CN112491036A - 一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统 - Google Patents

一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统，涉及电力系统的交直流配电网调峰管控技术领域，方法包括以下步骤：步骤1，构建配电网运营商，电动汽车用户和储能运营商三者的互动博弈模型；步骤2，根据步骤1构建的互动博弈模型，进行三者之间的博弈；步骤3，证明互动博弈模型的均衡值存在且唯一；步骤4，通过对互动博弈模型进行求解均衡值判断第e轮博弈过程是否达到博弈均衡状态；系统包括基于多主体互动博弈的交直流混合配电网调峰运行管控模型，交直流混合配电网调峰运行管控模型包括状态监测模块、可控机组控制决策模块、信息交互模块、实时电价决策模块和行为模块，本发明能提高系统的供电能力和系统安全性。

Description

一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统的交直流配电网调峰管控技术领域，具体为一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统。
背景技术
目前，在配电网调峰管控技术方面，大多数研究都仅考虑提升配电网自身调峰能力，通过增加可控机组容量，提高风电、光伏等清洁能源预测精度等手段对配电网进行调峰管控，但是近依靠配电网自身参与调峰会提高配电网运行成本和建设成本，不利于电网长远发展。因此，发展电网中具有储能性质的其他主体，例如电动汽车和储能装置参与调峰，不仅可以降低配电网运行成本，也可以提高其他主体的收益。但是目前的研究均为对单一网络或馈线进行调峰，未能考虑多个网络或馈线之间的功率支撑。由于交直流配电网具有变流器等可控电力电子原件，具有潮流可控、无谐波等优点被广泛应用，但是目前的配电网调峰管控技术均只适用于交流网络，缺乏针对交直流配电网络且考虑多个网络或馈线之间功率支撑的调峰管控技术研究。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法及系统。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，包括以下步骤：
步骤1，根据配电网运营商，电动汽车用户和储能运营商在电网运行的角色不同，以配电网负荷曲线稳定性和各主体利益最大化为目标函数构建三者的互动博弈模型；
步骤2，根据步骤1构建的互动博弈模型，在一个博弈回合中，配电网运营商根据上一博弈回合中时段i电动汽车用户、储能运营商参与情况及自身收益和削峰填谷情况调整这一博弈回合机组出力和实时电价，并将实时电价发布至公共电能平台,电动汽车用户和储能运营商将充放电功率反馈至公共电能平台，则该博弈回合中i时段博弈结束，依次进行i+1，i+2，…时段博弈，直至完成24个时段，进入下一轮博弈回合；
步骤3，证明互动博弈模型的均衡值存在且唯一；
步骤4，通过对互动博弈模型进行求解均衡值判断第e轮博弈过程是否达到博弈均衡状态，若在第e轮博弈过程中配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数与第e-1轮相同，则博弈双方在第e轮博弈达到均衡，若不满足，则进入第e+1轮博弈，直至达到博弈均衡状态。
优选的，所述互动博弈模型根据配电网运营商的目标函数、电动汽车用户的目标函数、储能运营商的目标函数、配电网运营商的约束、电动汽车用户的约束与储能运营商的约束对各主体决策变量进行优化，提高各主体收益的同时降低配电网峰谷差。
优选的，所述配电网运营商的目标函数是以收益最大且峰谷差最小为目标，以实时电价和可控机组出力为决策变量，对自身收益和配电网负荷曲线平稳性进行优化，提升供电能力；所述电动汽车用户的目标函数以出行成本最小为目标，以充放电功率为决策变量，优化出行成本；所述储能运营商的目标函数以自身收益最大为目标，以充放电功率为决策变量，优化运营收益；
所述配电网运营商的目标函数为：
min{f1,-f2}
Figure BDA0002748231830000021
Figure BDA0002748231830000022
其中，
Figure BDA0002748231830000023
和
Figure BDA0002748231830000024
表示t时段交流网络i的负荷和直流网络中的直流负荷；
Figure BDA0002748231830000025
表示t时段交流网络i的发电成本；
Figure BDA0002748231830000026
和
Figure BDA0002748231830000027
表示t时段电动汽车用户k和储能运营商的充放电功率；
Figure BDA0002748231830000028
表示t时段交流网络i发电量；ai为交流网络i发电机组的固定成本，bi，ci为交流网络i发电机组的变动成本系数；Nac和N分别表示交流网络数量和电动汽车用户数量。
所述电动汽车用户的目标函数为：
对于任意电动汽车用户k充放电参数可由
Figure BDA0002748231830000029
表示，其中
Figure BDA00027482318300000210
分别为电动汽车k接入电网的时间和预计离开电网时间，
Figure BDA00027482318300000211
分别为电动汽车k电池的起始SOC和离开电网时的期望SOC，
Figure BDA00027482318300000212
为电池容量，
Figure BDA00027482318300000213
分别为额定充放电功率。则电动汽车k充电时间
Figure BDA00027482318300000214
将
Figure BDA00027482318300000215
分为Nk个时段，每个时段长度为Δt，假设在
Figure BDA00027482318300000216
内，电动汽车k与电网的交互功率为
Figure BDA00027482318300000217
大于0表示车辆k处于充电状态，
Figure BDA00027482318300000218
小于0表示车辆k处于放电状态，
Figure BDA00027482318300000219
等于0表示车辆k处于浮充状态。定义ηk,t为0-1变量，当
Figure BDA00027482318300000313
时，ηk,t取1，其他时段ηk,t取0。因此电动汽车在充电时间内实际充放电功率为：
Figure BDA0002748231830000031
根据上式可以得出电动汽车k的充放电计划为：
Figure BDA0002748231830000032
用户对于电动汽车的优化充放电本质是在满足自身使用需求的前提下降低使用成本，因此电动汽车的目标函数为最小化使用成本，不计充放电损耗，即为：
Figure BDA0002748231830000033
所述储能运营商的目标函数为：
Figure BDA0002748231830000034
其中
Figure BDA0002748231830000035
表示实时的动态分时电价，
Figure BDA0002748231830000036
表示储能与混合配电网的交互功率，
Figure BDA0002748231830000037
大于0表示储能向配电网卖电，
Figure BDA0002748231830000038
小于0表示储能向配电网购电。
优选的，所述配电网运营商的约束包括实时电价约束、可控机组出力约束、支路潮流约束、电路安全约束、支路容量约束与变流器约束；
所述实时电价约束为：
Figure BDA0002748231830000039
其中，
Figure BDA00027482318300000310
分别为t时段实时充放电电价下限值与上限值；
所述可控机组出力约束为：
Figure BDA00027482318300000311
其中，
Figure BDA00027482318300000312
为t时段交流网络i发电机出力的上限值；
所述支路潮流约束为：
Figure BDA0002748231830000041
上式为交流网络的功率平衡约束和直流网络的功率平衡约束，其中
Figure BDA0002748231830000042
表示t时段交流网络节点j处的注入有功功率和无功功率。
Figure BDA0002748231830000043
表示t时段直流线路节点j处的注入有功功率。δ(j)、π(j)分别为父节点集和子节点集。Nac，Ndc分别为交流节点集和直流节点集。
Figure BDA0002748231830000044
分别表示t时段交流线路和直流线路jm上的由j流向m的有功功率和无功功率。
Figure BDA0002748231830000045
表示t时段交流网络和直流线路中节点s处的电压，rjs，xjs，bj分别表示js线路上的电阻电抗和节点j处的并联电纳；
Figure BDA0002748231830000046
上式为交流网络和直流线路的欧姆定律；
Figure BDA0002748231830000047
上式为交流网络和直流线路的节点功率约束。为简化模型，假设交流网络和直流线路中的交流负荷和直流负荷均由一个节点统一接入；
所述电压安全约束为：
Figure BDA0002748231830000048
其中，
Figure BDA0002748231830000049
分别为节点j处电压的下限值和上限值；
所述支路容量约束为：
Figure BDA0002748231830000051
Figure BDA0002748231830000052
上式为标准二阶锥松弛后的直流容量上限约束，其中，
Figure BDA0002748231830000053
Figure BDA0002748231830000054
所述变流器约束为：
变流器约束主要包括变流器交直流两侧电压幅值关系约束，变流器有功平衡约束，变流器损耗约束，交流侧有功无功约束以及变流器容量约束，具体约束如下：
Figure BDA0002748231830000055
其中，
Figure BDA0002748231830000056
分别表示t时段变流器i交流侧有功功率和直流侧有功功率以及变流器损耗；Km表示变流器变换系数，θc表示变流器功率因素角，ci表示变流器i在整流和逆变时的损耗系数；
所述电动汽车用户的约束包括电动汽车荷电状态约束，充放电功率约束以及时间关系约束。
Figure BDA0002748231830000057
上式为电动汽车荷电状态约束，其中，
Figure BDA0002748231830000058
和
Figure BDA0002748231830000059
分别为电动汽车k电池的起始SOC和离开电网时的期望SOC，
Figure BDA00027482318300000510
为电池容量，Sk,t为电动汽车k在t时刻荷电状态，
Figure BDA00027482318300000511
为电动汽车k在t时刻充放电功率，充电时取正。
Figure BDA0002748231830000061
上式为电动汽车充放电功率约束，
Figure BDA0002748231830000062
和
Figure BDA0002748231830000063
分别为电动汽车k充放电功率上限。
Figure BDA0002748231830000064
上式为电动汽车充电时间约束，
Figure BDA0002748231830000065
为电动汽车k充电时间。
所述储能运营商的约束为充放电约束：
Figure BDA0002748231830000066
其中，SOCt为t时段储能系统的荷电量；SOCmin和SOCmax分别为储能系统的最小和最大荷电状态；Es为储能系统的最大电能储存容量，
Figure BDA0002748231830000067
分别为储能系统的最大充电功率和最大放电功率。
优选的，所述步骤3包括以下内容：
在证明NE存在性之前，首先处理配电网运营商决策过程中的多目标优化问题，采用权系数法将多目标优化问题转换为单目标优化问题，同时考虑到各目标函数量级上的差异会对优化结果产生影响，采用min-max标准化的方法，对各目标函数值进行归一化处理，表达式如下：
Figure BDA0002748231830000068
Figure BDA0002748231830000069
其中，
Figure BDA00027482318300000610
f分别表示目标函数的真实值和归化值。fmax，fmin分别为目标函数的最大值和最小值；
利用权系数法转换后配电网运营商的优化目标变为单目标优化问题：
Figure BDA00027482318300000611
其中，ω1，ω2为权重，是配电网运营商对两个目标的重视程度，且ω1+ω2＝1；
Stackelberg博弈互动，若NE解存在且唯一，博弈互动模型必须满足以下三个条件：①博弈参与方有限，②所有策略集合均为凸集，③且效用函数是拟凹函数，由于配电网运营商、储能运营商、电动汽车用户三者的决策变量区间都是有界的、非空的、紧闭的凸集，因此满足条件①②，求F的海塞矩阵H可得
Figure BDA0002748231830000071
判定海塞矩阵为负定，即配电网运营商的效用函数为拟凹函数，根据配电网运营商、储能运营商、电动汽车用户的目标函数表达式可知，Us、Uk是单调线性函数，因此Us、Uk也为拟凹函数，因此满足条件③，所以该博弈的NE值存在且唯一。
优选的，所述步骤4中对互动博弈模型通过遗传算法求解，包括以下子步骤：
步骤4.1，初始种群生成：配电网运营商的实时定价策略和发电机出力策略采用实数编码方式，在满足约束条件下生成24个时段的实时电价和发电机功率，构成一个初始种群，表示为c(1),c(2),…,c(24)，g(1),g(2),…,g(24)，储能运营商和电动汽车用户的负荷响应策略同样采用实数编码方式，生成24个时段电动汽车和储能装置的充放电功率可以表示为e1(1),e1(2),…,e1(24),…,eN(1),eN(2),…,eN(24),eN+1(1),eN+1(2),…,eN+1(24)，采用上述编码方式生成配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的初始种群，种群大小为R，记为ΩDSO和ΩEE，这里将储能装置当做约束条件以及电荷容量不同的电动汽车用户N+1处理；
步骤4.2，种群个体优劣性评价：以配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数为评价标准，对配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户种群个体的优劣性进行评价；
步骤4.3，交叉变异环节：将配电网运营商和电动汽车用户的父代种群个体随机排列生成R×2的矩阵，该矩阵的每一列都是完整的父代种群。选择每一行中较优的种群个体进行交叉变异产生子代种群；
步骤4.4，精英策略：将子代种群和父代种群合并成新种群，根据种群个体优劣性选择一半个体组成新的父代种群；
步骤4.5，博弈双方的策略选择：第e轮博弈过程中，当配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的种群迭代次数达到最大迭代次数时，从各自种群中选择最优的种群个体，即配电网运营商制定的实时电价、可控机组输出功率策略
Figure BDA0002748231830000072
和储能运营商、电动汽车用户制定负荷响应策略
Figure BDA0002748231830000073
步骤4.6，判断是否达到博弈均衡：若在第e轮博弈过程中配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数与第e-1轮相同，则博弈双方在第e轮博弈达到均衡，若不满足，则进入第e+1轮博弈，直至达到博弈均衡状态。
一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控系统，包括基于多主体互动博弈的交直流混合配电网调峰运行管控模型，所述的交直流混合配电网调峰运行管控模型包括状态监测模块、可控机组控制决策模块、信息交互模块、实时电价决策模块和行为模块，
所述状态监测模块，用于获取交直流配电网中节点负荷状态实时数据信息，配电网系统中电压实时数据信息以及变流器传输功率实时数据信息；
所述可控机组控制决策模块，用于根据实时负荷信息及电动汽车和储能装置功率信息控制可控机组输出功率，提高配电网运营商收益并降低峰谷差；
所述信息交互模块，用于配电网运营商向储能运营商和电动汽车用户传递实时电价信息，同时储能运营商和电动汽车用户通过信息交互模块了解其他储能运营商和电动汽车用户的充放电情况，并向配电网运营商传递实时充放电功率信息；
所述的实时电价决策模块，用于配电网运营商调整实时电价，并将实时电价信息传送至信息交互模块；
所述的行为模块，用于储能运营商和电动汽车用户调节充放电功率。
本发明的有益效果是：
1、考虑多主体互动博弈的交直流混合配电网调峰运行管控方法，通过电动汽车、储能构成的直流网络进行多个交流馈线间的负荷调节，发挥直流网络潮流可控、拓扑灵活的优势，能提高系统的供电能力和系统安全性。
2、不同模块间信息共享但独立决策，这种通讯方式能有效降低通讯压力，提高策略制定效率。
附图说明
图1为本发明的交直流配电网调峰运行管控系统的实施例的结构图；
图2为本发明的调峰运行管控工作原理图；
图3为本发明的多主体互动博弈模型图；
图4为本发明的的互动博弈流程图；
图5为本发明基于遗传算法的求解流程图；
图6为改造的IEEE34节点测试系统；
图7为直流负荷预测曲线；
图8为交流负荷预测曲线；
图9为电动汽车有序充放电时负荷曲线；
图10为电动汽车无序充电时负荷曲线。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
参考图1，图1为本发明的交直流配电网调峰运行管控系统的实施例的结构图，该交直流配电网包括交流电网和直流电网，通过变流器进行功率交换，直流电网中存在电动汽车充电站和储能电站等设施，电动汽车用户和储能运营商根据配电网发布的实时电价决定充放电功率。
参考图2，图2为本发明的调峰运行管控系统工作原理图，该系统主要由状态监测模块、可控机组控制决策模块、实时电价决策模块、信息交互模块、行为模块五部分组成，状态监测模块的主要功能是获取交直流配电网中节点负荷状态实时数据信息、配电网系统中电压实时数据信息以及变流器传输功率实时数据信息；可控机组控制决策模块的功能是根据实时负荷信息及电动汽车和储能装置功率信息控制可控机组输出功率，提高配电网运营商收益并降低峰谷差；信息交互模块的功能是配电网运营商向储能运营商和电动汽车用户传递实时电价信息，同时储能运营商和电动汽车用户通过信息交互模块了解其他储能运营商和电动汽车用户的充放电情况，并向配电网运营商传递实时充放电功率信息；实时电价决策模块的功能是配电网运营商调整实时电价，并将实时电价信息传送至信息交互模块；行为模块的功能是储能运营商和电动汽车用户调节充放电功率。
参考图3，图3为本发明的多主体互动博弈模型图，配电网运营商以收益最大和峰谷差最小为目标，考虑配电网安全约束以及实时负荷情况，调节可控机组输出功率，并调整实时电价来激励储能运营商和电动汽车用户参与调峰。储能运营商和电动汽车用户根据实时电价，以自身利益最大化为目标调整充放电功率，并将充放电功率信息传功给配电网运营商。
参考图4，图4为本发明的互动博弈流程图，在一个博弈回合中，配电网运营商根据上一博弈回合中时段i电动汽车用户、储能运营商参与情况及自身收益和削峰填谷情况调整这一博弈回合机组出力和实时电价，并将实时电价发布至公共电能平台,电动汽车用户和储能运营商将充放电功率反馈至公共电能平台，则该博弈回合中i时段博弈结束，依次进行i+1，i+2，…时段博弈，直至完成24个时段，进入下一博弈回合。
参考图5，图5为本发明基于遗传算法的求解流程图，求解流程为：
(1)初始种群生成
配电网运营商的实时定价策略和发电机出力策略采用实数编码方式，在满足约束条件下生成24个时段的实时电价和发电机功率，构成一个初始种群，表示为c(1),c(2),…,c(24)，g(1),g(2),…,g(24)。储能运营商和电动汽车用户的负荷响应策略同样采用实数编码方式，生成24个时段电动汽车和储能装置的充放电功率可以表示为e1(1),e1(2),…,e1(24),…,eN(1),eN(2),…,eN(24),eN+1(1),eN+1(2),…,eN+1(24)。采用上述编码方式生成配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的初始种群，种群大小为R，记为ΩDSO和ΩEE，这里将储能装置当做约束条件以及电荷容量不同的电动汽车用户N+1处理。
(2)种群个体优劣性评价
以配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数为评价标准，对配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户种群个体的优劣性进行评价。
(3)交叉变异环节
将配电网运营商和电动汽车用户的父代种群个体随机排列生成R×2的矩阵，该矩阵的每一列都是完整的父代种群。选择每一行中较优的种群个体进行交叉变异产生子代种群。
(4)精英策略
将子代种群和父代种群合并成新种群，根据种群个体优劣性选择一半个体组成新的父代种群。
(5)博弈双方的策略选择
第e轮博弈过程中，当配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的种群迭代次数达到最大迭代次数时，从各自种群中选择最优的种群个体，即配电网运营商制定的实时电价、可控机组输出功率策略和储能运营商、电动汽车用户制定负荷响应策略。
(6)判断是否达到博弈均衡
若在第e轮博弈过程中配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数与第e-1轮相同，则博弈双方在第e轮博弈达到均衡，若不满足，则进入第e+1轮博弈，直至达到博弈均衡状态。
采用上述进一步方案的有益效果是：遗传算法可以将博弈策略抽象为种群个体，简化计算。
本发明以改造的IEEE34节点混合交直流测试系统为例，如图6所示，图中黑线部分为交流线路，灰线部分为直流线路，两交流网络经过两个换流站与直流网络相连。其中交流配电网络额定电压为12.66kV，直流配电网络额定电压为15kV。系统17节点接入电动汽车充电站为50辆电动汽车充电，主要用于上下班，行驶起始时间和结束时间分别服从正态分布N(7，0.52)和N(19，12)，日行驶里程服从对数正态分布log-N(3.66，0.52)，假设50辆电动车的电池容量满足U(30～50kW·h)的均匀分布，充放电功率最大值均为7kW。系统23节点接入储能装置，在模型中电动汽车和储能装置充放电损耗均忽略不计。配电网实时电价取值范围为1～2元。交流网络与直流网络分别接有交流负荷与直流负荷。直流负荷曲线见图7，交流负荷曲线见图8，变流站相关参数见表1，其相关参数见表2
表1换流站参数
Figure BDA0002748231830000101
表2储能参数
Figure BDA0002748231830000102
(1)方法对比
首先，为验证本发明所提方法及系统的优越性，将采用两种方法进行对比分析，方法1：考虑单一利益主体的传统能量管理法，即将交直流混合配电网和储能装置、电动汽车的目标函数(化为求最大值)相加为统一目标函数，求其最大值，并将求解的变量视为各主体的决策值；方法2：考虑多主体之间互动博弈，采用遗传算法进行求解。
表3不同方法下各实体收益及削峰填谷效果
Figure BDA0002748231830000111
比较表3中数据可知，采用方法1得到配电网运营商的收益较高，这是由于方法1的目标函数是将各个主体的目标函数累加，求其最大值，由于配电网的收益要远大于电动汽车用户与储能运营商，因此为了实现总体目标最大，在优化过程中会牺牲其他主体的利益。由于在总目标中f1所占比例较小，因此电动汽车与储能运营商的充放电情况与负荷变化无法最大程度互相补充，使得f1较大，削峰填谷效果不佳。因此采用方法1减少用户收益，降低用户参与负荷调峰的积极性。
方法2为博弈型的运行管控策略，每个主体都有独立的目标函数，并通过独立的决策使得自身收益最大。通过表3可知，配电网运营商的收益有所降低，这是由于配电网运营商为了满足削峰填谷的要求在收益上做的妥协。电动汽车用户和储能运营商参与调峰的积极性增加，收益也相应增加。因此采用方法2虽然会少量牺牲配电网运营商的利益，但充分调动其他主体参与配电网运行的积极性，降低峰谷差，有利于配电网的长期发展与健康运行。
(2)有序充放电与无序充电
为了证明本发明所提有序充放电对配电网调峰管控的有效性，设置电动汽车无序充电作为对照组，即电动汽车到充电站即插即充，以额定功率进行充电，不参与博弈，仅储能装置参与调峰。图9和图10所示为电动汽车不同充放电策略下的交流网络负荷曲线。表4给出了电动汽车而不同充放电模式下的各实体收益和削峰填谷效果。
表4不同充电模式下各实体收益及削峰填谷效果
Figure BDA0002748231830000112
通过图9、10和表4分析可知，当采用无序充电时，充电时间主要集中在晚间负荷高峰时段，这将导致负荷曲线峰上加峰，不仅会导致调峰压力增加，也会降低网络安全性。由于电动汽车用户参与无序充电不产生收益，导致电动汽车用户的收益为负，并且配电网运营商和电动汽车用户之间不存在博弈，配电网运营商的收益较高，且储能运营商在与配电网运营商的博弈过程中不存在同类竞争者，收益较高。当采用有序充放电时，电动汽车充电主要集中在负荷低谷段，提高发电机利用率，电动汽车放电主要集中在负荷高峰点，降低电网供电压力，削峰填谷效果f1降低。电动汽车存在充电和放电阶段，产生的收益会补偿充电成本，因此相较于无序充电，电动汽车用户采用有序充电的收益较高。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，根据配电网运营商，电动汽车用户和储能运营商在电网运行的角色不同，以配电网负荷曲线稳定性和各主体利益最大化为目标函数构建三者的互动博弈模型；
步骤2，根据步骤1构建的互动博弈模型，在一个博弈回合中，配电网运营商根据上一博弈回合中时段i电动汽车用户、储能运营商参与情况及自身收益和削峰填谷情况调整这一博弈回合机组出力和实时电价，并将实时电价发布至公共电能平台,电动汽车用户和储能运营商将充放电功率反馈至公共电能平台，则该博弈回合中i时段博弈结束，依次进行i+1，i+2，…时段博弈，直至完成24个时段，进入下一轮博弈回合；
步骤3，证明互动博弈模型的均衡值存在且唯一；
步骤4，通过对互动博弈模型进行求解均衡值判断第e轮博弈过程是否达到博弈均衡状态，若在第e轮博弈过程中配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数与第e-1轮相同，则博弈双方在第e轮博弈达到均衡，若不满足，则进入第e+1轮博弈，直至达到博弈均衡状态。
2.根据权利要求1所述的一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，所述互动博弈模型根据配电网运营商的目标函数、电动汽车用户的目标函数、储能运营商的目标函数、配电网运营商的约束、电动汽车用户的约束与储能运营商的约束对各主体决策变量进行优化，提高各主体收益的同时降低配电网峰谷差。
3.根据权利要求2所述的一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，所述配电网运营商的目标函数是以收益最大且峰谷差最小为目标，以实时电价和可控机组出力为决策变量，对自身收益和配电网负荷曲线平稳性进行优化，提升供电能力；所述电动汽车用户的目标函数以出行成本最小为目标，以充放电功率为决策变量，优化出行成本；所述储能运营商的目标函数以自身收益最大为目标，以充放电功率为决策变量，优化运营收益；
所述配电网运营商的目标函数为：
min{f1,-f2}
Figure FDA0002748231820000011
Figure FDA0002748231820000021
其中，
Figure FDA0002748231820000022
和
Figure FDA0002748231820000023
表示t时段交流网络i的负荷和直流网络中的直流负荷；
Figure FDA0002748231820000024
表示t时段交流网络i的发电成本；
Figure FDA0002748231820000025
和
Figure FDA0002748231820000026
表示t时段电动汽车用户k和储能运营商的充放电功率；
Figure FDA0002748231820000027
表示t时段交流网络i发电量；ai为交流网络i发电机组的固定成本，bi，ci为交流网络i发电机组的变动成本系数；Nac和N分别表示交流网络数量和电动汽车用户数量。
所述电动汽车用户的目标函数为：
对于任意电动汽车用户k充放电参数可由
Figure FDA0002748231820000028
表示，其中
Figure FDA0002748231820000029
分别为电动汽车k接入电网的时间和预计离开电网时间，
Figure FDA00027482318200000210
分别为电动汽车k电池的起始SOC和离开电网时的期望SOC，
Figure FDA00027482318200000211
为电池容量，
Figure FDA00027482318200000212
分别为额定充放电功率，则电动汽车k充电时间
Figure FDA00027482318200000213
将
Figure FDA00027482318200000214
分为Nk个时段，每个时段长度为Δt，假设在
Figure FDA00027482318200000215
内，电动汽车k与电网的交互功率为
Figure FDA00027482318200000216
大于0表示车辆k处于充电状态，
Figure FDA00027482318200000217
小于0表示车辆k处于放电状态，
Figure FDA00027482318200000218
等于0表示车辆k处于浮充状态，定义ηk,t为0-1变量，当
Figure FDA00027482318200000219
时，ηk,t取1，其他时段ηk,t取0，因此电动汽车在充电时间内实际充放电功率为：
Figure FDA00027482318200000220
根据上式可以得出电动汽车k的充放电计划为：
Figure FDA00027482318200000221
用户对于电动汽车的优化充放电本质是在满足自身使用需求的前提下降低使用成本，因此电动汽车的目标函数为最小化使用成本，不计充放电损耗，即为：
Figure FDA00027482318200000222
所述储能运营商的目标函数为：
Figure FDA00027482318200000223
其中
Figure FDA00027482318200000224
表示实时的动态分时电价，
Figure FDA00027482318200000225
表示储能与混合配电网的交互功率，
Figure FDA00027482318200000226
大于0表示储能向配电网卖电，
Figure FDA00027482318200000227
小于0表示储能向配电网购电。
4.根据权利要求3所述的一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，所述配电网运营商的约束包括实时电价约束、可控机组出力约束、支路潮流约束、电路安全约束、支路容量约束与变流器约束；
所述实时电价约束为：
Figure FDA0002748231820000031
其中，
Figure FDA0002748231820000032
分别为t时段实时充放电电价下限值与上限值；
所述可控机组出力约束为：
Figure FDA0002748231820000033
其中，
Figure FDA0002748231820000034
为t时段交流网络i发电机出力的上限值；
所述支路潮流约束为：
Figure FDA0002748231820000035
上式为交流网络的功率平衡约束和直流网络的功率平衡约束，其中
Figure FDA0002748231820000036
表示t时段交流网络节点j处的注入有功功率和无功功率，
Figure FDA0002748231820000037
表示t时段直流线路节点j处的注入有功功率，δ(j)、π(j)分别为父节点集和子节点集，Nac，Ndc分别为交流节点集和直流节点集，
Figure FDA0002748231820000038
分别表示t时段交流线路和直流线路jm上的由j流向m的有功功率和无功功率，
Figure FDA0002748231820000039
表示t时段交流网络和直流线路中节点s处的电压，rjs，xjs，bj分别表示js线路上的电阻电抗和节点j处的并联电纳；
Figure FDA00027482318200000310
上式为交流网络和直流线路的欧姆定律；
Figure FDA0002748231820000041
上式为交流网络和直流线路的节点功率约束，为简化模型，假设交流网络和直流线路中的交流负荷和直流负荷均由一个节点统一接入；
所述电压安全约束为：
Figure FDA0002748231820000042
其中，
Figure FDA0002748231820000043
分别为节点j处电压的下限值和上限值；
所述支路容量约束为：
Figure FDA0002748231820000044
Figure FDA0002748231820000045
上式为标准二阶锥松弛后的直流容量上限约束，其中，
Figure FDA0002748231820000046
Figure FDA0002748231820000047
所述变流器约束为：
变流器约束主要包括变流器交直流两侧电压幅值关系约束，变流器有功平衡约束，变流器损耗约束，交流侧有功无功约束以及变流器容量约束，具体约束如下：
Figure FDA0002748231820000048
其中，
Figure FDA0002748231820000049
分别表示t时段变流器i交流侧有功功率和直流侧有功功率以及变流器损耗；Km表示变流器变换系数，θc表示变流器功率因素角，ci表示变流器i在整流和逆变时的损耗系数；
所述电动汽车用户的约束包括电动汽车荷电状态约束，充放电功率约束以及时间关系约束。
Figure FDA0002748231820000051
上式为电动汽车荷电状态约束，其中，
Figure FDA0002748231820000052
和
Figure FDA0002748231820000053
分别为电动汽车k电池的起始SOC和离开电网时的期望SOC，
Figure FDA0002748231820000054
为电池容量，Sk,t为电动汽车k在t时刻荷电状态，
Figure FDA0002748231820000055
为电动汽车k在t时刻充放电功率，充电时取正。
Figure FDA0002748231820000056
上式为电动汽车充放电功率约束，
Figure FDA0002748231820000057
和
Figure FDA0002748231820000058
分别为电动汽车k充放电功率上限。
Figure FDA0002748231820000059
上式为电动汽车充电时间约束，
Figure FDA00027482318200000510
为电动汽车k充电时间。
所述储能运营商的约束为充放电约束：
Figure FDA00027482318200000511
其中，SOCt为t时段储能系统的荷电量；SOCmin和SOCmax分别为储能系统的最小和最大荷电状态；Es为储能系统的最大电能储存容量，
Figure FDA00027482318200000512
分别为储能系统的最大充电功率和最大放电功率。
5.权利要求3所述的一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，所述步骤3包括以下内容：
在证明NE存在性之前，首先处理配电网运营商决策过程中的多目标优化问题，采用权系数法将多目标优化问题转换为单目标优化问题，同时考虑到各目标函数量级上的差异会对优化结果产生影响，采用min-max标准化的方法，对各目标函数值进行归一化处理，表达式如下：
Figure FDA00027482318200000513
Figure FDA0002748231820000061
其中，
Figure FDA0002748231820000062
f分别表示目标函数的真实值和归化值，fmax，fmin分别为目标函数的最大值和最小值；
利用权系数法转换后配电网运营商的优化目标变为单目标优化问题：
Figure FDA0002748231820000063
其中，ω1，ω2为权重，是配电网运营商对两个目标的重视程度，且ω1+ω2＝1；
Stackelberg博弈互动，若NE解存在且唯一，博弈互动模型必须满足以下三个条件：①博弈参与方有限，②所有策略集合均为凸集，③且效用函数是拟凹函数，由于配电网运营商、储能运营商、电动汽车用户三者的决策变量区间都是有界的、非空的、紧闭的凸集，因此满足条件①②，求F的海塞矩阵H可得
Figure FDA0002748231820000064
判定海塞矩阵为负定，即配电网运营商的效用函数为拟凹函数，根据配电网运营商、储能运营商、电动汽车用户的目标函数表达式可知，Us、Uk是单调线性函数，因此Us、Uk也为拟凹函数，因此满足条件③，所以该博弈的NE值存在且唯一。
6.根据权利要求1所述的一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控方法，其特征在于，所述步骤4中对互动博弈模型通过遗传算法求解，包括以下子步骤：
步骤4.1，初始种群生成：配电网运营商的实时定价策略和发电机出力策略采用实数编码方式，在满足约束条件下生成24个时段的实时电价和发电机功率，构成一个初始种群，表示为c(1),c(2),…,c(24)，g(1),g(2),…,g(24)，储能运营商和电动汽车用户的负荷响应策略同样采用实数编码方式，生成24个时段电动汽车和储能装置的充放电功率可以表示为e1(1),e1(2),…,e1(24),…,eN(1),eN(2),…,eN(24),eN+1(1),eN+1(2),…,eN+1(24)，采用上述编码方式生成配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的初始种群，种群大小为R，记为ΩDSO和ΩEE，这里将储能装置当做约束条件以及电荷容量不同的电动汽车用户N+1处理；
步骤4.2，种群个体优劣性评价：以配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数为评价标准，对配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户种群个体的优劣性进行评价；
步骤4.3，交叉变异环节：将配电网运营商和电动汽车用户的父代种群个体随机排列生成R×2的矩阵，该矩阵的每一列都是完整的父代种群，选择每一行中较优的种群个体进行交叉变异产生子代种群；
步骤4.4，精英策略：将子代种群和父代种群合并成新种群，根据种群个体优劣性选择一半个体组成新的父代种群；
步骤4.5，博弈双方的策略选择：第e轮博弈过程中，当配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的种群迭代次数达到最大迭代次数时，从各自种群中选择最优的种群个体，即配电网运营商制定的实时电价、可控机组输出功率策略
Figure FDA0002748231820000071
和储能运营商、电动汽车用户制定负荷响应策略
Figure FDA0002748231820000072
步骤4.6，判断是否达到博弈均衡：若在第e轮博弈过程中配电网运营商和储能运营商、电动汽车用户的目标函数与第e-1轮相同，则博弈双方在第e轮博弈达到均衡，若不满足，则进入第e+1轮博弈，直至达到博弈均衡状态。
7.一种多主体互动博弈的配电网调峰运行管控系统，其特征在于，包括基于多主体互动博弈的交直流混合配电网调峰运行管控模型，所述的交直流混合配电网调峰运行管控模型包括状态监测模块、可控机组控制决策模块、信息交互模块、实时电价决策模块和行为模块，
所述状态监测模块，用于获取交直流配电网中节点负荷状态实时数据信息，配电网系统中电压实时数据信息以及变流器传输功率实时数据信息；
所述可控机组控制决策模块，用于根据实时负荷信息及电动汽车和储能装置功率信息控制可控机组输出功率，提高配电网运营商收益并降低峰谷差；
所述信息交互模块，用于配电网运营商向储能运营商和电动汽车用户传递实时电价信息，同时储能运营商和电动汽车用户通过信息交互模块了解其他储能运营商和电动汽车用户的充放电情况，并向配电网运营商传递实时充放电功率信息；
所述的实时电价决策模块，用于配电网运营商调整实时电价，并将实时电价信息传送至信息交互模块；
所述的行为模块，用于储能运营商和电动汽车用户调节充放电功率。
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