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峰谷分时电价下的用户响应模型的获取方法及系统[发明专利]

第一章峰谷分时电价概述

(1)峰谷分时电价作为一种电力市场激励机制，旨在通过调节电价差异来引导用户在非高峰时段使用电力，从而优化电力系统的负荷平衡，降低能源消耗。这一机制在全球范围内得到广泛应用，尤其是在电力资源紧张和能源结构多元化的地区。例如，在我国，峰谷分时电价自2002年开始实施，通过实施不同的电价策略，有效降低了高峰时段的电力负荷，提高了电力系统的运行效率。

(2)峰谷分时电价通常根据一天中不同时间段电力需求的变化进行划分，通常包括高峰时段、平段和谷段。高峰时段的电价最高，以鼓励用户在需求较低的谷段或平段使用电力；谷段电价最低，旨在鼓励用户在电力供应充足的时段消费。据统计，实施峰谷分时电价后，我国居民用电量在谷段和峰谷交叉段的增长幅度显著高于高峰时段，表明用户响应机制在调节电力负荷方面发挥了积极作用。

(3)以我国某城市为例，该城市自2015年起实施峰谷分时电价政策，将一天分为三个时段：高峰时段（18:00-22:00）、平段（22:00-次日6:00）和谷段（次日6:00-18:00）。实施初期，该城市高峰时段的负荷占总负荷的比例从实施前的40%降至35%，而谷段负荷占比从实施前的15%上升至20%。这一变化不仅优化了电力系统的运行，还降低了电力企业的成本，提高了整体能源利用效率。

第二章用户响应模型构建方法

(1)用户响应模型的构建是峰谷分时电价实施的关键环节，它涉及对用户用电行为的分析和预测。首先，通过收集用户的用电数据，包括历史用电量、用电时段、用电设备类型等，对用户用电行为进行统计分析。在此基础上，运用时间序列分析、机器学习等方法，构建用户用电需求预测模型。例如，采用ARIMA模型对用户日用电量进行预测，结合季节性因素调整预测结果，以提高预测的准确性。

(2)用户响应模型构建过程中，还需考虑电价对用户用电行为的影响。通过设定不同的电价情景，分析用户在不同电价下的用电行为变化。具体方法包括：首先，建立电价与用电量之间的关系模型，如电价弹性模型，以量化电价变动对用户用电量的影响；其次，通过模拟实验，观察用户在不同电价政策下的响应程度，从而评估电价政策的实际效果。此外，结合用户用电习惯、设备能效等因素，对模型进行优化，以提高模型的预测精度。

(3)用户响应模型的构建还需关注用户群体的异质性。在实际应用中，不同用户的用电行为受到多种因素的影响，如家庭人口、生活习惯、居住环境等。因此，在模型构建过程中，需对用户进行细分，针对不同用户群体制定差异化的响应策略。例如，针对家庭用户，可以分析不同家庭结构、收入水平等因素对用电行为的影响；针对商业用户，则需关注行业特性、设备使用情况等因素。通过深入挖掘用户群体的特点，构建更加精细化的用户响应模型，为电力企业制定合理的电价策略提供有力支持。

第三章基于用户响应模型的电价获取策略

(1)基于用户响应模型的电价获取策略旨在通过动态调整电价，激发用户在谷段和峰谷交叉段用电，以实现电力负荷的平衡。例如，在我国某地区，通过分析历史用电数据，发现用户在高峰时段的用电量占总用电量的40%，而在谷段和峰谷交叉段的用电量仅占20%。据此，该地区将高峰时段电价设定为平段电价的1.5倍，谷段和峰谷交叉段电价设定为平段电价的0.5倍。实施后，高峰时段用电量同比下降了15%，谷段和峰谷交叉段用电量同比上升了10%，有效降低了系统负荷峰值。

(2)在电价获取策略中，考虑用户对电价的敏感度至关重要。通过建立电价弹性模型，可以量化电价变动对用户用电量的影响。例如，某地区研究发现，电价每上涨1%，用户用电量将下降0.5%。基于这一数据，该地区在制定电价策略时，将电价上涨幅度控制在用户敏感度范围内，既保证了电力企业的经济效益，又避免了因电价过高而导致的用户用电量大幅下降。

(3)电价获取策略还应结合季节性因素进行调整。以我国北方地区为例，冬季供暖期间，居民用电量显著增加。为应对这一情况，当地电力公司采用季节性电价策略，在供暖期间提高高峰时段电价，降低谷段电价，以引导用户在非供暖时段用电。据相关数据显示，实施季节性电价策略后，该地区冬季高峰时段用电量同比下降了8%，谷段用电量同比上升了5%，有效缓解了供暖期间的电力供应压力。

第四章系统架构设计

(1)系统架构设计需考虑数据收集、处理、分析和决策支持等多个环节。首先，数据收集模块负责实时采集用户的用电数据，包括用电量、用电时段、电价信息等。这些数据通过物联网技术、智能电表等设备收集，并传输至数据处理中心。数据处理中心对原始数据进行清洗、整合和分析，为后续模型构建和电价策略制定提供基础数据。

(2)系统的核心模块是用户响应模型和电价策略生成模块。用户响应模型基于历史用电数据和