元/千瓦时以上。这些调整对引导用户合理用电和电力系统优化起到了积极作用。对于工业用户来说，峰谷价差的进一步拉大，激励他们更加积极地调整生产计划，将高耗能生产环节安排在低谷时段，降低用电成本。对于电力系统而言，用户用电行为的调整有助于削峰填谷，平衡电力供需，提高电网的稳定性和可靠性。在夏季用电高峰时段，通过提高高峰和尖峰电价，能够有效抑制部分非必要的电力需求，缓解电网供电压力；在低谷时段，较低的电价鼓励用户增加用电，提高电力设备的利用率，促进电力资源的优化配置，为以新能源为主体的新型电力系统建设提供有力支持。六、电力大用户分时电价制定方法的优化策略6.1基于大数据与人工智能的定价优化在大数据时代，电力大用户的用电行为数据呈现出海量、多源、动态的特点。智能电表的广泛应用以及电力物联网技术的发展，使得电力企业能够实时采集和存储电力大用户的用电数据，这些数据不仅包括传统的用电量、用电时间等信息，还涵盖了用户的用电设备类型、用电功率变化、生产工艺流程与用电关联等更为细致的数据。通过对这些海量数据的深入挖掘和分析，可以全面、精准地洞察电力大用户的用电行为模式和潜在规律。以某大型化工企业为例，利用大数据分析技术对其生产过程中的用电数据进行分析。通过对不同生产环节的用电功率曲线与生产工艺流程的关联分析，发现该企业在化工产品合成阶段，由于化学反应的剧烈进行，相关生产设备的用电功率会在短时间内急剧上升，且持续一段时间；而在产品分离和提纯阶段，用电功率则相对稳定且较低。通过对这些用电行为特征的准确把握，结合企业的生产计划安排，能够更精准地预测该企业在不同时段的用电需求。在产品合成阶段，由于用电需求的高峰特性，可提前做好电力供应准备，避免因电力供应不足影响生产；在产品分离和提纯阶段，可合理调整电价策略，引导企业在该时段进行一些可灵活安排的用电活动，提高电力资源的利用效率。利用机器学习算法对电力大用户的用电数据进行学习和训练，建立精准的用电行为预测模型。可以采用时间序列分析算法，如ARIMA模型，对历史用电数据进行建模，考虑到电力需求的季节性、周期性等特点，预测未来不同时段的用电量。结合深度学习算法，如长短期记忆网络（LSTM），充分挖掘数据中的时序特征和复杂的非线性关系，提高预测的准确性。LSTM模型能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题，对于电力大用户用电行为的动态变化具有更强的适应性。通过将历史用电数据、气象数据、生产计划数据等多源信息输入LSTM模型进行训练，能够更准确地预测不同工况下大用户的用电需求。在预测某大型钢铁企业的用电需求时，考虑到钢铁生产受季节、市场需求等因素影响较大，将季节信息、市场订单量等数据与历史用电数据一同输入LSTM模型，预测结果显示，该模型能够更准确地捕捉到企业用电需求的变化趋势，为分时电价的制定提供了可靠的依据。将用电行为预测结果与分时电价制定相结合，实现动态调整和精准定价。当预测到电力大用户在未来某个时段的用电需求将大幅增加时，提前提高该时段的电价，利用价格杠杆引导用户调整用电行为，如调整生产计划、优化设备运行时间等，以降低用电成本。反之，当预测到用电需求较低时，降低电价，鼓励用户增加用电。对于一家电子制造企业，通过用电行为预测模型发现，在某一特定时间段内，由于企业的生产订单减少，用电需求将大幅下降。根据这一预测结果，电力企业提前降低该时段的电价，吸引企业在该时段进行一些平时因电价较高而未开展的设备维护、测试等用电活动，不仅提高了电力资源的利用率，也为企业节省了用电成本。人工智能算法在分时电价动态调整和优化中具有强大的优势。强化学习算法可以根据电力系统的实时运行状态、用户的用电行为反馈以及市场环境的变化，不断学习和优化分时电价策略。通过构建一个包含电力企业、电力大用户和电力市场环境等多因素的强化学习模型，让算法在不断的试错中寻找最优的分时电价方案。在模型中，电力企业作为智能体，根据当前的电力供需状况、用户的用电响应情况等状态信息，选择调整分时电价的动作，如调整峰谷时段的电价水平、改变时段划分等。用户的用电行为变化作为奖励反馈给智能体，当用户在分时电价的引导下实现了削峰填谷，优化了电力系统的运行，智能体将获得正奖励；反之，若用户的用电行为未得到有效引导，导致电力系统运行效率降低，智能体将获得负奖励。通过不断的学习和迭代，强化学习算法能够找到最适合当前电力系统运行和用户需求的分时电价策略，实现电力资源的最优配置