基于博弈論的互聯(lián)微電網(wǎng)多主體協(xié)同優(yōu)化配置

梁龍基，張 靖，何 宇，曾希皙，陳朝寬

(貴州大學(xué) 電氣工程學(xué)院,貴州 貴陽 550025)

隨著分布式發(fā)電技術(shù)的發(fā)展及成本的不斷下降，作為可再生能源就地平衡解決方案的微電網(wǎng)必將大量出現(xiàn)在用戶側(cè)與配電網(wǎng)端[1]。在臨近范圍內(nèi)，新建或改造而成的微電網(wǎng)可相互連接，實現(xiàn)電能的互通互濟(jì)，構(gòu)成互聯(lián)微電網(wǎng)[2-3]。在分屬不同投資運營主體的微電網(wǎng)互通互濟(jì)的情況下，因地制宜對其進(jìn)行規(guī)劃建設(shè)已成為需要首先解決的問題。

近年來，國內(nèi)外專家學(xué)者從不同角度對微電網(wǎng)或多微電網(wǎng)優(yōu)化配置進(jìn)行了一系列研究。文獻(xiàn)[4]考慮了小水電的有功出力對微電網(wǎng)分布式電源容量的配置影響。文獻(xiàn)[5]提出了一種以提高配電網(wǎng)側(cè)的供電可靠性為目標(biāo)的多階段決策微電網(wǎng)規(guī)劃方法，并采用動態(tài)和聲算法求解微電網(wǎng)中分布式電源的配置容量。文獻(xiàn)[6～7]對直流微電網(wǎng)與交流微電網(wǎng)規(guī)劃的異同進(jìn)行對比分析。文獻(xiàn)[8]提出了一種考慮微電網(wǎng)孤島情況下的一次調(diào)頻備用容量配置方法，建立模糊隨機(jī)機(jī)會規(guī)劃模型，從而得到不同置信度下微網(wǎng)中各分布式電源容量大小。文獻(xiàn)[9～10]均以考慮并網(wǎng)型微電網(wǎng)設(shè)計經(jīng)濟(jì)效益為切入點，建立微電網(wǎng)全壽命周期優(yōu)化模型，討論了政策激勵對實際微電網(wǎng)建設(shè)收益的影響。

在目前的研究中，大多是為了追求微電網(wǎng)規(guī)劃導(dǎo)則中某些指標(biāo)最優(yōu)，或針對單一微電網(wǎng)解決其分布式電源配置問題。然而，隨著區(qū)域性能源交易的開展，微電網(wǎng)作為市場參與者在可以進(jìn)行電能購售的情況下，多微電網(wǎng)相互之間的影響作用將逐漸凸顯。因此，將多微電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)納入博弈的框架下討論顯得很有必要[11]。文獻(xiàn)[2]結(jié)合實際示范工程的設(shè)計方案，提出了多微電網(wǎng)的一般規(guī)劃設(shè)計流程，但對微電網(wǎng)群運營層面因素考慮不全面，尤其是未考慮儲能電池的調(diào)用成本對多微電網(wǎng)收益的影響。文獻(xiàn)[12]分析了多微電網(wǎng)及其子微電網(wǎng)在不同運行工況下儲能容量的配置，但儲能電池的調(diào)用僅在微電網(wǎng)缺額時作為補(bǔ)充，未考慮風(fēng)光發(fā)電富余時存儲電能的作用。文獻(xiàn)[13]為歐盟可再生能源及微電網(wǎng)開發(fā)框架計劃支持下的對多微電網(wǎng)配置規(guī)劃分析，重點討論了不同國家微電網(wǎng)項目需求的技術(shù)解決方案，但并未給出求解多微電網(wǎng)具體的分布式電源容量配置模型。文獻(xiàn)[14]將風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電與儲能設(shè)備發(fā)電三方作為博弈參與者，分屬不同投資主體進(jìn)行博弈分析，提出非合作/合作博弈模式，求得不同分布式電源的容量優(yōu)化配置方案。

本文利用博弈論解決不同決策主體行為相互影響的問題，提出了典型風(fēng)-光-儲互聯(lián)微電網(wǎng)全壽命周期(Life Cycle Cost，LCC)分布式電源容量非合作博弈模型，各參與者的費用函數(shù)同時考慮了購售電收益、可再生能源消納收益及建設(shè)運維成本。在進(jìn)行互聯(lián)微電網(wǎng)規(guī)劃的決策時，本文將儲能電池調(diào)用成本有機(jī)結(jié)合到規(guī)劃建設(shè)建模中。本研究在互聯(lián)微電網(wǎng)電能的互通互濟(jì)影響博弈參與者收益的模式下，通過博弈聯(lián)動優(yōu)化使博弈各參與方的分布式發(fā)電單元配置達(dá)到均衡，實現(xiàn)了互聯(lián)微電網(wǎng)不同投資方的收益最優(yōu)。

1 微電網(wǎng)中分布式電源出力及負(fù)荷模型

針對微電網(wǎng)分布式發(fā)電單元容量的優(yōu)化配置，建立了包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲能充放電的出力模型與微電網(wǎng)負(fù)荷模型。

1.1 風(fēng)機(jī)出力概率模型

風(fēng)速的大小具有隨機(jī)性，雙參數(shù)威布爾分布的概率密度函數(shù)能夠精確描述風(fēng)速變化規(guī)律

(1)

式中，v為風(fēng)速；k為形狀參數(shù)，反映風(fēng)速分布的特點；c為尺度參數(shù)，反映的是該地區(qū)平均風(fēng)速的大小。風(fēng)機(jī)的有功輸出PWT可用下式表示

(2)

式中，PWT_N為風(fēng)機(jī)的額定功率；vci為切入風(fēng)速；vN為額定風(fēng)速；vco為切出風(fēng)速。

1.2 光伏出力概率模型

光伏發(fā)電的有功出力PPV可以近似用概率密度函數(shù)貝塔(Beta)分布進(jìn)行表示

(3)

式中，PPV_MAX為光伏方陣發(fā)電最大出力；Γ(·)為Gamma函數(shù)；α、β為Beta分布的形狀參數(shù)。

1.3 儲能電池模型

儲能電池具有在滿足一定條件下的可調(diào)節(jié)性，其充放電滿足以下關(guān)系，儲能電池充電時

S(t)=S(t-1)(1-δ)+Pc(t)ηc

(4)

儲能電池放電時

S(t)=S(t-1)(1-δ)-Pd(t)ηd

(5)

式中，S(t)為儲能電池t時刻的電量；S(t-1)為儲能電池t-1時刻電量；Pc(t)與Pd(t)分別為儲能電池在t時刻的充電功率與放電功率；ηc與ηd分別是儲能電池的充電和放電效率；δ為蓄電池的自放電率。

1.4 負(fù)荷概率模型

微電網(wǎng)負(fù)荷有功的概率密度函數(shù)，如下所示

(6)

式中，PL為微電網(wǎng)內(nèi)電力用戶負(fù)荷值；μP為微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷值的均值；σP為微電網(wǎng)內(nèi)負(fù)荷值的方差。

2 微電網(wǎng)收益-成本博弈模型

微電網(wǎng)具有統(tǒng)一的運營主體，主要負(fù)責(zé)其優(yōu)化協(xié)調(diào)運行[15]。在微電網(wǎng)環(huán)境收益方面，有關(guān)部門制定了可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重的相關(guān)機(jī)制。該機(jī)制可以起到發(fā)現(xiàn)可再生能源真實價格與體現(xiàn)可再生能源外部特性的貨幣價值的作用，影響分布式發(fā)電的配置規(guī)劃[16]。由于區(qū)域范圍內(nèi)多微電網(wǎng)存在電能互通互濟(jì)，因此增加分布式發(fā)電單元容量可以獲得更多收益。若通過其他微電網(wǎng)的供能滿足自身用電需求，則可比增加自身分布式發(fā)電單元容量供電獲得更多收益。因此，不同微電網(wǎng)主體之間存在容量配置的博弈關(guān)系。本文將儲能電池的調(diào)用成本視為影響微電網(wǎng)收益的重要因素，建立了計及儲能調(diào)用成本的互聯(lián)微電網(wǎng)配置博弈模型。

2.1 儲能電池在不同運營情形的調(diào)用依據(jù)

儲能電池的使用壽命一般由其實際運行時的循環(huán)次數(shù)決定。儲能電池的荷電狀態(tài)值(State of Charge，SOC)是影響儲能電池使用壽命的最主要因素[17-19]。儲能電池在充放相同電量的情況下，荷電狀態(tài)較低時對電池的損耗較大，荷電狀態(tài)較高時對電池的損耗較小。儲能電池的壽命損耗權(quán)重與荷電狀態(tài)的關(guān)系，如圖1所示[20]。

圖1 儲能電池荷電狀態(tài)因素的壽命損耗權(quán)重

荷電狀態(tài)的電池折損度電成本，如式(7)所示

Cp=Ra(SOC(t))Ceg

(7)

式中，Cp為當(dāng)前荷電狀態(tài)下調(diào)用儲能的成本值；Ra(SOC(t))為t時刻電池壽命損耗權(quán)重；SOC(t)為t時刻儲能電池的荷電狀態(tài)。

Ceg為電池折損的度電成本[21]

(8)

式中，Tcalendar為儲能電池的日歷壽命；LE為儲能電池全壽命周期總充放電量；CAPV為電池投資與運維成本的等年值。

采用資本回報系數(shù)修正后的投資成本應(yīng)用于度電成本計算式中

(9)

式中，Cinv為儲能一次投資成本；Com為年運維成本；r為貼現(xiàn)率。

關(guān)于儲能電池的全壽命周期總充放電量LE，可由確定循環(huán)放電深度后的電池循環(huán)壽命得到。一般廠商會根據(jù)其化學(xué)性質(zhì)通過冪函數(shù)擬合得到電池的循環(huán)壽命[22]，如式(10)所示。

Nlife=N0(dcycle)-kp

(10)

式中，Nlife為儲能電池達(dá)到壽命終點時的循環(huán)次數(shù)；N0為儲能電池以100%放電深度充放電時的循環(huán)次數(shù)；dcycle為電池儲能充放電循環(huán)的放電深度；kp為擬合得到的常數(shù)。N0與kp的值對于不同類型的儲能電池有不同的取值，通常廠商會提供相關(guān)參數(shù)。LE則由20%與80%放電深度放電下的充放電量總平均值得到。

2.2 計及儲能電池調(diào)用成本的購售電收益

微電網(wǎng)運營主體購售電收益主要來自兩方面：一方面是滿足其運營區(qū)域內(nèi)的電力用戶用電需求；另一方面是滿足區(qū)域市場其他主體的購電需求。微電網(wǎng)i的購售電收益fs_i，可表示如下

fs_i=fdeal_i+ftrans_i+fg_i

(11)

式中，fdeal_i為微電網(wǎng)運營主體通過對微電網(wǎng)內(nèi)部分布式發(fā)電單元出力進(jìn)行控制從而滿足微電網(wǎng)內(nèi)部負(fù)荷的收益；ftrans_i為互聯(lián)微電網(wǎng)之間通過電能互通互濟(jì)的購售電收益；fg_i為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)側(cè)的電能交互收益。

在考慮儲能電池的調(diào)用成本、風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力后，微電網(wǎng)的fdeal_i收益可用兩種情況分別表示：

(1)風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力滿足負(fù)荷需求

fdeal_i=PRdealPL_i(t)

(12)

式中，PRdeal為微電網(wǎng)投資運營主體與微電網(wǎng)內(nèi)用戶協(xié)商電價；PL_i(t)為t時刻微電網(wǎng)i的負(fù)荷；

(2)風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電有功出力不滿足負(fù)荷需求，而儲能電池存在參與出力的可能，儲能電池動作與否則需要進(jìn)行比較判斷

fdeal_i=PRdeal(PWT_i(t)NWT_i+PPV_i(t)NPV_i+

PBAT_i(t)NBAT_i)

(13)

式中，PWT_i(t)、PPV_i(t)與PBAT_i(t)分別為微電網(wǎng)i的單臺風(fēng)機(jī)、光伏面板與儲能電池的有功出力。當(dāng)儲能電池為充電狀態(tài)時，PBAT_i(t)值為Pc(t)，當(dāng)儲能電池放電時PBAT_i(t)，值為Pd(t)；NWT_i、NPV_i與NBAT_i分別為微電網(wǎng)i的分布式發(fā)電電源的配置數(shù)量。

將每個微電網(wǎng)相互間送出或購入的電量由運營流程判斷得出，其具體流程如圖2所示。

圖2 計及儲能調(diào)用成本的互聯(lián)微電網(wǎng)運營流程圖

多個微電網(wǎng)互聯(lián)互通電量收益可表示為

ftrans_i=PRgqΔEex_i(t)

(14)

式中，PRgq為互聯(lián)微電網(wǎng)之間電量交換單價；ΔEex_i(t)為微電網(wǎng)i參與微電網(wǎng)之間電能交換的t時刻電量。

當(dāng)微電網(wǎng)自身供能及臨近微電網(wǎng)的電能互供無法使微電網(wǎng)內(nèi)功率達(dá)到平衡時，微電網(wǎng)主體需同配電網(wǎng)額外購售電。其收益構(gòu)成如下式所示。

fg_i=PRgΔEsur_i(t)

(15)

式中，PRg為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)側(cè)電能交換價格；ΔEsur_i(t)為t時刻微電網(wǎng)i與配電網(wǎng)的交換電量。

2.3 可再生能源消納權(quán)重收益

由于微電網(wǎng)主體在市場中為購售電運營主體，其必須承擔(dān)可再生能源消納的義務(wù)。當(dāng)市場主體不滿足可再生能源消納權(quán)重的比例時，則受到相應(yīng)“懲罰”；當(dāng)市場主體超額完成消納比例時，則有額外激勵。參考《可再生能源電力消納責(zé)任權(quán)重確定和消納量核算方法》，對微電網(wǎng)其收益用下式表示

(16)

式中，fe_i為微電網(wǎng)i消納可再生能源收益。當(dāng)微電網(wǎng)可再生能源消納不足設(shè)定比例時為負(fù)，超額實現(xiàn)消納比例時為正；σe為可再生能源消納權(quán)重；Vdeal為每提高或降低一個百分點的消納權(quán)重所對應(yīng)的激勵。

2.4 微電網(wǎng)LCC成本

在對微電網(wǎng)建設(shè)項目成本評價時，不僅考慮微電網(wǎng)建設(shè)初期的一次性投入成本，也要考慮工程全壽命周期內(nèi)的支持成本，并將規(guī)劃年的成本歸算到基準(zhǔn)年。其總成本可表示為

Ct_i=Cinv_i+Com_i+Ccd_i

(17)

式中，Ct_i為微電網(wǎng)i的投運總成本的等年值；Cinv_i為該微電網(wǎng)總初始投資費用；Com_i為該微電網(wǎng)年運維費用；Ccd_i為該微電網(wǎng)廢棄成本。

微電網(wǎng)的初始投資費用，可表示為

(18)

式中，IWT、IPV和IBAT分別為風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電和儲能電池的設(shè)備單價；R1為微電網(wǎng)一次網(wǎng)架成本與分布式電源投資建設(shè)成本的比值；R2為微電網(wǎng)二次設(shè)備成本與分布式電源投資建設(shè)成本的比值；l為工程壽命周期。

微電網(wǎng)的年運維費用，可表示為

(19)

式中，MWT、MPV和MBAT為微電網(wǎng)分布式電源容量的單位年運維費用；EWT_i、EPV_i與EBAT_i分別為微電網(wǎng)i的對應(yīng)分布式電源的容量、分布式發(fā)電單元配置數(shù)量與各自額定容量乘積。

微電網(wǎng)的廢棄成本，可表示為

Ccd_i=Y-S_i

(20)

式中，Y為報廢處理成本，其值為一常數(shù)；S_i為微電網(wǎng)i的殘值，其值可通過如下計算式計算得到

S_i=Cinv_ib

(21)

式中，b為殘值率。

2.5 約束條件

(1)等式約束條件。在運營過程中，每個微電網(wǎng)在t用電時刻的供需要達(dá)到功率平衡，其約束表示為

PWT_i(t)NWT_i+PPV_i(t)NPV_i+PBAT_i(t)NBAT_i+ΔEex_i(t)+ΔEsur_i(t)-PL_i(t)=0

(22)

(2)不等式約束條件。決策變量約束，風(fēng)機(jī)臺數(shù)、光伏面板數(shù)和并聯(lián)儲能電池數(shù)為優(yōu)化決策變量，可表示為

(23)

式中，NWT_MAX、NPV_MAX與NBAT_MAX分別為微電網(wǎng)決策變量的上限值。上限值可根據(jù)實際的投資預(yù)算與分布式發(fā)電單元設(shè)備適用場地的大小進(jìn)行調(diào)整設(shè)置。

微電網(wǎng)分布式電源運行約束，某時刻的單臺風(fēng)力發(fā)電與儲能電池的有功出力應(yīng)不大于其額定有功出力，而光伏發(fā)電單元出力則不可大于該段時刻最大出力，如下

(24)

式中，PWT_N與PBAT_N分別為分布式發(fā)電單元額定功率。此外，儲能電池還存在某時刻的荷電狀態(tài)約束

SOCmin≤SOC(t)≤SOCmax

(25)

式中，SOCmin與SOCmax分別為儲能電池荷電狀態(tài)的下限值和上限值。

互聯(lián)微電網(wǎng)運行約束，互聯(lián)微電網(wǎng)之間的電量傳輸受到聯(lián)網(wǎng)輸電線路的最大傳輸能力限制，表示為

ΔEex_i(t)≤Eex_MAX

(26)

式中，Eex_MAX為微電網(wǎng)間的最大傳輸功率。

微電網(wǎng)與配電網(wǎng)連接點功率約束為

ΔEsur_i(t)≤Esur_MAX

(27)

式中，Esur_MAX為微電網(wǎng)與配電網(wǎng)間最大傳輸功率。

2.6 目標(biāo)函數(shù)

綜上所述，參與博弈各方的微電網(wǎng)支付函數(shù)可以表示為式(28)。

MaxF_i=fs_i+fe_i-Ct_i

(28)

下文將討論如何對支付函數(shù)進(jìn)行博弈求解。

3 博弈模型的均衡求解

3.1 不同主體互聯(lián)微電網(wǎng)配置的均衡解

(29)

即當(dāng)非i參與者在其他參與者選擇最優(yōu)配置的策略下均使得自身收益最大化時，博弈達(dá)到均衡。

3.2 基于整數(shù)粒子群算法的博弈模型求解

為解決上述i個參與者的微電網(wǎng)規(guī)劃建設(shè)博弈問題，本文采用整數(shù)規(guī)劃粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)求解納什均衡點[23]，其具體算法步驟如下：

步驟1博弈模型初始化。主要包括風(fēng)、光和負(fù)荷數(shù)據(jù)輸入，初始化電價參數(shù)PRdeal、PRgq和PRg；分布式發(fā)電單元配置單價IWT、IPV和IBAT；單位運維成本MWT、MPV和MBAT與決策精度范圍ε；

步驟2設(shè)定決策變量初始值。初始值應(yīng)在決策變量的策略空間選取，本文以博弈前各參與者的分布式發(fā)電單元數(shù)量N0_i=(N0WT_i,N0PV_i,N0BAT_i)作為決策變量初始值；

步驟3各博弈參與者獨立優(yōu)化決策過程。在優(yōu)化各個微電網(wǎng)第j輪的微電源配置Nj_i時，可根據(jù)上一輪優(yōu)化的分布式發(fā)電單元配置，通過整數(shù)粒子群算法優(yōu)化得到

(30)

步驟4判斷博弈是否到達(dá)納什均衡點。在優(yōu)化過程中，若分屬不同主體的微電網(wǎng)在優(yōu)化前后的分布式發(fā)電單元配置數(shù)量大小之差均在設(shè)定的精度范圍ε內(nèi)，即優(yōu)化決策滿足式(31)，則博弈達(dá)到納什均衡。參與者i在現(xiàn)存條件下，任一參與者均不能通過獨立改變策略而獲得更多收益，即等年值收益達(dá)到納什均衡意義下的最大值。納什均衡解，如式(32)所示。

(31)

(32)

若找到納什均衡點，則進(jìn)入步驟5；若未達(dá)到納什均衡，則根據(jù)整數(shù)粒子群算法更新決策，返回步驟3繼續(xù)優(yōu)化決策。

4 算例分析

本文采用上述模型與方法對3個不同主體的微電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化配置。3個微電網(wǎng)的負(fù)荷均值分別為100 kW、3 000 kW和300 kW，方差均為1。算例仿真以1年為計算周期，共分為8 760個步長，每個步長為1 h。雙參數(shù)威布爾分布與貝塔分布中的形狀參數(shù)由歷史數(shù)據(jù)擬合得到。將由各個分布函數(shù)抽樣得到的數(shù)據(jù)帶入模型計算各博弈參與方的收益-成本函數(shù)值。微電網(wǎng)設(shè)備參數(shù)及模型相關(guān)參數(shù)如表1和表2所示。

表1 設(shè)備參數(shù)

表2 參數(shù)設(shè)置

4.1 博弈前后收益-成本分析

將沒有電能傳輸且彼此分布式電源配置決策不會對同區(qū)域內(nèi)其他微電網(wǎng)產(chǎn)生影響時的收益，與互聯(lián)時彼此決策對其他微電網(wǎng)產(chǎn)生影響時的收益進(jìn)行比較。當(dāng)彼此之間不存在電能聯(lián)通關(guān)系時，互聯(lián)互通的運營就不復(fù)存在，缺電或富余狀態(tài)下僅與配電網(wǎng)有電能傳輸關(guān)系，其分析結(jié)果如表3、表4所示。

表3 博弈前后互聯(lián)微電網(wǎng)收益-成本等年值分析結(jié)果

表4 互聯(lián)微電網(wǎng)分布式發(fā)電單元納什均衡配置數(shù)量

由表中等年值計算結(jié)果可知，微電網(wǎng)在通過博弈優(yōu)化后收益增加明顯。臨近微電網(wǎng)通過投資建設(shè)軟硬件設(shè)置，將新建或原有微電網(wǎng)改造構(gòu)成互聯(lián)互通供能體系，從而提高不同微電網(wǎng)投資主體的收益。

4.2 可再生能源消納權(quán)重激勵敏感性分析

現(xiàn)將可再生能源消納責(zé)任權(quán)重激勵額設(shè)為不同值，分析該比值對微電網(wǎng)優(yōu)化配置方案的影響。計算結(jié)果如表5和表6所示。

表5 可再生能源責(zé)任消納權(quán)重激勵額敏感性分析配置數(shù)量結(jié)果

表6 可再生能源責(zé)任消納權(quán)重激勵敏感性分析

由表5與表6中的數(shù)據(jù)可以看出，典型風(fēng)-光-儲微電網(wǎng)本身作為清潔能源產(chǎn)銷者，提高了可再生能源責(zé)任消納權(quán)重的激勵。對微電網(wǎng)而言，提升了其可再生能源裝機(jī)的配置，增加了各個微電網(wǎng)主體的收益。所以，對于典型的風(fēng)-光-儲微電網(wǎng)而言，提高可再生能源消納權(quán)重的比重，對其配置可再生能源發(fā)電單元與消費綠色電力具有可觀的推動作用。

4.3 儲能成本敏感性分析

現(xiàn)將儲能電池成本設(shè)為不同值，分析儲能價格對優(yōu)化配置方案的影響，為不同微電網(wǎng)主體的儲能電池裝置優(yōu)化配置提供參考。

由表7與表8可以看出，隨著儲能電池單位價格的降低，微電網(wǎng)投資開發(fā)者的收益增加，成本減少，儲能安裝數(shù)量整體呈上升趨勢。當(dāng)交易價格為定值時，儲能電池成本下降，使其參與互聯(lián)微電網(wǎng)的電能交易次數(shù)增加。當(dāng)微電網(wǎng)在運營出現(xiàn)缺電情形時，通過其他微電網(wǎng)供電功率會隨著儲能電池參與供能而增加，進(jìn)而降低互聯(lián)微電網(wǎng)同配電網(wǎng)之間的交換電量。高價從配電網(wǎng)側(cè)購買遠(yuǎn)距離傳輸?shù)碾娔軙蠓鶞p少，這也是儲能電池配置增多、成本增加，而各微電網(wǎng)收益也同時增加的原因之一。

表7 儲能電池成本敏感性分析的配置結(jié)果

表8 儲能電池成本對各自微電網(wǎng)收益-成本影響分析

5 結(jié)束語

本文研究了區(qū)域配電網(wǎng)側(cè)的典型風(fēng)-光-儲微電網(wǎng)特征，并在考慮了多個微電網(wǎng)分屬不同投資運營主體的情況下，詳細(xì)分析了互聯(lián)微電網(wǎng)各主體收益的影響因素與關(guān)系，建立了基于不同利益主體的互聯(lián)微電網(wǎng)收益-成本博弈經(jīng)濟(jì)模型。本文采用博弈分析的方法，分析了互聯(lián)微電網(wǎng)中的分布式發(fā)電單元優(yōu)化配置。通過算例分析，討論了基于非合作競爭博弈模式下的互聯(lián)微電網(wǎng)優(yōu)化配置方案，并通過敏感性分析探討了相關(guān)參數(shù)對優(yōu)化配置方案的影響。算例結(jié)果表明，當(dāng)微電網(wǎng)互聯(lián)互通時，不同微電網(wǎng)的分布式發(fā)電單元決策投資建設(shè)量對其他微電網(wǎng)將產(chǎn)生影響。各個微電網(wǎng)通過配置合適的風(fēng)力發(fā)電單元、光伏發(fā)電單元與儲能電池單元容量使自身收益達(dá)到最優(yōu)，輔助不同微電網(wǎng)投資運營主體做出投資建設(shè)決策。對可再生能源消納權(quán)重激勵以及儲能電池成本的敏感性分析，可以為微電網(wǎng)設(shè)計者提供參考。