一种基于非合作博弈的综合能源系统能源共享方法

技术领域

本发明属于共享经济和电力市场交叉领域，涉及一种基于非合作博弈的综合能源系统能源共享方法。

背景技术

为了缓解环境污染和能源短缺，近年提出了区域电、气、热能转换、分配和协调的综合能源系统概念。据估计，到2030年天然气发电量将增长230％，相应的装机容量将迅速增加，进一步加深综合能源系统内部的耦合。开发一个能实现新技术与分布式能源的深度融合、需求多样化(冷、热、电、气等)的一体化能源系统，已成为能源革命的必然选择。

同时，能源集线器的概念也为综合能源系统的建模和分析带来了方便。能源集线器被认为是一个单元，在这里可以转换、调节和储存多个能量载体。它代表了能源基础设施和负荷之间的接口。各种能源的协调和优化可以提高能源利用的可靠性和灵活性。

此外，近年来共享经济的概念被熟知并且有了广泛的商业实践。其中共享商业模式已经延伸至电力领域，以储能共享为代表的商业模式已经开始运行。未来还将发展出更多的形式，目前尚未出现综合能源系统电-气-热多能领域的共享形式。

目前，已有的综合能源系统研究存在以下问题：

(1)如今，用户与发电资源之间的互动已经增加，为用户提供了更多参与能源交易的选择，并促进了最终用户的角色从传统能源消费者向产消者的转变，例如智能建筑，商业住宅，以及可以自行消耗和提供能源的居民社区。如果在市场设计过程中，不充分考虑用户侧的需求响应，就无法充分发挥用户侧的积极性和激励用户之间的互相交易过程，不能促进分布式资源的就地消纳。

(2)随着电力市场的改革，交易正在从传统的垂直整合结构(自上而下)变为交互式竞争结构(彼此之间的相互作用)。电价影响负荷需求，负荷也影响电价。传统的集中式优化方法几乎无法描述两者之间的相互作用，也无法保护信息隐私。因此，在综合能源系统中，在面对市场改革的大环境下，也需要引入新的方法来处理价格和用户侧的交互。其中，非合作博弈论是研究各方如何做出决策的理论，存在利益关联或冲突时，根据自己的能力和所拥有的信息做出合理的决定，适合分析多方之间的交互。

发明内容

本发明的目的在于针对综合能源系统能源共享的问题，提出了一种基于非合作博弈的综合能源系统能源共享方法，该方法考虑了非合作博弈和双层模型，能够实现综合能源运营商的利润和产消者的效用最大化，同时能够为综合能源系统的运行以及多种能源共享经济与电力系统的融合提供参考。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种基于非合作博弈的综合能源系统能源共享方法，包括以下步骤：

步骤I：建立综合能源系统共享机制框架：

步骤II：根据综合能源系统共享机制框架，建立综合能源上层模型和产消者下层模型：

步骤III：根据综合能源上层模型和产消者下层模型建立非合作博弈模型：

步骤IV：用分布式算法而非集中式优化方法对非合作博弈模型进行求解，得到价格和负荷，实现能源共享。

本发明进一步的改进在于，综合能源系统共享机制框架包括能源集线器、新能源以及产消者；综合能源系统包括产消者用户侧和综合能源运营商；其中，运营商为博弈的上层主体，发布价格信号并且嵌有能源集线器设备进行转化；产消者为博弈的下层主体，根据价格信号进行自身共享购售调整；能源集线器包括电、气、热储能装置。

本发明进一步的改进在于，综合能源系统运营商目标函数是最大化自身利润，表示为：

式中：F

本发明进一步的改进在于，在时间段t中向产消者出售的能源收入

式中，λ

上层主体的策略空间表示为：

本发明进一步的改进在于，能源利润表示为：

式中，

假设效用函数是凸的非递减函数，表示为：

式中，ξ

下层模型的策略空间为：

本发明进一步的改进在于，非合作博弈模型为：

G＝{N；{δ

模型包括三要素，标准化为：

(1)参与者

IES，DP，SP是博弈中的3个参与者，集合为N＝{Ι,IES}；

(2)策略

IES领导者的24小时电，气和热价格购销策略用矩阵形式表示如下δ

其中，δ

(3)利润

每个参与者的利润定义为目标函数；

最佳响应策略

当所有追随者对领导者的策略做出最佳反应时，博弈达到Stackelberg平衡，并且领导者接受响应；满足以下条件：

F

本发明进一步的改进在于，用分布式算法而非集中式优化方法对非合作博弈模型进行求解的具体过程为：首先对利润、价格进行初始化，然后随机生成IES价格，对每个产消者，收到价格信号δ

与现有技术相比，本发明具有的有益效果：本发明能够整合一定区域内的分布式发电、产消者和储能资源，以能源共享的方式协调参与到含能源集线器可进行转换的综合能源系统的运营中，避免富余能源的浪费以及降低经过电网造成的损耗。本发明提出的基于非合作博弈的综合能源系统能源共享方法，可以通过非合作博弈的方法迭代博弈出综合能源运营商内部的电、气、热共享价格信号，可以有效引导用户的用能行为，保证用户舒适度；通过综合能源系统整合分布式资源和能量转化的方法可以提高能效，促进区域资源的优化配置；通过多能共享的概念可以充分发挥分布式资源的时空互补特性，扩大社会福利空间。

附图说明

图1为本发明中的综合能源系统能源共享框架。

图2为均衡电价。

图3为均衡气价。

图4为气产消者负荷变化对比。

图5为能源集线器调度热结果。

图6为气共享前后的负荷对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体算例对本发明作进一步详细说明。

首先，建立以能源集线器为中心可以进行能量转换的分布式电气热能量共享方法，构建一个更加通用的综合能源系统主体；其次，构建以综合能源运营商为领导者，产消者为跟随者的非合作博弈模型，同时考虑在多能共享模式下领导者的收益和跟随者的用能效用问题；然后基于保护参与者隐私，采用分布式算法求解该均衡问题，通过主从交互获得最优策略，实现领导者追求利益最大化和跟随者追求效用最大化的均衡。最后，进行算例分析验证。

具体包括以下步骤：

步骤I：建立综合能源系统共享机制框架：

综合能源系统包括能源集线器，可再生能源和产消者，可以进行信息交互和能量调度；

步骤II：建立综合能源上层模型和产消者下层模型：

对综合能源运营商的目标函数进行建模，对能量供给侧的产消者和能量需求侧的产消者进行建模，得到下层效用最大化的目标函数；

步骤III：建立非合作博弈模型：

同时优化电价、气价和热价和产消者的需求响应，以上层为领导者，下层为跟随者，研究动态博弈模型；

步骤IV：分布式算法求解：

基于不透明竞争和保护隐私的原则，用分布式算法而非集中式优化方法进行求解。

步骤V：仿真计算：

建立了一个包含6个产消者和1个能源集线器的综合能源系统进行算例分析，验证该方法的有效性和实用性。

具体过程如下：

1)建立综合能源系统共享机制框架

本发明的综合能源系统集成能源集线器、新能源以及产消者于一体，以能源集线器为能源转换中心，协同互联综合能源系统网络，实现经济、高效供能，科学、合理用能，具体架构如图1所示。图1的介绍具体如下。

系统包括产消者用户侧和综合能源运营商两个部分。其中，运营商为博弈的上层主体，可以发布价格信号并且嵌有能源集线器设备进行转化。产消者为博弈的下层主体，根据价格信号进行自身共享购售调整。在用户侧，一些能量过剩的产消者作为供给侧产消者倾向于通过能源共享的方式给周边具有用能需求的用户供能，可以减少输配成本和损耗，同时不会受市场交易的准入标准限制；而能量不足的产消者作为需求侧产消者也可通过能源共享减少不必要的可靠性支付，降低用电成本。实际上，能量供应和能量需求很难刚好达到平衡。因此，在综合能源系统运营商内部，还设置了可以能量转换的能源集线器，进行电、气、热的互转，来弥补时空上能量不匹配的缺口。

同时，能源集线器还集合了电、气、热储能装置，提供缓冲空间。另外，在能源交易过程中，运营商同样需要承担因价格波动、供需不平衡而带来的风险。因此，综合能源运营商与主网之间存在信息交互和电能与气能的转移，当能源集线器转换无法满足负荷需求时，综合能源系统(IES)必须高价从电网、气网购入电、气。考虑到热能转换、传输的损耗较大，所以热能主要就地提供。

2)运营商上层模型和产消者下层模型

(1)上层优化

对于综合能源系统运营商，不但能参与市场交易，还可以与产消者进行互动，综合能源系统运营商目标函数是最大化自身利润，可表示为：

式中：F

以上变量可以具体表示为：

式中，

上层的策略空间可表示为：

(2)下层优化

对于产消者，本发明考虑了他们自己的能源成本，并建立了效用函数来考虑产消者通过能耗获得的实际效用。实际上，随着能源消耗的增加，尽管能源消耗的成本增加了，但是效用也增加了。相反，产消者通过减少能耗来减少效用，这也相应地降低了能源成本。因此，考虑两者之间的成本－效用关系进行决策对于产消者来说具有更实际的意义。它可以表示为：

式中，

式中，ξ

下层模型的策略空间为：

3)建立非合作博弈模型

以上步骤分别建立了博弈里的两个主体的静态上层和下层模型，接下来对上层主体与下层主体之间，也即运营商和产消者之间的动态博弈关系进行进一步阐述。对产消者的优化基于IES报价，并且它们的优化结果将对IES报价产生影响。该能量交易过程符合主从分层结构的动态博弈情况。因此，本发明建立了以IES为主导，产消者(DP,SP)为追随者的非合作博弈模型，进一步研究了动态博弈关系。它可以表示为：

G＝{N；{δ

模型包括三要素，标准化为：

(1)参与者

IES，DP，SP是博弈中的3个参与者，集合为N＝{Ι,IES}。请注意，DP和SP的集合是一起写的。

(2)策略

IES领导者的24小时电，气和热价格购销策略可以用矩阵形式表示如下δ

(3)利润

每个参与者的利润在步骤2中定义为目标函数。

最佳响应策略

F

4)分布式算法求解

传统的集中式优化方法需要有关所有参与者的详细信息，例如设备参数，能源偏好等。而在竞争激烈的电力市场中，信息并不透明，每个参与者都需要单独进行优化。为了确保隐私，本发明使用了分布式解决方案。具体算法流程如下。首先对利润、价格进行初始化，然后随机生成IES价格,比如

5)模型的仿真计算

算例包括一个能源集线器和6个产消者的综合能源系统。在不同时刻，由于用能行为的不同，本发明设置了峰、平、谷三个典型时期，分析不同方案的运行特点。负荷的最大最小区间分别为：电负荷下限为1.0656至1.25498MW，上限为3.1968至4.41MW，气负荷下限为2.475至4.17kcf/h，上限为7.641至12.2475kcf/h，热负荷下限为1.005至1.235MBtu/h，上限为2.97至3.705MBtu/h。通过具体步骤中双方博弈和算法来回迭代，最终得到价格和负荷的均衡解。首先分析均衡价格说明发明的正确性。电价是指当地电网提供的使用时段电价。IES运营商在上限和下限范围内制定价格策略，为供需双方提供优于电网的价格。在图2中，IES小时平衡价格的波动趋势更接近电网的用电时间价格，在11:00-13:00和18:00-21:00有两个峰值。而在图3中，天然气价格也呈现出类似但更为紧张的定价特征。在低谷负荷时间段，IES运营商制定的价格较低，而相反，在高峰负荷时间段，IES运营商发出的价格信号较高，几乎达到价格上限(市场价)，在平负荷时间段，价格波动较大。

图4分别比较了优化前后所有用户的气负荷的结果。在高峰时段，受上限价格影响，气负荷出现了30％的大幅下降。此外，火电负荷在5:00-6:00和21:00-24:00达到高峰，在时间上呈现反向属性。早晨期间有2倍的下降，午后期间几乎翻了一倍。总体来看，在价格的激励下，需求响应后的负荷曲线呈现出"削峰填谷"的特征。这表明，所提出的模型能够有效改善负荷分布曲线。

图5是上层能源集线器的调度结果。从设备的角度来看，热泵和锅炉的使用次数排在第一和第二位，因为它们的效率更高。至于热电联产机组，有两种模式，一种是热定电，另一种是电定热。其中，只有CHP2(以热定电模式)使用了3个时段，原因是热比电更稀缺。而由于转换和分配比的原因，CHP的效率低于以上两种，所以它的发热量很小。储能设备方面，轴线上面的条形是指放电，下面的条形是指充电。储能设备在低价期储存，共享能源不足时释放，从而降低成本。事实上，在能源中心也有电转气设备，它可以将电力转移到燃气上。但是，它的运行效果最差。所以，当14:00-16:00电力充足而燃气不足时，宁可储电也不使用P2G。总之，能源枢纽可以实现多能源的互补。

为了说明共享机制的科学性，还比较了共享与不共享的对比。图6为DP在参与能量共享前后(以热为例)的负荷变化。可以看到DP的负荷需求得到了更大程度的满足，这使得用户有使用舒适性。并且DP因为共享合同价格比市场卖价低，增大的负荷效用的同时大于成本，在保证用能舒适性的前提下，提高了用能的经济性。

综上所述，可以看出综合能源运营商内部的电、气、热共享价格信号可以有效引导产消者的用能行为，改善负荷曲线；通过综合能源系统整合分布式资源和能量转化可以提高能效，促进资源优化配置；通过多能共享可以充分发挥分布式资源的时空互补特性，扩大社会福利空间。从算例可以看出，本发明的有效性和实用性。