一种基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法

技术领域

本发明属于需求侧柔性资源调控技术领域，具体涉及一种基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法。

背景技术

在配电侧分布式新能源高比例接入的背景下，系统要求更高的灵活性以应对其随机性产生的供需平衡问题。传统模式下，系统的不确定性主要来自于负荷侧，灵活性主要由批发侧的火电机组提供。随着分布式新能源的快速发展，负荷侧的随机性进一步增强，而新能源又进一步挤占了可以提供灵活性的火电机组的生存空间，严重影响系统的稳定性与可靠性。然而，分布式新能源仍主要遵循“自发自用、余量上网”的模式接入系统，并不需要为其产生的不确定性承担责任，其所需的备用仍由大系统提供，不对等的权利与责任使其没有动力主动提高其供电可靠性。

此外，由于输电侧与配电侧的市场机制与调度方法相对独立，输电侧以波动的批发市场价格作为系统调度的经济信号，而在配电侧，售电商以固定的销售电价向终端产消者售电，使终端产消者无法接收来自批发市场的价格信号，因此缺乏为系统运行提供服务的动力，无法充分挖掘需求侧的调节潜力。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法，以市场手段实现分布式新能源权责的统一。为实现系统价值信号的层级传导，本发明以售电商作为输电侧与配电侧的衔接主体，建立了基于主从博弈的售电商-产消者联盟双层优化调度模型。其中，作为博弈领导者的售电商以交易的形式实现需求侧电能量与备用的在线筹措，并进一步由配电网运营商完成需求侧资源的优化调度，参与批发侧的能量及辅助服务市场。为充分利用需求侧发用电的互补性，下层的产消者以合作博弈模式组成联盟进行能量和备用的联合共享与管理。最后，使用KKT条件对模型进行转化与求解，并基于ShapleyValue进行联盟收益的分配，有助于在最大化各主体收益的同时，激励需求侧产消者主动挖掘自身的调节潜力，为系统提供服务。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法，所述方法包括以下步骤：

基于合作博弈-主从博弈的产消者集群与售电商交易机制设计；

建立基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型；

使用Karush-Kuhn-Tucker条件与三角剖分线性化方法进行模型的转化与求解；

使用ShapleyValue方法对产消者联盟的成本进行分配。

具体的，所述基于合作博弈-主从博弈的产消者集群与售电商交易机制设计具体为：

与聚合型主体传统的垂直一体化管理模式不同，在本发明技术方案中，作为第三方运营商，售电商并不必需承担向各产消者供电的责任，也不直接控制产消者任何资源，但因具备参与上层批发市场的准入资质，可以通过参与配电网市场交易的方式筹措需求侧资源参与上层批发市场，进而设置与下层各产消者间的交易价格，通过多层级市场价格差实现套利；

因此，售电商与各产消者构成主从博弈关系，其中售电商作为主从博弈领导者，基于对批发市场日前价格的预测结果，以最大化收益为原则制定与产消者间能量与备用的交易价格。同时，该价格作为反映系统供需平衡状态的信号被转递至配电网底层，引导产消者进行自我能量与备用的优化共享与管理。从而实现以交易的形式实现需求侧电能量与备用的优化筹措，并进一步由配电网运营商完成需求侧资源的优化调度，参与批发侧的能量及辅助服务市场，为大系统运行提供服务；

与独立优化相比，由于下层各产消者自组织成为联盟进行联合优化可以获取更大的社会福利，且当所有产消者组成大联盟时社会福利最大。因此，为充分利用需求侧发用电的互补性，本发明使下层所有产消者以合作博弈模式进行联盟内部能量与备用共享，并可以与上层售电商进行交易。此时，产消者联盟作为主从博弈的跟随者，接收来自售电商的价格信号，并以最小化联盟成本为目标进行能量与备用管理。

具体的，所述建立基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型具体如下：

首先，建立下层产消者联盟决策模型，包括模型目标函数与约束条件。其中，模型以最小化产消者联盟运营成本为目标函数。具体的，产消者联盟运营成本与效用包括分布式资源发电与运行成本、产消者联盟向售电商购电成本、产消者联盟向售电商购备用成本、产消者用能效用与产消者预留备用效用。模型约束条件包括产消者联盟的能量与备用平衡约束、产消者分布式资源运行特性约束、产消者分布式资源能量与备用耦合约束；

其次，建立上层售电商决策模型，包括模型目标函数与约束条件。其中，模型以最小化售电商运营成本为目标函数。具体的，售电商运营成本与收益包括分布式资源发电与运行成本、售电商批发市场购电成本、售电商批发市场购备用成本、售电商本地市场售电收益、售电商本地市场售备用收益。模型约束条件包括售电商的能量与备用平衡约束、售电商分布式资源运行特性约束、售电商分布式资源能量与备用耦合约束；

所述下层产消者联盟决策模型与上层售电商决策模型组成了基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型。

具体的，所述使用Karush-Kuhn-Tucker条件与三角剖分线性化方法进行模型的转化与求解具体如下：

配电网内各售电商及其下属产消者双层模型建立完成后，所述双层模型参数应交付于配电网运营商进行整合，并增加配电网潮流约束，合并成为面向配电网整体的能量与备用优化调度模型，由配电网运营商进行联合转化与求解，最终实现配电网层面基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度；

在模型的数学求解方法方面，所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型的下层产消者联盟决策模型为凸优化问题。因此，本发明将可以将下层模型替换为Karush-Kuhn-Tucker条件并合入上层售电商决策模型进行求解。将所述Karush-Kuhn-Tucker条件作为约束条件合并入上层模型，即完成了双层模型向单层模型的转换；

在所述上层售电商决策模型的目标函数中，售电商本地市场的售电与售备用成本为多元非线性函数，本发明使用三角剖分法以多元函数可行域内若干剖分三角形顶点的仿射组合表示原函数值，一定程度上保留了原函数的曲面特征，因此具有更高的精度；

经过上述模型的转化，所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型转化为混合整数线性规划模型，可以使用商业求解器进行有效求解。

具体的，所述使用ShapleyValue方法对产消者联盟的成本进行分配具体如下：

所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型求解完成后，产消者联盟的成本随之确定，需要将联盟成本在所有产消者间进行公平分摊。本发明以ShapleyValue方法计算联盟内各产消者的边际贡献度，将联盟成本在所有产消者间进行公平分摊。

本发明的有益效果：

(1)与各产消者与售电商独立交互的传统模式相比，本发明以合作博弈模式将需求侧能量与备用进行联合共享与管理，有助于扩大产消者与售电商间的议价空间，在最大化产消者社会福利的同时，也有助于降低产消者的个体成本，实现资源的优化配置；

(2)在新型电力系统对灵活性存在较高需求的背景下，本发明涉及的能量与备用的耦合优化调度兼顾了产消者与售电商的效益，在激励需求侧产消者主动挖掘自身的调节潜力，为系统提供备用服务方面具有一定的促进作用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明为售电商与产消者的互动关系示意图；

图2是本发明为基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度方法，

如图2所示，具体实施方式描述如下：

(1)基于合作博弈-主从博弈的产消者集群与售电商交易机制设计，详细说明如下：

与聚合型主体传统的垂直一体化管理模式不同，在本发明技术方案中，作为第三方运营商，售电商并不必需承担向各产消者供电的责任，也不直接控制产消者任何资源，但因具备参与上层批发市场的准入资质，可以通过参与配电网市场交易的方式筹措需求侧资源参与上层批发市场，进而设置与下层各产消者间的交易价格，通过多层级市场价格差实现套利。

因此，如图1所示，售电商与各产消者构成主从博弈关系。其中，售电商作为主从博弈领导者，基于对批发市场日前价格的预测结果，以最大化收益为原则制定与产消者间能量与备用的交易价格。同时，该价格作为反映系统供需平衡状态的信号被转递至配电网底层，引导产消者进行自我能量与备用的优化共享与管理。从而实现以交易的形式实现需求侧电能量与备用的优化筹措，并进一步由配电网运营商完成需求侧资源的优化调度，参与批发侧的能量及辅助服务市场，为大系统运行提供服务。

与独立优化相比，由于下层各产消者自组织成为联盟进行联合优化可以获取更大的社会福利，且当所有产消者组成大联盟时社会福利最大。因此，为充分利用需求侧发用电的互补性，本发明使下层所有产消者以合作博弈模式进行联盟内部能量与备用共享，并可以与上层售电商进行交易。此时，产消者联盟作为主从博弈的跟随者，接收来自售电商的价格信号，并以最小化联盟成本为目标进行能量与备用管理。

(2)建立基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型，详细说明如下：

不失一般性，以配电网内的楼宇建筑产消者为例作为研究对象，拥有包括以光伏发电为代表的分布式新能源、以微型燃气轮机为代表的分布式发电机组、具有一定调节潜力的柔性负荷。为应对波动的批发市场价格风险，认为售电商管控以电储能为代表的能量存储设备。

首先，建立下层产消者联盟决策模型，包括模型目标函数与约束条件。其中，下层产消者联盟决策模型以最小化产消者联盟运营成本为目标函数。具体的，产消者联盟运营成本与效用包括分布式资源发电与运行成本、产消者联盟向售电商购电成本、产消者联盟向售电商购备用成本、产消者用能效用与产消者预留备用效用。具体可以表示如下，

1)微型燃气轮机发电成本

以微型燃气轮机有功输出的二次曲线构建MT的发电成本模型，则微型燃气轮机的发电成本可以表示如下，

式中，I＝{1,2,...,I}，i∈I表示所有产消者集合，T＝{1,2,...,T}，t∈T表示时间间隔集合。P

2)产消者联盟购电成本

本章认为各产消者间自组织构成合作联盟。因此，除联盟内部的能量共享外，产消者联盟的能量缺额可向上层售电商购买。由于联盟内部的能量共享不产生额外成本，则产消者联盟的购电成本可以表示如下，

式中，

3)产消者联盟购备用成本

类似地，产消者联盟内部同样可以进行备用共享，联盟的备用缺额亦可向上层售电商购买。则产消者联盟的购备用成本可以表示如下，

式中，

4)产消者用能效用

考虑柔性负荷可以通过负荷削减提供一定的灵活性，因此，仍然以边际效用递增的二次函数表示产消者用能体验不满意程度，具体可以表示如下，

式中，

5)产消者预留备用效用

因分布式光伏与负荷不确定性产生的实时功率偏差可能使产消者面临经济惩罚，因此，各产消者应预留或购买备用以回避预测误差产生的风险。由于光伏与负荷预测误差存在一定相似性，且因发电能力过剩所需的负备用始终可以通过削减电源出力实现。本发明认为产消者能量管理过程中的不确定性全部来自于光伏发电，各产消者预测次日光伏发电各时段出力的最大值。其预留或交易的所有备用容量均被认为是发电能力不足时的正备用。

由于产消者是否购买备用，以及应购买的备用容量依赖于其风险偏好。本发明假设产消者可在预测误差的范围内自由选择备用需求。更小的备用需求可带来更大的收益，但也会面临更高的偏差惩罚风险，因此，同样以边际效用递增的二次函数表示产消者因备用不足时可能产生的期望效用损失，具体可以表示如下，

式中，R

因此，下层产消者联盟决策模型的目标函数可以表示如下，

下层产消者联盟决策模型约束条件包括产消者联盟的能量与备用平衡约束、产消者分布式资源运行特性约束、产消者分布式资源能量与备用耦合约束。因此，除式(5)外，下层产消者联盟决策模型还应满足以下约束条件，

式中，P

其中，约束(8)(9)分别表示产消者联盟的功率与备用平衡，约束(10)(11)分别表示微型燃气轮机与柔性负荷可提供的备用不应超过对应设备的盈余发电能力。约束(12)-(14)表示分布式资源运行特性约束。

对应于下层产消者联盟决策模型的变量集合L可以表示如下，

其次，建立上层售电商决策模型，包括模型目标函数与约束条件。其中，模型以最小化售电商运营成本为目标函数。具体的，售电商运营成本与收益包括分布式资源发电与运行成本、售电商批发市场购电成本、售电商批发市场购备用成本、售电商本地市场售电收益、售电商本地市场售备用收益。具体可以表示如下，

1)售电商电储能损耗成本

电储能进行充放电时会产生能量与电池损耗，假设电储能的损耗与运行功率呈线性关系，则电储能设备损耗成本模型可以表示如下，

式中，

2)售电商批发市场购电成本

售电商可以作为独立市场主体参与批发侧能量市场购买所需电能，认为售电商为批发市场的价格接受者，则售电商批发市场的购电成本可以表示如下，

式中，

3)售电商批发市场购备用成本

类似地，售电商可以作为独立市场主体参与批发侧辅助服务市场购买所需备用容量，则售电商批发市场的购备用成本可以表示如下，

式中，

4)售电商本地市场售电收益

在内部市场中，作为批发市场与本地市场的衔接主体，售电商可以设定本地市场的交易价格，转售购自批发侧的能量，售电商本地市场的售电收益可以表示如下，

5)售电商本地市场售备用收益

类似地，售电商可以在本地市场中转售购自批发侧的备用容量，售电商本地市场的售备用收益可以表示如下，

因此，上层售电商决策模型的目标函数可以表示如下，

上层售电商决策模型约束条件包括售电商的能量与备用平衡约束、售电商分布式资源运行特性约束、售电商分布式资源能量与备用耦合约束。因此，上层售电商决策模型还应满足以下约束条件，

式中，R

约束(22)(23)分别表示售电商的功率与备用平衡。约束(24)(25)表示电储能可提供的备用不应超过其盈余发电能力，约束(26)-(29)表示电储能的运行特性约束。

对应于上层售电商决策模型的变量集合U可以表示如下，

所述下层产消者联盟决策模型与上层售电商决策模型组成了基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型，可以表示如下，

(3)使用Karush-Kuhn-Tucker条件与三角剖分线性化方法进行模型的转化与求解，详细说明如下：

配电网内各售电商及其下属产消者双层模型建立完成后，所述双层模型参数应交付于配电网运营商进行整合，并增加配电网潮流约束，合并成为面向配电网整体的能量与备用优化调度模型，由配电网运营商进行联合转化与求解，最终实现配电网层面基于能量与备用联合共享的需求侧资源优化调度。

在模型的数学求解方法方面，所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型的下层产消者联盟决策模型为凸优化问题。因此，本发明将可以将下层产消者联盟决策模型替换为Karush-Kuhn-Tucker条件并合入上层售电商决策模型进行求解，下层产消者联盟决策模型的Karush-Kuhn-Tucker条件可以表示如下，

μ

式中，L与λ

除式(32)-(52)外，下层模型的Karush-Kuhn-Tucker条件还包括式(5)，(8)-(14)。将上述Karush-Kuhn-Tucker条件作为约束条件合并入上层模型，即完成了双层模型向单层模型的转换。对于式(40)-(51)形如λ·f(x,y)＝0，(λ≥0,f(x,y)≤0)的互补松弛约束，可以使用大M法进行线性重构，具体可以表示如下，

λ≤uM (53)

f(x,y)≥(u-1)M (54)

式中，u表示二进制变量，M为足够大的正数。

在上层模型的目标函数中，售电商本地市场的售电与售备用成本为多元非线性函数，与一维的线性化方法相比，本发明使用三角剖分法以多元函数可行域内若干剖分三角形顶点的仿射组合表示原函数值，一定程度上保留了原函数的曲面特征，因此具有更高的精度，基于三角剖分的线性化形式可以表示如下，

0≤α

∑

式中，

类似地，售电商本地市场售备用成本可以采用完全相同的方法进行线性转化。至此，所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型转化为混合整数线性规划模型，可以使用商业求解器进行有效求解。

(4)使用ShapleyValue方法对产消者联盟的成本进行分配，详细说明如下：

所述基于能量与备用联合共享与交易的需求侧资源优化调度双层模型求解完成后，产消者联盟的成本随之确定，需要将联盟成本在所有产消者间进行公平分摊。本发明以ShapleyValue方法计算联盟内各产消者的边际贡献度，将联盟成本在所有产消者间进行公平分摊。

所述Shapley Value方法需要遍历内部成员自组织成为联盟的所有情况。对于本节的产消者集合I＝{1,2,...,I}，共存在2

式中，Φ

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。