CN112785093B - 一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，使用效用函数来模拟电力用户的偏好和电力消费模式，建立斯塔克尔伯格博弈模型分析光伏电站与储能电站在电力市场实时定价中的策略互动，并通过博弈达到均衡来优化光伏储能系统的容量配置，从而达到提高光伏能源的利用率，减少支出，扩大收益的目的。
Description
技术领域
本发明属于光储系统容量配置领域，具体涉及一种基于用户电力需求建立斯塔克尔伯格博弈模型来优化光伏储能电站容量配置的方法。
背景技术
随着储能技术的发展，储能电站已成为电力系统调峰填谷、提高系统稳定性、实现需求侧管理的一种有效手段。光伏发电是一种重要的新能源发电形式，大规模光伏电站的并网运行是未来发展的趋势。随着电力市场规则的不断完善，储能电站和光伏电站作为决策主体参与电力市场已成为一种重要趋势。
光伏电站与储能电站之间通过价格博弈，调整实时电价，以电价优势吸引更多的用户，与此同时用户可以自由地选择并签订购电协议。具体来说，同一区域的光伏储能系统通过博弈来调整实时电价获得最大效益，用户在满足自身需求的基础上，通过电价进行比较选择。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种考虑用户用电需求，光伏电站与储能电站参与电力市场的电费定价，并基于斯塔克尔伯格博弈，建立光伏与储能的收益模型，减少电网负荷，提高光伏能源利用率的光储系统容量配置优化方法。该方法使用效用函数来模拟电力用户的偏好和电力消费模式，建立斯塔克尔伯格博弈模型分析光伏电站与储能电站在电力市场实时定价中的策略互动，并通过博弈达到均衡来优化光伏储能系统的容量配置，从而达到提高光伏能源的利用率，减少支出，扩大收益的目的。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：收集用户电力需求，确定光伏电站与储能电站的容量配置函数；
步骤2：建立斯塔克尔伯格博弈模型，其中光伏电站为领导者，储能电站为跟随者；
步骤3：结合容量配置函数，建立光伏电站与储能电站的收益函数；
步骤4：光伏电站作为领导者，先制定与储能电站进行电能交易的电费定价，以光伏电站收益最大为目标函数；储能电站作为跟随者，根据光伏电站制定的电费定价调整自身的电费定价，以实现储能电站收益最大；
步骤5：将光伏电站与储能电站的电费定价代入容量配置函数中，得到光伏储能系统优化后的容量配置。
为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
进一步地，步骤1具体如下：
首先，建立光伏储能系统效用相关的模型，通过效用函数U(p，D)来表示：
式中，α为电力需求系数，γ为售电单价折算系数，β为电力负荷折算系数，p表示售电单价，p1及p2分别为光伏电站与储能电站的售电单价，D为用户电力负荷；
然后，通过电力需求函数来建立用户的电力需求模型，电力需求函数通过最大化效用函数U(p，D)而得；当电力需求函数D(p1，p2)表示为：
根据用户的电力需求函数以及光伏电站与储能电站的电费定价之间的联系，确定光伏电站与储能电站的装机容量，分别通过光伏电站与储能电站的容量配置函数来表示：
S1(p1，p2)＝D(p1，p2)-δ1p1+λ·p2 (3)
S2(p1，p2)＝D(p1，p2)-δ2p2+λ·p1 (4)
式中，S1(p1，p2)、S2(p1，p2)分别为光伏电站与储能电站的容量配置函数，δ1与δ2分别为光伏电站与储能电站的价格弹性指数，λ为转移系数，表示用户在光伏电站与储能电站之间的选择，变化范围为(-1，1)。
进一步地，步骤3中，建立了如下收益函数：
∏pv(p1，p2)＝S1(p1，p2)·η·p1-Cpv·S1(p1，p2) (5)
∏bat(p1，p2)＝S2(p1，p2)·p2-plow·S2(p1，p2)-Cbat·S2(p1，p2) (6)
式中，∏pv(p1，p2)、∏bat(p1，p2)分别为光伏电站与储能电站的收益函数，η为光伏消纳率，Cpv及Cbat分别为光伏电站与储能电站的单位容量建设与维护综合成本，plow为电力低谷电价。
进一步地，步骤4中，光伏电站作为领导者，其优化问题表示为：储能电站作为跟随者，其优化问题表示为：/>
进一步地，步骤4中，采用反向归纳的方法，光伏电站首先确定售电单价p1，使得储能电站的收益满足即：
然后确定储能电站售电单价p2关于p1的反应函数p2＝f(p1)：
将反应函数回代入∏pv(p1，p2)，求解得到实际的光伏电站最优售电单价，再将实际的光伏电站最优售电单价回代入p2＝f(p1)，求得实际的储能电站最优售电单价。
进一步地，步骤5中，将实际的光伏电站最优售电单价和实际的储能电站最优售电单价代入容量配置函数中，得到光伏储能系统优化后的容量配置。
本发明的有益效果是：本发明基于斯塔克尔伯格博弈，通过用户电力需求，利用光伏电站与储能电站做为竞争主体，直观地将光储系统容量配置与售电单价的关系表现出来，从而优化光储系统容量配置，在电力市场运营下，更好地满足了供电需求，并且达到了节能减损的要求，有助于创造经济可靠、低碳环保的供电环境。
附图说明
图1是基于斯塔克尔伯格博弈的容量配置流程图。
图2是光伏储能系统运行结构图。
图3是转移系数变化时，光伏储能系统的电费定价变化。
图4是光伏电站在不同售电单价下的容量配置曲线。
图5是光伏电站在不同售电单价下的利润曲线。
图6是储能电站在不同售电单价下的容量配置曲线。
图7是储能电站在不同售电单价下的利润曲线。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。
如图1、图2所示，本发明通过参考用户电力负荷情况，建立电力需求与光伏储能系统的电费定价之间的效用函数，通过电力需求建立容量配置函数。光伏电站作为领导者，制定与储能电站进行电能交易的售电单价，以光伏电站自身利润(即收益)最大为目标函数。储能电站作为跟随者，根据光伏电站制定的电费定价调整自身电价，以实现自身收益最大。
具体实施方案如下：
首先建立光伏储能系统的电力需求和效用相关的系统模型。在电力市场中，不同用户消费电力也不同，即使消耗等价等量电力也可能会拥有不同满意程度。用户总是倾向于以更低的价格消耗更多电力，直至达到饱和消费最大满意度，其动态行为可以通过效用函数来精确建模。根据用户实际负荷情况与电力市场售电侧规范，建立用户电力需求与光伏储能系统电费定价的效用函数模型：
式中，α为电力需求系数，γ为售电单价折算系数，β为电力负荷折算系数，p1及p2分别为光伏电站与储能电站的售电单价，D为用户电力负荷。
市场中的电力用户对实时电价做出反应，其电力需求函数可以通过最大化效用函数U(p，D)而得，即当时，得到售电单价的表示函数：
光伏储能系统可以根据用户的电力需求函数以及光伏电站与储能电站的电费定价之间的联系，确定光伏电站与储能电站的装机容量。将光伏电站与储能电站这种策略行为通过函数表达式表示出来，如下式(3)和(4)所示，分别建立光伏电站与储能电站的容量配置函数：
S1(p1，p2)＝D(p1，p2)-δ1p1+λ·p2 (3)
S2(p1，p2)＝D(p1，p2)-δ2p2+λ·p1 (4)
式中，δ1与δ2为价格弹性指数，λ为转移系数，表示电力用户在光伏电站与储能电站之间的选择，变化范围(-1，1)。图3表示转移系数变化时，光伏储能系统的电费定价变化。
建立斯塔克尔伯格博弈调度模型，在斯塔克尔伯格博弈调度模型中，以光伏电站作为博弈领导者，储能电站作为跟随者，得到售电单价与容量表达式后，可确定光伏电站与储能电站的总收成，再考虑根据实际情况下光伏电站与储能电站的建设与维护的成本问题，同时，考虑到储能电站必须在用电低谷时充电，可以建立如下收益函数：
∏pv(p1，p2)＝S1(p1，p2)·η·p1-Cpv·S1(p1，p2) (5)
∏bat(p1，p2)＝S2(p1，p2)·p2-plow·S2(p1，p2)-Cbat·S2(p1，p2) (6)
式中，∏pv(p1，p2)、∏bat(p1，p2)分别为光伏电站与储能电站的收益函数，η为光伏消纳率，取值范围0.67-0.87，Cpv及Cbat分别为光伏电站与储能电站的单位容量建设与维护综合成本，plow为电力低谷电价，取0.4。
光伏电站与储能电站均根据自己的容量配置确定最大化利润，储能电站将在光伏电站售电单价确定的情况下实现利润最大化，而光伏电站知道储能电站根据自己电费定价确定它的电价，即完全信息。储能电站根据光伏电站确定电价，对储能电站而言，光伏电站的电价是常量，光伏电站在定价时也会考虑到其对储能电站的影响。
领导者光伏电站通过电费定价p1，使得储能电站的最大利润满足
根据上式，可求得反应函数：
将上面的反应函数代入光伏电站的利润函数∏pv(p1，p2)，其利润最大化条件为所以可求得均衡时，光伏电站利润最大化是的售电单价p1。
那么，将光伏电站售电单价回代可以求出储能电站利润最大化时的售电单价p2。
再将光伏电站与储能电站的电费定价代入容量配置函数中，这样，就可得到光伏储能系统优化后的容量配置。
为验证本发明的实用性和优越性，本发明根据用户电力使用情况选取系数参数建立电力需求与电费定价的效用函数。接着，通过电费定价建立光伏储能系统的容量配置模型。将模型中的算例进行计算仿真，可以得到光伏电站与储能电站在售电单价变化时的最优容量配置曲线，如图4、图6所示。进一步地，可以得到光伏电站与储能电站的收益曲线，如图5、图7所示。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：收集用户电力需求，确定光伏电站与储能电站的容量配置函数；
步骤2：建立斯塔克尔伯格博弈模型，其中光伏电站为领导者，储能电站为跟随者；
步骤3：结合容量配置函数，建立光伏电站与储能电站的收益函数；
步骤4：光伏电站作为领导者，先制定与储能电站进行电能交易的电费定价，以光伏电站收益最大为目标函数；储能电站作为跟随者，根据光伏电站制定的电费定价调整自身的电费定价，以实现储能电站收益最大；
步骤5：将光伏电站与储能电站的电费定价代入容量配置函数中，得到光伏储能系统优化后的容量配置；
步骤1具体如下：
首先，建立光伏储能系统效用相关的模型，通过效用函数U(p,D)来表示：
式中，α为电力需求系数，γ为售电单价折算系数，β为电力负荷折算系数，p表示售电单价，p1及p2分别为光伏电站与储能电站的售电单价，D为用户电力负荷；
然后，通过电力需求函数来建立用户的电力需求模型，电力需求函数通过最大化效用函数U(p,D)而得；当电力需求函数D(p1,p2)表示为：
根据用户的电力需求函数以及光伏电站与储能电站的电费定价之间的联系，确定光伏电站与储能电站的装机容量，分别通过光伏电站与储能电站的容量配置函数来表示：
S1(p1,p2)＝D(p1,p2)-δ1p1+λ·p2 (3)
S2(p1,p2)＝D(p1,p2)-δ2p2+λ·p1 (4)
式中，S1(p1,p2)、S2(p1,p2)分别为光伏电站与储能电站的容量配置函数，δ1与δ2分别为光伏电站与储能电站的价格弹性指数，λ为转移系数，表示用户在光伏电站与储能电站之间的选择，变化范围为(-1，1)；
步骤3中，建立了如下收益函数：
Πpv(p1,p2)＝S1(p1,p2)·η·p1-Cpv·S1(p1,p2) (5)
Πbat(p1,p2)＝S2(p1,p2)·p2-plow·S2(p1,p2)-Cbat·S2(p1,p2) (6)
式中，Πpv(p1,p2)、Πbat(p1,p2)分别为光伏电站与储能电站的收益函数，η为光伏消纳率，Cpv及Cbat分别为光伏电站与储能电站的单位容量建设与维护综合成本，plow为电力低谷电价。
2.如权利要求1所述的一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，其特征在于：步骤4中，光伏电站作为领导者，其优化问题表示为：储能电站作为跟随者，其优化问题表示为：/>
3.如权利要求1所述的一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，其特征在于：步骤4中，采用反向归纳的方法，光伏电站首先确定售电单价p1，使得储能电站的收益满足即：
然后确定储能电站售电单价p2关于p1的反应函数p2＝f(p1)：
将反应函数回代入Πpv(p1,p2)，求解得到实际的光伏电站最优售电单价，再将实际的光伏电站最优售电单价回代入p2＝f(p1)，求得实际的储能电站最优售电单价。
4.如权利要求3所述的一种基于电力消费模式的光伏储能容量配置优化方法，其特征在于：步骤5中，将实际的光伏电站最优售电单价和实际的储能电站最优售电单价代入容量配置函数中，得到光伏储能系统优化后的容量配置。
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| 基于博弈论的售电公司定价策略研究;牛文静;中国优秀硕士学位论文全文数据库;基础科学辑(第2019年04期);A002-264 * |
| 基于博弈论竞价模型的电力市场双侧规模的研究;吴昊;中国优秀硕士学位论文全文数据库;工程科技Ⅱ辑(第2020年第02期);C042-114 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112785093A (zh) | 2021-05-11 |
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