范宏，袁宏道

( 上海電力大學(xué)電氣工程學(xué)院，上海 200090)

0 引言

隨著國家能源市場改革的不斷深化，電、氣、熱等能源已經(jīng)由壟斷逐步走向市場化，由于綜合能源市場參與主體眾多，因此建立合理的能源交易機(jī)制，在保證各市場參與主體安全運(yùn)行的前提上尋求利益均衡的能源交易優(yōu)化策略，對(duì)推動(dòng)能源市場的發(fā)展具有重要的意義［1］。

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)( Region Integrated Energy System，RIES) 起到“承上啟下”的作用，是大電網(wǎng)與用戶之間的紐帶，能夠滿足區(qū)域內(nèi)用戶的多種用能需求［2］。當(dāng)前，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于RIES 的協(xié)同優(yōu)化和能源市場交易層面已展開了研究。

文獻(xiàn)［3］將電轉(zhuǎn)氣裝置進(jìn)行精細(xì)化建模，計(jì)及源荷雙側(cè)的不確定性建立兩階段魯棒模型，尋找可再生能源出力以及負(fù)荷最惡劣場景進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)［4］建立了計(jì)及可轉(zhuǎn)移負(fù)荷的電-氣互聯(lián)系統(tǒng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，利用模糊集方法和加權(quán)綜合指標(biāo)法進(jìn)行優(yōu)化求解。文獻(xiàn)［5-7］提出了能源市場參與的RIES 優(yōu)化調(diào)度，但是RIES 僅作為能源價(jià)格接受者，沒有充分考慮與上級(jí)能源經(jīng)銷商以及用戶之間的互動(dòng)，只是通過內(nèi)部各能源耦合設(shè)備的出力來進(jìn)行優(yōu)化調(diào)節(jié)。

隨著綜合能源市場化的推進(jìn)，RIES 中各能源主體的交互不斷深入，能源價(jià)格會(huì)影響用戶用能需求，用戶用能需求也會(huì)反作用于能源價(jià)格［8］，針對(duì)這一利益沖突，現(xiàn)有學(xué)者采用博弈論等方法進(jìn)行研究。文獻(xiàn)［9］考慮風(fēng)電和負(fù)荷的不確定性，基于非合作博弈理論建立了電、氣網(wǎng)公司凈收益模型，力求在不確定因素下保證各能源公司的收益最高。文獻(xiàn)［10］建立了一主多從的綜合能源系統(tǒng)博弈互動(dòng)模型，將綜合能源銷售商為領(lǐng)導(dǎo)者，冷熱電聯(lián)供運(yùn)營者和用戶作為跟隨者，來追求各能源主體利益最大時(shí)的交易策略。文獻(xiàn)［11］重點(diǎn)考慮用戶需求側(cè)的能源響應(yīng)，基于演化博弈理論，分析不同用能方式對(duì)于電-氣互聯(lián)系統(tǒng)的影響。文獻(xiàn)［12］基于重復(fù)博弈理論將微能源網(wǎng)和配電網(wǎng)作為博弈對(duì)象，以配電網(wǎng)內(nèi)電容器的投切來改變對(duì)微能源網(wǎng)的供電響應(yīng)，通過自適應(yīng)粒子群算法得到兩者的博弈均衡結(jié)果。文獻(xiàn)［13］建立了包含產(chǎn)能基地、系統(tǒng)管理商和用戶的供需雙側(cè)博弈模型，提出了一種兩階段博弈策略，通過電價(jià)型和激勵(lì)性綜合需求響應(yīng)實(shí)現(xiàn)供需雙側(cè)聯(lián)合優(yōu)化。上述文獻(xiàn)雖然已經(jīng)提出了多能源主體博弈互動(dòng)框架，但是大多基于電能作為博弈互動(dòng)對(duì)象，未充分考慮電、氣、熱等負(fù)荷及其能源價(jià)格對(duì)博弈結(jié)果的影響，且現(xiàn)有研究大多僅基于能源樞紐與用戶之間的互動(dòng)交易，也未考慮能源樞紐中儲(chǔ)能設(shè)備對(duì)于能源交易的影響。

本文考慮電、氣、熱負(fù)荷及其能源價(jià)格，建立能源樞紐供需雙側(cè)的多能博弈互動(dòng)模型。在供給側(cè)，能源樞紐以自身收益最高來決策能源購買量，能源經(jīng)銷商通過調(diào)整售能價(jià)格來刺激能源樞紐的購能量; 在需求側(cè)，能源樞紐通過調(diào)整給用戶的售能價(jià)格以及各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備出力使得自身收益最高，而用戶通過調(diào)節(jié)負(fù)荷大小來響應(yīng)售能價(jià)格以達(dá)到用能成本最小。通過分析證明了所提博弈互動(dòng)模型存在唯一的納什均衡解，并采用粒子群優(yōu)化算法求解。通過算例結(jié)果證明了能源樞紐供需雙側(cè)的多能博弈互動(dòng)框架下，RIES 能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化運(yùn)行的目標(biāo)。

1 RIES 博弈互動(dòng)框架

文章構(gòu)建的RIES 如圖1 所示，涉及電、氣和熱三種能源形式，包含風(fēng)力發(fā)電、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備以及能源儲(chǔ)存設(shè)備。RIES 包括了能源經(jīng)銷商( Energy Dealer，ED) 、能源樞紐( Energy Hub，EH) 以及用戶( Energy User，EU) 三個(gè)能源主體。EH 中主要包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)、熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備( CHP) 、燃?xì)忮仩t( GB) 、電鍋爐( EB) 、電轉(zhuǎn)氣設(shè)備( PtG) 以及儲(chǔ)電設(shè)備( SE) 。

圖1 RIES 結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of RIES

RIES 博弈互動(dòng)架構(gòu)如圖2 所示，參與博弈的有能源經(jīng)銷商、能源樞紐和用戶，能源樞紐作為多種能源轉(zhuǎn)換傳輸?shù)募~帶，在接收到能源經(jīng)銷商的售能報(bào)價(jià)之后，通過調(diào)整購能量和各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的出力來使得自身收益最大化，還可以通過制定銷售給用戶的能源價(jià)格來改變用戶的用能習(xí)慣。能源經(jīng)銷商通過能源樞紐的購能量來調(diào)整銷售策略，使得自身利益最大化。用戶則通過改變用能負(fù)荷大小來適應(yīng)能源樞紐的售能價(jià)格，滿足自身的用能效益。

圖2 RIES 博弈互動(dòng)架構(gòu)圖Fig.2 Game interaction framework of RIES

2 各能源主體決策模型

2.1 能源經(jīng)銷商模型

能源經(jīng)銷商考慮售能側(cè)出力計(jì)劃與用戶側(cè)用能需求，并制定能源價(jià)格，目標(biāo)是能源經(jīng)銷商的利益最大化，目標(biāo)函數(shù)可表示為:

式中FED為能源經(jīng)銷商的利潤;T為總時(shí)段數(shù)，文中為24 個(gè)小時(shí);為t時(shí)段能源經(jīng)銷商售能收入;和分別為能源經(jīng)銷商發(fā)電機(jī)和天然氣站的運(yùn)行費(fèi)用。

式中Δt為時(shí)間長度;和分別為t時(shí)段能源經(jīng)銷商發(fā)電機(jī)組和天然氣站的出售功率;和分別為t時(shí)段能源經(jīng)銷商的售電價(jià)格和售氣價(jià)格;ae、be、ce和ag、bg、cg分別為能源經(jīng)銷商發(fā)電機(jī)和天然氣站的運(yùn)行費(fèi)用系數(shù)。

2.2 能源樞紐模型

能源樞紐在確定能源經(jīng)銷商電價(jià)以及天然氣價(jià)格的情況下，調(diào)整向用戶的售能價(jià)格以及內(nèi)部各個(gè)能源轉(zhuǎn)換設(shè)備的出力，優(yōu)化目標(biāo)為能源樞紐銷售收益與運(yùn)行成本之差最大，目標(biāo)函數(shù)為:

式中FEH為能源樞紐的收益;為t時(shí)段能源樞紐售能收入;comc為各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用;cpec為能源樞紐污染排放費(fèi)用。

式中λe、λg、λh分別為能源樞紐向用戶的售電、售氣、售熱價(jià)格;Le，t、Lg，t和Lh，t分別為t時(shí)段用戶電、氣和熱負(fù)荷功率實(shí)際值;k表示各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備編號(hào);為k類設(shè)備運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用系數(shù);為k類設(shè)備t時(shí)段出力; ρ 為單位污染排放費(fèi)用系數(shù);Pw，t分別為t時(shí)段風(fēng)電出力實(shí)際值。

2.3 用戶模型

多能博弈互動(dòng)過程中，用戶側(cè)在確定電、氣、熱價(jià)格后，用戶響應(yīng)價(jià)格調(diào)整自身用能需求，還要同時(shí)考慮用戶的用能滿意程度，其模型為:

式中FEU為用戶用能成本;fEUt 為用戶的用能依賴成本函數(shù)，可表示為下式( 12) 各類能源的二次函數(shù)表達(dá)式，是指用戶對(duì)于m類能源m∈ {e，h，g} 的需求程度的量化。用戶對(duì)m類能源的依賴程度越高，則fEUt越大，說明用戶愿意承受更高的用能成本來滿足用能需求。

式中γm為用戶對(duì)m類能源的需求程度，表示用戶對(duì)于該類能源的依賴程度，其值越大，說明用戶對(duì)于該類能源的需求越高，進(jìn)而影響用戶對(duì)該類能源的需求量大小;Dm，t為用戶m類能源負(fù)荷的初始大小。

2.4 約束條件

RIES 系統(tǒng)需滿足各類能源供需平衡約束、能源轉(zhuǎn)換設(shè)備運(yùn)行約束、能源儲(chǔ)存設(shè)備運(yùn)行約束以及能源交易約束。

2.4.1 能源供需平衡約束

2.4.2 能源轉(zhuǎn)換設(shè)備運(yùn)行約束

1) CHP 運(yùn)行約束。

2) GB 運(yùn)行約束。

3) EB 運(yùn)行約束。

4) PtG 運(yùn)行約束。

2.4.3 能源儲(chǔ)存設(shè)備運(yùn)行約束

儲(chǔ)電設(shè)備受到容量和最大充放電約束，并且在同一時(shí)刻不允許充放電同時(shí)進(jìn)行，為保證下個(gè)調(diào)度周期有可調(diào)節(jié)容量，首末時(shí)刻電量應(yīng)相等。

式中Ee，t和Ee，t－1分別為t時(shí)段和t－1 時(shí)段儲(chǔ)電設(shè)備的儲(chǔ)電量;和Pdise，t分別為t時(shí)段儲(chǔ)電設(shè)備的充、放電功率; βe為儲(chǔ)電設(shè)備的容量;和ηdise分別為儲(chǔ)電設(shè)備充、放電效率;和分別為儲(chǔ)電設(shè)備的允許充放電功率的最大值;Ee，0和Ee，T分別為儲(chǔ)電設(shè)備初始時(shí)刻和末尾時(shí)刻的電能占比;和udise，t為儲(chǔ)電設(shè)備的狀態(tài)變量為1 時(shí)說明儲(chǔ)電設(shè)備正在充電，udise，t為1 時(shí)則處于放電狀態(tài)，其他狀態(tài)表示為0。

2.4.4 能源交易約束

為保證能源樞紐的收益，售給用戶的能源價(jià)格應(yīng)滿足一定約束，過高會(huì)使用戶用能成本過高，過低會(huì)讓能源樞紐的收益難以得到保障; 同時(shí)能源經(jīng)銷商的能源售出價(jià)格也應(yīng)滿足一定約束，過高會(huì)使能源樞紐的能源購入量減小，過低會(huì)讓能源經(jīng)銷商虧損。

3 博弈互動(dòng)分析

博弈互動(dòng)目標(biāo)是追求能源經(jīng)銷商、能源樞紐和用戶各自利益最大化的過程。Stackelberg 博弈唯一最優(yōu)解為納什均衡解。

在供給側(cè)博弈中，能源經(jīng)銷商以利潤FED最大決策出最優(yōu)實(shí)時(shí)電價(jià)、最優(yōu)實(shí)時(shí)氣價(jià)，能源樞紐以收益FEH最大決策出最優(yōu)電功率購入量、最優(yōu)氣功率購入量，直到博弈雙方達(dá)到納什均衡解。

在需求側(cè)博弈中，能源樞紐以收益FEH最大決策出出售給用戶的最優(yōu)能源價(jià)格，用戶以用能成本函數(shù)FEU最小決策出最優(yōu)用能負(fù)荷大小，直到博弈雙方達(dá)到納什均衡解。

3.1 納什均衡解存在且唯一證明

當(dāng)Stackelberg 博弈模型滿足以下條件時(shí)，則存在唯一的納什均衡解［14］:

1) 博弈互動(dòng)對(duì)象的取值空間為非空緊凸集;

2) 當(dāng)博弈的領(lǐng)導(dǎo)者給定策略后，跟隨者存在唯一最優(yōu)策略;

3) 當(dāng)博弈的跟隨者給定策略后，領(lǐng)導(dǎo)者存在唯一最優(yōu)策略。

根據(jù)各能源主體決策模型的約束條件式(13) ～式(19) 可知，各能源主體的決策變量都是有界、非空且緊凸，因此博弈模型滿足條件1) 。

需求側(cè)博弈中，用戶用能成本函數(shù)FEU對(duì)用能負(fù)荷Lm，t求一階偏導(dǎo)可得:

令上述一階偏導(dǎo)等于0 得到用能負(fù)荷最優(yōu)值:

將式(20) 再分別對(duì)Le，t、Lg，t和Lh，t求二階偏導(dǎo):

因?yàn)棣胢和Dm，t為正值，式( 22) 恒小于0，因此式(21) 為用戶效益函數(shù)的極大值點(diǎn)。能源樞紐售能價(jià)格變化時(shí)，極值點(diǎn)可能位于負(fù)荷區(qū)間的邊界上，但無論能源樞紐售能價(jià)格取值如何，可得唯一用能負(fù)荷最優(yōu)解。

將最優(yōu)用能負(fù)荷式(21) 代入能源樞紐收益函數(shù)式(7) ，再分別對(duì)λe、λg、λh求二階偏導(dǎo)，可得:

式(23) 恒小于0，因此當(dāng)用戶用能負(fù)荷確定時(shí)，可得唯一能源樞紐售能價(jià)格最優(yōu)解。

供給側(cè)博弈與需求側(cè)博弈同理，當(dāng)能源經(jīng)銷商售電、售氣價(jià)格確定時(shí)，可得唯一能源樞紐購能量最優(yōu)解;當(dāng)能源樞紐購能量確定時(shí)，可得能源經(jīng)銷商售電、售氣價(jià)格唯一最優(yōu)解，因此本文博弈模型滿足條件2)和條件3) 。綜上所述，所提Stackelberg 博弈模型存在唯一納什均衡解。

3.2 求解方法

博弈互動(dòng)交易模型目標(biāo)是求解供需雙側(cè)各能源主體的納什均衡解，實(shí)際上是求各能源主體目標(biāo)函數(shù)曲線的交點(diǎn)。求解納什均衡解的過程可理解為是將劣勢策略不斷淘汰后求得的最佳結(jié)果［15］。文中采用粒子群優(yōu)化算法［16］求解納什均衡解，求解過程可分為兩步，第一步求解得到需求側(cè)納什均衡解，并將結(jié)果代入供給側(cè)博弈互動(dòng)交易模型中，第二步求解代入之后的供給側(cè)模型得到供給側(cè)納什均衡解，再將供給側(cè)納什均衡解代入需求側(cè)模型中循環(huán)求解，直到各能源主體利益變化滿足條件為止。RIES 博弈求解流程圖如圖3 所示。

圖3 RIES 博弈求解流程圖Fig.3 Game solving flow chart of RIES

在求解流程中，外層循環(huán)采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)能源經(jīng)銷商售能價(jià)格和能源樞紐購能量進(jìn)行優(yōu)化，粒子適應(yīng)度為能源經(jīng)銷商利益目標(biāo)，適應(yīng)度計(jì)算通過內(nèi)層各主體的決策模型計(jì)算求得，采用CPLEX 求解器進(jìn)行求解，以加快算法求解速度并保證結(jié)果的精確性。文中RIES 博弈求解步驟為:

步驟1:輸入系統(tǒng)參數(shù)，包括RIES 各能源轉(zhuǎn)換設(shè)備參數(shù)、風(fēng)電和負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)等;

步驟2:初始化種群。生成能源經(jīng)銷商種群M，共M個(gè)粒子，粒子即表示能源經(jīng)銷商售能價(jià)格;生成能源樞紐種群N，共N個(gè)粒子，粒子即表示能源樞紐購能量;

需求側(cè)博弈中雙目標(biāo)函數(shù)可見已經(jīng)轉(zhuǎn)化為式(24)單目標(biāo)函數(shù)，自變量為能源樞紐售能價(jià)格λm，t，需滿足式(19) 售能價(jià)格約束，其中λm，min和λm，max可表示為:

式中Lm，max和Lm，min分別為用戶使用m類能源負(fù)荷的上下限。

需求側(cè)博弈模型轉(zhuǎn)化為上述單目標(biāo)函數(shù)后，采用CPLEX 求解器進(jìn)行求解得到需求側(cè)納什均衡解。

步驟4:在求解得到需求側(cè)納什均衡解之后，將需求側(cè)的能源策略作為輸入，粒子適應(yīng)度為能源經(jīng)銷商的利潤，進(jìn)一步求解得到供給側(cè)納什均衡解。

其中，算法中粒子適應(yīng)度函數(shù)表示為:

式中ck和Sk分別為第k輪循環(huán)時(shí)能源經(jīng)銷商的售能價(jià)格和能源樞紐的購能量;K為最大循環(huán)次數(shù)。

步驟5:直至達(dá)到循環(huán)次數(shù)或者粒子適應(yīng)度滿足收斂誤差要求ε 時(shí)，循環(huán)結(jié)束。否則更新粒子的速度和位置，返回步驟3 進(jìn)行下一輪迭代計(jì)算。

其中，粒子適應(yīng)度收斂條件為:

步驟6:最后輸出RIES 供需雙側(cè)博弈結(jié)果。

4 算例分析

4.1 算例概述

文中以冬季上海某地工業(yè)園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的典型日為例，RIES 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示，以全天24 h 進(jìn)行日前交易決策，基于MATLAB2017a 平臺(tái)進(jìn)行仿真。用戶側(cè)各負(fù)荷需求和風(fēng)電出力預(yù)測值見圖4。RIES 中的各設(shè)備參數(shù)如表1 所示。儲(chǔ)電設(shè)備的容量為2. 5 MW·h，充放效率為0.9，儲(chǔ)電占比上下限分別為0.8和0.2，允許的最大充放電都為0.5 MW，運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用為1.8 元·MW－1。能源經(jīng)銷商的發(fā)電機(jī)和天然氣站運(yùn)行費(fèi)用系數(shù)如表2 所示。粒子群算法最大迭代次數(shù)為300，種群數(shù)量為100，收斂誤差ε 為10－3。

表1 RIES 設(shè)備參數(shù)Tab.1 Parameters of units in RIES

表2 能源經(jīng)銷商機(jī)組運(yùn)行成本系數(shù)Tab.2 Operating cost coefficient of energy dealer unit

圖4 負(fù)荷和風(fēng)電出力預(yù)測Fig.4 Prediction of load and wind power output

4.2 結(jié)果分析

能源經(jīng)銷商和能源樞紐的售能收益優(yōu)化迭代結(jié)果如圖5 所示。博弈初期雙方收益函數(shù)受到彼此能源策略的影響制約，互動(dòng)雙方的競爭比較激烈，導(dǎo)致售能收益曲線波動(dòng)較大，第70 次博弈后，博弈已經(jīng)取得納什均衡解，售能收益已經(jīng)收斂。當(dāng)博弈得到納什均衡解之后，雙方的能源策略不在改變，在此策略下，任一能源主體都不能私自改變能源策略使得自身收益更高。最終，能源經(jīng)銷商與能源樞紐的售能收益分別為102357.7元和69789.2 元。

圖5 售能收益優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Optimization results of energy sales revenue

能源經(jīng)銷商與能源樞紐的售能價(jià)格策略如圖6 所示。虛線為各能源價(jià)格的上下限，可以看出各能源價(jià)格波動(dòng)趨勢與各類負(fù)荷變化趨勢類似，如能源經(jīng)銷商售電價(jià)格和能源樞紐售電價(jià)格在11 h －13 h 和17 h －20 h出現(xiàn)兩處峰值，這是為了刺激CHP 機(jī)組多發(fā)電，用戶少用電，減少了能源樞紐向能源經(jīng)銷商的購電成本，從而增加收益。氣價(jià)和熱價(jià)與電價(jià)類似，此處不再贅述。

圖6 售能價(jià)格曲線Fig.6 Energy sales price curve

圖7為多種能源參與的能源樞紐供需雙側(cè)博弈得到均衡解之后的RIES 電、氣、熱能平衡結(jié)果。

圖7 RIES 功率平衡結(jié)果Fig.7 RIES power balance results

4.2.1 供給側(cè)多能交易對(duì)博弈影響

文章通過4 個(gè)不同博弈場景來研究供給側(cè)多種能源參與交易對(duì)能源樞紐與能源經(jīng)銷商收益造成的影響。場景一:能源經(jīng)銷商與能源樞紐之間存在電能、天然氣博弈交易;場景二:能源經(jīng)銷商與能源樞紐之間存在電能博弈交易，能源經(jīng)銷商售氣價(jià)格固定;場景三:能源經(jīng)銷商與能源樞紐之間存在天然氣博弈交易，能源經(jīng)銷商售電價(jià)格固定;場景四:能源經(jīng)銷商給能源樞紐的售電價(jià)格、售氣價(jià)格固定，兩者不存在博弈互動(dòng)。場景二～場景四中的能源固定售價(jià)取自場景一中對(duì)應(yīng)能源的平均售價(jià)，以上所有場景均存在需求側(cè)博弈互動(dòng)。

表3 為4 個(gè)不同博弈場景下能源經(jīng)銷商與能源樞紐的收益對(duì)比。從表3 中可知，僅存在一種能源博弈交易的場景二、場景三對(duì)比能源價(jià)格完全固定的場景四，能源經(jīng)銷商和能源樞紐的收益更高; 同時(shí)存在電、氣博弈交易的場景一中兩者收益對(duì)比僅存在單一能源博弈的場景二、場景三更高，這是因?yàn)槎喾N能源參與的博弈形式可以通過不同能源的替代和綜合需求響應(yīng)來實(shí)現(xiàn)能源間的協(xié)同優(yōu)化配置。因此，所提的多種能源參與的供需雙側(cè)博弈互動(dòng)模型具有較好的經(jīng)濟(jì)性。

表3 不同博弈場景下售能收益對(duì)比Tab.3 Comparison of energy sales revenue under different game scenarios

4.2.2 博弈互動(dòng)下的RIES 調(diào)度分析

在1 h－5 h 和23 h －24 h，風(fēng)電出力滿足系統(tǒng)負(fù)荷，儲(chǔ)電設(shè)備為充能狀態(tài)，將多余電量儲(chǔ)存，減少了棄風(fēng)懲罰成本，利于系統(tǒng)的削峰填谷。在這一時(shí)間段內(nèi)，由于能源經(jīng)銷商售電價(jià)格較低，能源樞紐向其購電，不足電量由CHP 機(jī)組提供，熱能則主要有CHP 機(jī)組和EB 機(jī)組提供。在11 h－13 h，為了應(yīng)對(duì)熱負(fù)荷增大的情況，熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備出力增加，能源樞紐購電量進(jìn)一步增加。在10 h－20 h，用戶用電需求較大，能源經(jīng)銷商售電價(jià)格高于售氣價(jià)格，能源樞紐更傾向用CHP 機(jī)組產(chǎn)電和產(chǎn)熱，熱能不足部分則由EB 和GB 機(jī)組提供。而8 h－11 h、14 h－16 h 和18 h －21 h 時(shí)段電價(jià)較高時(shí)儲(chǔ)電設(shè)備釋放電能，儲(chǔ)電設(shè)備的引入利于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的靈活調(diào)度。

5 結(jié)束語

文章建立了基于供需雙側(cè)多能博弈互動(dòng)的RIES優(yōu)化模型，通過Stackelberg 博弈實(shí)現(xiàn)了能源樞紐與能源經(jīng)銷商以及用戶之間的博弈互動(dòng)，采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行循環(huán)迭代求解，分析結(jié)果表明:

1) 建立的RIES 博弈互動(dòng)策略存在納什均衡解，且模型具有較好的收斂性;

2) 多種能源參與的博弈形式可以通過不同能源的替代和綜合需求響應(yīng)來實(shí)現(xiàn)能源間的協(xié)同優(yōu)化配置，具有較好的經(jīng)濟(jì)性;

3) 能源樞紐中多種能源轉(zhuǎn)換設(shè)備以及儲(chǔ)電設(shè)備的引入能夠使得各種能源間靈活轉(zhuǎn)換，有利于實(shí)現(xiàn)源-荷-儲(chǔ)協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行。