基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法

技术领域

本发明涉及电力市场领域，特别是基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法。

背景技术

随着新能源的高比例渗透与分布式发电、储能技术的普及与发展，传统电网负荷将从消费者向兼具消费与生产能力的产消者转化。因此，近年来关于产消者调度控制的问题得到了广泛学者的关注。其中按调控方式可简单分为产消者区域协商自治的调控方式以及第三方集中协商的调控方式。前者以产消者自身为主导，充分考虑自身的利益需求实现区域自治。但由于产消者主体容量有限，难以很好的参与配网辅助服务市场中。而后者能够有效地整合各产消者的需求响应资源，且通过对第三方主体调控机制的设计，同样可对产消者自主诉求进行考虑。其中，聚合商作为产消者集群的代理运营商，在实现对产消者资源有效管理的同时，可协调辅助服务市场与各产消者之间的矛盾，充分体现产消者为电网带来的价值和效益。因此，在产消者数量不断增多的未来，聚合商是一种实现电网与产消者良性互动的第三方媒介。

实际上，当前已有大量研究展开关于聚合商的讨论。其中聚合商根据对下层可控设备的控制方式又可分为直接控制和间接控制两个大类。直接控制方面，有研究构建售电公司调度模型,将分布式机组和柔性负荷直接纳入售电公司的优化调度。而部分研究认为用户在签订合同后完全将负荷的控制权让渡给聚合商由其全权调控。

同时博弈理论则被广泛应用于聚合商对产消者的间接控制方面。有研究利用激励补偿以及电价作为中间信号，建立聚合商与电动汽车用户的博弈模型。也有研究根据上层聚合商控制优化特性与下层用户耗能特性构建了多区域综合能源系统的双层博弈模型。

显然，直接控制需要全面掌控终端用户的设备信息，对设备下发直接的控制信号。间接控制则根据用户利益诉求，利用中间信号刺激终端用户调整内部用电计划。相比之下，后者合理的兼顾了下层用户的独立产权以及聚合商的利益诉求，是一种更为实际的控制方式。

综上，为在考虑产消者独立权利的基础上充分反映不同主体利益诉求，本发明针对产消者聚合商与下层产消者之间的互动博弈过程，提出了基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有的基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于如何提供基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法，其包括，构建产消者内部资源的数学模型；

构建含分布式机组的产消者聚合商的经济优化运行模型；

构建“多产消者-产消者聚合商”的主从博弈模型；

构建“多产消者-产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架，进行交互迭代求解。

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述产消者内部资源的数学模型包括分布式机组模型、新能源资源模型和柔性负荷模型中的至少一种。

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：若有产消者仅拥有部分资源则可通过调整产消者通用模型的约束进行表示，所述产消者通用模型包括柔性负荷、光伏和发电机组，并且产消者与产消者聚合商签订合约后仅可向产消者聚合商进行购售电，则第i个产消者t时段的运行成本

其中，

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述柔性负荷模通过如下公式表达：

其中，产消者i在t时段的柔性负荷调整量存在着上下限

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述新能源资源模型表达式为：

其中，式中，

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述分布式机组模型的表达式为：

其中，将产消者发电机组t时段的运行成本视为有关其出力电量的二次函数，且

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述含分布式机组的产消者聚合商的经济优化运行模型为产消者聚合商除通过发布电价整合下层产消者资源外，还拥有一定的自主发电能力；

产消者聚合商需要根据电价信息合理制定代理电价及发电计划，由此与上层电网和下层产消者进行电能交互以获得收益，故建立产消者聚合商t时段的收益

其中，

根据产消者参与的产消者聚合商整合的动力，产消者聚合商向产消者的购电价/售电价应高于/低于电网的购电价/售电价，以及产消者聚合商的发电能力上下限和功率平衡约束，故产消者聚合商相关约束通过如下公式表示：

式中，产消者聚合商发电机组功率的上下限分别表示为

所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述构建“多产消者—产消者聚合商”的主从博弈模型包括如下步骤：

在每个时段t，产消者聚合商首先根据上层电网的电价信息以及下层产消者上报的基础净用电负荷

将电价信息

产消者作为跟随者，根据产消者聚合商下发的信息实时调整内部产用电策略，并将向产消者聚合商的购售电量

产消者聚合商根据产消者上传的信息更新自身策略，由此往复直至达到平衡。

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述“多产消者-产消者聚合商”的主从博弈模型为：

式中，PA和Pr分别表示产消者聚合商主体以及多产消者群主体；产消者聚合商与产消者的策略集合均为整个博弈空间的紧子集；产消者聚合商与产消者的收益函数

作为本发明所述基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法的一种优选方案，其中：所述“多产消者-产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架包括：

产消者聚合商初始化当前时段t的电网购售电价

产消者i根据种群中第j个的代理电价求解产消者内部资源数学模型制定自己的运行策略

产消者聚合商获取所有产消者策略种群

产消者聚合商的根据

k＝k+1，按所选启发式算法更新种群

计算最优的适应度

收敛阈值，当判断为否时，重复产消者i根据种群中第j个的代理电价求解产消者内部资源数学模型制定自己的运行策略/>

产消者聚合商最优代理电价为

本发明有益效果为：本发明兼顾了产消者聚合商经济效益与产消者个体用电成本，准确反映各参与主体的运行利益需求；同时本发明能有效保护用户隐私，调动分布式设备参与需求响应的积极性，提高需求侧响应的控制成效。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明的整体流程图。

图2为本发明的

图3为本发明的两个场景下配网系统净负荷情况展示图。

图4为本发明的IPSO、PSO和GWO算法10:00的平衡迭代图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

参照图1，为本发明第一个实施例，该实施例提供了基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法，基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法包括：

S1、构建产消者内部资源的数学模型。

更进一步的，产消者内部资源的数学模型包括分布式机组模型、新能源资源模型和柔性负荷模型中的至少一种。

更进一步的，若有产消者仅拥有部分资源则可通过调整产消者通用模型的约束进行表示，产消者通用模型包括柔性负荷、光伏和发电机组，并且产消者与产消者聚合商签订合约后仅可向产消者聚合商进行购售电，则第i个产消者t时段的运行成本可表示为：

其中，

需要说明的是，当前产消者的产电能力大多来源于光伏及分布式发电机组，且其通常还具备一定的柔性可调负荷。因此将产消者通用模型分为柔性负荷、光伏以及发电机组三个部分(若有产消者仅拥有部分资源则可通过调整通用模型的约束进行表示)，同时产消者与产消者聚合商签订合约后仅可向产消者聚合商进行购售电。

更进一步的，柔性负荷模通过如下公式表达：

其中，产消者i在t时段的柔性负荷调整量存在着上下限

更进一步的，产消者新能源资源模型表达式为：

其中，式中，

需要说明的是，产消者新能源资源模型可以光伏为对象说明，对于产消者所拥有新能源光伏，其采用最大功率控制方式，且全额接纳其出力，且可再生能源的使用不会造成额外的成本。

进一步的，产消者分布式机组模型的表达式为：

其中，将产消者发电机组t时段的运行成本视为有关其出力电量的二次函数，且

S2、构建含分布式机组的产消者聚合商的经济优化运行模型。

进一步的，含分布式机组的产消者聚合商的经济优化运行模型为产消者聚合商除通过发布电价整合下层产消者资源外，还拥有一定的自主发电能力；

具体的，产消者聚合商需要根据电价信息合理制定代理电价及发电计划，由此与上层电网和下层产消者进行电能交互以获得收益，故建立产消者聚合商t时段的收益

其中，

更进一步的，考虑产消者参与的产消者聚合商整合的动力，产消者聚合商向产消者的购电价/售电价应高于/低于电网的购电价/售电价，同时产消者聚合商的还需考虑发电能力上下限及功率平衡约束，故产消者聚合商相关约束通过如下公式表示：

式中，产消者聚合商发电机组功率的上下限分别表示为

S3、构建“多产消者-产消者聚合商”的主从博弈模型。

更进一步的，所述构建“多产消者—产消者聚合商”的主从博弈模型包括如下步骤：

在每个时段t，产消者聚合商首先根据上层电网的电价信息以及下层产消者上报的基础净用电负荷

将电价信息

产消者作为跟随者，根据产消者聚合商下发的信息实时调整内部产用电策略，并将向产消者聚合商的购售电量

产消者聚合商根据产消者上传的信息更新自身策略，由此往复直至达到平衡。

更进一步的，“多产消者-产消者聚合商”的主从博弈模型为：

式中，PA和Pr分别表示产消者聚合商主体以及多产消者群主体；产消者聚合商与产消者的策略集合均为整个博弈空间的紧子集；产消者聚合商与产消者的收益函数

S4、构建“多产消者-产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架，进行交互迭代求解。

更进一步的，构建“多产消者—产消者聚合商”的主从博弈模型包括如下步骤：

在每个时段t，产消者聚合商首先根据上层电网的电价信息以及下层产消者上报的基础净用电负荷

将电价信息

产消者作为跟随者，根据产消者聚合商下发的信息实时调整内部产用电策略，并将向产消者聚合商的购售电量

产消者聚合商根据产消者上传的信息更新自身策略，由此往复直至达到平衡。

具体的，“多产消者-产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架为：在任意时段，对于产消者聚合商而言，其目标为最大化自己的收益

更进一步的，“多产消者-产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架包括：

(1)产消者聚合商初始化当前时段t的电网购售电价

(2)产消者i根据种群中第j个的代理电价求解产消者内部资源数学模型制定自己的运行策略

(3)产消者聚合商获取所有产消者策略种群

(4)产消者聚合商的根据

(5)k＝k+1，按所选启发式算法更新种群

(6)计算最优的适应度

收敛阈值，当判断为否时，重复第(2)步；当判断为是时，进行如下操作：

(7)产消者聚合商最优代理电价为

实施例2

参照图1～图4，为本发明第二个实施例，其不同于第一个实施例的是，在本实施例中将电动汽车考虑进入各个产消者主体内部的资源之中，其模型表示如下：

其中，e为电动汽车编号，e

实施例3

参照图1～图4，为本发明第三个实施例，其不同于前两个实施例的是，本实施例以包含5个产消者的100个刚性负荷组成的配网为对象展开，假设一天可分为24个时段。电价为分时电价进行设置。每个产消者都配有光伏发电装置，柔性负荷和分布式发电机组。同时产消者聚合商也拥有独立的微型燃气轮机,设置用户侧柔性负荷改变量占比约为15％。为说明通过产消者聚合商可对产消者资源进行引导，以有效提高双方效益，本文设置了两个场景展开讨论。

场景1：产消者与产消者聚合商不存在合约关系，直接与上层电网交互。

场景2：产消者与产消者聚合商之间基于代理电价进行电能交互。

本文基于Python+Gurobi对模型进行编写求解，并在Spyder编译平台上完成仿真实验。仿真所得产消者与产消者聚合商的优化收益值如下表所示。

表1产消者与产消者聚合商的优化收益值表

可见在场景1中，产消者聚合商所拥有的发电机组以及产电盈余的产消者仅可以较低的上网电价

产消者聚合商的发电机组能以高于

表2场景1和场景2下配网系统净负荷数据表

可见，场景2相较于场景1，其在负荷峰值时能够实现一定程度的削峰效用。简单来说，相比于直接向电网售电，代理电价

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。