区域综合能源系统运行优化方法及装置

技术领域

本发明属于区域综合能源调度技术领域，尤其是涉及一种区域综合能源系统运行优化方法及装置。

背景技术

近年来，全球化石能源枯竭，生态环境不断恶化，人类正面临着环境污染与资源短缺等双重压力。传统的单一能源系统因其能源综合利用率低且污染严重等缺点已不能满足现代社会的发展需要。综合能源系统能够统筹多种能源，进行协调调度，充分发挥不同能源的供能优势，提高能源综合利用效率。区域综合能源系统(District Integrated EnergySystem,DIES)立足于区域典型场景，服务更具有针对性和专一性，资产归属相对统一，能够合理汇集不同主体的资金、资源优势，协调各方主体的利益。但不同主体决策管理和生产经营计划并不相同。因此，在充分考虑各方主体利益的同时，如何制定全系统运行优化调度策略是当前亟需解决的难题。

目前，综合能源方面的研究热点主要在于电、气、热多能耦合系统的互补运行调度，“源-网-荷-储”的灵活性提升等方面。其中在“荷”侧，通常以实时电价、分时电价的形式进行需求响应，近年来已有相关研究将单一的电能需求响应扩展到电、气、热综合需求响应，提高了能源利用效率。在区域综合能源系统方面，区域含有能源供应商、区域服务商、区域用户三个主体，为分析市场中能源售卖者和购买者之间的交易互动过程，通常采用主从博弈模型中的领导者与跟随者进行分析。有一个领导者和多个跟随者的形式，及一个领导者和一个跟随者的形式。

在DIES运行优化研究领域，目前在分析需求响应时，仅仅考虑了电能交易，没有考虑天然气、热能供给的灵活性，且忽略了“源”侧能源供应商与区域服务商之间的博弈互动。探求“源”侧的灵活性，实现源-荷双侧互动，在系统整体经济性及能源利用率仍然存在一定的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种区域综合能源系统运行优化方法及装置，以解决现有技术中对于区域能源系统优化缺少多种能源融合以及缺乏系统整体经济性的技术问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明实施例提供了一种区域综合能源系统运行优化方法，包括：

基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型；

根据所述综合能源系统的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，根据求解结果对能源系统运行参数进行优化；

所述基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型，包括：

基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型；

基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型；

基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型；

所述基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型，包括：分别建立所述能源供应商的经济性目标函数和约束条件，所述能源供应商的经济性目标函数，包括：

式中，C

运行成本的函数如下：

式中，a

式中，A

所述约束条件包括：

价格-功率曲线截距上下限约束：

式中，

所述基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型，包括：分别建立所述区域服务商的经济性目标函数和约束条件；

所述区域服务商的经济性目标函数，包括：

式中，C

式中，c

式中，

式中，P

所述约束条件包括：电、气、热能源功率平衡约束；和

区域运行商各设备输出功率上下限约束；

所述各设备输出功率上下限约束采用如下公式表达：

d∈D，其中d代表设备种类，D＝{P2G,CHP,GB}。

所述基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型，包括：

分别建立所述区域用户的经济性目标函数和约束条件；

所述区域用户的经济性目标函数，包括：

式中，ω

式中，M

所述约束条件包括：

用户实际用能约束

式中，

另一方面，本发明实施例还提供了一种区域综合能源系统运行优化装置，包括：

运行经济模型建立模块，用于基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型；

优化模块，用于根据所述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，根据求解结果对能源系统运行参数进行优化；

所述运行经济模型建立模块，包括：

能源供应商运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型；

区域能源供应商运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型；

区域用户运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型；。

相对于现有技术，本发明所述的区域综合能源系统运行优化方法及装置具有以下优势：

本发明实施例所述的区域综合能源系统运行优化方法及装置，通过基于Stackelberg博弈分别建立能源供应商、区域能源供应商和区域用户的运行经济模型，并采用粒子群算法对上述运行经济模型进行求解。充分考虑了了区域运营商的用能策略，考虑所配置各个设备的运行特性，深入研究各设备的出力情况，便于对各设备运行优化控制。同时，由于引入用能偏好成本量化用能舒适度，解决了单一的可中断负荷补偿不能真实反映用户的用能特性的缺陷。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例一所述的区域综合能源运行优化方法的流程示意图；

图2为本发明实施例一所述的区域综合能源运行优化方法中应用场景中区域综合能源系统模型示意图；

图3为本发明实施例一所述的区域综合能源运行优化方法中应用场景中用户侧的电热气初始用能曲线及风力发电与光伏发电预测出力的示意图；

图4为本发明实施例一所述的区域综合能源运行优化方法中应用场景中用户的用能偏好系数在24小时内的波动曲线示意图；

图5为本发明实施例二所述的区域综合能源运行优化装置的结构示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“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和简化描述，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。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的区域综合能源系统运行优化方法的流程示意图，参见图1，所述区域综合能源系统运行优化方法，包括：

S110,基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型。

在本实施例中，构建的区域综合能源系统的源荷双侧主从博弈架构，包含能源供应商、区域服务商和区域用户三个市场参与者。“源”侧的能源供应商作为能源售卖者、拥有者，有优先决定权，因此其为博弈中的领导者，区域服务商为跟随者。且能源供应商、区域服务商在做出策略时有先后顺序，即能源供应商制定面向服务商的能源售价后，服务商据此调整自身的购能策略，并将该信息反馈给能源供应商，能源供应商在此基础上制定新的能源售价，该博弈过程不断反复，直至达到均衡。

双方能够共享信息，即供应商能准确获得服务商的用能信息，服务商能准确获得能源售价。因此该博弈属于完全信息动态博弈。同理，需求侧也属于该种博弈。主从博弈(Stackelberg博弈)中涉及到的领导者和跟随者可以很好地描述这种交易互动关系。因此，本发明实施例采用Stackelberg博弈方法对区域各主体之间的利益关系进行分析。

能源供应商配置有发电机组、配气站，向区域服务商售电能、天然气。

区域服务商从能源供应商购气，从热源厂购热，从能源供应商或电网购电。服务商含有热电联产机组、燃气锅炉、P2G等传统可控能量转换设备，以及风力发电、光伏发电等新能源设备。可通过光伏、风机、CHP进行供电，或者直接从电网购电，来满足下游用户电能需求。在热能供应方面，可通过热源厂、GB、CHP进行供热。在满足燃气需求时，可直接利用从供应商购买到的天然气，或通过P2G进行供气。服务商将可再生能源发电与传统供能设备相结合，以满足区域用户多能源需求。其中P2G与热电联产机组的配置将电、气、热系统耦合在一起，实现了能量的互补利用。

大量区域用户分散参与市场交易会增加市场负担，且同一区域的用户用能特性相似，据此，将该区域的所有用户聚合在一起，统一参与到市场交易中，并以激励型综合需求响应的形式分析用户用能的灵活性。

结合上述内容，在本实施例中，所述基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型，可以包括：基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型；基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型；基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型。

相应的，所述基于Stackelberg博弈建立能源供应商运行经济模型，包括：分别建立所述能源供应商的经济性目标函数和约束条件，所述能源供应商的经济性目标函数，包括：

式中，C

运行成本的函数如下：

式中，a

式中，A

所述约束条件包括：

价格-功率曲线截距上下限约束：

式中，

此外，由于能源供应商内部配置的发电机组和配气站数量有限，因此其能够提供给区域服务商的能量需满足上限值约束：

其中

区域服务商从能源供应商购电、热、气三种能源。可通过配置的光伏、风机、CHP进行供电，或者直接售卖从供应商购买到的电能，来满足下游用户电能需求。在热需求供应方面，可直接利用从供应商购买到的热，或通过GB、CHP进行供热。在满足燃气需求时，可直接利用从供应商购买到的天然气，或通过P2G进行供气。具体的，区域服务商具有如下生产模型：

(1)可再生能源发电(Power to Gas,P2G)设备

利用风力发电、太阳能发电等的剩余电力电解水生成氢，然后提供给现有的燃气管道网络；或者利用电力、水及大气中的CO2，通过甲烷化反应制造甲烷，提供燃气。其模型如下：

式中，

(2)热电联产(Combined Heat and Power,CHP)设备

锅炉产生的蒸汽驱动汽轮发电机组发电以后，排出的蒸汽仍含有大部分热量被冷却水带走，因而火电厂的热效率只有30－40％。如果蒸汽驱动汽轮机的过程或之后的抽汽或排汽的热量能加以利用，可以既发电又供热。这种生产方式称为热电联产。这个过程既有电能生产又有热能生产，是一种热、电同时生产、高效的能源利用形式。其热效率可达80－90％，能源利用效率比单纯发电约提高一倍以上。它将不同品位的热能分级利用(即高品位的热能用于发电，低品位的热能用于集中供热)，提高了能源的利用效率，减少了环境污染，具有节约能源、改善环境、提高供热质量、增加电力供应等综合效益。其模型如下：

式中，

(3)燃气锅炉(Gas Boiler,GB)设备

燃气锅炉通过燃烧天然气来提供热能。其模型如下：

式中，

(4)风力发电设备

风力发电是把风的动能转为电能。风能是一种清洁无公害的的可再生能源能源。

式中，

(5)光伏发电设备

光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。

式中，

区域服务商的净收益由向区域用户售能获得的收益与向能源供应商购能的成本之差决定。

所述基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型包括：建立区域服务商的经济性目标函数和约束条件。

区域服务商的经济性目标函数如下：

式中，C

式中，c

区域服务商的购能成本

式中，

电能供应过程中会产生环境污染，因此需要将其治理成本

式中，P

此外，约束条件包括如下：

1)从上级电网购电量约束，从热源厂购热量约束

式中，

2)电、气、热能源功率平衡约束

式中，P

3)区域运营商各设备输出功率上下限约束

式中，d∈D，d代表设备种类，D＝{P2G,CHP,GB}。

4)区域服务商向区域用户下发的售能价格约束

式中，

在需求侧博弈过程中，用户通过可中断负荷参与到需求响应中，但是单一的可中断负荷补偿并不能真实反映用户的用能特性，因此引入用能偏好成本D

区域用户的运行经济模型，包括：所述区域用户的经济性目标函数和约束条件；

所述区域用户的经济性目标函数，包括：

式中，ω

式中，M

所述约束条件包括：

用户实际用能约束

式中，

上述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型的建立可不分先后顺序。可随实际情况进行灵活调整。

S120,根据所述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，根据求解结果对能源系统运行参数进行优化。

示例性的，所述根据所述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，可以包括：根据区域用户在某种能源需求的运行经济模型中的目标函数确定某一能源下的最优负荷响应；根据所述最优负荷响应将双层目标函数转换为单目标函数进行求解，以得到区域服务商所配置各个能量生产，转换设备的出力，以及向区域用户制定的价格；根据所述区域服务商所配置各个能量生产，转换设备的出力，以及向区域用户制定的价格确定区域用户的各能源用能量。

具体的，可以按照如下方式进行计算：

求解用户目标函数C

并令该式其等于0，则可求得某能源价格下最优负荷响应。

将上式带入到所述区域服务商的目标函数中，可将“源”侧博弈互动中的双层目标函数转换为单目标函数进行求解，

区域服务商首先制定初始能源售卖价格，并下发给区域服务商；区域服务商在接受到能源价格后，在满足用户多能源需求的前提下，以净收益最大的目标选择较为合适的购能策略，并优化所配置的各设备出力，制定面向区域用户的能源价格，并下发；区域用户接收到新的能源价格后，将参与到需求响应中，以自身综合成本最小为目标，选择性的削减一定负荷量，并将新的负荷曲线传递给上游区域服务商；区域服务商在接收到新的负荷需求后，制定新的购能策略，并优化所配置的各设备出力，并将新的购能策略上传给能源供应商，能源供应商再次以自身售能收益最大为目标制定能源价格，并下发给区域服务商，完成第一轮博弈；之后“源-荷”双侧不断博弈，直到“源-荷”双侧的博弈双方都不能仅仅通过单方面的调整决策来获取更大的收益。

通过上述博弈过程最终获得的纳什均衡解，可以得到能源供应商以自身售能收益最大为目标的，向区域服务商下发的电能价格矩阵E

式中，n表示能源供应商拥有的发电机总台数，m表示能源供应商拥有的配气站数量；向量

得到区域服务商以自身净收益最大为目标的，所配置各个能量生产、转换设备的出力P

P

P

式中，d∈D，D＝{P2G,GB,CHP,Wind,PV}。

得到区域用户以自身综合成本最小为目标的各能源用能量P

式中

下面结合具体的应用场景对上述技术方案进行详细描述，在本实施例中，可以采用的区域综合能源系统模型如图2所示，能源供应商中含有3台发电机和一个配气站。用户侧的电热气初始用能曲线及风力发电与光伏发电预测出力如图3所示。在考虑用户侧的综合成本函数时，用户的用能偏好系数起着重要作用，该值在24小时内的波动曲线如图4所示。本实施例将购能成本和用能偏好成本的权重系数设置为相等。仿真验证时，以1小时作为仿真步长。使用粒子群算法进行迭代求解，种群数量设置为50，迭代次数为300次，迭代收敛最大允许误差ε为5×10

本实施例考虑的系统中没有储能系统等时间耦合设备，因此各个时间段可以进行独立分析。不失一般性，以第12小时的结果进行分析，并设置以下4个场景进行分析，

场景Ⅰ：服务商与能源供应商进行多种能源的博弈互动；

场景Ⅱ：服务商与能源供应商仅进行电能的博弈互动，配气站售出的气价固定；

场景Ⅲ：服务商与能源供应商仅进行气能的博弈互动，各个发电机售出的电价固定；

场景Ⅳ：服务商与能源供应商不进行博弈互动，能源供应商下发固定电价、气价；

上述4个场景均计及需求侧博弈。4个场景均计及需求侧博弈。场景2、3、4中涉及到的固定价格的截距是场景1中24小时内24个截距的平均值，A

下面针对博弈互动情况进行分析；

下表是12：00时区域服务商与能源供应商双方的净收益情况。当双方进行电、气多种能源的博弈互动时，双方的收益是最大的，当固定某一能源的价格时，双方收益会减少。当不进行博弈互动时，双方收益最少。这是因为当服务商与能源供应商进行多种能源博弈互动时，能够充分发挥多种能源的互补替代作用，服务商有更多购能选择，供应商有更灵活的定价策略。因此，本发明实施例提供的区域综合能源系统运行优化方法所提出来的“源”侧博弈使得参与者的经济性得到提升。

表1能源供应商和区域服务商收益(单位：USD)

通过粒子群算法实现双方的博弈。初始状态时，能源定价远离博弈均衡点，随着迭代次数的增加，双方收益波动逐渐减少，直到稳定在某一值附近。

本实施例通过基于Stackelberg博弈分别建立能源供应商、区域能源供应商和区域用户的运行经济模型，并采用粒子群算法对上述运行经济模型进行求解。充分考虑了了区域运营商的用能策略，考虑所配置各个设备的运行特性，深入研究各设备的出力情况，便于对各设备运行优化控制。同时，由于引入用能偏好成本量化用能舒适度，解决了单一的可中断负荷补偿不能真实反映用户的用能特性的缺陷。

在本实施例的一个优选实施方式中，在确定区域用户的各能源用能量之后，所述方法还可增加如下步骤：根据所述区域用户的各能源用能量调整可再生能源发电设备的出力消纳情况。区域服务商从能源供应商购买能量后，以自身售能收益最大为目标优化各设备出力，以满足用户的多种用能需求。电能供给方面，服务商出于经济性，将主要应用光伏发电、风机发电进行供电。当可再生能源发电不能满足负荷需求时，将主要从上游电网购电后进行供电。同时，需求响应也将能减少服务商的购电成本。热能和天然气供给方面，由于CHP和P2G的转换效率较低，且热价比电价低，服务商将主要选择从热源厂购热直销，从配气站购气。同时，需求响应也将能减少服务商的购热、购气成本。

实施例二

图5为本发明实施例二提供的区域综合能源系统运行优化装置的结构示意图。参见图5，所述区域综合能源系统运行优化装置，包括：

运行经济模型建立模块210，用于基于Stackelberg博弈建立综合能源系统的运行经济模型；

优化模块240，用于根据所述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，根据求解结果对能源系统运行参数进行优化；

所述运行经济模型建立模块，包括：

能源供应商运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型；

区域能源供应商运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型；

区域用户运行经济模型建立单元，用于基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型；

优化模块240，用于根据所述能源供应商的运行经济模型、区域能源供应商的运行经济模型和区域用户的运行经济模型，采用粒子群算法进行求解，根据求解结果对能源系统运行参数进行优化；

所述基于Stackelberg博弈建立能源供应商的运行经济模型，包括：分别建立所述能源供应商的经济性目标函数和约束条件，所述能源供应商的经济性目标函数，包括：

式中，C

运行成本的函数如下：

式中，a

式中，A

所述约束条件包括：

价格-功率曲线截距上下限约束：

其中

所述基于Stackelberg博弈建立区域能源供应商的运行经济模型，包括：分别建立所述区域服务商的经济性目标函数和约束条件；

所述区域服务商的经济性目标函数，包括：

式中，C

式中，c

区域服务商的购能成本

式中，

电能供应过程中会产生环境污染，因此需要将其治理成本

式中，P

所述约束条件包括：电、气、热能源功率平衡约束；和

区域运行商各设备输出功率上下限约束；

所述各设备输出功率上下限约束采用如下公式表达：

式中，d∈D，d代表设备种类，D＝{P2G,CHP,GB}。

所述基于Stackelberg博弈建立区域用户的运行经济模型，包括：

分别建立所述区域用户的经济性目标函数和约束条件；

所述区域用户的经济性目标函数，包括：

式中，ω

式中，M

所述约束条件包括：

用户实际用能约束

式中，

在本实施例的一个优选实施方式中，所述优化模块，包括：

最优负荷响应确定单元，用于根据区域用户在某种能源需求的运行经济模型中的目标函数确定某一能源下的最优负荷响应；

求解单元，用于根据所述最优负荷响应将双层目标函数转换为单目标函数进行求解，以得到区域服务商所配置各个能量生产，转换设备的出力，以及向区域用户制定的价格；

配置单元，用于根据所述区域服务商所配置各个能量生产，转换设备的出力，以及向区域用户制定的价格确定区域用户的各能源用能量。

在本实施例的另一优选实施方式中，所述装置还包括：

调整模块，用于根据所述区域用户的各能源用能量调整可再生能源发电设备的出力消纳情况。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。