一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法

1.本发明涉及微网群优化调度技术领域，特别是一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法。


背景技术：

2.随着我国在能源领域大力推进清洁低碳、安全高效的现代能源体系建设，可对各种能源的生产、调度、交易、消费等环节实施有机协调和优化的多能微网系统应运而生。然而，由于多能微网能源形式的复杂性与分布式能源出力的不确定性使得多能微网的优化调度面临困境，且限制了独立运行的微网对于可再生能源的消纳。因此，如何通过安全高效的电能交易机制来协调促进单微网经济的系统调度与新能源消纳，成为目前多能微网群系统发展的关键问题。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是提供一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法，安全高效的对微网进行调度。
4.为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.步骤1：搭建区块链技术的多能微网群交易去中心化平台，通过p2p网络、智能合约、分布式存储技术手段能够有效地为信息在交易过程中的隐私问题提供有效的解决方案；
6.步骤2：搭建基于智能合约的微网群交易机制，适用于各微网运营商多轮双向交易机制来协调市场交易的多方利益；
7.步骤3：在日前调度阶段，各微网节点根据自身产能和负荷需求制定日前调度计划，并将盈缺电能数据上传至智能合约并根据预置报价式得到各微网报价；
8.步骤4：在各微网报价后，根据智能合约预置序列式对买卖双方微网报价进行相应排序并选出最优买卖双方；
9.步骤5：为均衡不同节点之间的利益，防止出现价格垄断的恶意竞争，通过构建权益系数来协调各微网之间收益的平衡性；
10.步骤6：针对市场交易和调度的特点，建立了含交易的多能微网日前优化调度模型；
11.步骤7：完成匹配交易的双方，根据交易计划使用多能微网日前优化调度模型更新日前调度计划，并根据多能微网日前调度模型进行仿真验证。
12.多能微网群交易去中心化平台的框架为：
13.(1)p2p网络去中心化的运营方式，可将各微网运营商作为独立节点组成多方共治的网络。各微网节点同时作为服务器与客户端，在交易时间内可随时出入区块链网络。多能
微网群交易过程采用分散式的客户端，可有效避免网络攻击，保障交易系统的去中心化与安全性；
14.(2)通过分布式存储技术，独立节点的微网运营商各自均存储了完整的区块链数据，包括各微网运营商id、能源类型、交易金额、交易电量等。当数据丢失时，可通过其他节点的数据进行恢复，有效防止了多微网交易中数据丢失无法恢复的问题；
15.(3)智能合约是区块链上的具有预置规则及触发条件的程序，可允许各节点在没有第三方的情况下完成交易。各微网节点通过提交交易请求来执行智能合约内嵌的交易机制函数，并通过预置响应触发状态改变，同时将过程写入区块链中保存。
16.基于智能合约的微网群交易机制为：
17.在多轮双向交易机制中，各市场参与者根据自身产能情况可以是买方也是卖方，自由进行多对多形式的交易，买卖双方根据报价进行最优匹配。在该交易机制中，一旦价格匹配(通过智能合约完成即时交易)无需考虑报价时间的影响，买卖双方根据“价高者得”的原则进行排序匹配；
18.多轮交易机制的交易匹配流程为：
19.(1)智能合约根据各微网输入的待交易电量将各微网分为买方与卖方并根据预置报价式制定差异化报价；
20.(2)在交易匹配过程中，将每一轮中最高报价的买方与最低报价的卖方作为最优交易双方，成交电量为待交易电量较少的一方，并取二者报价的均值作为本轮交易的成交价；
21.(3)在每一轮的交易完成后，智能合约根据剩余待交易电量重新计算报价并计算权益系数值进入到下一轮的交易中。当t时刻各微网没有剩余待售电量或待购电量时进入到t+1时刻进行交易；
22.优选的，步骤3中的预置报价式为：
[0023][0024]
式中：μ为微网偏好参数，取0.5；λ
buy,min
、λ
sell,min
为各微网向电网购售电电价最小值；λ
buy,t
、λ
sell,t
为t时刻向配电网购售电电价；为买卖双方微网向上级电网购售电电量；为买卖双方微网电负荷需求。
[0025]
优选的，所述选出最优买卖双方的方法为：
[0026]
在各微网报价后，由式(2)对买方微网队列j∈b＝{1,2,l}的价格由高至低进行排列，对卖方微网队列i∈s＝{1,2,l}的价格由低至高进行排列，并选出买方中有最高报价的买方作为最优买方为j与卖方中有最低报价的卖方作为最优卖方i；
[0027]
[0028]
式中：为t时刻第n轮报价，n＝1时，
[0029]
在选出本轮中最优交易双方后，若卖方中最低报价大于等于买方中最高报价预置条件式(3)成立，则卖方i与买方j交易成功，每一轮交易的成交价及成交电量分别由式(4)、式(5)计算得到：
[0030][0031][0032][0033]
式中，分别为最优买方、卖方的待交易电量；
[0034]
在每轮交易结束后，通过预置式(6)判断买卖双方剩余待交易电量情况：
[0035][0036]
式中，or(a,b)表示a、b中任一为0或同时为0时输出1，进入到t+1时刻开始新一轮交易；否则输出0，进入到n+1轮继续t时刻交易。
[0037]
优选的，所述权益系数的构建方法为：
[0038]
权益系数由参与交易权益值与连续交易次数权益值组成：
[0039]qi,t
＝q
g,t
+q
m,t
ꢀꢀꢀ
(7)
[0040]
式中：q
i,t
为运营商的综合权益值；q
g,t
为运营商在每轮交易后获得的权益值；q
m,t
为运营商在每轮连续交易后扣除的权益值，其中，q
i,t
的下限为上限为q
i,t
的初值为100；
[0041]
参与交易与连续交易的权益值计算式为：
[0042][0043][0044]
式中，θn为微网在t时刻参与交易的次数；tn为t时刻所有微网已完成的总交易次数，χ＝0.1；
[0045]
在完成每轮交易后，由式(10)、(11)对各节点微网的报价进行更新，并进入到下一轮的交易中：
[0046][0047]
[0048]
式中：ρ＝0.8、τ＝0.2；q
min
与q
max
分别为t时刻权益系数值最低与最高微网的权益值；
[0049]
在t时刻交易全部结束后，根据式(9)对q
m,t
进行更新并计算综合权益值q
i,t
；在t+1时刻的交易中，新的q
i,t
值为t-1时刻交易结束后保留值。
[0050]
日前调度计划的定义为：
[0051]
在前一日预测未来一日各时段的可再生能源功率和负荷需求数据，并据此在满足未来一日负荷需求的情况下，根据一定的经济准则来安排第二天各时段各微电源的发电计划；
[0052]
本发明构建的单个多能微网系统模型包括：
[0053]
(1)能量输入：包括气网、热站、配电网、风电(wind powered generator,wp)、光伏(photovoltaic,pv)；
[0054]
(2)能量转换设备：包括cchp系统、电制冷机(electric refrigerator,er)、燃气锅炉(gas boiler,gb)、燃料电池(fuel cell,fc)、电锅炉(electric boiler,eb)；
[0055]
(3)储能设备：为冷热电气四种不同能源形式的储能设备。
[0056]
优选的，步骤6中，包含i个多能微网系统的日前优化调度是以微网群总运行成本最小为目标的优化问题，其目标函数为：
[0057][0058]
式中：为微网群系统运行成本；c
loss
为微网群弃风、弃光成本；为多微网群市场收益；
[0059]
微网群系统运行成本为：
[0060][0061]
式中：k为微网群总数；分别为微网i冷、热、电、气系统运行成本，具体表达式：
[0062][0063]
式中,α∈{wp,fc,pv,cchp,eb,er,eg,es},κ∈{er,cchp,cs}；ψ∈{fc,eg,cchp,gb,gs}；分别表示在各微网参与市场交易后未能满足的待交易电量，按需与配网进行交易；分别为各系统t时刻的机组出力；分别为t时刻多能微网运营商向上级能源站购入的热量与天然气量；分别为电力、热力、供冷、供气系统机组出力的运维成本系数；λh、λg分别为外部供热价与外部
供气价；
[0064]
微网群弃风、弃光总成本为：
[0065][0066]
式中：p
wp,t
、p
pv,t
分别为风光机组t时刻出力值；为风光机组t时刻的预测出力值；为弃风弃光惩罚系数；
[0067]
微网群市场交易收益为：
[0068]
由前文式(4)、(5)可知各微网市场交易成交电量与成交价微网群的市场交易总收益由整个交易周期中各微网成交电量与对应成交价乘积组成，即下式(16)所示：
[0069][0070]
电功率平衡方程为：
[0071][0072]
式中，为集合α1∈{wp,fc,pv,cchp}中设备的出力；为集合α2∈{eb,er,eg}中设备的出力；p
cha,t
、p
dis,t
分别为蓄电池的充放电功率；p
load,t
为微网电负载；
[0073]
热功率平衡方程为：
[0074][0075]
式中，为集合中设备的输出热功率；h
buy,t
为微网购热量；h
cha,t
、h
dis,t
分别为储热罐蓄、放热功率；h
load,t
为微网热负载；
[0076]
冷负荷平衡方程为：
[0077][0078]
式中，为集合κ1∈{er,cchp}中设备冷转换功率；u
cha
(t)、u
dis
(t)分别为蓄冷罐的蓄、放冷功率；u
load
(t)为微网冷负载；
[0079]
气负荷平衡方程为：
[0080][0081]
式中，g
buy,t
为微网购气量；g
eg,t
为eg的供气量；为集合ψ1∈{fc,cchp,gb}中设备用气量；g
cha,t
、g
dis,t
为储气罐充、放气量；g
load,t
为气负载；
[0082]
耦合设备模型约束为：
[0083][0084][0085]hgb,t
＝η
gbggb,t
lhv
ꢀꢀꢀ
(23)
[0086]uer,t
＝p
er,t
η
er
ꢀꢀꢀ
(24)
[0087]heb,t
＝μ
eb,t
η
eb
p
eb,t
ꢀꢀꢀ
(25)
[0088][0089]
式中，μ
cchp,t
、μ
fc,t
为cchp机组与燃料电池的启停二进制变量，1表示开机，0表示停机；为cchp机组对冷、热、电三种能源的转换效率和热自损率；lhv为天然气的低热值，取9.7(kw
·
h)/(n
·
m3)；h
whb,t
为余热锅炉发热功率；η
fc
为fc的发电效率；η
gb
为gb的热转换效率；η
er
为er的能效系数，η
er
＝3.2；μ
eb,t
为eb的启停状态；η
eb
为eb的热转换效率；η
eg
为eg的气转化效率；
[0090]
储能设备模型及其容量上下限为：
[0091][0092]
式中：n∈{es,hs,cs,gs}、e
n,t
为四种不同形式的能源在t时刻设备n中的储存量；为储能设备n在t时刻的充放能功率；σn为设备n的能量自损率；分别为设备n的能量充、放效率；为设备n的能量充、放率极值；为设备n的负荷状态上下限；cn为设备n的额定储能量；e
n,t＝0
、e
n,t＝24
为一天中0:00时刻与24:00时刻的储能量；
[0093]
设备出力上下限为：
[0094]
μ
n,t
·
p
min,n
≤p
n,t
≤μ
n,t
·
p
max,n
ꢀꢀꢀ
(28)
[0095]
式中：p
n,t
为设备n的出力值；p
max,n
、p
min,n
为设备n的出力上下限；μ
n,t
表示设备n的启停状态；
[0096]
机组爬坡约束为：
[0097]-r
n,d
≤p
n,t-p
n,t-1
≤r
n,u
ꢀꢀꢀ
(29)
[0098]
式中：式中：r
n,u
、r
n,d
为可控机组n的上下爬坡功率极限；
[0099]
联络线最大传输功率约束为：
[0100][0101]
式中：为微网与大电网安全传输功率上下限；
[0102]
启停时间约束为：
[0103][0104]
式中：t
on
、t
off
分别为持续开关机时间；on
min
、off
min
为最大最小开关机时间，均取3小时；
[0105]
求解方法为：
[0106]
通过0-1混合整数线性规划方法来对调度模型进行求解，其一般形式如下所示：
[0107][0108]
式中：x为优化变量，包含机组出力、储能的充放功率、各微网的购电量以及能量转换设备的输入；等式约束为四种能源形式的功率平衡约束与储能约束；不等式约束为机组运行约束。
[0109]
本发明提供一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法，结合区块链技术与多轮交易机制，构造了含有市场交易计划的多能微网日前优化调度模型，具有以下有益效果：(1)参与区块链市场交易的多能微网相较传统的集中式交易不仅可以溯源交易信息提高交易的公开性、透明性且多轮交易机制可以确保每一时刻各微网可以获得最大的交易收益，降低了微网运行成本；(2)通过加入权益系数的多能微网市场交易保障了不同微网的利益，通过对报价的影响让各微网收益更加均衡，减少了微网群总的运行成本，提高了市场交易活跃度。
附图说明
[0110]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
[0111]
图1为本发明基于区块链的多能微网群交易框架图；
[0112]
图2为本发明多轮交易机制匹配过程流程图；
[0113]
图3为本发明智能合约交易流程图；
[0114]
图4为本发明多能微网系统结构图；
[0115]
图5为本发明微电网分时电价图；
[0116]
图6为本发明微网1参与多微网交易情况下的机组出力计划图；
[0117]
图7为本发明微网2参与多微网交易情况下的机组出力计划图；
[0118]
图8为本发明微网3参与多微网交易情况下的机组出力计划图；
[0119]
图9为本发明微网4参与多微网交易情况下的机组出力计划图；
[0120]
图10为本发明不同算例下多能微网群总可再生能源消纳情况图；
[0121]
图11为本发明case2微网交易成交价和成交量变化曲线图；
[0122]
图12为本发明case3微网交易成交价和成交量变化曲线图。
具体实施方式
[0123]
如图1-4所示，一种基于区块链技术的多能微网群交易机制及日前优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0124]
步骤1：搭建区块链技术的多能微网群交易去中心化平台，通过p2p网络、智能合约、分布式存储技术手段能够有效地为信息在交易过程中的隐私问题提供有效的解决方案；
[0125]
步骤2：搭建基于智能合约的微网群交易机制，适用于各微网运营商多轮双向交易机制来协调市场交易的多方利益；
[0126]
步骤3：在日前调度阶段，各微网节点根据自身产能和负荷需求制定日前调度计划，并将盈缺电能数据上传至智能合约并根据预置报价式得到各微网报价；
[0127]
步骤4：在各微网报价后，根据智能合约预置序列式对买卖双方微网报价进行相应排序并选出最优买卖双方；
[0128]
步骤5：为均衡不同节点之间的利益，防止出现价格垄断的恶意竞争，通过构建权益系数来协调各微网之间收益的平衡性；
[0129]
步骤6：针对市场交易和调度的特点，建立了含交易的多能微网日前优化调度模型；
[0130]
步骤7：完成匹配交易的双方，根据交易计划使用多能微网日前优化调度模型更新日前调度计划，并根据多能微网日前调度模型进行仿真验证。
[0131]
多能微网群交易去中心化平台的框架为：
[0132]
(1)p2p网络去中心化的运营方式，可将各微网运营商作为独立节点组成多方共治的网络。各微网节点同时作为服务器与客户端，在交易时间内可随时出入区块链网络。多能微网群交易过程采用分散式的客户端，可有效避免网络攻击，保障交易系统的去中心化与安全性；
[0133]
(2)通过分布式存储技术，独立节点的微网运营商各自均存储了完整的区块链数据，包括各微网运营商id、能源类型、交易金额、交易电量等。当数据丢失时，可通过其他节点的数据进行恢复，有效防止了多微网交易中数据丢失无法恢复的问题；
[0134]
(3)智能合约是区块链上的具有预置规则及触发条件的程序，可允许各节点在没有第三方的情况下完成交易。各微网节点通过提交交易请求来执行智能合约内嵌的交易机制函数，并通过预置响应触发状态改变，同时将过程写入区块链中保存。
[0135]
基于智能合约的微网群交易机制为：
[0136]
在多轮双向交易机制中，各市场参与者根据自身产能情况可以是买方也是卖方，自由进行多对多形式的交易，买卖双方根据报价进行最优匹配。在该交易机制中，一旦价格匹配(通过智能合约完成即时交易)无需考虑报价时间的影响，买卖双方根据“价高者得”的
原则进行排序匹配；
[0137]
多轮交易机制的交易匹配流程为：
[0138]
(1)智能合约根据各微网输入的待交易电量将各微网分为买方与卖方并根据预置报价式制定差异化报价；
[0139]
(2)在交易匹配过程中，将每一轮中最高报价的买方与最低报价的卖方作为最优交易双方，成交电量为待交易电量较少的一方，并取二者报价的均值作为本轮交易的成交价；
[0140]
(3)在每一轮的交易完成后，智能合约根据剩余待交易电量重新计算报价并计算权益系数值进入到下一轮的交易中。当t时刻各微网没有剩余待售电量或待购电量时进入到t+1时刻进行交易；
[0141]
优选的，步骤3中的预置报价式为：
[0142][0143]
式中：μ为微网偏好参数，取0.5；λ
buy,min
、λ
sell,min
为各微网向电网购售电电价最小值；λ
buy,t
、λ
sell,t
为t时刻向配电网购售电电价；为买卖双方微网向上级电网购售电电量；为买卖双方微网电负荷需求。
[0144]
优选的，所述选出最优买卖双方的方法为：
[0145]
在各微网报价后，由式(2)对买方微网队列j∈b＝{1,2,l}的价格由高至低进行排列，对卖方微网队列i∈s＝{1,2,l}的价格由低至高进行排列，并选出买方中有最高报价的买方作为最优买方为j与卖方中有最低报价的卖方作为最优卖方i；
[0146][0147]
式中：为t时刻第n轮报价，n＝1时，
[0148]
在选出本轮中最优交易双方后，若卖方中最低报价大于等于买方中最高报价预置条件式(3)成立，则卖方i与买方j交易成功，每一轮交易的成交价及成交电量分别由式(4)、式(5)计算得到：
[0149][0150][0151]
[0152]
式中，分别为最优买方、卖方的待交易电量；
[0153]
在每轮交易结束后，通过预置式(6)判断买卖双方剩余待交易电量情况：
[0154][0155]
式中，or(a,b)表示a、b中任一为0或同时为0时输出1，进入到t+1时刻开始新一轮交易；否则输出0，进入到n+1轮继续t时刻交易。
[0156]
优选的，所述权益系数的构建方法为：
[0157]
权益系数由参与交易权益值与连续交易次数权益值组成：
[0158]qi,t
＝q
g,t
+q
m,t
ꢀꢀꢀ
(7)
[0159]
式中：q
i,t
为运营商的综合权益值；q
g,t
为运营商在每轮交易后获得的权益值；q
m,t
为运营商在每轮连续交易后扣除的权益值，其中，q
i,t
的下限为上限为q
i,t
的初值为100；
[0160]
参与交易与连续交易的权益值计算式为：
[0161][0162][0163]
式中，θn为微网在t时刻参与交易的次数；tn为t时刻所有微网已完成的总交易次数，χ＝0.1；
[0164]
在完成每轮交易后，由式(10)、(11)对各节点微网的报价进行更新，并进入到下一轮的交易中：
[0165][0166][0167]
式中：ρ＝0.8、τ＝0.2；q
min
与q
max
分别为t时刻权益系数值最低与最高微网的权益值；
[0168]
在t时刻交易全部结束后，根据式(9)对q
m,t
进行更新并计算综合权益值q
i,t
；在t+1时刻的交易中，新的q
i,t
值为t-1时刻交易结束后保留值。
[0169]
日前调度计划的定义为：
[0170]
在前一日预测未来一日各时段的可再生能源功率和负荷需求数据，并据此在满足未来一日负荷需求的情况下，根据一定的经济准则来安排第二天各时段各微电源的发电计划；
[0171]
本发明构建的单个多能微网系统模型包括：
[0172]
(1)能量输入：包括气网、热站、配电网、风电(wind powered generator,wp)、光伏(photovoltaic,pv)；
[0173]
(2)能量转换设备：包括cchp系统、电制冷机(electric refrigerator,er)、燃气
锅炉(gas boiler,gb)、燃料电池(fuel cell,fc)、电锅炉(electric boiler,eb)；
[0174]
(3)储能设备：为冷热电气四种不同能源形式的储能设备。
[0175]
优选的，步骤6中，包含i个多能微网系统的日前优化调度是以微网群总运行成本最小为目标的优化问题，其目标函数为：
[0176][0177]
式中：为微网群系统运行成本；c
loss
为微网群弃风、弃光成本；为多微网群市场收益；
[0178]
微网群系统运行成本为：
[0179][0180]
式中：k为微网群总数；分别为微网i冷、热、电、气系统运行成本，具体表达式：
[0181][0182]
式中,α∈{wp,fc,pv,cchp,eb,er,eg,es},κ∈{er,cchp,cs}；ψ∈{fc,eg,cchp,gb,gs}；分别表示在各微网参与市场交易后未能满足的待交易电量，按需与配网进行交易；分别为各系统t时刻的机组出力；分别为t时刻多能微网运营商向上级能源站购入的热量与天然气量；分别为电力、热力、供冷、供气系统机组出力的运维成本系数；λh、λg分别为外部供热价与外部供气价；
[0183]
微网群弃风、弃光总成本为：
[0184][0185]
式中：p
wp,t
、p
pv,t
分别为风光机组t时刻出力值；为风光机组t时刻的预测出力值；为弃风弃光惩罚系数；
[0186]
微网群市场交易收益为：
[0187]
由前文式(4)、(5)可知各微网市场交易成交电量与成交价微网群的市场交易总收益由整个交易周期中各微网成交电量与对应成交价乘积组成，即下式(16)所示：
[0188]
[0189]
电功率平衡方程为：
[0190][0191]
式中，为集合α1∈{wp,fc,pv,cchp}中设备的出力；为集合α2∈{eb,er,eg}中设备的出力；p
cha,t
、p
dis,t
分别为蓄电池的充放电功率；p
load,t
为微网电负载；
[0192]
热功率平衡方程为：
[0193][0194]
式中，为集合中设备的输出热功率；h
buy,t
为微网购热量；h
cha,t
、h
dis,t
分别为储热罐蓄、放热功率；h
load,t
为微网热负载；
[0195]
冷负荷平衡方程为：
[0196][0197]
式中，为集合κ1∈{er,cchp}中设备冷转换功率；u
cha
(t)、u
dis
(t)分别为蓄冷罐的蓄、放冷功率；u
load
(t)为微网冷负载；
[0198]
气负荷平衡方程为：
[0199][0200]
式中，g
buy,t
为微网购气量；g
eg,t
为eg的供气量；为集合ψ1∈{fc,cchp,gb}中设备用气量；g
cha,t
、g
dis,t
为储气罐充、放气量；g
load,t
为气负载；
[0201]
耦合设备模型约束为：
[0202][0203][0204]hgb,t
＝η
gbggb,t
lhv
ꢀꢀꢀ
(23)
[0205]uer,t
＝p
er,t
η
er
ꢀꢀꢀ
(24)
[0206]heb,t
＝μ
eb,t
η
eb
p
eb,t
ꢀꢀꢀ
(25)
[0207][0208]
式中，μ
cchp,t
、μ
fc,t
为cchp机组与燃料电池的启停二进制变量，1表示开机，0表示停机；为cchp机组对冷、热、电三种能源的转换效率和热自损率；lhv为天然气的低热值，取9.7(kw
·
h)/(n
·
m3)；h
whb,t
为余热锅炉发热功率；η
fc
为fc的发电效率；η
gb
为gb的热转换效率；η
er
为er的能效系数，η
er
＝3.2；μ
eb,t
为eb的启停状态；η
eb
为eb的
热转换效率；η
eg
为eg的气转化效率；
[0209]
储能设备模型及其容量上下限为：
[0210][0211]
式中：n∈{es,hs,cs,gs}、e
n,t
为四种不同形式的能源在t时刻设备n中的储存量；为储能设备n在t时刻的充放能功率；σn为设备n的能量自损率；分别为设备n的能量充、放效率；为设备n的能量充、放率极值；为设备n的负荷状态上下限；cn为设备n的额定储能量；e
n,t＝0
、e
n,t＝24
为一天中0:00时刻与24:00时刻的储能量；
[0212]
设备出力上下限为：
[0213]
μ
n,t
·
p
min,n
≤p
n,t
≤μ
n,t
·
p
max,n
ꢀꢀꢀ
(28)
[0214]
式中：p
n,t
为设备n的出力值；p
max,n
、p
min,n
为设备n的出力上下限；μ
n,t
表示设备n的启停状态；
[0215]
机组爬坡约束为：
[0216]-r
n,d
≤p
n,t-p
n,t-1
≤r
n,u
ꢀꢀꢀ
(29)
[0217]
式中：式中：r
n,u
、r
n,d
为可控机组n的上下爬坡功率极限；
[0218]
联络线最大传输功率约束为：
[0219][0220]
式中：为微网与大电网安全传输功率上下限；
[0221]
启停时间约束为：
[0222][0223]
式中：t
on
、t
off
分别为持续开关机时间；on
min
、off
min
为最大最小开关机时间，均取3小时；
[0224]
求解方法为：
[0225]
通过0-1混合整数线性规划方法来对调度模型进行求解，其一般形式如下所示：
[0226][0227]
式中：x为优化变量，包含机组出力、储能的充放功率、各微网的购电量以及能量转
换设备的输入；等式约束为四种能源形式的功率平衡约束与储能约束；不等式约束为机组运行约束。
[0228]
本发明以区块链微网交易市场中4个多能微网节点系统为研究对象。调度周期为24h，间隔为1h，各微网购热价格取0.6元/(kw
·
h)，购气价取2.28元/m3。微电网分时电价如图5所示。
[0229]
为验证所提交易机制的有效性，本发明对比了3种不同交易策略的多能微网优化调度结果。
[0230]
case1：不考虑交易机制的多能微网优化调度；
[0231]
case2：考虑交易机制不含权益系数的多能微网优化调度；
[0232]
case3：同时考虑交易机制与权益系数的多能微网优化调度。
[0233]
3种不同运行方式下各多能微网的运行成本如表1所示。相较于独立运行的case1，case2中参与市场交易下的微网群总成本低316.92元。这是由于各微网在市场中以比电网购电价更低的价格买入电能，以比电网更高的价格售出电能。case3中在加入权益系数后，微网1、3的成本分别再次下降了27.59元与12.7元，微网2、4的成本分别增加了25.17元与15.12元。其原因是，在引入权益系数后，由于权益系数对各微网报价的修改，导致原有交易对象发生改变，对于市场中占据垄断地位的微网有所限制，减少其交易次数，从而引起了微网1、3成本减少，微网2、4成本增加。
[0234]
表1不同算例下运行总费用
[0235][0236]
case3中各微网调度结果如图6～9所示。各微网出力主要由燃料电池、cchp机组与电锅炉提供，图6中微网1，燃料电池出力占总出力值的21.98％，cchp机组出力占总出力值的29.29％，电锅炉出力占总出力值的20.58％；图7中微网2，燃料电池、cchp机组、电锅炉出力在总出力中的占比均超过20％；图8中微网3，燃料电池、cchp机组、电锅炉出力之和占总出力值的70％以上；图9中微网4，cchp机组、电锅炉出力在总出力值中占比均接近30％。可以看出，各微网出力可满足冷热电气的供需平衡关系，仿真结果验证了本发明提出的交易机制应用于优化调度的有效性。
[0237]
图10为不同算例下，多能微网群总可再生能源消纳情况。可以看出，微网间的交易机制可促进可再生能源的消纳。case1中各微网不参与交易时，在11:00—15:00和19:00—20:00时刻，可再生能源消纳率为95.37％；case2中各微网参与交易时，消纳率为98.43％，较case1增加了3.14％；在case3中，当交易对象改变且成交价更低时，可再生能源消纳率可达100％。
[0238]
case2与case3中各微网电能成交量及成交价格分别如图11～12所示。其中，成交电量为正值代表买进电能，负值代表卖出电能。在图11中，1:00-10:00与21:00-24:00时刻没有发生交易，第一轮成交的微网对应关系及时刻为(1-4，11)、(1-3，12)、(2-4，13)、(2-4，14)、(2-4，15)、(1-4，19)、(1-4，20)，第一轮成交的微网对应关系及时刻为(2-3，11)、(2-3，
19)、(2-3，20)(括号中逗号前表示交易的微网，逗号后表示交易的时刻)。可以看出，微网2、4各自总成交次数为6次，微网1、3各自总成交次数为4次。这是由于微网2、4待交易电量多，出价更有优势，故成交次数更多。微网1、3待交易电量少，出价不占优势，因而成交次数更少。在图12中，由于权益系数改变了各微网的报价，导致交易匹配情况变为(1-4，11)、(2-3，11)、(1-3，12)、(2-3，13)、(1-4，14)、(1-3，15)、(1-4，19)、(2-3，19)、(1-4，20)、(2-3，20)。由此可知，微网2、4各自总成交次数变为4次，而微网1、3各自总成交次数变为6次。
[0239]
表2权益系数变化情况
[0240][0241]
以13:00、14:00与15:00时刻为例，分析各微网的权益系数值对交易对象变换的作用，进而分析其对各微网报价的影响。由图11～12可知，在13:00时刻，交易对象由(2-4，13)变为(2-3，13)，依据式(10)、(11)，权益系数的加入将微网4的报价由0.741元变为0.753元，微网3的报价由0.747元变为0.742元，由此，微网3的报价较微网4更有优势，成为最优卖价。同理可知，在14:00时刻，交易对象由(2-4，14)变为(1-4，14)，微网2的价格由0.760元变为0.775元，而微网1的价格由0.766元变为0.770元低于微网2的价格成为最优卖价。在15:00时刻，交易对象由(1-3，15)变为(2-4，15)，微网1的价格由0.758元变为0.763元，而微网2的价格为0.761元不变成为最优卖价，微网4的不变价格为0.729元超过微网3的0.738元成为最优买价。
[0242]
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案，而不应视为对于本发明的限制，本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案，包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进，也在本发明的保护范围之内。