基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法

技术领域

本发明属于多微网系统容量优化配置领域，特别是涉及一种基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法。

背景技术

微电网是指由分布式能源、储能装置、能量转换装置、负荷等组成的小型发配电系统，微电网的作用旨在实现分布式能源的灵活、高效应用，解决数量庞大、形式多样的分布式能源并网等问题。微电网可以有效利用分布式能源，在清洁能源整合、电力供应的可靠性和可持续性、能源独立性以及经济性方面具有显著的优势，科学地配置微电网的风光储容量，合理地对能源进行调度，在促进系统稳定性提高地同时又可以显著地降低成本。

现有的容量配置普遍采用多目标优化方式将多微网系统整合为一个整体，以多微网系统整体经济效益最优、系统整体运行成本最低等多个目标建立微电网系统的容量优化配置模型，但是每个微电网都为一个独立的利益主体，每个利益主体追求自身利益最大化，因此整体最优的思想无法实现微电网自身利益的最大化。整个多微网系统视为一个虚拟电厂，在基于博弈理论的容量优化配置中，虚拟电厂作为领导者，微电网作为跟随者，但是现有的主从博弈模型往往着重于领导者利益的最大化，缺乏对跟随者利益的考虑。因此，本发明提出一种基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法，在奖励机制的作用下，保障了领导者利益的同时也兼顾了跟随者的利益，实现了更优的决策。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明拟解决的技术问题是，提供一种基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法。

本发明解决所述技术问题采用如下的技术方案：

一种基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法，多微网系统包括虚拟电厂和若干微电网；其特征在于，该方法包括以下内容：

以能源平准化成本最低为目标，并对虚拟电厂的目标函数进行优化，则虚拟电厂的目标函数为：

式中，COE为虚拟电厂的能源平准化成本，NPC为虚拟电厂的净现值成本，E

以年运行成本最低为目标，并对微电网的目标函数进行优化，则微电网的目标函数为：

其中，

其中，微电网从虚拟电厂处获得的年终分成收益

式中，λ为分成收益比例系数，

根据虚拟电厂以及微电网的目标函数构建容量配置模型，表达式为：

计及多微网系统稳定运行的约束条件，利用多目标粒子群算法寻找帕累托前沿，选取使COE最小的解，并根据此解配置各个微电网的容量。

与现有的技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过引入主从博弈思想，将整个多微网系统构建成领导者虚拟电厂，将各个微电网构建成跟随者，形成一主多从的博弈模型。在奖励机制的作用下，领导者虚拟电厂整合多微网系统能源，在外部大电网电价低时购电，在外部大电网电价高时售电，尽可能地获取更多收益；同时，当单个或多个微电网的电量缺口可以通过调用其他微电网的能源而消纳时，微电网获取此部分电量的电价为零，若不能被消纳则电价与外部大电网电价相同，有效的降低了各个微电网的购电成本。而跟随者微电网通过参与虚拟电厂的能源调度，除了可以享受更低的购电成本外，还可以根据对虚拟电厂的供电比例获取年终分成收益。相较于传统基于静态模型的多微网容量优化配置方法，本发明可以更好的满足多微网系统的动态变化和不确定性，有效地整合微电网资源，从更加宏观的角度去进行容量优化，为各个厂商之间相互协作完成风光储项目提供了参考，为多微网系统容量优化配置提供了参考。

附图说明

图1是本发明的多微网系统拓扑图；

图2是本发明各部分的组成图；

图3是本发明的整体流程图。

具体实施方式

下面结合附图给出具体实施例，具体实施例仅用于详细介绍本发明的技术方案，并不以此限定本申请的保护范围。

图1是本发明的多微网系统拓扑图；多微网系统由虚拟电厂以及若干个微电网组成；虚拟电厂负责对所有多微网进行能量调度，当多微网系统的发电量不能满足需求时，虚拟电厂从大电网购电，当多微网系统的发电量盈余时，虚拟电厂向大电网售电，从而减少能量损失，提高资源利用率以及通过调度资源获取更多的收益；若干个微电网通过电站母线相连，微电网之间可以进行电能传输；每个微电网均包括风力发电机组、光伏发电机组、储能系统和负载；风力发电机组和光伏发电机组分别将风能和太阳能转换为电能，发电产生的电能首先供给负载；储能系统在发电量充盈时存储多余电能，发电量不足时释放电能进行补给，具有平抑风力发电和光伏发电间歇性和波动性的作用，使可再生能源输出功率平滑，进而保证系统的稳定性。在主从博弈中，虚拟电厂作为领导者，微电网作为跟随者，当微电网出现缺电时，虚拟电厂首先通过内部调度解决，将其余微电网的盈余电量供给缺电的微电网，当内部调度无法解决时，微电网的购电统一由虚拟电厂从大电网购买。

本发明提供一种基于主从博弈的多微网系统容量优化配置方法，其目的在于获取虚拟电厂能源平准化成本最低且微电网年成本最低的容量配置方案，包括以下内容：

一、虚拟电厂以能源平准化成本最低为目标，目标函数为：

式中，COE为虚拟电厂的能源平准化成本，NPC为虚拟电厂的净现值成本，E

虚拟电厂的净现值成本NPC表示为：

其中，C

微电网以年运行成本最低为目标，其目标函数为：

其中，

微电网从大电网购电的年成本

微电网向大电网售电的年收益

式中，

微电网的弃风弃光惩罚成本

式中，

微电网的年初始投资成本

式中，C

二、获取多微网系统稳定运行的约束条件；

微电网的约束条件包括出力平衡约束、出力限制约束、联络线运输功率约束和储能系统工作特性约束；

微电网各个调度时间段的电功率需要满足出力平衡，则出力平衡约束为：

P

＝P

式中，P

出力限制约束为：

式中，P

联络线运输功率约束为：

-P

式中，P

储能系统工作特性约束主要有储能电池荷电状态约束、充放电功率限值约束和周期始末储能平衡约束；

储能电池荷电状态约束如下：

R

式中，R

充放电功率限值约束如下：

式中，P

周期始末储能平衡约束如下：

E

式中，E

三、引入奖励机制对虚拟电厂和微电网的目标函数进行优化；

奖励机制：对于虚拟电厂而言，虚拟电厂将各个微电网的能量进行整合，通过内部调度优先满足微电网的电量缺口，剩下的多余电量在大电网电价高时售卖给大电网获取收益；当微电网的电量缺口无法完全通过内部调度满足时，剩余的电量缺口由虚拟电厂从大电网购电，虚拟电厂通过向大电网售电和购电获得净利润。对于微电网而言，微电网可以有选择地向虚拟电厂供电或者向大电网售卖，微电网向虚拟电厂供电可以享受内部零电价优惠，即微电网通过内部调度获得的电量的单位电价为零，当通过内部调度无法完全满足时，超出部分电量的单位电价等于从大电网购电的单位电价；各个微电网根据向虚拟电厂供电的比例分摊虚拟电厂的净利润作为分成收益。

虚拟电厂的年净利润C

C

式中，C

虚拟电厂向大电网售电的年收益C

式中，E

虚拟电厂从大电网购电的年成本C

优化后的虚拟电厂的目标函数为：

微电网从虚拟电厂处获得的年终分成收益

式中，λ为分成收益比例系数，

优化后的微电网的目标函数为：

步骤四、基于帕累托最优构建容量配置模型，使得领导者和跟随者在实现系统平稳运行且尽可能弃风弃光的情况下实现各自目标函数的最优；容量配置模型的表达式为：

利用多目标粒子群算法寻找帕累托前沿，然后将解集进行排序，优先考虑使得COE最小的解，接着，根据求出的解中各个微电网的年运行成本及约束条件，对各个微电网的风力发电机组装机容量、光伏发电机组装机容量以及储能系统装机容量进行配置，完成多微网系统的容量优化配置。

本发明未述及之处适用于现有技术。