侯魯洋，葛磊蛟，王飚，王宣元，徐連明，王莉

（1.北京郵電大學(xué) a.計(jì)算機(jī)學(xué)院（國(guó)家示范性軟件學(xué)院）；b.電子工程學(xué)院，北京 100876； 2.天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院，天津 300072； 3.長(zhǎng)安大學(xué) 能源與電氣工程學(xué)院，西安 710038；4.國(guó)家電網(wǎng)冀北電力有限公司，北京 100054）

0 引言

為助力實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)［1］，國(guó)家發(fā)展改革委提出了劃定推動(dòng)綠色發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的《“十四五”循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》。中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第九次會(huì)議指出，要構(gòu)建清潔低碳安全高效的能源體系，控制化石能源總量，著力提高利用效能，實(shí)施可再生能源替代行動(dòng)，深化電力體制改革，構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)［2］。2022 年3 月22日，國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家能源局印發(fā)的《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》中指出，當(dāng)前能源系統(tǒng)形態(tài)向分散化和去中心化的方向加速變革，系統(tǒng)模式由大基地大網(wǎng)絡(luò)為主逐步向與微電網(wǎng)、智能微網(wǎng)并行轉(zhuǎn)變，新型儲(chǔ)能和氫能有望規(guī)模化發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能（Artificial Intelligence， AI）加快與能源產(chǎn)業(yè)融合，能源系統(tǒng)向智能靈活調(diào)節(jié)、供需實(shí)時(shí)互動(dòng)方向發(fā)展，推動(dòng)能源生產(chǎn)消費(fèi)方式深刻變革［3］。圍繞“雙碳”目標(biāo)，國(guó)家能源局提出了探索培育“風(fēng)光水電+氫儲(chǔ)能”的一體化應(yīng)用新模式。

為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，需要在能源生產(chǎn)、分配、建設(shè)及運(yùn)輸過(guò)程中增加清潔能源的供給比例，以光風(fēng)等為代表的可再生能源提供了一條通往可持續(xù)發(fā)展的低碳經(jīng)濟(jì)道路［4］。在物聯(lián)網(wǎng)和AI 技術(shù)的加持下，能源互聯(lián)網(wǎng)能夠結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，使電網(wǎng)、交通運(yùn)輸和其他信息物理設(shè)施變得更加智能和交互，為實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)多能源協(xié)調(diào)發(fā)展和綜合高效利用提供了關(guān)鍵技術(shù)和支撐［5-6］。這些趨勢(shì)為研究能源互聯(lián)網(wǎng)提供了契機(jī)。能源互聯(lián)網(wǎng)可被視作一個(gè)集成信息層和物理層的多模態(tài)網(wǎng)絡(luò)，其中AI技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)合了“綠色”元素用以提供數(shù)據(jù)、信息、能源流，繼而實(shí)現(xiàn)能源互聯(lián)環(huán)境下的控制、決策、優(yōu)化和管理。

隨著能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，風(fēng)光等集群式新能源、微電網(wǎng)接入配電網(wǎng)的比例越來(lái)越高，電網(wǎng)與分布式能源和信息系統(tǒng)等多種網(wǎng)絡(luò)的耦合程度也越來(lái)越高［7］。源網(wǎng)荷儲(chǔ)端的變化推動(dòng)著傳統(tǒng)電力用戶向能源產(chǎn)消者（Prosumer）轉(zhuǎn)變并提出了多元用電需求，分布式儲(chǔ)能和電解水制氫可平抑可再生能源并網(wǎng)帶來(lái)的波動(dòng)并促進(jìn)風(fēng)光能源消納，大數(shù)據(jù)、5G、AI和泛在互聯(lián)技術(shù)的應(yīng)用形成了能量流和信息流的交叉融合。能源互聯(lián)網(wǎng)中AI 和數(shù)字孿生（Digital Twin）技術(shù)的應(yīng)用使綜合能源系統(tǒng)成為一個(gè)社會(huì)、信息、物理相互依存的大規(guī)模復(fù)合網(wǎng)絡(luò)［8］?？梢姡C合能源系統(tǒng)的發(fā)展要求在信息物理系統(tǒng)的架構(gòu)下滿足能源系統(tǒng)中多元化用能需求的同時(shí)，能夠有效提升能源利用效率，促進(jìn)可再生能源低碳、高效、經(jīng)濟(jì)利用。

在此背景下，本文以“綜合能源系統(tǒng)中新型產(chǎn)消者和分布式能源的有機(jī)融合”為主線，分析能源互聯(lián)網(wǎng)下綜合能源系統(tǒng)的新特點(diǎn)和AI 經(jīng)濟(jì)學(xué)背景下能源產(chǎn)消者的新特征，研究當(dāng)前綜合能源系統(tǒng)中存在的主要問(wèn)題、挑戰(zhàn)以及新技術(shù)。為實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)中源網(wǎng)荷儲(chǔ)的協(xié)同并與新型產(chǎn)消者有機(jī)融合，針對(duì)面向產(chǎn)消者的源荷交互和供需互動(dòng)等若干問(wèn)題，提出了基于AI 理論和技術(shù)的集成解決架構(gòu)，并分析了基于數(shù)字孿生構(gòu)建電力市場(chǎng)中的關(guān)鍵問(wèn)題。

本研究旨在實(shí)現(xiàn)下述目標(biāo)。

（1）實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)中多類型分布式能源和新型產(chǎn)消者的有機(jī)融合。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)中產(chǎn)消者缺乏理性和信息資源受限等客觀約束，基于AI的經(jīng)濟(jì)學(xué)范式對(duì)其建模并分析其屬性，與其他分布式能源有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)和最優(yōu)協(xié)調(diào)控制；針對(duì)綜合能源系統(tǒng)中的關(guān)鍵問(wèn)題提出集成解決框架，利用博弈論等經(jīng)濟(jì)學(xué)分析方法和多目標(biāo)優(yōu)化方法處理其沖突的目標(biāo)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練出最優(yōu)群體策略。

（2）在考慮新型產(chǎn)消者的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)建模分析和協(xié)調(diào)控制，以實(shí)現(xiàn)其低碳、平穩(wěn)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)物理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的充分利用，推動(dòng)分布式可再生能源并網(wǎng)和就近消納，減少棄風(fēng)棄光；對(duì)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模時(shí)，考慮系統(tǒng)的物理約束和產(chǎn)消者不完全偏好等信息，以“多能互補(bǔ)、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同”為目標(biāo)，應(yīng)用需求響應(yīng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)供需實(shí)時(shí)互動(dòng)和生產(chǎn)消費(fèi)方式變革，通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)驅(qū)動(dòng)綜合能源系統(tǒng)的平穩(wěn)、高效運(yùn)行。

1 能源互聯(lián)網(wǎng)下的綜合能源系統(tǒng)

1.1 信息物理架構(gòu)

能源互聯(lián)網(wǎng)優(yōu)先利用分布式可再生能源，應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將能源系統(tǒng)中的各個(gè)模塊廣泛互聯(lián)，促進(jìn)多能互補(bǔ)協(xié)同和需求供給互動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)能源流和信息流的優(yōu)化配置。能源互聯(lián)網(wǎng)中電網(wǎng)形態(tài)的變化使綜合能源系統(tǒng)逐漸發(fā)展為具有電能集聚、傳輸、儲(chǔ)存和交易的智慧能源系統(tǒng)。此環(huán)境下的綜合能源系統(tǒng)可被視為一個(gè)典型的信息物理系統(tǒng)（Cyber Physical System），其物理層由不同子系統(tǒng)和模塊組成，如智能建筑、水電解制氫系統(tǒng)、光伏發(fā)電裝置、充電/加氫站、零排放汽車、各種傳感器和信息通信設(shè)施等，信息層通過(guò)收集來(lái)自這些模塊的數(shù)據(jù)來(lái)研究這些模塊如何交互并做出兼顧系統(tǒng)效率和社會(huì)福利的決策。信息物理系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型考慮系統(tǒng)物理約束、資源約束、供需平衡和負(fù)荷約束等物理層的多重約束，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的多能源多元協(xié)調(diào)和互補(bǔ)。具體研究問(wèn)題包括但不限于多能流綜合調(diào)度控制、能源管理、車網(wǎng)交互、能源共享、多能互補(bǔ)等。信息物理融合的綜合能源系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)一次、二次調(diào)控下風(fēng)光氫熱能源集中并網(wǎng)與就地消納，三次調(diào)控下產(chǎn)消者之間和與能源系統(tǒng)的優(yōu)化聯(lián)動(dòng)并建立電力市場(chǎng)能源交易的多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

綜合能源系統(tǒng)中的分布式能源可由光伏和風(fēng)力發(fā)電裝置、電解水制氫裝置、熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)、氫氣供能裝置、儲(chǔ)能系統(tǒng)、智慧建筑、電動(dòng)汽車和燃料電池汽車等構(gòu)成，如何獲得這些分布式能源的參數(shù)和信息并開發(fā)出有效的運(yùn)行協(xié)調(diào)控制方法是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)源網(wǎng)荷協(xié)同、平穩(wěn)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)鍵。如優(yōu)化建模方法和需求響應(yīng)機(jī)制可用于協(xié)調(diào)系統(tǒng)中電動(dòng)汽車充電和電解水制氫，以充分利用光電資源和分布式儲(chǔ)能實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)的低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行［9-10］。在微電網(wǎng)中，屋頂光伏等分布式可再生能源的并網(wǎng)推動(dòng)傳統(tǒng)電力消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)槟茉串a(chǎn)消者，并在需求端助力能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行。

1.2 能源產(chǎn)消者2.0：AI的經(jīng)濟(jì)學(xué)范式

一個(gè)多元復(fù)雜的綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行融合了環(huán)境的不確定性和非線性等特征，可被構(gòu)建為一個(gè)多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System，MAS）。為協(xié)同源網(wǎng)荷儲(chǔ)，系統(tǒng)決策和優(yōu)化控制需要收集的信息不僅包括傳感器等物理系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)，更多來(lái)自產(chǎn)消者的多元負(fù)載需求和反饋輸入，這讓系統(tǒng)的優(yōu)化控制目標(biāo)變得異構(gòu)和沖突；同時(shí)，產(chǎn)消者的潛力在綜合能源系統(tǒng)中并沒(méi)有被充分挖掘，表現(xiàn)為能源系統(tǒng)缺乏對(duì)產(chǎn)消者參與市場(chǎng)調(diào)配的硬件支持、調(diào)頻調(diào)峰潛力未被充分開發(fā)、AI 技術(shù)沒(méi)有與產(chǎn)消者有效結(jié)合、產(chǎn)消者存在隱私顧慮等。

在綜合能源系統(tǒng)廣泛應(yīng)用AI技術(shù)的背景下，基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)人（Homo Economicus）建模的產(chǎn)消者中完全理智、單維、分布已知且不變的私人信息函數(shù)等假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中難以成立，他們有不同的理智性、行為方式難以被系統(tǒng)控制和預(yù)測(cè)、個(gè)人偏好具有時(shí)變性。2020 年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者M(jìn)ilgrom 和Wilson 教授［11］指出，對(duì)智能體進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)層面的分析非常困難，因?yàn)樗麄冊(cè)跊Q策和與其他系統(tǒng)交互的過(guò)程中只考慮他們所知道和他們相信別人所知道的信息，并根據(jù)他們所擁有的局限信息表現(xiàn)出“策略性”的一面，這使得在現(xiàn)實(shí)世界中難以對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)人的屬性進(jìn)行精確建模且缺乏可解釋的“理智性”。因此，如何在MAS 環(huán)境下協(xié)調(diào)系統(tǒng)效率和個(gè)人利益并利用AI 技術(shù)解釋個(gè)體的“經(jīng)濟(jì)理智”將成為研究綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合的關(guān)鍵。

隨著綜合能源系統(tǒng)中越來(lái)越多AI 設(shè)備和技術(shù)的應(yīng)用，傳統(tǒng)電力用戶或能源產(chǎn)消者向新一代具有微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性的、基于AI 建模的新型產(chǎn)消者轉(zhuǎn)變，即機(jī)器經(jīng)濟(jì)人（Machina Economicus，ME）。具備經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性的ME 范式由Parkes 和Wellman 教授共同提出［12］。與社會(huì)經(jīng)濟(jì)人相比，新型產(chǎn)消者融合了AI技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)人的特性，驅(qū)使AI向具有微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性的方向進(jìn)化。在ME 的假設(shè)下，可以利用博弈論分析并預(yù)測(cè)“自私”的能源產(chǎn)消者如何行動(dòng)并得出納什均衡解；可通過(guò)設(shè)計(jì)交互系統(tǒng)和激勵(lì)機(jī)制來(lái)引導(dǎo)這些自私的能源產(chǎn)消者共同做出社會(huì)福利最優(yōu)的群體行為［13］。

1.3 基于ME建模的新特性

作為一個(gè)全新的AI 智能體，建模為ME 的能源產(chǎn)消者展現(xiàn)出與人類或廣義上AI不同的特點(diǎn)，其集成了自動(dòng)感知、數(shù)據(jù)處理、推理和能動(dòng)性等能力，可以更好地遵守經(jīng)濟(jì)理智原則，具備經(jīng)濟(jì)學(xué)人的屬性和博弈論的視角，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)、AI 輔助決策和參與復(fù)雜系統(tǒng)的交互中具有更強(qiáng)的信息處理、學(xué)習(xí)和決策能力并展現(xiàn)出人類的“利己性”。通過(guò)對(duì)產(chǎn)消者的不同特征進(jìn)行標(biāo)簽化建模，考慮其偏好時(shí)變的特點(diǎn)，建立其對(duì)環(huán)境狀態(tài)的目標(biāo)和偏好函數(shù)，得到邊際需求效益函數(shù)和不確定性概率分布。結(jié)合系統(tǒng)的物理約束，分析其電氣屬性、社會(huì)屬性和經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性，采取相應(yīng)的激勵(lì)機(jī)制引導(dǎo)其改變?cè)谙到y(tǒng)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)或協(xié)作行為方式和策略，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率和個(gè)人利益的統(tǒng)一。

能源互聯(lián)網(wǎng)中的產(chǎn)消者可以是微電網(wǎng)、家庭儲(chǔ)能系統(tǒng)、零排放/自動(dòng)駕駛汽車、智能建筑、可再生能源發(fā)電系統(tǒng)等基于ME 建模的智能體。集成了ME特點(diǎn)的能源產(chǎn)消者為綜合能源系統(tǒng)中的研究問(wèn)題帶來(lái)了新的特點(diǎn)并實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)與產(chǎn)消者的深層交互。以自動(dòng)駕駛出租車（Robo-Taxi）為例，它可以被建模為ME 并學(xué)習(xí)如何將自己的利益和偏好與其他車輛、電網(wǎng)或環(huán)境目標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一協(xié)調(diào)。通過(guò)學(xué)習(xí)乘客的用車習(xí)慣并預(yù)測(cè)電網(wǎng)和交通系統(tǒng)的負(fù)荷參數(shù)，在載客、路徑規(guī)劃、能量管理、與其他子系統(tǒng)自動(dòng)協(xié)商中做出與能源和交通系統(tǒng)協(xié)同的最優(yōu)決策。

2 問(wèn)題與挑戰(zhàn)

本章節(jié)從能源供給側(cè)、分配和控制側(cè)及需求側(cè)依次介紹當(dāng)前綜合能源系統(tǒng)下的若干關(guān)鍵問(wèn)題，并針對(duì)基于ME 建模的產(chǎn)消者和綜合能源系統(tǒng)的融合架構(gòu)，分析其物理層和信息層所面臨的挑戰(zhàn)。

2.1 源網(wǎng)荷規(guī)劃、協(xié)同和互補(bǔ)

2.1.1 光氫能源和氫供應(yīng)鏈規(guī)劃

太陽(yáng)能光伏發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用可有效減少化石能源的使用，減少對(duì)周圍環(huán)境的污染［14-15］。近年來(lái)光伏發(fā)電技術(shù)在國(guó)內(nèi)發(fā)展迅速，帶來(lái)了諸多與微電網(wǎng)互動(dòng)相關(guān)的應(yīng)用研究［16］。氫作為一種優(yōu)質(zhì)的二次能源，在能源存儲(chǔ)和利用中具備巨大的應(yīng)用潛力，有助于解決能源系統(tǒng)中可再生能源的消納問(wèn)題［15-16］。隨著以風(fēng)光為代表的可再生能源發(fā)電規(guī)模的不斷擴(kuò)大，電解水制氫成本有望隨著電價(jià)的降低而進(jìn)一步下降并實(shí)現(xiàn)真正意義上的零排放。因此，開展以光氫為主的綜合能源系統(tǒng)相關(guān)研究，對(duì)促進(jìn)間歇性可再生能源在電力系統(tǒng)中的消納意義重大。

潘光勝等［17］提出了一種以電和氫為能源載體的新型能源承載形式——電氫能源系統(tǒng)，提出了電氫能源系統(tǒng)發(fā)展成熟度的核心量化指標(biāo)：可再生能源在一次能源消費(fèi)中的占比；電氫能在終端能源消費(fèi)中的占比；制氫、儲(chǔ)氫和輸氫等基礎(chǔ)設(shè)施的配置容量與相應(yīng)電力基礎(chǔ)設(shè)施的匹配程度。從制、儲(chǔ)、輸、配、用等角度評(píng)述現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)與技術(shù)支撐，從經(jīng)濟(jì)性分析、系統(tǒng)集成和近期實(shí)施路徑等方面對(duì)電氫能源系統(tǒng)進(jìn)行了展望。

2.1.2 多能流協(xié)調(diào)互動(dòng)和能量管理

綜合能源系統(tǒng)包含冷、熱、電、氣等多種能源形式，需要控制多能流以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效運(yùn)行［18-19］。能量管理通常被建模成兩階段隨機(jī)規(guī)劃問(wèn)題［20-22］，以實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景下的最優(yōu)能源分配并最小化日運(yùn)行成本，其中第1階段決定了日前的能量預(yù)分配，第2 階段實(shí)現(xiàn)了不同場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)功率控制。Yan等［21］提出了一個(gè)四階段的優(yōu)化和控制算法，實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)下的日前能量管理、充電價(jià)格和反向充電補(bǔ)償價(jià)格的更新優(yōu)化以及小時(shí)前和實(shí)時(shí)功率控制。劉靜等［22］針對(duì)含電池儲(chǔ)能系統(tǒng)以及充電場(chǎng)站的智能樓宇提出了一種多階段能量管理方法，在日前和日內(nèi)級(jí)別提出了魯棒優(yōu)化策略以應(yīng)對(duì)可再生電源出力和負(fù)荷需求的不確定性，采用基于加權(quán)模型預(yù)測(cè)控制的滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正方法來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整可控機(jī)組的有功出力和能量交易。

2.1.3 車網(wǎng)交互

基于電動(dòng)汽車的分布式儲(chǔ)能具有響應(yīng)快速、可雙向調(diào)節(jié)等優(yōu)勢(shì)，可在削峰填谷和平抑電網(wǎng)波動(dòng)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用［23］。然而大規(guī)模電動(dòng)汽車集群充電產(chǎn)生的負(fù)荷會(huì)在時(shí)間和空間上帶來(lái)較大的波動(dòng)和不確定性，如何更好地發(fā)揮電動(dòng)汽車作為分布式儲(chǔ)能裝置的作用并實(shí)現(xiàn)車網(wǎng)互動(dòng)成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。段俊東等［24］提出了考慮風(fēng)電消納的電動(dòng)汽車充電優(yōu)化策略，利用蒙特卡羅仿真方法對(duì)不同數(shù)量電動(dòng)汽車的充電負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，考慮風(fēng)電出力和電動(dòng)汽車充電需求動(dòng)態(tài)調(diào)整分時(shí)電價(jià)，建立電動(dòng)汽車有序充電模型并采用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法對(duì)此模型進(jìn)行求解。Hou等［25］對(duì)高速公路中多用戶多次充電協(xié)同調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)優(yōu)化建模，考慮了分布式環(huán)境下電動(dòng)汽車用戶的充電偏好和經(jīng)濟(jì)學(xué)特性，提出了基于市場(chǎng)的多回合同步競(jìng)拍機(jī)制，用以分配不同充電站的充電資源；針對(duì)充電的不確定性設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)充電等待時(shí)間最小化；其優(yōu)勝者模型融合了資源配置約束并考慮了充電站的時(shí)空間約束和動(dòng)態(tài)事件影響，允許用戶表達(dá)偏好和價(jià)格敏感度等信息，在滿足用戶不同偏好的同時(shí)，保證了充電資源的最優(yōu)分配和充電站的利潤(rùn)最大化。

2.1.4 需求響應(yīng)

隨著大量可再生和分布式能源的接入，當(dāng)前電網(wǎng)中存在負(fù)荷率過(guò)高、峰谷差較大的情況，如電動(dòng)汽車充放電波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致配電網(wǎng)調(diào)峰更加困難［26］。建立需求響應(yīng)機(jī)制的目的在于激勵(lì)電力用戶根據(jù)電價(jià)信息改變其用電習(xí)慣，以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的“削峰填谷”［27-28］。管馨等［29］研究了風(fēng)電參與電力市場(chǎng)的策略及風(fēng)儲(chǔ)系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化，以聯(lián)合系統(tǒng)的總收益最大為目標(biāo)，考慮風(fēng)電出力波動(dòng)和市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)因素，建立需求側(cè)儲(chǔ)能運(yùn)行優(yōu)化模型并確定了優(yōu)化策略。

2.1.5 小結(jié)

近年來(lái)國(guó)內(nèi)外對(duì)分布式能源并網(wǎng)和源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同展開了諸多研究，如電動(dòng)汽車微電網(wǎng)互動(dòng)、多能流協(xié)調(diào)和能量管理等，但面向新型能源產(chǎn)消者的綜合能源系統(tǒng)建模和協(xié)同優(yōu)化尚未得到深入研究，當(dāng)前研究在綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合問(wèn)題上仍有較大發(fā)揮空間。例如，氫作為一種優(yōu)質(zhì)的二次能源，在能源存儲(chǔ)和利用中具備巨大潛力，有助于解決能源系統(tǒng)中可再生能源的消納問(wèn)題，目前針對(duì)氫能源系統(tǒng)的研究和試驗(yàn)平臺(tái)還較少，對(duì)于氫并網(wǎng)和與其他分布式能源交互的研究尚不全面。能源互聯(lián)網(wǎng)如何促進(jìn)風(fēng)光氫等可再生能源的消納和與產(chǎn)消者的協(xié)調(diào)運(yùn)行依舊是信息物理系統(tǒng)下的重點(diǎn)研究問(wèn)題。當(dāng)前針對(duì)車網(wǎng)交互的研究缺乏對(duì)路網(wǎng)和電網(wǎng)跨域方面的探索，隨著新能源汽車滲透率的提升和自動(dòng)駕駛技術(shù)的應(yīng)用，未來(lái)零排放汽車應(yīng)在多系統(tǒng)互聯(lián)和AI背景下展開研究。此外，儲(chǔ)能設(shè)備運(yùn)行成本的不斷下降為其憑借自身經(jīng)濟(jì)性參與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)創(chuàng)造了條件，但目前電力市場(chǎng)中的調(diào)度、交易、結(jié)算等機(jī)制還難與產(chǎn)消者和分布式能源的特性全面匹配，以光風(fēng)氫為代表的分布式儲(chǔ)能在電力市場(chǎng)中的潛力也未被充分開發(fā)。因此，如何準(zhǔn)確表征新型產(chǎn)消者的多維特性并對(duì)其各類屬性進(jìn)行刻畫和建模將成為實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)、可再生能源并網(wǎng)和大范圍供需實(shí)時(shí)互動(dòng)的關(guān)鍵并將重新定義系統(tǒng)目標(biāo)和約束。

2.2 挑戰(zhàn)

基于以上分析，能源互聯(lián)網(wǎng)中的綜合能源系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化控制呈現(xiàn)出以下特征：多模態(tài)化的交互和系統(tǒng)耦合，子系統(tǒng)或模塊之間大量的數(shù)據(jù)交換，決策過(guò)程需要系統(tǒng)中模塊的反饋和數(shù)據(jù)。這些特點(diǎn)將綜合能源系統(tǒng)中的研究問(wèn)題置于一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的（Data-driven）、動(dòng) 態(tài) 的（Dynamic）和 分 布 的（Distributed）D3環(huán)境中。

在D3環(huán)境下研究能源產(chǎn)消者和綜合能源系統(tǒng)的有機(jī)融合面臨以下挑戰(zhàn)。

（1）系統(tǒng)態(tài)勢(shì)感知與數(shù)據(jù)獲取。綜合能源系統(tǒng)中相關(guān)設(shè)備、關(guān)聯(lián)環(huán)境、狀態(tài)屬性信息產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)為系統(tǒng)的運(yùn)行控制提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；此外，能源產(chǎn)消者的特性分析和需求偏好信息的獲取將直接影響系統(tǒng)的性能。然而，能源互聯(lián)網(wǎng)中傳感器的數(shù)量和采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)影響源網(wǎng)荷數(shù)據(jù)狀態(tài)感知的完整性和準(zhǔn)確性；同時(shí)，能源產(chǎn)消者不愿過(guò)多披露隱私信息或策略性地提供誤導(dǎo)信息，也會(huì)給系統(tǒng)性能和他人利益帶來(lái)挑戰(zhàn)。

（2）系統(tǒng)建模。大量分散、無(wú)序接入的分布式能源和多源異構(gòu)的能源產(chǎn)消者使得綜合能源系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制十分困難，將帶來(lái)負(fù)荷率高、峰谷差大、波動(dòng)大等問(wèn)題。決策和優(yōu)化過(guò)程中需要考慮系統(tǒng)中不同模塊之間的目標(biāo)沖突和約束，參數(shù)隨機(jī)、可擴(kuò)展、多元化負(fù)荷的并入也會(huì)影響系統(tǒng)的電能質(zhì)量和穩(wěn)定性。

（3）新型產(chǎn)消者的特征屬性。在供需關(guān)系和激勵(lì)機(jī)制的引導(dǎo)下，綜合能源系統(tǒng)可靈活調(diào)整能源的供應(yīng)、消費(fèi)和存儲(chǔ)。然而，在能源互聯(lián)網(wǎng)廣泛應(yīng)用AI 技術(shù)的背景下，能源產(chǎn)消者可利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析決策能力在與他人分享信息和交互中變得“自私”和“理智”，以犧牲系統(tǒng)性能為代價(jià)最大化自身利益，從而危害系統(tǒng)效率。

由此可見，綜合能源系統(tǒng)不是多種能源的簡(jiǎn)單疊加，而是在系統(tǒng)層面上按照不同能源品位的高低進(jìn)行互補(bǔ)利用，統(tǒng)籌安排能源產(chǎn)消者之間的協(xié)調(diào)和轉(zhuǎn)換，并鼓勵(lì)產(chǎn)消者積極參與需求側(cè)配置和電力市場(chǎng)交易，以實(shí)現(xiàn)能源利用效率和系統(tǒng)收益最大。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 基于AI的集成解決框架

針對(duì)產(chǎn)消者融合下系統(tǒng)物理層和信息層帶來(lái)的挑戰(zhàn)，需要結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化控制和博弈論等工具開發(fā)集成解決方案。

基于AI 關(guān)鍵技術(shù)的集成解決框架首先要獲取真實(shí)世界的時(shí)空用電需求、可再生能源發(fā)電量、電網(wǎng)負(fù)荷及運(yùn)行、能源構(gòu)成和成本等數(shù)據(jù)并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、預(yù)測(cè)和分析。面對(duì)上述挑戰(zhàn)需要開發(fā)集成解決框架來(lái)處理優(yōu)化控制和分布式?jīng)Q策等具體問(wèn)題，利用各種理論的優(yōu)點(diǎn)并融合不同算法，考慮產(chǎn)消者的新特性以及系統(tǒng)中的多維復(fù)雜約束，以最大化收益或最小化成本為目標(biāo)，基于數(shù)學(xué)建模和優(yōu)化理論開發(fā)出不同的優(yōu)化控制算法，確保解的質(zhì)量、可控的計(jì)算和通信成本、激勵(lì)相容、易部署于分布式環(huán)境、良好的可擴(kuò)展性、可信、面向用戶需求等。該集成解決框架可利用監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)系統(tǒng)中海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估并提取或預(yù)測(cè)有用信息；對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模并考慮系統(tǒng)中的多元約束和產(chǎn)消者的特征信息，開發(fā)不同的優(yōu)化模型、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和溝通交互協(xié)議，解決分布式?jīng)Q策和優(yōu)化控制問(wèn)題；吸收強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)中的群體決策策略，運(yùn)籌學(xué)中的數(shù)學(xué)建模技術(shù)以及優(yōu)化理論、博弈論中的溝通協(xié)調(diào)機(jī)制來(lái)處理相互沖突的目標(biāo)，解決能源-交通融合帶來(lái)的分布式儲(chǔ)能優(yōu)化配置、負(fù)荷需求響應(yīng)、車網(wǎng)互動(dòng)、電力市場(chǎng)中多能流系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制等問(wèn)題。

此外，基于博弈論和機(jī)制設(shè)計(jì)理論可開發(fā)出融合資源分配的數(shù)學(xué)模型和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的先進(jìn)機(jī)制框架，在D3環(huán)境下允許產(chǎn)消者表達(dá)他們的私人偏好，考慮真實(shí)數(shù)據(jù)集和用戶的偏好函數(shù)，建立產(chǎn)消者的時(shí)變需求和效用模型，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練最優(yōu)群體策略，優(yōu)化信息利用和數(shù)據(jù)交換方式，降低通信成本。

3.2 技術(shù)路線圖

圖1展示了綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合的技術(shù)路線及框架（圖中：SCADA 為數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制；HELICS 為大規(guī)?；A(chǔ)架構(gòu)協(xié)同仿真的分層引擎）。對(duì)綜合能源系統(tǒng)和能源產(chǎn)消者建模并實(shí)現(xiàn)物理層和信息層的連接，以能源系統(tǒng)中的典型問(wèn)題為例，分析數(shù)據(jù)獲取和系統(tǒng)建模面臨的挑戰(zhàn)，提出針對(duì)產(chǎn)消者AI和經(jīng)濟(jì)學(xué)屬性的綜合解決框架，并構(gòu)建綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合的電力市場(chǎng)，從需求側(cè)促進(jìn)多能流優(yōu)化配置和供需互動(dòng)。

4 考慮新型產(chǎn)消者的電力市場(chǎng)

4.1 電力市場(chǎng)構(gòu)建

電力市場(chǎng)泛指電力流通交換的領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)、中、近期的電力交易，是實(shí)現(xiàn)需求側(cè)能源參與、可再生能源消納和碳交易的重要形式［30-32］。電力市場(chǎng)是新型能源產(chǎn)消者主動(dòng)參與分布式能源協(xié)調(diào)優(yōu)化運(yùn)行的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景，可通過(guò)分布式可再生能源發(fā)電、電動(dòng)汽車充放電、新型儲(chǔ)能系統(tǒng)等方式將不同類型的能源進(jìn)行轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)并在市場(chǎng)環(huán)境中進(jìn)行交易，從而最大化系統(tǒng)的收益。電力市場(chǎng)中的電力和能源交易配合需求響應(yīng)機(jī)制，以協(xié)商競(jìng)價(jià)為基礎(chǔ)、以供需價(jià)格為引導(dǎo)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)調(diào)度。然而，大量AI技術(shù)在需求側(cè)市場(chǎng)中的部署和應(yīng)用使ME在與傳統(tǒng)電力用戶進(jìn)行交流或爭(zhēng)奪有限資源中處于占優(yōu)地位（Domination），從而影響能源的公平高效利用。

在此背景下，綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合的電力市場(chǎng)設(shè)計(jì)應(yīng)在考慮用戶物理屬性的同時(shí)，以保護(hù)隱私和可信為目標(biāo)，建立兼顧公平性與效率的機(jī)制。根據(jù)不同的場(chǎng)景開發(fā)不同的市場(chǎng)機(jī)制并與供需均衡價(jià)格共同作用，配合電網(wǎng)端實(shí)現(xiàn)一次和二次調(diào)節(jié)，合理匹配電、熱、氣、氫等能源需求。基于AI技術(shù)開發(fā)協(xié)商溝通機(jī)制，實(shí)現(xiàn)能源產(chǎn)消者的自動(dòng)決策和高效協(xié)作，以運(yùn)行成本、碳排放、用戶滿意度、電能質(zhì)量等單個(gè)或多個(gè)參數(shù)為優(yōu)化控制目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)的雙向互通并確保綜合能源系統(tǒng)的高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展。具體來(lái)講，在能源互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)下，信息物理層互連的多模態(tài)架構(gòu)通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)，利用分析技術(shù)補(bǔ)齊量測(cè)數(shù)據(jù)并剔除壞數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測(cè)。電力市場(chǎng)中數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)安全、智能交互需要考慮產(chǎn)消者的多元性和互動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)對(duì)其社會(huì)和經(jīng)濟(jì)屬性的重新認(rèn)知。在態(tài)勢(shì)感知數(shù)據(jù)不足和缺少標(biāo)注的限制下，可利用遷移學(xué)習(xí)算法對(duì)有限數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)重復(fù)高效利用，與各個(gè)模塊相連并采用適當(dāng)?shù)耐ㄐ沤Y(jié)構(gòu)和云服務(wù)來(lái)整合這些數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)物理系統(tǒng)和信息系統(tǒng)下能量流、信息流的融合以及系統(tǒng)的最優(yōu)控制。

4.2 數(shù)字孿生和仿真

信息物理系統(tǒng)旨在促成物理世界和信息世界的交互融合，基于數(shù)字孿生技術(shù)或虛擬電廠（Virtual Power Plant），綜合能源系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)在信息系統(tǒng)對(duì)物理系統(tǒng)的等價(jià)映射。通過(guò)收集和實(shí)時(shí)接入處理物理系統(tǒng)中不同模塊的數(shù)據(jù)，在D3環(huán)境下實(shí)現(xiàn)產(chǎn)消者的最優(yōu)決策和多種分布式能源的協(xié)同優(yōu)化。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、實(shí)時(shí)控制、邊緣計(jì)算、5G通信等技術(shù)，將不同類型的新型產(chǎn)消者聚合連接，通過(guò)運(yùn)行調(diào)度控制措施促進(jìn)分布式可再生能源消納，推動(dòng)多能源綜合運(yùn)營(yíng)管理和交易，有效提升系統(tǒng)運(yùn)行效率并取得最合理的能源利用效率與效益；同時(shí)，能源產(chǎn)消者可利用邊緣智能技術(shù)與其他子系統(tǒng)或產(chǎn)消者交互，開發(fā)需求側(cè)機(jī)制，以盡可能低的信息成本，通過(guò)不完全供需信息的交換和調(diào)整，實(shí)現(xiàn)個(gè)人收益和系統(tǒng)效率的一致。

作為實(shí)現(xiàn)物理層和信息層交互的一種手段，還可基于HELICS 仿真軟件［33］做二次聯(lián)合仿真平臺(tái)開發(fā)。HELICS 仿真平臺(tái)采用分布式架構(gòu)，其不同模組可集成來(lái)源于系統(tǒng)和產(chǎn)消者的多元異構(gòu)數(shù)據(jù)和數(shù)學(xué)模型，完成輸/配電網(wǎng)建模、產(chǎn)消者分布式?jīng)Q策、數(shù)據(jù)收集和處理、需求側(cè)管理、可再生發(fā)電預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)挖掘等任務(wù)，并基于消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸（MDTT）協(xié)議實(shí)現(xiàn)不同模組之間的數(shù)據(jù)交換、實(shí)時(shí)通信和并行計(jì)算。這些特點(diǎn)使其被廣泛應(yīng)用于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模和分布式能源集成。例如，文獻(xiàn)［34］開發(fā)了基于Python 和HELICS 的大規(guī)模聯(lián)合仿真架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)輸配電系統(tǒng)的平行計(jì)算和仿真分析。該框架可實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)規(guī)劃、關(guān)鍵突發(fā)事件下的控制驗(yàn)證以及各種廣域監(jiān)控和控制，還可用于生成考慮噪聲和數(shù)據(jù)丟包的真實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)。可見，基于HELICS 二次開發(fā)的聯(lián)合仿真平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)建模、數(shù)據(jù)分析和處理、電力市場(chǎng)構(gòu)建以及與產(chǎn)消者和綜合能源系統(tǒng)的連接和交互、電力市場(chǎng)能源分配和交易、電網(wǎng)潮流計(jì)算、產(chǎn)消者交互通信、基于區(qū)塊鏈模式的能源共享、集成微電網(wǎng)的互聯(lián)協(xié)調(diào)和能源管理等，還可共享物理系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和模型，從而在不同環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自定義系統(tǒng)的快速重構(gòu)，因此，HELICS 仿真平臺(tái)可作為分析綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者的重要工具。

5 結(jié)束語(yǔ)

為滿足國(guó)家能源轉(zhuǎn)型和未來(lái)能源系統(tǒng)的發(fā)展需求，針對(duì)綜合能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者的未來(lái)發(fā)展方向，本文重點(diǎn)研究了基于AI經(jīng)濟(jì)學(xué)范式的能源產(chǎn)消者與綜合能源系統(tǒng)融合問(wèn)題，以源網(wǎng)荷多元協(xié)調(diào)控制為目標(biāo)，以多能互補(bǔ)和產(chǎn)消者互動(dòng)為關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的聯(lián)合建模、優(yōu)化控制和分析提出了可行的技術(shù)路線。分析了綜合能源系統(tǒng)的新特點(diǎn)、新挑戰(zhàn)和關(guān)鍵問(wèn)題，針對(duì)系統(tǒng)間的建模和運(yùn)行控制提出了基于博弈論、運(yùn)籌學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的集成解決思路，構(gòu)建了電力市場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)消者和分布式可再生能源的交互，在保證電網(wǎng)穩(wěn)定安全運(yùn)行的前提下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)效率和社會(huì)效益的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。

本文緊密圍繞負(fù)載預(yù)測(cè)、充電調(diào)度、車網(wǎng)交互、能源管理、需求響應(yīng)、能源模型等關(guān)鍵問(wèn)題，建立了“理論-技術(shù)-經(jīng)濟(jì)-政策”的多維架構(gòu)和技術(shù)路線，聚焦于解決能源系統(tǒng)和產(chǎn)消者融合帶來(lái)的實(shí)際工程問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)、AI 和能源交通領(lǐng)域的前沿交叉，利用AI技術(shù)，以分布式能源為載體，為互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)下多類型能源產(chǎn)消者和綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃設(shè)計(jì)、源網(wǎng)荷儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化控制、電力市場(chǎng)構(gòu)建和能源產(chǎn)消者積極參與需求側(cè)管理提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)支撐，實(shí)現(xiàn)以源荷互動(dòng)和需求側(cè)響應(yīng)為主的綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行控制，建立清潔、低碳、安全、高效的能源體系，助力“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。