面向产消用户的售电公司发-用电多元电力套餐优化EI北大核心CSCD

新型电力系统背景下的产消用户不断发展,这给售电公司在设计多元化套餐吸引产消用户以及利用发电资源方面带来挑战。充分考虑产消用户的发用电特点,提出售电公司面向产消用户的发-用电多元电力套餐优化策略。设计2种发电套餐、3种用电套餐和2种发用电捆绑套餐;分别以考虑风险的售电公司综合收益最大和产消用户的综合满意度最高为目标函数,构建主方的购售电决策模型和从方的套餐选择模型,阐述售电公司和产消用户的主从博弈互动过程;提出博弈过程中的套餐组合策略,以提高套餐的多样性;采用粒子群优化算法和CPLEX优化软件求解模型的纳什均衡解。算例分析结果表明,博弈模型具有较好的收敛性,所提多元发-用电套餐和套餐组合策略能够适应不同类型的产消用户,提高产消用户的综合满意度。     

基于分布式分支界限算法的产消者联盟电能交易策略

随着分布式能源在配电网中的高比例渗透,产消者作为新型主体参与市场竞争日益受到关注。基于合作博弈的产消者联盟电能交易可增加产消者的整体收益,产消者采用动态联盟结构可提升对环境变化的适应协调能力。为此,提出基于多代理系统（MAS）的产消者联盟运行框架,以及在此框架下产消者联盟电能交易的双层优化模型。上层模型使用分布式分支界限算法求解最优联盟结构下的产消者电能交易策略;下层模型根据更新的交易电价调整产消者购售电计划。最后通过仿真算例验证了所提方法的合理性、有效性及模型的可扩展性。     

Optimizing Decision-Making of A Smart Prosumer Microgrid Using Simulation

Distributed renewable energy sources offer significant alternatives for Qatar and the Arab Gulf region’s future fuel supply and demand. Microgrids are essential for providing dependable power in difficult-to-reach areas while incorporating significant amounts of renewable energy sources. In energy-efficient data centers, distributed generation can be used to meet the facility’s overall power needs. This study primarily focuses on the best energy management practices for a smart microgrid in Qatar while taking demand-side load management into account. This article looked into a university microgrid in Qatar that primarily aimed to get all of its energy from the grid. While diesel generators are categorized as a dispatchable distributed generation with energy storage added to handle solar radiation from the sun and high grid power operating costs in the suggested scenario, wind turbines and solar Photovoltaic (PV) are classified as non-dispatchable distributed generators. The resulting linear math issues are assessed and displayed in MATLAB optimization software using a mixed-integer linear programming (MILP) strategy. According to the simulation results, the suggested energy management strategy reduced the university microgrid’s grid power costs by 38.8%, making it an affordable solution which is somehow greater than the prior case scenario’s 23% savings. The installed solar system capacity’s effects on the economy, society, and finances were also assessed, and it became clear that the best option for the smart microgrid was determined that would be 325 kW of solar PV, 25 kW of wind turbine, and 600 kW of diesel generators, respectively. Given the current situation, university administrators are urged to participate in distributed generators and adopt cutting-edge designs for energy storage technologies due to the significant environmental and financial benefits.     

基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略

随着能源互联技术的发展以及售电侧市场的逐步放开,新型城镇配电系统在优化运行和交易模式上呈现多能协同、交易开放的特征。新型城镇配电系统的电力零售交易机制被重新定义,产消者通过非合作竞争上报最优竞标曲线获取最大售电收益,电网公共服务企业收取过网费并提供保底供电服务,用户可基于实时电价与激励政策参与需求响应降低用电成本。在此背景下,充分考虑配电网内多角色的主动参与以及运营商的经济调度要求,建立一种基于主从动态博弈理论的产消者非合作竞价双层模型。以改进的IEEE 33节点配电网为算例,采用改进粒子群优化算法与CPLEX求解器相结合的方法,求得该主从博弈模型的均衡解。仿真结果表明,该策略可以在保证电网公共服务企业和用户利益基础上实现产消者利润最大化,为新型城镇电力零售市场的交易模式提供参考。     

泛在物联的配用电优化运行：信息物理社会系统的视角

泛在物联的配用电系统是智能配电网与电力物联网深度融合形成的信息物理社会系统(CPSS)。分析了泛在物联的配用电系统的参与主体及其信息、物理、社会属性,并从物理域、信息域和社会域3个层面探讨参与主体之间的交互影响,并提炼其运行特点,包括物理域中的节点、网络和功能的灵活性;信息域中的泛在感知的不确定性、计算模式的边缘化、开放交互的安全性;社会域中的角色可变性、效用个性化、商业模式多元化。在分析国内外研究动态的基础上,提炼其难点,包括复杂配用电系统的特征识别、社会行为建模与混合仿真、非完全信息的随机博弈框架与应用、融合社会属性的优化问题建模与求解、边缘计算的调度策略与驱动机制、配用电终端物联网的交互安全机制等。在理论层面为信息、物理、社会系统的多学科交叉提供分析探讨,在应用层面为泛在电力物联网和智能电网的建设提供技术支持。     

基于强化学习的产消用户端对端电能交易决策

强化学习是一种促进智能体在与环境交互过程中通过学习策略达成回报最大化的人工智能方法。在不进行优化计算和不充分了解市场机制的情况下,该方法非常适合处理小规模用户电能交易行为。文中首先建立了包含交易主体、交易电价和交易物理约束的产消用户端对端电能交易模型。其次,将电能交易问题等效为一个马尔可夫决策过程并对各学习要素进行建模。然后,基于Q-Learning强化学习算法,对马尔可夫决策过程中储能动作和交易策略选择问题进行均匀离散处理,并进行分析求解。最后,采用含多类型产消用户和消费用户的电能交易案例进行分析,验证强化学习方法在解决小规模产消用户端对端电能交易问题上的合理性和可行性。     

基于双层Kriging元模型算法的多产消代理商主从博弈能量管理模型

分布式能源的蓬勃发展为建设低碳高效的能源系统提供了新的途径,但同时也带来用户侧行为随机、能量管理困难等难题.为实现用户侧低碳能源系统的柔性调控与高效管理,提出产消代理商的概念,并对其具体含义作了详细说明.在此基础上,为进一步实现用户侧清洁能源的就地消纳并促进多产消代理商间的能量共享,构建了市场运营商(MO)和多产消代理商间主从博弈模型.该模型中,MO作为博弈的领导者,通过电价优化引导产消代理商的购电/售电行为;而产消代理商作为博弈的跟随者,在收到MO制定的电价后,以最小化用电成本为目标对内部各聚合单元进行优化.同时,为克服下层模型中由布尔变量带来的求解困难问题,采用双层Kriging元模型算法实现博弈模型的求解,减少了下层模型的调用次数,显著提高了计算效率.算例验证了所构建模型的有效性.     

基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型

在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用户群内的多买方—多卖方格局。结合中国的分布式光伏上网政策,运营商作为主导者,以其收益最大化为目的,制定光伏用户群内部电价。用户作为跟随者,基于运营商发布的内部电价进行需求响应,最大化自身用电效益,用户需求响应的结果同时也会影响运营商的收益。通过分析该电力市场中运营商和用户的行为特性,提出了基于Stackelberg博弈的需求响应模型,并证明了该博弈均衡点的存在性和唯一性。算例结果表明,在该光伏用户群中,运营商通过制定内部电价,能够有效提高自身收益以及用户用电效益,并明显提升了光伏用户群内光伏电量共享水平,验证了所提模型的有效性。     

基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略

分布式电源、储能和柔性负荷的集成赋予了需求侧灵活调控能力,使其能够以产消者身份进行电能共享,从而促进电力资源的优化配置。为此,针对电能共享市场的交易机制进行研究,文章提出了基于价值认同的需求侧电能共享分布式交易策略,旨在降低电力市场的交易成本并提高市场效率。首先,基于剩余理论设计了边际价格驱动下的电能共享模式,同时基于最优反应函数建立了市场博弈模型,揭示了市场无序竞争导致的无谓损失。对此,提出了价值认同机制以提高电能共享市场的运营效率,并设计了基于一致性算法的分布式交易策略以实现产消者间的去中心化交易,从而保护用户的隐私安全。最后,通过数值仿真验证了所提交易策略能够实现电能共享市场的帕累托改进并促进电力资源的优化配置。     

基于二级聚集式的端对端电力交易控制策略

为更好地实现端对端电力交易,提出了二级聚集式控制策略。该策略只需一个数据监测点和从监测点到产消者的单向通信就能够实现端对端电力交易。其中,第一级控制采用带约束的非线性优化,以最小化社区微电网电费为目标,第二级控制采用基于规则的实时控制策略。通过仿真算例验证了控制策略的有效性,并对比分析了在社区微电网中采用集中式和分布式蓄电池对电能损耗及电费的影响。