基于能源服务商和用户利益分配的运营优化系统和方法

技术领域

本发明涉及能源分配技术领域，具体涉及基于能源服务商和用户利益分配的运营优化系统和方法。

背景技术

化石燃料的大量使用，带来了非常严峻的环境问题。目前，世界各国都在大力研究如何使多种能源协调运行，打破原有的各能源系统之间单独规划、单独运行的模式，构建综合能源服务系统。综合能源服务是围绕国家和政府的能源方针和政策，以实现“清洁、科学、高效、节约、经济用能”为宗旨，通过综合能源系统，为用户供应综合能源产品和提供能源应用相关的综合服务。

现在的能源市场处于由单一买方市场向批发竞争、零售竞争的过渡时期，正在逐步建立一个可靠稳定的能源市场。而综合能源服务与能源市场相互作用，相互影响。区域综合能源服务商通过连接供需两侧，更好地实现资源的协同互补，同时获取自身利益的商业个体。

本发明针对综合能源服务商这一主体，基于利益共享、风险共担的思路，提出其与多用户间构成利益共同体的协调运营优化策略。

发明内容

本发明目的在于提供基于能源服务商和用户利益分配的运营优化方法，为综合能源服务商搭建包含电、热、气的物理系统结构，设计了适应不同用户的考虑可削减负荷、可转移负荷以及电量回购的三类柔性调节能源销售套餐，本发明结构合理，设计巧妙，适合推广；

本发明所采用的技术方案是：基于能源服务商和用户利益分配的运营优化系统，系统包括能源供应商、供应商加工端和用户端，所述能源供应商通过上级配电网和上级天然气网向所述供应加工端提供电负荷和天然气，所述供应加工端包括有电锅炉、电动热泵、燃气轮机、余热锅炉和辅助锅炉，所述电锅炉和所述电动热泵通过将所述上级配电网提供的电负荷转换成热负荷供给给所述用户端，所述燃气轮机、所述余热锅炉和所述辅助锅炉通过将所述上级天然气网提供的燃气能加工为热负荷提供给用户端，所述燃气轮机还能够将燃气能转换为电负荷提供给用户端，所述能源供应商还包括有三种能源销售套餐提供给用户端选择，能源销售套餐均包含有电负荷和热负荷，其中，通过所述能源销售套餐使得所述用户端和能源供应商之间实现利润均分、风险均摊；

优选的，所述能源销售套餐是通过已建立的分配模型制定，所述分配模型包括有能源供应商分摊利润最大优化、用户满意度最大优化和用户承担风险最小化优化。

另一方面，基于能源服务商和用户利益分配的运营优化方法，包括下列步骤：

S1：用户端和能源供应商组成利益共同体，根据利益共同体内的若干优化规则，建立多个优化目标，执行S2；

S2：结合已建立的能源分配模型，所述能源分配模型提供三种能源销售套餐作为输入，执行S3；

S3：用户端根据需求选择一种能源销售套餐，实现用户端与能源供应商的利润最大化。

优选的，所述S1中，所述利益共同体中包括有利益分配规则、风险分配规则和最大化综合能源服务商分摊利润规则三个方面，所述能源分配模型的建立过程包括下列步骤：S21：基于让利行为，根据改进Shapley值法，利用Logit模型模拟利益共同体成员数量与利益分配系数间的数学关系，执行S22；

S22：基于风险收益对等原则，建立利益共同体承担的总风险关系，执行S23；

S23：结合能源供应商分摊利润最大化、用户综合满意度最大化和用户承担风险最小化为目标，执行S24；

S24：以电量平衡、热能平衡、天然气进气量限制、市场购电价格限制以及各类型柔性调节限制为约束条件，包含了对利益共同体各成员利益分配系数、风险分担权重以及综合能源系统能量转换关系的建立能源分配模型。

优选的，所述S2中三种能源销售套餐中用户分别满足第一种可削减负荷要求且签订电量回购合同、第二种可转移负荷要求且签订电量回购合同和第三种可削减负荷和可转移负荷要求。

优选的，所述能源分配模型以最大化能源供应商分摊利润f

式中，C

优选的，所述能源分配模型以用户满意度最大化f

式中，τ

优选的，根据所述S24，对能源分配模型进行求解，利用多目标进化算法中的非支配排序遗传算法NSGA-II获得一组帕累托解集，结合模糊隶属度函数评价各非支配解选出其中的最优折中解，基于NSGA-II算法的计算过程如下：

S81：利用利益共同体模型相关参数利用蒙特卡洛模拟生成实时电价场景；

S82：NSGA-II迭代次数k＝0，随机初始化父代种群P0，执行S83；

S83：计算当前种群下各目标函数值，基于目标函数值对种群快速非支配排序和拥挤度计算，执行S84；

S84：通过选择、交叉和变异得到子种群HK，合并父、子代种群Qk＝Pk∪Hk，对Qk中个体非支配排序和拥挤度计算，Qk帕累托排序，执行精英保留，选择前N个个体作为新的父代种群P

S85：判断k是否大于最大迭代次数，若是，执行S86，若不是，k＝k+1,执行S84；

S86：结束。

优选的，基于模糊隶属度函数进行归一化最优折中解筛选过程表示如下：

式中，f

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1.为用户设计三类能源销售套餐，吸引具有柔性调节能力的用户与综合能源服务商形成利益共同体，采用“利益共享，风险共担”的分配方式，从而实现彼此利润的最大化；

2.最后运用算例验证所提的利益共同体协调运营优化策略可以实现综合能源服务商、用户的利益-风险最优化，具有实际意义。

附图说明

图1为本发明基于能源服务商和用户利益分配的运营优化系统的含电、热、气的综合能源结构图；

图2为三类柔性调节能源销售套餐图；

图3为基于NSGA-II算法的求解流程；

图4为电、热负荷预测曲线；

图5为各场景实时市场出清电价预测曲线；

图6为三维Pareto最优解集分布；

图7为用户参与利益共同体前后用电成本、用电量；

图8为用户满意度和风险；

图9为不同补偿费增量下服务商利润和用户满意度；

图10为不同回购电价折扣率下服务商利润和用户满意度；

图11为不同用户数量下服务商利润和用户满意度；

图12为I类套餐典型负荷构成；

图13为II类套餐典型负荷构成；

图14为III类套餐典型负荷构成；

图15为输入天然气体积/电功率变化曲线；

图16为综合能源服务商购电量组成。

具体实施方式

下面结合本发明的附图1～14，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“逆时针”、“顺时针”“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

为用户设计三类能源销售套餐，吸引具有柔性调节能力的用户与综合能源服务商形成利益共同体，采用“利益共享，风险共担”的分配方式，从而实现彼此利润的最大化。在利益分配规则方面，采用基于让利行为的改进Shapley值法，并利用Logit模型模拟共同体成员数量与利益分配系数间的数学关系。在风险分配规则方面，基于风险收益对等原则分配均衡市场中各成员面临的多类型风险，考虑现货市场出清电价的不确定性，采用蒙特卡洛模拟构造多类型场景，并利用条件风险价值法(conditional value at risk，CVaR)度量共同体承担的总风险。以最大化综合能源服务商分摊利润为优化决策的目标之一，考虑购电/天然气成本、综合能源系统运营成本、柔性调节补偿成本组成的总成本，计及直接售电/热收入、捆绑售电/热收入，并结合综合能源服务商的利益分配系数得到其盈利情况。为使用户更多的接受利益共同体协调运营策略，结合自身需求主动选择综合能源服务商提供的三类套餐之一，以用户用电方式满意度和用电成本满意度来综合度量用户满意度，并以用户满意度最大化、风险最小化为优化决策的另一目标。考虑该优化决策模型为非线性多目标优化问题，多目标间往往存在一定制约，因此本发明利用多目标进化算法中的二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm，NSGA-II)获得一组帕累托解集，再结合模糊隶属度函数评价各非支配解选出其中的最优折中解来描述优化结果。

以综合能源服务商分摊利润最大化、用户综合满意度最大化、用户承担风险最小化为目标，以电量平衡、热能平衡、天然气进气量限制、市场购电价格限制以及各类型柔性调节限制为约束条件，包含了对共同体各成员利益分配系数、风险分担权重以及综合能源系统能量转换关系的建模，从而实现共同体成员间的利益共享、风险共担。

综合能源服务商的热电联产综合能源系统架构如图1所示。本发明设定该系统以天然气、电为一次能源，通过燃气轮机、余热锅炉、辅助锅炉、电锅炉、电动热泵等能量转换设备将一次能源转换为电能、热能，供给相应的电负荷、热负荷。

值得说明的是，考虑到不同用户的用电特性差异，为吸引具有柔性调节能力的用户主动调节自身用电量，以实现削峰填谷、缓解供需侧矛盾的目的，本发明结合可转移负荷、可削减负荷和电量回购等需求项目设计了三类能源销售套餐，如图2所示。同时为增加综合能源服务商的经济效益，提高能源利用率，本发明在销售套餐设计中引入了电-热捆绑销售的概念。

在利益分配规则方面，本发明采用了基于让利行为的改进Shapley值法。所谓“让利”，即综合能源服务商在保证自身盈利不低于最小限制水平的基础上，尽可能多的为用户分配更多利益，以提高用户满意度。Shapley值法往往根据各成员加入合作而带来的边际收益的大小来决策各成员的利益分配值，本发明在此基础上引入ζ表征综合能源服务商自身的收益分配系数，1-ζ为参与共同体的各类用户总收益分配系数，即参与夏普利值法分配利益的成员仅限所有参与共同体的用户，不包括综合能源服务商，数学表达如下：

其中，d

ζ是让利分配规则中的重要参数，与利益共同体中用户总数直接相关，共同体成员数量越多，ζ值越小，即让利越多。本发明利用Logit模型模拟共同体成员数量与利益分配系数ζ间的数学关系，表达如下：

其中，f(M)可表示成与M相关的反比例函数，f(M)＝M/(M+1)，在风险分配规则方面，本发明考虑利用风险收益对等原则，指在均衡市场中收益与风险呈正相关，收益较高的市场主体往往承担着较大的风险。假设综合能源服务商和每个用户都面临K种风险类型，根据风险收益对等原则存在如下关系：

其中，α

考虑到现货市场出清电价的不确定性，本文基于蒙特卡洛模拟法构造场景集ω，并利用条件风险价值法度量综合能源服务商-多用户利益共同体面临的总风险，数学表达如下：

其中，

值得说明的是，下面介绍综合能源服务商-多用户利益共同体协调运营优化决策模型，该优化决策模型以最大化综合能源服务商分摊利润f1为目标之一，数学表达如下

其中，C

值得说明的是，综合能源服务商的总成本由购电成本、购天然气成本、综合能源系统运营成本、柔性调节补偿成本四部分组成，考虑该综合能源服务商通过签订中长期双边交易合同，日前市场和实时市场集中交易的方式购电，成本表达如下，

值得说明的是，其中，p

考虑到不同用户对三类柔性调节能源销售套餐的偏好不同，综合能源服务商的柔性调节补偿成本可表示如下：

其中，

综合能源服务商的总收入由直接售电收入、直接售热收入、捆绑售电/热收入三部分组成，结合用户对三类套餐的选择情况，得到总收入的数学表达：

其中，

同时，为使用户更多的接受利益共同体协调运营策略，结合自身需求主动选择综合能源服务商提供的三类套餐之一，以用户用电方式满意度S

其中，τ

值得说明的是，用户用电方式满意度和用电成本满意度可以表示为：

其中，

假设用户i选择I类套餐，其参与利益共同体协调运营前、后的用电量和用电成本，以及加入利益共同体带来的边际贡献值可表示为：

为得到上述分析中的各用户风险承担情况，计算场景ω下利益共同体的损失函数步骤表示为：

综合能源服务商-多用户利益共同体协调运营优化决策模型的相关约束条件包括：电量平衡约束、热能平衡约束、天然气进气量约束、市场购电价格约束、柔性负荷约束等，表示如下：

(1)综合能源系统约束

1)能量转换关系约束

其中，

2)能量转换参数约束

(2)电-热捆绑销售约束

其中，

(3)电量平衡约束约束

上式表示综合能源服务商的总购电量与通过上级配电网中输入综合能源系统的电量平衡。

(4)热能平衡约束约束

(5)购电合同约束

1)双边合同电量分配系数约束

2)各时段双边合同电量上下限约束

其中，

3)各时段日前市场购电量约束

其中，

(6)输入天然气体积约束

其中，

(7)柔性调节约束

1)可转移负荷约束

其中，

2)可削减负荷约束

其中，

3)电量回购合同约束

其中，

(8)综合能源服务商利益风险限制约束

其中，

(9)用户满意度限制约束

其中，

(10)用户利益分配系数约束

其中，v(i)为成员i不参与共同体时获得的收益。

需要注意的是，本发明构建的综合能源服务商-多用户利益共同体协调运营优化决策模型是一个非线性多目标优化问题，考虑到多目标之间存在一定的制约，不存在绝对最优解，因此往往通过帕累托解集中的最优折中解来描述优化结果。

下面介绍模型求解算法，基于遗传算法的多目标进化算法是解决多目标优化问题的经典算法，包含权重系数变化法、排序选择法等，本发明考虑利用多目标进化算法中的非支配排序遗传算法(NSGA-II)获得一组帕累托解集，结合模糊隶属度函数评价各非支配解选出其中的最优折中解，模型求解流程图绘制如图3所示。

基于模糊隶属度函数进行归一化最优折中解筛选过程表示如下：

其中，fm,n表示第m个目标函数的第n个帕累托解；φm,n表示第n个帕累托解中第m个目标函数的评价情况；φn表示第n个帕累托解的总体评价值；Mo为优化目标函数的个数；N为帕累托解集中解的个数。

本发明设定T＝24小时为规划周期(基本时段长为1h)，某典型地区内单个综合能源服务商所辖用户的24小时电负荷、热负荷预测曲线如图4所示。利用蒙特卡洛模拟的方法产生1000组实时市场电价场景，并采用K-Means算法对场景进行聚类，从而构造出5个典型场景，5个场景发生的概率分别为0.227 0.096 0.162 0.413 0.102，得到各场景实时电价预测曲线如图5所示。根据PJM日前市场数据统计，日前市场电价与负荷水平呈一定线性关系如下：

式中：a＝0.4，b＝235。

值得说明的是，同时假设综合能源服务商通过中长期双边交易市场购买所需电量的80％，分解到每个时段的中长期合同电量上下限为50MWh、500MWh，购电合约价格为450元/(MWh)，天然气购买价格为2.5元/m3，输入天然气体积上限为30m3。综合能源系统中电能转换装置的相关参数见表1，三类柔性调节能源销售套餐的售电/热价格、削减/转移补偿费、回购电价折扣率等参数设计见表2，负荷削减量、转移量、回购量上下限值见表3。

表1综合能源系统电能转换装置参数

表2三类柔性调节能源销售套餐参数

表3用户柔性调节量上下限值

本发明以参与利益共同体协调运营的用户总数N＝6为例分析，假设各类用户选择不同类型能源销售套餐，将置信水平β取为0.95，用户用电行为、用电成本满意度的权重分别取为0.3、0.7。

(1)Pareto最优解集分析

本发明在MATLAB R2016a环境下编程，应用NSGA-II算法求解，设置种群大小为50，迭代次数为150，交叉概率为0.9，变异概率0.1。以f

值得说明的是，参与利益共同体协调运营策略对综合能源服务商的收入、利润、风险等影响如表4所示，各类用户参与利益共同体协调运营前后的用电成本、用电量变化情况如图7所示，各类用户用电方式、用电成本满意度和用户承担的风险情况如图8所示

表4利益共同体策略对综合能源服务商的影响

从表4可以看出，利益共同体协调运营策略在大幅降低综合能源服务商承担的风险的同时，提升了其运营利润。结合图7和图8可以看出，对于参与利益共同体选择不同能源套餐的用户，用电量波动不大的基础上，用电成本下降了25％左右，用户综合满意度较高，且用户承担风险与其用电成本满意度变化趋势相近，证明满足风险收益对等原则。综合来看，利益共同体协调运营策略具有较好的经济效益和吸引用户的能力。

(2)不同柔性调节补偿费下优化决策结果分析

为分析柔性调节补偿费的合理设置水平，以实现利益共同体的利润最大化，将三类能源销售套餐的削减补偿费和转移补偿费，以100元为增量步长，由基础数据不断增加，得到能源服务商利润和用户综合用电成本满意度的变化情况如图9所示。同样的，以0.02为回购电价折扣率步长，得到不同回购电价折扣率下能源服务商利润和用户综合用电成本满意度变化曲线如图10所示。

由图9、图10可以看出，削减、转移补偿费的增加使得综合能源服务商的成本提高、利润降低，但另一方面降低了用户的用电成本，提高了用电成本满意度。而随着回购电价折扣率的增加，综合能源服务商利润升高，用户综合用电成本满意度提高。原因在于：削减、转移补偿费的提高增加了综合能源服务商的额外支出，而回购电价折扣率的提高促进了多余电量的售出。因此为提高利益共同体协调运营策略的经济性，可以尝试高回购折扣率、低补偿费的套餐设计思路。

(3)不同利益共同体成员数量下优化决策结果分析

改变“综合能源服务商-多用户”利益共同体中的用户数量，发现综合能源服务商的利润、用户用电成本满意度、共同体利益分配系数的变化如图11所示。

由图11可以看出，随着共同体成员数量的增多，综合能源服务商的利润升高、利益分配系数缓慢减少、用电成本满意度总体呈上升趋势，在用户总数为15时，达到峰值。这证实了共同体成员数量越多，共同体获得总利润越大，分配给所有用户的总利润值越大，但由于成员越来越多，分配到每个用户的利润则先增大后减小。因此，综合能源服务商的利益共同体协调运营策略需根据自身规模，选择最适宜的用户数量。

(4)不同套餐下柔性调节性能比较分析

将优化决策结果中选择三类能源销售套餐的典型负荷构成绘制为图12-14所示，以分析可削减负荷、可转移负荷、回购电量的柔性调节性能。

结合图12、图13和图14可以发现，I类套餐中可削减负荷分布于一天中多个时段，充分缓解了供电晚高峰，而I类套餐中的回购电量极少，证明I类套餐电量供给短缺的情况出现较少；II类套餐中可转移负荷从用电晚高峰时段19-24转移到了用电低谷期时段2-7，实现了削峰填谷，提高了利益共同体的经济性，同时回购电量也主要分布于时段19-24，以保证晚高峰时期供用电的平衡；III类套餐中可削减负荷分布较少，而可转移负荷除了将时段20-23转移到时段5-8外，还将用电高峰时段14-18转移到平时段11-13，使得用电负荷多分布于实时电价低谷时期，以减少利益共同体的购电成本。相较而言，三类套餐的柔性调节特点不同，各类用户的吸引程度不同，但对保障电量供需平衡和提高利益共同体协调运营的经济效益都有一定作用。

(5)综合能源服务商购能策略分析

根据优化决策结果，得到综合能源系统的输入天然气体积和输入电功率24小时变化曲线如图15所示，综合能源服务商各时段现货市场购电量和中长期市场电量分解情况如图16所示。

从上图可见，中长期市场购电量主要分解在8-23时段，而日前市场和实时市场购电主要集中于0-10时段。这是由于用电高峰期实时市场电价激增，该时段增加中长期电量分解有利于提高综合能源服务商利润，而用电低谷期实时市场电价较低，当日前市场购电量不足时，可以适当购买实时市场的电能。

综上所述，本实施例的实施原理为：为综合能源服务商搭建包含电、热、气的物理系统结构，设计了适应不同用户的考虑可削减负荷、可转移负荷以及电量回购的三类柔性调节能源销售套餐。提出基于让利行为的利益分配规则和风险收益对等原则，并利用条件风险价值法度量利益共同体面临的总风险损失，构建了利益共同体非线性多目标优化模型，并基于非支配排序遗传算法求出最优折中解，本发明结构合理，设计巧妙，适合推广。