叢 昊, 王 旭, 蔣傳文, 楊 萌

(1. 上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院, 上海市 200240; 2. 國(guó)網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院, 河南省鄭州市 450000)

0 引言

近幾年來(lái),隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深入推進(jìn),以及能源產(chǎn)業(yè)政策的陸續(xù)發(fā)布,能源需求的總體格局和水平也在進(jìn)行著日新月異的變化。傳統(tǒng)的煤電逐漸向更多種類的清潔能源發(fā)電轉(zhuǎn)型,加快了水電、核電、光電、風(fēng)電、氣電等多元化能源并舉的局面,而國(guó)家發(fā)改委在2017年6月下發(fā)的《加快推進(jìn)天然氣利用的意見》中明確指出,鼓勵(lì)風(fēng)電、光伏等發(fā)電端配套建設(shè)燃?xì)庹{(diào)峰電站,并同時(shí)開展可再生能源與天然氣結(jié)合的多能互補(bǔ)項(xiàng)目示范[1]。該項(xiàng)措施推動(dòng)了天然氣市場(chǎng)的開啟,使得天然氣成為了中國(guó)未來(lái)重點(diǎn)發(fā)展的主體清潔能源之一。

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)(integrated community energy system,ICES)很好地實(shí)現(xiàn)了集成電、熱、氣等多種能源的綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃和優(yōu)化運(yùn)行控制,提高能源的綜合利用率,同時(shí)減少用能過(guò)程中的環(huán)境污染[2]。國(guó)內(nèi)外對(duì)ICES的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題有很多研究,文獻(xiàn)[3-4]提出了考慮新能源接入不確定性的電—?dú)饣ヂ?lián)系統(tǒng)的聯(lián)合模型,并以經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保性為最優(yōu)準(zhǔn)則進(jìn)行ICES的優(yōu)化調(diào)度。文獻(xiàn)[5]采用區(qū)間數(shù)方法對(duì)光伏出力及負(fù)荷的不確定性進(jìn)行建模,在同時(shí)考慮多能互補(bǔ)及環(huán)境效益的基礎(chǔ)上建立了ICES日前經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度模型;文獻(xiàn)[6]在考慮了低碳成本的基礎(chǔ)上對(duì)電力和天然氣耦合系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)和動(dòng)態(tài)建模,分析了耦合系統(tǒng)的靈活性和彈性;文獻(xiàn)[7]考慮了風(fēng)電和光伏的間歇性,建立了電力網(wǎng)絡(luò)與熱力網(wǎng)絡(luò)的耦合協(xié)調(diào)調(diào)度模型,利用協(xié)調(diào)解耦算法對(duì)非線性優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解。

為了能夠更簡(jiǎn)潔方便地對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃和調(diào)度,能源集線器(energy hub,EH)的概念應(yīng)運(yùn)而生[8]?；贓H模型的多能系統(tǒng)調(diào)度也有很多研究,文獻(xiàn)[9-10]基于EH理論構(gòu)建熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)模型,給出了ICES的不同運(yùn)行模式并提出相應(yīng)的混合潮流算法與優(yōu)化調(diào)度模型;文獻(xiàn)[11]提出了基于EH的分層優(yōu)化模型,在考慮用能替代的綜合需求相應(yīng)的條件下,建立ICES的多目標(biāo)優(yōu)化模型,利用模糊決策方法尋求最優(yōu)解;文獻(xiàn)[12-15]考慮了間歇能源、電價(jià)以及EH負(fù)荷需求等多種不確定因素,建立了綜合能源系統(tǒng)的多階段隨機(jī)優(yōu)化模型。

上述研究中都沒有針對(duì)EH之間的相互協(xié)作運(yùn)行進(jìn)行研究,EH的運(yùn)行都相互獨(dú)立。隨著智能設(shè)備的逐步普及,EH之間可以進(jìn)行信息的交互,這樣EH之間的相互協(xié)作運(yùn)行不但可以提升ICES運(yùn)行的靈活性,而且還能夠降低棄風(fēng)、棄光等間歇性能源的浪費(fèi)。本文在文獻(xiàn)[8]的基礎(chǔ)上對(duì)EH模型進(jìn)行擴(kuò)展,構(gòu)建了考慮風(fēng)電及光伏等間歇性能源發(fā)電的EH模型;此外,文中在考慮了綜合需求響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上,建立了適用于EH的不可轉(zhuǎn)移支付聯(lián)盟博弈模型,實(shí)現(xiàn)了EH之間能量的合作交互。相比于普通合作博弈方法,本文提出的模型算法在最大化利用可再生能源發(fā)電的前提下,可以獲得更大的能源互補(bǔ)經(jīng)濟(jì)效益。

1 EH

1.1 EH模型

EH最早由Geidl于2006年提出[8]。從系統(tǒng)的角度來(lái)看,EH是一個(gè)能夠?yàn)椴煌N類能源載體提供基本的輸入輸出接口、能源轉(zhuǎn)換以及能源存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)單元[16]。因此,EH可以看作是傳統(tǒng)電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的一種泛化或延伸。附錄A圖A1給出了一種簡(jiǎn)單且典型的EH結(jié)構(gòu)示意圖,其中包含了天然氣、風(fēng)能、太陽(yáng)能、熱能以及電能等多種能源,也包括了電力變壓器、電熱鍋爐、熱電聯(lián)供以及燃?xì)鉅t等多種能源轉(zhuǎn)換裝置,實(shí)現(xiàn)了多能源的耦合集成。本文的模型中暫不考慮儲(chǔ)能設(shè)備。

在綜合能源系統(tǒng)中,有很多種類的用能設(shè)施集群,如發(fā)電廠、工業(yè)廠房、大型建筑樓宇以及小型的城鄉(xiāng)或城鎮(zhèn),都可以利用EH進(jìn)行建模分析[17]。EH模型的建立不局限于系統(tǒng)的規(guī)模大小,它可以整合任意數(shù)量的能源載體,使得系統(tǒng)的建模更加靈活和簡(jiǎn)單。

附錄A圖A1中的EH共包含了6種能源轉(zhuǎn)換裝置(風(fēng)機(jī)、光伏電板、變壓器、電熱鍋爐、熱電聯(lián)供以及燃?xì)鉅t),根據(jù)其耦合關(guān)系建立了能源的輸入輸出關(guān)系,如式(1)所示。

(1)

式中:Ew,Es,Pe和Pg分別為風(fēng)能、太陽(yáng)能、電能以及天然氣的輸入量;Le,Lh和Lg分別為電力、熱力和燃?xì)庳?fù)荷;fw和fs分別為風(fēng)機(jī)與光伏的輸出函數(shù);η為各轉(zhuǎn)換器的能源轉(zhuǎn)換效率;v為輸入能源流入各轉(zhuǎn)換器的調(diào)度系數(shù)(dispatch factor,DF),相應(yīng)的η和v在附錄A圖A1中已標(biāo)出。

其中調(diào)度系數(shù)滿足以下關(guān)系[18]:

(2)

這里的分布式能源只考慮了風(fēng)能和太陽(yáng)能兩種間歇性能源,在模型中,將其看作不可控或不可調(diào)度能源進(jìn)行優(yōu)先調(diào)用,則式(1)可以進(jìn)一步整理為:

(3)

其中等號(hào)右端第1部分為可控量,EH可以通過(guò)調(diào)整外部輸入的可控能源(電力、天然氣)以及內(nèi)部各轉(zhuǎn)換器的調(diào)度系數(shù)來(lái)滿足用戶側(cè)需求;等號(hào)右端第2部分為不可控量,EH將實(shí)際的風(fēng)力及光照量所產(chǎn)生的電能輸送給用戶端使用。

1.2 智能EH

隨著智能電網(wǎng)的逐步發(fā)展,智能集線器(smart energy hub,SEH)的概念應(yīng)運(yùn)而生[19-20],當(dāng)傳感器、智能電表以及嵌入式計(jì)算機(jī)等智能設(shè)備應(yīng)用到EH當(dāng)中后,EH便可升級(jí)為SEH。附錄A圖A2為SEH的簡(jiǎn)要結(jié)構(gòu)圖。

在SEH中,各種智能設(shè)備集成的能量管理系統(tǒng)(energy management system,EMS)將為EH中的轉(zhuǎn)換裝置控制器傳遞控制信號(hào),使得SEH能夠智能地調(diào)整運(yùn)行優(yōu)化策略,實(shí)時(shí)監(jiān)控不同形式能源載體的運(yùn)行狀況,實(shí)現(xiàn)信息的雙向通信。通過(guò)建立局域網(wǎng)絡(luò),傳遞的信息都可以被SEH捕捉,使得SEH能夠更好地實(shí)現(xiàn)與能源公司和用戶之間的相互協(xié)調(diào),本文的研究即是建立在SEH基礎(chǔ)上的。

2 考慮綜合需求響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化模型

本節(jié)研究的綜合能源系統(tǒng)包含了N個(gè)SEH,一個(gè)電力供應(yīng)商和一個(gè)天然氣供應(yīng)商,能源供應(yīng)商之間以及SEH之間的信息傳遞與合作在本節(jié)中不予考慮。能源供應(yīng)側(cè)將以能源價(jià)格為手段,激勵(lì)用戶側(cè)參與需求響應(yīng)以改變高峰時(shí)刻的用能量。這里建立了綜合能源系統(tǒng)雙層模型,上層為能源供應(yīng)側(cè)以最大化利益為目標(biāo)提供能源,下層為SEH用戶需求側(cè)以最小化購(gòu)能成本為目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行,上下層之間以能源價(jià)格為紐帶進(jìn)行信息的交互,最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的最優(yōu)化運(yùn)行。

2.1 能源供應(yīng)側(cè)

能源供應(yīng)商在保證滿足用戶需求的條件下最優(yōu)化其目標(biāo)函數(shù),供需平衡關(guān)系如式(4)所示。

(4)

這里把最大化利潤(rùn)作為能源供應(yīng)商的目標(biāo)函數(shù),利潤(rùn)為售能收益與供能成本之差,對(duì)電力和天然氣供應(yīng)商分別進(jìn)行分析。

1)電力供應(yīng)商

對(duì)于電力供應(yīng)商,目標(biāo)函數(shù)如式(5)所示。

(5)

式中:λe,t為電價(jià),是時(shí)間t的函數(shù);ce(·)為電力供應(yīng)成本函數(shù),通常成本為產(chǎn)生電能的函數(shù),可以用式(6)所示的多項(xiàng)式函數(shù)表示[21-22]。

ce(x)=anxn+an-1xn-1+…+a0

(6)

式中:a0,a1,…,an為多項(xiàng)式系數(shù)。

為了能夠保證電能的安全傳輸以及用戶電能質(zhì)量的需求,這里考慮如式(7)至式(9)所示的電力潮流約束,采用直流潮流形式。

(7)

-Plmax≤Pl≤Plmax

(8)

(9)

式中:q∈L(p)表示與節(jié)點(diǎn)p相連的節(jié)點(diǎn);θp為節(jié)點(diǎn)p的相角;xpq和Bpq分別為節(jié)點(diǎn)p，q之間的線路阻抗和導(dǎo)納;Pl為線路l的傳輸功率;Plmax為線路傳輸功率最大值;De,p為節(jié)點(diǎn)p的負(fù)荷;pg,p為節(jié)點(diǎn)p的發(fā)電機(jī)輸出功率。

取發(fā)電邊際成本作為電力價(jià)格如式(10)所示,根據(jù)電力供需平衡關(guān)系便可求得電力價(jià)格λe,t,而電價(jià)則是上、下層之間的紐帶。

(10)

2)天然氣供應(yīng)商

同理,對(duì)于天然氣供應(yīng)商,目標(biāo)函數(shù)為:

(11)

式中:λg,t為天然氣價(jià)格,是時(shí)間t的函數(shù);cg(·)為天然氣供應(yīng)成本函數(shù)。

取供應(yīng)天然氣的邊際成本作為天然氣價(jià)格,如式(12)所示。同樣,根據(jù)天然氣供需平衡關(guān)系便可求得天然氣價(jià)格λg,t。

(12)

2.2 用戶需求側(cè)

傳統(tǒng)電力用戶參與需求響應(yīng)主要有可中斷負(fù)荷及可轉(zhuǎn)移負(fù)荷兩種方式,這兩種方式都在一定程度上改變了用戶的用電行為,而在有SEH的綜合能源系統(tǒng)中,各種能源之間可以相互轉(zhuǎn)化,增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性,使用戶的選擇多樣化,可以參與綜合需求響應(yīng)。所謂的綜合需求響應(yīng)是指電力用戶在電價(jià)峰值的時(shí)段可以通過(guò)SEH將天然氣或其他價(jià)格較低的能源轉(zhuǎn)化成電能使用,避免購(gòu)買高價(jià)電,從而減少購(gòu)電成本[23]。這樣,從用戶的角度看,用電行為和負(fù)荷曲線并沒有發(fā)生變化,僅改變了用電的來(lái)源,保留了用戶原有的用電習(xí)慣;從電力供應(yīng)側(cè)的角度看,高峰時(shí)段的用電有削減,負(fù)荷曲線變平緩,供電可靠性提高。

下層用戶需求側(cè)目標(biāo)函數(shù)為最小化購(gòu)能成本:

(13)

式中：i=1,2，…,N。

式(13)給出了SEH從能源供應(yīng)側(cè)購(gòu)買電能和天然氣的成本。

式(3)給出了SEH的輸入輸出關(guān)系,這里對(duì)矩陣進(jìn)行變換,得出用輸出量表示輸入量的表達(dá)式為:

(14)

式中：下標(biāo)t表示時(shí)刻t,i表示第i個(gè)SEH。

這里假設(shè)風(fēng)電和光伏的發(fā)電總和小于用戶電力需求,即fw,i(Ew,t)+fs,i(Es,t)≤Le,t,i,且分布式能源被優(yōu)先調(diào)用。

在綜合需求響應(yīng)中,負(fù)荷曲線不會(huì)改變,即Le,t,i和Lg,t,i不會(huì)隨價(jià)格變化,SEH通過(guò)改變調(diào)度系數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)價(jià)格的響應(yīng),進(jìn)而改變SEH的輸入量,從而達(dá)到目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)化。調(diào)度系數(shù)的取值范圍為:

(15)

綜上,下層最優(yōu)化模型為:

(16)

式中：i=1,1,…,N。

2.3 雙層優(yōu)化模型

本節(jié)建立了考慮綜合需求響應(yīng)的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型。其中,上層為能源供應(yīng)側(cè),以最大化利益為目標(biāo)為用戶提供能源;下層為用戶需求側(cè),以SEH購(gòu)能成本最小為目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行。

3 基于聯(lián)盟博弈的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化方法

在2.2節(jié)中,假設(shè)了分布式能源發(fā)電總量小于用戶電力需求,而實(shí)際上風(fēng)能和太陽(yáng)能等都屬于間歇性能源,此類能源發(fā)電量不可控,可能會(huì)大于用戶電力需求,如果不考慮儲(chǔ)能設(shè)備,就會(huì)出現(xiàn)棄風(fēng)或棄光等能源浪費(fèi)的現(xiàn)象發(fā)生。

為了能夠減少能源的浪費(fèi)并且最大程度地降低需求側(cè)購(gòu)能成本,SEH可以決定形成相互合作的集群,即聯(lián)盟。當(dāng)一個(gè)聯(lián)盟S形成后,S中的每個(gè)SEH都可以根據(jù)其自身能源的盈缺,在聯(lián)盟的內(nèi)部進(jìn)行能源的交互。這樣,分布式能源發(fā)電量大于用戶用電需求的SEH可以將多出來(lái)的電能賣出,從而增加收益并且減少能源浪費(fèi);同樣,對(duì)電能有需求的SEH可以低價(jià)買入聯(lián)盟中的新能源電力,從而降低其購(gòu)能成本。在本節(jié)中,建立了一個(gè)適合于SEH的聯(lián)盟博弈模型,并設(shè)計(jì)了分布式聯(lián)盟構(gòu)造算法進(jìn)行求解。

3.1 SEH的聯(lián)盟博弈模型

針對(duì)SEH之間的相互協(xié)作問(wèn)題,定義其聯(lián)盟博弈模型為C=(H,γ),其中H表示綜合能源系統(tǒng)中所有SEH的集合,γ:2H→R表示每個(gè)聯(lián)盟S?H的支付函數(shù)。為了給出每個(gè)聯(lián)盟S的支付函數(shù)γ(S),首先要研究在某一時(shí)刻t,對(duì)于一個(gè)給定的聯(lián)盟S,其中的SEH之間是如何進(jìn)行協(xié)調(diào)運(yùn)作的。

首先將任意一個(gè)聯(lián)盟S中的SEH分為兩類:賣方Ss和買方Sb,且Ss∪Sb=S,其中賣方Ss中的SEH有盈余的能源可以出售,買方Sb中的SEH對(duì)能源有需求。對(duì)于本文所建立的EH模型,只有電能可以由自身供應(yīng),天然氣均需要從天然氣供應(yīng)商購(gòu)買,因此這里僅通過(guò)每個(gè)SEH電能的盈余來(lái)對(duì)買方與賣方進(jìn)行劃分,即

(17)

然后針對(duì)每個(gè)聯(lián)盟S,尋求賣方Ss、買方Sb以及能源供應(yīng)側(cè)之間的能源購(gòu)售或傳遞關(guān)系。這里假設(shè)分布式能源發(fā)電的出售價(jià)格要低于電力供應(yīng)商的電價(jià),且Ss中每個(gè)SEH的盈余電能出售價(jià)格會(huì)因風(fēng)機(jī)或光伏電板的不同而有所差異。對(duì)于一個(gè)給定的聯(lián)盟S,假設(shè)其中買方Sb中共有k個(gè)SEH,這些買者以一定的順序排列:Sb={b1,b2,…,bk},并且按照先后順序購(gòu)買所需能源,具體步驟如下。

1)買者bl以最小化其購(gòu)能成本向賣者sl∈Ss購(gòu)買能源,例如選擇分布式能源發(fā)電出售價(jià)格最低的SEH。

2)如果賣者sl不足以滿足買者bl的需求,則bl將從下一個(gè)最低價(jià)格的SEH購(gòu)買剩余的電能需求。

3)買者bl重復(fù)上述步驟直至其用能需求得到滿足或者聯(lián)盟中沒有再可以提供能源的賣者。

4)為下一個(gè)買者bl+1按照上述步驟尋找最佳匹配的賣者,直至Sb中的所有買者都完成匹配。

在上述過(guò)程中,所有SEH的天然氣需求都將從天然氣供應(yīng)商購(gòu)買。如果某個(gè)買者bl在上述匹配過(guò)程結(jié)束后仍有未滿足的用能需求,它將從能源供應(yīng)商側(cè)購(gòu)買;同樣,如果Ss中的賣者最后仍有能源盈余,則會(huì)有棄光或棄風(fēng)的情況發(fā)生。

在某一時(shí)刻t,對(duì)于任意給定的聯(lián)盟S,設(shè)Π為Sb中買者的一種排序。對(duì)于任意一個(gè)排序Π,買方Sb的購(gòu)能成本Cb為:

(18)

同理,賣方Ss的購(gòu)能成本Cs為:

(19)

所有買者和賣者在聯(lián)盟內(nèi)部的購(gòu)電成本和售電收入是相同的,即

(20)

根據(jù)式(18)至式(20),給出每個(gè)聯(lián)盟S的支付函數(shù)γ(S)為:

(21)

式中:ΩS為Sb所有排序的集合。式(21)中的支付函數(shù)是使得聯(lián)盟S中的SEH購(gòu)能成本之和最小。

若γ(S)可以按照一定的規(guī)則公平分配給聯(lián)盟S中的每個(gè)SEH,則這種博弈稱作可轉(zhuǎn)移支付博弈;若聯(lián)盟S中每個(gè)SEH的支付值相互獨(dú)立并且隨聯(lián)盟內(nèi)協(xié)作策略的不同而會(huì)發(fā)生變化,則這種博弈稱作不可轉(zhuǎn)移支付博弈[25]。顯然,本節(jié)所研究的博弈C=(H,γ)為不可轉(zhuǎn)移支付博弈,對(duì)于某一時(shí)刻t,給定的聯(lián)盟S中每個(gè)SEH的支付值φ為:

(22)

3.2 分布式聯(lián)盟構(gòu)造算法

3.1節(jié)研究了對(duì)于一個(gè)給定的聯(lián)盟S,其內(nèi)部的SEH是如何協(xié)作的,而本節(jié)將利用分布式聯(lián)盟構(gòu)造算法對(duì)集合H進(jìn)行最優(yōu)劃分。

定義1:設(shè)A={A1,A2,…,Am}和B={B1,B2,…,Bn}分別為集合H的兩種不同的聯(lián)盟劃分。對(duì)于一個(gè)SEHj,其在A劃分中屬于聯(lián)盟Ai且支付值為φj(Ai),而在B劃分中屬于聯(lián)盟Bk且支付值為φj(Bk),則有

(23)

式中:A>B表示A劃分優(yōu)于B劃分,這種聯(lián)盟劃分的比較排序稱作帕累托序[26]。

式(23)表示如果聯(lián)盟劃分方式從B變到A使得每一個(gè)SEH的支付值都不會(huì)減少,且至少有一個(gè)SEH的支付值會(huì)增加,則A劃分優(yōu)于B劃分。

在聯(lián)盟構(gòu)造算法中,采用兩種分布式規(guī)則,分別為合并規(guī)則(merge rule)和分裂規(guī)則(split rule)[26],具體如下。

1)合并規(guī)則

2)分裂規(guī)則

對(duì)于一個(gè)聯(lián)盟S,如果存在它一個(gè)劃分{S1,S2,…,Sk}使得{S1,S2,…,Sk}>S,則將聯(lián)盟S分裂為新的聯(lián)盟集合{S1,S2,…,Sk}。

通過(guò)上述規(guī)則,若干個(gè)較小的聯(lián)盟可以通過(guò)合并成為新的聯(lián)盟,從而增加聯(lián)盟中每個(gè)SEH的支付值;同樣,較大的聯(lián)盟也可以分裂成為多個(gè)較小的聯(lián)盟以滿足帕累托序。利用合并和分裂規(guī)則,設(shè)計(jì)了適用于相互協(xié)作的SEH的聯(lián)盟構(gòu)造算法,如附錄A表A1所示。

在該算法中,給定集合N的一個(gè)初始劃分S={S1,S2,…,Sk},首先進(jìn)行合并過(guò)程:對(duì)于其中的任意一個(gè)聯(lián)盟Si,按照合并規(guī)則尋找可以與其合并的聯(lián)盟,如果有多個(gè)聯(lián)盟滿足可以與Si合并的條件,則選擇合并后新聯(lián)盟中SEH平均支付值最大的聯(lián)盟。每當(dāng)一個(gè)新的聯(lián)盟通過(guò)合并形成之后,新的劃分將進(jìn)行分裂過(guò)程:每個(gè)聯(lián)盟按照分裂規(guī)則進(jìn)行分裂操作,如果有多種分裂方式可以滿足分裂條件,則選擇分裂后新聯(lián)盟集合中SEH平均支付值最大的分裂方式。重復(fù)合并—分裂過(guò)程,直至沒有聯(lián)盟會(huì)有繼續(xù)合并或者分裂的趨勢(shì),最終劃分將收斂于最優(yōu)的形式Sopt。該算法的收斂性詳見文獻(xiàn)[26]。

對(duì)于上述最優(yōu)劃分Sopt,按照3.1節(jié)的方法得到其中每個(gè)聯(lián)盟中SEH的最優(yōu)協(xié)作運(yùn)行方案;然后在時(shí)間周期T內(nèi),利用分布式聯(lián)盟構(gòu)造算法求取不同時(shí)刻的SEH協(xié)作方案;最后按照2.3節(jié)的雙層優(yōu)化模型求解基于SEH聯(lián)盟的綜合能源系統(tǒng)最優(yōu)運(yùn)行策略。整體算法流程圖如圖1所示。

圖1 基于聯(lián)盟博弈的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行算法流程圖Fig.1 Flow chart of coalition game based optimized operation method for integrated energy system

4 算例分析

4.1 算例概述

為了驗(yàn)證上述方法的可行性與有效性,考慮系統(tǒng)中有10個(gè)SEH、1個(gè)電力供應(yīng)商以及1個(gè)天然氣供應(yīng)商,系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)選取IEEE-30節(jié)點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)及發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)詳見文獻(xiàn)[21-22],時(shí)間周期為T=24 h。其中,每個(gè)SEH的電力用戶、熱力用戶和天然氣用戶數(shù)量分別都在區(qū)間[60,80]內(nèi),每個(gè)電力、熱力和天然氣用戶的24 h負(fù)荷曲線如附錄B圖B1所示。

每個(gè)SEH內(nèi)部各轉(zhuǎn)換器的效率ηT,e,ηEB,h,ηCHP,e,ηCHP,h,ηFUR,h分別取自區(qū)間[0.9,0.98],[0.9,0.95],[0.4,0.5],[0.35,0.45],[0.93,0.97];每個(gè)SEH擁有風(fēng)機(jī)和光伏發(fā)電的數(shù)量分別在區(qū)間[0,6]和[0,20]內(nèi),每臺(tái)風(fēng)機(jī)和每套光伏發(fā)電24 h出力曲線如附錄B圖B2所示。

4.2 計(jì)算結(jié)果及分析

這里分別對(duì)以下3種情景中綜合能源系統(tǒng)的運(yùn)行情況進(jìn)行分析:情景1為不考慮綜合需求響應(yīng)和SEH聯(lián)盟；情景2為考慮綜合需求響應(yīng),但不考慮SEH的聯(lián)盟；情景3為考慮綜合需求響應(yīng)和SEH聯(lián)盟。

情景1不考慮綜合需求響應(yīng),SEH總電力需求及電價(jià)曲線在圖2中由藍(lán)色曲線表示,從圖2中可以看出系統(tǒng)24 h內(nèi)有兩個(gè)電力需求高峰時(shí)段,兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)也出現(xiàn)電力價(jià)格尖峰,電力需求峰谷差為1 382.89 kW。同樣,情景1的SEH總天然氣需求在圖3中由藍(lán)色曲線表示,天然氣需求高峰出現(xiàn)在晚間17至20時(shí)段。由于該情景不考慮綜合需求響應(yīng),選取SEH3的調(diào)度系數(shù)vg,CHP為例,如圖3所示,其值在24 h內(nèi)為一條水平直線。情景1各SEH的24 h購(gòu)能成本如表1所示,10個(gè)SEH總成本為1 365.47美元。

情景2中考慮了綜合需求響應(yīng),SEH總電力需求及電價(jià)曲線在圖2中由紅色曲線表示,可以看出在高峰時(shí)段由于電力價(jià)格較高,SEH通過(guò)改變調(diào)度系數(shù)從而降低了該時(shí)間段內(nèi)的電力輸入量。因而從電力供應(yīng)側(cè)角度來(lái)看,電力需求曲線變平緩,電力需求峰谷差由情景1的1 382.89 kW減少為873.64 kW,削減了36.83%。情景2的SEH總天然氣需求以及SEH3的調(diào)度系數(shù)vg,CHP曲線在圖3中由紅色曲線表示,可以看出在圓框內(nèi)的用電高峰時(shí)段,由于電價(jià)較高,SEH調(diào)高了調(diào)度系數(shù)vg,CHP,從而增加了該時(shí)間段的天然氣輸入量以滿足用戶側(cè)的電力需求。表1中給出了情景2各SEH的24 h總購(gòu)能成本,10個(gè)SEH總成本為1 147.54美元,相比情景1,總成本減少了15.96%。

圖2 情景1和情景2下24 h SEH總電力需求及電力價(jià)格曲線Fig.2 Curves of total electricity demand and price for SEH within 24 h under case 1 and case 2

圖3 情景1和情景2下24 h SEH總天然氣需求及SEH3的調(diào)度系數(shù)vg,CHP曲線Fig.3 Curves of total natural gas demand for SEH and vg,CHP of SEH3 within 24 h under case 1 and case 2

SEH編號(hào)總購(gòu)能成本/美元情景1情景2情景3普通合作博弈 1158.23144.48131.26133.89 2142.49120.71114.21116.49 3108.3086.0979.6481.23 4146.40128.17120.65123.06 5110.4379.7170.5071.91 6131.03112.68105.74107.85 7106.4479.8074.7076.19 8122.2097.0389.3991.18 9176.27156.21147.07150.01 10163.68142.67135.11137.81 總計(jì)1 365.471 147.541 068.271 089.64

情景3考慮了SEH的聯(lián)盟,即各SEH之間根據(jù)自身能源的盈缺情況相互協(xié)作組成聯(lián)盟,從而減少購(gòu)能成本。從附錄B圖B2中可以看出,風(fēng)力發(fā)電在凌晨和晚間的出力較大,在白天出力較小,而風(fēng)力發(fā)電又占分布式發(fā)電量的絕大部分,由前面的分析可知,只有在分布式發(fā)電量大于電力用戶需求的時(shí)候才會(huì)產(chǎn)生聯(lián)盟,因此本算例在t=1,2,3,4,5,16,22,23,24這幾個(gè)時(shí)間段內(nèi)會(huì)有聯(lián)盟產(chǎn)生。這里以t=1時(shí)段為例,最終得到的聯(lián)盟情況如附錄C圖C1所示。

附錄C圖C1中每個(gè)SEH下方括號(hào)內(nèi)為分布式發(fā)電盈缺量,賣方為正,買方為負(fù),箭頭數(shù)值表示電能傳輸量,單位為kW。t=1時(shí)刻共形成了兩個(gè)聯(lián)盟:S1={EH5,EH6,EH9},S2={EH1,EH3,EH4,EH7,EH10}。S1中EH5為電力盈余125.09 kW的賣者,EH6和EH9分別為有電力需求42.17 kW和81.77 kW的買者,S1按照附錄C圖C1箭頭所示進(jìn)行電能買賣,最終EH5剩余1.15 kW分布式發(fā)電量將被舍棄;S2中EH3和EH7分別為有電力盈余52.06 kW和92.57 kW的賣者,EH1,EH4和EH10分別為有電力需求75.17 kW,32.45 kW和34.65 kW的買者,S2按照附錄C圖C1箭頭所示進(jìn)行電能買賣,最終EH3剩余2.36 kW分布式發(fā)電量將被舍棄。賣方EH3,EH5,EH7的分布式發(fā)電價(jià)格為8.78,8.23,8.60美元/(MW·h),EH2和EH8也有電力盈余,但兩者電價(jià)分別為10.61,10.10美元/(MW·h),價(jià)格較高,為達(dá)到購(gòu)能成本最低的目標(biāo),在形成聯(lián)盟時(shí)EH2和EH8未被選中。t=1時(shí)段聯(lián)盟合并和分裂過(guò)程及購(gòu)能成本變化見附錄C表C1,SEH經(jīng)過(guò)4次合并與分裂最終達(dá)到最優(yōu)的聯(lián)盟協(xié)作方案,該時(shí)刻的購(gòu)能成本從第1次合并分裂的41.51美元減少到第4次合并分裂的32.51美元,減少了21.7%,說(shuō)明了聯(lián)盟形成可以有效降低SEH購(gòu)能成本,實(shí)現(xiàn)更大的能源互補(bǔ)收益。

按照本文所提出的聯(lián)盟博弈構(gòu)造方法,可以得出每個(gè)時(shí)間段SEH的聯(lián)盟情況,最終求出SEH總電力需求,如圖4所示。由圖4可以看出，虛線圓框內(nèi)為有聯(lián)盟形成的時(shí)間段,相比于情景2,這些時(shí)間段內(nèi)SEH的電力需求有所減少,即可說(shuō)明SEH之間的聯(lián)盟行為可以減少用戶對(duì)能源供應(yīng)側(cè)的依賴,減輕能源供應(yīng)側(cè)的供能壓力,同時(shí)增強(qiáng)了用戶的靈活性和自給自足能力。

圖4 情景2和情景3下24 h SEH總電力需求曲線Fig.4 Curves of total electricity demand for SEH within 24 h under case 2 and case 3

該算例中分布式能源發(fā)電24 h總量為35.47 MW,情景1和情景2中棄風(fēng)或棄光量為1.15 MW,情景3中的棄風(fēng)或棄光量為0.14 MW,減少了約87%,能源浪費(fèi)大幅度降低。表1中給出了情景3各SEH的24 h總購(gòu)能成本,10個(gè)SEH總成本為1 068.27美元,相比情景2,總成本減少了6.91%,雖然成本降低比例較少,但當(dāng)系統(tǒng)變大時(shí)所節(jié)約的成本還是可觀的。附錄C圖C2給出了SEH平均購(gòu)能成本隨其數(shù)量變化曲線,可見隨著SEH數(shù)量的增多,情景3中SEH的平均購(gòu)能成本逐漸降低,聯(lián)盟的優(yōu)勢(shì)逐漸體現(xiàn)出來(lái)。

相比于普通的合作博弈,即為聯(lián)盟博弈中10個(gè)SEH合并成為一個(gè)大聯(lián)盟的情況,表1中同時(shí)也給出了普通合作博弈下各SEH的24 h購(gòu)能成本。對(duì)比可見,采用聯(lián)盟博弈的購(gòu)能成本要優(yōu)于普通博弈的結(jié)果,更加證明了本文所提出方法的有效性和經(jīng)濟(jì)性。

5 結(jié)語(yǔ)

本文考慮了風(fēng)電和光伏等分布式能源發(fā)電以及綜合需求響應(yīng),建立了基于SEH的綜合能源系統(tǒng)雙層優(yōu)化模型,并提出了一種基于聯(lián)盟博弈的綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行方法,利用分布式聯(lián)盟構(gòu)造算法進(jìn)行求解,最后通過(guò)算例驗(yàn)證了方法的有效性。研究結(jié)果表明,本文所提出的方法可以有效地削減能源供應(yīng)側(cè)角度的用戶需求峰谷差,大幅度降低棄風(fēng)或棄光等間歇性能源的浪費(fèi),減少SEH用戶側(cè)的購(gòu)能成本,同時(shí)增強(qiáng)了綜合能源系統(tǒng)的靈活性,使得用戶之間可以在聯(lián)盟內(nèi)部進(jìn)行能源的買賣與交互,減輕負(fù)荷側(cè)對(duì)能源供應(yīng)側(cè)的壓力;當(dāng)系統(tǒng)變大,SEH數(shù)目變多后,聯(lián)盟對(duì)于綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)利益將更加明顯。本文的研究中未考慮儲(chǔ)能設(shè)備,在以后的工作中將對(duì)儲(chǔ)能的參與和調(diào)度運(yùn)行進(jìn)行研究,并加入不確定因素的分析。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版(http://www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx)。