4.2 城市居民用户智能响应行为分析
4. 2.1 城市居民用户对智能用电的态度分析
1.城市居民用户对智能家电的态度
智能家电是实现居民用电智能化的基础。对于新型智能家电的态度，少数居民表示很感兴趣并希望尝试，大多数居民对此不太感兴趣，认为有机会可以了解。居民在购买智能家电时大多考虑品牌、价格、智能化的功能、能耗情况、操作的便捷性因素。居民对新型智能家电了解程度不够、价格较高、政策支持力度不大等是导致居民对此不太感兴趣的原因。
影响家庭智能用电主要因素的统计调查结果如图4-1所示。居民家庭是否采用智能化用电方式主要出于智能化投资的大小、使用的便捷性以及用电安全与可靠性的考虑。居民对于家庭智能用电的期望成本较低，几乎所有的居民认为此费用应占家庭年收入的5%以下或者在5%～10%。超过半数的居民认为有必要对家电进行智能控制和调整。手机与电脑的普及应用使得接近80%的居民希望采用手机、电脑对家电进行远程控制，67.44%的受访居民希望对家庭每月的电费进行预算设置。
对居民用户对智能家电的态度赋权，令“很感兴趣，希望尝试=5。不太感兴趣，有机会可以了解=3，完全不感兴趣=1”。不同年龄段居民对智能家电的态度接近于“不太感兴趣，有机会可以了解”，如表4 -1所示。对智能家电很感兴趣并希望尝试的居民集中在25～30周岁以及37～45周岁。
2.城市居民用户对智能用电信息的态度
总体而言，居民对智能用电能提供的各项信息都比较认可。其中，受访居民对与日常生活联系较为紧密的智能用电功能认可度较高，如能源价格(电、油、煤、天然气等)信息、电能质量信息、电费信息、历史用电情况对比以及其他增值服务(如医疗、购物等信息)等。通过这些信息，居民可以更加合理高效地利用能源，提高生活质量在居民认为不太有用的信息中，有序用电信息所占的比例最高为34.25%;其主要原因是政策偏重于居民用电，在缺电情况下要先保证居民用户的用电，有序用电一般在装有负荷控制装置的大用户中进行，这使得居民对有序用电没有清晰的认识。另外，银川电力供应充足，用户用电几乎没有受到限制。
令“十分有用=7，有用=5，不太有用=3.完全没川=1”，居民对智能用电能够提供的各种信息态度的统计如表4-2所示。受访居民对智能Hj电能够提供的各种信息的态度都接近于“有用”。
3.城市居民用户对智能用电功能的态度
居民对智能化用电各功能态度如表4-3所示。总体来看，居民对于家庭智能化用电所具有的各项功能比较偏好。对社区增值服务、智能用电方式远程培训、智能电费支付系统、家庭能耗管理以及多情景用电模式选择等功能偏好较高。此外，对家用新能源发电系统的偏好不是很高，原因是家用新能源发电系统在我国的推广尚未成熟，成本和空间因素制约了其大范围的普及推广。
调查发现，在居民比较偏好的功能中，不同年龄段的人所偏好的功能有较大的差异。年龄处于20～24周岁的居民比较偏好家庭安防、家庭能耗管理、智能电费支付系统等功能;而年龄处于31～36周岁的居民比较偏好智能家电控制与管理、多情景用电模式选择、社区增值服务等功能。
对于安装家庭新能源发电设备，如太阳能、风能、风光互补发电等，居民重视的因素主要为设备的造价和是否能够节能减排，占比分别为56.98%和20.93%.而对政府扶持情况和对房屋外观的影响考虑较少。安装新能源发电设备的重视因素如图4-2所示。
4.城市居民对智能用电调节方式的响应
居民对智能用电调节方式响应情况的统计调查结果如表4-4所示。对于智能用电的各项调节措施，总体态度基于“一定采用”与“看情况采用”之间。对于可能会对居民的日常生活造成不便的用电调节方式，一定会采用的居民占比较少，而看情况会采用的居民占比较高。此外，若电价提高的比例在居民可接受的范围之内，居民不会对家庭的用电方式进行调节;反之，若电价提高的比例过大，超出了居民的可接受范围，居民便会考虑对自己的用电方式进行适当调节。
4.2.2居民用户响应行为影响因素分析
居民用户的用电量水平反映在电费支出上，因此可以直接用电费支出来代表其用电量。根据调查，影响居民用电水平的因素主要有家庭人数、收入、住房面积、基本用电态度、智能家电看法、环保意识、智能用电态度、家电水平8种因素。对其进行分析可以看出，8种因素中部分因素之间具有相关性，由此可以将8种因素归纳为以下三类：
一是经济因素，主要包括收入、住房面积、家电水平和基本用电态度。这些因素主要反映居民经济方面的特征，其中收入是经济水平的直接反映，而住房面积、家电水平和基本用电态度是经济水平的间接反映。
二是意识因素，主要包括智能家电态度、环保意识和智能用电态度。这些因素主要反映居民思想意识方面的因素，其中环保意识对居民的日常家庭用电具有一定的影响。具有环保意识的居民对节能减排比较关注，因此会注重控制自己家庭的耗电量;智能用电和对智能家电的态度影响居民采用的用电方式，同时也会影响居民家庭的用电量和电费开支。
三是人口因素，主要是指家庭人数。对于一个家庭来说，是指家庭的成员人数，扩展到一个国家而言，则可以指社会人口。
4.2.3居民用户智能用电行为综合分析
对居民智能用电行为的综合分析采用行为理论与综合评价相结合的方式。根据理性行为理论，理性人在作出某一行为前会综合各种信息来考虑自身行为的意义和后果。行为的产生直接取决于个体执行特定行为的行为意向;行为意向反映了个体愿意付出多大努力、花费和代价去执行特定行为。
根据理性行为理论，行为意向M可以表示为反应个人态度i个属性值和反映直观规范的j个属性值SNj的函数。
M=f(ABi,…,ABj,SNl….SNj) (4-1)
用户用电行为可以用反映个人态度及直观规范的属性进行描述。随着时间的流逝，用户用电行为的各属性值发生改变，从而导致行为意向的变化，发生新的用电行为。由此，引入集对理论来描述用电行为变化。
集对理论的核心思想是把确定、不确定系统视为一个系统，在这个系统中，确定性与不确定性相互联系、相互影响、相互制约，并在一定条件下相互转换，并用同异反联系度表达式来具体描述。对某一问题，有集合A和集合1两种情景，两者均由各属性值描述，集合A和集合B组成一个集对H{A，B}。集对中有S个属性为两个时段下集合所共有，Q个属性为两个时段下相对立的特性数，P为两个时段下既不相同又不对立的特征数，满足Ar—S+P+Q。定义在指定问题背景下集对H{A，B}联系度口表达式为： ’
式中，s表示两个集合的同一程度，称为同一度;P表示两个集合的差异不确定程度，称为差异度;q表示两个集合的对立程度，称为对立度。满足s，p，q∈[0，1];、+p+q=1。;为差异度系数，取值于[-1，1]，主要体现研究体系的不确定性。j越接近O表示系统所包括的不确定性含的不确定性信息越多。j为对立度系数，规定取值-1，以表示差异度与同一度是相反的。
实施峰谷电价时，居民会根据峰平谷时段对家中各种用电设备进行调节，但是居民要保证自己的日常生活。在一天24小时内，不同时段居民可调节的用电设备是不同的，对每种用电设备的调节度也是不同的。随着时间的推移，各类电器的调节情况可能会发生改变，因此应该动态分析居民的行为。根据马尔可夫棋型无后效性的假设，将来的状态只与现在的状态有关，而与以前任何阶段所处的状态均无关。
研究某一事件的状态与状态之间转移规律的无后效性的随机过程。运用马尔可夫链与考虑元素权重的集对分析模型相结合，可以研究居民用电行为动态转移规律，分析随机事件未来变化规律及可能的结果。
在t时刻，居民用电响应度按照S，、P，、Q，的顺序排序，相应的第k种用电设备调节的权重为Wk(f)，则t时刻的联系度u，为：
经过周期T后，在t+T时刻，对于每类用电设备，居民响应情况发生改变。响应度为S，中有S，，转变为相同响应，S，：转变为既不相同也不对立响应，S，。转变为对立响应。S，按照S1, .S2、S12排序，则同一类用电设备S，在[t，t+T]时段内归一化后的转移向量为：
式中，满足M11+M12+M13=1。
同理.可得到既不相同也不对立响应P，在[t，t+T]时段内归一化后转移向量为：
对立响应Q，在[f，t+T]时段内归一化后转移向量为：
根据上述分析，在[t，t+T]时段内，居民用户用电响应转移矩阵M为：
若居民用户用电响应转移矩阵M为常数，在经过n个周期的转移后，居民用电响应行为的转移矩阵：
根据马尔可夫链的遍历性，随着u增大，M趋于稳定，可以得到：
通过式(4-11)可以得到稳定情况下的用户用电行为关联度。综上，可以预测出不同时段居民用电行为的关联度，同时可以对居民整体用电响应情况进行评估。
根据居民进行调节的程度将不同时段居民对各种用电设备的调节情况分为高响应(H)、中响应(M)、低响应(L)。
根据集对理论势的定义，联系度u=s+ pi +qj中的q≠0时，s与q的比值为所论集对在特定问题背景下的集对势Shi，即Shi=s/q，当s=q时，成为均势，当s>q时，称为同势，当s u=H+Mi+Lj (4-12)
根据H、M、L的大小，居民用户用电的响应度的动态变化可以按照表4-5进行排序。居民家庭用电设备根据功能和用途可以大致分为以下九类：①制冷电器.包括家用冰箱、冷饮机等。②空调器.包括房间空调器、电扇、换气扇、冷热风器、空气去湿器等。③清洁电器，包括洗衣机、干衣机、电熨斗、吸尘器、地板打蜡机等。④整容保健电器.包括电动剃须刀、电吹风、整发器、超声波洗面器、电动按摩器、空气负离子发生器等。⑤声像电器，包括微型投影仪、电视机、收音机、录音机、录像机、摄像机、组合音响等。⑥厨房电器，包括电灶、微波炉、电磁灶、电烤箱、电饭锅、洗碟机、电热水器、食物加工机等。⑦照明电器，如吊灯、台灯等。⑧洗浴电器，如热水器、浴霸等。⑨其他电器，如烟火报警器、电铃等。
以中等收入家庭为例进行分析。根据居民家中电器的拥有和使用情况以及各种电器设备的功率，设置各类电器调节对居民用电响应的权重。将一天24小时分为12个时段，每两个小时为一个时段，则随着时间推移.居民对不同用电设备的调节程度会发生改变，结合某地区峰符电价的时段设置分析居民最可能的调节情况，居民最可能采用的调节变化如表4-6所示。
则各个时段居民用电响应的联系度为：
根据马尔可夫链的遍历性可知，经过无数次转移以后，转移矩阵M/趋于稳定，设最终的用电响应向量为(H，M，L)，则(H，M，L)满足：
解得：H=0.441，M=0.335.L=0.224
即稳态联系度为u=0.441+0.335i+0.224j.可以看…居民用电潜在的响应度同一趋势很强，应建立充分的激励机制来挖掘居民用户的响应潜力。
峰谷电价下居民用电响应受到多方面因素的影响，不同的居民对峰谷电价的响应情况不同。上述分析是针对中等收入家庭的情况而言的，家用电器水平也处于中等状况，即拥有生活必须的家用电器和部分较大功率的电器。通过集对理论和马尔可夫链结合分析居民的用电响应情况，可以得到居民整体响应度的稳态情况，据此判断居民的响应度水平，说明上述模型具有一定的实用价值。
