基于主从博弈和综合需求响应的能量枢纽多时间尺度调度方法

本发明涉及综合能源系统优化调度，具体涉及一种基于主从博弈和综合需求响应的能量枢纽多时间尺度调度方法。

背景技术：

1、综合能源系统可以实现电、冷、热多种能源之间耦合，通过协同调度各种能源，有效提高了各种能源的利用率。高比例的可再生能源接入综合能源系统，源、荷两侧均存在很大的不确定性，而综合能源系统中能量耦合关系复杂、用户参与市场调节的主动性等问题，如何实现对综合能源系统的优化运行成为了研究的重点。

2、现有研究中，未能充分考虑综合能源系统中源荷互动时的不确定性对系统的影响，最终调度结果与实际之间产生偏差；综合能源系统中建模精确性较差，未能充分考虑用户因参与综合能源系统导致室温波动、舒适性降低等问题，能源调度策略与实际需求之间存在较大偏差；未能充分考虑不同能源响应时间差异性，无法对用户舒适度进行准确评估。建立日前-日内多时间尺度调度策略，是提高系统运行稳定性和经济性的有效手段。

技术实现思路

1、为解决综合能源系统中不同主体利益诉求和源荷的不确定性导致系统波动的问题。本发明提供一种基于主从博弈和综合需求响应的能量枢纽多时间尺度调度方法，该方法提升了运营商的收益，降低了用户的用能成本；采用多时间尺度调度策略和激励型综合需求响应，提升了能量枢纽的决策准确性及系统运行的经济性、稳定性。

2、本发明采取的技术方案为：

3、基于主从博弈和综合需求响应的能量枢纽多时间尺度调度方法，包括以下步骤：

4、步骤1：评估多元负荷柔性特性和可调度价值，建立日前精细化综合需求响应模型；

5、步骤2：日前阶段分别考虑运营商和用户利润最大化，建立基于stackelberg博弈的日前优化调度博弈模型，并采用差分进化算法和cplex软件求解优化调度博弈模型；

6、步骤3：日内阶段考虑日前源、荷预测误差及不同形式的能源之间的差异性，提出基于激励型综合需求响应的日内短时间尺度优化策略，使系统运行经济性和稳定性提高；

7、步骤4：提出日前-日内多时间尺度能量枢纽调度策略，通过滚动优化降低源、荷波动对能量枢纽运行计划的影响。

8、所述步骤1中，日前精细化综合需求响应模型分为能量枢纽侧与用户侧，综合需求响应资源包含可转移负荷与可削减负荷，其中，可削减负荷分为日前可削减负荷与日内可削减负荷。

9、所述步骤1中，能量枢纽结构中包括3个环节：1)供能侧，由光伏发电、风电机组与电网组成的电力供给系统以及提供燃气的天然气网；2)能量枢纽侧，包括燃气轮机、热交换器、电制冷机、燃气锅炉、吸收式制冷机以及蓄电池；3)负荷侧。通过对能量枢纽结构分析，建立能量枢纽模型。

10、所述步骤1中，通过对用户多能负荷需求精细化建模，可定量评估用户参与综合需求响应的潜力。建模过程共分为两步：

11、1.1：以夏季为例描述用户的柔性冷负荷需求，用户可根据不同的能源价格在适宜室温内调节冷负荷需求；

12、1.2：热负荷是指能源枢纽供给生活热水所输出的符合，用户可根据不同的能源价格在适宜水温范围内调节热负荷需求。

13、所述步骤1中，综合需求响应资源包含可转移负荷与可削减负荷，用户购能价格通过日前定价，故可转移电、热、冷负荷在日前调度阶段确定；而可削减电、冷、热负荷根据响应时间的不同，分为日前可削减负荷与日内可削减负荷两种：

14、(1)日前可削减负荷：在日前阶段，用户在舒适度范围内削减部分冷、热负荷，以提升eh经济效益。

15、(2)日内可削减负荷：在日内阶段，基于削减负荷补贴机制确定用户电、冷、热负荷削减量，进一步提升源、荷互动能力

16、所述步骤1包括以下步骤：

17、s1.1：能量枢纽结构中包括供能设备、耦合设备以及负荷，对能量枢纽建立耦合模型，如下式(1)所示：

18、

19、s1.2：通过对用户多能负荷需求精细化建模，能够定量评估用户参与综合能源响应潜力，分别对用户柔性冷负荷需求与柔性热负荷需求精细化建模，描述如下

20、(a)、柔性冷负荷需求:用户的柔性冷负荷需求为夏季制冷，设楼宇制冷设备在使用时间内连续运行，根据能量守恒定理，t时段内室内热量变化量δlcl等于制冷量与建筑吸热量lb之差，建立楼宇热平衡方程：

21、

22、式(3)中,ρair为空气密度；vb为建筑体积；为室内温度变化率；cair为空气比热容。

23、建筑吸热量表示如(4)所示：

24、

25、式(4)中,lwall、lwin为建筑外墙、外窗传递的热量，lin为建筑因吸收室内照明、人体散热等热量产生的室内热源,ls为太阳辐射所产生的热量,j表示建筑朝向；tin、tout分别为室内、室外温度；分别为建筑外墙、外窗面积；分别为建筑外墙、外窗与室外的传热系数；s、c分别为外窗遮阳系数、得热因子；i为太阳辐射功率。

26、联立式(3)和式(4)进行差分化处理，得出离散化楼宇热平衡方程(5)：

27、

28、由式(5)可得到室内温度与制冷功率之间的关系，室温应满足上下限约束：

29、

30、式(6)中，为用户室内温度，分别为用户可接受的室内温度上限、下限；

31、(b)柔性热负荷需求：热负荷是指供给生活热水所输出的负荷，用户能够根据不同的能源价格在适宜水温范围内调节热负荷需求，供水温度与热负荷之间的关系用热水储存模型表示：

32、

33、式(7)中，cws为水的比热容；与分别表示储水温度和进入储水罐代替消耗热水的冷水温度；vws与分别表示储水总量和替换消耗热水的冷水总量；表示供应热水所需要的能量。

34、为保障用户舒适度,水温满足以下约束:

35、

36、式(8)中，为储水温度，分别为用户可接受的生活热水温度上、下限。

37、所述步骤2中，主从博弈是指一方为主导者，优先采取行动，另一方为跟随者，后采取行动的一种博弈类型。本发明中涉及能量枢纽运营商和用户，首先由能量枢纽运营商制定各设备出力计划，并将能源价格发送给用户，用户根据能源价格进行负荷调整并将调整之后的结果反馈给能量枢纽运营商，随后能量枢纽运营商根据负荷使用结果再次调整各设备出力。重复该步骤，使得能量枢纽运营商利润达到最大，用户用能成本最低，则该博弈达到均衡。

38、所述步骤2中，建立基于stackelberg博弈的日前优化调度博弈模型，优化调度博弈模型中,能量枢纽运营商为主导者，根据用户用能策略调节能量枢纽耦合设备出力与内部能源价格，能量枢纽运营商的净利润为目标函数，表示如下：

39、

40、

41、式(9)、(10)中，i∈{e，cl，ws}，为能量枢纽运营商向用户售电、冷、热能所得收益；为能量枢纽运营商向电网及气网购能所支付的费用；为设备运行维护成本和污染排放成本；为能量枢纽运营商向用户出售第i种能量的价格，为相应的日前负荷；为能量枢纽运营商向外部电网购、售电价格，为相应的购、售电功率；cng为天然气价格；jk为第k类设备运行维护成本系数，ρ为单位电量的惩罚费用系数；为燃气轮机、燃气锅炉所消耗的天然气功率；pk,t为第k类设备的输出功率；为用户执行综合需求响应后的实际负荷；为电负荷；为风电机组输出电功率；为光伏输出电功率；δt为持续时间。

42、所述步骤3中，激励型综合需求响应策略是指能量枢纽运营商与用户签订合同，并根据合同确定相应的可削减负荷容量、响应时间、补偿价格等。

43、所述步骤3中，对采取激励型综合需求的用户，能量枢纽运营商针对削减的不同负荷类型采取不同形式的补贴机制。

44、(1)在一天中，电负荷的需求量较为固定。用电高峰时刻通常是用户生产、生活活动的高峰，此时削减电负荷会对用户的正常生活产生较大影响。为此，对于电负荷采用基于日前实时电价的补偿机制。

45、(2)本发明中冷、热负荷是指建筑制冷负荷与生活热水负荷，对此类负荷的削减主要影响用户的舒适性。由于用户对室温、热水温度的舒适度要求具有一定模糊性：若温度波动越小，对用户的舒适度影响也越小，相反对用户的舒适度影响就越大，即冷、热负荷的削减量对用户影响不呈线性相关。因此能源枢纽运营商对用户冷、热负荷的削减采取阶梯温度补偿的方式进行激励型补贴。

46、所述步骤3中，日前调度计划与源、荷博弈互动有关，因此日内调度计划应遵循日前的设备出力计划，并将日内计划调整量作为罚函数。日内调度模型目标函数以日内电网交互成本、购气成本、出力调整惩罚成本、综合需求响应补贴成本之和最低。

47、所述步骤3中，日内优化调度策略是指在日内调度阶段以15分钟为优化时间尺度，一天24小时共分为96个时间段。在第k时段更新区域m内源、荷预测信息，日内调度的目标函数最低确定设备进行出力及可削减负荷量。在第k+1时段内使用新的源荷信息重复此优化步骤，进行滚动更新。

48、所述步骤3中，激励型综合需求响应补贴成本是能量枢纽运营商针对削减的不同负荷类型采取不同形式的补贴，表达式为式(15)：

49、

50、式(15)中，为对用户的电负荷削减补偿费用，为对用户的冷、热负荷削减补偿费用，表达式分别如(16)、(17)所示：

51、

52、

53、式(16)、(17)中，αe为电负荷补贴系数；为实时电价；为用户削减的电负荷量；i∈{cl，ws}；与分别表示第i种负荷的实时价格与用户削减量；αi为第i种负荷的温度补贴系数；

54、根据实际温度偏离程度的不同，补贴系数也有所不同，表达式如(18)所示：

55、

56、式(18)中，为实际温度，为设定温度；εi为温度划分边界，当实际温度偏离在εi之内时，以系数进行补贴，当实际温度偏离在εi之外时，以系数进行补贴。由于温度偏离越大用户舒适度越低，补贴力度也越大，故

57、对于激励型电负荷，一天内总负荷削减量应当满足式(19)；对于冷、热负荷，温度调整约束满足式(6)和式(8)：

58、

59、式(19)中，θt为电负荷削减率上限，θs为电负荷总变化率上限。

60、所述步骤3中，日内调度计划遵循日前的设备出力计划，并将日内计划调整量作为罚函数，由日内电网交互成本、购气成本、出力调整惩罚成本、激励型综合需求响应补贴成本构成日内调度模型，其目标函数：

61、

62、式(20)中，为日内电网交互成本、为购气成本、为出力调整惩罚成本、为激励型综合需求响应补贴成本，表达式分别如(21)、(22)、(23)、(15)所示：

63、

64、

65、

66、式(21)(22)(23)中，和分别为日内能量枢纽运营商向电网购电和售电功率调整量；分别为燃气轮机的天然气、功率调整量，分别为燃气锅炉的天然气、功率调整量，分别为蓄电池充电、放电功率调整量；ξgt、ξgt、ξbt、ξac分别为燃气轮机、燃气锅炉、蓄电池、电制冷机的设备调整惩罚系数。

67、日内调度阶段设备运行状态约束：

68、

69、式(24)中，和分别为日内燃气轮机和蓄电池充电、放电的运行状态。

70、所述步骤4中，日前-日内多时间尺度能量枢纽调度策略分日前优化阶段和日内调整阶段两阶段进行，日前优化阶段如步骤2所述，制定出日前调度计划；依据日前调度计划，日内调度阶段如步骤3所述，制定短时间尺度区域m内各机组出力计划值及可削减负荷量，通过滚动优化降低源、荷波动对能量枢纽运行计划的影响。

71、所述步骤4中，前-日内多时间尺度能量调度策略包括如下步骤:

72、步骤4.1：日前调度阶段，提取日前预测数据

73、步骤4.2：基于stackelberg博弈制定实时能源价格与多能源负荷响应量；

74、步骤4.3：制定日前调度计划；

75、步骤4.4：日内调度阶段，设时间初始值t为0；

76、步骤4.5：更新日内预测数据；

77、步骤4.6：日内调度计划调整；

78、步骤4.7：时间t每次增加15分钟；

79、步骤4.8：判断t是否小于24时，若是，则循环至步骤4.5；否则，该调度策略求解结束。本发明一种基于主从博弈和综合需求响应的能量枢纽多时间尺度调度方法，技术效果如下：

80、1)构建综合能源系统，对某一种类的能源依赖程度大大降低，提升了系统灵活性。

81、2)建立基于stackelberg博弈的日前优化调度模型，提高了能量枢纽运营商的总收益，提升了用户参与综合能源系统的积极性，降低了用户的用能成本，提升了用户参与综合能源系统的积极性。

82、3)在日内调度阶段提出了基于激励型综合能源需求响应的滚动优化调度，合理调整各设备出力，有效平抑了交互功率波动，提高了系统运行稳定性，降低了日内综合运行成本。