CN117200173A - 基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备，包括：建立双层合作博弈模型；根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；确定微电网调度优化和共享储能调度优化的约束条件；将约束条件中的交互变量进行一致性约束；根据一致性约束和综合目标函数，构建ADMM增广拉格朗日函数；通过ADMM算法对ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的交互函数和聚合优化函数；通过约束条件对各个交互函数和聚合优化函数中的优化变量进行优化，获得优化结果；根据优化结果对双层合作博弈模型进行调度。旨在实现多微电网主体下的功率交互及储能共享。
Description
技术领域
本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备。
背景技术
目前集中式发电和分布式发电并存的电网格局已经开始形成。而微电网是促进分布式新能源消纳，降低配电网调节压力的有效手段。在分布式发电渗透率逐渐上升的背景下，多个微电网联合运行既能通过源荷差异性进行协调互补，促进分布式能源的进一步消纳，又可以利用其充放电行为的互补性，进行储能共享，提高储能的利用率。然而，目前参与微电网调度的主体单一，储能均是作为被动的调度单元参与微电网的激励，同时调度主体的多元化提高了对隐私安全的要求。基于此，新形势下储能以共享的模式参与多微电网运行调度是一个值得深入研究的课题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法。旨在实现多微电网主体下的功率交互及储能共享。
在本发明实施例的第一方面，提供了一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，所述方法包括：
建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
在本发明实施例的第二方面，提供了一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度系统，所述系统包括：
双层合作博弈模型构建模块，用于建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
综合目标函数确定模块，用于根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
约束条件确定模块，用于确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
一致性约束确定模块，用于将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
增广拉格朗日函数确定模块，用于根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
其中，σi,t、θi,t表示对偶变量(拉格朗日乘子)ρ1、ρ2、ρ3为惩罚参数为微电网i的运行效益，Iseso为共享储能运营商的效益，为微电网i在t时段在微电网联盟内部交易的功率，为对应的一致性约束参数，pch,t为微电网联盟的净充电功率，为pch,t对应的一致性约束参数，pdis,t为微电网联盟的净放电功率，为pdis,t对应的一致性约束参数；
交互函数确定模块，用于通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
变量优化模块，用于通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
调度模块，用于根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本发明第一方面所述的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法的步骤。
针对在先技术，本发明具备如下优点：
本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括的是微电网联盟内部微电网与微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括的是共享储能与微电网联盟之间的交互博弈。根据针对微电网的微电网调度优化目标函数和针对共享储能的共享储能调度优化目标函数，建立总的综合目标函数。确定用于在调度优化过程中进行约束的微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件。为了在进行调度优化求解的过程中对双层合作博弈模型进行解耦调度优化求解，将约束条件中的交互变量进行一致性约束。根据一致性约束和综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数。基于构建的综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，通过ADMM(Alternating DirectionMethod of Multipliers交替向乘子法)算法对综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，从而获得解耦后的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数。通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，同时通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，同时通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果。根据获得的最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度，以实现多微电网主体下的功率交互及储能共享。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的双层合作博弈模型的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的多微电网与共享储能系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的微电网联盟内部供需比及交易电价示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的第一类型、第二类型和第三类型微电网的运行调度示意图；
图6为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的各微电网的功率交互示意图；
图7为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的共享储能的运行调度情况示意图；
图8为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法中的ADMM法的残差收敛曲线示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。
在对本发明进行说明之前，先对本发明提出的背景进行说明。目前集中式发电和分布式发电并存的电网格局已经开始形成。而微电网是促进分布式新能源消纳，降低配电网调节压力的有效手段。在分布式发电渗透率逐渐上升的背景下，多个微电网联合运行既能通过源荷差异性进行协调互补，促进分布式能源的进一步消纳，又可以利用其充放电行为的互补性，进行储能共享，提高储能的利用率。然而，目前参与微电网调度的主体单一，储能均是作为被动的调度单元参与微电网的激励，同时调度主体的多元化提高了对隐私安全的要求。基于此，新形势下储能以共享的模式参与多微电网运行调度是一个值得深入研究的课题。
然而，在现有的研究中，多微电网的合作博弈主要是配电网和多微电网通过主从博弈的方法确定交互电价和内部功率交互，各微电网均是作为被动的调度单元，忽略了各微电网自主决策能力，缺乏对微电网内部隐私的保护，降低了微电网参与电力市场交易的积极性。并且对于现有研究中的以各个自治微电网及其分布式储能为研究对象，综合考虑充放电损耗和线路损耗因素，提出了以经济性为目标的分布式储能控制策略；虽然在该研究中，微电网作为独立的决策主体参与优化调度，满足了其隐私安全的要求；然而对于储能而言，均是以独立的形式被动参与微电网的运行调度，未涉及到共享，利用率低。此外现有研究中还提出了配电网、多微电网、共享储能的两阶段联合优化调度模型，第一阶段以平抑微电网功率波动为目标优化共享储能的应用，第二阶段以联盟效益最大为目标优化各微电网内部的功率交互。然而，该研究中，各微电网和共享储能隶属于不同的利益主体，拥有不同的运行调度方法，因此，在满足隐私安全的要求下既兼顾各方主体利益又能制定合理的优化调度策略是当前有待解决的问题。有鉴于此，提出本发明的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法。
图1为本发明实施例提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤S101：建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
步骤S102：根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
步骤S103：确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
步骤S104：将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
步骤S105：根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
步骤S106：通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
步骤S107：通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
步骤S108：根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
在本发明的实施例中，步骤S101首先构建包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，外层合作博弈包括共享储能与微电网联盟之间的交互博弈。如图2所示，双层合作博弈模型包括内层合作博弈和外层合作博弈，内层合作博弈以微电网联盟收益最大化为目标对微电网联盟内部的各个微电网的运行调度进行优化，各微电网根据日前负荷预测和新能源出力预测优化各微电网之间的交互功率以及对共享储能资源的需求，合作博弈平台汇总各微电网的充放电功率需求得到微电网联盟的净充放电需求，与共享储能进行交互。外层合作博弈是共享储能根据微电网联盟的净充放电需求，结合实际的运行约束条件优化共享储能的充放电响应，合作博弈平台根据共享储能的实际充放电响应，再与联盟内的各微电网协商，将储能供给反馈给各微电网，以此方式进行多次交互迭代，从而最终实现内层合作博弈中各微电网之间的功率交互平衡，以及外层合作博弈中共享储能与微电网联盟之间的充放电功率交互平衡。
在本发明的实施例中，在建立好包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型后，步骤S102以微电网联盟收益最大化为目标构建微电网调度优化目标函数，同时共享储能在满足多微电网充放电功率需求的同时，将自身剩余容量响应配电网分时电价，通过低储高放进行获利，以此建立共享储能调度优化目标函数。由于双层合作博弈模型中的主体包括电网联盟内部的各微电网和共享储能，因此基于建立的微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立对应于双层合作博弈模型的综合目标函数，以进行调度优化。
在本发明中，所述根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数，包括：确定微电网的调度优化目标函数为：确定共享储能调度优化目标函数为：基于确定的所述微电网的调度优化目标函数和所述共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数，所述综合目标函数为：
在本发明的实施例中，本发明中步骤S102的一种实施方式为：以微电网联盟收益最大化为目标构建微电网调度优化目标函数，所述微电网调度优化目标函数为：
其中，为微电网i的运行效益，为微电网i与外部电网的电力交易，为微电网之间的电力交易，为微电网i内常规机组的发电成本，为微电网i内部常规机组的维护费用，为共享储能的服务费用。
在本发明的实施例中，微电网的运行效益、微电网与外部电网的电力交易、微电网之间的电力交易、微电网内常规机组的发电成本、微电网内部常规机组的维护费用、共享储能的服务费用通过如下表达式进行计算：
其中，分别为微电网i在t时段从配电网的购电功率与微电网i在t时段向配电网的售电功率，λt buy、λt sell分别为微电网与配电网之间的购电和售电交易电价，为微电网i在t时段在微电网联盟内部交易的功率(表示从其它微电网购买电力，表示向其他微电网出售电力),ai GB、bi GB、ci GB分别为常规机组(如火电机组)的成本系数，pom为常规机组单位功率的维护成本系数，λsess为共享储能单位充放电的服务费用，为微电网联盟内部交易的售电价格，为微电网联盟内部交易的购电价格，为微电网i内部常规机组的出力，分别为微电网i在t时段使用共享储能的充、放电功率。
储能运营商制定共享储能的充放电策略，具体为共享储能在满足多微电网充放电功率需求的同时，将自身剩余容量响应配电网分时电价，通过低储高放进行获利，以此建立共享储能调度优化目标函数，所述共享储能调度优化目标函数为：
其中，Iseso为共享储能运营商的效益，Idist为共享储能剩余容量能量套利收入，Iserve为共享储能运营商参与微电网的储能租赁服务收益，为储能运营商的维护成本。
在本发明的实施例中，共享储能运营商的效益、共享储能剩余容量能量套利收入、共享储能运营商参与微电网的储能租赁服务收益和储能运营商的维护成本通过如下表达式进行计算：
其中，pch,t、pdis,t分别为微电网联盟的净充电功率和微电网联盟的净放电功率，分别为共享储能运营商在t时段买电功率、卖电功率、买电价格、卖电价格，λsess共享储能单位充放电的服务费用，ε、分别为共享储能维护成本系数、t时段共享储能单位放电功率、t时段共享储能单位充电功率。
基于建立的微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立对应于双层合作博弈模型的综合目标函数，所述综合目标函数为：
在本发明的实施例中，在建立好对应于双层合作博弈模型的综合目标函数后，步骤S103建立针对所述综合目标函数进行调度优化过程中的约束条件，具体地，针对微电网联盟中的各微电网建立微电网调度优化的约束条件，针对共享储能建立共享储能调度优化的约束条件。
在本发明中，确定微电网调度优化的约束条件，包括：
构建微电网功率平衡约束条件、燃气轮机出力约束条件、内部电量交易约束条件、微电网与共享储能的交互约束条件；
将构建的所述微电网功率平衡约束条件、所述燃气轮机出力约束条件、所述内部电量交易约束条件、所述微电网与共享储能的交互约束条件确定为微电网调度优化的约束条件；
其中，所述微电网功率平衡约束条件为：
所述燃气轮机出力约束条件为：
所述内部电量交易约束条件为：
所述微电网与共享储能的交互约束条件为：
确定共享储能调度优化的约束条件，包括：
构建共享储能功率平衡约束条件和共享储能充放电约束条件；
将构建的所述共享储能功率平衡约束条件和所述共享储能充放电约束条件，确定为共享储能调度优化的约束条件；
所述共享储能功率平衡约束条件为：
所述共享储能充放电约束条件为：
在本发明的实施例中，步骤S103的一种实施方式为：构建微电网功率平衡约束条件、燃气轮机出力约束条件、内部电量交易约束条件、微电网与共享储能的交互约束条件。将构建的微电网功率平衡约束条件、燃气轮机出力约束条件、内部电量交易约束条件、微电网与共享储能的交互约束条件确定为微电网调度优化的约束条件。
其中，所述微电网功率平衡约束条件为：
所述燃气轮机出力约束条件为：
所述内部电量交易约束条件为：
所述微电网与共享储能的交互约束条件为：
其中，ui,t为微电网i的充放电状态，也就是充电或者放电；ei,t为微电网i租赁储能的能量状态，也就是储能装置的容量；为微电网i内部的新能源出力；为微电网i的负荷需求；分别为微电网i内部常规机组的出力的上下限；分别为微电网i租赁的共享储能的最大充电功率和最大放电功率；ηc、ηd分别为共享储能的充电效率和放电效率；Emax为共享储能最大容量。
构建共享储能功率平衡约束条件和共享储能充放电约束条件，将构建的所述共享储能功率平衡约束条件和所述共享储能充放电约束条件，确定为共享储能调度优化的约束条件。
其中，所述共享储能功率平衡约束条件为：
所述共享储能充放电约束条件为：
其中，分别为t时段共享储能单位充电功率和放电功率；oi,t为t时段共享储能中的第i个储能装置的状态标志量，取0或1。Et、Emax分别为t时段共享储能的容量和共享储能最大容量。
在本发明的实施例中，在建立好针对所述综合目标函数进行调度优化过程中的约束条件后，步骤S104通过对约束条件中的交互变量进行一致性约束，以实现对双层合作博弈模型中的交互主体进行解耦，从而更便于对双层合作博弈模型进行调度优化。具体地，在微电网联盟内部，各微电网在功率交易量上进行博弈，因此针对内层合作博弈的微电网联盟进行解耦，将微电网之间的功率交互作为交互变量，并增加相应的一致性约束，从而更便于对内层合作博弈进行调度优化。微电网联盟与共享储能在充放电功率上进行博弈，针对外层微电网联盟与共享储能之间的合作联盟进行解耦，根据内层各微电网的储能充放电功率需求，计算微电网联盟的净储能充放电功率需求；共享储能与微电网联盟进行充放电功率交互，将微电网联盟的净充放电功率需求作为交互变量，并增加相应的一致性约束，从而更便于对外层合作博弈进行调度优化。
在本发明中，所述将约束条件中的交互变量进行一致性约束，包括：将约束条件中的微电网联盟内部交易的功率以及微电网联盟的净充电功率pch,t和微电网联盟的净放电功率pdis,t确定为交互变量；将所述交互变量进行一致性约束，所述一致性约束表达式为：
在本发明的实施例中，将微电网联盟内部交易的功率作为交互变量进行一致性约束，所述一致性约束表达式为：
将微电网联盟的净充电功率pch,t和微电网联盟的净放电功率pdis,t确定为交互变量进行一致性约束，所述一致性约束表达式为：
在本发明的实施例中，在对交互变量进行一致性约束后，步骤S105根据确定的一致性约束和综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，以用于后续针对双层合作博弈模型进行调度优化求解，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
其中，σi,t、θi,t表示对偶变量(拉格朗日乘子)，ρ1、ρ2、ρ3为惩罚参数。
在本发明的实施例中，在构建好综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数后，为了保护双层合作博弈模型中各参与主体的信息隐私和决策自主性，步骤S106通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数用于对微电网联盟组成的内层合作博弈的功率交互进行调度优化、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数用于对共享储能与微电网联盟构成的外层合作博弈进行功率交互优化、内外层功率交互的聚合优化函数用于对内外层功率交互之间进行聚合优化。
在本发明中，所述通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数，包括：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征微电网联盟自身内部进行功率交互的功率交互函数，所述微电网联盟的功率交互函数为：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征共享储能与微电网联盟之间进行充放电功率交互的充放电功率交互函数，所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数为：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建作为内层的微电网联盟和作为外层的共享储能之间的功率交互的聚合优化函数，所述内外层功率交互的聚合优化函数为：
在本发明的实施例中，步骤S106的一种实施方式为：通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征微电网联盟自身内部进行功率交互的功率交互函数，所述微电网联盟的功率交互函数为：
后续通过微电网联盟的功率交互函数对微电网联盟组成的内层合作博弈的功率交互进行调度优化。
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征共享储能与微电网联盟之间进行充放电功率交互的充放电功率交互函数，所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数为：
后续通过共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数对共享储能与微电网联盟构成的外层合作博弈进行功率交互优化。
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建作为内层的微电网联盟和作为外层的共享储能之间的功率交互的聚合优化函数，所述内外层功率交互的聚合优化函数为：
后续通过内外层功率交互的聚合优化函数对内外层功率交互之间进行聚合优化。
在本发明的实施例中，在通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数后，步骤S107通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化确定微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，并且通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，并且通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，在完成该三部分优化后，得到最终的优化结果，基于该最终的优化结果实现对双层合作博弈模型中的各个主体之间的功率交互调度。
在本发明中，所述通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果，包括：确定微电网内部交易的功率微电网向配电网的出售电功率微电网从配电网的购买电功率微电网内部常规机组的出力微电网在t时段使用共享储能的充电功率微电网在t时段使用共享储能的充电功率为第一优化变量；通过所述微电网调度优化的约束条件对确定的所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化；确定微电网联盟的净充电功率pch,t、微电网联盟的净放电功率pdis,t、共享储能运营商在t时段的买电功率共享储能运营商在t时段的卖电功率共享储能的充电功率共享储能的放电功率为第二优化变量；通过所述共享储能调度优化的约束条件对确定的所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化；确定微电网内部交易的功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净充电功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净放电功率参数进行一致性约束后的协调变量为第三优化变量；通过所述一致性约束对确定为所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化。
在本发明的实施例中，将微电网内部交易的功率微电网向配电网的出售电功率微电网从配电网的购买电功率微电网内部常规机组的出力微电网在t时段使用共享储能的充电功率微电网在t时段使用共享储能的充电功率均确定为第一优化变量。通过构建的所述微电网调度优化的约束条件和微电网联盟的功率交互函数对微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化。
在本发明的实施例中，将微电网联盟的净充电功率pch,t、微电网联盟的净放电功率pdis,t、共享储能运营商在t时段的买电功率共享储能运营商在t时段的卖电功率共享储能的充电功率共享储能的放电功率均确定为第二优化变量。通过构建的共享储能调度优化的约束条件和共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数对共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化。
在本发明的实施例中，将微电网内部交易的功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净充电功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净放电功率参数进行一致性约束后的协调变量确定为第三优化变量；通过内外层功率交互的聚合优化函数和一致性约束对内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化。
在本发明中，所述方法还包括：
构建微电网群联盟的定价模型；
通过所述微电网联盟的定价模型对微电网联盟中各个微电网之间的功率交互进行定价；
所述微电网群联盟的定价模型的表达式为：
在本发明的实施例中，多微电网进行合作，本质上是各微电网在联盟内部实现功率交易。和微电网直接与配电网交易相比，需要一个合适的价格机制来确保每一个微电网在参与联盟内部电力交易后可获得更好的收益，从而维持微电网联盟的稳定性。因此，本发明针对微电网联盟内部交易建立一种定价模型用于对微电网联盟内部的功率交易进行定价，所述微电网群联盟的定价模型的表达式为：
其中，SDRt为微电网联盟内部的供需比，为微电网i内部新能源出力，为微电网i内部常规机组的出力，分别为微电网i在t时段使用共享储能的充、放电功率，为微电网i的负荷需求，为微电网联盟内部交易的售电价格，为微电网联盟内部交易的购电价格，βt为价格补偿因子。
当SDRt＝0时，表示微电网联盟内部无电力交易即每个微电网无盈余的出力，所有的功率缺额均需要从电网购买，此时购售电价格等于电网的购售电价格；当SDRt＝1时，表示微电网联盟内部可以实现供需平衡，联盟内部的购售电价格相等均等于考虑补偿因子的情况下出售给电网的价格；0<SDRt<1或1<SDRt，微电网联盟内部电力交易价格跟随供需比的变化而变化。
在本发明中，所述方法还包括：通过Shapley值法，将最终调度结果对应获得的总收益分配至所述双层合作博弈模型中的各个主体，所述各个主体包括微电网联盟中的各个微电网和共享储能。
在本发明的实施例中，基于比例联盟Shapley值法，将对双层合作博弈模型的最终功率交互调度结果对应获得的总收益分配至所述双层合作博弈模型中的各个主体，所述各个主体包括微电网联盟中的各个微电网和共享储能。
对于联盟结构博弈[v,P]∈GN，i∈Pk，比例联盟Shapley值π是由如下第一个表达式给定的联盟值，其定义如下表达式：
其中，[v,P]∈GN，i∈Pk，GN为带有联盟结构的所有单调博弈的个体，Pk为任意一种联盟结构，i为联盟结构的参与者，为经典Shapley值，S为联盟S中元素的个数，n为大联盟N中元素的个数，i为联盟S中的元素，V(S)为联盟S的特征函数，V(S\{i})表示除去i后其他元素组成联盟的特征函数。如，在一个联盟结构中，微电网1为一个单调博弈个体，微电网2为一个单调博弈个体，微电网3不参与该联盟结构；在一个联盟结构中，微电网1为一个单调博弈个体，微电网3为一个单调博弈个体，微电网2不参与该联盟结构。共享储能为微电网中的元素。联盟就是一个联盟结构，所有的联盟结构构成大联盟。本发明所采用的比例联盟Shapley值反映的思想为：微电网联盟与共享储能通过合作共享获得收益之后，该联盟内的所有参与者将公平的获得其加入该联盟的收益，即参与者的支付比例由原始博弈中的Shapley值给定，从而保持了原始博弈中各参与者之间的相对重要程度不变。
在本发明的实施例中，本发明所提供的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，双层合作博弈模型中各微电网均是作为双层合作博弈模型中的主体参与调度优化，各微电网具有自主的决策能力，能够有效的保护微电网内部的隐私，从而能够有效提高微电网参与电力市场交易的积极性。同时在双层合作博弈模型中无论是微电网联盟中的各个微电网主体还是共享储能主体均是具有自主决策能力的主体在参与功率交互，而共享储能的利用率更高，也就是共享储能作为的是一个功率交互的主体参与到与微电网联盟中的各个微电网之间的功率交互，共享储能利用率高。构建的双层合作博弈模型中无论是共享储能还是微电网联盟中的各个微电网均是作为具有自主决策能力的主体在参与到功率交互的过程中，共享储能和微电网联盟作为的是同一个利益主体，因此具有相同的针对双层合作模型的运行调度方法，在满足隐私安全的要求下能够兼顾各方主体利益并且能够制定合理的优化调度策略。
在本发明的实施例中，本发明通过MATLAB 2020a编译环境下，采用Yalmip调用CPLEX进行模型的求解，进行算例分析，验证本发明所提出的双层合作博弈模型的有效性及正确性，分析验证内容包括不同合作博弈模式下的效益分析、微电网调度策略分析、共享储能的调度策略分析、ADMM算法的收敛性分析、合作模式收益分配公平性分析。
以图3所示构造多微电网与共享储能系统进行测试，分别选取第一类型微电网P1(如工业型微电网)、第二类型微电网P2(如商业型微电网)以及第三类型微电网P3(居民型微电网)作为测试微电网，通过不同微电网之间源荷差异进行协调互补，选取24小时为一个调度周期，1小时为一个调度间隔，以此验证本发明所提出的双层合作博弈模型的有效性及正确性，Ps表示共享储能。在MATLAB 2020a编译环境下，通过Yalmip调用CPLEX进行模型的求解。
通过模型求解获得不同合作博弈模式下的效益分析结果，不同联盟组合下的运行效益如下表1所示：
由表1可知，和非合作模式相比较，不同联盟组合下的运行效益均有相应的增长，其中各微电网组成一个大的微电网联盟与共享储能进行合作的模式下，总的运行效益增长最大，为31.32％。表明本发明所提的微电网联盟与共享储能的联合调度策略可以有效提高各主体的运行效益，具有多方共赢的特性。
通过模型求解获得微电网调度策略分析结果，包括：微电网联盟内部交易电价分析结果、微电网联盟调度策略分析结果。
对于微电网联盟内部交易电价分析结果，在合作联盟结构下，各微电网通过源荷差异进行协调互补，并根据供需比的定价机制进行联盟内部的功率交互，基于供需比的内部定价如图4所示。如图4所示，微电网联盟内部的交易价格随着微电网联盟内部的供需比而变化。在时段11和12供需比大于1，表明微电网联盟内部的能源市场供给越充足，内部交易电价较低。在其他时段，供需比小于1，表明微电网联盟内部存在功率缺额，此时微电网联盟的内部交易价格较高；同时受到外部电网的影响，内部交易价格在外部购售电价之间波动，联盟内部无论买方还是卖方均能通过联盟获得比外部电网更有利的收益。因此，在合作模式下各微电网通过低成本、高收益的内部交易降低了与外电网的电力交互，促进了分布式能源的就地消纳，提高了运行效益。
对于微电网联盟调度策略分析结果，微电网单独运行，在功率不平衡时段，各微电网之间无法进行功率互补，只有通过相互合作，成立联盟，改变原有的功率调度方式，才能实现各微电网之间的协调互补，达到运行效益最优的目标。由微电网联盟的功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数可确定，微电网的功率优化调度效益最优(微电网的交易收入和运行成本)可以看作是微电网之间的电能交易的迭代优化问题，通过迭代实现微电网联盟内部各参与主体的合作共赢。微电网联盟内各微电网的调度策略及内部功率交互如图5所示。
如图5所示，对于微电网P1的运行调度图，各微电网的调度策略，在22：00-5：00时段，风电出力较大，在满足微电网P1负荷需求后仍有剩余的功率，此时，通过租赁共享储能进行充电和与其它微电网进行功率交互来实现微电网P1的功率平衡；在6：00-8：00时段，光伏出力开始参与微电网的功率调度，此时段为电价低谷时段，微电网P1的负荷较大，新能源出力已不能满足负荷的需求，同时其他微电网无多余的功率进行互济，因此主要通过从配电网购电满足负荷需求；9：00-12：00时段，此时段为电价峰值时段，负荷缺额主要通过共享储能放电进行弥补；13：00-16：00时段，此时段为电价平值时段，负荷缺额主要通过电网购电和燃气轮机出力来弥补；17：00-21：00时段，此时段为电价峰值时段，负荷缺额首先由储能放电进行满足，剩余的负荷缺额由电网购电和燃气轮机出力共同弥补。
如图5所示的微电网P2运行调度图和微电网P3运行调度图，微电网P2和微电网P3的内部功率调度策略可以通过与上述微电网P1相类似的方法进行分析得出。
如图6所示的各微电网的功率交互图，对于联盟内部各微电网的功率交互，在1：00-5：00时段，风电出力较大，光伏无出力，微电网P1存在较大的新能源剩余，在满足共享储能的充放电需求后与微电网P2和微电网P3进行功率交互；在9：00-14：00时段，微电网P3存在较大的光伏出力，在满足共享储能的充放电需求后与微电网P1和微电网P2进行功率交互；在整个调度时段内，微电网P2均无多余的功率与其他微电网进行功率交互，其主要作用是协助其他微电网消纳多余的新能源出力，来降低其用电成本。
通过各微电网之间的功率互济与租赁共享储能的充放电，可以实现在不同时段分担与共享可再生能源，促进微电网联盟内部可再生能源的消纳，实现多微电网的效益最大化。
通过模型求解获得共享储能的调度策略分析结果，在合作联盟情况下，利用不同类型微电网(如工业型微电网、商业型微电网、居民型微电网)充放电行为的互补性，租赁共享储能来满足各微电网的充放电需求，可以提高储能资源利用率，降低微电网的投资压力。如共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数所表示的，共享储能功率优化调度最优问题可以看作是微电网联盟的净充放电需求与共享储能的充放电响应的迭代优化问题，通过迭代实现微电网联盟与共享储能的共赢。
图7所示的共享储能的运行调度情况，对于共享储能的调度策略，23：00-5：00时段为电价低谷时段，共享储能满足微电网P1的充电需求，并利用剩余的空间从电网购电；9：00-14：00时段，共享储能利用各微电网的充放电行为的互补性满足微电网P1和微电网P2的放电需求、微电网P3的充电需求，并利用剩余的空间与配电网进行功率交互；17：00-22：00时段，此时段为电价峰值时段，共享储能满足配电网及各微电网的放电需求。
通过模型求解获得ADMM算法的收敛性分析结果。本发明采用ADMM算法对多微电网与共享储能联合调度问题进行优化。算法迭代的收敛情况如图8所示。如图8所示，在迭代的初始阶段，对偶残差迅速增加，原始残差逐渐减少，随着迭代的进行，对偶残差与原始残差逐渐减少并趋于稳定，在迭代60次后均达到收敛精度。
通过模型求解获得合作模式收益分配公平性分析结果。微电网联盟与共享储能通过合作共享获得收益之后，该联盟内的所有参与者将公平的获得其加入该联盟的收益，也就是参与者的支付比例由原始博弈中的Shapley值给定，从而保持了原始博弈中各参与者之间的相对重要程度不变。本发明采用的比例联盟Shapley值法对合作联盟的额外收益进行分配，具体如表2所示：
如表2所示，在合作模式下，合作博弈产生的合作剩余为各微电网和共享储能均带来了不同程度的收益提升。对于微电网联盟，各微电网的分配比例是保持原始博弈的Shapley值不变，在联盟内部重新计算的比例。其分配结果为：微电网P3效益提升最大为54.86％，微电网P1次之为21.29％，微电网P2最小为15.86％。原因在于，微电网P1和微电网P3有较大的新能源出力，利用各时段的源荷差异在联盟内部进行互补，微电网P2的新能源出力较小，在整个调度时段内没有多余的功率与其他微电网互济，其在联盟中的主要作用就是帮助消纳微电网P1和微电网P3的过剩新能源。对于共享储能，其分配比例按照原始博弈的Shapley值直接计算。因此，按照比例联盟Shapley值进行利益分配时，保证了各参与者的重要程度不变，促进了分配的公平性，增加了联盟的稳定性。
本发明提出的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，有效缓解了传统微电网独立运行的调度手段无法解决多微网主体下的功率交互及储能共享问题，满足了隐私安全的要求下既兼顾各方主体利益又能制定合理的优化调度策略，并最终保证了多微电网与共享储能联合调度模式的正确性和有效性。具体地，基于供需比的定价机制有效促进了各微电网的互济合作，提高了各微电网的运行效益，其中，各微电网的源荷曲线差异越大，经济优势越明显；所提的双层合作博弈模型将微电网通过联盟的形式与共享储能整合在一起，利用各微电网源荷差异及充放电行为的互补性，实现多主体的合作共赢；根据各利益主体的隐私安全的要求，基于分布式ADMM算法建立微电网、共享储能联合调度模型，保证了优化调度结果的正确性；针对带有联盟结构的多微电网共享储能场景，比例联盟的Shapley值的合作利益分配模型具有实际应用价值。
本发明第二方面提供了一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度系统，所述系统包括：
双层合作博弈模型构建模块，用于建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
综合目标函数确定模块，用于根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
约束条件确定模块，用于确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
一致性约束确定模块，用于将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
增广拉格朗日函数确定模块，用于根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
其中，σi,t、θi,t表示对偶变量(拉格朗日乘子)，ρ1、ρ2、ρ3为惩罚参数，为微电网i的运行效益，Iseso为共享储能运营商的效益，为微电网i在t时段在微电网联盟内部交易的功率，为对应的一致性约束参数，pch,t为微电网联盟的净充电功率，为pch,t对应的一致性约束参数，pdis,t为微电网联盟的净放电功率，为pdis,t对应的一致性约束参数；
交互函数确定模块，用于通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
变量优化模块，用于通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
调度模块，用于根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
在本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本发明第一方面所述的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法的步骤。
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述方法包括：
建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
其中，σi,t、θi,t表示对偶变量(拉格朗日乘子)，ρ1、ρ2、ρ3为惩罚参数，为微电网i的运行效益，Iseso为共享储能运营商的效益，为微电网i在t时段在微电网联盟内部交易的功率，为对应的一致性约束参数，pch,t为微电网联盟的净充电功率，为pch,t对应的一致性约束参数，pdis,t为微电网联盟的净放电功率，为pdis,t对应的一致性约束参数；
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
2.根据权利要求1所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数，包括：
确定微电网的调度优化目标函数为：
确定共享储能调度优化目标函数为：
基于确定的所述微电网的调度优化目标函数和所述共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数，所述综合目标函数为：
其中，为微电网i与外部电网的电力交易，为微电网之间的电力交易，为微电网i内常规机组的发电成本，为微电网i内部常规机组的维护费用，为共享储能的服务费用，Idist为共享储能剩余容量能量套利收入，Iserve为共享储能运营商参与微电网的储能租赁服务收益，为储能运营商的维护成本。
3.根据权利要求2所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，确定微电网调度优化的约束条件，包括：
构建微电网功率平衡约束条件、燃气轮机出力约束条件、内部电量交易约束条件、微电网与共享储能的交互约束条件；
将构建的所述微电网功率平衡约束条件、所述燃气轮机出力约束条件、所述内部电量交易约束条件、所述微电网与共享储能的交互约束条件确定为微电网调度优化的约束条件；
其中，所述微电网功率平衡约束条件为：
所述燃气轮机出力约束条件为：
所述内部电量交易约束条件为：
所述微电网与共享储能的交互约束条件为：
其中，分别为微电网i在t时段从配电网的购电功率与微电网i在t时段向配电网的售电功率，为微电网i内部常规机组的出力，为微电网i内部的新能源出力，分别为微电网i在t时段使用共享储能的充、放电功率，为微电网i的负荷需求，分别为微电网i内部常规机组的出力的上下极限，ui,t为微电网i在t时段的充放电状态，ei,t为微电网i在t时段租赁储能的能量状态，分别为微电网i租赁的共享储能的最大充电功率和最大放电功率，ηc、ηd分别为共享储能的充电效率和放电效率，Emax为共享储能最大容量，ei(0)、ei(T)分别微电网i在初始时段的租赁储能的能量状态和结束调度的t时段的租赁储能的能量状态；
确定共享储能调度优化的约束条件，包括：
构建共享储能功率平衡约束条件和共享储能充放电约束条件；
将构建的所述共享储能功率平衡约束条件和所述共享储能充放电约束条件，确定为共享储能调度优化的约束条件；
所述共享储能功率平衡约束条件为：
所述共享储能充放电约束条件为：
其中，分别为共享储能运营商在t时段买电功率、卖电功率，为共享储能的充电功率，为共享储能的放电功率，oi,t为t时段共享储能中的第i个储能装置的状态标志量，取0或1。Et、Emax分别为t时段共享储能的容量和共享储能最大容量。
4.根据权利要求3所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述将约束条件中的交互变量进行一致性约束，包括：
将约束条件中的微电网联盟内部交易的功率以及微电网联盟的净充电功率pch,t和微电网联盟的净放电功率pdis,t确定为交互变量；
将所述交互变量进行一致性约束，所述一致性约束表达式为：
5.根据权利要求4所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数，包括：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征微电网联盟自身内部进行功率交互的功率交互函数，所述微电网联盟的功率交互函数为：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建表征共享储能与微电网联盟之间进行充放电功率交互的充放电功率交互函数，所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数为：
通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建作为内层的微电网联盟和作为外层的共享储能之间的功率交互的聚合优化函数，所述内外层功率交互的聚合优化函数为：
6.根据权利要求5所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果，包括：
确定微电网内部交易的功率微电网向配电网的出售电功率微电网从配电网的购买电功率微电网内部常规机组的出力微电网在t时段使用共享储能的充电功率微电网在t时段使用共享储能的充电功率为第一优化变量；
通过所述微电网调度优化的约束条件对确定的所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化；
确定微电网联盟的净充电功率pch,t、微电网联盟的净放电功率pdis,t、共享储能运营商在t时段的买电功率共享储能运营商在t时段的卖电功率共享储能的充电功率共享储能的放电功率为第二优化变量；
通过所述共享储能调度优化的约束条件对确定的所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化；
确定微电网内部交易的功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净充电功率参数进行一致性约束后的协调变量微电网联盟的净放电功率参数进行一致性约束后的协调变量为第三优化变量；
通过所述一致性约束对确定为所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化。
7.根据权利要求1所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述方法还包括：
构建微电网群联盟的定价模型；
通过所述微电网联盟的定价模型对微电网联盟中各个微电网之间的功率交互进行定价；
所述微电网群联盟的定价模型的表达式为：
其中，SDRt为微电网联盟内部的供需比，为微电网i内部新能源出力，为微电网i内部常规机组的出力，分别为微电网i在t时段使用共享储能的充、放电功率，为微电网i的负荷需求，为微电网联盟内部交易的售电价格，为微电网联盟内部交易的购电价格，βt为价格补偿因子。
8.根据权利要求1所述的基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过Shapley值法，将最终调度结果对应获得的总收益分配至所述双层合作博弈模型中的各个主体，所述各个主体包括微电网联盟中的各个微电网和共享储能。
9.一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度系统，其特征在于，所述系统包括：
双层合作博弈模型构建模块，用于建立包括内层合作博弈和外层合作博弈的双层合作博弈模型，所述内层合作博弈包括微电网联盟内部的微电网之间的交互博弈，所述外层合作博弈包括共享储能与所述微电网联盟之间的交互博弈；
综合目标函数确定模块，用于根据微电网调度优化目标函数和共享储能调度优化目标函数，建立综合目标函数；
约束条件确定模块，用于确定微电网调度优化的约束条件和共享储能调度优化的约束条件；
一致性约束确定模块，用于将约束条件中的交互变量进行一致性约束；
增广拉格朗日函数确定模块，用于根据所述一致性约束和所述综合目标函数，构建综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数，所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数为：
其中，σi,t、θi,t表示对偶变量(拉格朗日乘子)，ρ1、ρ2、ρ3为惩罚参数，Ri c为微电网i的运行效益，Iseso为共享储能运营商的效益，为微电网i在t时段在微电网联盟内部交易的功率，为对应的一致性约束参数，pch,t为微电网联盟的净充电功率，为pch,t对应的一致性约束参数，pdis,t为微电网联盟的净放电功率，为pdis,t对应的一致性约束参数；
交互函数确定模块，用于通过ADMM算法对所述综合目标函数的ADMM增广拉格朗日函数进行解耦，构建对应的微电网联盟的功率交互函数、共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数和内外层功率交互的聚合优化函数；
变量优化模块，用于通过所述微电网调度优化的约束条件对所述微电网联盟的功率交互函数中的第一优化变量进行优化，以及，通过所述共享储能调度优化的约束条件对所述共享储能与微电网联盟的充放电功率交互函数中的第二优化变量进行优化，以及，通过所述一致性约束对所述内外层功率交互的聚合优化函数中的第三优化变量进行优化，获得最终的优化结果；
调度模块，用于根据所述最终的优化结果控制所述双层合作博弈模型中的各个主体进行调度。
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-8任一所述的一种基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310450344.1A CN117200173A (zh) | 2023-04-24 | 2023-04-24 | 基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310450344.1A CN117200173A (zh) | 2023-04-24 | 2023-04-24 | 基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117200173A true CN117200173A (zh) | 2023-12-08 |
Family
ID=89000422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310450344.1A Pending CN117200173A (zh) | 2023-04-24 | 2023-04-24 | 基于微网联盟与共享储能的双层博弈调度方法、系统及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| CN (1) | CN117200173A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117767375A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 山东理工大学 | 基于风险约束非对称合作博弈的共享储能公平性分配策略 |
| CN118316039A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-07-09 | 华东交通大学 | 一种多微电网储能云管理优化调度方法 |
-
2023
- 2023-04-24 CN CN202310450344.1A patent/CN117200173A/zh active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117767375A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 山东理工大学 | 基于风险约束非对称合作博弈的共享储能公平性分配策略 |
| CN117767375B (zh) * | 2024-02-22 | 2024-05-14 | 山东理工大学 | 基于风险约束非对称合作博弈的共享储能公平性分配策略 |
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