[论文解读] A Bilevel Framework for Optimal Price-Setting of Time-and-Level-of-Use Tariffs

Mathieu Besançon, Miguel F. Anjos+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2018

Energy, Environment, and Transportation Policies被引用 3

一句话总结

本文提出了一种双层优化框架，用于设定分时分压（TLOU）电力电价的最优价格，通过在容量约束下建模用户行为，以最小化供应商的过量用电风险。通过利用用户决策的离散结构，该方法高效求解双目标双层问题，并通过数据驱动实验表明，其能够实现成本有效、需求感知的定价，同时减少非计划性用电。

ABSTRACT

Time-and-Level-of-Use (TLOU) is a recently proposed pricing policy for energy, extending Time-of-Use with the addition of a capacity that users can book for a given time frame, reducing their expected energy cost if they respect this self-determined capacity limit. We introduce a variant of the TLOU defined in the literature, aligned with the supplier interest to prevent unplanned over-consumption. The optimal price-setting problem of TLOU is defined as a bilevel, bi-objective problem anticipating user choices in the supplier decision. An efficient resolution scheme is developed, based on the specific discrete structure of the lower-level user problem. Computational experiments using consumption distributions estimated from historical data illustrate the effectiveness of the proposed framework.

研究动机与目标

• 为解决电力系统中非计划性过量用电的挑战，提出一种与供应商目标对齐的分时分压（TLOU）电价变体。
• 将最优定价问题建模为双层、双目标优化问题，以预测在容量约束下的用户行为。
• 开发一种针对下层用户决策问题离散结构的高效求解方法。
• 利用真实历史用电数据评估该框架，以评估其在降低需求波动性和提升电价效率方面的有效性。

提出的方法

• 本文将TLOU定价问题建模为双层优化：上层设定电价以最小化供应商风险，下层则在容量限制下建模用户决策。
• 下层用户问题被建模为离散选择问题，用户选择时间片和容量等级以最小化预期用电成本。
• 采用专门设计的算法求解双层结构，利用用户决策的离散特性，相较于通用双层求解器显著提升了计算效率。
• 该框架整合历史用电分布以估计用户行为并验证定价结果。
• 该方法支持双目标优化，平衡供应商成本最小化与用户成本降低。
• 采用基于分解的求解方案处理嵌套优化，确保可扩展性与收敛性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何对TLOU电价进行最优定价，以防止非计划性过量用电，同时与供应商目标保持一致？
• RQ2 用户容量选择对电价机制整体效率和风险有何影响？
• RQ3 在用户决策空间为离散的情况下，如何高效求解电价设计问题的双层结构？
• RQ4 与标准分时电价相比，所提出的框架在多大程度上降低了用户预期成本和整体系统需求波动？

主要发现

• 所提出的双层框架成功建模了用户在容量约束下的行为，使供应商能够预见并缓解非计划性过量用电。
• 定制化的求解方法高效处理了用户决策的离散结构，在计算性能上优于通用双层求解器。
• 基于真实历史用电数据的计算实验表明，该框架在控制供应商风险的同时降低了用户预期成本。
• 结果表明，与供应商对齐的TLOU变体能有效平衡成本最小化与需求稳定性，提升电价效率。