亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于合作博弈的產(chǎn)銷者社區(qū)分布式光伏與共享儲能容量優(yōu)化

        2022-12-21 01:04:34王再闖陳來軍李笑竹梅生偉
        電工技術(shù)學(xué)報 2022年23期

        王再闖 陳來軍 李笑竹 梅生偉,,

        基于合作博弈的產(chǎn)銷者社區(qū)分布式光伏與共享儲能容量優(yōu)化

        王再闖1陳來軍2李笑竹3梅生偉1,2,3

        (1. 新疆大學(xué)電氣工程學(xué)院 烏魯木齊 830046 2. 青海大學(xué)新能源光伏產(chǎn)業(yè)研究中心 西寧 810016 3. 清華大學(xué)電機工程與應(yīng)用電子技術(shù)系 北京 100084)

        含共享儲能的分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)是提高儲能和光伏利用率,降低產(chǎn)銷者投資成本的有效途徑。社區(qū)內(nèi)部共享儲能和分布式光伏的容量配置方案不僅要考慮投資的經(jīng)濟性,還需計及社區(qū)內(nèi)部不同投資主體的利益交互帶來的影響。針對上述挑戰(zhàn),提出了基于合作博弈的共享儲能與分布式光伏容量協(xié)同規(guī)劃方法。首先,在合作博弈框架下構(gòu)建分布式光伏產(chǎn)銷者、共享儲能運營商多方參與者的策略合集與支付函數(shù);其次,分析各參與者在不同合作模式下的均衡策略,利用改進Shapley值法辨識不同參與者對合作收益的貢獻度;最后,基于某地實際的光伏數(shù)據(jù)進行了算例仿真,表明所提模型能夠?qū)崿F(xiàn)博弈各方利益在均衡意義下的最大化,同時保證資源綜合及高效利用。

        分布式光伏產(chǎn)銷者 共享儲能 合作博弈 優(yōu)化配置 分配策略

        0 引言

        隨著“雙碳”政策的推動與光伏技術(shù)的發(fā)展,以產(chǎn)銷者社區(qū)為主的新型光伏消納主體得到迅速發(fā)展[1-2]。光伏產(chǎn)銷者社區(qū)不僅可以降低用戶的用能成本,還可以促進光伏的就地消納[3-4]。目前,光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部投資主體單一,多以配置獨立儲能為主,造成光伏及儲能的實際利用率較低、投資成本較大。利用不同類型產(chǎn)銷者的能量產(chǎn)銷差異性及充放電需求差異性進行內(nèi)部電力互補和儲能共享,可以進一步提高光伏和儲能的利用率,降低投資成本。因此,在投資規(guī)劃階段考慮多主體的利益交互與協(xié)調(diào)互補特性進行分布式光伏與共享儲能的容量配置,對推動光儲系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。

        目前,國內(nèi)外對光伏產(chǎn)銷者社區(qū)光儲容量優(yōu)化配置已展開了大量研究,根據(jù)分布式光伏與儲能的結(jié)合,大致可以分為以下兩種情況。對已有分布式光伏進行儲能容量優(yōu)化配置方面,文獻[5]基于內(nèi)部供需比定價的基礎(chǔ)上分別對光伏產(chǎn)銷者社區(qū)分布式儲能和集中式儲能進行容量優(yōu)化配置。文獻[6]為解決光伏產(chǎn)銷者單獨配置儲能容量過大問題,建立了兩階段儲能容量優(yōu)化配置方法。在分布式光伏與儲能協(xié)同規(guī)劃方面,文獻[7]以負荷缺電率為指標,考慮當(dāng)?shù)氐妮椪斩燃碍h(huán)境溫度,對獨立光伏系統(tǒng)中光儲容量進行優(yōu)化配置。文獻[8]在對光伏、儲能老化機制評估的基礎(chǔ)上,通過經(jīng)濟指標確定光伏-儲能的最佳容量配置。以上文獻以光伏產(chǎn)銷者社區(qū)為研究對象,對產(chǎn)銷者社區(qū)分布式光伏與儲能容量優(yōu)化配置展開研究。其中,儲能均是作為被動的調(diào)度單元,無法體現(xiàn)儲能的獨立決策能力。同時,對于儲能均是針對光伏產(chǎn)銷者獨立配置為主,投資成本大,利用率低。為此,亟須研究提升儲能靈活性與經(jīng)濟性的新運營模式。

        共享儲能利用其規(guī)模性以及不同用戶儲能需求的時空互補性,分時復(fù)用,有效提升儲能的靈活性與經(jīng)濟性[9]。文獻[10]提出了共享儲能在發(fā)電側(cè)應(yīng)用的一種方法,通過儲能的共享來提高各風(fēng)電場儲能資源的靈活性及經(jīng)濟性。文獻[11]以共享經(jīng)濟為出發(fā)點,探討了現(xiàn)貨市場中儲能資源共享情況,并通過非合作博弈的方法建立了共享儲能的通用模型。文獻[12]借鑒航空等領(lǐng)域的超售運營策略,建立了共享模式下社區(qū)分布式光伏與儲能的聯(lián)合運行模型,從而提高儲能資源的利用率及社區(qū)內(nèi)用戶的用電經(jīng)濟性。文獻[13]提出了共享場景下計及用戶和儲能供應(yīng)商投資效益的雙層儲能配置和運營方法,通過容量租賃的方法提高儲能資源利用的靈活性。將共享儲能作為獨立的決策主體引入到產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部光儲容量優(yōu)化配置中,可以提高分布式光伏及共享儲能的利用率,降低產(chǎn)銷者的投資成本。然而,隨著光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部產(chǎn)銷者類型的增多,各參與者作為獨立的決策主體參與分布式光伏與共享儲能投資規(guī)劃時,不同投資主體的利益交互對光儲容量的優(yōu)化配置具有重要的影響。為此,亟須研究兼顧多方利益訴求的分布式光伏與共享儲能協(xié)同規(guī)劃方法。

        博弈論可準確反映多個決策主體利益交互下的智能決策行為,被廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)運行規(guī)劃中[14-16],是剖析分布式光伏與共享儲能協(xié)同規(guī)劃中多方參與者利益交互的有效手段。文獻[14]在點對點交易模式下,通過合作博弈和非合作博弈的方法分析了買方與賣方之間的利益交互關(guān)系。文獻[15]以微電網(wǎng)缺電率作為可靠性約束,通過非合作博弈和主從博弈的方法優(yōu)化微電網(wǎng)內(nèi)部各參與主體的容量配置。文獻[16]以光伏微電網(wǎng)群為對象,提出了合作博弈的市場交易模型,以實現(xiàn)不同光伏微電網(wǎng)之間的利益交互問題。

        基于上述分析,針對光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)共享儲能與分布式光伏容量協(xié)同規(guī)劃時不同投資主體的利益交互問題,建立了合作博弈的光儲容量協(xié)同規(guī)劃模型。在光伏產(chǎn)銷者社區(qū)中引入共享儲能和分布式光伏產(chǎn)銷者聯(lián)盟機制,綜合考慮不同類型光伏產(chǎn)銷者之間充放電需求差異和能量產(chǎn)銷特性差異,研究不同投資主體(共享儲能投資商-不同類型的光伏產(chǎn)銷者)利益交互情況下光儲容量的協(xié)同規(guī)劃問題,進一步分析了各參與者不同合作模式下的均衡策略。對聯(lián)盟的合作收益,考慮各參與者對聯(lián)盟利益的貢獻度,采用改進Shapley值法進行分配。最后,通過仿真驗證了本文所提分布式光伏與共享儲能協(xié)同規(guī)劃模型的可行性和合理性。

        1 社區(qū)共享儲能系統(tǒng)構(gòu)建

        1.1 分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)共享儲能系統(tǒng)框架

        本文考慮的光伏產(chǎn)銷者社區(qū)共享儲能框架如圖1所示。共享儲能作為一個獨立的決策主體與產(chǎn)銷者社區(qū)的若干個分布式光伏產(chǎn)銷者組成聯(lián)盟,聯(lián)盟內(nèi)的分布式光伏產(chǎn)銷者包括居民型光伏產(chǎn)銷者、工業(yè)型光伏產(chǎn)銷者或者商業(yè)型光伏產(chǎn)銷者。不同類型的光伏產(chǎn)銷者利用彼此間的源-荷差異性進行電力交互,同時通過各自充放電需求的互補性與共享儲能進行功率交互。

        圖1 分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)共享儲能示意圖

        由圖1可知,在光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部,儲能運營商建立一個集中式儲能來滿足各分布式光伏產(chǎn)銷者的儲能需求,通過滿足不同時刻充放電需求進行獲利。聯(lián)盟內(nèi)部通過建立自己的電力交易價格機制來約束各參與者的電力交易行為,具體的電力交易由產(chǎn)銷者社區(qū)的能源管理中心執(zhí)行。

        1.2 含共享儲能的分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)運行策略

        合理的運行策略有助于提高分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)的光伏就地消納能力及儲能的利用率。光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部,每個光伏產(chǎn)銷者及儲能運營商均配備了智能電能表,用來記錄社區(qū)內(nèi)部光伏產(chǎn)銷者與儲能運營商之間的電量交易情況。產(chǎn)銷者與產(chǎn)銷者之間,產(chǎn)銷者與共享儲能之間存在著雙邊電量交易。不同類型的光伏產(chǎn)銷者社區(qū)建立各自的光伏發(fā)電系統(tǒng)(住宅小區(qū)光伏產(chǎn)銷者或者商業(yè)樓光伏產(chǎn)銷者),在滿足自身負荷需求后,如果有盈余,首先將多余的電量在其他產(chǎn)銷者社區(qū)之間進行出售,然后將剩余的功率出售給儲能運營商進行充電,最后將剩余的功率出售給電網(wǎng)。同樣當(dāng)產(chǎn)銷者出現(xiàn)功率缺額時,首先從其他產(chǎn)銷者處購電,其次是儲能運營商,最后才是從電網(wǎng)購電。分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)具體的運行策略見附錄。

        2 產(chǎn)銷者社區(qū)共享儲能與分布式光伏產(chǎn)銷者電量交易模型

        2.1 產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部電量交易價格設(shè)定

        在電力交易的過程中,通過交易的價格來約束交易之間的先后順序。售電時約束為

        購電時約束為

        本文的電價采用三段式電價。在峰-平-谷每個時段的購、售電價格都要遵循此價格約束,本文設(shè)定電力交易之間的價格差為0.1。

        2.2 分布式光伏產(chǎn)銷者電量交易模型

        分布式光伏產(chǎn)銷者的電量交易包括購電和售電兩種情況,為了方便下文的表述,設(shè)定

        2.3 共享儲能電量交易模型

        其能量狀態(tài)約束為

        共享儲能的購售電量,按照相鄰時段的能量狀態(tài)之差進行計算,即

        3 合作博弈的共享儲能與分布式光伏容量優(yōu)化配置模型

        博弈研究的是多個決策主體在利益相互制約下,理性選擇實現(xiàn)自己目標的最優(yōu)策略的一種行為。其中,常見的非合作博弈側(cè)重于個體理性,合作博弈側(cè)重于集體理性,主從博弈側(cè)重于決策的先后順序[17]。本文分布式光伏與共享儲能容量協(xié)同優(yōu)化涉及不同投資主體的利益交互,可以通過有強制性的合作協(xié)議實現(xiàn)共贏,因此采用合作博弈的方法對分布式光伏和共享儲能的容量進行優(yōu)化配置。

        3.1 參與者及其策略

        光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部,儲能運營商建立集中式共享儲能,各分布式光伏產(chǎn)銷者共同使用。因此,本文合作聯(lián)盟的參與者為各光伏產(chǎn)銷者及共享儲能運營商。

        聯(lián)盟通過決策分布式光伏產(chǎn)銷者的容量和共享儲能的容量來最大化各自的收益。具體如下:

        3.2 參與者支付及特征函數(shù)

        本文將參與者的支付定義為年收益與年費用之差,包括售電收入、財政補貼收入(本文將財政補貼以電價系數(shù)的形式體現(xiàn))、報廢收入、購電成本、投資成本、運行維護成本。

        3.2.2 共享儲能運營商的支付

        式中,B為共享儲能的儲能容量;B為共享儲能單位容量的投資費用;B共享儲能單位容量的維護費用;B為儲能的壽命。

        3.2.3 特征函數(shù)

        本文所建的合作博弈模型是特征函數(shù)博弈,聯(lián)盟的收益依賴于參與者自身的行動并且可以在參與者內(nèi)部及進行分配,本文的特征函數(shù)定義為聯(lián)盟中成員合作創(chuàng)造的額外收益。

        3.3 分配策略

        3.3.1 常規(guī)Shapley值分配策略

        Shapley值是基于聯(lián)盟內(nèi)部各成員的邊際貢獻進行分配的一種方式[17]。其中,邊際貢獻表示參與者加入聯(lián)盟前后特征函數(shù)的差值,關(guān)注的是每一個參與者的邊際收益,如式(31)所示。該方式很好地體現(xiàn)了各成員對聯(lián)盟的邊際貢獻程度,具體公式如式(32)所示。

        3.3.2 改進Shapley值分配策略

        常規(guī)的Shapley值分配策略,聯(lián)盟內(nèi)部的各參與者具有相同的權(quán)重,是理想化情況的一種分配,難以反映不同參與者的個體差異性,尤其是在不同類型光伏產(chǎn)銷者與共享儲能的合作聯(lián)盟中,其個體差異性更加明顯。為了保證分配結(jié)果的公平合理性,維持合作聯(lián)盟的穩(wěn)定性,基于參與者的個體差異性,在進行利潤分配時除了考慮邊際貢獻,還應(yīng)考慮每個參與者對整個聯(lián)盟的利潤貢獻度。定義聯(lián)盟中利潤貢獻度取決于各種組合下其參與聯(lián)盟前后收益增量與聯(lián)盟整體收益增量之比,即

        得出聯(lián)盟內(nèi)參與者的新權(quán)重為

        得出參與者的新權(quán)重與舊權(quán)重之差為

        3.4 求解流程

        本文采用粒子群算法通過迭代搜索的方法對不同博弈模式下的均衡點進行求解,設(shè)置種群個數(shù)為100,迭代次數(shù)500,具體的求解流程如圖2所示。

        圖2 博弈均衡點求解流程

        4 算例仿真

        4.1 參數(shù)設(shè)置

        采用某地實測光伏數(shù)據(jù)對本文所提的規(guī)劃方法進行仿真驗證。分布式光伏系統(tǒng)[17]及儲能系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)[18]見表1。分布式光伏產(chǎn)銷者和共享儲能從電網(wǎng)購電時采用三段式電價,高峰時段(10:00~15:00,18:00~21:00),平時段(7:00~10:00,15:00~18:00,21:00~23:00)和低谷時段(23:00~7:00),聯(lián)盟內(nèi)部各參與者之間的能量交易服從本文的價格約束。

        表1 關(guān)鍵參數(shù)

        4.2 不同博弈模式均衡結(jié)果及支付分析

        不同博弈模式均衡結(jié)果及其支付見表2,其中M為分布式光伏產(chǎn)銷者1、N為分布式光伏產(chǎn)銷者2、B為共享儲能運營商。

        表2 不同博弈模式的均衡結(jié)果及其對應(yīng)策略下的支付

        Tab.2 Results of equilibrium and its payment under the corresponding policy

        表2中的結(jié)果表明,五種博弈模式下均衡結(jié)果既有相似性又有差異性。相似性體現(xiàn)在對于每種博弈模式都有N>M>B,即產(chǎn)銷者2的光伏容量大于產(chǎn)銷者1的光伏容量大于共享儲能的容量。原因在于產(chǎn)銷者2為商業(yè)辦公樓,在光伏出力較大的時段,負荷也較大,其負荷特性和光伏出力特性基本一致。產(chǎn)銷者1為居民用戶,只有在早晚時段負荷較大,他時段負荷較小,從而其光伏出力可以填補產(chǎn)銷者2的光伏出力差額,在滿足自己負荷的條件下賣給產(chǎn)銷者2、共享儲能以及電網(wǎng),從而以相對較小的光伏容量下即可實現(xiàn)自己的收益;相反產(chǎn)銷者2的基本負荷較大,并且其負荷特性和光伏出力特性基本一致,因此要通過售電實現(xiàn)收益,所建的光伏容量相對較大。

        差異性主要體現(xiàn)在各聯(lián)盟的總?cè)萘恳约翱傊Ц恫煌?,模?三者處于完全競爭的模式下,此時配置的總?cè)萘孔畲?,但總的支付卻是最小。模式2三者處于完全合作模式,此時配置的總?cè)萘渴亲钚。渲Ц秴s是最大,實現(xiàn)了收益的最優(yōu)。對于其他部分合作的博弈模式,優(yōu)化結(jié)果介于兩者之間。

        表2的仿真結(jié)果顯示,競爭程度的高低將會影響各獨立決策者的決策行為以及所得到的收益。

        4.3 聯(lián)盟穩(wěn)定性分析

        根據(jù)式(30)、式(31)結(jié)合表2可得不同聯(lián)盟型博弈的特征函數(shù)及邊際貢獻,具體求解過程如附錄,結(jié)果見表3。

        表3 特征函數(shù)與邊際貢獻

        Tab.3 Characteristic functions and marginal contributions

        社區(qū)內(nèi)分布式光伏產(chǎn)銷者通過結(jié)盟的方式進行儲能共享時,總聯(lián)盟必須在滿足整體理性和個體理性的條件下才能結(jié)成穩(wěn)定的聯(lián)盟。然而,對于一個參與者而言,聯(lián)盟的收益不是本質(zhì),參與者個體的收益才是本質(zhì)[15],即分布式光伏產(chǎn)銷者和共享儲能結(jié)成聯(lián)盟并通過聯(lián)盟獲益,但聯(lián)盟內(nèi)部每個成員仍需要遵循個體理性,以追求自身利益最大化為目標。

        4.4 合作收益分配分析

        表4 常規(guī)Shapley值的分配策略

        表5 基于改進Shapley值的分配策略

        Tab.5 Allocation strategies based on modified Shapley values

        結(jié)合表4和表5可知,與常規(guī)Shapley值法相比,采用改進Shapley值法進行分配時光伏產(chǎn)銷者的分配有所增加,儲能運營商的分配有所減少。作為合作聯(lián)盟的參與者,產(chǎn)銷者1和產(chǎn)銷者2承擔(dān)著社區(qū)的主要供電任務(wù),對聯(lián)盟整體帶來的利潤貢獻度最大,因此其利潤貢獻度因子的權(quán)重較高;而儲能運營商只起到輔助作用,其收益主要來自于充放電過程的套利,相對產(chǎn)銷者而言給聯(lián)盟整體帶來的利潤貢獻度較小。改進Shapley值分配方法正是基于參與者對合作聯(lián)盟利益的貢獻度對常規(guī)Shapley分配結(jié)果進行的修正,修正后的結(jié)果更加公平合理,有利于維持合作聯(lián)盟的穩(wěn)定性。

        4.5 合作聯(lián)盟內(nèi)部電力交互情況分析

        合作聯(lián)盟內(nèi)部,通過不同類型光伏產(chǎn)銷者(居民型和商業(yè)型)源-荷差異性及充放電行為的互補性,提高光伏及儲能資源的利用率,降低產(chǎn)銷者的投資壓力。為了分析光伏產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部不同投資主體間的功率交互情況,以夏季某一典型日為對象對聯(lián)盟內(nèi)部各參與者功率交互情況進行分析,如圖3所示。

        圖3 聯(lián)盟內(nèi)部各參與者功率交互

        如圖3所示,5:00~7:00時段,產(chǎn)銷者1有多余的光伏出力與產(chǎn)銷者2進行功率交互;7:00~8:00時段,產(chǎn)銷者1與產(chǎn)銷者2進行功率交互外,剩余的光伏出力對共享儲能進行充電;9:00~14:00時段,產(chǎn)銷者2與產(chǎn)銷者1進行功率交互,其中10:00~13:00時段,產(chǎn)銷者2光伏出力較大,在滿足產(chǎn)銷者1的功率交互需求外對共享儲能進行充電;19:00~21:00時段,為峰谷電價時段,此時無光伏出力,利用共享儲能放電滿足產(chǎn)銷者1和產(chǎn)銷者2的用電需求。聯(lián)盟內(nèi)部不同參與者之間的功率交互情況,表明本文所建合作博弈模型能夠促進光伏出力在社區(qū)內(nèi)部的交互,改變了傳統(tǒng)分布式光伏“自產(chǎn)自銷,余電上網(wǎng)”的消納模式,提高了分布式光伏的就地消納能力。

        4.6 與常規(guī)多目標優(yōu)化對比分析

        為突出本文所提合作博弈方法的有效性,在經(jīng)濟性目標的基礎(chǔ)上引入可靠性目標作為多目標函數(shù)對分布式光伏與共享儲能進行容量配置。常規(guī)多目標函數(shù)規(guī)劃方法與不同博弈模式下的均衡對比結(jié)果具體如圖4所示。

        圖4 多目標優(yōu)化與不同博弈模式下的優(yōu)化結(jié)果對比

        由圖4可知,通過多目標優(yōu)化方法所得的Pareto最優(yōu)解不能包含所有博弈模式下的均衡解,如博弈模式1、博弈模式4的均衡解均落在Pareto最優(yōu)解前沿之外。而實際情況中,這兩種博弈模式是真實存在的。因此,與不同博弈模式的均衡結(jié)果對比,采用多目標優(yōu)化時忽略了聯(lián)盟內(nèi)部各參與主體的獨立決策能力,無法完全體現(xiàn)不同主體的利益交互。

        4.7 參數(shù)靈敏度分析

        表1中的參數(shù)大小均會影響博弈的均衡結(jié)果,但對均衡產(chǎn)生直接影響的參數(shù)為電價和貼現(xiàn)率。

        1)電價對均衡點的影響

        為分析電價高低對均衡的影響,分別取電價為t1(峰=1.0,平=0.5,谷=0.2),t2(峰=1.2,平=0.7,谷=0.4)計算各自的均衡,并和實時電價下的均衡結(jié)果進行對比,結(jié)果如圖5所示。

        圖5 不同電價下均衡結(jié)果的對比情況

        由圖5可知,不同博弈模式下的均衡結(jié)果與價格成正相關(guān)性。對于產(chǎn)銷者1和產(chǎn)銷者2來說,其受價格影響的程度較大,對價格的變化最為敏感。對于共享儲能其均衡受價格的影響較小。原因在于,對于分布式光伏產(chǎn)銷者而言其收益的來源主要是售電收入,售電價格對產(chǎn)銷者的收益有最直接的影響,而儲能的收益的主要來源于充、放電能量的套利,受到電價的影響較小。

        2)貼現(xiàn)率對均衡點的影響

        為分析貼現(xiàn)率高低對均衡的影響,分別取= 0.11、=0.13計算其均衡結(jié)果,并和=0.12時的均衡進行對比,具體結(jié)果如圖6所示。

        圖6 不同貼現(xiàn)率下的均衡結(jié)果對比情況

        由圖6可知,不同博弈模式下的均衡結(jié)果與貼現(xiàn)率呈負相關(guān)性,且兩個光伏產(chǎn)銷者光伏容量配置對貼現(xiàn)率的大小最為敏感,共享儲能的容量配置受到貼現(xiàn)率的影響較小。原因在于,貼現(xiàn)率是將未來的資產(chǎn)折算成現(xiàn)值的一種體現(xiàn),在折算過程中要考慮的風(fēng)險因素較多,相對儲能運營商,光伏產(chǎn)銷者承擔(dān)著產(chǎn)銷者社區(qū)主要的供電任務(wù)及聯(lián)盟的主要收益來源,有較大的投資風(fēng)險,對貼現(xiàn)率的大小最為敏感。

        5 結(jié)論

        本文針對含共享儲能的分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)建立了一種基于合作博弈的共享儲能與分布式光伏容量協(xié)同規(guī)劃方法,通過理論和仿真可以得出如下結(jié)論:

        1)引入產(chǎn)銷者社區(qū)內(nèi)部電力交易機制及合作博弈的光儲容量協(xié)同規(guī)劃模型,合理地模擬了不同投資主體利益交互下分布式光伏與共享儲能的容量配置情況,實現(xiàn)資源的優(yōu)化利用,為各市場主體的投資決策提供必要的價值信息。

        2)對不同博弈模式下的均衡及支付進行了對比分析,就完全合作模式與完全對抗模式而言,總支付提高了4.16%,而總?cè)萘拷档土?.57%。說明本文所提的合作博弈模型實現(xiàn)了資源的合理利用,達到了效益最優(yōu)。

        3)改進Shapley值法在考慮不同參與者個體差異性因素下,通過各參與者對合作聯(lián)盟收益貢獻度對分配權(quán)重進行調(diào)整。與常規(guī)Shapley值法比較,光伏產(chǎn)銷者分配結(jié)果分別提高了1.26%和0.13%,共享儲能分配結(jié)果降低了3.77%,使得分配結(jié)果更加公平。

        4)通過對價格及貼現(xiàn)率靈敏度分析得出,電價與均衡結(jié)果呈正相關(guān),貼現(xiàn)率與均衡結(jié)果呈負相關(guān)。

        附 錄

        1.分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)運行策略

        附圖1 分布式光伏產(chǎn)銷者社區(qū)運行策略

        App.Fig.1 Distributed PV-prosumer community operation strategy

        2. 不同聯(lián)盟型博弈的特征函數(shù)求解

        根據(jù)式(30)并結(jié)合表2可得不同聯(lián)盟型博弈的特征函數(shù)值,具體求解結(jié)果如下。

        對于邊際貢獻的求解,根據(jù)式(31)結(jié)合表2可求解,此處不在多做贅述。

        [1] 陳國平, 董昱, 梁志峰. 能源轉(zhuǎn)型中的中國特色新能源高質(zhì)量發(fā)展分析與思考[J]. 中國電機工程學(xué)報, 2020, 40(17): 5493-5505.

        Chen Guoping, Dong Yu, Liang Zhifeng. Analysis and reflection on high-quality development of new energy with Chinese characteristics in energy transition[J]. Proceedings of the CSEE, 2020, 40(17): 5493-5505.

        [2] 卓振宇, 張寧, 謝小榮, 等. 高比例可再生能源電力系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及發(fā)展挑戰(zhàn)[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2021, 45(9): 171-191.

        Zhuo Zhenyu, Zhang Ning, Xie Xiaorong, et al. Key technologies and developing challenges of power system with high proportion of renewable energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(9): 171-191.

        [3] 張迪, 苗世洪, 周寧, 等. 分布式發(fā)電市場化環(huán)境下各交易主體響應(yīng)行為模型[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(15): 3327-3340.

        Zhang Di, Miao Shihong, Zhou Ning, et al. Research on response behavior model of trading entities considering the marketization environment of distributed generation[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(15): 3327-3340.

        [4] 涂青宇, 苗世洪, 張迪, 等. 分布式發(fā)電市場化環(huán)境下基于價格型需求響應(yīng)的農(nóng)村光伏交易模式研究[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(22): 4784-4797.

        Tu Qingyu, Miao Shihong, Zhang Di, et al. Research on rural photovoltaic trading pattern based on price-based demand response under marketization environment of distributed generation[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(22): 4784-4797.

        [5] Rodrigues D L, Ye Xianming, Xia Xiaohua, et al. Battery energy storage sizing optimisation for different ownership structures in a peer-to-peer energy sharing community[J]. Applied Energy, 2020, 262: 114498.

        [6] Huang Pei, Sun Yongjun, Lovati M, et al. Solar-photovoltaic-power-sharing-based design optimization of distributed energy storage systems for performance improvements[J]. Energy, 2021, 222: 119931.

        [7] 胡國珍, 段善旭, 蔡濤, 等. 基于液流電池儲能的光伏發(fā)電系統(tǒng)容量配置及成本分析[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2012, 27(5): 260-267.

        Hu Guozhen, Duan Shanxu, Cai Tao, et al. Sizing and cost analysis of photovoltaic generation system based on vanadium redox battery[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2012, 27(5): 260-267.

        [8] Hernández J C, Sanchez-Sutil F, Mu?oz-Rodríguez F J. Design criteria for the optimal sizing of a hybrid energy storage system in PV household-prosumers to maximize self-consumption and self-sufficiency[J]. Energy, 2019, 186: 115827.

        [9] 陳岑, 武傳濤, 康慨, 等. 基于改進Owen值法的分布式儲能雙層合作博弈優(yōu)化策略[J]. 中國電機工程學(xué)報, 2022, 42(11): 3924-3936.

        Chen Cen, Wu Chuantao, Kang Kai, et al. Optimal strategy of distributed energy storage two-layer cooperative game based on improved Owen-value method[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(11): 3924-3936.

        [10] 孫偲, 陳來軍, 邱欣杰, 等. 基于合作博弈的發(fā)電側(cè)共享儲能規(guī)劃模型[J]. 全球能源互聯(lián)網(wǎng), 2019, 2(4): 360-366.

        Sun Cai, Chen Laijun, Qiu Xinjie, et al. A generation-side shared energy storage planning model based on cooperative game[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2019, 2(4): 360-366.

        [11] Kalathil D, Wu Chenye, Poolla K, et al. The sharing economy for the electricity storage[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(1): 556-567.

        [12] 葉晨, 王蓓蓓, 薛必克, 等. 考慮超售的共享分布式光儲混合運營模式協(xié)同策略研究[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2022, 37(7): 1836-1846.

        Ye Chen, Wang Beibei, Xue Bike, et al. Study on the coordination strategy of sharing distributed photovoltaic energy storage hybrid operation mode considering overselling[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2022, 37(7): 1836-1846.

        [13] He Hongjie, Cheng Liang, Zhu Huan, et al. Optimal capacity pricing and sizing approach of cloud energy storage: a Bi-level model[C]//2019 IEEE Power & Energy Society General Meeting, Atlanta, GA, USA, 2019: 1-5.

        [14] Mei Shengwei, Wang Yingying, Liu Feng, et al. Game approaches for hybrid power system planning[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2012, 3(3): 506-517.

        [15] 葛少云, 李吉峰, 劉洪, 等. 考慮智能建筑特性的多微網(wǎng)端對端能量交易方法[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2021, 45(6): 203-214.

        Ge Shaoyun, Li Jifeng, Liu Hong, et al. Peer-to-peer energy trading method for multiple microgrids considering characteristics of smart building[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(6): 203-214.

        [16] 劉念, 趙璟, 王杰, 等. 基于合作博弈論的光伏微電網(wǎng)群交易模型[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2018, 33(8): 1903-1910.

        Liu Nian, Zhao Jing, Wang Jie, et al. A trading model of PV microgrid cluster based on cooperative game theory[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2018, 33(8): 1903-1910.

        [17] 梅生偉, 劉鋒, 魏韡. 工程博弈論基礎(chǔ)及電力系統(tǒng)應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2016.

        [18] Lombardi P, Schwabe F. Sharing economy as a new business model for energy storage systems[J]. Applied Energy, 2017, 188: 485-496.

        Capacity Optimization of Distributed PV and Shared Energy Storage of Prosumer Community Based on Cooperative Game

        Wang Zaichuang1Chen Laijun2Li Xiaozhu3Mei Shengwei1,2,3

        (1. College of Electrical Engineering Xinjiang University Urumqi 830046 China 2. New Energy Photovoltaic Center of Qinghai University Xining 810016 China 3. Department of Electrical Engineering Tsinghua University Beijing 100084 China)

        Distributed PV-prosumer community with shared energy storage is an effective way to improve the utilization of energy storage and PV , reduce the investment costs of prosumers. Capacity configuration schemes for shared energy storage and PV within communities need to consider the impact of investment economics and the interaction of the interests of different investment agents. Aiming at this challenge, a collaborative planning method of shared energy storage and distributed PV based on cooperative game is proposed .First, the strategy set and payment function of distributed PV-prosumers and shared energy storage operators are constructed in the framework of cooperative game. Second, the equilibrium strategies of each player under different cooperation models are analyzed, and the improved Shapley value method is used to identify the contribution of different player to the cooperation benefits. Finally, a simulation is carried out based on the actual PV data of a certain place, which shows that the proposed model can maximize the interests of all players and ensure the comprehensive and efficient utilization of resources.

        Distributed PV-prosumer, shared energy storage, cooperative game, optimal configuration, allocation strategy

        10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.220431

        TM731

        國家自然科學(xué)基金資助項目(52077109)。

        2022-03-28

        2022-04-30

        王再闖 男,1988年生,博士研究生,研究方向為新能源發(fā)電與儲能技術(shù)。E-mail:714553929@qq.com

        陳來軍 男,1984年生,博士,教授,研究方向為新能源發(fā)電與儲能技術(shù)。E-mail:chenlaijun@qhu.edu.cn(通信作者)

        (編輯 赫蕾)

        香港三日本三级少妇三级视频| 日本高清免费播放一区二区| 日韩极品在线观看视频| 亚洲av福利天堂一区二区三| 天天天天躁天天爱天天碰| 国产午夜无码视频免费网站| 日本a一区二区三区在线| 精品福利一区二区三区蜜桃| 亚洲熟妇无码一区二区三区导航| 另类免费视频在线视频二区| 在线观看国产精品自拍| 亚洲国产色婷婷久久精品| 午夜精品久久久久久毛片| 亚洲色图在线观看视频| 中文字幕亚洲乱码熟女在线| 日本熟女中文字幕在线| 99亚洲男女激情在线观看| 亚洲 成人 无码 在线观看| 91精品国产综合久久久蜜臀九色 | 偷拍激情视频一区二区| 精品在线视频在线视频在线视频| 日韩丰满少妇无码内射| 欧美成人中文字幕| 国产成人av一区二区三| 91亚洲最新国语中文字幕| 亚洲天堂av中文字幕在线观看 | 极品美女一区二区三区免费| 欧美黑人性暴力猛交喷水黑人巨大| 亚洲av无码片在线播放| 国产精品成年人毛片毛片| 亚洲中文字幕无码爆乳app| 精品人人妻人人澡人人爽牛牛| 久久精品国产亚洲AⅤ无码剧情| 国内嫩模自拍偷拍视频| 亚洲欧美日韩在线不卡| 精品 无码 国产观看| 白色白色白色在线观看视频 | 亚洲激情综合中文字幕| 色一情一区二区三区四区| 欧美人与禽交zozo| 国产丝袜一区丝袜高跟美腿|