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　　设置兑换月容量电费的单位折扣所需积分数Kdis=15，月容量电费为30元/(kW·月)，根据避峰日的用电意愿调查，设置用户响应参数如附录所示，蒙特卡洛模拟次数为2000。设置两种不同场景，所示，各次事件供需紧张的区别主要体现在缺口容量的大小，近似认为缺口持续时段均是避峰日当天的峰时段。各场景下高价值用电的用户与电网公司签订合同内容如所示。

　　4．1不确定性需求响应机理模型的关键量分析

　　采用不同的方法进行场景1下的方案决策。情况A采用本文考虑响应不确定性的方法进行决策，可靠度要求不低于80%;情况B和C采用传统的消费者心理学模型决策，死区拐点分别设置为情况A的2/3和1/2处，分别得到不同的目标用户群体和激励水平，利用蒙特卡洛方法模拟实际场景下用户的不确定响应行为。不确定性需求响应机理模型关键量分析流程Fig．计及不确定性的决策方案净收益期望优于传统模型的决策方案。原因在于传统模型决策未能考虑实际响应的不确定性:在悲观估计用户的响应能力时(情况B)，用户的实际响应效果可能高于预期，尽管方案具有较高的可靠度，但过高的激励支出使得方案的经济性降低，该决策的净收益水平略低于情况A;在乐观估计用户响应能力时(情况C)，实际响应效果可能低于预期，方案的可靠度偏低，导致赔偿风险剧增，净收益不理想。综上，基于需求响应不确定性机理的决策有利于实施者获得全面的信息，减小预期估计偏差造成的影响，提高预期效益。

　　当用户实际响应的规律比较确切时，基于不确定性需求响应的决策实际上退化为传统模型下的决策，情况A的结果也不劣于情况B和C。

　　4．2不同场景下可靠度影响分析

　　为进一步分析可靠度水平对决策方案的影响，基于表2的设置条件，选择不同的可靠度范围建模求解。场景1和2下净收益期望随可靠度范围变化的趋势所示。在电网效益立场，场景1下方案可靠度的最佳选择在80%～90%之间;而场景2下追求方案的可靠性带来的效益增长较明显，可靠度的最佳选择在90%～100%之间。

　　变化趋势的原因在于，场景1供电紧张程度较低，用户投保意愿弱，过高的可靠度要求通过提高激励水平实现，由此引起的激励支出代价大于赔偿风险;场景2供电紧张程度较高，用户投保意愿强，电网公司向投保用户支付赔偿的代价大于激励费用的支出。

　　该现象说明，方案决策时应考虑系统功率缺额和用户响应的不确定性之间的关系。在电网运行容量裕度较大时(如春、秋季)缺额事件出现的频度较低，用户投保的积极性不高，由于用户侧不确定性造成的缺额容量补偿风险低，此时建议维持适中的方案可靠度水平;而电网运行容量裕度较小时(如夏、冬季)，用户投保的积极性增强，由于用户侧不确定性造成的缺额容量补偿风险较高，此时建议维持较高的方案可靠度水平。以此兼顾系统安全可靠运行和提高经济收益两方面的要求。

　　4．3不同场景下用户响应行为分析

　　由计算在两场景均未签订合同的用户的积分兑换折扣，按场景1下折扣降序排列，以类型号为12，17，3，16等用户为典型，场景2下对弥补电力缺额的贡献远比场景1下的大，具有强激励敏感特性。

　　该部分用户的响应参数主要特征为临界激励较大，并且与饱和激励较接近，由此反映出这些用户在低水平激励条件下表现出较强的不确定性;而激励水平比较高时，响应行为随着激励水平变化的程度比较敏感，同时体现为响应总量的增长和响应波动程度的下降。因此，在供电紧张的局面下，可适当提高激励标准并选择这部分用户参与，增大响应总量的同时提高方案的可靠度。

　　4．4不同场景下激励水平灵敏度分析

　　设定方案的可靠度范围在90%～100%之间，以单位激励水平为变量进行灵敏度分析。分别表示场景1(3%缺额)和场景2(9%缺额)下事件的总支出期望和参与用户容量随着激励水平变化的趋势。所示，随着激励水平的提高和目标群体的缩小，总支出期望呈现明显的先减小后增大的趋势。上述现象的原因在于:当激励水平较低时，部分削峰潜力较大的用户由于响应不确定程度较大，不满足方案可靠度要求，未能被选为目标群体;随着激励水平的增加，这部分用户的不确定性水平逐步降低从而被纳入了目标用户群体范围。因此，目标用户群体的动态调整造成了初期事件总支出由高降低。但当激励水平达到一定程度后，目标用户群体相对固定，激励水平持续增加而导致事件总支出逐步增加。

　　随着激励水平的提高和目标群体的缩小，存在总支出期望最低的决策组合，但其变化过程伴随着振荡现象。这是由于场景2不同决策组合下可靠度的细微差别对赔偿风险的影响较大，导致总支出期望的波动。因此，供电程度较为紧张的场景下，用户侧不确定性对电网公司效益的干扰较大，建议提高激励水平以控制赔偿风险的影响。

　　5、结论

　　1)相较于传统的确定性模型，本文提出的不确定性需求响应机理模型能够在电网公司激励决策中更为切合实际地反映实际效果，减小由于响应行为的估计偏差造成的影响。

　　2)电网公司应根据不同的电力缺口场景针对性地制定决策方案，在容量裕度较小的时期(如夏、冬季)，通过提高激励水平使响应的总容量增大、不确定性减小，由此填补电力缺口;在容量裕度较大的时期(如春、秋季)，不建议盲目提高可靠度要求，应使方案的可靠度维持在适中水平，兼顾可靠性和经济性要求。

　　3)在有序用电激励政策执行过程中，部分用户的响应波动情况存在强激励敏感特征，可通过提高激励水平来激励该类用户参与，以最小的成本满足决策方案可靠度的要求。

　　4)本文电力积分机制的应用实质上是电网公司根据电力缺额情况对用电资源流和资金流进行不同强度的管控，既能发挥需求侧资源应对电力缺额的效果，又能兼顾实施主体和不同用户的效益。

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