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孔祥玉等：计及生产特性的工业园区用户低碳调度决策方法 2026 年第 3 期

1.4 56.5
开始 分时电价； 56.0
电价/(元·(kW·h) −1 ) 1.2 54.5
种群初始化 1.0 实时碳价 55.5
55.0
0.8
54.0
计算每个搜索代理的适应度 0.6 53.5 碳价/(元·吨 −1 )
53.0
0.2
基于适应度值由高到低分成δ 0.4 52.5
52.0
组并从每组中选择一个成员 0 51.5
00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
否 基于式 (26) (27) 更新
随机数p<0.5? 图 4 工业用户分时电价及实时碳价
当前搜索代理位置
Fig. 4 The time of use electricity price and real-time
t=t+1 是
否 基于式 (29) (30) 选择 carbon price for industrial users
|A|<1? 一个随机代理并更新
当前搜索代理位置
是 表 4 典型行业的综合耗电碳排放强度
基于式 (33) (34) 更新当前
搜索代理位置 Table 4 Comprehensive carbon emission intensity of
electricity consumption in typical industries
否
–1
达到最大迭代次数? 行业 碳排放强度/(kg·(kW·h) )
是 水泥 5.70
输出优化结果 铝冶炼 0.90
钢铁 5.40
结束
其他 2.00
图 3 GWOA 算法流程

Fig. 3 GWOA algorithm flow 表 5 GWOA 的超参数设置
Table 5 Hyper-parameter settings for GWOA
业园区 2021 年 1 月至 2022 年 12 月的 20 个工业用
参数 值
户共 28 544 条需求响应数据，为体现高耗能重点
种群规模 30
行业，将工业园区 20 户可调资源分为水泥、铝冶
问题维度 20
炼、钢铁以及其他行业，并将园区内储能作为日
最大迭代次数 500
前响应资源进行调度。根据工业用户参与削峰型
最长评估时间/s 900
需求响应调度的时间尺度设置 3 种场景：日前需

求响应调控、日内需求响应调控、实时需求响应
4.2 工业园区低碳调度决策结果分析
调控，并将以上 3 种场景分别记为场景 1、场景
下面以日前、日内、实时 3 种需求响应场景
2、场景 3，3 种场景的响应目标、响应补贴与惩
的工业园区负荷聚合商参与 11:00—12:00 时段的
罚价格如表 3 所示。 削峰型需求响应调度为例，分析针对园区内 个
20
表 3 不同时间尺度业务参数设置 工业用户的响应激励措施、响应降负荷率、负荷
Table 3 Business parameters settings at 聚合商总体收益等调控结果。
different timescales 种场景下工业园区用户调控决策补贴价格
3
响应目标/ 响应补贴/ 惩罚价格/
场景 及响应降负荷率结果如图 5~7 所示，分别展示了
–1
–1
MW (元∙(kW∙h) ) (元∙(kW∙h) )
日前、日内以及实时 3 种需求响应调控场景下的
1 80.00 2.00 4.00
工业园区负荷聚合商针对不同用户的响应激励方
2 40.00 3.00 4.50
案以及最终负荷削减结果。工业园区负荷聚合商
3 10.00 4.50 5.00
根据各工业用户的激励-响应特性进行控制决策，

算例采用的工业园区分时电价与实时碳价如 并通过参与需求响应获得响应收益。
图 4 所示，负荷聚合商以 0.70 元/(kW·h) 的固定电 由于工业园区用户响应降负荷率的随机性，
价向工业用户售电。采用的典型工业行业综合耗 负荷聚合商期望的用户响应量与用户实际响应量
电碳排放强度如表 4 所示，GWOA 的超参数设置 存在差异，最终补贴价格将根据用户实际响应量
如表 5 所示。 进行下发，同时负荷聚合商将根据园区总响应量

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