实时电价的社会福利解析

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.2283

摘要/Abstract

摘要：

实时电价的电力需求响应技术在供给平衡的基础上提高了多能源的开发与利用，进而提高了能源市场的整体效率。为了解析说明实时电价具有的社会效益，本文在社会福利最大化模型的基础上，研究分析了实时电价与社会福利的关系。首先，通过二次规划求解社会福利最大化模型获得电价解析解。在此基础上，本文得到并分析了实时电价与社会福利的定量关系。其次，用户用电弹性系数以及预设参数对实时电价以及社会福利的影响被解析说明。进一步地，基于电价解析解，本文给出并分析了实时电价相对于固定电价产生的社会福利增值。最后，结合解析结论以及上海市定价标准进行了实证研究。研究结果表明，实时电价较之分时电价不仅增加了消费者剩余，同时提高了社会福利。

关键词: 智能电网, 实时电价, 社会福利, 解析解, 用电弹性参数, 预设参数

Abstract:

Demand response technology based on real-time pricing improves the development and utilization of muti-energy sources based on the balance of supply and demand， thereby improving the overall efficiency of the energy market. To analyze the social welfare of real-time pricing， the relationship between real-time pricing and social welfare based on the social welfare maximization model are studied. Firstly， the analytic solution of real-time pricing under the social welfare maximization is obtained through quadratic programming. On this basis， the quantitative relationship between price and social welfare is derived. Subsequently， based on the derivation results， the impact of the user's elastic parameters and preset parameters on real-time pricing and social welfare is analyzed and explained. Furthermore， the social welfare benefits of real-time pricing compared to fixed electricity prices are explained. Finally， combined with the analytical results and Shanghai pricing standards， an empirical study is implemented. The empirical research results show that real-time prices not only increase consumer surplus， but also improve social welfare compared.

Key words: smart grid, real-time pricing, social welfare, analytical solution, elastic parameters, preset parameters

中图分类号:

F224.3

吴志强,王菁祺,高岩. 实时电价的社会福利解析[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 218-227.

Zhiqiang Wu,Jingqi Wang,Yan Gao. Social Welfare Analysis of Real-time Pricing[J]. Chinese Journal of Management Science, 2024, 32(3): 218-227.

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参考文献 29

1	Bagdadee A H， Zhang L. A review of the smart grid concept for electrical power system［J］. International Journal of Energy Optimization and Engineering， 2019，8（4）：105-126.
2	Mollah M B， Zhao J， Niyato D， et al. Blockchain for future smart grid： a comprehensive survey［J］. IEEE Internet of Things Journal，2021，8（1）：18-43.
3	Wu Y J， Liang X Y， Huang T， et al. A hierarchical framework for renewable energy sources consumption promotion among microgrids through two-layer electricity prices［J］. Renewable & Sustainable Energy Reviews，2021，145：111140.
4	Farmanbar M， Parham K， Arild O， et al. A widespread review of smart grids towards smart cities［J］. Energies，2019，12（23）：4484.
5	Poletti S， Wright J. Real-time pricing and imperfect competition in electricity markets［J］. Journal of Industrial Economics，2020，68（1）：93-135.
6	Sharimakin A. Modelling asymmetric price responses of industrial energy demand with a dynamic hierarchical model［J］. Energy Economics，2021，98：105255.
7	朱红波，高岩，后勇，等. 马尔可夫过程下多类用户智能电网实时电价［J］.系统工程理论与实践， 2018，38（3）：807-816.
	Zhu H B， Gao Y， Hou Y， et al. Real-time pricing considering different type of users based on Markov decision processes in smart grid［J］. Systems Engineering Theory & Practice，2018，38（3）：807-816.
8	Li X N， Yang H Y， Yang M H， et al. Flexible time-of-use tariff with dynamic demand using artificial bee colony with transferred memory scheme［J］. Swarm and Evolutionary Computation， 2019，46：235-251.
9	Tao D， Ming Q， Nima A， et al. Tracking equilibrium point under real-time price-based residential demand response［J］. IEEE Transactions on Smart Grid，2021，12（3）：2736-2740.
10	Correia-da-Silva J， Soares I， Fernandez R. Impact of dynamic pricing on investment in renewables［J］. Energy，2020，202：117695.
11	Ye B， Gao Y， Yuan G X. Renewable energy investment study for electric power enterprise based on a time period with expected supply［J］. Enterprise Information Systems， DOI：2021，10.1080/17517575.2021.1923064.
12	Kok A G， Shang K， Yucel S. Impact of electricity pricing policies on renewable energy investments and carbon emissions［J］. Management Science， 2018， 64（1）： 131-148.
13	Cao G C， Fang D B， Wang P Y. The impacts of social learning on a real-time pricing scheme in the electricity market［J］. Applied Energy，2021，291：116874.
14	Wang H X， Fang H， Yu X Y， et al. How real time pricing modifies Chinese households’ electricity Consumption［J］. Journal of Cleaner Production，2018，178：776-790.
15	陶莉，高岩，朱红波.以极小化峰谷差为目标的智能电网实时定价［J］.系统工程学报，2020，35（3）：315-324.
	Tao L， Gao Y， Zhu H B， Real-time pricing strategy for smart grid based on the minimization of the peak-valley difference［J］. Journal of systems engineering， 2020，35（3）：315-324.
16	李军祥，张文财，高岩.基于用户电器分类的智能电网实时定价研究［J］.中国管理科学，2019，27（4）：210-216.
	Li J X， Zhang W C， Gao Y. Research on real-time pricing based on the classification of the user’s electrical appliances in smart grid［J］. Chinese Journal of Management Science，2019，27（4）：210-216.
17	代业明，高红伟，王宝慧，等.基于系统工程方法论的分布式发电系统动态定价决策［J］.管理评论，2020，32（7）：205-216.
	Dai Y M， Gao H W， Wang B H， et al. Dynamic pricing decision of distributed power generation system based on system engineering methodology［J］. Management Review， 2020，32（7）：205-216.
18	代业明，高岩，高红伟，等.基于需求响应的智能电网实时电价谈判模型［J］.中国管理科学，2017，25（3）：130-136.
	Dai Y M， Gao Y， Gao H W， et al. Real-time pricing contract bargaining based on demand response in smart grid［J］. Chinese Journal of Management Science，2017，25（3）：130-136.
19	陶杰，高岩.多拉格朗日乘子情形下影子价格的判别和计算［J］.管理科学学报，2021，24（3）：32-44.
	Tao J， Gao Y. Identifying and computing shadow price in case of multiple Lagrange multipliers［J］. Journal of Management Science in China，2021，24（3）：32-44.
20	Chen N Y， Gallego G. Welfare analysis of dynamic pricing［J］. Management Science，2019，65（1）：139-151.
21	叶泽，吴永飞，张新华，等.需求响应下解决交叉补贴的阶梯电价方案研究——基于社会福利最大化视角［J］.中国管理科学，2019，27（4）：149-159.
	Ye Z， Wu Y F， Zhang X H， et al. Research on the inclining block tariffs scheme for solving cross-subsidy under demand response： based on the perspective of maximizing social welfare［J］. Chinese Journal of Management Science，2019，27（4）：149-159.
22	Samadi P， Mohsenian-Rad A H， Schober R， et al. Optimal real-time pricing algorithm based on utility maximization for smart grid［C］// Proceedings of 2010 First IEEE International Smart Grid Communications， IEEE， 2010：415-420.
23	高岩.智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究［J］.中国管理科学，2020，28（10）：201-209.
	Gao Y. The social welfare maximization model of real-time pricing for smart grid［J］. Chinese Journal of Management Science，2020，28（10）：201-209.
24	Lin J， Xiao B， Zhang H L， et al. A novel multitype-users welfare equilibrium based real-time pricing in smart grid［J］. Future Generation Computer Systems-The International Journal of eScience， 2020，108：145-160.
25	吴志强，高岩，王波.“负载-效用”两级均衡下智能电网实时电价定价策略［J］.电力系统保护与控制，2021，49（17）：65-73.
	Wu Z Q， Gao Y， Wang B. Real-time pricing strategy for the smart grid under “load-utility” two-level balance［J］. Power System Protection and Control，2021，49（17）：65-73.
26	张莉，高岩，刘松涛，等.具有时间耦合约束的多时段智能电网实时电价［J］.系统工程理论与实践，2019，39（10）：2599-2609.
	Zhang L， Gao Y， Liu S T， et al. Multi-time slots real-time pricing for smart grid with time-coupled constraints［J］. Systems Engineering Theory & Practice，2019，39（10）：2599-2609.
27	Wang H J， Gao Y. Real-time pricing method for smart grids based on complementarity problem［J］. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy， 2019，7（5）： 1280-1293.
28	Yuan G X， Gao Y， Ye B， et al. Real-time pricing for smart grid with multi-energy microgrids and uncertain loads： a bilevel programming method［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems， 2020，123：106206.
29	高岩.基于需求侧管理实时电价优化方法综述［J］.上海理工大学学报，2022，44（2）：103-111+121.
	Gao Y. A review on real-time electricity price optimization methods based on demand side management［J］. Journal of University of Shanghai for Science and Technology，2022，44（2）：103-111+121.

[1]	谢光华,乔志林,陈琳. 专利保护背景下的技术供应链授权合同设计研究[J]. 中国管理科学, 2024, 32(3): 198-209.
[2]	孙莹,刘慧萍,颜瑞,张群. 基于韧性和社会福利的应急医疗物资供应链均衡优化[J]. 中国管理科学, 2023, 31(8): 132-141.
[3]	崔维伟,刘新波. 多源供电模式下企业生产运作与能源管理集成优化研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(8): 173-183.
[4]	李忠萍, 王建军. 分级诊疗体系中优质服务能力再配置决策与利益共享协调机制设计[J]. 中国管理科学, 2023, 31(4): 205-217.
[5]	顾聪,刘颖,吕本富,彭赓. 市场结构、经济福利与平台经济反垄断[J]. 中国管理科学, 2023, 31(11): 208-216.
[6]	刘名武, 付巧灵, 刘亚琼. 加征关税下的跨国供应链决策及补贴策略研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(1): 92-103.
[7]	孔乐佳, 侯玉梅, 郑迪文. 基于动态博弈的远程医疗政策与患者社会福利研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(1): 176-186.
[8]	杨晓辉, 游达明. 考虑消费者环保意识与政府补贴的企业绿色技术创新决策研究[J]. 中国管理科学, 2022, 30(9): 263-274.
[9]	蔡强, 卫贵武, 黄晶, 夏晖. 基于社会福利的可再生能源R&D激励政策评价[J]. 中国管理科学, 2022, 30(1): 206-221.
[10]	朱红波, 刘长平, 冯雪, 刘松涛, 王宗尧. 具有电力存储设备的实时需求响应与能量调度[J]. 中国管理科学, 2021, 29(9): 102-110.
[11]	王田, 梁洋洋. 基于智能电网技术的能源网络供应链买电策略研究[J]. 中国管理科学, 2021, 29(7): 110-117.
[12]	孙兰, 梅长杉. 上下游企业间R&D合作网络形成及其社会福利[J]. 中国管理科学, 2020, 28(9): 76-85.
[13]	高岩. 智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究[J]. 中国管理科学, 2020, 28(10): 201-209.
[14]	刘征驰, 邹智力, 马滔. 技术赋能、用户规模与共享经济社会福利[J]. 中国管理科学, 2020, 28(1): 222-230.
[15]	周艳菊, 胡凤英, 周正龙. 碳税政策下制造商竞争的供应链定价策略和社会福利研究[J]. 中国管理科学, 2019, 27(7): 94-105.