一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法

1.本发明属于互联微网能源协调交易技术领域，具体涉及一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法。


背景技术：

2.全球极端气候事件越来越频繁，给人类的生产和生活带来严重损失。全球经济的快速发展和社会进步增加了对化石燃料的需求，导致全球环境污染和极端气候变化加剧。因此，发展绿色电力已成为减少碳排放的必然趋势。绿色电力是指由风力发电、太阳能发电、生物质能发电等可再生能源生产的电力。微网是用绿色电力生产的小型供电网络，也是绿色电力在消费端参与市场交易的主要途径。然而，现有的绿色证书在发放时有发电量的限制，使小规模的微电网和分布式电站无法参与到目前的tgc市场中。此外，现存对于p2p交易的研究没有考虑可再生能源的绿色电力价值。因此在互联微网系统中开放绿色电力的接入，将有助于提高消费者的信心，并帮助更多的微网提高可再生能源在消费侧的使用比例。
3.因此，现阶段需设计一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法，来解决以上问题。


技术实现要素：

4.本发明目的在于提供一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，现有的绿色证书在发放时有发电量的限制，使小规模的微电网和分布式电站无法参与到目前的tgc市场中。此外，现存对于p2p交易的研究没有考虑可再生能源的绿色电力价值。因此在互联微网系统中开放绿色电力的接入，将有助于提高消费者的信心，并帮助更多的微网提高可再生能源在消费侧的使用比例。
5.为实现上述目的，本发明的技术方案是：
6.一种绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法，包括如下步骤：
7.s1，提出了一种新的区域性互联微网的绿色电力p2p交易机制，在能源和支付平衡的约束下，每个微电网的能源共享情况可以根据利益灵活管理，并应用基于非合作博弈的纳什均衡理论来确定交易量；
8.s2，在这个机制中，我们定义了互联微网系统中可再生能源p2p交易产生的绿色电力价值，其中绿色电力价值包括交易产生的绿电价值，减少的碳排放成本，以及可再生能源补贴；提出了在买卖双方之间分配绿色电力价值的环境友好因数；
9.s3，引入了一种分散式的能源管理方法来协调互联微网系统之间的能源交易，以保护微网的隐私；该方法将原来的纳什议价问题分解为两个线性子问题，可以通过使用交替方向乘子法来依次解决。
10.作为优选的，所述步骤s1中，在能源和支付平衡的约束下，互联微网的绿色电力p2p能源共享情况可以根据利益灵活管理，具体为应用基于非合作博弈的纳什均衡理论来确定，具体内容如下：
11.互联微网的非合作博弈具有以下特点:
12.①
参与者是独立和理性的。他们可以独立决策，不受外部环境的干扰。
13.②
微网参与能源交易是通过与区域内其他微网沟通协商，制定相应的能源交易量与交易价格策略，从而降低自身成本。
14.在互连微网的非合作博弈中，各微网以其最小成本函数为优化目标，并考虑其他微网策略的影响，制定自己的博弈策略。构建非合作博弈模型如下:
15.参与者：参与多微网交易的微网。
16.策略:购能策略、互联微网间购电策略、储能充放电策略、能源设备出力策略、微网需求响应。
17.效用函数:微电网的最小总成本。
18.基于合作博弈理论的纳什议价问题：
[0019][0020]
s.t.c
n,mg-c
mg
≥0
[0021]cn,mg
为各综合能源微网不参与微网间交易时求得的最优成本,c
n,mg-c
mg
为参与者通过合作获得的效益。
[0022]
作为优选的，步骤s2定义了互联微网系统中可再生能源p2p交易产生的绿色电力价值，提出了在买卖双方之间分配绿色电力价值的环境友好因数，其具体内容如下：
[0023]
本文定义的绿电价值包括：纳什均衡价格与效益妥协价格不同的部分、减少的碳排放成本和绿电交易补贴。
[0024][0025]cgre
为绿电价值；p
sup
为绿电交易补贴；为纳什均衡价格；为未参与绿电交易时的两微网co2排放总量；为参与绿电交易后相互交易的两微网co2排放总量。
[0026]
环境友好因数由碳排放因数和能源结构因数进行组合得到。碳排放因数为：
[0027][0028]
为微网i的碳排放因数，vi为微网i排放的co2量。
[0029]
能源结构因数为：
[0030][0031]
进行归一化处理：
[0032][0033]
表示微网i的能源结构因数，p
pv
为光伏发电出力；p
gt
为燃气轮机发电功率；p
gb
为燃气锅炉功率。
[0034]
环境友好因数为：
[0035]
[0036]
绿电价值由环境友好因数在买卖双方之间进行分配，由此获得的收益为：
[0037][0038]
为微网i的绿电收益
[0039]
作为优选的，步骤s3中所述的分散式的能源管理方法，具体为将原来的纳什议价问题分解为两个线性子问题具体内容式如下：
[0040]
将原问题分解为两个连续的子问题:社会运行成本最小化问题和支付效益最大化问题。
[0041]
p1:社会资源最小化问题
[0042][0043]
p2:支付效益最大化问题
[0044][0045]
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：
[0046]
本方案其中一个有益效果在于，提出一种全新的适应于小规模区域多微网系统的绿电交易机制，该机制弥补了规模的微电网和分布式电站不能参与到绿证交易的缺陷。此外，在p2p交易中，考虑可再生能源的绿色电力价值，在互联微网系统中开放绿色电力的接入，将有助于提高消费者的信心，用市场化的方式促进可再生能源的消纳。
附图说明
[0047]
图1为本发明提供的：绿电交易驱动的互联微网群低碳共享方法流程示意图；
[0048]
图2为本发明提供的：绿电交易引导的低碳互联微网系统框架图；
[0049]
图3为本发明提供的：区域互联微电网的绿电交易机制图；
[0050]
图4为本发明提供的：求解流程示意图；
[0051]
图5为本发明提供的：无能源共享的互联微电网系统净电力需求曲线；
[0052]
图6为本发明提供的：有能源共享的互联微电网系统净电力需求曲线；
[0053]
图7为本发明提供的：不同案例下的碳排放比较。
具体实施方式
[0054]
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0055]
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另
一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
[0056]
而且，术语“包括”，“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程，方法，物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程，方法，物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程，方法，物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0057]
如图1所示，提出了一种绿色电力交易驱动的互联微网低碳共享方法。首先，提出了一种新的区域性互联微网的绿色电力p2p交易机制，在能源和支付平衡的约束下，每个微网的能源共享情况可以根据利益灵活管理。并应用基于非合作博弈的纳什均衡理论来确定交易能力。其次，在这个机制中，我们定义了互联微网系统中可再生能源p2p交易产生的绿色电力价值，其中绿色电力价值包括交易产生的绿色电力价值，减少的碳排放成本，以及可再生能源补贴。特别是提出了在买卖双方之间分配绿色电力价值的环境友好因数，这可以引导微网改善其能源构成，减少碳排放。最后，引入了一种分散的能源管理方法来协调互联微网系统之间的能源交易，以保护微网的隐私。该方法将原来的纳什讨价还价问题分解为两个线性子问题，可以通过使用交替方向乘子法来依次解决。仿真分析表明，本文提出的绿色电力交易机制可以提高交易的公平性，减少互联微网的碳排放。
[0058]
如图2所示，本文拟议的互联微网系统由多个微网组成，各微网间的能源信息交互以及调度任务的下达皆通过各自的能量管理系统进行。微网既可以从配电网进行购售电交易，也可以从其他微网购售电，同时各微网可以购买天然气进行能量转换与生产。微网通过发电单元发电或者从能源市场购买(与配电网进行电力交互，且可向气网购买燃气，向热力公司购买热能，不考虑倒售卖燃气和向供热网售卖热能)来满足自身的能源需求。微网按拥有的能源设备可分为四类，微网1、微网2和微网3都装备了光伏发电和储能设备。不同的是，微网1配备了电锅炉；微网2配备了chp发电机组换热台燃气锅炉；微网3配备了电动汽车充电桩和电锅炉。微网4配备有chp发电机组和燃气锅炉，因其为负荷型微网，需要购买电、热、气负荷来满足能源需求。这种多微网整合促进了能源系统中使用的可再生资源，有助于缓解气候变化，为实现零碳提供途径。
[0059]
采用能量枢纽概念对微网建模分析，根据能源耦合关系建立的能量枢纽矩阵为：
[0060]
l＝a+ce
[0061]
l＝[l
e l
h lg]
t
[0062]
a＝[p
trade t
trade g
trade
]
t
[0063][0064]
e＝[p
pv p
ess p
ev s
gb s
eb p
chp
]
t
[0065]
p
trade
、h
trade
、g
trade
分别表示与外部交易的电、热、气负荷，包括与能源市场和其他mg进行交易；le、lh和lg为mg的电、热和气负荷；p
pv
为光伏的发电功率；p
ess
为储能电池的净输出，为放电功率减去充电功率；p
ev
为电动汽车的净输出；s
eb
、s
gb
分别为电锅炉和燃气锅炉的热输出功率；p
chp
为chp的发电功率；η
eb
、η
gb
分别为电锅炉和燃气锅炉的转换效率；η
e,chp
、
η
h,chp
分别为chp的电热转换效率；q
gas
为气体的热值。
[0066]
如图3所示，微网间绿色电力产品的交易功率和价格由交易双方通过基于纳什均衡理论的双边协商点对点交易方式形成。将纳什均衡价格与效益妥协价格进行比较，若纳什均衡价格高于效益妥协价格，则高出的那部分收益由售电方支付；若纳什均衡价格第于效益妥协价格，则低于的那部分收益由购电方支付。购售微网支付的部分为本文绿电价值的一部分。新能源发电过程零污染、零碳排放，将微网间进行绿电交易时减少的碳排放成本作为绿电价值。在区域绿电机制实施初期，为鼓励微网间在用户侧进行绿电交易，给与一定补贴，补贴值为绿电价值。在绿电交易中产生的绿电价值按照“环境友好因数”在购售微网间进行分配。
[0067]
效益妥协价格为：
[0068][0069]
为效益妥协价格；为从上级电网购电价格；为向上级电网售电价格。
[0070]
本文定义的绿电价值包括：纳什均衡价格与效益妥协价格不同的部分、减少的碳排放成本和绿电交易补贴。
[0071][0072]cgre
为绿电价值；p
sup
为绿电交易补贴；为纳什均衡价格；为未参与绿电交易时的两微网co2排放总量；为参与绿电交易后相互交易的两微网co2排放总量。
[0073]
环境友好因数由碳排放因数和能源结构因数进行组合得到。碳排放因数为：
[0074][0075]
为微网i的碳排放因数，vi为微网i排放的co2量。
[0076]
能源结构因数为：
[0077][0078]
进行归一化处理：
[0079][0080]
表示微网i的能源结构因数，p
pv
为光伏发电出力；p
gt
为燃气轮机发电功率；p
gb
为燃气锅炉功率。
[0081]
环境友好因数为：
[0082][0083]
绿电价值由环境友好因数在买卖双方之间进行分配，由此获得的收益为：
[0084][0085]
为微网i的绿电收益。
[0086]
所述微网的目标函数是总成本最小化，为：
[0087][0088]
为综合能源微网的成本函数，包括：日运行成本日设备维护成本日环保惩罚成本日运行成本表示微网与上级能源网的交易成本，包括电能、热能和天然气成本。日设备维护成本表示能量转换设备产生单位能源的老化损耗成本。日环保惩罚成本表示使用单位能量的等效污染惩罚成本。
[0089][0090]
上式表示于上级能源网络的电能交易成本，购热成本，购气成本。上式表示于上级能源网络的电能交易成本，购热成本，购气成本。和分别表示购电价格、售电价格、热价和气价；和分别表示向上级能源网络购电量、售电量、购热量、购气量。
[0091][0092]
式中，bj表示微网j的所有设备构成的集合；p
b,t
为设备b在t时刻的输出功率；vb为设备b的老化损耗系数。
[0093]
污染物主要由天然气燃烧和从上级能源网络购买的电能、热能和天然气产生，将等效产生的污染物质量对环保惩罚成本进行量化分析，计算公式如下：
[0094][0095]
式中，m
gb
、m
chp
分别为gb、chp的co2排放系数；me、mh和mg分别为从购电、购热和购气的碳排放系数，me据时段不同存在一定差异。
[0096][0097][0098]
式中：为微网拥有的碳配额；p
co2
为碳配额交易价格；η
co2
表示单位能量的碳排放分配额。
[0099]
所述约束条件：
[0100]
储能电池约束：
[0101][0102]
其中，为t时刻ess存储的能量；η
ch,ess
、η
dsc,ess
分别为ess的充电效率和放电效率；p
ch,ess
、p
dsc,ess
分别为ess的充电功率和放电功率；和分别为ess的充电/放电状态，为0/1变量；p
ess,min
和p
ess,max
分别表示ess功率的最大值和最小值；soc
ess,min
和soc
ess,max
分别表示ess容量的下限和上限。
[0103]
需求响应约束：
[0104]
在本文中，通过实施基于价格型需求响应来管理mmg系统的电能和热能。电能需求响应约束条件如式：
[0105][0106]
与电能dr模型相同，热能dr模型相关的约束如下式：
[0107][0108]
式中，和分别为需求响应后的电、热负荷；和分别为在电需求响应中增加和减少的电负荷；和分别为在热需求响应中增加和减少的热负荷；d
inc
和d
curt
分别为需求响应中负荷增加和减少的比例系数。
[0109]
能源设备约束
[0110][0111]
式中：p
b,max
、p
b,min
为设备b最大、最小运行功率，χb为0/1变量，表示该设备是否参与运行；为光伏实际发电功率，p
pv,max
为光伏最大发电功率。
[0112]
电动汽车充电桩约束：
[0113][0114]
式中，是t时刻第k辆ev存储的能量；η
ch,ev
、η
dscev
分别为ev的充电效率和放电效率；分别为ev的充电功率和放电功率；分别为ev的充电/放电状态，为0/1变量；p
ch,ev
和p
disch,ev
分别为ev最小充/放电功率；和分别为ev最大充/放电功率；soc
ev,max
、soc
ev,min
分别为ev容量的下限和上限。t
arv
和t
dep
分别为ev的到达和离开时间。
[0115]
电动汽车集群总功率为：
[0116][0117]
式中，为电动汽车集群总功率；分别为t时刻第k辆ev的充电功率和放电功率，t,k在下文中表示相同含义不再赘述；分别为ev的充电/放电状态，为0/1变量。
[0118]
如图4所示，互联微网的p2p交易涉及供需耦合和能源交易，使用标准解决方案很难解决。本文提出了一种基于非合作博弈纳什均衡的互联微网p2p交易激励机制。电力市场中多个微网的交易等同于个体的经济行为，每个微网的优化目标是尽可能降低自身的成本。纳什议价模型可以使得各微电网降低成本。通过求解nbp，可以得到各交易微电网的最优能量交易和支付策略，以及最优功率调度。
[0119]
基于非合作博弈理论的纳什议价问题：
[0120][0121]
s.t.c
n,mg-c
mg
≥0
[0122]cn,mg
为各综合能源微网不参与微网间交易时求得的最优成本,c
n,mg-c
mg
为参与者通过合作获得的效益。
[0123]
将原问题分解为两个连续的子问题:社会运行成本最小化问题和支付效益最大化问题。
[0124]
p1:社会资源最小化问题
[0125][0126]
p2:支付效益最大化问题
[0127][0128]
在求解p1时，引入微网间电能交易量将原优化问题的结构转化为等价的两部分，保证了admm算法的收敛性。满足如下约束：
[0129][0130]
构造增广拉格朗日函数形式为：
[0131][0132]
式中，ρ1为惩罚因子；λ
ij
为拉格朗日乘子。
[0133]
应用admm求解涉及下层和上层问题之间的迭代。具体来说，下层问题是基于λ
ij
和求解局部优化问题。上层问题使用下层问题的结果来更新λ
ij
和
[0134]
在第k次迭代中，基于ρ1、λ
ij
(k)和每个微网都可解决其局部优化问题，即p1
的低层问题：
[0135][0136]
下层解的用于更新上层问题中的和λ。p1的上层问题是：
[0137][0138]
通过求解上式，可以得到的最优解。基于和可以得到:
[0139][0140]
收敛判据为：
[0141][0142]
与p1类似，在求解p2时，引入辅助变量满足如下约束：
[0143][0144]
构造p2增广拉格朗日函数形式为：
[0145][0146]
式中，ρ2为惩罚因子；ξ
ij
为拉格朗日乘子。
[0147]
p2的底层问题为：
[0148][0149]
p2的上层问题为：
[0150][0151]
ξ
ij
通过下式进行更新：
[0152][0153]
收敛判据为：
[0154][0155]
p1和p2都可以通过社区点对点能源共享平台支持的分布式算法实现。每个微网的局部决策更新不需要其他建筑的任何私人信息，辅助变量的更新需要微网的有限信息。这样可以保护信息的私密性。p1和p2执行后，一旦能源共享配置和支付结算完成，微网将在其实际能源管理中进行能源共享，并通过点对点能源共享平台执行支付。
[0156]
所述算例验证分析：
[0157]
在本文中，建立了一个由六个微网组成的互联微网系统来验证所提出的模型和算法。表1显示了六个mg中包含的能源设备的类型。
[0158]
表1微电网中的能源设备类型
[0159][0160][0161]
为了评估绿色电力交易对微网经济调度结果的影响，我们设置了四个案例来说明互联微网系统绿电交易对节能减排和提高微网经济效益的意义。每个案例的内容如下。
[0162]
案例1：每个微网单独运行，它只与上层能源网进行能源互动，不与其他微网进行电力交易。
[0163]
案例2：每个微网既可以直接与上层能源网进行能源交易，也可以以p2p的方式与其他微网进行电力交易。
[0164]
案例3：在本文提出的绿色电力交易机制下实施案例2。
[0165]
案例4：在高碳排放的微网中更换高碳排放的设备后，再实施案例3。
[0166]
如图5所示，表示不存在能源共享的互联微网系统的净电力需求曲线。微网的净能源需求指的是与上层能源网的能源交易，其中正值表示从上层能源网购买能源，反之亦然。从图中我们可以看出，互联微网系统的总净需求曲线在一天中高度波动。系统在8:00-13:00期间，互联微网向上层电网输送了大量的剩余能量，在14:00-17:00期间从上层电网吸收了能量。
[0167]
如图6所示，表示存在能源共享的互联微网系统的净电力需求曲线。可以看出，共享模式下各微网的净能源需求曲线比较平滑，净能源需求比不共享时要低。微网2和微网5的能量需求可以通过与互联微网系统中其他微网的交易来满足，而不需要与上层电网交易。在8:00-13:00期间，微网1、微网3和微网4的剩余能量被供应给上层电网，互联微网系统的能量需求在这一时期为负值。在14:00-17:00期间，微网1、微网3和微网6的运营商需要从上层电网购买能源，互联微网系统在这一时期的能源需求为正。结果表明，通过p2p能源共享，微网与电网之间的能源交易较少，可以降低互联微网对电网的依赖性，有利于电网的运行和调度。
[0168]
表2 4种案例下的能源交易结果
[0169]
[0170]
[0171][0172]
表2显示了4种情况下的能源交易和每个微网的成本。对于案例1和案例2，当案例1中的微网独立运行时，由于每个微网的新能源输出和负荷需求不同，总成本也不同。在案例2中，互联微网系统之间存在能源共享，这大大节省了能源交易成本和碳排放成本。因此，微网的总运行成本大大降低。原因是互联微网的交易价格是由每个微网协商决定的，在这里买方和卖方都可以获得一些经济收益。此外，微网之间交易的电力都是绿色电力，这可以减少碳排放，降低碳交易成本。
[0173]
与案例2相比，案例3中实施了绿色电力交易机制。结果显示微网1、微网2和微网4的成本下降，而微网3、微网5和微网6的成本上升。这是因为在绿色电力交易中，互联微网系统交易的价格是根据利益折衷价格来实施的。而方案二中的电价为纳什博弈的结果，在方案三中通过纳什博弈得到的电价若高于效益妥协电价，高出的这部分价值从售电方拿出作为绿电价值，基于环境友好因数在购售双方分配。同样的若纳什博弈电价低于效益妥协电价。低于的这部分价值需由购电方补偿作为绿电价值，再分配。方案三中co2排放量与方案二差别不大，但均有所降低。基于方案二、方案三与方案一所提高的效益做公平性分析，公平性计算方法如下式所示：
[0174][0175]
其中，fi为公平性指数，其值越接近与1，表示交易机制越公平；g(m)表示微网m提升的运行效益。
[0176]
根据计算所得方案二的公平性指数fi为0.8032，方案三的fi为0.8110。相比之下，增加了绿电交易后方案三的公平性指数fi有所提高。这说明方案三进一步公平的分配了微网间能源交易的利润，可进一步提升互联微网系统中各微网参与能源共享的意愿，进一步验证了绿电交易的经济效益和公平性。
[0177]
如图7所示为四种方案的碳排放结果，从图中可以看出方案一单独运行时碳排放量最高。因为在方案一中不存在能源共享，在自身发电、发热不满足需求时需要从上级电网购能，由此带来了大量的碳排放。方案二相较于方案一，由于微网间存在能源共享，可减少从上级电网购电，并且减少了燃气锅炉和热电联产机组的使用各微网碳排放均有显著下降。方案三同样存在微网间能源共享，相较于方案一也显著下降，但不同于方案二的是方案三存在绿电交易。绿电交易更大的促进了微网间的能源共享，因此方案三的碳排放虽与方案二相差不大，但整体碳排放依然下降了2.1％。如上文所说，微网的碳排放主要是购买能源和燃气锅炉和热电联产机组，采用纳什均衡方法已经使得微网间的能源共享达到很大程度，但绿电交易的存在使得参与能源共享的意愿进一步提升，碳排放进一步下降。方案四中
通过更换能源设备可实现电能和热能的替换。在电价低时电锅炉运行供热，在电价高时向热网购买热能，这样可减少热能的购买和原有燃气锅炉的碳排放，改善微网的能源结构，引导微网向低碳环保的方向发展。
[0178]
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。