基于主从博弈策略的社区能源互联网分布式能量管理

随着全球范围内化石能源紧缺及环境污染问题的不断升级,以能源互联网为核心的第三次工业革命将给人类社会的经济发展与生活方式带来深远影响。首先,介绍了社区能源互联网框架,并基于社区内运营商电价制定方案提出了产消者电力交易模式的选择方法。其次,提出了产消者及运营商的负荷、功率及收益模型,并基于主从博弈理论提出了社区运营商(主导者)与产消者群(随从者)的博弈模型,并结合微分进化算法和有效集算法提出了模型求解的方法流程。最后,将模型应用到实际算例,验证了其在运营商收益提升、产消者收益提升及系统负荷特性优化等方面的优势。     

考虑空调负荷虚拟储能的产消者鲁棒日前申报策略

在分布式可再生能源大力发展的背景下,产消者将成为新的重要利益主体参与电网运行。考虑到产消者中空调负荷具有良好的调控潜力,文中首先建立了空调负荷的虚拟储能模型,并在此基础上分析了虚拟储能与常规储能的不同之处。针对虚拟储能可参与日内调控的特点,考虑可再生能源出力不确定性,提出了产消者鲁棒日前申报策略,并进一步提出了将虚拟储能日前决策与实时调整相结合的产消者最优申报及调度策略,运用改进的列约束生成算法进行求解。最后对具体算例进行比较,证明了最优策略在产消者运行灵活性与经济性方面的优势,并分析了可再生能源出力不确定性、惩罚价格选取及室外温度对实际结果的影响。     

高比例光伏电能产消群电力需求响应机制设计

为实现配电侧高比例光伏电能的高效消纳,设计了一种基于弹性电价的电力需求响应机制。从光伏电力产消群(简称产消群)经济效益角度出发,提出了二次型产消者响应电量条件。为了描述产消者响应的不平衡电量对不同时刻的电力需求影响,定义了自弹系数和互弹系数。根据分时电价响应模型,将供用电不平衡量与电价耦合,构建产消群弹性电价模型,同时考虑了环境效益补贴。给出了以各产消者为主体的多边电力互济交易流程。算例分析表明,所提机制能够为高比例光伏电能产消群带来经济效益,对降低产消群实时发、用电的不平衡电量具有一定作用。     

计及调节弹性差异化的产消群价格型需求响应机制

针对产消者调节弹性差异化的特点,在产消群的优化过程中,提出了考虑折扣因子的价格型需求响应机制。售电商根据负荷及分布式电源出力情况,以利益最大化为目标制定面向所有产消者的购售电价格及折扣因子,在保证公平性的前提下,使得积极参与响应的产消者能够享受到更低的结算电价。进而,提出了考虑折扣因子的边云协同迭代优化策略,通过价格的手段引导产消者在不同的场景下对负荷进行调增或调减。仿真实验表明,所提价格策略及优化方法能够有效提升售电商的收益以及用户的效益,且在不同的场景下均有着良好的表现,具有较强的鲁棒性。     

产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度方法∗

考虑产消者实时调度的非预期性,构建了产消者日前-实时多阶段鲁棒优化调度模型,并提出了基于RDDP 结合C&CG的求解算法.首先,计及风电出力和负荷需求的不确定性,构建了基于多阶段鲁棒优化的产消者日前-实 时优化运行模型;其次,提出了相应优化调度问题求解的RDDP和C&CG算法;最后,基于产消者的日前-实时最优 调度结果开展算例分析.算例结果表明,相比于两阶段鲁棒优化模型,多阶段鲁棒优化模型在最坏情况下的产消者整 体运行成本更高,符合产消者实时调度的非预期性.     

产消者参与调峰辅助服务市场的交易策略

新型电力系统背景下,大量的分布式新能源接入,具备自主决策能力的产消者群体成为参与调峰辅助服务市场的新型主体。首先,考虑产消者辖内的各类弹性资源特性,提出产消者参与调峰辅助服务市场的决策模型。其次,基于产消者的趋利特性与不同产消者对经济收益的差异化心理,引入对中标概率的敏感因子,提出产消者最优报价模型。最后,以系统总调度成本最低为目标提出市场出清模型。算例表明,所提出的模型不仅有利于缓解系统调峰压力,还具有减小线路负载压力、改善节点电压的效果。     

基于信息间隙决策理论的产消者多市场产品分布式交易

随着分布式资源接入配电网比例的不断提高和分布式发电市场的逐步完善,海量分散性灵活资源将在电网调度中发挥巨大作用。文中针对聚合多类型分布式资源的产消者,提出考虑不确定因素的产消者电能量、碳排放权和备用容量多市场产品分布式交易及收益分配方案。首先,计及配电网的运行约束,构建产消者电能量、碳排放权和备用容量的分布式交易模型;其次,考虑产消者内部分布式光伏发电的不确定性,提出基于信息间隙决策理论的产消者鲁棒模型和机会模型;然后,为分配产消者分布式交易的收益,提出基于广义纳什议价的产消者市场清算模型和收益分配方案;最后,通过仿真算例验证所提方法能在兼顾经济性和安全性的同时保证产消者收益的公平分配。     

考虑多产消者差异化特征的社区微网系统P2P交易机制设计

随着分布式能源的大量接入和电力系统运行方式的逐渐转变,社区微网系统(community microgrid system,CMS)中用户已经从传统的消费者转变为具有电能生产/消费行为的产消者。在此背景下,通过引入点对点(peer to peer,P2P)能源交易机制,实现社区微网系统中的产消者自主能量管理以及自主竞价策略最终达成P2P能量交易。首先,考虑产消者的差异化特征,对CMS内部资源自主形成的4种典型类型的产消者进行整合和建模。然后,基于连续双边拍卖机制搭建了日前阶段多类型产消者P2P能量交易框架,各产消者考虑历史交易决策信息以个体利益最大为目标,并通过交互有限的信息,在产消者之间互相发起交易请求,实现CMS内产消者之间P2P能量交易。针对在交易过程中产消者可能出现的隐私性保护,提出基于多段报价机制的P2P竞价策略,既能降低交易方的信息暴露风险,又能减少单次竞价决策的风险度,保证产消者收益稳定。最后,通过算例验证文中设计的P2P交易机制能够有效保护产消者的交易隐私性的同时,提高其经济效益。     

P2P模式下产消者交易模型建立与仿真验证

随着新电改环境下售电侧放开,越来越多的产消者资源愿意参与到电力市场中以减少自身的用电开支,如何在P2P（peer-to-peer）交易模式下制定产消者购售电模型成为一个亟待解决的问题。首先,以含光伏（photovoltaic, PV）,微型燃气轮机和固定负荷资源组成的多个产消者集群为研究对象,建立了产消者资源约束模型。其次,采用拉格朗日对偶分解原理和次梯度法以产消者运行成本最小为目标制定了基于P2P市场交易模式的产消者购售电计划。在保证用户的信息安全的同时实现了产消者之间的P2P电能共享。最后通过算例验证了所提策略的合理性和有效性。     

基于交互能源机制的产消者群分布式调度方法研究EI北大核心CSCD

随着分布式发电、分布式储能相关技术的发展与用户用电设备可控性的提高,愈来愈多的传统电力能源消费者开始向具有源荷二重性的"产消者"过渡。针对大规模产消者群集中式调度模式下的模型求解困难与用户隐私问题,采用兼顾控制手段与经济手段的交互能源机制对区域内大规模产消者群进行优化调度,构建了考虑多种产用能单元的大规模产消者群分布式优化调度模型,并基于快速对偶近端梯度法,提出了良好契合分布式调度架构的模型求解流程,分布式迭代的过程中仅需交互能源平台与各产消者进行一对多的引导信号与功率方案的交互,有效保护了用户行为隐私,最后通过大量仿真算例验证了所提方法的快速高精度收敛能力。     

考虑发用电协调的售电公司负荷组合优化建模方法

电力市场环境下,如何根据用户用电特征制定优化策略以实现购售电利益最大化是售电公司一项重要的研究课题。针对中长期市场中考虑发用电协调的售电公司,提出了考虑售电公司购售电利益的负荷组合优化模型,并考虑需求响应技术来进一步优化用户综合负荷特性,最大化市场环境下售电公司的购售电利益。同时,针对需求响应的负荷反弹问题,引入三阶段反弹负荷模型,构建考虑负荷反弹的滚动优化改进模型,重新调整用户需求响应负荷值,从而改善需求响应负荷反弹情况下的组合用户需求响应负荷特性。最后,采用中国某市2017年工业用户群组负荷数据对所提出的模型及策略进行仿真分析,说明了所提方法的有效性。     

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。     

计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度

为了解耦冷热电联供(combined cool,heat and power system,CCHP)机组“以热定电”的运行约束,提高风电消纳能力,降低社会碳排放,提出了计及含氢储能与电价型需求响应的能量枢纽日前经济调度模型。源侧利用冷、热、电、氢4种储能装置,打破CCHP机组热电耦合约束;荷侧引入电价型需求响应改变用户用电行为,通过优化各机组出力与电负荷曲线,增加风机出力。该模型以系统日运行成本最低为目标,引入弃风惩罚成本增加风电消纳,综合功率平衡等约束,调用Gurobi求解器进行优化求解。对不同场景下能量枢纽的优化结果进行分析,并计算燃油汽车的碳排放量以量化氢燃料电池汽车节约的社会碳排放。结果表明:在电价型需求响应策略下,考虑CCHP与含氢储能的能量枢纽系统在增加风电消纳能力的同时降低了系统的日运行总成本,减少了社会碳排放。     

Home energy management incorporating operational priority of appliances

Home energy management (HEM) schemes persuade residential customers to actively participate in price-based demand response (DR) programs. In these price-based HEM methods, a controller schedules the energy consumption of household’s controllable appliances in response to electricity price signals, considering various customer preferences. Although numerous methods have been recently proposed for HEM application, prioritizing the operation of controllable appliances from the customer’s viewpoint in price-based HEM has not been addressed, which is the focus of the present paper. To do this, the value of lost load (VOLL) of each appliance is defined to indicate the operational priority of that appliance from the customer perspective. Considering appliances’ VOLL, electricity tariffs, and operational constraints of appliances, an optimization problem is proposed to minimize customer energy and reliability costs. The output of the proposed HEM would be the optimum scheduling of household electrical demand. Numerical studies illustrate the effectiveness of the proposed HEM method in a smart home, considering different time-varying electricity pricings.     

计及灵活性负荷资源需求响应和不确定性的楼宇微网调度双层优化模型

针对含分布式发电资源和灵活负荷资源的楼宇微网消纳可再生能源的问题,以电动汽车为灵活性资源,构建了计及需求响应和充放电不确定性的楼宇微网调度优化模型。首先,构建了灵活性负荷资源的电价型需求响应模型和激励型需求响应模型;其次,将电动汽车视为产消一体者,分别采用马尔科夫链和信息间隙决策理论(information gap decision theory, IGDT)处理充放电不确定性;最后,以净收益最大化、光伏消纳最大化、用户满意度最大化、二氧化碳排放量最小化构建确定型楼宇微网调度优化模型。通过算例分析验证了所构建优化模型的有效性,该模型不仅提高了系统的清洁能源消纳率,减少了二氧化碳排放量,还能够为用户带来一定的收益,挖掘灵活性负荷资源参与微网调度的潜力,最终实现供用双方的效益双赢。     

基于多主体主从博弈的负荷聚合商经济优化模型

在未来电力市场环境下,针对具有不同利益诉求的主体实现经济优化调度问题,基于电价型需求响应与主从博弈,提出了以负荷聚合商经济效益最大、电动汽车与空调各自用电成本最低、分布式电源运营商经济效益最大为目标的经济优化模型。通过优化负荷聚合商发布的电价信息、调整电动汽车与空调各自用电策略以及改变分布式电源运营商售电策略实现纳什均衡。利用仿真验证了所提模型在优化各主体经济性的同时能有效降低负荷峰谷差,提高新能源利用率。     

基于实时电价的产消者综合响应模型

产消者作为新兴的特殊电力消费者,拥有电力供给和消费的双重角色,具有较强参与实时市场的响应潜力。为提高分布式发电利用率和用户供用电收益,提出基于实时电价的产消者的多阶段综合响应模型。前期优化阶段,综合考虑用户用电经济性、舒适度和电价激励作用,提出用户最优小时需求出价模型;以用户供电收益最大为目标,考虑储能容量和功率约束、储能闭锁和动作死区等因素,提出用户最优小时供给报价模型。出清响应阶段,基于实时电价,结合用户最优小时供需出报价信息,提出用户可控负荷需求响应和分布式发电—储能系统供给响应交替的综合响应模型。算例分析表明,所提综合响应方法能及时响应实时电价的波动,不仅灵活削减和转移了用户在电价高峰区的负荷,而且实现了分布式发电供给从低电价区域向高电价区域的转移,提高产消者供用电的经济性。     

考虑负荷发展和用户行为的分时电价优化研究

分时电价作为需求侧管理的一种重要经济手段,其在国内的全面实施势在必行,但电力需求的快速增长导致分时电价对用户的激励效果缺乏时效性。针对此问题,提出一种考虑负荷发展的分时电价优化方法,利用BP神经网络预测和灰色预测法预测出未来2年的典型日负荷曲线,将未来负荷曲线代入分时电价优化模型的结果作为电价约束,再对当年的典型日负荷曲线进行优化计算,得到合理的分时电价。算例将仅考虑当年典型日负荷曲线的优化结果与考虑负荷发展的优化结果进行对比,验证该优化方法延长分时电价时效的有效性。     

考虑需求侧响应的园区综合能源系统优化配置

以园区综合能源系统（PIES）的优化配置为研究对象,考虑电力市场分时定价机制下的需求侧响应策略,以PIES的运行成本、污染排放和能耗为优化目标,建立主问题与子问题的迭代优化架构,最后采用多属性决策方法从待选方案中选出最优的系统配置。算例结果表明,可再生能源的接入可以有效地提高PIES的综合效益,引入价格型和替代型需求侧响应后可以进一步提升PIES的经济性,但同时降低了PIES的环保性。