Joint Bidding and Pricing Optimization Method for Aggregator Demand Response Considering Differences of User Response

LI Xiongfei; LI Kangping; HUANG Chunyi; AI Qian; HUAI Wenming; ZHANG Yuyang

doi:10.7500/AEPS20240804002

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Joint Bidding and Pricing Optimization Method for Aggregator Demand Response Considering Differences of User Response

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Joint Bidding and Pricing Optimization Method for Aggregator Demand Response Considering Differences of User Response
- Automation of Electric Power Systems Vol. 49, Issue 11, Pages: 70-79(2025)
- 作者机构：
  
  1.上海交通大学国家电投智慧能源创新学院，上海市 200240
  2.上海非碳基能源转换与利用研究院，上海市 200240
  3.上海交通大学电气工程学院，上海市 200240
  4.中国电能成套设备有限公司，北京市 100080
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Key R&D Program of China(2024YFE0106900);Shanghai “Science and Technology Innovation Action Plan” Soft Science Research Project(24692104800)
- DOI：10.7500/AEPS20240804002
  CLC：
- Received：04 August 2024，
  
  Revised：2024-12-22，
  
  Published Online：21 February 2025，
  
  Published：10 June 2025
- 稿件说明：
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李雄飞,李康平,黄淳驿等.考虑用户响应差异的聚合商需求响应投标定价联合优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(11):70-79.

LI Xiongfei,LI Kangping,HUANG Chunyi,et al.Joint Bidding and Pricing Optimization Method for Aggregator Demand Response Considering Differences of User Response[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(11):70-79.
李雄飞,李康平,黄淳驿等.考虑用户响应差异的聚合商需求响应投标定价联合优化方法[J].电力系统自动化,2025,49(11):70-79. DOI： 10.7500/AEPS20240804002.

LI Xiongfei,LI Kangping,HUANG Chunyi,et al.Joint Bidding and Pricing Optimization Method for Aggregator Demand Response Considering Differences of User Response[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(11):70-79. DOI： 10.7500/AEPS20240804002.

摘要

负荷聚合商(LA)可聚合大量居民用户，通过参与需求响应(DR)市场交易来为电网提供DR服务。现有研究往往将LA在市场侧的投标和用户侧的定价作为两个独立问题分开考虑，两者缺乏联动。此外，用户侧通常采用统一激励定价方式，没有考虑个体用户间激励响应行为的差异。上述两个问题给LA带来了巨大的利润损失风险。因此，文中提出了一种考虑用户响应行为差异的两阶段投标定价联合优化方法。在第1阶段，考虑用户响应行为和出清电价的不确定性，采用随机优化方法建立LA投标与定价的联合优化模型；在第2阶段，根据出清结果的实际情况，考虑用户响应行为差异，采用鲁棒优化对预定价方案进行差异化修正。算例分析表明，所提方法能够显著提升LA在DR市场中的期望利润，降低交易风险。

Abstract

Load aggregators (LAs) can aggregate numerous residential users to provide demand response (DR) services for power grids by participating in DR market transactions. Existing research typically treats LAs’ bidding on the market side and their pricing on the user side as two separate issues without linkage. Moreover

the uniform incentive pricing is commonly used on the user side

neglecting the differences in incentive response behaviors among individual users. These two issues pose significant risks of profit loss for LAs. Therefore

this paper proposes a two-stage joint bidding and pricing optimization method considering differences of user response behaviors. In the first stage

considering the uncertainties of user response behavior and clearing prices

a joint bidding and pricing optimization model is established for LAs using stochastic optimization methods. In the second stage

based on the actual clearing results and considering the differences of user response behavior

robust optimization is adopted to implement differentiated adjustments to pre-pricing schemes. Case study demonstrates that the proposed method can significantly improve LAs’ expected revenue in the DR market while reducing transaction risks

关键词

Keywords

references

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