中文引用格式： 馮迎春，陶力，劉敦楠，等. 新型電力系統下基于改進灰狼算法的用戶購電策略研究[J]. 電子技術應用，2024，50(10)：69-75.
英文引用格式： Feng Yingchun，Tao Li，Liu Dunnan，et al. User optimal purchase strategy with improved gray wolf algorithm in novel power system[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(10)：69-75.
引言
在構建新型電力系統的過程中，健全的體制機制尤為關鍵，其中包括電力市場建設、市場機制創新、電價機制創新和商業模式創新。2022年，國家發改委印發《加快建設全國統一電力市場體系的指導意見》，明確提出到2030年，全國統一電力市場體系基本建成，新能源全面參與市場交易，市場主體平等競爭、自主選擇，電力資源在全國范圍內得到進一步優化配置[1]。
目前，電力零售市場建設中的電力零售套餐未能充分利用開放式平臺，且未考慮套餐之間的組合方式，無法為用戶提供定制化的服務[2]。同時，不同用電特性的用戶使用相同的電力零售套餐，這對大電量互動用戶來說性價比較低[3-6]，主要體現在基礎套餐交易、綠色電力交易、電力現貨市場和需求響應市場等方面[7-9]。在此背景下，大電量用戶在售電市場中的購電決策變得尤為重要，需要選擇合適的優化算法來實現最優化決策。
基于上述問題，本文重點研究了大電量互動用戶參與零售電力市場的購電決策，并提出了基于改進的GWO算法的購電決策優化模型。該模型旨在降低電費支出成本，通過迭代求解最優方案來優化購電策略。首先，研究分析電力用戶用電需求并建立需求模型；從現有零售套餐角度出發，提出組合及購買方案；設計購電決策模型，降低電費支出成本。然后通過構建改進的灰狼優化算法對購電決策模型進行迭代求解最優方案，算例結果表明此購電策略的有效及合理性，為電力用戶提供直觀的利益分析。
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作者信息：
馮迎春1，陶力2，3，劉敦楠2，范潔1，高博1，劉胥雯1
（1.江蘇電力交易中心有限公司，江蘇 南京 210008；
2.華北電力大學，北京 100096；
3.北京科東電力控制系統有限責任公司，北京 100194）
