CN115271438A - 一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备 - Google Patents

一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备，用以解决电力市场多主体在完全信息博弈下的最优调度问题。该模型应用动态博弈思想，对原配电网运营商主导的最优调度进行拓展，考虑下级产消者的市场自主行为，建立基于动态博弈的含产消者多主体协同调度策略。根据动态博弈的基本理论，通过多时间断面下产消者基于新能源发电量信息对配电网运营商进行响应，并根据Weber‑Fechner定律制定议价方案，进而求解配电网协同优化调度问题。本发明能够提供兼顾考虑电力市场参与者主动响应积极性和低碳减排目标的调度策略，从而为调度人员的合理决策提供支撑，具有一定的工程使用价值。

Description

一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备
技术领域
本发明属于电力系统调度领域，具体涉及一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备。
背景技术
针对产消者针对配电网与产消者的博弈交互，当前一些研究将产消者和配电网作为不同的利益主体，进而设置不同的优化目标，在体现二者关联的同时，将系统潮流、安全约束、市场机制引入其中，以充分调动双方的灵活调度能力。但其研究多基于配电网公司和产消者之间进行的主从博弈，鲜有对于以负荷聚合商为代表的配电网新兴利益主体的利益诉求的分析，使负荷聚合商参与市场的能力有限，难以发挥需求响应的积极性；此外，电力行业对于低碳转型的诉求日渐强烈，对配电网的低碳运行带来了新的挑战，在配电网层面协调含产消者在内的多主体进行低碳调度的问题亟须解决。
发明内容
为了解决上述背景技术提到的技术问题，本发明提出了一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备，能够为改善配电网系统的公平性和清洁性提供有效支持。
为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：
一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，包括以下步骤：
S1、搭建含多产消者的交直流混合配电网框架，以配电网运营商、含多类型可再生能源的产消者和负荷聚集商为主体，构建多主体运行及收益模型；
S2、基于博弈论和Weber-Fechner定律建立可计及碳排放因素的序贯议价函数，并构建多主体间动态博弈机制；
S3、基于步骤S1构建的交直流混合配电网框架下的多主体运行及收益模型结合步骤S2构建的议价函数和多主体间动态博弈机制，建立含多主体的协同调度策略模型，结合主体间的竞合关系，在博弈中兼顾参与者主动响应积极性和低碳调度策略，实现配电网运行的低碳性和公平性。
优选地，步骤S1中，搭建含多产消者的交直流混合配电网框架具体指：构建交流配电网潮流模型、直流配电网潮流模型和电压源型换流站模型，结合电压源型换流站模型的无功调节量约束以及各节点支路的电压幅值和载流量约束，搭建一种包含产消者、配电网运营商和负荷聚集商在内的交直流混合配电网框架。
优选地，步骤S1中多类型可再生能源产消者为主体的运行及收益模型的交易机制具体为：
1)在每个产消者内部，首先选择本地的可再生能源出力满足该产消者内部的负荷需求；
2)当该产消者功率存在盈亏时，根据本地可再生能源的消纳、各产消者之间购电成本以及产消者向配电网购电的成本，优先选择与其他产消者进行点对点交易，其中，可再生能源出力较高的产消者先行获得交易权；
3)若其他产消者都无法满足该产消者的用能需求，该产消者则会选择与配电网进行电力交易，以满足自身的负荷需求。
优选地，产消者交易状态约束表达式如下：
Figure BDA0003767838930000021
Figure BDA0003767838930000022
式中，
Figure BDA0003767838930000023
和
Figure BDA0003767838930000024
分别表示产消者i对产消者j的购电状态和售电状态；当
Figure BDA0003767838930000025
则表示t时刻产消者i向j购电，当
Figure BDA0003767838930000026
则表示产消者i向j售电，当
Figure BDA0003767838930000027
则表示t时刻产消者i和j之间不存在电力交互，
Figure BDA0003767838930000028
和
Figure BDA0003767838930000029
分别表示产消者i同配电网之间的购售电状态，判别关系与
Figure BDA00037678389300000210
和
Figure BDA00037678389300000211
的判别关系相同；
产消者内部维持系统稳定满足如下的功率平衡约束：
Figure BDA00037678389300000212
Figure BDA00037678389300000213
Figure BDA00037678389300000214
式中，
Figure BDA00037678389300000215
和
Figure BDA00037678389300000216
分别表示t时刻产消者i购入和售出的总功率，包括产消者之间和产消者同配电网之间的电力交易；
Figure BDA00037678389300000217
和
Figure BDA00037678389300000218
分别表示产消者i允许购、售的最大功率；
Figure BDA00037678389300000219
和
Figure BDA00037678389300000220
分别表示t时刻产消者i的分布式可再生能源出力和负荷；
产消者之间电力交易的收益公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000031
式中，IPP为产消者之间进行电力交易的收益，n为产消者数量，ps和pb分别表示购、售电价，
Figure BDA0003767838930000032
为t时刻产消者i和j之间的交易电量；
产消者与配电网之间电力交易的收益公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000033
式中，IDP为产消者与配电网之间进行电力交易的收益，
Figure BDA0003767838930000034
和
Figure BDA0003767838930000035
分别表示t时刻产消者i同配电网交易的电价；
产消者除了进行电力交易产生的收支，其收益函数还包含向内部负荷供电得到的收益，公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000036
式中，IP表示产消者的总收益，pc和
Figure BDA0003767838930000037
分别为内部负荷购电电价和电量，pr和
Figure BDA0003767838930000038
分别为产消者向分布式可再生能源购电的电价和电量。
优选地，步骤S1配电网运营商为主体的运行及收益模型中，配电网运营商的电能交互受到约束如下式所示：
Figure BDA0003767838930000039
Figure BDA00037678389300000310
Figure BDA00037678389300000311
Figure BDA00037678389300000312
式中，
Figure BDA00037678389300000313
和
Figure BDA00037678389300000314
分别表示t时刻配电网运营商对上级电网购、售的电量，
Figure BDA00037678389300000315
和
Figure BDA00037678389300000316
表示配电网运营商与上级电网购、售的电量的最大功率；
Figure BDA00037678389300000317
和
Figure BDA00037678389300000318
分别表示t时刻配电网运营商对产消者i购售的电量，
Figure BDA00037678389300000319
和
Figure BDA00037678389300000320
表示配电网运营商与产消者i购、售的电量的最大功率；
配电网运营商中可调度资源可调度分布式电源的出力存在上下限约束，公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000041
式中，
Figure BDA0003767838930000042
表示t时刻可调度分布式电源出力，
Figure BDA0003767838930000043
为可调度分布式电源出力的最小、最大值；
配电网运营商收益包括配电网运营商与上级电网的交易、配电网运营商与产消者的交易和配电网本身产生的收支，公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000044
Figure BDA0003767838930000045
式中，IDNO为配电网运营商的总收益，pN、pb,g、ps,g分别为配电网运营商常规负荷电价和配电网运营商向上级电网购、售电价，
Figure BDA0003767838930000046
分别为t时刻配电网运营商的常规负荷以及同上级电网购、售电量大小，
Figure BDA0003767838930000047
和
Figure BDA0003767838930000048
分别为t时刻负荷聚合商负荷的单价和大小；Cddg为可调度分布式电源的运行成本，
Figure BDA0003767838930000049
表示t时刻可调度分布式电源的出力，a和b是成本系数。
优选地，步骤S1负荷聚集商为主体的运行及收益模型中，负荷聚合商的实际收益公式如下：
Figure BDA00037678389300000410
式中，ILA为负荷聚合商的总收益，
Figure BDA00037678389300000411
和
Figure BDA00037678389300000412
分别为t时刻负荷聚合商的边际效用和负荷，
Figure BDA00037678389300000413
和
Figure BDA00037678389300000414
为辅助计算效用函数实际数值的数学参数。
优选地，步骤S2中，Weber-Fechner定律指出人体反应量与客观环境刺激量之间的函数关系公式表达如下：
k＝α·lnc+k0
式中，k为人体产生的反应量，c为客观刺激量，α和k0分别为韦伯常数和刺激常数。
优选地，步骤S2中议价函数的构建具体指：结合配电网运营商从上级电网购电时产生的碳排放因素，将决策参与人的收益降低量作为客观刺激因素，进而构建相应的序贯议价函数，最后通过概率加权法得到表征实际拒绝概率的议价函数，公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000051
式中，P(c)表示实际拒绝概率，μ和v为权重系数，
Figure BDA0003767838930000052
和P(cinc)分别表示由碳排放量和收益变化所关联的拒绝概率；
配电网运营商的碳排量计算公式表达如下：
PCO2＝Pgb+Pddg
Figure BDA0003767838930000053
Figure BDA0003767838930000054
式中，eC为实际排放量，
Figure BDA0003767838930000055
为配电网运营商中能够产生碳排放的功率，Pgb为配电网运营商从上级电网获取的电力，αC、βC和γC均为碳排放系数，
Figure BDA0003767838930000056
为客观刺激量的计算值；
决策参与人的收益降低量的计算模型公式表达如下：
Figure BDA0003767838930000057
式中，cinc为决策参与人收益减少量，cinc,0和cinc,1分别为原始收益值和新提议下的收益值；
构建序贯议价函数，客观刺激量存在的阈值称为最小可觉差，表征决策参与人对于议价参与人提议所能察觉到的最小改变；当客观刺激量低于最小可觉差时，决策参与人接受议价参与人所提策略；随着客观刺激量逐渐上升，决策参与人拒绝新议价提案的概率也会相应提升；据此形成的序贯议价函数表达式为：
Figure BDA0003767838930000058
Figure BDA0003767838930000059
Figure BDA00037678389300000510
Figure BDA00037678389300000511
式中，cΦ,min为最小可觉差，
Figure BDA0003767838930000061
为阈值计算系数，α和k0分别为韦伯常数和刺激常数。
优选地，步骤S2中多主体间动态博弈机制具体指假设配电网运营商、产消者和负荷聚合商均为理性参与人，并且以各自收益最大化为目标进行博弈；基该动态博弈模式下的多主体协同调度流程如下：
(1)设定博弈的参与人为配电网运营商、产消者和负荷聚合商，提出的策略为各交易场景的电价；将配电网运营商作为配电网运行的初始议价参与人提出策略；
(2)系统参数初始化；录入交直流混合配电网各节点常规负荷、产消者中的负荷以及各可再生能源出力预测数据；
(3)采用粒子群优化算法模拟博弈过程，将粒子位置与速度初始化；
(4)处理约束条件，计算各参与主体的收益函数；由初始的粒子位置确定当前最优收益，并设为初始的全局最优值；
(5)由计及碳排放量因素的序贯议价函数计算当前提议的拒绝概率；
(6)通过抽样确定是否拒绝当前运行方案；如拒绝，返回步骤(4)；
(7)由(6)所得的策略，更新个体、局部和全局最优解；
(8)判断所有参与主体是否都提出过运行方案，如果尚有参与主体未进行报价，则返回步骤(4)；
(9)比对本次优化结果与上次优化结果，若收益函数偏差小于ε，结束博弈；否则更换新的议价参与人继续进行博弈，并将本次结果作为初始可行解，返回步骤(4)；
(10)当两次迭代收益函数偏差小于ε时，即认为当前策略方案为每个参与人对其他参与人提议的最优反应，计入当前最优方案。
一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器存储由所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的含产消者多主体博弈协同调度方法
采用上述技术方案带来的有益效果：
本发明采用可计及碳排放的含产消者多主体博弈协同调度技术特征，能够求解配电网中电力市场参与者主动响应的积极性和公平性的低碳调度方案，提高风光消纳率，对提高配电网中可再生能源消纳起到良性的引导作用，具有一定的实用价值。
附图说明
图1为本发明的步骤流程图；
图2为交直流配电网结构框架图；
图3为多主体博弈协同调度模型流程图；
图4为49节点测试系统图；
图5为可再生能源出力及负荷曲线图；
图6为场景一调度结果图；
图7为场景二调度结果图；
图8为场景三调度结果图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的技术方案进行详细说明。
应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明公开了一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，如图1所示，具体步骤如下：
搭建了含多产消者的交直流混合配电网框架，包括了交流配电网潮流模型、直流配电网潮流模型、电压源型换流站模型，考虑了电压源型换流站无功调节量约束以及各节点支路的电压幅值、载流量约束等，进而形成一种包含产消者、配电网运营商和负荷聚集商在内的交直流混合配电网框架。
构建含多类型可再生能源的产消者运行及收益模型如下：
多产消者模型由风电机组、光伏系统、负荷等资源聚合而成，如图2所示。各产消者不仅相互之间可以进行电力交易，同时也可以与配电网实现电能互济。多产消者构成的系统旨在优先调配其中具有电力盈余或缺额的主体，以可再生能源消纳为首要目标，在多产消者系统整体电力不平衡时则与配电网进行交互，进而维持电网的电量和电力均衡。
多产消者的交易机制设为：1)在每个产消者内部，本地的可再生能源出力首先满足该产消者内部的负荷需求；2)当其功率存在盈亏时，考虑到本地可再生能源的消纳，以及各产消者之间购电成本低于产消者向配电网购电成本，则选择优先与其他产消者进行点对点交易，其中，可再生能源出力较高的产消者先行获得交易权；3)若其他产消者都无法满足其用能需求，再与配电网交易。
对于产消者而言，同一时刻不能同时购电和售电，因此其交易状态约束如下：
Figure BDA0003767838930000081
Figure BDA0003767838930000082
式中，
Figure BDA0003767838930000083
和
Figure BDA0003767838930000084
分别表示产消者i对产消者j的购电状态和售电状态。当
Figure BDA0003767838930000085
则表示t时刻产消者i向j购电，当
Figure BDA0003767838930000086
则表示产消者i向j售电，当
Figure BDA0003767838930000087
则表示t时刻产消者i和j之间不存在电力交互。类似地，
Figure BDA0003767838930000088
和
Figure BDA0003767838930000089
分别表示产消者i同配电网之间的购售电状态。
产消者内部维持系统稳定需要满足如下的功率平衡约束：
Figure BDA00037678389300000810
Figure BDA00037678389300000811
Figure BDA00037678389300000812
式中，
Figure BDA00037678389300000813
和
Figure BDA00037678389300000814
分别表示t时刻产消者i购入和售出的总功率，包括产消者之间和产消者同配电网之间的电力交易。
Figure BDA00037678389300000815
和
Figure BDA00037678389300000816
分别表示产消者i允许购、售的最大功率。
Figure BDA00037678389300000817
和
Figure BDA00037678389300000818
分别表示t时刻产消者i的分布式可再生能源出力和负荷。
产消者之间电力交易的收益如下：
Figure BDA0003767838930000091
式中，n为产消者数量，ps和pb分别表示购售电价，
Figure BDA0003767838930000092
为t时刻产消者i和j之间的交易电量。
产消者与配电网之间电力交易的收益如下：
Figure BDA0003767838930000093
式中，
Figure BDA0003767838930000094
和
Figure BDA0003767838930000095
分别表示t时刻产消者i同配电网交易的电价。
产消者除进行电力交易产生的收支，其收益函数还包含向内部负荷供电得到的收益：
Figure BDA0003767838930000096
式中，IP表示产消者的总收益，pc和
Figure BDA0003767838930000097
分别为内部负荷购电电价和电量，pr和
Figure BDA0003767838930000098
分别为产消者向分布式可再生能源购电的电价和电量。
构建配电网运营商运行及收益模型如下：
配电网运营商的电能交互受到如下约束：
Figure BDA0003767838930000099
Figure BDA00037678389300000910
Figure BDA00037678389300000911
Figure BDA00037678389300000912
式中，
Figure BDA00037678389300000913
和
Figure BDA00037678389300000914
分别表示t时刻配电网运营商对上级电网购售的电量，
Figure BDA00037678389300000915
和
Figure BDA0003767838930000101
表示配电网运营商与上级电网可交易的最大功率。
Figure BDA0003767838930000102
和
Figure BDA0003767838930000103
分别表示t时刻配电网运营商对产消者i购售的电量，
Figure BDA0003767838930000104
和
Figure BDA0003767838930000105
表示配电网运营商与产消者i可交易的最大功率。
此外，配电网运营商中可调度资源可调度分布式电源的出力存在上下限约束：
Figure BDA0003767838930000106
式中，
Figure BDA0003767838930000107
表示t时刻可调度分布式电源出力，
Figure BDA0003767838930000108
为出力的最小、最大值。
配电网运营商收益主要来源于以下几部分：配电网运营商与上级电网的交易，配电网运营商与产消者的交易，配电网本身产生的收支。
Figure BDA0003767838930000109
Figure BDA00037678389300001010
式中，IDNO为配电网运营商的总收益，pN、pb,g、ps,g分别为配电网运营商常规负荷电价和配电网运营商向上级电网购、售电价，
Figure BDA00037678389300001011
分别为t时刻配电网运营商的常规负荷以及同上级电网购、售电量大小，
Figure BDA00037678389300001012
和
Figure BDA00037678389300001013
分别为t时刻负荷聚合商负荷的单价和大小。Cddg为可调度分布式电源的运行成本，
Figure BDA00037678389300001014
表示t时刻可调度分布式电源的出力，a和b是成本系数。
构建负荷聚集商运行及收益模型如下：
负荷聚合商的实际收益如下：
Figure BDA00037678389300001015
式中，ILA为负荷聚合商的总收益，
Figure BDA00037678389300001016
和
Figure BDA00037678389300001017
分别为t时刻负荷聚合商的边际效用和负荷，
Figure BDA0003767838930000111
和
Figure BDA0003767838930000112
为辅助计算效用函数实际数值的数学参数。
配电网直接面向电力用户，是连接能源生产和消费的重要平台，需承担起节能减排的主要责任。在配电网调度策略的动态博弈中将碳排放水平量化，使之成为影响博弈进程与结果的关键因素，对配电网整体的可再生能源消纳倾向具有重要影响。
Weber-Fechner定律揭示心理量与物理量之间的联系，即感觉的差别阈限随原刺激量的强弱而变化，而且表现为一定的规律性。Weber-Fechner定律指出人体反应量与客观环境刺激量之间的函数关系满足：
k＝α·lnc+k0
式中，k为人体产生的反应量，c为客观刺激量，α和k0分别为韦伯常数和刺激常数。
在议价函数的构建过程中，首先考虑配电网运营商从上级电网购电时产生的碳排放因素，其次将决策参与人的收益降低量作为客观刺激因素，进而构建相应的议价函数，最后通过概率加权法得到表征实际拒绝概率的议价函数：
Figure BDA0003767838930000113
式中，μ和ν为权重系数，
Figure BDA0003767838930000114
和P(cinc)分别表示由碳排放量和收益变化所关联的拒绝概率。
在议价函数的构建过程中，首先考虑配电网运营商从上级电网购电时产生的碳排放因素，其次将决策参与人的收益降低量作为客观刺激因素，进而构建相应的议价函数，最后通过概率加权法得到表征实际拒绝概率的议价函数：
Figure BDA0003767838930000115
式中，μ和ν为权重系数，
Figure BDA0003767838930000116
和P(cinc)分别表示由碳排放量和收益变化所关联的拒绝概率。
配电网运营商作为配电侧引入碳排放来源的主体，其碳排量可由下式计算：
Figure BDA0003767838930000121
Figure BDA0003767838930000122
Figure BDA0003767838930000123
式中，eC为实际排放量，
Figure BDA0003767838930000124
为配电网运营商中能够产生碳排放的功率，Pgb为配电网运营商从上级电网获取的电力，αC、βC、γC为碳排放系数，
Figure BDA0003767838930000125
为客观刺激量的计算值。
类似地，收益降低量的计算模型如下：
Figure BDA0003767838930000126
式中，cinc为决策参与人收益减少量，cinc,0、cinc,1分别为原始收益值和新提议下的收益值。
在该序贯议价函数中，客观刺激量存在的阈值称为最小可觉差，表征决策参与人对于议价参与人提议所能察觉到的最小改变。当客观刺激量低于最小可觉差时，决策参与人接受议价参与人所提策略。然而随着客观刺激量逐渐上升，决策参与人拒绝新议价提案的概率也会相应提升。据此形成的序贯议价函数表达式为：
Figure BDA0003767838930000127
Figure BDA0003767838930000128
Figure BDA0003767838930000129
Figure BDA00037678389300001210
式中，cΦ,min为最小可觉差，
Figure BDA00037678389300001211
为阈值计算系数。
在本文建立的多主体博弈协同调度模型中，假设配电网运营商、产消者、负荷聚合商均为理性参与人，并且以各自收益最大化为目标进行博弈。如图3所示，基于该动态博弈模式下的多主体协同调度流程如下：
(1)设定博弈的参与人为配电网运营商、产消者和负荷聚合商，提出的策略为各交易场景的电价。配电网运营商作为配电网运行的主导者、规划者，将作为初始议价参与人提出策略，为实现多目标函数、交互式迭代的求解问题，本文采用粒子群优化算法来模拟博弈过程。
(2)系统参数初始化。录入交直流混合配电网各节点常规负荷、产消者中的负荷以及各可再生能源出力预测数据。
(3)采用粒子群优化算法模拟博弈过程，粒子位置与速度初始化。
(4)处理约束条件，计算各参与主体的收益函数。由初始的粒子位置确定当前最优收益，并设为初始的全局最优值。
(5)由计及碳排放量因素的序贯议价函数计算当前提议的拒绝概率。
(6)通过抽样确定是否拒绝当前运行方案。如拒绝，返回步骤(4)。
(7)由(6)所得的策略，更新个体、局部、全局最优解。
(8)判断所有参与主体是否都提出过运行方案，如果尚有参与主体未进行报价，则返回步骤(4)。
(9)比对本次优化结果与上次优化结果，若收益函数偏差小于ε，结束博弈；否则更换新的议价参与人继续进行博弈，并将本次结果作为初始可行解，返回步骤(4)。
(10)当两次迭代收益函数偏差小于ε时，即认为当前策略方案为每个参与人对其他参与人提议的最优反应，计入当前最优方案。
下面以IEEE 33节点演化而来的49节点测试系统为例介绍本发明：
在原IEEE 33节点算例系统的节点33、37、42、46处接入电压源型换流站及直流支路。节点28处设有负荷聚合商负荷聚合商，聚合柔性负荷资源。3个产消者分别通过节点9、26、47接入系统。所得到的49节点测试系统如图4所示可，再生能源出力及负荷曲线如图5所示。对49节点测试系统设置以下三种场景，以验证调度策略的实用性：1)各利益主体(产消者、配电网运营商、负荷聚合商)间进行博弈议价，议价函数不考虑碳排放因素，产消者之间不进行交易；2)各利益主体间进行博弈议价，议价函数不考虑碳排放因素，产消者之间进行电力交易；3)各利益主体间进行博弈议价，议价函数考虑碳排放因素，产消者之间进行交易。
对上述三种场景进行计及碳排放的含产消者多主体博弈协同调度求解，所得到的调度结果如图6、图7、图8所示。图中，Pwind1、Pwind2表示产消者中两个风电场出力，Ppv表示产消者中光伏电站出力，Pcur_wind和Pcur_pv表示弃风和弃光量，Pg表示配电网运营商与上级电网进行的电力交换量(以流向配电网运营商的电力为正)，Ln表示常规负荷，L表示系统总负荷。可以看出，配电网运营商和上级电网间的交互主要是电力从配电网运营商流出，即部分源自产消者分布式可再生能源中的可再生能源出力被配电网运营商出售到上级电网中以获取收益。在场一中，尽管系统中已经部分实现了风光出力的异地消纳，但在某些时段依然不可避免地发生了弃风、弃光现象，表明该系统运行的环保性还有提升空间。场景二中弃风、弃光量有明显的削减，分布式可再生能源消纳水平提高，产消者向配电网运营商输送的总功率减少。从场景三的调度结果能够看出，与场景一、二相比，配电网运营商向上级电网输送功率的时段减少，其输送的功率总量也降低，表明分布式可再生能源的就地消纳水平在逐步提升，无需进行大量的电力传输即可实现较高消纳。此外，碳排放因素的影响对产消者经济性和配电网整体清洁性皆有改善作用。
以上仿真结果验证了本发明所构模型有效性和实用性。说明通过计及碳排放的含产消者多主体博弈协同调度策略，能够得到一种优化调度方案，该方案可以很好地改善配电网系统运行的公平性和清洁性，从而为调度人员的正确决策提供有效支持，具有一定的工程实用价值。
实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、搭建含多产消者的交直流混合配电网框架，以配电网运营商、含多类型可再生能源的产消者和负荷聚集商为主体，构建多主体运行及收益模型；
S2、基于博弈论和Weber-Fechner定律建立可计及碳排放因素的序贯议价函数，并构建多主体间动态博弈机制；
S3、基于步骤S1构建的交直流混合配电网框架下的多主体运行及收益模型结合步骤S2构建的议价函数和多主体间动态博弈机制，建立含多主体的协同调度策略模型，结合主体间的竞合关系，在博弈中兼顾参与者主动响应积极性和低碳调度策略，实现配电网运行的低碳性和公平性。
2.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S1中，搭建含多产消者的交直流混合配电网框架具体指：构建交流配电网潮流模型、直流配电网潮流模型和电压源型换流站模型，结合电压源型换流站模型的无功调节量约束以及各节点支路的电压幅值和载流量约束，搭建一种包含产消者、配电网运营商和负荷聚集商在内的交直流混合配电网框架。
3.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S1中多类型可再生能源产消者为主体的运行及收益模型的交易机制具体为：
1)在每个产消者内部，首先选择本地的可再生能源出力满足该产消者内部的负荷需求；
2)当该产消者功率存在盈亏时，根据本地可再生能源的消纳、各产消者之间购电成本以及产消者向配电网购电的成本，优先选择与其他产消者进行点对点交易，其中，可再生能源出力较高的产消者先行获得交易权；
3)若其他产消者都无法满足该产消者的用能需求，该产消者则会选择与配电网进行电力交易，以满足自身的负荷需求。
4.根据权利要求3所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，产消者交易状态约束表达式如下：
Figure FDA0003767838920000021
Figure FDA0003767838920000022
式中，
Figure FDA0003767838920000023
和
Figure FDA0003767838920000024
分别表示产消者i对产消者j的购电状态和售电状态；当
Figure FDA0003767838920000025
则表示t时刻产消者i向j购电，当
Figure FDA0003767838920000026
则表示产消者i向j售电，当
Figure FDA0003767838920000027
则表示t时刻产消者i和j之间不存在电力交互，
Figure FDA0003767838920000028
和
Figure FDA0003767838920000029
分别表示产消者i同配电网之间的购售电状态，判别关系与
Figure FDA00037678389200000210
和
Figure FDA00037678389200000211
的判别关系相同；
产消者内部维持系统稳定满足如下的功率平衡约束：
Figure FDA00037678389200000212
Figure FDA00037678389200000213
Figure FDA00037678389200000214
式中，
Figure FDA00037678389200000215
和
Figure FDA00037678389200000216
分别表示t时刻产消者i购入和售出的总功率，包括产消者之间和产消者同配电网之间的电力交易；
Figure FDA00037678389200000217
和
Figure FDA00037678389200000218
分别表示产消者i允许购、售的最大功率；
Figure FDA00037678389200000219
和
Figure FDA00037678389200000220
分别表示t时刻产消者i的分布式可再生能源出力和负荷；
产消者之间电力交易的收益公式表达如下：
Figure FDA00037678389200000221
式中，IPP为产消者之间进行电力交易的收益，n为产消者数量，ps和pb分别表示购、售电价，
Figure FDA0003767838920000031
为t时刻产消者i和j之间的交易电量；
产消者与配电网之间电力交易的收益公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000032
式中，IDP为产消者与配电网之间进行电力交易的收益，
Figure FDA0003767838920000033
和
Figure FDA0003767838920000034
分别表示t时刻产消者i同配电网交易的电价；
产消者除了进行电力交易产生的收支，其收益函数还包含向内部负荷供电得到的收益，公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000035
式中，IP表示产消者的总收益，pc和
Figure FDA0003767838920000036
分别为内部负荷购电电价和电量，pr和
Figure FDA0003767838920000037
分别为产消者向分布式可再生能源购电的电价和电量。
5.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S1配电网运营商为主体的运行及收益模型中，配电网运营商的电能交互受到约束如下式所示：
Figure FDA0003767838920000038
Figure FDA0003767838920000039
Figure FDA00037678389200000310
Figure FDA00037678389200000311
式中，
Figure FDA00037678389200000312
和
Figure FDA00037678389200000313
分别表示t时刻配电网运营商对上级电网购、售的电量，
Figure FDA00037678389200000314
和
Figure FDA00037678389200000315
表示配电网运营商与上级电网购、售的电量的最大功率；
Figure FDA00037678389200000316
和
Figure FDA0003767838920000041
分别表示t时刻配电网运营商对产消者i购售的电量，
Figure FDA0003767838920000042
和
Figure FDA0003767838920000043
表示配电网运营商与产消者i购、售的电量的最大功率；
配电网运营商中可调度资源可调度分布式电源的出力存在上下限约束，公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000044
式中，
Figure FDA0003767838920000045
表示t时刻可调度分布式电源出力，
Figure FDA0003767838920000046
为可调度分布式电源出力的最小、最大值；
配电网运营商收益包括配电网运营商与上级电网的交易、配电网运营商与产消者的交易和配电网本身产生的收支，公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000047
Figure FDA0003767838920000048
式中，IDNO为配电网运营商的总收益，pN、pb,g、ps,g分别为配电网运营商常规负荷电价和配电网运营商向上级电网购、售电价，
Figure FDA0003767838920000049
分别为t时刻配电网运营商的常规负荷以及同上级电网购、售电量大小，
Figure FDA00037678389200000410
和
Figure FDA00037678389200000411
分别为t时刻负荷聚合商负荷的单价和大小；Cddg为可调度分布式电源的运行成本，
Figure FDA00037678389200000412
表示t时刻可调度分布式电源的出力，a和b是成本系数。
6.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S1负荷聚集商为主体的运行及收益模型中，负荷聚合商的实际收益公式如下：
Figure FDA00037678389200000413
式中，ILA为负荷聚合商的总收益，
Figure FDA0003767838920000051
和
Figure FDA0003767838920000052
分别为t时刻负荷聚合商的边际效用和负荷，
Figure FDA0003767838920000053
和
Figure FDA0003767838920000054
为辅助计算效用函数实际数值的数学参数。
7.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S2中，Weber-Fechner定律指出人体反应量与客观环境刺激量之间的函数关系公式表达如下：
k＝α·lnc+k0
式中，k为人体产生的反应量，c为客观刺激量，α和k0分别为韦伯常数和刺激常数。
8.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S2中议价函数的构建具体指：结合配电网运营商从上级电网购电时产生的碳排放因素，将决策参与人的收益降低量作为客观刺激因素，进而构建相应的序贯议价函数，最后通过概率加权法得到表征实际拒绝概率的议价函数，公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000055
式中，P(c)表示实际拒绝概率，μ和ν为权重系数，
Figure FDA0003767838920000056
和P(cinc)分别表示由碳排放量和收益变化所关联的拒绝概率；
配电网运营商的碳排量计算公式表达如下：
Figure FDA0003767838920000057
Figure FDA0003767838920000058
Figure FDA0003767838920000059
式中，eC为实际排放量，
Figure FDA00037678389200000510
为配电网运营商中能够产生碳排放的功率，Pgb为配电网运营商从上级电网获取的电力，αC、βC和γC均为碳排放系数，
Figure FDA00037678389200000512
为客观刺激量的计算值；
决策参与人的收益降低量的计算模型公式表达如下：
Figure FDA00037678389200000511
式中，cinc为决策参与人收益减少量，cinc,0和cinc,1分别为原始收益值和新提议下的收益值；
构建序贯议价函数，客观刺激量存在的阈值称为最小可觉差，表征决策参与人对于议价参与人提议所能察觉到的最小改变；当客观刺激量低于最小可觉差时，决策参与人接受议价参与人所提策略；随着客观刺激量逐渐上升，决策参与人拒绝新议价提案的概率也会相应提升；据此形成的序贯议价函数表达式为：
Figure FDA0003767838920000061
Figure FDA0003767838920000062
Figure FDA0003767838920000063
Figure FDA0003767838920000064
式中，cΦ,min为最小可觉差，
Figure FDA0003767838920000065
为阈值计算系数，α和k0分别为韦伯常数和刺激常数。
9.根据权利要求1所述一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法，其特征在于，步骤S2中多主体间动态博弈机制具体指假设配电网运营商、产消者和负荷聚合商均为理性参与人，并且以各自收益最大化为目标进行博弈；基该动态博弈模式下的多主体协同调度流程如下：
(1)设定博弈的参与人为配电网运营商、产消者和负荷聚合商，提出的策略为各交易场景的电价；将配电网运营商作为配电网运行的初始议价参与人提出策略；
(2)系统参数初始化；录入交直流混合配电网各节点常规负荷、产消者中的负荷以及各可再生能源出力预测数据；
(3)采用粒子群优化算法模拟博弈过程，将粒子位置与速度初始化；
(4)处理约束条件，计算各参与主体的收益函数；由初始的粒子位置确定当前最优收益，并设为初始的全局最优值；
(5)由计及碳排放量因素的序贯议价函数计算当前提议的拒绝概率；
(6)通过抽样确定是否拒绝当前运行方案；如拒绝，返回步骤(4)；
(7)由(6)所得的策略，更新个体、局部和全局最优解；
(8)判断所有参与主体是否都提出过运行方案，如果尚有参与主体未进行报价，则返回步骤(4)；
(9)比对本次优化结果与上次优化结果，若收益函数偏差小于ε，结束博弈；否则更换新的议价参与人继续进行博弈，并将本次结果作为初始可行解，返回步骤(4)；
(10)当两次迭代收益函数偏差小于ε时，即认为当前策略方案为每个参与人对其他参与人提议的最优反应，计入当前最优方案。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储由所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-9任一项所述的含产消者多主体博弈协同调度方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117613906A (zh) * 2024-01-24 2024-02-27 南京邮电大学 分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法
CN117977649A (zh) * 2024-04-01 2024-05-03 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 确定次日储能调度计划的方法、装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140277599A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 Oracle International Corporation Innovative Approach to Distributed Energy Resource Scheduling
CN112186768A (zh) * 2020-10-22 2021-01-05 华中科技大学 Mg、la和dno共同参与的交直流配电网协同调度方法与系统
CN113935551A (zh) * 2021-11-25 2022-01-14 华北电力大学（保定） 一种考虑可靠性电价和多主体博弈的配电网规划方法
CN113961867A (zh) * 2021-09-09 2022-01-21 河海大学 计及市场力评估的楼宇型产消者非合作博弈能源交易方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140277599A1 (en) * 2013-03-13 2014-09-18 Oracle International Corporation Innovative Approach to Distributed Energy Resource Scheduling
CN112186768A (zh) * 2020-10-22 2021-01-05 华中科技大学 Mg、la和dno共同参与的交直流配电网协同调度方法与系统
CN113961867A (zh) * 2021-09-09 2022-01-21 河海大学 计及市场力评估的楼宇型产消者非合作博弈能源交易方法
CN113935551A (zh) * 2021-11-25 2022-01-14 华北电力大学（保定） 一种考虑可靠性电价和多主体博弈的配电网规划方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
马丽;刘念;张建华;王程;侯义明;: "基于主从博弈策略的社区能源互联网分布式能量管理", 电网技术, no. 12, pages 41 - 48 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117613906A (zh) * 2024-01-24 2024-02-27 南京邮电大学 分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法
CN117613906B (zh) * 2024-01-24 2024-03-22 南京邮电大学 分布式源荷参与下的配电系统多主体实时协同降碳方法
CN117977649A (zh) * 2024-04-01 2024-05-03 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 确定次日储能调度计划的方法、装置
CN117977649B (zh) * 2024-04-01 2024-07-02 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 确定次日储能调度计划的方法、装置

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