基于主从博弈的配电网与光充换储电站集群双层优化调度

针对高渗透率配电网下光充换储一体化电站的经济运行优化问题,提出了光充换储一体化电站 （photovoltaic charging-swapping-storage integrated station,PCSSIS）集群与配电网系统双层优化调度模型。构建了主从博弈模型,上层以高渗透率配电网为决策主体,在考虑PCSSISi电能交易的基础上,以自身收益最大化为目标。下层以PCSSISi为决策主体,PCSSISi根据上层配电网给出的内部电价进行能量流动以及收益优化。并采用差分进化算法和GUROBI求解器求解PCSSISi与配电网最大收益、内部电价以及用电量。算例分析表明,所提策略提升了调度模型的经济性,实现了配电网与PCSSIS的互利共赢。     

基于纳什议价博弈的微电网一体化电站分布式协调优化

针对不同利益主体的微电网与电动汽车充换储一体化电站(CSSIS)采用非合作博弈方式协调多方利益无法实现系统社会收益最优,无法保证利润公平合理分配的问题,本文提出了基于纳什议价博弈的分布式优化调度模型。首先建立了基于Stackelberg博弈的上下层主从博弈模型,然后以Stackelberg博弈均衡解作为纳什议价博弈的初始分歧点,将存在耦合约束的纳什议价问题分解为两个关于微电网和CSSIS经济运行的独立子问题,进而利用交替方向乘子法对各子问题进行分布式迭代求解。仿真算例表明:相比非合作博弈模型,该模型不仅能进一步提升各博弈参与方的收益,达到互利共赢的局面,同时还能更合理调度系统内资源,实现系统社会收益最优。     

电动汽车充换储一体化电站的优化调度策略及应用

随着电动汽车数目的 增加,需要不断提升其能源优化管理策略,以充分发挥电动汽车潜能,实现低碳经济供电的目标.针对含电动汽车的充换储一体化电站,研究其预测能源优化管理问题.首先,基于电动汽车出行链特性分析,采用蒙特卡洛算法对电动汽车负荷量进行预测.然后,针对电动汽车充换储一体化电站、可中断负荷和分布式电站组成的虚拟电厂,以...     

基于换电服务定价策略及动态调控方法的含充换电站微电网系统双层优化调度

换电服务价格高是电动汽车换电模式普及率低的重要因素之一,为了提高换电模式使用程度,充分发挥换电模式参与系统调度时所发挥的削峰填谷作用,该文提出一种考虑用户参与度的换电服务定价策略及动态调控方法.首先,建立计及时间成本的充电服务与换电服务总费用差价模型,并依据消费者心理学原理构建服务差价-用户参与度曲线:其次,制定换电服务定价策略,并提出相应的动态调控方法;最后,建立含充换电站(battery charging and swapping station,BCSS)的微电网联合系统双层优化模型.上层根据换电服务定价策略及动态调控方法,制定出用户参与度高的换电服务电价;下层根据用户响应换电服务电价后的负荷量,以微电网联合系统总运行成本最低为目标调度机组出力,并以用户满意度作为衡量换电服务电价的指标,合理调整下一时段换电服务电价.通过算例分析,所提方法在实现系统负荷削峰的同时,降低微电网联合系统总运行成本,体现了所提定价策略及动态调控方法的有效性.     

基于光储充一体化的工业微电网系统应用研究

目前工业园区配电容量较小,但园区新能源汽车使用量增加,导致配电网负担增加,工业园区在用电高峰期易发生停电事故,从而增加工业用户经济损失。针对上述问题,本文研究一种光储充一体化的工业微电网系统,结合分布式光伏发电的特性和实际工业园区需求,对系统各部分的构成和配置方法进行分析。结合工程实际应用案例,可知光储充一体化微电网不仅可以实现以光养桩、削峰填谷、提高供电可靠性,还能给园区带来一定的经济效益和环境效益,具备良好的推广前景。     

基于混合博弈的多微电网双层协调优化调度

考虑多微电网系统(MMGS)和微电网聚合商(MA)所有权不同,以及各微电网(MG)间能量互济与利益分配,提出基于混合博弈的MMGS双层协调优化调度模型及其求解方法.上层MA与下层MMGS之间采用基于Stackelberg的主从博弈,保证MA与MMGS的利益双赢;MA作为领导者,以自身收益最大为目标,在证明Stackel...     

考虑不确定因素下含充换储一体化电站的微网能量优化

电动汽车直接接入电网并不能实现真正意义上的低碳,将电动汽车通过充换电站(battery charging-swapping station,BCSS)接入微网就地消纳可再生能源,并和储能电站(energy storage station,ESS)组成电动汽车充换储一体化电站(charging-swapping-storage integrated station,CSSIS)作为微网的储能系统,能够降低电动汽车对微网运行的影响,同时提高储能可调节容量。针对微网内风机、光伏的不确定性以及负荷的波动性,建立了基于机会约束规划的经济优化模型,以一定置信水平下满足备用需求作为可靠性约束,基于峰谷分时电价优化一体化电站和燃料电池出力,并确定联络线交互功率。对CSSIS充放电功率在BCSS和ESS之间进行分配时,应用滑动窗口法优先调度BCSS充放电,安排ESS承担剩余功率,从而使BCSS具有较稳定的运行环境,也为ESS提供可调节容量支撑。以一个具体微网为例验证了所提策略的有效性。     

考虑电网运行状态的电动汽车充放储一体化充换电站充放电控制策略

电动汽车充放储一体化充换电站作为区域性有源电站,通过合理的充放电控制策略,可以为电网提供削峰填谷的作用。根据电网状态和一体化充换电站与电网之间的能量流信息,结合换电站和梯次站的储能水平,对换电站、梯次站和电网之间的能量流动进行合理调控。将换电站和梯次站内电池组分成若干部分,结合电网实时负荷水平,提出一种新型的充放电控制策略,从而在保证换电站内满电状态电池组数量的前提下,为电网提供增值服务。所提充放电控制策略考虑电池的使用寿命,合理安排电池组在一个周期内的充放电功率。实际算例的分析结果表明,一体化充换电站在保证电池组使用寿命和满足自身良好运行工况的前提下,可为电网提供削峰填谷的服务。     

计及充换放储一体化电站的主动配电网故障恢复

建立了电动汽车区间负荷模型和充换放储一体化电站(简称一体站)区间负荷紧急支撑模型,提出一体站区间负荷紧急支撑策略及其孤岛区间负荷供电范围划分策略。基于区间理论分析,以系统孤岛负荷、开关动作次数和网损分别作为不同层的优化目标,建立主动配电网故障恢复多层优化区间模型。提出混沌模拟退火帝国竞争算法对故障恢复区间模型进行优化,并提出基于仿射数的区间Dist-Flow法用于潮流计算。算例结果表明所提方法快速、有效。     

基于HOMER和禁忌算法的高速公路光储充一体化电站容量优化

为充分利用清洁能源、减少快充电站对电网的冲击,针对并网状态下的高速公路光伏充电站提出了一种容量分级优化策略。首先,分析了光伏充电站容量优化模型及充电需求模型,提出用基于时刻充电概率的蒙特卡洛法进行高速公路充电站的负荷预测,得到充电需求曲线;在综合考虑生命周期内建设成本、运行成本、置换成本、环境成本等系统净现总成本TNPC （total net present cost）小和光伏供电比高的基础上,考虑混合储能,建立了高速公路光伏充电站容量分级优化配置模型,利用HOMER和禁忌算法相结合进行求解。最后,以周期25年使用寿命为例,对高速公路光伏充电站进行优化配置,从容量变化趋势及储能出力等方面进行分析,结果表明,当敏感变量售电量增大和最大容量缺额比减小时,系统配置容量将增大;混合储能比单一储能更加可靠和经济。     

基于区块链的微电网电力市场电价与电量动态博弈

建立合理、有效的微电网电力市场交易机制来激励分布式清洁能源并网,是实现微电网运营多方共赢、经济环保的重要途径.针对微电网交易环境中的现有问题,提出了基于区块链技术的电力交易模式以改进微电网电力市场.介绍了微电网电力交易模式及其数学模型,以量化区块链技术对交易主体决策的影响.由于系统内部主体存在产权独立性,且市场中电价、电量竞标存在先后行动次序,应用Stackelberg博弈理论求解市场各主体在追求目标最优时电价和电量的交互策略.仿真结果表明:微电网基于区块链技术整合利用了分布式资源和设备,促进能源结构清洁化转型;供需双方都作为独立节点参与电力市场,区块链交易平台信息的公开透明提高了参与主体用电决策的精准性和经济效益.     

融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置

针对微电网中源、荷波动和匹配性较差以及现货市场电价不确定问题,综合考虑电价型与激励型需求响应各自的优势,提出了一种现货市场下计及用户需求响应弹性差异的微电网运营商优化运营模型及其求解方法。在日前阶段,建立了计及负荷差异化电量电价弹性矩阵的价格型需求响应模型;在实时阶段,构建了符合微电网运营商和用户利益关系的主从博弈模型,并采用改进粒子群算法进行求解。此外,基于不同用户在同一时段负荷响应弹性差异化的特征,首次将激励因子的概念引入到激励型需求响应中,使得积极响应的用户能享受到更高的激励价格。仿真结果表明,所提模型增强了削峰填谷效果,源、荷匹配性较差的问题也得到了一定改善,并且微电网运营商和用户均可从中获取额外的经济收益;同时,所提出的动态激励价格在保证公平性的同时,进一步提高了微电网运营商和用户的总社会效益。

     

基于主从博弈的虚拟电厂双层竞标策略

虚拟电厂是一种集分布式能源和负荷为一体的综合能源服务商,也是一种新型的上网交易模式。由于虚拟电厂内部主体存在产权独立性,且电价竞标与电量竞标存在先后行动次序,应用Stackelberg动态博弈理论,建立虚拟电厂竞标问题的动态博弈模型。考虑风、光及负荷的出力波动和预测误差,分别建立虚拟电厂的电价竞标模型和电量竞标模型。基于两个子模型的主从递阶关系,利用最优性一阶条件和粒子群智能优化算法,求出模型的均衡解,确定虚拟电厂内多个分布式电源的交易电价与调度计划。最后对模型进行仿真,讨论不同场景下虚拟电厂的收益、电价竞标和电量竞标结果,验证模型的有效性。     

基于区块链的微电网双层博弈电力交易优化决策

建立有效、合理的微电网电力市场交易机制以促进分布式清洁能源的就地消纳,是实现微电网运营经济环保、多方共赢的重要途径。为了更好地实现微电网电力市场的运行优化,提出了基于区块链和博弈理论的微电网电力交易模型。首先,对用电主体的效用函数进行改进,以量化区块链技术对其用电福利的影响;然后,基于演化博弈理论构建需求侧各主体选择交易对象的动态过程,基于斯坦伯格(Stackelberg)博弈理论构建供需两侧间的交互机制,建立基于区块链的微电网电力市场双层博弈模型,并采用迭代算法进行求解;最后,在区块链平台上进行仿真分析,结果表明所提方法能有效达到状态均衡,得到最优交易策略,提高了微电网的总福利,实现了微电网电力市场内多主体共赢与协调发展。     

考虑输电阻塞盈余的输电网双层扩展规划模型

电力市场的建立使发、输、配、售环节分离,电网规划将面临许多不确定的市场因素,电力市场环境下的输电网规划比传统输电网规划面临更多困难和挑战。文章提出了一种考虑电力交易信号的输电系统双层优化配置模型,上层模型主要考虑投资者的投资成本,下层模型则考虑线路阻塞下节点边际电价(locational margin price)数学模型,并以输电阻塞盈余为目标函数,以节点边际电价信号来引导输电系统扩展规划。针对动态差分进化算法收敛速度较慢的缺点,文章综合了不同更新策略的优势,提出了改进动态差分进化算法求解输电网规划模型。最后,以中国西部某500/220 kV输电网络为例,仿真结果验证了模型和算法的有效性和可行性。     

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。     

现货市场环境下售电商激励型需求响应优化策略

需求响应是售电商应对现货市场风险的重要工具,但已有研究中的售电商均采取电价型需求响应策略,无法根据变化的实际情况灵活实施需求响应,缺乏关于激励型需求响应的深入研究。针对此,构建了单一售电商与多个用户之间的激励型需求响应主从博弈模型,其中售电商在现货市场电价高于售电价格的时段,制定需求响应补贴策略以减少其售电损失,而用户根据售电商制定的补贴价格决定相应时段的响应量以获取额外收益。通过分析给出了博弈模型的求解方法,算例表明,售电商及用户均可通过需求响应而获益。此外,文中分析了现货市场价格波动对售电商的补贴价格制定、用户响应量和各自需求响应收益的影响以及不同类型的用户加入需求响应项目时对售电商需求响应收益的影响。     

基于Stackelberg博弈的配电网分布式光伏低碳化消纳方法

为促进配电网分布式光伏发电功率就地消纳,缓解弃光、电压越限等问题,提出了一种利用交易电价和低碳农业用电设备进行就地消纳的方法,构建了低碳化源荷协调双层优化模型。上层模型以光伏发电和农业园区方整体综合收益最大为目标,通过Stackelberg博弈模型,确定最优交易电价和各园区时移消纳功率;下层模型综合考虑低碳农业用电设备的低碳效益、配置数量等信息,以不同计量时段的最大低碳消纳效益为目标,农业园区控制就地消纳违约率,确定可时移负荷的优化控制方案和不同园区的最大低碳消纳效益。配电网仿真结果表明,采用交易电价和可时移低碳负荷消纳模型后,配电网分布式光伏就地消纳情况得到改善,弃光电量减少,电压质量得到改善,光伏发电和农业园区方综合收益均得到提升。     

双碳目标下的新型电力系统规划新问题及关键技术

多微电网共同参与电力市场交易有助于提高新能源消纳能力。为提高微电网参与电力市场的积极性,提出了基于多微电网的点对点能量交易机制。首先,基于Stackelberg博弈理论,建立了多领导者多跟随者Stackelberg博弈模型,将点对点能量交易问题转化为Stackelberg博弈问题,以Stackelberg均衡解作为最优交易策略,实现多微电网最优运行。其次,提出了基于一致性算法的Stackelberg均衡(Stackelberg equilibrium based on consensus algorithm,SECA)求解方法,微电网仅需与相邻微电网交换部分信息即可获得Stackelberg模型的均衡解,SECA算法有效保障了各微电网内部隐私。最后,通过4微电网算例验证了Stackelberg价格博弈模型的有效性和SECA的优越性。

     

计及电动汽车参与多元需求响应的微电网多时间尺度优化调度模型

为深入挖掘电动汽车的可调度潜力,缓解含高比例新能源微电网的供能压力,结合多元需求响应技术,提出一种考虑电动汽车资源参与的微电网多时间尺度优化调度模型。在日前调度阶段,一部分电动汽车资源与价格型需求响应技术相结合,以用户的综合满意度为目标进行优化。微电网基于价格型电动汽车资源的调度计划,以经济低碳成本最低与灵活性满足度最大为目标进行优化,确定各侧可调资源的调度安排。在日内调度阶段,另一部分电动汽车资源与激励型需求响应技术相结合。微电网能量管理中心作为领导者,以运营成本最小为目标,激励型电动汽车群作为跟随者,以用电成本最小为目标,构建微电网日内主从博弈模型进行滚动优化,双方基于补贴价格与用能策略进行博弈。最后,基于某微电网场景进行仿真验证,结果表明所提模型能够降低用户用电成本,减少负荷曲线的峰谷差,实现新能源的全消纳。