基于主从博弈的楼宇微网优化运行_王辉.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基于主从博弈的楼宇微网优化运行王辉1,2,王宝全1,李旭阳1,王一凡1,金子蓉1(1.三峡大学电气与新能源学院,宜昌 443002;2.湖北省微电网工程技术研究中心(三峡大学),宜昌 443002)摘要:楼宇微网 BMG(building microgrid)优化需兼顾提高不同主体的利益,传统优化难以满足需求,因此通过博弈论对 BMG 供需两侧协调优化进行研究。建立以运营商为领导者、楼宇用户为跟随者的主从博弈模型。在供
2、能侧以运营商收益最大为目标,提出运营商灵活切换模式,并分析不同模式下供能模型选择策略,在证明 Stackelberg 均衡解存在性和唯一性后,采用提出的自适应差分进化算法优化供能侧。在用户侧考虑用户的综合需求响应 IDR(integrated demand response),通过内部能源价格,以最大消费者剩余为目标来调整各用户用能策略。最后,通过算例仿真,验证所提方法和策略能够有效提高系统中各主体的收益。关键词:楼宇微网;主从博弈;综合需求响应;用电效用中图分类号:TM732文献标志码:A文章编号:1003-8930(2023)02-0010-09DOI:10.19635/ki.csu-ep
3、sa.001028Optimal Operation of Building Microgrid Based on Stackelberg GameWANG Hui1,2,WANG Baoquan1,LI Xuyang1,WANG Yifan1,JIN Zirong1(1.College of Electrical Engineering and New Energy,China Three Gorges University,Yichang 443002,China;2.Hubei Provincial Engineering Technology Research Center for M
4、icrogrid(China Three GorgesUniversity),Yichang 443002,China)Abstract:Since the optimal operation of building microgrid(BMG)needs to take into account the interests of differententities and improve the revenue of each of them,the traditional optimization cannot meet demand.In this paper,thecoordinate
5、d optimization between the supply and demand sides of BMG is studied through the game theory.A Stackelberg game model is established with the operator as the leader and building users as followers.On the power supplyside,with the objective of maximizing the operator s revenue,the flexible switching
6、mode of the operator is proposed,and the selection strategy for power supply model in different modes is analyzed.After the existence and uniqueness ofthe Stackelberg game equilibrium solution is proved,the proposed self-adaptive differential evolution algorithm is usedto optimize the power supply s
7、ide.On the user side,the integrated demand response(IDR)of users is considered,andthe energy consumption strategy for each user is adjusted by taking the maximum consumer surplus as the objectivethrough the internal energy price.Finally,simulation results show that the proposed method and strategy c
8、an effectivelyimprove the revenue of each entity in the systemKeywords:building microgrid(BMG);Stackelberg game;integrated demand response(IDR):power utility随着我国“双碳”目标的确立,可再生能源RGs(renewable generations)在电网中的全面有机整合是未来电力系统面临的主要挑战之一,以RGs为基础的分布式发电DG(distributed generation)越来越常见1。楼宇能耗、工业能耗和交通能耗在我国并称为三大能耗
9、,对楼宇能耗,通过优化管理可以节约20%30%能耗2,节能潜力巨大。随着DG、能量储能系统、用户负荷以及电动汽车和智能模块(智能电表、开关)在中低压系统中利用,形成微电网。微电网不仅用于调峰、负载转移和能源管理,还最大化RGs集成,减少与主电网的交换功率3。楼宇微网BMG(building microgrid)为提高建筑能耗效率提供了机会和理想的基础设施,是智能电网的重要组成部分。有关微电网优化调度国内外均有一定的研究4-10,现阶段主要研究供需双侧协同优化。文献5提出一种分层调度策略实现微电网的经济可靠运行,避免可控发电机组频繁启动,提高可再生能源利用率;文献6建立了微网两阶段优化调度模型,
10、收稿日期:2022-03-07;修回日期:2022-06-15网络出版时间:2022-06-21 16:25:15基金项目:国家自然科学基金资助项目(52007103)王辉等:基于主从博弈的楼宇微网优化运行王辉等:基于主从博弈的楼宇微网优化运行11第 35 卷提出一种动态激励型需求响应参与的实时滚动优化策略,结果表明所提策略可提高用户收益,降低系统运行成本;文献7考虑供给侧、需求侧及能源转换之间影响作用,构建了供需双侧多能协同优化策略模型,通过实际算例验证了所提模型在夏季和冬季均具有显著经济和环境效益;文献8提出了一种基于需求响应的多能源型微网多时间尺度调度方法来优化协调能源供应侧、能源需求侧
11、和储能设备;文献9利用供需双侧电、热能的互动互补关系,建立多能互补的微网优化运行数学模型,通过算例分析,验证文中建立的模型可以提高系统供能的灵活性;文献10在以热电联供 CHP(combined heatand power)机组为核心的微网上建立了考虑需求侧热、电协同响应的规划模型,以经济性指标和环境性指标为多目标函数,仿真结果表明所提模型能降低碳排放和提高系统经济性。上述研究对微电网参与市场交易提供重要理论基础,但微电网在产能、耗能环节包含多方利益主体,各利益主体之间优化相互制约,考虑单方主体利益优化,势必影响其他主体利益,在优化过程中需要同时考虑各主体利益。博弈论是一种先进的优化工具,主要
12、用于研究多个利益相关主体如何进行优化决策的问题11,已经应用在电力系统的优化运行和能量管理等领域。在 BMG 优化调度中,楼宇微网运营商 BMO(building microgrid operator)调度与用户用能调度的目标具有不同逐利特性,博弈论可以有效解决此问题12-13。文献14-15使用Stackelberg博弈对运营商和用户之间的电力交易过程建模,通过优化日前电价来最大化运营商的利益,然后用优化电价来诱导用户调整用能,减少用户的用电费用。用户用能包括多种能源形式,上述文献从单一电力方面进行调度,不能发挥用户的多能可调度潜力。文献16提出了一种基于源荷双侧的主从博弈优化策略,以供应商
13、、服务商及用户不同主体的经济性最优为目标,通过算例表明,所提方法可有效提高系统中各主体的经济收益,但是所构建供热设备仅有CHP机组和燃气锅炉GB(gas boiler),能源转换设备单一;文献17基于综合需求响应和博弈方法,提出了一种两阶段优化调度策略,经过算例验证所提调度策略优越性,实现了不同主体间制约平衡和联合优化,但是CHP机组固定的“以热定电”模式运行和能源转换设备单一;文献18考虑系统运行经济性和环保性建立了合作博弈模型,对各能源耦合设备利益分配,结果表明提出的利益分配方法有效可行,但是系统采用固定的“以热定电”模式;文献19以“以热定电”策略为基础,提出了运营商与产消费者的博弈模型
14、,以实际算例验证了无论在双方经济效益上还是负荷特性都有优势;文献20提出基于主从博弈的分布式协同优化运行策略,通过混合算法求解,验证了供能侧收益和用能侧消费者剩余都提升。上述文献中,CHP机组大多工作在传统的“以热定电”模式,运行在传统固定模式下,系统整体收益降低,目前在基于博弈优化中对运营商模式选择研究不足。文献21考虑“以热定电”模式的不足,分析“以电定热”模式的优势,在供需博弈优化模型中对比两种不同模式,验证了“以电定热”模式能提高供需两侧的收益,但也造成了大量热能浪费。用户侧的热电比不是固定的,运营商在固定模式下收益都不是最优的。文献22提出一种运营商动态选择模式,但未考虑到可再生能源
15、对运营商模式选择的影响。现有研究中,对供能侧能源转换设备研究单一,不能充分利用能源之间耦合提高系统经济收益。针对以往研究不足,结合楼宇微网应用实际情况,在供能侧除了风光可再生能源发电、CHP机组外,设置对GB和电热设备的选择,增加能源之间耦合,提高系统经济收益。考虑可再生能源对运营商模式选择的影响,提出一种灵活切换模式。在优化过程中,BMO根据用户负荷需求优先制定价格策略,用户侧再根据价格信息做出需求响应,二者之间博弈过程存在先后顺序,因此将BMO作为领导者,用户聚合商作为跟随者,建立主从博弈模型,并证明该博弈模型存在唯一的Stackelberg均衡解,提出自适应差分进化 SADE(self-
16、adaptive differentialevolution)算法对比运营商在不同模式下优化,并验证本文所提方法和策略的优越性。1BMG 结构BMG结构如图1所示,包括BMO和用户聚合商不同主体。图 1超环面电机结构Fig.1Structure of toroidal motor电力线热力线天然气信息流天然气网热负荷用户N余热锅炉微型燃气轮机燃气锅炉电制热设备变压器/换流器用户3用户2用户1用户聚合商电负荷用能信息能源售价BMGO电网风光电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报12第 2 期BMO既是产能基地也是调度中心,包括DG、能源转换设备和能量管理系统,具有监听所辖范围内的天气参数和楼
17、宇用能需求,与上级电网进行购、售电交易等功能。在维持系统稳定运行的同时,通过调整自身运行策略和制定售能价格来提高收益。楼宇用户的用户管理系统既可以接收电价、热价信息,又以价格型IDR参与系统优化调度中,分散的楼宇用户参与系统优化会增加调度负担,因此用户聚合商聚合各用户的用能信息,同时也是为了避免各用户单独与运营商交互,导致用户用能的数据泄露。BMG优化主要是供需两侧的经济联合优化,运营商根据用户聚合商提供的用能信息,调整自身的设备运行策略并制定电、热能售价,而用户聚合商接收制定的售价,发布给每个用户,由用户管理系统调整用能策略。2楼宇微网系统模型2.1楼宇微网运营商模型2.1.1定价模型为了保
18、证微网稳定,微网与电网并网运行,与电网交易的购、售电价分别表示为gp=1gp,2gp,tgp,Tgp(1)gs=1gs,2gs,tgs,Tgs(2)式中:T为总时段数,本文为1天的24 h;tgp和tgs分别为第t时段微网向电网的购电价和售电价;gp和gs分别为微网的购电价向量和售电价向量。BMO与用户交易的电价和热价为ep=1ep,2ep,tep,Tep(3)hp=1hp,2hp,thp,Thp(4)式中:ep与hp分别为BMO与用户交易的电价向量和热价向量;tep与thp分别为t时段的电价和热价。为保证BMO制定价格合理有效,防止BMO“价格套利”和用户直接向电网购电,定价约束为tgste
19、ptgp(5)minhpthpmaxhp(6)式中,maxhp和minhp分别为BMO制定热价的上限和下限。2.1.2优化模型BMO通过向用户供能产生收益,当产生电能过多或不足时,都需要与电网交易;产生热量过多时需要承担弃热惩罚。收益最大化为优化目标,表示为maxFMGO=t=1T()Ctu,e+Ctu,h+CtG,e-CtMT-CtGB-Ctab,h(7)|CtG,e=-tgpmax()P,0-tgsmin()P,0Ctu,h=thpLthCtu,e=tepLteCtMT=gasPtMT,eLMT,eCtGB=gasPtGB,hGBLCtab,h=abmax()PtMG,h-Lth(8)式中
20、:FMGO为BMO的收益;Ctu,e和Ctu,h分别为t时段向用户售电和售热的收益;CtG,e为与电网交互收益;CtMT为微型燃气轮机MT(micro turbine)运行成本;CtGB为GB的运行成本;Ctab,h为BMO产热过剩,产生能源浪费惩罚;Lte和Lth分别为BMO向用户的供电量和供热量;P=Lte-PtMT,e-PtWT-PtPV+Pteh,其中PtMT,e、PtWT、PtPV和Pteh分别为t时段MT、WT、PV发电量和电热设备的耗电量;gas为购气单价;L为天然气低热值;MT,e为MT的发电效率;PtGB,h、GB分别为GB的产热量和性能系数;ab为MG产生过多热的惩罚系数;
21、PtMG,h为微网的产热量。2.1.3供能模型的选择为了提高可再生能源利用效率,风、光发电优先利用。CHP机组以MT为核心,产生电能同时也可以产生热能供用户使用,产热量为PtMT,h=()1-MT,e-lossMT,ePtMT,e(9)式中:PtMT,h为CHP机组产热量;loss为CHP机组的热损失系数。在“以热定电”模式下,CHP机组根据用户热能需求产生热能,同时产生的电能结合可再生能源发电和电网保证微网中电功率平衡,应满足PtMT,h=Lth(10)在“以电定热”模式下,CHP机组根据用户电能需求产生电能,产生的热能结合GB和电热设备保证微网中热功率平衡,应满足Lth=PtMT,h+Pt
22、eh+PtGB,h(11)能源转换设备GB和电热设备选择满足|Pteh=0,PtGB,h0tgpPtehCtGBPtGB,h=0,Pteh0tgpPtehCtGB(12)王辉等:基于主从博弈的楼宇微网优化运行13第 35 卷在灵活切换模式,切换模式满足|FMGO,FTLFMGO,FEL以热定电LtePtWT+PtPV,FMGO,FTLFMGO,FEL以电定热LtePtWT+PtPV,FMGO,FTLFMGO,FEL不运行(13)式中,FMGO,FTL和FMGO,FEL分别为CHP机组工作在“以热定电”和“以电定热”模式下BMO的收益。2.2楼宇微网用户侧模型2.2.1用户负荷模型微网中有N户综
23、合能源用户,用户负荷包括电负荷和热负荷。本文考虑用户的IDR行为,即电需求响应和热需求响应23。电负荷包括固定电负荷(如电灯、电脑、电视等)和可转移电负荷(如洗衣机、洗碗机、电动汽车等),分别表示为Li,fe=l1i,fe,l2i,fe,lti,fe,lTi,fe(14)Li,se=l1i,se,l2i,se,lti,se,lTi,se(15)lti,e=lti,fe+lti,se(16)式中:Li,fe和Li,se分别为用户i的固定电负荷向量和可转移电负荷向量;lti,e、lti,fe和lti,se分别为用户i第t时段的总电负荷、固定电负荷和可转移电负荷。用户根据微网下发的电价信息自主调整可
24、转移电负荷的功率和时间,需要满足的约束为|lti,minlti,selti,maxt=1Tlti,se=Li,se(17)式中:lti,min和lti,max分别为t时段可转移电负荷的下限和上限;Li,se为一个调度周期T内用户i可转移电负荷总量,即电需求响应前后可转移电负荷总量不变。楼宇用户中的热负荷包括热水负荷和空间热负荷,根据人体对热舒适度有一定的模糊性,降低一定的供热量,使室内温度能维持在可接受的温度范围内。减少热需求,用户的热舒适度会降低,但是用户用能成本也降低,在一定范围内,用户自愿调节热需求。原始热负荷向量和削减热负荷向量分别表示为|Li,oh=l1i,oh,l2i,oh,lti
25、,oh,lTi,ohLi,ch=l1i,ch,l2i,ch,lti,ch,lTi,chlti,h=lti,oh-lti,ch0lti,chlti,ch,max(18)式中:Li,oh和Li,ch分别为用户i的原始热负荷向量和削减热负荷向量;lti,h、lti,oh和lti,ch分别为用户i在t时段参与热需求响应后的热负荷、原始热负荷以及削减的热负荷;lti,ch,max为可削减热负荷上限。2.2.2收益模型用户聚合商在接受BMO给出的价格信号后,优化用户的电、热负荷。目标函数是最大消费者剩余20,用户i第t时段的优化目标为maxFti=Ctu,i,e-Ctdis,i,e-teplti,e-th
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