黃鋮，劉海濤,2，馬丙泰，陸恒

(1. 南京工程學(xué)院電力工程學(xué)院，南京市 211167；2. 江蘇省配電網(wǎng)智能技術(shù)與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心，南京市 211167)

0 引 言

隨著全球?qū)δ茉次C(jī)的高度關(guān)注，風(fēng)電、光伏等可再生能源發(fā)電得到了廣泛的應(yīng)用[1-2]。但是隨著可再生能源裝機(jī)容量及滲透率的不斷提高，電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行受到挑戰(zhàn)，并造成大比例的棄風(fēng)、棄光，而儲(chǔ)能是解決可再生能源消納問(wèn)題的最佳途徑之一[3-4]。

隨著分布式儲(chǔ)能的發(fā)展，共享儲(chǔ)能經(jīng)濟(jì)模式受到越來(lái)越多的關(guān)注。目前，國(guó)內(nèi)外已有對(duì)共享儲(chǔ)能的研究，文獻(xiàn)[5]提出了一種基于“共享儲(chǔ)能和需求側(cè)資源”的市場(chǎng)化消費(fèi)模型，通過(guò)算例分析證實(shí)其可以促進(jìn)可再生能源的消納。文獻(xiàn)[6]提出了基于Stackelberg博弈的共享儲(chǔ)能社區(qū)微電網(wǎng)能源管理模型，并通過(guò)模擬退火算法驗(yàn)證了其有效性。為了降低用戶(hù)群的用能費(fèi)用，文獻(xiàn)[7]建立了以用戶(hù)群經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為目標(biāo)的綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化模型。為了分析輸電成本和網(wǎng)損對(duì)博弈結(jié)果的影響，文獻(xiàn)[8]提出了發(fā)電側(cè)共享儲(chǔ)能規(guī)劃模型。文獻(xiàn)[9]利用魯棒優(yōu)化算法，求解了工業(yè)園區(qū)共享儲(chǔ)能配置的雙層優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[10]提出了一種多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)互聯(lián)下的共享儲(chǔ)能系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化配置模型，算例表明其可以降低系統(tǒng)運(yùn)行成本，優(yōu)化共享儲(chǔ)能系統(tǒng)參數(shù)。文獻(xiàn)[11]提出了多微能源網(wǎng)共享儲(chǔ)能電站的服務(wù)模式，通過(guò)對(duì)比不配置儲(chǔ)能、單獨(dú)配置儲(chǔ)能的場(chǎng)景，突出共享儲(chǔ)能的優(yōu)越性。文獻(xiàn)[12]分析了居民社區(qū)使用共享儲(chǔ)能的實(shí)際效益。

共享儲(chǔ)能涉及多個(gè)控制主體間的優(yōu)化調(diào)度，而現(xiàn)實(shí)中發(fā)電站、儲(chǔ)能電站以及各個(gè)用戶(hù)主體之間都是不同的利益主體，彼此之間沒(méi)有信息交互，都以自身利益最大化為目標(biāo)，這會(huì)造成市場(chǎng)的無(wú)序競(jìng)爭(zhēng)，降低市場(chǎng)的效率。因此常采用合作博弈和非合作博弈理論來(lái)解決多主體之間的利益分配問(wèn)題[13]。非合作博弈指多主體在利益相互影響的過(guò)程中如何決策使自身利益最大化，強(qiáng)調(diào)個(gè)體理性。例如文獻(xiàn)[14]采用非合作博弈理論提出了以各能源系統(tǒng)成本最小為目標(biāo)的綜合能源優(yōu)化調(diào)度模型。而合作博弈強(qiáng)調(diào)的是團(tuán)體理性，兼顧個(gè)體利益和整體利益。納什談判理論屬于合作博弈范疇，用于解決多主體間的利益均衡分配問(wèn)題。文獻(xiàn)[15]提出了風(fēng)光氫多主體能源系統(tǒng)的納什談判合作優(yōu)化模型，并利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)求解。文獻(xiàn)[16-18]介紹了基于納什談判理論的多微網(wǎng)電能交易模型。文獻(xiàn)[19]考慮了市場(chǎng)價(jià)格、可再生能源和綜合需求響應(yīng)的不確定性，提出了基于納什談判的綜合能源交易模型。文獻(xiàn)[20]設(shè)計(jì)了一個(gè)基于納什議價(jià)的能源交易市場(chǎng)。

本文將針對(duì)共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)群的多主體合作模型進(jìn)行研究，分析整個(gè)系統(tǒng)的主體收益情況。首先建立園區(qū)共享儲(chǔ)能電站(park energy storage，PES)和工業(yè)用戶(hù)的聯(lián)合運(yùn)行模型，然后建立其合作運(yùn)行納什談判模型，并將此非線(xiàn)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為整個(gè)系統(tǒng)收益最大化和電能交易支付談判2個(gè)子問(wèn)題。最后通過(guò)交替方向乘子法來(lái)依次實(shí)現(xiàn)這2個(gè)子問(wèn)題的分布式求解，并通過(guò)相關(guān)算例來(lái)證明其有效性。

1 考慮電能交易的多主體運(yùn)行模型

典型共享儲(chǔ)能電站虛擬示意如圖1所示。在傳統(tǒng)的多主體運(yùn)行模式中，大多采用“自發(fā)自用，余電上網(wǎng)”的形式，而工業(yè)園區(qū)內(nèi)的企業(yè)以工業(yè)電價(jià)向電網(wǎng)購(gòu)電來(lái)滿(mǎn)足工業(yè)用戶(hù)的負(fù)荷需求。而通過(guò)共享儲(chǔ)能電站，可以為一片園區(qū)或者同一配電區(qū)域內(nèi)的眾多用戶(hù)提供共享服務(wù)，即用戶(hù)可以不受時(shí)間和容量的限制進(jìn)行充放電的需求[21]。根據(jù)用戶(hù)使用共享儲(chǔ)能電站的充放電量，用戶(hù)需要向共享儲(chǔ)能電站繳納相應(yīng)的費(fèi)用。

圖1 共享儲(chǔ)能電站虛擬示意Fig.1 Virtual schematic diagram of shared energy-storage power station

1.1 共享儲(chǔ)能電站運(yùn)行模型

共享儲(chǔ)能電站的交易對(duì)象包括外電網(wǎng)以及各個(gè)工業(yè)用戶(hù)主體，其運(yùn)行成本包括儲(chǔ)能設(shè)備的充放電成本Cde，與外電網(wǎng)的交互成本Ctr1以及與用戶(hù)之間的交互成本Cpu。共享儲(chǔ)能電站的收益UPES可以表示為總運(yùn)行成本的相反數(shù)，即PES的效益最大化運(yùn)行模型為：

maxUPES=-(Cde+Ctr1+Cpu)

(1)

(2)

(3)

(4)

式中：T為調(diào)度周期；N為工業(yè)用戶(hù)的個(gè)數(shù)；Pch(t)為t時(shí)段儲(chǔ)能設(shè)備的充電量；Pdis(t)為t時(shí)段儲(chǔ)能設(shè)備的放電量；τ為儲(chǔ)能設(shè)備的運(yùn)維成本系數(shù)；PS(t)為t時(shí)段共享儲(chǔ)能電站向外電網(wǎng)的售電量；γ(t)為向電網(wǎng)的售電價(jià)格；Qe,i(t)為共享儲(chǔ)能電站與工業(yè)用戶(hù)i的交互電量(小于0為向用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)電量，大于0為向用戶(hù)銷(xiāo)售電量)；δi(t)為用戶(hù)i與共享儲(chǔ)能電站之間的交互電價(jià)。

忽略設(shè)備損耗，共享儲(chǔ)能電站的運(yùn)行模型應(yīng)滿(mǎn)足的約束條件如下：

1)園區(qū)共享儲(chǔ)能電站電功率平衡約束。

Pch(t)-Pdis(t)+PS(t)+Qe,i(t)=0

(5)

2)儲(chǔ)能的充放電上下限約束。

(6)

式中：Pmax為共享儲(chǔ)能電站的最大充放電功率。

3)與外電網(wǎng)交易量的非負(fù)性約束。

PS(t)≥0

(7)

4)共享儲(chǔ)能電站荷電狀態(tài)連續(xù)性約束。

SSOCmin≤SSOC(t)≤SSOCmax

(8)

(9)

式中：SSOC(t)為共享儲(chǔ)能電站在t時(shí)段的荷電狀態(tài)；SSOCmax、SSOCmin分別為共享儲(chǔ)能電站荷電狀態(tài)的上、下限；Emax為儲(chǔ)能電站的最大容量；ηch、ηdis分別為共享儲(chǔ)能電站的充、放電效率。

1.2 工業(yè)用戶(hù)主體運(yùn)行模型

工業(yè)用戶(hù)主體考慮負(fù)荷的需求響應(yīng)，調(diào)整用電計(jì)劃，確定與外電網(wǎng)和園區(qū)共享儲(chǔ)能電站之間的交互電量，并以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)。其運(yùn)行成本包括電負(fù)荷調(diào)整的不舒適成本Csl，與外電網(wǎng)的交互成本Ctr2以及與共享儲(chǔ)能電站之間的交互成本C′pu。則工業(yè)用戶(hù)主體i的效益Ui最大化模型為：

maxUi=-(Csl+Ctr2+C′pu)

(10)

Csl=c1|Ptran(t)|+c2|Pcut(t)|

(11)

(12)

(13)

式中：Ptran(t)為t時(shí)段可調(diào)整電負(fù)荷的量；Pcut(t)為t時(shí)段可削減電負(fù)荷的量；c1、c2分別為單位可調(diào)整負(fù)荷和可削減負(fù)荷的補(bǔ)償成本；cTOU(t)為工業(yè)分時(shí)電價(jià)；Pb(t)為用戶(hù)向外電網(wǎng)的購(gòu)電量；Pe,i(t)為t時(shí)段用戶(hù)i與共享儲(chǔ)能電站的交互電量(大于0為向PES售電，小于0則為從PES買(mǎi)電)。

忽略設(shè)備損耗，工業(yè)用戶(hù)主體的運(yùn)行模型應(yīng)滿(mǎn)足的約束條件如下：

1)用戶(hù)的電負(fù)荷功率平衡約束。

Le(t)=Le0(t)+Ptran(t)+Pcut(t)

(14)

式中：Le0(t)為用戶(hù)的電負(fù)荷；Le(t)為經(jīng)過(guò)需求響應(yīng)后用戶(hù)的實(shí)際電負(fù)荷。

2)用戶(hù)的可削減電功率上下限約束。

-Pcut,max≤Pcut(t)≤0

(15)

式中：Pcut,max為系統(tǒng)允許的最大可削減負(fù)荷量。

3)用戶(hù)的可調(diào)整電功率上下限約束。

(16)

式中：fs(t)為t時(shí)段系統(tǒng)允許調(diào)整的電負(fù)荷占總電負(fù)荷的比例。

4)與外電網(wǎng)的交易量非負(fù)性約束。

(17)

5)用戶(hù)的電功率平衡約束。

Le(t)-Pb(t)+PS(t)+Pe,i(t)-PPV(t)≤0

(18)

式中：PPV(t)為t時(shí)段的光伏出力值。

2 多主體合作運(yùn)行納什談判模型

目前，電力行業(yè)常用的合作博弈方法包括shaply分值法、Stackelberg博弈、納什議價(jià)等，shaply分值法忽略參與者之間的相互作用，Stackelberg博弈中參與者行動(dòng)有先后順序，都不契合本文的研究。而納什談判理論可以幫助分布式?jīng)Q策者實(shí)現(xiàn)資源的公平分配和帕累托最優(yōu)效益[22]。同時(shí)，對(duì)于有合作潛力但存在利益沖突的主體，納什談判可以有效地使各個(gè)主體進(jìn)行相互協(xié)調(diào)。

2.1 納什談判的基本原理

本文假設(shè)園區(qū)共享儲(chǔ)能電站和各個(gè)工業(yè)用戶(hù)屬于不同的利益主體，各主體都尋求達(dá)成交易共識(shí)，公平合理地確定電能交易功率和電價(jià)，以此最大程度地提高個(gè)體與整體的收益。一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的納什談判問(wèn)題可表示為：

(19)

為了激勵(lì)各主體之間的相互協(xié)調(diào)，納什談判的可行集只包括比談判破裂點(diǎn)更好的收益。模型式(19)可以進(jìn)一步等價(jià)地轉(zhuǎn)化為：

(20)

2.2 基于納什談判的合作模型

將納什談判理論應(yīng)用于本文園區(qū)共享儲(chǔ)能電站和各工業(yè)用戶(hù)主體之間的合作問(wèn)題，可以得到如下基本模型：

(21)

模型式(21)本質(zhì)上是非凸非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題，若將此模型進(jìn)行等效變換，轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)收益最大化和電能交易支付談判子問(wèn)題，便會(huì)大大降低求解難度。

(22)

由式(4)、(13)可得Cpu+C′pu=0，則max(UPES+Ui)?max(ωi+ωp)。

子問(wèn)題1：系統(tǒng)收益最大化問(wèn)題。

(23)

子問(wèn)題2：電能交易支付談判問(wèn)題。

(24)

由上述模型和分析可得，式(23)求解的是園區(qū)共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)主體總收益的最大值，但是求解過(guò)程中共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)之間的交互成本Cpu和C′pu相互抵消，因此就無(wú)法求解各主體單獨(dú)的電能交易額，這也是引入納什談判理論的重要性。通過(guò)求解子問(wèn)題2便可以求得電能交易價(jià)格，以此確定各主體的電能交易額。

3 多主體合作運(yùn)行納什談判模型的求解

本文將采用交替方向乘子法，并在Matlab2016中調(diào)用商業(yè)求解器Cplex和優(yōu)化求解器Mosek以及Yalmip工具箱對(duì)2個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行分布式求解。

3.1 ADMM

ADMM既可以保護(hù)談判時(shí)各主體的隱私，又具有處理速度快、收斂性能好等優(yōu)點(diǎn)。ADMM主要用于求解帶有約束條件的凸優(yōu)化問(wèn)題[23]：

(25)

式中：x、z為優(yōu)化變量；A、B、c為相關(guān)矩陣。對(duì)應(yīng)的增廣拉格朗日函數(shù)可表示為：

L(x,z,λ)=f(x)+g(z)+λT(Ax+Bz-c)+

(26)

式中：λ為拉格朗日乘子；ρ為懲罰因子。

3.2 基于ADMM的系統(tǒng)收益最大化問(wèn)題的求解

當(dāng)滿(mǎn)足Pe,i(t)+Qe,i(t)=0時(shí)，表明共享儲(chǔ)能電站期望向工業(yè)用戶(hù)銷(xiāo)售的電量與工業(yè)用戶(hù)期望向共享儲(chǔ)能電站購(gòu)買(mǎi)的電量一致，雙方達(dá)成交易共識(shí)。為求解此問(wèn)題，首先引入拉格朗日乘子λt、懲罰因子ρt和收斂精度ξ，則可以得到共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)主體的分布式優(yōu)化運(yùn)行模型。

1)共享儲(chǔ)能電站分布式優(yōu)化運(yùn)行模型。

(27)

2)工業(yè)用戶(hù)主體分布式優(yōu)化運(yùn)行模型。

(28)

然后根據(jù)分布式迭代模型，建立系統(tǒng)收益最大化問(wèn)題的分布式算法，迭代公式為：

(29)

(30)

通過(guò)式(29)進(jìn)行迭代，當(dāng)滿(mǎn)足式(30)的收斂條件時(shí)迭代停止，完成系統(tǒng)收益最大化問(wèn)題的求解。

3.3 基于ADMM的電能交易支付談判問(wèn)題的求解

(31)

(32)

將式(31)、(32)代入模型式(24)，可得共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)主體的電能交易價(jià)格分布式優(yōu)化模型。

1)共享儲(chǔ)能電站電能交易價(jià)格分布式優(yōu)化模型。

(33)

2)工業(yè)用戶(hù)主體電能交易價(jià)格分布式優(yōu)化模型。

(34)

然后根據(jù)分布式迭代模型，建立系統(tǒng)收益最大化問(wèn)題的分布式算法，迭代公式為：

(35)

(36)

通過(guò)式(35)進(jìn)行迭代，當(dāng)滿(mǎn)足式(36)的收斂條件時(shí)迭代停止，完成電能交易支付談判問(wèn)題的求解。ADMM算法流程如圖2所示。

4 算例分析

4.1 算例系統(tǒng)

算例選取3家典型工業(yè)用戶(hù)，用戶(hù)1為食品制造廠(chǎng)，用戶(hù)2為紡織服裝制造廠(chǎng)，用戶(hù)3為家具制造廠(chǎng)，其電負(fù)荷曲線(xiàn)和光伏出力曲線(xiàn)如圖3所示。共享儲(chǔ)能電站的最大和最小荷電狀態(tài)分別取0.9和0.1，初始荷電狀態(tài)為0.2，最大容量為500 kW·h。用戶(hù)使用共享儲(chǔ)能電站的最大充放電功率為185 kW。系統(tǒng)允許的最大可削減負(fù)荷量取總電負(fù)荷量的0.10，可調(diào)整負(fù)荷量取總電負(fù)荷量的0.15。上網(wǎng)電價(jià)取0.3元/(kW·h)，分時(shí)電價(jià)如表1所示。

圖2 ADMM算法求解流程Fig.2 Flow chart of ADMM algorithm solving

圖3 用戶(hù)電負(fù)荷和光伏出力曲線(xiàn)Fig.3 Curves of user electric load and photovoltaic output

表1 電價(jià)參數(shù)Table 1 Electricity price

4.2 仿真結(jié)果分析

4.2.1 各主體電能交易分析

共享儲(chǔ)能電站和各用戶(hù)主體間的交互電量如圖4所示。各主體的電能交易結(jié)果如圖5—7所示。共享儲(chǔ)能電站的充放電功率和電量狀態(tài)如圖8所示。

圖4 共享儲(chǔ)能電站和用戶(hù)的交互電量Fig.4 Interactive electricity between shared energy-storage power station and users

圖5 用戶(hù)1的電能交易結(jié)果Fig.5 Electricity transaction results of user 1

圖6 用戶(hù)2的電能交易結(jié)果Fig.6 Electricity transaction results of user 2

圖7 用戶(hù)3的電能交易結(jié)果Fig.7 Electricity transaction results of user 3

圖8 共享儲(chǔ)能電站的充放電功率和電量狀態(tài)Fig.8 Charging/discharging power and electricity state of shared energy-storage power station

由圖3(a)和圖5可以看出，在時(shí)段00：00—07：00和17：00—24：00，由于光伏出力小于用戶(hù)的電負(fù)荷功率，無(wú)法保證用戶(hù)的用電需求，用戶(hù)1通過(guò)共享儲(chǔ)能電站放電和從外電網(wǎng)購(gòu)電的方式來(lái)滿(mǎn)足負(fù)荷需求。在時(shí)段07：00—17：00，光伏出力大于用戶(hù)的負(fù)荷需求，在此階段用戶(hù)通過(guò)共享儲(chǔ)能電站將剩余電能存儲(chǔ)起來(lái)，避免了棄光現(xiàn)象的發(fā)生，又考慮到共享儲(chǔ)能電站的最大充放電功率的因素，用戶(hù)亦可將部分電能出售給外電網(wǎng)，保證自身的最大效益。此外由于時(shí)段18：00—22：00屬于電網(wǎng)電價(jià)的峰時(shí)段，為了最大程度地降低運(yùn)行成本，用戶(hù)1利用共享儲(chǔ)能電站的放電量較大，以此最小程度地從電網(wǎng)購(gòu)電，在18：00—19：00時(shí)段使用共享儲(chǔ)能電站放電達(dá)到最大功率56.3 kW。

由圖3(b)和圖6可以看出，在時(shí)段10：00—17：00，光伏出力大于用戶(hù)的用電負(fù)荷，剩余的光伏出力通過(guò)共享儲(chǔ)能電站存儲(chǔ)在電站內(nèi)部。在其他時(shí)段，用戶(hù)通過(guò)向外電網(wǎng)購(gòu)電和利用共享儲(chǔ)能電站放電的方式來(lái)滿(mǎn)足用電需求。尤其在時(shí)段07：00—09：00，其用電需求遠(yuǎn)大于光伏出力，此時(shí)段也并非電價(jià)谷時(shí)段，因此選擇從共享儲(chǔ)能電站放電，08：00—09：00時(shí)段的交互功率為全天最大，達(dá)到108.8 kW。

由圖3(c)和圖7并結(jié)合其他用戶(hù)的電能交易結(jié)果可得，各用戶(hù)的用電行為大體具有一致性，在電網(wǎng)電價(jià)谷時(shí)段大量購(gòu)買(mǎi)電量，并將剩余電能存儲(chǔ)在共享儲(chǔ)能電站中，在峰時(shí)段會(huì)優(yōu)先通過(guò)共享儲(chǔ)能電站放電的方式來(lái)滿(mǎn)足用電需求，從而降低運(yùn)行成本。同時(shí)對(duì)于外電網(wǎng)而言，用戶(hù)和共享儲(chǔ)能電站的運(yùn)行方式和購(gòu)電計(jì)劃可以緩解高峰期的供電壓力，具有明顯的削峰填谷效果。此外還可以看出，為了兼顧個(gè)體和整體的利益，用戶(hù)、共享儲(chǔ)能電站和外電網(wǎng)之間幾乎每個(gè)時(shí)段都會(huì)保持電量的交互。

由圖8可以看出，在時(shí)段22：00—07：00和09：00—17：00共享儲(chǔ)能電站處于放電狀態(tài)，其余時(shí)間為充電狀態(tài)。在時(shí)段16：00—18：00，共享儲(chǔ)能電站電量達(dá)到最大值0.9Emax(Emax為儲(chǔ)能單元的最大容量)，在時(shí)段08：00—09:00和21：00—22：00，共享儲(chǔ)能電站電量達(dá)到最小值0.1Emax。在時(shí)段11：00—15：00共享儲(chǔ)能電站達(dá)到最大放電功率74.2 kW，在時(shí)段18：00—19：00共享儲(chǔ)能電站達(dá)到最大充電功率115 kW。共享儲(chǔ)能電站經(jīng)過(guò)一個(gè)周期的運(yùn)行，最后回到初始狀態(tài)0.2Emax，以此保證下一個(gè)周期的正常運(yùn)行。此外由圖3—7還可以看出，用戶(hù)的電負(fù)荷達(dá)到平衡狀態(tài)，沒(méi)有出現(xiàn)棄光現(xiàn)象，有利于新能源的消納。

4.2.2 各主體運(yùn)行效益分析

圖9為共享儲(chǔ)能電站與各工業(yè)用戶(hù)主體之間的交易電價(jià)。為了體現(xiàn)本文交易模式的價(jià)格優(yōu)勢(shì)，假設(shè)各主體間的交易電價(jià)大于上網(wǎng)電價(jià)。

圖9 各主體間的電能交易價(jià)格Fig.9 Electricity transaction price

表2—5分別給出了各主體合作前后的運(yùn)行收益對(duì)比和運(yùn)行成本對(duì)比?？梢钥闯?，一個(gè)周期內(nèi)共享儲(chǔ)能電站主體在納什談判合作后總收益提高了233.691 0元，3個(gè)用戶(hù)主體的運(yùn)行成本分別降低了261.141 7、251.598 2、151.002 5元，下降幅度分別為73.09%、45.30%、49.26%。這說(shuō)明了共享儲(chǔ)能電站和各用戶(hù)主體通過(guò)納什談判合作都大幅提升了自身的效益，可見(jiàn)該方法兼顧了整體利益和個(gè)體利益，達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。

表2 共享儲(chǔ)能電站合作前后運(yùn)行收益對(duì)比Table 2 Comparison of operation income before and after cooperation of shared energy-storage power station 元

表3 用戶(hù)1合作前后運(yùn)行成本對(duì)比Table 3 Comparison of operation cost before and after user 1 cooperation 元

表4 用戶(hù)2合作前后運(yùn)行成本對(duì)比Table 4 Comparison of operation cost before and after user 2 cooperation 元

表5 用戶(hù)3合作前后運(yùn)行成本對(duì)比Table 5 Comparison of operation cost before and after user 3 cooperation 元

5 結(jié) 論

共享儲(chǔ)能電站是隨著共享經(jīng)濟(jì)的理念出現(xiàn)的新型儲(chǔ)能運(yùn)行方式，而納什談判理論屬于合作博弈范疇，兩者具有一致的核心理念，本文基于納什談判建立共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)的合作運(yùn)行模式，并將此問(wèn)題轉(zhuǎn)化成系統(tǒng)收益最大化和電能交易支付談判2個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行分布式求解。通過(guò)算例分析，可得出以下結(jié)論：

1)利用交替方向乘子法求解系統(tǒng)收益最大化和電能交易支付談判2個(gè)子問(wèn)題具有較好的收斂性，而且此算法保護(hù)了各參與主體的隱私信息，同時(shí)也具有收斂速度快、精度較高的優(yōu)點(diǎn)，完成了本文合作運(yùn)行問(wèn)題的高效求解。

2)通過(guò)各主體的交易結(jié)果分析，用戶(hù)的電負(fù)荷達(dá)到平衡狀態(tài)，減少棄光現(xiàn)象，有利于新能源的消納。對(duì)電網(wǎng)而言，各主體的用電行為有利于緩解電網(wǎng)用電壓力，具有明顯的削峰填谷效果。

3)與合作前對(duì)比可得，共享儲(chǔ)能電站和工業(yè)用戶(hù)整體收益提升，而且各個(gè)主體的效益也都得到明顯提升，同時(shí)兼顧了整體利益和個(gè)體利益。