1 研究背景
源荷互动作为“源-网-荷”互动体系的重要组成部分，旨在借助多类电源、负荷时空分布的广泛性，促进电力资源的合理利用。国内外学者在发用电联合调度优化方面开展了大量研究，随着负荷调度研究和应用的深入，部分学者已考虑到需求响应(DR)不确定性及其对调度计划的影响，初步总结并验证了用户响应偏差的变化规律，但尚未从多时间尺度决策的视角对DR不确定性的应用展开研究。借助于源、荷两侧资源随时间尺度变化表现的不同调节特性，能进一步挖掘互动潜力。
本文将用户响应偏差的规律，应用于价格型DR的分析建模与激励型DR的机制设计；然后，将价格型和激励型DR与常规机组、风电、紧急调峰资源进行综合配置，提出了“日前-日内”时间尺度的源荷互动决策方法。通过算例验证源荷互动的效果，并进一步讨论了DR不确定性条件下多时间尺度源荷互动决策应关注的问题。
2 需求响应不确定性的应用
2.1 需求响应偏差规律的表述
通过负荷响应率的大小和偏差来综合表述DR行为，有助于全面反映用户对电力需求的主观性、随机性。已有研究表明，负荷响应率的偏差与负荷响应量呈正相关、与弹性系数呈正相关、与经济激励呈负相关的关系。因此，DR的偏差区间随着负荷响应率和经济激励强度的增大，具有“先增大、后减小”的规律特征。
2.2 考虑不确定性的价格型DR分析建模
基于消费者心理学原理的价格型DR行为建模，将用户对分时电价(TOU)的响应情况划分为死区、线性区和饱和区，利用分段线性函数表述不同时段之间的负荷转移率。将负荷转移率解构为固定分量和偏差分量，固定分量与传统模型相同，偏差分量根据DR响应的偏差规律表述。综合考虑“峰谷”、“峰平”和“平谷”负荷转移情况，可模拟得到响应后的时段负荷，并基于此进行调度决策。
2.3 考虑不确定性的激励型DR机制设计
考虑到DR合同条款的约束，已有研究通常将激励型DR作为确定量处理。然而，激励型DR实际响应与预期也可能存在偏差，主要受到基线负荷的估算、用户的响应执行等因素影响。为保证实际效果满足合同的要求，通常将约定的响应容量限定在一个较为保守的范围内。将激励型DR作为确定量的处理方式，并不利于挖掘响应潜力。
本文基于不同时间尺度决策的视角，设计了一种刚性约束和弹性约束相结合的激励机制，其基本原理如下。
1)将可中断负荷(IL)分为基准响应档和弹性响应档，基准响应档设定为刚性约束，其实际响应容量应等于计划响应容量；弹性响应档设定为弹性约束，实际响应容量允许在计划响应容量的某一范围内波动。
2)对用户而言，满足刚性约束的中断负荷容量有限，在系统运行对中断负荷需求较大的时期，可通过提高激励水平、松弛响应容量的约束条件，进一步挖掘响应潜力。
3)基准响应档的IL对应基准补贴，在此基础上的响应增量属于弹性响应档的IL，分别对应不同的补贴标准；各弹性响应档的补贴标准和允许的实际响应容量偏差范围，可参考前述DR偏差规律进行设置。
4)实际执行中，在前一时间尺度内将IL作为确定量参与决策优化，确定并下达用户各档IL的计划响应容量，且不应超过合同约定的响应容量上限；随着运行时间点的迫近，考虑实际响应容量与计划响应容量存在偏差的可能，在后一时间尺度上将IL作为不确定参量进行决策优化，并通过源、荷资源的配合，在满足系统运行可靠性要求的前提下，增强决策的经济性。
综上所述，考虑响应不确定性的IL合同应约定：①用户的基准档的响应容量上限及补贴标准；②用户各弹性档的响应容量上限、实际执行允许的偏差比例以及补贴标准。
3 多时间尺度源荷互动决策方法
3.1 “日前-日内”时间尺度的源荷互动决策框架
DR能促进间歇性能源消纳，缓解系统调峰压力；也应考虑到用户响应具有不确定性，通过不同时间尺度上的协调优化增强源荷互动效果。基于此，本文提出了一种考虑DR不确定性的“日前-日内”时间尺度的源荷互动决策方法，框架如表1所示。
表1 “日前-日内”源荷互动决策框架
日前决策中，基于不确定性价格型DR模型拟合时段负荷，然后根据用户申报的激励型DR合同分档信息，将激励型DR与风电、常规机组进行联合优化，确定常规机组组合、激励型DR的调用状态和计划响应容量。日前决策优化得到的目标值是预调度成本。
日内决策中，根据日前决策确定的常规机组组合、激励型DR调用状态和计划响应量等信息，进一步考虑日内时间尺度上源、荷资源的不确定性，进行风电、常规机组、紧急调峰资源以及DR资源的优化配置，由此确定实际调度总成本。
3.2 决策建模和求解
日前调度决策建模以常规机组发电、弃风和IL的调度成本之和最小化为目标，考虑系统有功平衡和备用约束、机组约束、激励型DR约束，求解确定常规机组组合、激励型DR的调用状态和计划响应容量，并将上述结果作为确定量代入日内决策模型。
日内调度决策建模以常规机组发电、弃风、紧急调峰和IL调度成本之和最小化为目标，考虑响应不确定性的影响，激励型DR的实际响应容量以计划响应容量为标准，根据合同要求允许其在约定的范围内波动。
模型中，将风电和负荷的不确定量采用三角隶属度函数的模糊参量表示。根据不确定规划理论将约束条件和目标函数转化为其清晰等价类，借助YALMIP调用优化软件ILOG CPLEX进行求解。
4 算例分析与讨论
4.1 源荷互动效果分析
选取四种场景对比分析(无DR，仅有TOU，仅有IL，含TOU和IL)，结果表明，价格型和激励型DR与发电侧资源的有效整合，能够避免部分边际成本较高的机组运行，缓解机组的频繁启停，减少弃风和降低调峰需求，具有突出的经济效益。
日前决策确定机组组合和IL计划响应容量的前提下，紧急调峰资源参与日内决策发挥了其快速灵活的特点，有助于缓解短时间尺度上负荷变化引起的矛盾；此外，其与常规机组可调出力的配合，增强了发电资源的灵活性，有利于规避IL响应不确定性对系统运行的影响，在保证调度决策满足置信度要求的前提下，增强决策的经济性。
4.2 不同时间尺度上置信度的选取
考虑源、荷不确定性的决策中，总成本与置信度呈正相关的关系；多时间尺度的决策还面临不同时间尺度置信度配合选择的问题。为满足最终决策方案的置信度要求，日前决策并非一定要达到相同的置信度，可以在等于或低于该置信度的范围内选取。算例结果表明，日前决策置信度要求过高时，可能会过度调用单位补偿成本不太高但日内可调范围相对较大的IL资源，实际运行中需要部分边际成本较高的发电侧资源进行弥补，导致最终成本略为上升。
系统有功和备用充足的条件下，可通过适当降低日前决策的置信度，寻找经济最优方案；反之，应充分考虑到系统稳定、可靠运行的需要，不宜将置信水平设置过低。考虑不同时间尺度上决策置信度的配合，可以进一步增强互动效果。
4.3 拉开电价差对决策效果的影响分析随着电价差的逐步拉大，决策成本总体呈下降趋势，尤其在起始阶段，效应显著；出现决策成本低点后，随着电价差继续拉大，总成本小幅增加并趋于稳定。因此，多种资源参与并考虑不确定性影响的条件下，不建议过度追求TOU的响应强度，还应关注如何在适度的电价差下，通过有效的源、荷资源整合达到良好的互动效果。
