陳 岑 武傳濤 林湘寧 馬云聰 李正天

計及上下游市場的園區(qū)綜合能源商購售能策略

陳 岑 武傳濤 林湘寧 馬云聰 李正天

（強電磁工程與新技術(shù)國家重點實驗室（華中科技大學(xué)） 武漢 430074）

隨著能源市場化改革的有序推進，未來有望建成開放完善、充分競爭的綜合能源市場體制。綜合能源商作為重要市場主體，如何在綜合能源市場體制中合理優(yōu)化交易策略尚待開展研究。為此，該文計及能源批發(fā)與零售兩級市場，構(gòu)建一種具有前瞻性的園區(qū)綜合能源商市場交易策略及協(xié)同優(yōu)化方法。首先，分析綜合能源批發(fā)市場及零售市場的運行機制，基于離散選擇模型量化了零售價格對市場份額的影響，并構(gòu)建遠期收益函數(shù)；其次，計及用戶綜合需求響應(yīng)，以綜合能源商為領(lǐng)導(dǎo)者，以用戶為跟隨者，建立基于主從博弈的分布式協(xié)同優(yōu)化模型；接著，論證了Stackelberg均衡解的存在性，并采用改進布谷鳥算法與二次規(guī)劃相結(jié)合的方法進行分布式優(yōu)化求解；最后，仿真驗證了該文所提交易策略及優(yōu)化模型的可行性與優(yōu)越性，為未來園區(qū)綜合能源商的市場交易決策提供指導(dǎo)。

園區(qū)綜合能源商 批發(fā)與零售市場 離散選擇模型 主從博弈

0 引言

構(gòu)建以能源互聯(lián)網(wǎng)為支撐的現(xiàn)代能源體系是我國能源發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標。綜合能源系統(tǒng)作為能源互聯(lián)網(wǎng)的具體表現(xiàn)形式[1]，充分利用多能互補的優(yōu)勢，有效提升可再生能源消納率，提高綜合能源利用水平，是能源革命的必然選擇。眾多園區(qū)憑借堅實的用戶基礎(chǔ)及優(yōu)越的自然社會資源，正在逐步轉(zhuǎn)型為園區(qū)綜合能源系統(tǒng)，為用戶提供綜合能源服務(wù)[2]。同時，隨著新電力體制改革和天然氣市場化改革的有序推進，未來有望逐步建成開放完善、充分競爭的綜合能源市場體制[3]。在此市場環(huán)境下，園區(qū)綜合能源商充分利用不同屬性、不同時間尺度能源市場的互補特性，挖掘用戶側(cè)綜合需求響應(yīng)，降低購能成本，促進新能源消納，已成為當前的研究熱點。

目前，國內(nèi)外學(xué)者已在園區(qū)綜合能源商參與能源批發(fā)市場交易方面開展了大量研究。然而，現(xiàn)有研究多集中在電力批發(fā)市場方面。文獻[4]計及中長期市場和現(xiàn)貨市場，構(gòu)建售電商參與多時間尺度市場的購電模型，并合理評估了購售電的潛在風(fēng)險。文獻[5]以市場運營主體為領(lǐng)導(dǎo)者，以售電公司和綜合能源商為跟隨者，提出一種考慮多從方均衡的主從博弈交易優(yōu)化模型。文獻[6]提出基于差價合約的售電商期貨市場購電策略，并對合作聯(lián)盟與非合作聯(lián)盟模式進行深入探討。文獻[7]基于集中式和分布式批發(fā)市場構(gòu)建分層綜合能源市場和綜合能源市場交易模型。文獻[8]計及電/氣/熱多能源網(wǎng)絡(luò)約束，建立多能源日前市場模型，提出基于需求響應(yīng)的綜合能源市場最優(yōu)聯(lián)合交易策略。上述研究多側(cè)重于電力市場，沒有充分計及不同能源屬性、不同時間尺度市場的互補特性，同時對于用戶側(cè)需求響應(yīng)潛力的挖掘較少，忽略了零售市場對用戶用能需求的影響，可能帶來投標量的偏差，增加風(fēng)險成本。

此外，園區(qū)綜合能源商參與零售市場交易方面也已開展了大量研究。文獻[9]計及零售電價對用戶電量及用戶對售電公司選擇的影響，提出多對多非合作雙層博弈模型，以優(yōu)化零售電價。文獻[10]建立綜合能源商之間的博弈競價模型，并分析零售市場中用戶的用能特性對其競價策略的影響。文獻[11]闡述了綜合能源零售商與用戶之間博弈互動的實現(xiàn)機理，設(shè)計出一種零售商與社區(qū)智能樞紐之間的雙層博弈模型，但對能源零售商的建模較為粗糙。文獻[12]考慮未來綜合能源零售市場多能互補的特點，介紹了用戶綜合需求響應(yīng)的概念，提出一種分布式序數(shù)勢博弈的綜合需求響應(yīng)優(yōu)化策略。上述文獻雖在運營商零售價格制定方面提供了較好的思路，但仍存在不足之處：一方面，上述文獻未考慮綜合能源批發(fā)市場對零售價格的影響，忽略了潛在的收益空間；另一方面，多數(shù)文獻沒有合理計及零售價格對市場份額及未來收益期望的影響。

為應(yīng)對上述問題，本文計及綜合能源批發(fā)與零售兩級市場，充分挖掘多類型多尺度能源市場的互補特性，合理量化零售價格對市場份額及綜合需求響應(yīng)的影響，提出一種基于主從博弈的園區(qū)綜合能源商市場交易分布式協(xié)同優(yōu)化模型。本文主要創(chuàng)新點：①基于離散選擇（Multinational Logit, MNL）模型評估了零售價格對多能零售市場份額的影響，并以遠期收益形式納入考量；②計及綜合需求響應(yīng)，充分挖掘多類型多尺度能源市場的互補潛能，提出了一種基于主從博弈的綜合能源商分布式協(xié)同優(yōu)化模型；③論證了Stackelberg均衡解的存在性，并采用改進布谷鳥算法與二次規(guī)劃相結(jié)合的方法進行分布式高效求解。

1 園區(qū)綜合能源商市場運營框架

1.1 運營框架

園區(qū)綜合能源商兩級市場運營模式如圖1所示。在能量流上，園區(qū)綜合能源商從上游發(fā)電商、供氣商購買能源，經(jīng)過園區(qū)熱電聯(lián)產(chǎn)機組、燃氣鍋爐等設(shè)備將電-氣能源轉(zhuǎn)換為電-氣-熱三種能源，供給下游終端用戶。在業(yè)務(wù)流上，園區(qū)綜合能源商作為中間環(huán)節(jié)，協(xié)同參與上游批發(fā)市場與下游零售市場，實現(xiàn)綜合能源的購入-轉(zhuǎn)換-售出。信息流作為數(shù)據(jù)傳輸通道，一方面依托5G等通信網(wǎng)絡(luò)，將能量流的感知數(shù)據(jù)發(fā)送至上層業(yè)務(wù)流，以供各主體進行決策優(yōu)化及電力市場交易業(yè)務(wù)開展；另一方面將業(yè)務(wù)流交易數(shù)據(jù)以指令形式下達至各級能源設(shè)備，以控制能量流協(xié)同運作。在整體運營中，園區(qū)綜合能源商以業(yè)務(wù)流為主導(dǎo)，協(xié)同參與綜合能源批發(fā)和零售市場，同時以業(yè)務(wù)流、信息流引導(dǎo)能量流，實現(xiàn)多能流供給平衡，以滿足用戶的用能需求。

圖1 園區(qū)綜合能源商兩級市場運營框圖

1.2 批發(fā)市場

從能源屬性上，批發(fā)市場分為電力和天然氣兩個市場。一般而言，天然氣市場對電力市場的影響并不顯著[13]。此外，由于電-氣需求通常存在錯峰現(xiàn)象，電力與天然氣批發(fā)市場具有一定的互補性。從時間粒度上，批發(fā)市場又可大體分為現(xiàn)貨市場和期貨市場。

1）現(xiàn)貨市場一般包括日前與實時市場，且以市場為導(dǎo)向制定價格，能夠充分挖掘電-氣商品屬性，實現(xiàn)資源的合理配置，具有價格低、風(fēng)險高的特點。綜合能源商參與日前現(xiàn)貨市場的購能成本r可表示為

式中，r,t為時段現(xiàn)貨市場能源價格向量，r,t=[ergr]，er、gr分別為電、氣價格；r,t為時段運營商的現(xiàn)貨市場能源購買量向量，r,t=[ergr]，er、gr分別為電、氣購買量；為時段數(shù)，取24。

2）期貨市場的時間尺度較大，通常存在日/周/月/季/年多種形式，主要有金融和物理兩種交割方式。相較于現(xiàn)階段的中長期市場，期貨市場更為成熟和規(guī)范。期貨市場具有套期保值功能，可降低現(xiàn)貨市場的價格波動，存在價格高、風(fēng)險低的特點，能夠反映真實的電力供需情況[14]。期貨市場的交易形式主要有差價合約、期權(quán)合約、期貨合約，其中以差價合約最為成熟。差價合約簽訂的能源量不涉及物理交割，合約另一方根據(jù)履約價格及簽訂能源量對運營商通過現(xiàn)貨市場購買的能源成本進行多退少補，因此可等同認為簽訂能源量是運營商通過中長期合約購入[6]。運營商參與該市場的購能成本q可表示為

式中，q為期貨市場能源價格向量，q=[q,eq,g]，q,e、q,g分別為電、氣差價合約履約價格；q為運營商的電、氣簽訂能源量向量。

此外，為響應(yīng)國家政策，促進可再生能源技術(shù)的發(fā)展，園區(qū)綜合能源商需考慮在綠色證書市場購買滿足配額的綠色證書[4]。假定1MW·h電量產(chǎn)生1個綠色證書，則綠色證書購買成本l為

目前，我國電力現(xiàn)貨市場試運行在廣東等地已逐步開展[15]。為解決政府主導(dǎo)定價方式導(dǎo)致的天然氣定價機制渾濁化等問題，天然氣現(xiàn)貨市場也將起步建設(shè)[16]。期貨市場雖然在我國發(fā)展緩慢，但其作為現(xiàn)貨市場架構(gòu)較為完善狀態(tài)下的高級伴隨形式[14,16]，近年來已成為研究熱點。本文立足于未來，充分考慮多類型多尺度市場之間的互補特性，在滿足用戶用能需求前提下，合理安排各市場交易量，有效地減小現(xiàn)貨市場交易風(fēng)險，降低整體市場交易成本，從而實現(xiàn)經(jīng)濟運行。

1.3 零售市場

1.3.1 市場機制

隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和售電側(cè)改革的推進，零售市場逐步開放與完善，未來有望形成電/氣/熱綜合能源零售新業(yè)態(tài)。綜合能源商憑借自身技術(shù)優(yōu)勢，通過提供綜合能源服務(wù)、多樣化能源套餐和APP自助服務(wù)等，搶占零售市場空間，穩(wěn)固市場利潤。用戶根據(jù)自身偏好、能源零售價格及公司口碑等，自由選擇零售代理商，并借助智能終端設(shè)備與代理商簽訂或續(xù)簽次日的能源供應(yīng)合同。此外，電網(wǎng)、氣網(wǎng)、熱網(wǎng)作為公共設(shè)施，負責(zé)各能源的輸送，并根據(jù)輸送容量收取過網(wǎng)費用，不再參與市場交易。

1.3.2 基于MNL模型的市場份額收益

完全競爭的零售市場中，各綜合能源商的市場份額取決于零售價格、服務(wù)質(zhì)量、用戶粘性等因素，其中零售價格占據(jù)主導(dǎo)地位[17]。為合理解析零售價格對市場份額及遠期收益的影響，本節(jié)采用MNL模型量化零售價格與市場份額的關(guān)系。

MNL模型是一種基于隨機效用理論的市場選擇行為分析方法[18]。它模擬了選擇者與備選項之間的效用，并以效用最大的備選項作為選擇者的決策，以此得到每個備選項被選中的概率。效用函數(shù)通常由固定項與隨機項兩部分構(gòu)成，以本文為例，用戶選擇綜合能源商的效用U為

由此，用戶選擇綜合能源商的概率，即綜合能源商的市場份額可表示為

在完全競爭的零售市場中，各綜合能源商之間具有相同且獨立的地位，可認為隨機變量ε之間相互獨立且服從相同的分布[18]。為方便求解、提高應(yīng)用，假定ε服從獨立的極值分布，此時MNL模型轉(zhuǎn)換為多項Logit模型，對應(yīng)的市場份額為[19]

進一步量化零售價格對綜合能源商未來收益的影響，本節(jié)以市場份額的潛在價值作為遠期收益來衡量[18]，具體形式為

式中，B為綜合能源商的未來收益，本文僅以園區(qū)綜合能源商為分析對象，故簡寫為；P0為當前市場份額；為單個用戶的潛在價值，認為短期內(nèi)近似不變，借助綜合能源商歷史盈利數(shù)據(jù)進行評估。

2 園區(qū)各主體決策模型

2.1 綜合能源商

綜合能源商的收益函數(shù)主要包括批發(fā)市場購能成本、零售市場售能收益及遠期收益，以其收益最大化為目標函數(shù)，即

綜合能源商在運行優(yōu)化時，還需要考慮園區(qū)內(nèi)能量轉(zhuǎn)換裝置的運行約束[22]和供需平衡約束。本文以能源集線器的形式進行構(gòu)建，具體結(jié)構(gòu)如圖1所示，約束為

式中，T為3×2階轉(zhuǎn)換矩陣，表示能量集線器內(nèi)部的能量轉(zhuǎn)換關(guān)系，調(diào)度運行方式確定后T為常值矩陣[22]；為各設(shè)備能量轉(zhuǎn)換效率；為各設(shè)備能源調(diào)度系數(shù)；Tv、EB、CHP、FUR、G分別代表變壓器、電熱鍋爐、熱電聯(lián)產(chǎn)、燃氣爐、天然氣管道。

2.2 用戶

用戶側(cè)裝設(shè)有智能終端設(shè)備，以控制家用設(shè)備運行和零售市場交易。在綜合能源商公布零售價格后，智能終端設(shè)備根據(jù)零售價格調(diào)整次日綜合用能計劃，并上報綜合能源商。為合理計及用戶滿意度，本節(jié)采用線性遞減邊際收益的二次效用函數(shù)來表征用戶的用能滿意度[9]，即

用戶以最大化效用即滿意度函數(shù)與用能成本之差為目標函數(shù)，表述為

家用設(shè)備本質(zhì)為能源耦合設(shè)備，考慮到轉(zhuǎn)換效率和經(jīng)濟性，僅設(shè)有氣轉(zhuǎn)電、電轉(zhuǎn)熱、氣轉(zhuǎn)熱三種。暫不考慮設(shè)備使用成本，能量轉(zhuǎn)換公式為

式中，為3階方陣，對角線元素為零，非對角線元素為相應(yīng)耦合設(shè)備的能量轉(zhuǎn)換效率系數(shù)。

3 園區(qū)主從博弈框架

3.1 雙層優(yōu)化模型

為充分調(diào)動用戶需求響應(yīng)潛力，園區(qū)綜合能源運營商采用實時能源價格形式與用戶交易。由于用戶用能行為與價格密切相關(guān)，園區(qū)綜合能源運營商在制定價格時采用主從博弈形式[23]進行價格優(yōu)化。其中，各用戶作為跟隨者，根據(jù)能源運營商公布的實時價格進行用能調(diào)整，最大化自身效用。而能源運營商作為價格主導(dǎo)者，將綜合考慮上游批發(fā)市場及用戶用能需求變動，動態(tài)調(diào)整電、熱、氣實時能源價格，實現(xiàn)利益最大化。通過多次博弈，雙方最終達到Stackelberg均衡，即任何一方均不能通過單獨改變自身策略來獲取更多的效益[24]。

綜上分析，主從博弈雙層優(yōu)化模型表述為以下問題。

1）綜合能源商優(yōu)化主問題

2）多用戶優(yōu)化從問題

3.2 均衡解的存在性證明

綜上所述，本文的主從博弈存在Stackelberg均衡解。

3.3 求解算法

傳統(tǒng)集中式優(yōu)化需要全局信息，存在用戶隱私泄露的風(fēng)險。此外，雙層優(yōu)化問題較為復(fù)雜，難以直接迭代優(yōu)化。為此，本文主從博弈問題根據(jù)分布式協(xié)同優(yōu)化框架，采用改進布谷鳥算法求解。布谷鳥算法采用Lévy飛行和局部隨機移動機制實現(xiàn)最優(yōu)解搜索，具有所需參數(shù)少、搜索速度快、易與其他算法融合等優(yōu)點，但在迭代后期尋優(yōu)速度較慢。因此，本文利用粒子群算法的全局概率特性，在布谷鳥算法更新種群過程中插入粒子群操作算子進行并行搜索，增大算法迭代后期跳出局部最優(yōu)困境的概率，實現(xiàn)算法改進[25]。同時，為提高求解的速度和精度，用戶模型作為二次規(guī)劃問題嵌入并借助CPLEX求解。算法的具體改進和求解流程如圖2所示，其中主從方策略不再發(fā)生變化時判定為達到均衡。

圖2 算法求解流程

4 算例分析

4.1 仿真環(huán)境

本節(jié)以我國某典型園區(qū)綜合能源系統(tǒng)[26-27]為例進行仿真分析。由于園區(qū)用戶數(shù)較多且本文以綜合能源商為主要分析角度，為簡化處理，將所有用戶視為同一類型。結(jié)合國內(nèi)市場行情，園區(qū)典型日總能源負荷、零售參考價格[27-28]及現(xiàn)貨市場節(jié)點預(yù)測電價與預(yù)測氣價[29]曲線如附圖1～附圖3所示。綜合能源商制定的實時零售價格限制在參考價格曲線的0.8～1.4倍內(nèi)，而用戶的能源需求在日能源負荷曲線的0.8～1.2倍內(nèi)變化。其余參數(shù)設(shè)置見附表1和附表2。

4.2 市場策略分析

首先，本節(jié)對主從博弈分布式優(yōu)化方法的收斂性進行分析，結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯觯趦?nèi)外層迭代20次左右即可達到收斂。此外，相較于原始的布谷鳥算法，改進布谷鳥算法具有更好的收斂效果。

圖3 綜合能源商收斂曲線

其次，為更好地展示批發(fā)與零售市場協(xié)同優(yōu)化對園區(qū)綜合能源商交易策略的影響，本節(jié)設(shè)置如下三種市場交易策略進行對比分析。

方案1：本文所提計及批發(fā)與零售市場的交易策略。

方案2：僅計及批發(fā)市場的綜合能源商交易策略，忽略用戶側(cè)綜合需求響應(yīng)，認為負荷固定。

方案3：僅計及零售市場的綜合能源商交易策略，批發(fā)市場購能成本僅以中長期合約考慮。

各方案下綜合能源商優(yōu)化結(jié)果見表1。由表1可知，方案2下綜合能源商購能成本相較于方案1增加了25%。究其原因，方案1考慮用戶側(cè)綜合需求響應(yīng)，將高峰時段負荷轉(zhuǎn)移到低谷價格時段，從而減少購能成本。而方案2忽略了用戶需求響應(yīng)的影響，其負荷預(yù)測量與實際情況相差較大，導(dǎo)致購入過多能源產(chǎn)生虧損。方案3因其僅考慮中長期市場購電，忽略了綜合能源批發(fā)市場的互補特性，導(dǎo)致其購能成本相較于方案1也增加了3.5%。此外，為增加整體收益，三種方案下的綜合能源商均通過犧牲部分市場份額，不同程度地提高零售價格以換取當前利潤，故表1中的遠期收益均為負值。綜上分析，能源互聯(lián)與市場自由化的背景下，方案1計及綜合能源批發(fā)與零售市場協(xié)同優(yōu)化，既可充分挖掘不同時間尺度不同能源批發(fā)市場的互補潛力，協(xié)調(diào)風(fēng)險與成本，又可同時兼顧用戶零售市場環(huán)節(jié)，激發(fā)用戶綜合需求響應(yīng)潛能，穩(wěn)固零售市場份額，制定更全面、更貼合實際的交易策略，從而提高自身收益，促進長遠發(fā)展。

表1 不同方案下綜合能源商運營仿真結(jié)果

Tab.1 Operational optimization results of park integrated energy supplier under different modes

最后，進一步分析方案1下綜合能源商零售市場策略行為特點。綜合能源商的最優(yōu)零售價格曲線和用戶負荷曲線分別如圖4和圖5所示。由圖可知，電、熱零售價格相較于參考價格，峰谷差值增大，且用戶電、熱總用量峰谷差值降低。例如，12:00～20:00時段高峰期電負荷需求明顯下降，供電壓力得到了較大緩解。這說明綜合能源商合理計及用戶負荷特點，通過調(diào)整實時零售價格，實現(xiàn)削峰填谷，緩解高峰期供能壓力等，同時有利于延緩容量擴建，降低發(fā)電成本和配網(wǎng)投資成本。此外，天然氣零售價格相較于參考價格整體上浮。究其原因：一方面用戶側(cè)天然氣需求響應(yīng)容量較?。涣硪环矫嫣烊粴鈨r格本身較低，綜合能源商為謀求更大利潤空間，在用戶可接受范圍內(nèi)，傾向于制定較高的天然氣零售價格。夜間熱負荷需求明顯下降且熱價相應(yīng)上漲，則是因為熱負荷作為最直接的能源利用方式，用戶側(cè)有較多的轉(zhuǎn)換為熱能的耦合設(shè)備，用戶的熱能直接需求浮動性大，綜合能源商為維持利潤也傾向于制定較高的熱價。因此，在方案1下，綜合能源商能夠同時兼顧自身收益和用戶綜合需求響應(yīng)，制定出合理的零售價格。

圖4 綜合能源商最優(yōu)零售價格曲線

圖5 優(yōu)化前后園區(qū)日總能源負荷曲線

4.3 遠期收益分析

圖6 用戶潛在價值μ對零售價格和市場份額的影響

此外，用戶潛在價值的評估至關(guān)重要。當取值過高時，綜合能源商錯判遠期收益形勢，導(dǎo)致當前收益受損；當取值過低時，綜合能源商將側(cè)重于當前收益形勢，零售價格偏高，導(dǎo)致遠期收益不佳。因此，綜合能源商需要根據(jù)歷史盈利數(shù)據(jù)準確量化用戶潛在價值。同時，對于發(fā)展上升期的綜合能源商，其用戶群體基數(shù)較少，此時用戶潛在價值可設(shè)置得較高，以低價策略吸引活躍用戶，搶占市場份額。當綜合能源商進入平穩(wěn)期后，其市場份額趨于穩(wěn)定，此時用戶群體基數(shù)較大，用戶潛在價值可適當調(diào)低，考慮通過增值服務(wù)提高用戶粘性，培養(yǎng)忠實用戶群體，適當提升零售價格，從而提高利潤。

4.4 市場風(fēng)險分析

現(xiàn)貨市場價格具有波動性，給綜合能源商的購能行為帶來一定的風(fēng)險。為探究現(xiàn)貨市場價格的波動對綜合能源商批發(fā)市場交易策略的影響，本節(jié)設(shè)置不同的標準差來模擬不同波動幅度的現(xiàn)貨市場價格場景。不同價格波動下綜合能源商仿真結(jié)果見表2。

表2 不同價格波動下綜合能源商仿真結(jié)果

Tab.2 Comparison of park integrated energy supplier’s simulation results under different price fluctuations

由表2可知，在現(xiàn)貨市場價格波動增大的情形下，綜合能源商風(fēng)險成本隨之增大。為降低自身風(fēng)險，綜合能源商購能策略也隨之變化。當現(xiàn)貨市場價格波動較大時，綜合能源商傾向于減少在現(xiàn)貨市場的購能量，增加在期貨市場的合約量，通過期貨市場的套期保值功能實現(xiàn)對現(xiàn)貨市場價格風(fēng)險的中和。這體現(xiàn)了在優(yōu)化模型中考慮現(xiàn)貨市場價格波動風(fēng)險的必要性，也展現(xiàn)了采用基于Wasserstein距離的分布魯棒優(yōu)化方法量化市場風(fēng)險成本的可行性。

5 結(jié)論

本文針對能源互聯(lián)網(wǎng)背景下各類能源批發(fā)、零售市場的演變趨勢與相關(guān)特點，立足未來，設(shè)計了一種包括用戶多能零售市場、電力-天然氣批發(fā)市場在內(nèi)的兩級市場協(xié)同交易策略，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建園區(qū)綜合能源運營商的市場運營優(yōu)化模型。在搭建相應(yīng)的仿真場景后，算例分析驗證了模型的可行性與合理性。結(jié)果表明：一方面，上下游市場協(xié)同優(yōu)化的園區(qū)綜合能源運營模式更全面更實際，可準確把握用戶需求變動和市場價格波動，從而同時調(diào)整購能組合方案與價格制定策略，挖掘聯(lián)合市場潛力，合理考慮風(fēng)險，提高收益；另一方面，綜合能源商需要考慮能源零售價格制定策略對用戶選擇與市場份額的影響，在不同的發(fā)展階段合理地兼顧當前收益和未來收益。

需要指出，本文僅側(cè)重探討了園區(qū)綜合能源商的整體市場交易部分，受篇幅所限，對用戶側(cè)的經(jīng)濟型、多樣性等問題未展開研究，這將是后續(xù)研究的重點之一。同時，能源集線器的優(yōu)化調(diào)度、分布式發(fā)電和儲能系統(tǒng)的加入等問題均對綜合能源商的運營有直接影響，如何將其納入考慮，也需進一步開展研究。

附 錄

Wasserstein距離是場景縮減前后隨機優(yōu)化目標函數(shù)之間差值的上確界定義的場景集之間的距離[30]。表述為

式中，為置信水平；為系數(shù)。

本文風(fēng)險成本為價格預(yù)測偏差導(dǎo)致的購能成本波動，用各場景價格偏差與購能量乘積和的期望表示，即

式（A3）由Wasserstein距離進行概率分布的度量，根據(jù)對偶理論對其進一步簡化處理，轉(zhuǎn)換為

現(xiàn)引入輔助變量，對式（A4）進行等價變形為

附圖1 園區(qū)當日總能源負荷曲線

App.Fig.1 Total energy load curves of the park on the day

附圖2 園區(qū)綜合能源商參考實時能源價格曲線

App.Fig.2 Real-time energy reference price curves of integrated energy supplier in the park

附圖3 綜合能源商預(yù)測的現(xiàn)貨市場出清價格曲線

App.Fig.3 Spot market clearing price curves predicted by integrated energy supplier

附表1 綜合能源商相關(guān)參數(shù)

App.Tab.1 Simulation parameters of integrated energy supplier

參數(shù)數(shù)值 置信因子ε0.975 差價合約價格pq/[元/(MW·h)][530440] 綠證價格pl/[元/(MW·h)]10 可再生能源配額ξ(%)15 總用戶數(shù)N/萬戶10 調(diào)度系數(shù)ve,Tv0.7 ve,EB0.3 vg,CHP0.5 vg,FUR0.1 vg,G0.4 市場基礎(chǔ)份額P0(%)65 市場份額函數(shù)多項式系數(shù)a0-2.232 6 a10.006 94 a20 單個用戶潛在價值μ2 能量轉(zhuǎn)換裝置效率ηTv,e0.95 ηEB,h0.9 ηCHP,e0.5 ηCHP,h0.45 ηFUR,h0.95

附表2 用戶相關(guān)參數(shù)

App.Tab.2 Simulation parameters of users

參數(shù)數(shù)值 偏好系數(shù)β[0.5 0.25 0.25] 敏感度系數(shù)s[0.5 0.25 0.25] 能源耦合設(shè)備效率ηge0.9 ηgh0.95 ηeh0.95

（續(xù)）

參數(shù)數(shù)值 ωt,e1:00～6:00rand[1, 4] 7:00～18:00rand[4, 8] 19:00～24:00rand[2, 4] ωt,h/ωt,g1:00～6:00rand[1, 2] 7:00～18:00rand[2, 4] 19:00～24:00rand[1, 2]

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Purchase and Sale Strategies of Park Integrated Energy Suppliers in Wholesale and Retail Markets

Chen Cen Wu Chuantao Lin Xiangning Ma Yuncong Li Zhengtian

（State Key Laboratory of Advanced Electromagnetic Engineering and Technology Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 China）

With the orderly progress of energy market reform, an open and fully competitive integrated energy market is expected to be built in the future. As an important market entity, how to optimize the trading strategy in the integrated energy market is still to be carried out. Based on this, this paper constructs a market trading strategy and collaborative optimization method for park-level integrated energy supplier considering the wholesale and retail energy markets. First, this paper analyzes the operating mechanism of wholesale and retail market. Based on the discrete choice model, the effect of retail price on market share is quantified and the forward returns function is constructed. Second, considering the integrated demand response of users, a distributed collaborative optimization model based on the Stackelberg game is constructed. Then, the existence of Stackelberg equilibrium solution is proved and the distributed model is solved by Cuckoo algorithm embedded with quadratic programming. Finally, the simulation verifies the feasibility and superiority of the trading strategy and optimization model proposed in this paper, and provides guidance for integrated energy suppliers to make market trading decisions.

Park integrated energy supplier, wholesale and retail market, discrete choice model, Stackelberg game

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.201400

TM71

國家電網(wǎng)公司科技資助項目（5700-201999495A-0-0-00）。

2020-10-26

2020-12-22

陳 岑 男，1998年生，碩士研究生，研究方向為新能源微網(wǎng)規(guī)劃調(diào)度。E-mail：1125544530@qq.com

武傳濤 男，1995年生，博士研究生，研究方向為新能源微網(wǎng)規(guī)劃調(diào)度。E-mail：chuantao_wu@hust.edu.cn（通信作者）

（編輯 赫蕾）