考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略_高降宇.pdf
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1、电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报Proceedings of the CSU-EPSA第 35 卷 第 2 期2023 年 2 月Vol.35 No.2Feb.2023考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略高降宇,陈蓓,黄帅博(上海工程技术大学电子电气工程学院,上海 201620)摘要:为提高远洋海岛能源供给经济性,减少其对大陆电网的依赖,提出基于主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略。该策略实施两阶段优化:第 1 阶段考虑到光伏出力的随机性和负荷的波动性,构建不确定性模型,以发电功率和用户功率的最大匹配为目标,优化储能充放电功率;第 2 阶段构建能量管理中心 EMC(energy ma
2、nagement center)与微网运营商 MGO(microgrid operator)之间的主从博弈模型,该模型以 EMC 为领导者、MGO 为跟随者,形成一主多从博弈均衡。通过分析负荷中心岛中微电网电量富余和不足的 2 种情况,优化 EMC 定价策略和MGO 用户需求响应,并证明了该模型博弈均衡解的存在性和唯一性。最后通过仿真算例验证了所提策略的经济性和有效性。关键词:两阶段优化;主从博弈;博弈均衡解;远洋海岛;能量管理中图分类号:TM732文献标志码:A文章编号:1003-8930(2023)02-0001-09DOI:10.19635/ki.csu-epsa.001036Energ
3、y Management Strategy for Pelagic Island Microgrid ConsideringLeader-follower GameGAO Xiangyu,CHEN Bei,HUANG Shuaibo(College of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai201620,China)Abstract:To improve the energy supply economy of a pelagic island and
4、reduce its dependence on mainland powergrid,an energy management strategy for pelagic island microgrid is proposed based on a leader-follower game,underwhich a two-stage optimization is performed.At the first stage,considering the randomness of photovoltaic output andthe fluctuation of load,an uncer
5、tainty model is constructed to optimize the charging and discharging power of energystorage with the objective of maximizing the matching of power generation and user power.At the second stage,a leader-follower game model between an energy management center(EMC)and microgrid operators(MGOs)is constr
6、ucted,which forms a single-leader multi-follower game equilibrium with the EMC as the leader and MGOs as followers.TheEMC pricing strategy and MGO user demand response are optimized by analyzing the surplus and shortage of microgridpower in the load center island,and the existence and uniqueness of
7、the game equilibrium solution of this model isproved.Finally,an example is simulated to verify the economy and effectiveness of the proposed strategy.Keywords:two-stage optimization;leader-follower game;game equilibrium solution;pelagic island;energy management远洋海岛是发展国家海洋经济、维护国家海防安全的重要平台1。但受限于地理隔离,远
8、洋海岛难以得到充分发展,已有的海岛供电方式,例如铺设海底电缆或者架空线路缺乏经济性,依赖柴油发电机供电难以承担大规模负荷的长期运行,并违背了远洋海岛可持续发展的原则。因此研究远洋海岛能源供给问题具有重要的实际意义2。近年来国家能源局在印发的 海洋可再生能源发展“十三五”规划3中指出应“积极发展海岛可再生能源”。远洋海岛群可再生能源丰富,就地开发条件得天独厚4,因此,我国近年来开展了一系列远洋海岛群能量互联的深入研究。文献1借鉴大电网区域互联的思想,根据远洋海岛群中各个海岛的不同特性,将其划分为资源岛和负荷中心岛。负荷中心岛由人口集中的岛屿群组成,岛内因地制宜铺设少量新能源发电装置。资源岛由可再
9、生能源丰富的小岛屿组成,可以铺设充足的光伏、风力、潮汐能等可再生能源发电装置及淡水、氢能制备机器,收稿日期:2021-12-16;修回日期:2022-05-10网络出版时间:2022-07-05 14:21:36基金项目:国家自然科学基金资助项目(62173222,61803255);科技创新 2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109301)高降宇等:考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报2第 2 期以能量包的形式通过全电动储电船舶 AEVs(all-electric vessels)运输到负荷中心岛补给站实现能源供给。基于该架构,
10、文献5在考虑日前调度风险的基础上构建了海岛群多态能量流调度模型;文献6基于海岛群的能量互联模式提出了能量调度优化策略对负荷中心岛的能量供给系统设置多场景,并进行多目标优化,分析了基于电动储电船舶的远洋海岛群能量运输系统的经济性和可靠性。然而,上述研究侧重于资源岛对负荷中心岛的能源供应规划,未深入研究资源岛的能源供给对负荷中心岛内不同主体利益的影响。因此,如何在兼顾不同主体利益的前提下实现负荷中心岛内微网稳定、经济运行是当下亟需解决的问题。目前,已有很多文献运用博弈策略解决不同主体利益间的优化问题。文献7构建了微电网群运营商与微电网运营商之间的主从博弈模型,根据最优负荷需求与内部电价的关系,优化
11、下一时段群内电价与微电网运营商负荷需求,进而提升微电网群利润;文献8提出了考虑多主体博弈的微网协调运行策略,构建发电微网与用户微网间的主从博弈模型,以此协调微网间的电能交互;文献9提出日前、实时两阶段优化策略,日前阶段通过优化储能单元获得调度计划,实时阶段构建主从博弈模型模拟微网运营商与系统运营商之间的电能交易行为。然而,以上研究仅针对大陆配电网协调下的不同利益主体多微网供需平衡的情况,未考虑独立海岛受限于地理隔离下的微网协调运行。针对独立海岛微网的能量管理问题,文献10提出合作博弈策略,分析多微网间电量余缺情况,而后将信息传输到上一级能量管理中心进行统一分配调度,从而实现能量的最大利用;文献
12、11将海岛通过船舶与大陆互联,为了对海岛内特殊用户(医院、军事基地等)优先供能,设计了聚合器作为分配能源的调度中心,并运用Stackelberg策略解决海岛内用户成本最小化和聚合器收益最大化不同目标的非凸优化问题。但仅适用于近海岛屿,未考虑海岛能源供给经济性的情况。针对上述问题,本文提出基于主从博弈的远洋海岛能量管理策略,以远洋海岛群之间的能量互联为背景,深入探究负荷中心岛内能量管理所面临的挑战。由于电能交易的价格、储能设备的充放电功率都会影响博弈双方的收益,因此,本文旨在研究基于远洋海岛群能量互联架构兼顾负荷中心岛内不同主体利益的前提下实现微网协调运行。考虑到海岛中可再生能源的随机性和负荷的
13、波动性,首先构建不确定性模型,将其转化为光伏输出功率与负荷的最大匹配问题。为进一步解决负荷中心岛内电力供需关系问题,引入主从博弈策略,通过调整售购电价,使博弈双方收益最大化。本文工作主要创新点如下:提出了海岛多微网能量管理的两阶段优化策略,包括不确定性优化策略和主从博弈策略;在第1阶段考虑到可再生能源的不确定性和负荷的波动性,构建光伏发电和可控负荷的不确定性模型,实现负荷曲线与实时发电的最大匹配,通过优化储能充放电功率平抑净负荷(光伏输出功率与负荷需求的偏差)的波动;在第2阶段构建能量管理中心EMC(energy management center)与微网运营商 MGO(microgrid o
14、perator)的主从博弈模型,以研究电能交互问题,调节售购电价、优化弹性负荷,使双方收益最大化,并证明了博弈模型均衡解的存在性和唯一性。1远洋海岛的系统架构及能量管理框架图1所示为本文基于远洋海岛群“互联”的能量补给系统架构,根据海岛群中各海岛的地域资源及配置特点将其划分为资源岛和负荷中心岛1,合理运用资源岛的地理位置进行风能、光能、波浪能和潮汐能等可再生能源的利用,进一步在负荷中心岛能量管理中心的调度下通过AEVs运输对负荷中心岛进行能源供给。具体来说,资源岛的电能通过装载大容量蓄电池的AEV运输到负荷中心岛,解决其负荷高峰时的用电问题,维护负荷中心岛的稳定运行。图2所示是负荷中心岛的能量
15、管理框架,本文图 1远洋海岛群互联系统Fig.1Interconnection system of pelagic island group风电船舶光伏负荷储能潮汐能负荷中心岛EMC资源岛资源岛高降宇等:考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略3第 35 卷设定的负荷中心岛为远洋海岛群中人口相对密集的岛屿,因此该岛屿存在多类型的负荷群体,如工厂(淡水制备、氢能制备等)、医院、学校、商户、社区居民等,同时该岛屿存在众多地域分散的用户群体,故将以上不同负荷类型或地理位置的用户作为独立的微电网。能量管理中心EMC作为负荷中心岛的调度核心,其担负着负荷中心岛的负荷管理、电源管理以及统计分析、评估等功能。
16、EMC对AEV提供的电能进行统筹规划调度,为了解决负荷中心岛内电力供应问题,引入博弈策略,同时EMC通过与AEV的交易来响应微网的电能需求,为了激励各微网进行电能交易,优化EMC定价策略,从而引导用户做出需求响应。考虑岛上包含n个微网系统,每个微网包含储能设备、光伏发电和可控负荷,所以能量管理框架由 1 个 EMC 和 n 个MGO组成。资源岛可供应的电能数据定期更新到负荷中心岛的EMC中,通过EMC的调度将电能平稳融入交易系统中。由于可再生能源的不确定性,在微网系统的运营过程中,每个微电网可能会呈现出电能富余和不足2种情况:当电能不足时,即负荷用电需求大于微网的光伏出力,MGO可以从EMC购
17、买电能,以缓解用电需求压力;当电能富余时,即负荷用电需求小于微网的光伏出力,MGO 可以将富余电能售卖给 EMC,从中获得收益。博弈正是解决不同主体利益间问题的可靠方法12。在该博弈优化中,博弈双方均以自身的收益最大化为目标,通过调整各自的策略集,直至获得最大效益。2数学模型2.1不确定性模型2.1.1光伏系统光伏发电作为新能源发电的重要组成部分之一,其相较于传统的火力发电具有无污染、清洁的优点。光伏发电作为微电网的重要发电设备,输出功率受温度、光照强度等因素影响。光伏发电功率13可表示为hpvf,i=pv,ipvr,i1+()hi-stcstc(1)式中:i为微网的数量;hpvf,i为第i个
18、微网中光伏发电在h时刻的输出功率;pv,i为第i个微网中光伏发电的功降系数,用于表示光伏发电实际输出功率与额定输出功率的比值;pvr,i为第i个微网中光伏发电的额定输出功率;为实际辐射强度;stc为标准条件下的辐射强度;为功率温度系数;hi为第i个微网的光伏电池板在h时刻上的温度;stc为标准温度,本文取值25。由于光伏发电具有随机性、间歇性的特点,为了使模型更接近实际应用场景,光伏出力的不确定性10可以描述为hpv,i=hpvf,i+hu,ihpvu,i-hl,ihpvl,i(2)i=1u,i,Hu,i,1l,i,Hl,i(3)|hu,i+hl,i1;h=1H()hu,i+hl,iHhu,i
19、,hl,i0,1i1,2,N;h=1,2,H(4)式中:hpv,i为在h时刻第i个微网考虑到不确定性后的光伏输出功率;hu,i和hl,i是0/1变量;i是hu,i和hl,i的向量形式;hpvu,i、hpvl,i分别为在h时刻第i个微网的光伏输出波动的上、下限;H为调度周期长度。2.1.2负荷消费者电负荷需求包含固定电负荷和可平移电负荷,可以表示为hi=hsel,i+hfel,i(5)式中:hi为在h时刻第i个微网用户的电量需求;hfel,i为在h时刻第i个微网用户的固定负荷,对可靠性要求较高,且用电时间较为确定,保证正常的生产、生活;hsel,i为在h时刻第i个微网用户的可平移负荷,用户可以根
20、据电价信息自主调整用电功图 2负荷中心岛能量管理框架Fig.2Energy management framework of load centerisland储能负荷PV跟随者MGO1储能负荷PVMGO2储能负荷PVMGOn参与者领导者EMCAEV售购电价用能调整效用电量交易博弈决策追求收益最大化电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报4第 2 期率和时间,如充电负荷等,需要满足约束0hsel,ihsel,max,i(6)式中,hsel,max,i为在h时刻的可平移负荷的上限。负荷也存在波动,建立模型时需考虑其不确定性10,具体描述为hL,i=hLp,i+hu,ihLu,i-hl,ihLl,
21、i(7)i=1u,i,Hu,i,1l,i,Hl,i(8)|hu,i+hl,i1;h=1H()hu,i+hl,iHhu,i,hl,i0,1i1,2,N;h1,2,H(9)式中:hL,i为在h时刻第i个微网考虑到不确定性后的可控负荷值;hLp,i为在h时刻第i个微网的可控负荷预测值;i是hu,i和hl,i的向量形式;hu,i和hl,i是0/1变量;hLu,i、hLl,i分别为在h时刻第i个微网的可控负荷波动值的上、下限。2.2储能设备模型2.2.1运行成本函数海岛电能供应紧张,储能设备可灵活存储与释放电能,有效降低岛内用电压力。储能运行成本函数14可表示为Phbess,i=li()1-i()1-c
22、hi+lii|1d-1 hi+f()hi(10)i=1放电0充电(11)式中:hbess,i为在h时刻第i个储能设备的运行成本函数;li为第i个储能设备的充放电成本系数;f()hi为储能设备的惩罚成本;hi为在h时刻第i个储能设备的充放电功率;c为储能设备的充电效率;d为储能设备的放电效率;i是一个二进制的变量,用来表示储能设备的充放电状态,i=1为储能设备处于放电状态,i=0为储能设备处于充电状态。2.2.2惩罚成本函数储能设备的惩罚成本与放电深度、最大容量等有关14,其可表示为f()hi=()1-DOD Cmax-Ci-1+ihihd-()1-ichih(12)式中:为惯性权重;DOD为储
23、能设备的放电深度;Cmax为储能设备的最大容量;h为调度的周期;Ci-1为上一个周期的储能设备的电量。2.2.3约束条件储能设备的约束条件为CminCi-1-ihihd+()1-ichihCmax(13)SOC0i=SOC24i(14)SOCminiSOChiSOCmaxi(15)imind,i+()1-iminc,ihiimaxd,i+()1-imaxc,i(16)式中:SOCmaxi、SOCmini分别为储能设备的荷电状态的上、下限;Cmax、Cmin分别为储能设备充放电之后的容量上、下限;SOChi为在h时刻第i个储能设备的荷电状态;maxc,i、minc,i分别为储能设备的充电功率的上
24、、下限;maxd,i、mind,i分别为储能设备的放电功率的上、下限。2.3收益模型收益是每个参与者在博弈中追求的目标,它是关于策略的函数。合理地构建收益函数对于博弈均衡的求解有很大影响。本文建立的博弈模型将一天分为H=24个时段,以时间步长1 h为基本单元进行能量管理优化。能源交易中,微网在考虑EMC的售电价格、满足用户自身实际用能需求和储能成本等因素的影响下,通过优化储能设备的能量输出、调整EMC的售电电价和MGO的响应优化来追求博弈双方的收益最大化。2.3.1净电量在微网系统运行中,由于光伏的间歇性,微网会出现电力过剩和电力短缺的现象。因此,定义Dhi为第i个微网的净电量,当Dhi0时,
25、说明第i个微网的电能产出足够满足自身的用户用电需求;当Dhi0时,说明第i个微网的电能产出不足以满足用户用电需求,需要从EMC购买电能以缓解用户用电压力。因此,净电量可表示为Dhi=hpv,i-hi-hihDhi0hi-hpv,i-hihDhi0(17)2.3.2需求侧支付函数用户偏好指数决定了需求侧的用电费用,其支付函数15可表示为hi=ln()1+hi(18)式中:hi为第i个微网用户的收益函数;为用户的偏好参数,它随用户的行为特征而变化。对数函高降宇等:考虑主从博弈的远洋海岛微网能量管理策略5第 35 卷数在经济学中被广泛应用于用户偏好排序建模和决策,最近也被证明适用于电力用户的效用设计
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