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🔥内容介绍
一、复现背景与核心目标
居民峰谷分时电价是需求响应的核心手段之一，其核心逻辑是通过差异化电价引导用户转移峰段用电、填补谷段负荷缺口，从而平抑负荷曲线、提升电网运行效率。本文复现的核心是基于价格弹性矩阵（Price Elasticity Matrix, PEM）量化用户用电行为对电价变化的响应规律，并构建兼顾电网削峰填谷效果与用户用电满意度的分时电价优化模型。
复现核心目标：
推导居民用电的价格弹性矩阵（自弹性 + 交叉弹性），量化峰 / 谷 / 平段电价对各时段用电量的影响；
构建以 “削峰填谷 + 用户成本约束” 为目标的分时电价优化模型；
通过仿真验证策略的有效性（负荷曲线平抑效果、用户电费变化）。
二、核心理论基础
三、复现步骤（含代码实现）
3.1 数据准备与参数设定
四、关键验证与敏感性分析
4.1 削峰填谷效果验证
优化后峰段用电量下降 18% 以上，谷段用电量提升 68% 以上，峰谷负荷差从 250 kWh 降至 118 kWh 左右，平抑效果显著，符合需求响应核心目标。
4.2 用户成本约束验证
用户总电费增长率为 4.84%，未超过设定的 5% 阈值，兼顾了电网效益与用户接受度，避免因电价调整导致用户负担过重。
4.3 弹性矩阵敏感性分析
若峰段自弹性绝对值从 0.35 提升至 0.45（用户对峰段电价更敏感）：
峰段用电量进一步下降至 260 kWh 左右；
峰谷负荷差降至 90 kWh，削峰填谷效果更优；
总电费增长率降至 3.2%，用户成本更低。
结论：用户对电价的敏感程度越高，分时电价的激励效果越显著。
五、复现总结与改进方向
5.1 复现核心结论
基于价格弹性矩阵的分时电价策略可有效量化用户用电响应，实现峰谷负荷平抑（峰谷差下降 50% 以上）；
通过设置用户电费约束，可在保障电网收益的同时提升策略可行性；
弹性矩阵的准确性是策略效果的关键，需结合实际用户用电数据校准。
5.2 改进方向
弹性矩阵校准：采用真实居民用电数据（如智能电表数据），通过计量经济学方法（如面板数据模型）估计弹性系数，提升模型真实性；
时段细分：将峰段进一步划分为尖峰 / 高峰，谷段划分为深谷 / 低谷，细化电价激励；
考虑用户异质性：不同用户（如上班族、老年人）的电价弹性存在差异，可构建分组弹性矩阵，制定差异化电价；
加入负荷预测：结合短期负荷预测模型，动态调整分时电价，适应负荷波动。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王珊.面向"煤改电"地区计及用户舒适度的需求侧响应策略研究[D].华北电力大学(北京)[2025-11-19].
[2] 王庆利,王丹,井元伟,等.激励Stackelberg策略下的电价算法[J].东北大学学报：自然科学版, 2006, 27(1):4.DOI:10.3321/j.issn:1005-3026.2006.01.001.
[3] 金旭星.基于MATLAB的高速冲床系统振动分析及平衡策略研究[J].机械设计与制造, 2013(7):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-3997.2013.07.086.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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