1 前言
负荷需求响应模型众多，之前比较多的介绍是电价型的需求响应，一般都是根据电价提前把负荷调整好，然后在进行下一步的优化，本文就激励型的负荷需求响应做一个分析，以齐先军《激励型需求响应对配电网运行可靠性的影响》为例，和大家分享理论和具体编程特点。
2 理论介绍
负荷聚合商可以聚合居民负荷、商业负荷等中小型负荷，代表他们参与市场投标竞争，接受市场
运营商的调度。聚合商代表用户与电网公司签订 合同，规定负荷削减与负荷转移的时间与容量；用 户在合同规定的时段内减少用电量或改变用电时 间，从而获得相应的补偿。
在日前市场上，负荷聚合商会根据次日的电价和用户的负载情况，根据自己的最优利益，制作需求响应交易的方案，代表所属客户参加电力市场交易竞价，由此最大化获取利润回报；另外在实时市场，负荷聚合商能够按照合约中事先约定成交的具体时间和交易容量，调度好所属客户的合理可控负荷。
具体可以分为负荷削减合同（Load Curtailment，LC）和负荷转移合同（Load Shifting, LS）。
负荷削减指的是用户在规定的时段内按合同要求实现负荷的削减， 并且不将这部分用电转移到其他时段。合同内容包 括削减容量、单位补偿价格、启动价格、削减时长 约束以及每日最大削减次数约束。这类合同通常针 对具有热存储性的空调和热水器等用电设备以及一些非必须使用的电器。
负荷转移指的是用户根据合同要求改变自己的用电习惯，推迟或提前对某些设备的使用，将负荷转移到其他时段。合同内容在负荷削减合同的基础上增加了转移时段、被转移时段以及转移率，负荷只能按照一定的比例从转移时段转移到被转移时段，该比例即为转移率。这类合同通常针对洗碗机和烘干机等使用时间较为灵活的用电设备。
3 模型
在日前市场上，负荷聚合商利用历史市场价格数据和他们的DR经验来预测每小时的市场价格，对每个时间段的投标容量进行最优化。然后得出投标策略。结合自身的资源和运营模式，实现利益最大化。目标函数为：
4 程序示例
以负荷转移的约束为例，如下所示。
%转移约束 con=[con,pLS0>=O.*mLS];%起始成本约束 for t=1:T-Dmin+1 con=[con,sum(ILS(t:t+Dmin-1))>=Dmin*mLS(t)];%最小时间约束 end for t=1:T-Dmax+1 con=[con,sum(nLS(t:t+Dmax-1))>=mLS(t)];%最长时间约束 end for t=2:T con=[con,mLS(t)-nLS(t)==ILS(t)-ILS(t-1)];%和文献一致 end con=[con,mLS+nLS<=1];%和文献一致 for t=1:24 if ~ismember(t,LS1) con=[con,ILS(t)==0];%和文献一致，其他时段的情况下转移状态为0 end end %目标函数 LLC=qLC.*ILC; CLC=pLC0+pb*qLC.*ILC; LLS=qLS.*ILS; CLS=pLS0+pb*qLS.*ILS; f=-(sum(price.*(LLC+LLS)-CLC-CLS));
这个文献的模型理论不难，就是通过约定相应的负荷削减和转移量来实现激励型需求响应，但是模型中用到了一些最短时间和最长时间的约束以及辅助变量的使用等还是值得深入学习和仔细玩味的。
5 实现效果
实现效果很好，和文献中合同1的实现结果基本是一致的，激励响应后削峰填谷的作用也充分体现出来了！
6 完整代码链接
完整代码链接见评论区！
