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        基于博弈論的互聯(lián)微電網(wǎng)多主體協(xié)同優(yōu)化配置

        2021-06-17 12:08:40梁龍基曾希皙陳朝寬
        電子科技 2021年7期
        關(guān)鍵詞:成本優(yōu)化

        梁龍基,張 靖,何 宇,曾希皙,陳朝寬

        (貴州大學(xué) 電氣工程學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550025)

        隨著分布式發(fā)電技術(shù)的發(fā)展及成本的不斷下降,作為可再生能源就地平衡解決方案的微電網(wǎng)必將大量出現(xiàn)在用戶(hù)側(cè)與配電網(wǎng)端[1]。在臨近范圍內(nèi),新建或改造而成的微電網(wǎng)可相互連接,實(shí)現(xiàn)電能的互通互濟(jì),構(gòu)成互聯(lián)微電網(wǎng)[2-3]。在分屬不同投資運(yùn)營(yíng)主體的微電網(wǎng)互通互濟(jì)的情況下,因地制宜對(duì)其進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)已成為需要首先解決的問(wèn)題。

        近年來(lái),國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者從不同角度對(duì)微電網(wǎng)或多微電網(wǎng)優(yōu)化配置進(jìn)行了一系列研究。文獻(xiàn)[4]考慮了小水電的有功出力對(duì)微電網(wǎng)分布式電源容量的配置影響。文獻(xiàn)[5]提出了一種以提高配電網(wǎng)側(cè)的供電可靠性為目標(biāo)的多階段決策微電網(wǎng)規(guī)劃方法,并采用動(dòng)態(tài)和聲算法求解微電網(wǎng)中分布式電源的配置容量。文獻(xiàn)[6~7]對(duì)直流微電網(wǎng)與交流微電網(wǎng)規(guī)劃的異同進(jìn)行對(duì)比分析。文獻(xiàn)[8]提出了一種考慮微電網(wǎng)孤島情況下的一次調(diào)頻備用容量配置方法,建立模糊隨機(jī)機(jī)會(huì)規(guī)劃模型,從而得到不同置信度下微網(wǎng)中各分布式電源容量大小。文獻(xiàn)[9~10]均以考慮并網(wǎng)型微電網(wǎng)設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)效益為切入點(diǎn),建立微電網(wǎng)全壽命周期優(yōu)化模型,討論了政策激勵(lì)對(duì)實(shí)際微電網(wǎng)建設(shè)收益的影響。

        在目前的研究中,大多是為了追求微電網(wǎng)規(guī)劃導(dǎo)則中某些指標(biāo)最優(yōu),或針對(duì)單一微電網(wǎng)解決其分布式電源配置問(wèn)題。然而,隨著區(qū)域性能源交易的開(kāi)展,微電網(wǎng)作為市場(chǎng)參與者在可以進(jìn)行電能購(gòu)售的情況下,多微電網(wǎng)相互之間的影響作用將逐漸凸顯。因此,將多微電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)納入博弈的框架下討論顯得很有必要[11]。文獻(xiàn)[2]結(jié)合實(shí)際示范工程的設(shè)計(jì)方案,提出了多微電網(wǎng)的一般規(guī)劃設(shè)計(jì)流程,但對(duì)微電網(wǎng)群運(yùn)營(yíng)層面因素考慮不全面,尤其是未考慮儲(chǔ)能電池的調(diào)用成本對(duì)多微電網(wǎng)收益的影響。文獻(xiàn)[12]分析了多微電網(wǎng)及其子微電網(wǎng)在不同運(yùn)行工況下儲(chǔ)能容量的配置,但儲(chǔ)能電池的調(diào)用僅在微電網(wǎng)缺額時(shí)作為補(bǔ)充,未考慮風(fēng)光發(fā)電富余時(shí)存儲(chǔ)電能的作用。文獻(xiàn)[13]為歐盟可再生能源及微電網(wǎng)開(kāi)發(fā)框架計(jì)劃支持下的對(duì)多微電網(wǎng)配置規(guī)劃分析,重點(diǎn)討論了不同國(guó)家微電網(wǎng)項(xiàng)目需求的技術(shù)解決方案,但并未給出求解多微電網(wǎng)具體的分布式電源容量配置模型。文獻(xiàn)[14]將風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電與儲(chǔ)能設(shè)備發(fā)電三方作為博弈參與者,分屬不同投資主體進(jìn)行博弈分析,提出非合作/合作博弈模式,求得不同分布式電源的容量?jī)?yōu)化配置方案。

        本文利用博弈論解決不同決策主體行為相互影響的問(wèn)題,提出了典型風(fēng)-光-儲(chǔ)互聯(lián)微電網(wǎng)全壽命周期(Life Cycle Cost,LCC)分布式電源容量非合作博弈模型,各參與者的費(fèi)用函數(shù)同時(shí)考慮了購(gòu)售電收益、可再生能源消納收益及建設(shè)運(yùn)維成本。在進(jìn)行互聯(lián)微電網(wǎng)規(guī)劃的決策時(shí),本文將儲(chǔ)能電池調(diào)用成本有機(jī)結(jié)合到規(guī)劃建設(shè)建模中。本研究在互聯(lián)微電網(wǎng)電能的互通互濟(jì)影響博弈參與者收益的模式下,通過(guò)博弈聯(lián)動(dòng)優(yōu)化使博弈各參與方的分布式發(fā)電單元配置達(dá)到均衡,實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)微電網(wǎng)不同投資方的收益最優(yōu)。

        1 微電網(wǎng)中分布式電源出力及負(fù)荷模型

        針對(duì)微電網(wǎng)分布式發(fā)電單元容量的優(yōu)化配置,建立了包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能充放電的出力模型與微電網(wǎng)負(fù)荷模型。

        1.1 風(fēng)機(jī)出力概率模型

        風(fēng)速的大小具有隨機(jī)性,雙參數(shù)威布爾分布的概率密度函數(shù)能夠精確描述風(fēng)速變化規(guī)律

        (1)

        式中,v為風(fēng)速;k為形狀參數(shù),反映風(fēng)速分布的特點(diǎn);c為尺度參數(shù),反映的是該地區(qū)平均風(fēng)速的大小。風(fēng)機(jī)的有功輸出PWT可用下式表示

        (2)

        式中,PWT_N為風(fēng)機(jī)的額定功率;vci為切入風(fēng)速;vN為額定風(fēng)速;vco為切出風(fēng)速。

        1.2 光伏出力概率模型

        光伏發(fā)電的有功出力PPV可以近似用概率密度函數(shù)貝塔(Beta)分布進(jìn)行表示

        (3)

        式中,PPV_MAX為光伏方陣發(fā)電最大出力;Γ(·)為Gamma函數(shù);α、β為Beta分布的形狀參數(shù)。

        1.3 儲(chǔ)能電池模型

        儲(chǔ)能電池具有在滿(mǎn)足一定條件下的可調(diào)節(jié)性,其充放電滿(mǎn)足以下關(guān)系,儲(chǔ)能電池充電時(shí)

        S(t)=S(t-1)(1-δ)+Pc(t)ηc

        (4)

        儲(chǔ)能電池放電時(shí)

        S(t)=S(t-1)(1-δ)-Pd(t)ηd

        (5)

        式中,S(t)為儲(chǔ)能電池t時(shí)刻的電量;S(t-1)為儲(chǔ)能電池t-1時(shí)刻電量;Pc(t)與Pd(t)分別為儲(chǔ)能電池在t時(shí)刻的充電功率與放電功率;ηc與ηd分別是儲(chǔ)能電池的充電和放電效率;δ為蓄電池的自放電率。

        1.4 負(fù)荷概率模型

        微電網(wǎng)負(fù)荷有功的概率密度函數(shù),如下所示

        (6)

        式中,PL為微電網(wǎng)內(nèi)電力用戶(hù)負(fù)荷值;μP為微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷值的均值;σP為微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷值的方差。

        2 微電網(wǎng)收益-成本博弈模型

        微電網(wǎng)具有統(tǒng)一的運(yùn)營(yíng)主體,主要負(fù)責(zé)其優(yōu)化協(xié)調(diào)運(yùn)行[15]。在微電網(wǎng)環(huán)境收益方面,有關(guān)部門(mén)制定了可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重的相關(guān)機(jī)制。該機(jī)制可以起到發(fā)現(xiàn)可再生能源真實(shí)價(jià)格與體現(xiàn)可再生能源外部特性的貨幣價(jià)值的作用,影響分布式發(fā)電的配置規(guī)劃[16]。由于區(qū)域范圍內(nèi)多微電網(wǎng)存在電能互通互濟(jì),因此增加分布式發(fā)電單元容量可以獲得更多收益。若通過(guò)其他微電網(wǎng)的供能滿(mǎn)足自身用電需求,則可比增加自身分布式發(fā)電單元容量供電獲得更多收益。因此,不同微電網(wǎng)主體之間存在容量配置的博弈關(guān)系。本文將儲(chǔ)能電池的調(diào)用成本視為影響微電網(wǎng)收益的重要因素,建立了計(jì)及儲(chǔ)能調(diào)用成本的互聯(lián)微電網(wǎng)配置博弈模型。

        2.1 儲(chǔ)能電池在不同運(yùn)營(yíng)情形的調(diào)用依據(jù)

        儲(chǔ)能電池的使用壽命一般由其實(shí)際運(yùn)行時(shí)的循環(huán)次數(shù)決定。儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)值(State of Charge,SOC)是影響儲(chǔ)能電池使用壽命的最主要因素[17-19]。儲(chǔ)能電池在充放相同電量的情況下,荷電狀態(tài)較低時(shí)對(duì)電池的損耗較大,荷電狀態(tài)較高時(shí)對(duì)電池的損耗較小。儲(chǔ)能電池的壽命損耗權(quán)重與荷電狀態(tài)的關(guān)系,如圖1所示[20]。

        圖1 儲(chǔ)能電池荷電狀態(tài)因素的壽命損耗權(quán)重

        荷電狀態(tài)的電池折損度電成本,如式(7)所示

        Cp=Ra(SOC(t))Ceg

        (7)

        式中,Cp為當(dāng)前荷電狀態(tài)下調(diào)用儲(chǔ)能的成本值;Ra(SOC(t))為t時(shí)刻電池壽命損耗權(quán)重;SOC(t)為t時(shí)刻儲(chǔ)能電池的荷電狀態(tài)。

        Ceg為電池折損的度電成本[21]

        (8)

        式中,Tcalendar為儲(chǔ)能電池的日歷壽命;LE為儲(chǔ)能電池全壽命周期總充放電量;CAPV為電池投資與運(yùn)維成本的等年值。

        采用資本回報(bào)系數(shù)修正后的投資成本應(yīng)用于度電成本計(jì)算式中

        (9)

        式中,Cinv為儲(chǔ)能一次投資成本;Com為年運(yùn)維成本;r為貼現(xiàn)率。

        關(guān)于儲(chǔ)能電池的全壽命周期總充放電量LE,可由確定循環(huán)放電深度后的電池循環(huán)壽命得到。一般廠商會(huì)根據(jù)其化學(xué)性質(zhì)通過(guò)冪函數(shù)擬合得到電池的循環(huán)壽命[22],如式(10)所示。

        Nlife=N0(dcycle)-kp

        (10)

        式中,Nlife為儲(chǔ)能電池達(dá)到壽命終點(diǎn)時(shí)的循環(huán)次數(shù);N0為儲(chǔ)能電池以100%放電深度充放電時(shí)的循環(huán)次數(shù);dcycle為電池儲(chǔ)能充放電循環(huán)的放電深度;kp為擬合得到的常數(shù)。N0與kp的值對(duì)于不同類(lèi)型的儲(chǔ)能電池有不同的取值,通常廠商會(huì)提供相關(guān)參數(shù)。LE則由20%與80%放電深度放電下的充放電量總平均值得到。

        2.2 計(jì)及儲(chǔ)能電池調(diào)用成本的購(gòu)售電收益

        微電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)主體購(gòu)售電收益主要來(lái)自?xún)煞矫妫阂环矫媸菨M(mǎn)足其運(yùn)營(yíng)區(qū)域內(nèi)的電力用戶(hù)用電需求;另一方面是滿(mǎn)足區(qū)域市場(chǎng)其他主體的購(gòu)電需求。微電網(wǎng)i的購(gòu)售電收益fs_i,可表示如下

        fs_i=fdeal_i+ftrans_i+fg_i

        (11)

        式中,fdeal_i為微電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)主體通過(guò)對(duì)微電網(wǎng)內(nèi)部分布式發(fā)電單元出力進(jìn)行控制從而滿(mǎn)足微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷的收益;ftrans_i為互聯(lián)微電網(wǎng)之間通過(guò)電能互通互濟(jì)的購(gòu)售電收益;fg_i為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)側(cè)的電能交互收益。

        在考慮儲(chǔ)能電池的調(diào)用成本、風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力后,微電網(wǎng)的fdeal_i收益可用兩種情況分別表示:

        (1)風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力滿(mǎn)足負(fù)荷需求

        fdeal_i=PRdealPL_i(t)

        (12)

        式中,PRdeal為微電網(wǎng)投資運(yùn)營(yíng)主體與微電網(wǎng)內(nèi)用戶(hù)協(xié)商電價(jià);PL_i(t)為t時(shí)刻微電網(wǎng)i的負(fù)荷;

        (2)風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力不滿(mǎn)足負(fù)荷需求,而儲(chǔ)能電池存在參與出力的可能,儲(chǔ)能電池動(dòng)作與否則需要進(jìn)行比較判斷

        fdeal_i=PRdeal(PWT_i(t)NWT_i+PPV_i(t)NPV_i+

        PBAT_i(t)NBAT_i)

        (13)

        式中,PWT_i(t)、PPV_i(t)與PBAT_i(t)分別為微電網(wǎng)i的單臺(tái)風(fēng)機(jī)、光伏面板與儲(chǔ)能電池的有功出力。當(dāng)儲(chǔ)能電池為充電狀態(tài)時(shí),PBAT_i(t)值為Pc(t),當(dāng)儲(chǔ)能電池放電時(shí)PBAT_i(t),值為Pd(t);NWT_i、NPV_i與NBAT_i分別為微電網(wǎng)i的分布式發(fā)電電源的配置數(shù)量。

        將每個(gè)微電網(wǎng)相互間送出或購(gòu)入的電量由運(yùn)營(yíng)流程判斷得出,其具體流程如圖2所示。

        圖2 計(jì)及儲(chǔ)能調(diào)用成本的互聯(lián)微電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)流程圖

        多個(gè)微電網(wǎng)互聯(lián)互通電量收益可表示為

        ftrans_i=PRgqΔEex_i(t)

        (14)

        式中,PRgq為互聯(lián)微電網(wǎng)之間電量交換單價(jià);ΔEex_i(t)為微電網(wǎng)i參與微電網(wǎng)之間電能交換的t時(shí)刻電量。

        當(dāng)微電網(wǎng)自身供能及臨近微電網(wǎng)的電能互供無(wú)法使微電網(wǎng)內(nèi)功率達(dá)到平衡時(shí),微電網(wǎng)主體需同配電網(wǎng)額外購(gòu)售電。其收益構(gòu)成如下式所示。

        fg_i=PRgΔEsur_i(t)

        (15)

        式中,PRg為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)側(cè)電能交換價(jià)格;ΔEsur_i(t)為t時(shí)刻微電網(wǎng)i與配電網(wǎng)的交換電量。

        2.3 可再生能源消納權(quán)重收益

        由于微電網(wǎng)主體在市場(chǎng)中為購(gòu)售電運(yùn)營(yíng)主體,其必須承擔(dān)可再生能源消納的義務(wù)。當(dāng)市場(chǎng)主體不滿(mǎn)足可再生能源消納權(quán)重的比例時(shí),則受到相應(yīng)“懲罰”;當(dāng)市場(chǎng)主體超額完成消納比例時(shí),則有額外激勵(lì)。參考《可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重確定和消納量核算方法》,對(duì)微電網(wǎng)其收益用下式表示

        (16)

        式中,fe_i為微電網(wǎng)i消納可再生能源收益。當(dāng)微電網(wǎng)可再生能源消納不足設(shè)定比例時(shí)為負(fù),超額實(shí)現(xiàn)消納比例時(shí)為正;σe為可再生能源消納權(quán)重;Vdeal為每提高或降低一個(gè)百分點(diǎn)的消納權(quán)重所對(duì)應(yīng)的激勵(lì)。

        2.4 微電網(wǎng)LCC成本

        在對(duì)微電網(wǎng)建設(shè)項(xiàng)目成本評(píng)價(jià)時(shí),不僅考慮微電網(wǎng)建設(shè)初期的一次性投入成本,也要考慮工程全壽命周期內(nèi)的支持成本,并將規(guī)劃年的成本歸算到基準(zhǔn)年。其總成本可表示為

        Ct_i=Cinv_i+Com_i+Ccd_i

        (17)

        式中,Ct_i為微電網(wǎng)i的投運(yùn)總成本的等年值;Cinv_i為該微電網(wǎng)總初始投資費(fèi)用;Com_i為該微電網(wǎng)年運(yùn)維費(fèi)用;Ccd_i為該微電網(wǎng)廢棄成本。

        微電網(wǎng)的初始投資費(fèi)用,可表示為

        (18)

        式中,IWT、IPV和IBAT分別為風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和儲(chǔ)能電池的設(shè)備單價(jià);R1為微電網(wǎng)一次網(wǎng)架成本與分布式電源投資建設(shè)成本的比值;R2為微電網(wǎng)二次設(shè)備成本與分布式電源投資建設(shè)成本的比值;l為工程壽命周期。

        微電網(wǎng)的年運(yùn)維費(fèi)用,可表示為

        (19)

        式中,MWT、MPV和MBAT為微電網(wǎng)分布式電源容量的單位年運(yùn)維費(fèi)用;EWT_i、EPV_i與EBAT_i分別為微電網(wǎng)i的對(duì)應(yīng)分布式電源的容量、分布式發(fā)電單元配置數(shù)量與各自額定容量乘積。

        微電網(wǎng)的廢棄成本,可表示為

        Ccd_i=Y-S_i

        (20)

        式中,Y為報(bào)廢處理成本,其值為一常數(shù);S_i為微電網(wǎng)i的殘值,其值可通過(guò)如下計(jì)算式計(jì)算得到

        S_i=Cinv_ib

        (21)

        式中,b為殘值率。

        2.5 約束條件

        (1)等式約束條件。在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,每個(gè)微電網(wǎng)在t用電時(shí)刻的供需要達(dá)到功率平衡,其約束表示為

        PWT_i(t)NWT_i+PPV_i(t)NPV_i+PBAT_i(t)NBAT_i+ΔEex_i(t)+ΔEsur_i(t)-PL_i(t)=0

        (22)

        (2)不等式約束條件。決策變量約束,風(fēng)機(jī)臺(tái)數(shù)、光伏面板數(shù)和并聯(lián)儲(chǔ)能電池?cái)?shù)為優(yōu)化決策變量,可表示為

        (23)

        式中,NWT_MAX、NPV_MAX與NBAT_MAX分別為微電網(wǎng)決策變量的上限值。上限值可根據(jù)實(shí)際的投資預(yù)算與分布式發(fā)電單元設(shè)備適用場(chǎng)地的大小進(jìn)行調(diào)整設(shè)置。

        微電網(wǎng)分布式電源運(yùn)行約束,某時(shí)刻的單臺(tái)風(fēng)力發(fā)電與儲(chǔ)能電池的有功出力應(yīng)不大于其額定有功出力,而光伏發(fā)電單元出力則不可大于該段時(shí)刻最大出力,如下

        (24)

        式中,PWT_N與PBAT_N分別為分布式發(fā)電單元額定功率。此外,儲(chǔ)能電池還存在某時(shí)刻的荷電狀態(tài)約束

        SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

        (25)

        式中,SOCmin與SOCmax分別為儲(chǔ)能電池荷電狀態(tài)的下限值和上限值。

        互聯(lián)微電網(wǎng)運(yùn)行約束,互聯(lián)微電網(wǎng)之間的電量傳輸受到聯(lián)網(wǎng)輸電線(xiàn)路的最大傳輸能力限制,表示為

        ΔEex_i(t)≤Eex_MAX

        (26)

        式中,Eex_MAX為微電網(wǎng)間的最大傳輸功率。

        微電網(wǎng)與配電網(wǎng)連接點(diǎn)功率約束為

        ΔEsur_i(t)≤Esur_MAX

        (27)

        式中,Esur_MAX為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)間最大傳輸功率。

        2.6 目標(biāo)函數(shù)

        綜上所述,參與博弈各方的微電網(wǎng)支付函數(shù)可以表示為式(28)。

        MaxF_i=fs_i+fe_i-Ct_i

        (28)

        下文將討論如何對(duì)支付函數(shù)進(jìn)行博弈求解。

        3 博弈模型的均衡求解

        3.1 不同主體互聯(lián)微電網(wǎng)配置的均衡解

        (29)

        即當(dāng)非i參與者在其他參與者選擇最優(yōu)配置的策略下均使得自身收益最大化時(shí),博弈達(dá)到均衡。

        3.2 基于整數(shù)粒子群算法的博弈模型求解

        為解決上述i個(gè)參與者的微電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)博弈問(wèn)題,本文采用整數(shù)規(guī)劃粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解納什均衡點(diǎn)[23],其具體算法步驟如下:

        步驟1博弈模型初始化。主要包括風(fēng)、光和負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入,初始化電價(jià)參數(shù)PRdeal、PRgq和PRg;分布式發(fā)電單元配置單價(jià)IWT、IPV和IBAT;單位運(yùn)維成本MWT、MPV和MBAT與決策精度范圍ε;

        步驟2設(shè)定決策變量初始值。初始值應(yīng)在決策變量的策略空間選取,本文以博弈前各參與者的分布式發(fā)電單元數(shù)量N0_i=(N0WT_i,N0PV_i,N0BAT_i)作為決策變量初始值;

        步驟3各博弈參與者獨(dú)立優(yōu)化決策過(guò)程。在優(yōu)化各個(gè)微電網(wǎng)第j輪的微電源配置Nj_i時(shí),可根據(jù)上一輪優(yōu)化的分布式發(fā)電單元配置,通過(guò)整數(shù)粒子群算法優(yōu)化得到

        (30)

        步驟4判斷博弈是否到達(dá)納什均衡點(diǎn)。在優(yōu)化過(guò)程中,若分屬不同主體的微電網(wǎng)在優(yōu)化前后的分布式發(fā)電單元配置數(shù)量大小之差均在設(shè)定的精度范圍ε內(nèi),即優(yōu)化決策滿(mǎn)足式(31),則博弈達(dá)到納什均衡。參與者i在現(xiàn)存條件下,任一參與者均不能通過(guò)獨(dú)立改變策略而獲得更多收益,即等年值收益達(dá)到納什均衡意義下的最大值。納什均衡解,如式(32)所示。

        (31)

        (32)

        若找到納什均衡點(diǎn),則進(jìn)入步驟5;若未達(dá)到納什均衡,則根據(jù)整數(shù)粒子群算法更新決策,返回步驟3繼續(xù)優(yōu)化決策。

        4 算例分析

        本文采用上述模型與方法對(duì)3個(gè)不同主體的微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化配置。3個(gè)微電網(wǎng)的負(fù)荷均值分別為100 kW、3 000 kW和300 kW,方差均為1。算例仿真以1年為計(jì)算周期,共分為8 760個(gè)步長(zhǎng),每個(gè)步長(zhǎng)為1 h。雙參數(shù)威布爾分布與貝塔分布中的形狀參數(shù)由歷史數(shù)據(jù)擬合得到。將由各個(gè)分布函數(shù)抽樣得到的數(shù)據(jù)帶入模型計(jì)算各博弈參與方的收益-成本函數(shù)值。微電網(wǎng)設(shè)備參數(shù)及模型相關(guān)參數(shù)如表1和表2所示。

        表1 設(shè)備參數(shù)

        表2 參數(shù)設(shè)置

        4.1 博弈前后收益-成本分析

        將沒(méi)有電能傳輸且彼此分布式電源配置決策不會(huì)對(duì)同區(qū)域內(nèi)其他微電網(wǎng)產(chǎn)生影響時(shí)的收益,與互聯(lián)時(shí)彼此決策對(duì)其他微電網(wǎng)產(chǎn)生影響時(shí)的收益進(jìn)行比較。當(dāng)彼此之間不存在電能聯(lián)通關(guān)系時(shí),互聯(lián)互通的運(yùn)營(yíng)就不復(fù)存在,缺電或富余狀態(tài)下僅與配電網(wǎng)有電能傳輸關(guān)系,其分析結(jié)果如表3、表4所示。

        表3 博弈前后互聯(lián)微電網(wǎng)收益-成本等年值分析結(jié)果

        表4 互聯(lián)微電網(wǎng)分布式發(fā)電單元納什均衡配置數(shù)量

        由表中等年值計(jì)算結(jié)果可知,微電網(wǎng)在通過(guò)博弈優(yōu)化后收益增加明顯。臨近微電網(wǎng)通過(guò)投資建設(shè)軟硬件設(shè)置,將新建或原有微電網(wǎng)改造構(gòu)成互聯(lián)互通供能體系,從而提高不同微電網(wǎng)投資主體的收益。

        4.2 可再生能源消納權(quán)重激勵(lì)敏感性分析

        現(xiàn)將可再生能源消納責(zé)任權(quán)重激勵(lì)額設(shè)為不同值,分析該比值對(duì)微電網(wǎng)優(yōu)化配置方案的影響。計(jì)算結(jié)果如表5和表6所示。

        表5 可再生能源責(zé)任消納權(quán)重激勵(lì)額敏感性分析配置數(shù)量結(jié)果

        表6 可再生能源責(zé)任消納權(quán)重激勵(lì)敏感性分析

        由表5與表6中的數(shù)據(jù)可以看出,典型風(fēng)-光-儲(chǔ)微電網(wǎng)本身作為清潔能源產(chǎn)銷(xiāo)者,提高了可再生能源責(zé)任消納權(quán)重的激勵(lì)。對(duì)微電網(wǎng)而言,提升了其可再生能源裝機(jī)的配置,增加了各個(gè)微電網(wǎng)主體的收益。所以,對(duì)于典型的風(fēng)-光-儲(chǔ)微電網(wǎng)而言,提高可再生能源消納權(quán)重的比重,對(duì)其配置可再生能源發(fā)電單元與消費(fèi)綠色電力具有可觀的推動(dòng)作用。

        4.3 儲(chǔ)能成本敏感性分析

        現(xiàn)將儲(chǔ)能電池成本設(shè)為不同值,分析儲(chǔ)能價(jià)格對(duì)優(yōu)化配置方案的影響,為不同微電網(wǎng)主體的儲(chǔ)能電池裝置優(yōu)化配置提供參考。

        由表7與表8可以看出,隨著儲(chǔ)能電池單位價(jià)格的降低,微電網(wǎng)投資開(kāi)發(fā)者的收益增加,成本減少,儲(chǔ)能安裝數(shù)量整體呈上升趨勢(shì)。當(dāng)交易價(jià)格為定值時(shí),儲(chǔ)能電池成本下降,使其參與互聯(lián)微電網(wǎng)的電能交易次數(shù)增加。當(dāng)微電網(wǎng)在運(yùn)營(yíng)出現(xiàn)缺電情形時(shí),通過(guò)其他微電網(wǎng)供電功率會(huì)隨著儲(chǔ)能電池參與供能而增加,進(jìn)而降低互聯(lián)微電網(wǎng)同配電網(wǎng)之間的交換電量。高價(jià)從配電網(wǎng)側(cè)購(gòu)買(mǎi)遠(yuǎn)距離傳輸?shù)碾娔軙?huì)大幅減少,這也是儲(chǔ)能電池配置增多、成本增加,而各微電網(wǎng)收益也同時(shí)增加的原因之一。

        表7 儲(chǔ)能電池成本敏感性分析的配置結(jié)果

        表8 儲(chǔ)能電池成本對(duì)各自微電網(wǎng)收益-成本影響分析

        5 結(jié)束語(yǔ)

        本文研究了區(qū)域配電網(wǎng)側(cè)的典型風(fēng)-光-儲(chǔ)微電網(wǎng)特征,并在考慮了多個(gè)微電網(wǎng)分屬不同投資運(yùn)營(yíng)主體的情況下,詳細(xì)分析了互聯(lián)微電網(wǎng)各主體收益的影響因素與關(guān)系,建立了基于不同利益主體的互聯(lián)微電網(wǎng)收益-成本博弈經(jīng)濟(jì)模型。本文采用博弈分析的方法,分析了互聯(lián)微電網(wǎng)中的分布式發(fā)電單元優(yōu)化配置。通過(guò)算例分析,討論了基于非合作競(jìng)爭(zhēng)博弈模式下的互聯(lián)微電網(wǎng)優(yōu)化配置方案,并通過(guò)敏感性分析探討了相關(guān)參數(shù)對(duì)優(yōu)化配置方案的影響。算例結(jié)果表明,當(dāng)微電網(wǎng)互聯(lián)互通時(shí),不同微電網(wǎng)的分布式發(fā)電單元決策投資建設(shè)量對(duì)其他微電網(wǎng)將產(chǎn)生影響。各個(gè)微電網(wǎng)通過(guò)配置合適的風(fēng)力發(fā)電單元、光伏發(fā)電單元與儲(chǔ)能電池單元容量使自身收益達(dá)到最優(yōu),輔助不同微電網(wǎng)投資運(yùn)營(yíng)主體做出投資建設(shè)決策。對(duì)可再生能源消納權(quán)重激勵(lì)以及儲(chǔ)能電池成本的敏感性分析,可以為微電網(wǎng)設(shè)計(jì)者提供參考。

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