胡銘洋，高紅均，王 程，賀帥佳，蔡文輝，楊景茜

（1. 四川大學電氣工程學院，四川省 成都市 610065；2. 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室（華北電力大學），北京市 102206）

0 引言

近年來，分布式發(fā)電的快速發(fā)展以及能源市場改革的不斷深化，分布式能源交易方式受到了廣大關注［1-2］。微網（microgrid，MG）作為分布式能源參與市場交易的載體［3］，可促進新能源的就地消納，提高區(qū)域電網的供電可靠性［4-5］。同一區(qū)域的多個微網接入配電網構成多微網系統(tǒng)（multi-microgrid system，MMGS）［6］。MMGS 間 的 能 量 交 易 存 在 多個利益主體，各主體間復雜的利益交互關系和自主行為會給能源協(xié)調交易帶來巨大的挑戰(zhàn)［7-8］。如何打破各微網運行的既有模式，在兼顧各方主體利益的前提下實現多微網協(xié)調交易是亟須解決的重要問題。

能源交易機制的研究可以分為是否存在能源協(xié)調中心。協(xié)調中心擁有用戶的設備信息和交易記錄，信息一旦泄露，將造成嚴重后果；并且各主體不能獲取其他主體的交易信息，僅掌握自己的數據信息，因此難以建立互信的交易市場［9］。此外，能源協(xié)調中心的建立與運行需要投資成本，不合理的交易策略也會影響各主體的效益［10］。因此，構建一種能滿足MMGS 能源協(xié)調交易的分散式決策和分布式能量管理架構具有重要意義。

文獻［11］建立了基于合作博弈的MMGS 協(xié)同優(yōu)化調度模型。文獻［12］基于納什談判構建風-光-氫多主體合作運行模型。但是合作博弈中的利益分配機制各有千秋，不同分配機制決定不同運營主體的意愿。文獻［13］將各微網的報價決策過程看做MMGS 內的動態(tài)重復博弈問題。文獻［14］構建了具備不同性質的3 類市場主體，各參與主體理性追求收益最大化的非合作博弈模型。文獻［11-14］從博弈論的角度研究多微網交易，在一定程度上對電能交易進行優(yōu)化，然而在上述交易方法中，各主體間仍然存在著交易策略信息不對等，違背市場交易的公平性、信息的透明性和安全性等問題。

對于上述問題，文獻［15］提出了一種考慮風電不確定性的互聯微網點對點（peer-to-peer，P2P）交易策略。文獻［16］基于一致性理論，結合次梯度法和拉格朗日分解法實現產銷者之間P2P 電能交易。文獻［17］利用連續(xù)雙向拍賣的匹配機理，提出計及動態(tài)過網費的多售電主體點對點交易模式。文獻［18］提出一種基于區(qū)塊鏈的去中心化多能源交易系統(tǒng)和對應智能合約。文獻［19］分析了區(qū)塊鏈技術對于分布式能源交易的適用性以及適合中國政策的支付模式。文獻［20］基于區(qū)塊鏈技術，設計了多微網電能交易智能合約來輔助微網決策。文獻［21］提出了一種基于區(qū)塊鏈技術的可控負荷用戶和負荷代理商2 類電力主體間的去中心化交易模式。上述文獻為P2P 和區(qū)塊鏈技術在能源交易市場的應用提供了借鑒，但上述研究均忽視了各微網主體在能源交易過程中的共治決策和自主選擇權，構建一種能滿足多利益主體的多方共治決策模式具有一定的現實意義。

針對上述研究與分析，本文以MMGS 能源協(xié)調優(yōu)化交易為研究對象，提出了一種面向多微網能源協(xié)調交易的共治決策方法。各微網均可提出能源交易方案或對方案進行打分評估，根據評分結果決策出執(zhí)行方案，從而實現多方共治決策。對于共治模式下多微網協(xié)調交易的方案設計了合約、價格和P2P 這3 種方案供參考分析。針對提出的不同協(xié)調優(yōu)化方案，微網以經濟性、公平性、環(huán)保性和安全性為評估指標，采用層次分析法和熵值法確定主客觀權重，應用組合賦權法確定各指標權重，從而得到各方案評分結果。最后，算例仿真驗證了所提機制的有效性。

1 共治模式下的多微網交易

MMGS 內部由多種類型的微網構成，各微網通過簽訂合作協(xié)議達成共治模式下的共識。在共治模式中，不存在第三方協(xié)調中心，各微網均為地位對等的能量管理實體，各微網均可提出能源交易方案。MMGS 執(zhí)行提出相應方案的微網將得到一定報酬，各微網為獲取相應報酬，需根據MMGS 特點提出能源協(xié)調交易方案進行競爭。多微網交易的經濟性、公平性、環(huán)保性和安全性共同決定了多微網交易是否滿足經濟、安全、公平、低碳運行，MMGS 內的微網將以上4 個指標進行合理的加權組合，得到多微網交易的綜合評估得分，從而選出心儀的方案。此外，在共治模式中提出的能源協(xié)調方案均應用分布式方法進行優(yōu)化，既保證了用戶隱私信息不被泄露，又緩解了方案提出者的計算負擔。同時，利用博弈結果為最優(yōu)均衡解的算法特性，任一微網的惡意行為在博弈進行多次后最終會導致其自身效益大幅降低，且最終的能源協(xié)調方案由各微網投票選擇得出，任何微網意圖篡改結果都需取得各微網的共識才可進行。由此，可實現微網群內部的多方共治。

1.1 共治模式下多微網運行框架

各微網間的能源信息交互以及調度任務的下達皆通過各自的能量管理系統(tǒng)（energy management system，EMS）進行。各微網通過EMS 進行信息的采集和交互，根據所提交易機制對能源交易進行計算和分配。微網既可以從配電網進行購售電交易，也可以從其他微網購售電，同時各微網可以購買天然氣進行能量轉換與生產。本文考慮微網之間存在電力傳輸線用于電能的交互與共享，但沒有通道傳輸冷能和熱能，因此不考慮冷能和熱能的交互。多微網運行框架如圖1 所示。

圖1 共治模式下多微網運行框架Fig.1 Multi-microgrid operation framework in co-governance mode

1.2 共治模式多微網交易流程

對于MMGS 內不同微網而言，微網的規(guī)模、類型和擁有的服務器數量存在差異。一些微網可以利用閑置服務器的計算資源來進行多微網間的協(xié)調交易，擁有能夠滿足MMGS 間協(xié)調交易計算資源的微網具備競爭資格。

共治模式下多微網交易流程為：1）提交MMGS日前能源交易方案；2）對所提方案進行初步評估，判斷其是否具備參與競爭的資格；3）與具備參與競爭資格的微網簽訂合約；4）各個微網根據所提方案進行信息交互；5）具備競爭資格的微網根據其自身所提優(yōu)化方案進行計算，并將計算結果返回給各微網；6）MMGS 內各微網下載計算結果，對于不同方案結果按照本文所提評估指標進行評分；7）綜合所有微網評分結果，選擇出評分最高的方案進行執(zhí)行。具體流程如圖2 所示。

圖2 共治模式下多微網交易流程圖Fig.2 Flow chart of multi-microgrid transaction in co-governance mode

2 綜合能源微網建模

綜合能源微網將傳統(tǒng)發(fā)電與新能源發(fā)電進行優(yōu)勢互補，實現能量的梯級利用，同時又滿足不同用戶的能源需求。 本文所提出的綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES） 包 括 光 伏（photovoltaic，PV）、風電機組（wind turbine，WT）、儲能系統(tǒng)（energy storage system，ESS）、燃氣輪機（gas turbine，GT）和燃氣鍋爐（gas boiler，GB）等設備構成的熱電冷聯產系統(tǒng)。GT 在發(fā)電時，其缸套水中產生的熱量和煙氣中所攜帶熱量被余熱回收鍋爐（waste heat boiler，WH）吸收，再與GB 中產生的熱量一起回收再利用?；厥盏倪@部分熱能，在冬季時經過換熱裝置（heat exchanger，HX）向用戶供熱，在夏季時則通過吸收式制冷機供冷。由于綜合能源微網在冬季與夏季運行工況類似，只是能量轉換過程略有不同，本文以冬季工況下的電能和熱能進行分析。

2.1 微網功率模型

各微網新能源的發(fā)電出力、負荷需求以及所配置的能源設備不盡相同［22］。為方便下文分析各微網決策模型，現對綜合能源微網的功率出力進行一般性建模。模型見附錄A 式（A1）至式（A7）。

2.2 微網成本模型

單個微網作為共治決策中的重要角色，微網內部能源設備的出力組成間接決定了MMGS 的經濟效益和低碳效益。除此之外，不同微網自身的負荷需求以及光伏和風力發(fā)電存在差異，為實現共治模式下的MMGS 交易模式，滿足用戶的不同需求，作為單獨利益主體的微網均擁有自己的目標函數。

2.2.1 目標函數

單個微網的目標函數為總運行成本最小，總運行成本包括與配電網購售電成本，與其他微網主體購 售 電 成 本，購 氣 成 本，排 放CO2、SO2和NOx所 造成的環(huán)境成本，新能源發(fā)電補貼，需求響應（demand response，DR）補貼以及設備運行維護成本。單個微網的目標函數為：

式中：FMG為微網運行的總成本；Fbasic為購售電成本，包括與配電網和其他微網進行購售電的成本；Fbgas為購氣成本；FRM為設備運行維護成本；FENV為環(huán)境成本；FSUB為新能源發(fā)電補貼；FDR為微網參與需求響應獲得的補貼；ωt為t時段從氣網購買燃氣的價格；FGT，t和FGB，t分別為t時段GT 和GB 所購燃氣量；km為能源設備輸出單位能量的運行維護成本；Pm為能源設備的輸出功率；m為能源設備種類，包括GT、WH、HX、GB、WT、PV、ESS；Fpoc為排放SO2和NOx所需繳納的罰金；FCO2為在碳配額機制下的收益/支出；pG為新能源單位發(fā)電量補貼價格；cinDR和cdeDR分別為參與需求響應負荷增加和減少的單位補貼 系 數；PinDR，t和PdeDR，t分 別 為t時 段 參 與 需 求 響 應 的負荷增加和減少量；NT為時段總數；PPV，t和PWT，t分別為t時段PV 和WT 的輸出功率；pg為排放單位體積污染物g的罰金；QGB為GB 的熱功率；βg，n為設備n排放污染物g的排放系數；TCO2為微網的碳配額值；βCO2，n為設備n的CO2排放系數；pCO2為碳配額交易價格，“+”表示碳交易收益，“-”表示碳交易成本；ηCO2為單位能量的碳排放分配額；g∈{NOx，SO2}；n∈{GT，GB}。

2.2.2 約束條件

約束條件包括功率平衡約束、購售功率約束和需求響應約束，參見附錄A 式（A8）至式（A11）。

3 共治模式下多微網協(xié)調優(yōu)化方案設計

本文所提共治模式下的MMGS 優(yōu)化運行策略，是通過MMGS 內的微網自行計算、投票決策進行的。具備競爭資格的微網為獲得計算費用，需提出一種優(yōu)化方案來進行競爭次日的執(zhí)行方案。因此，對于具有競爭資格的微網而言，提出公平合理并適用于MMGS 的計算方案就顯得尤為重要。本文提出3 種相應的計算方案作為示例，方便下文仿真分析，分別為合約模式、價格模式和P2P 模式下的多微網能源協(xié)調交易方案，但在實際應用中不局限于這3 種。為了促進MMGS 交易的公平性，防止作弊行為的出現，提出一套評分機制，共治模式下的各微網根據評分機制進行打分，選出最優(yōu)方案。下面介紹本文所提優(yōu)化方案和評分機制。

3.1 合約模式下的多微網能源協(xié)調交易

不同類型的微網在每個時段的余缺量不同，MMGS 中的各微網通過簽訂能量交易合約來利用不同微網之間的互補性，促進可再生能源的就地消納，減少能量交易成本，增加微網的效益。多微網各主體簽訂內部交易價格和能量分配合約，基于配電網交易價格以及內部交易價格，得到各微網購售電量。

在合約模式下，提出本方案的微網作為中間代理商。各微網預測新能源發(fā)電、負荷以及獲取可控微源數據，并根據電價信息制定微網優(yōu)化調度計劃，然后向中間代理商傳遞余/缺量信息；中間代理商根據合約內容（微網間交易價格和微網間的能量匹配）進行內部供需匹配。若微網內部供需不平衡，則再與電網公司進行購售電交易。

多微網間交易價格設定為配電網購售電價格的平均價格，如式（4）所示。

3.2 價格模式下的多微網能源協(xié)調交易

價格模式下的多微網能源協(xié)調交易是根據整個MMGS 內部的供需比制定購售電價來引導單個微網的發(fā)電出力和用能需求。

在該模式下，提出本方案的微網作為多微網代理商，各微網獲取新能源發(fā)電預測、負荷預測以及可控微源數據，并根據電價信息制定微網優(yōu)化調度計劃，然后向多微網代理商傳遞余/缺量信息；多微網代理商作為協(xié)調者，接收各微網的余/缺量信息按照供需關系制定MMGS 內部能量交易價格，向各微網反饋。由于MMGS 的余/缺量通常處于不平衡狀態(tài)，在功率不平衡時MMGS 要向電網公司購/售電，使內部余缺量達到平衡狀態(tài)。多微網代理商代表各微網向電網公司購/售電；內部交易價格按照供需比制定并反饋給各個微網，最終經過多次迭代交互得到均衡解集。

3.2.1 定價機制

制定合理的價格可實現微網間的柔性互動，降低各個微網的運行成本。本節(jié)參照文獻［13］，從供需角度出發(fā)，制定多園區(qū)內部交易價格隨供需比變動的價格機制，價格機制的推導過程見附錄A 式（A12）至式（A19）。

參考供需關系，進行如下定價。

式 中：Rt為t時 段MMGS 內 的 供 需 比；Xt為Rt的倒數。

收斂判據為：

3.2.2 價格模式下微網的購售電成本

在這種模式下，MMGS 根據供需關系制定內部交易價格。因此，各微網的購售電成本為：

3.2.3 價格模式下能源交易求解流程

步驟1：各微網內部EMS 收集內部GT、GB、ESS 等設備資源信息和用戶參與需求響應情況，預測新能源發(fā)電出力、負荷需求以及日前電力市場購售電價格和微網間交易價格。

步驟2：各微網以式（1）為目標函數進行自主優(yōu)化，得到功率余缺量、。

步驟4：多微網代理商根據供需比定價公式（式（4）、式（9）、式（10）更新購售電價格、，并返還給各微網。

步驟5：根據式（11）進行收斂判斷，若不滿足，則返回步驟2，進行新一輪的循環(huán)，否則結束計算。

3.3 P2P 模式下的多微網能源協(xié)調交易

在日前時段，各微網預測日前市場交易電價以及預測新能源發(fā)電，按照P2P 模式的市場規(guī)則進行P2P 交易。

3.3.1 P2P 交易模型

MMGS 內不同微網主體間的交易電量應滿足相應的耦合一致性關系，在同一運行時段，MGi從MGh買入電量與MGh賣給MGi的電量應相等，其中h≠i。一致性約束如下：

在約束（13）中引入對應的拉格朗日乘子λh，可以得到帶有全局拉格朗日乘子的局部拉格朗日函數為：

式（14）為凸函數，證明見附錄A 式（A20）至式（A25）。根據拉格朗日對偶分解原理［23］將式（13）的優(yōu)化問題解耦成多個子問題，可由參與的微網進行自主求解，其子優(yōu)化目標形式為：

式中：λi為與MGi的交易價格。

式（15）等號右邊第3 項為在t時段MGh從其他微網購買電能的總成本以及向其他微網售出電能獲得的收益之差。

本文采用基于次梯度法的分布式算法求解上述優(yōu)化問題，即通過式（16）更新拉格朗日乘子λh，t：

式中：αh為一個恒定的步長系數，取為正數，保證迭代過程可以收斂。收斂判據為：

式中：εh為迭代收斂判據參數，其參數大小與步長大小αh的選取會影響迭代結果中微網之間供需平衡誤差的大小，其取值需要交互平臺與各微網相互協(xié)商進 行 確 定［16］。本 文εh和αh分 別 取 值 為1×10-3和5×10-5。

3.3.2 P2P 模式下的能源交易求解流程

步驟1：數據初始化。各微網內部EMS 收集內部GT、GB、ESS 等設備資源信息和用戶參與需求響應情況，預測新能源發(fā)電出力、負荷需求以及日前電力市場購售電價格和微網間交易價格。

步驟3：各微網根據內部設備資源信息和交易電量、電價信息，以式（1）為目標函數進行優(yōu)化得到微網調度計劃。

步驟5：根據式（17）進行收斂判斷，若收斂，則結束計算，否則返回步驟2，進行新一輪的循環(huán)。

3.4 共治模式下評估決策機制設計

評估決策機制作為多方共治的重要一環(huán)，MMGS 內的各微網根據評分機制選出心儀的方案執(zhí)行。多微網交易的經濟性、公平性、環(huán)保性和安全性共同決定了多微網交易是否滿足經濟、安全、公平、低碳運行的要求，為了綜合評估多微網協(xié)調交易，將以上4 個指標進行合理的加權組合，得到多微網交易的綜合評估得分。

3.4.1 評價指標

根據文獻［24］提出的公平性評估方法，對不同機制下的能源交易結果進行公平性分析，得到公平性評估指標。

式中：I為公平性指數，其值越接近于1，表示交易機制越公平；G（i）表示微網i提升的運行效益。

經濟性評估以各微網運行成本為基礎，環(huán)保性指標以碳排放量為基礎進行計算。運行成本和碳排放量等成本型指標ra，b如式（19）所示。

出力具有不確定性的新能源上網會給電網帶來一定的波動性，因此新能源的消納水平可以作為評估交易結果的安全性指標。安全性指標如式（20）所示，其值越大表示效果越好。

3.4.2 層次分析法

應用層次分析法將決策問題自上而下分為“目標層-準則層-方案層”，層次結構模型如圖3 所示。

圖3 層次結構模型Fig.3 Hierarchical model

對某一指標，打分值從0～10 分對應重要程度，對同一層次下的兩兩因素的相對重要程度，以標度法表示，得到判斷矩陣Aab。

計算判斷矩陣的最大特征值，得出相應的特征向量，進行一致性檢驗。一致性檢驗判別式的計算如式（21）所示。

式中：CR為一致性檢驗判別式；CI為一致性指標；N為指標個數；λmax為判斷矩陣Aab的最大特征值；RI為平均隨機一致性指標。當CR＜0.1 時，判定判斷矩陣Aab一致性合格。

3.4.3 熵值法

應用熵值法確定各指標客觀權重時，指標的熵值越大，說明這個指標提供的信息量就越少，指標的變異程度就越小，在綜合評估中所起的作用也越小，因此其權值就較小,反之亦然[25]。熵值法的計算公式如下所示：

式中：hb為熵值；Eb為第b個指標的貢獻度總量；Pab為第a個對象關于第b個指標的貢獻度的值；K為評價對象的個數。

3.4.4 組合賦權法

本文采用組合賦權法確定各個指標的權重，將層次分析法和熵值法的指標權重綜合計算得到組合權重值，如式（23）所示。

式中：Wj為第j個評價指標的組合權重值；Wj1為層次分析法獲得的主觀權重值；Wj2為熵值法獲得的客觀權重值。

綜合評估計算模型為：

式中：Sscore為綜合評估得分；X為評估指標集合，xl為其元素；W為指標對應權重集合，wl為其元素。

4 算例分析

4.1 參數設置

本文以配電網中4 個相鄰微網構成的MMGS作為研究對象，基于某地冬季工況下的電熱用能情況對MMGS 內能源交易展開仿真分析。選取3 類綜合能源微網和一個小型光儲電廠進行仿真。綜合能源微網內均包含光伏和風電資源，以及供給熱能的熱電聯產系統(tǒng)，還裝備了儲能資源來增加系統(tǒng)的靈活性。假設PV 和WT 均是在出力預測準確的前提下，各微網均可在滿足自身用電需求的情況下對外輸送電能。

各微網的PV 和WT 出力曲線以及熱、電負荷曲線如附錄B 圖B1 所示，微網能源設備配置情況如附錄B 表B1 所示，微網設備參數如附錄B 表B2 所示，電網購售電價格如附錄B 表B3 所示。天然氣價格為2.2 元/m3，環(huán)境成本計算參數參考文獻［26］，參與需求響應負荷調整的單位補貼為0.2 元/（kW·h），新 能 源 單 位 發(fā) 電 量 補 貼 價 格 為0.05 元/（kW·h）。

4.2 仿真結果及分析

4.2.1 仿真結果

本文所有程序在MATLAB R2016a 平臺上編寫，通過YALMIP 工具箱調用CPLEX 求解器進行計算。以Δt=1 h 為一個時段，全天共24 個時段進行日前交易決策。

為驗證本文提出的面向多微網能源協(xié)調交易的共治決策方法，設置3 種方案進行多微網間協(xié)調交易。

方案1：根據本文所提合約模式下的多微網能源協(xié)調交易進行協(xié)調優(yōu)化。

方案2：根據本文所提價格模式下的多微網能源協(xié)調交易進行協(xié)調優(yōu)化。

方案3：根據本文所提P2P 模式下的多微網能源協(xié)調交易進行協(xié)調優(yōu)化。

4.2.2 不同方案下的共治決策分析與評估

根據本文所述模型，對于方案2 和方案3 分別迭代7 次和64 次得到優(yōu)化結果。合約模式、價格模式和P2P 模式下的多微網能源協(xié)調交易結果如圖4所示。

圖4 不同模式下微網1 功率平衡情況Fig.4 Power balance of MG1 in different modes

圖4 展示了MG1 的內部資源調度情況和用戶之間電能交互情況。由圖4 可知，MG1 滿足功率平衡，優(yōu)化結果具有一定的有效性。MG1 與電網和其他微網的交換功率為正時表示售電，為負時表示購電；儲能功率為正時表示充電，為負時表示放電；需求響應調整功率為正時表示增加的功率，為負時表示減少的功率；PV、WT 和GT 發(fā)電功率為負值，與正值的負荷功率相平衡。MG1 作為工業(yè)微網，具有較大的負荷需求，因此其長時間處于購電狀態(tài)。GT、WT 和PV 機組主要用于電能的供給，ESS 和需求響應具有雙向調節(jié)能力。在夜間，負荷較小而風電出力較大，高成本的GT 在此時不工作。在負荷用電高峰，由于購電費用較高，發(fā)電成本較高的GT 也處于發(fā)電狀態(tài)。ESS 在滿足負荷需求的情況下，在電價低時充電，在電價高時放電。需求響應在符合用戶利益的前提下由高電價時段轉移至低電價時段。

圖5 所示為不同模式下的微網間購售電價結果?？梢姡鱾€模式下的最外層包絡線為電網公司制定的分時電價和上網電價；包絡線內部為各個微網的交易電價。內部交易價格始終處于分時電價和上網電價之間，滿足本文價格模型約束。

由圖5（a）所示，合約模式下內部價格為電網分時電價和上網電價的算術平均值，與分時電價變化趨勢相同。由圖5（b）所知，在時段3 至4、17 至18 和20 至23 內，微網內部供給量大于需求量，交易價格較低；在時段4 至14 內需求量大于供給量，交易價格較高。由圖5（c）可知，不同微網可根據自身成本進行分布式優(yōu)化，得到P2P 模式下的交易價格。

圖5 不同模式下微網購售電價Fig.5 Electricity purchase and sale prices of microgrid in different modes

4.2.3 不同方案下的共治決策分析與評估

針對提出的不同方案，為滿足不同微網的需求，各微網根據經濟性、安全性、公平性和環(huán)保性4 個指標進行評估打分，最終選出執(zhí)行方案，從而實現多微網共治決策。

1）經濟性分析

根據上述提出的方案進行優(yōu)化求解，求解得到3 種方案下的優(yōu)化結果。對比不同方案下各個微網的運行收益和成本，結果如表1 和表2 所示。

表1 和表2 中的方案0 表示各微網按照分時電價獨立進行優(yōu)化，只與電網公司進行交易，而不進行MMGS 內部協(xié)調共享。方案1、方案2 和方案3 相較于方案0，增加了多微網之間的協(xié)同優(yōu)化，通過引入多微網間電能共享交易，各微網的日用能成本均有所下降。各微網運行成本下降多少不一樣，主要是因為微網類型不同。MG1 為工業(yè)型微網，自身發(fā)電量不能滿足需求，需長時間購電，從其他微網購電節(jié)省了較多成本。MG2 為居民型微網，可再生能源發(fā)電量在滿足自身需求的情況下可以出售。MG3 為商業(yè)型微網，具有大量可再生能源待出售，在較長時間段需售電。MG4 為小型光儲電廠，將電能出售給微網獲得的利潤高于出售給電網，因此MG4 收益有較大的提升。

表1 各微網總成本Table 1 Total cost of each microgrid

表2 不同方案下各微網購售電效益Table 2 Benefits of electricity purchase and sale of each microgrid with different schemes

從表3 各微網經濟性評分結果來看，方案2 和方案3 相較方案1 都表現出良好的經濟性。這是因為方案2 根據供需比價格制定方式，可以引導用戶在負荷高峰時段少用電，在低谷時多用電，改變用戶的用能行為，實現了不同用戶主體之間的柔性互動，實現經濟互贏；方案3 基于拉格朗日對偶分解原理及次梯度法提出的分布式凸優(yōu)化運行框架可以很好地與多微網之間的電能雙向流動模型結合，協(xié)調多個微網之間點對點的能量與信息交互，實現MMGS和各微網的多贏。

表3 各微網經濟性評分Table 3 Economic scores of each microgrid

2）公平性分析

交易的公平性對于MMGS 而言至關重要，可以保障各微網用戶交易順利進行。對于不同微網而言，不同交易模式所帶來的效益提升是不同的。根據本文提出的公平性評估方法，對不同模式下的能源交易結果進行公平性分析。

根據式（18）和上述效益分析結果進行計算求得合約模式、價格模式、P2P 模式下的公平性指數分別為0.859 4、0.900 0、0.868 0。價格模式下公平性最高，這一結果說明在該模式下，考慮各個微網的供需關系，既可以引導微網參與MMGS 間電能交易，又可以促進交易的公平性；合約模式下公平性最低，原因是應用能量匹配機制和固定成交價格使得交易缺少一定的靈活性，使得各微網提升的運行效益存在差別。

3）安全性分析

出力具有不確定性的新能源上網會給電網帶來一定的波動性，新能源就地消納可以緩解電網壓力，因此新能源的消納水平可以作為評估交易結果的安全性指標。新能源消納水平可以用電能交互情況反映，不同模式下MMGS 與電網的電能交互量如圖6所示，不同模式下MMGS 間電能交互情況如圖7所示。

圖6 MMGS 與電網的電能交互量Fig.6 Amount of electric energy interaction between MMGS and power grid

圖7 各微網間電能交互量Fig.7 Amount of electric energy interaction between each microgrid

由圖6 和圖7 可以看出不同模式下的MMGS 與電網交互電量和各微網間的電量交互情況。MMGS 與電網的電能交互量與各微網間的電能交互量呈負相關。合約模式下從電網購售電量最多，導致微網間購售電量最少；P2P 模式下從電網購電量最少，微網間電能交互量最多；價格模式下交互量居于兩者之間。通過計算得到合約模式、價格模式和P2P 模式下的安全性指數分別為0.322 7、0.537 3和0.680 3。根據不同模式下的安全性指數和圖6 和圖7 可知，P2P 交易模式下與電網的交互功率最少，新能源消納水平最高，有利于電網的安全穩(wěn)定運行。

4）環(huán)保性分析

在國家碳減排的大背景下，CO2的排放量對微網的運行效益有很大影響，將CO2排放量作為多方共治的MMGS 的環(huán)境考核指標。以MG1 為例，不同模式下的污染物排放量如圖8 所示。

圖8 不同模式下CO2排放量及成本Fig.8 CO2 emissions and costs in different modes

從圖8 可以看出，不同模式下的CO2排放量以及成本差別很小，以合約模式下的碳排放量為基準，價格模式下和P2P 模式下的碳排放量以及相應的排放成本分別相差24.43 kg、0.43 元和13.62 kg、0.36 元。造成這種情況的原因是本文所述MMGS內的熱能由GT 和GB 供應，并不與熱網進行交互。在滿足熱負荷的前提下，熱能設備出力變化很小，因此碳排放量和碳排放成本變化很小。除此之外，不同模式下GT 與GB 出力不同，MG1 在價格模式下內部購能較多，GT 出力較少，因此價格模式下CO2排放量和成本降低最多。表4 為各微網環(huán)保性評分結果。由于MG4 為小型光儲電廠，在日常運行中幾乎不排放CO2，MG4 在3 個方案下的環(huán)保性評分均為100 分。

表4 各微網環(huán)保性評分Table 4 Environmental scores of each microgrid

4.2.4 共治決策評估

采用本文提出的合約模式、價格模式和P2P 模式下的多微網能源協(xié)調交易方案，考慮經濟性、公平性、安全性和環(huán)保性指標的MMGS 能源協(xié)調綜合評價方法對上述3 個交易方案進行分析。為彌補單一賦權帶來的不足，采用層次分析法和熵值法確定主客觀權重，應用組合賦權法確定各指標權重?；诟髦笜说木C合評分結果，對于評分最高的方案進行投票選擇。

1）層次分析法

MG1 在評估過程中，認為經濟性和安全性指標更為重要，MG1 經濟性、公平性、安全性和環(huán)保性指標的相對重要性分別為5、1、3 和1。

根據MG1 各指標相對重要性得到判斷矩陣A1：

通過計算矩陣A1滿足一致性校驗要求，并得出一致性比率CR1=-0.01＜0.1，計算得到權重向量W11為：

W11=[0.50 0.10 0.30 0.10]

同樣的，在評估過程中，MG2 認為經濟性和公平性指標更為重要，MG3 認為公平性和環(huán)保性指標更為重要，MG4 則認為公平性和安全性指標更為重要。MG2、MG3 和MG4 各指標相對重要性如表5所示。

表5 各指標相對重要性Table 5 Relative importance of each indicator

根據表5 各指標相對重要性求得判斷矩陣，經一致性檢驗滿足要求，得到各微網的權重向量如表6 所示。

表6 各指標的主觀權重Table 6 Subjective weight of each indicator

2）熵值法

應用熵值法計算客觀權重過程中，得到各個微網的指標熵權，計算結果如表7 所示。各微網綜合評價結果如表8 所示。

表7 各微網指標熵權Table 7 Entropy weight of indicator for each microgrid

表8 各微網綜合評估結果Table 8 Comprehensive evaluation results of each microgrid

3）綜合評估

從綜合評估結果來看，MG1、MG2 和MG4 均會選擇方案2，而MG3 會選擇方案3。綜上，本次多微網協(xié)調交易執(zhí)行方案2，即價格交易模式下的結果，一次多微網協(xié)調交易下的共治決策執(zhí)行完畢。

5 結語

本文以MMGS 能源協(xié)調優(yōu)化交易為研究對象，提出了一種面向多微網能源協(xié)調交易的共治決策方法。通過仿真分析得到如下結論。

1）對于多微網能源協(xié)調交易，應用本文所提共治決策方法，將各微網看作對等的能量管理實體，各微網均可提出能源交易方案或對方案進行打分評估，由此構建不含中央管理單元的分散式決策和分布式能量管理架構，可解決中小型微網交易策略信息不對等問題，保證各微網在交易過程中的共治決策和自主選擇。

2）在MMGS 協(xié)調交易計算中，應用分布式優(yōu)化可以很好地與其他主體進行能量和信息的交互，保證了各微網對于能量的自主管理和靈活性調用。分布式優(yōu)化既保證了用戶隱私信息不被泄露，又緩解了方案提出者的計算負擔。

本文所提方法并未考慮實際運行中網架結構和潮流約束對交易的影響。在后續(xù)工作中，將考慮潮流約束下的多微網交易方式研究。

本文受到新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室開放課題(LAPS210005)資助，特此感謝！

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