考慮最優(yōu)消納區(qū)間的區(qū)域能源聚合商博弈策略

鄭云飛，熊志，王博，潘興亞，潘笑

（1. 國網(wǎng)湖北省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，湖北省武漢市 430077；2. 國網(wǎng)湖北省電力有限公司，湖北省武漢市 430077；3. 武漢大學(xué)電氣與自動化學(xué)院，湖北省武漢市 430072）

0 引言

在世界能源短缺、環(huán)境污染嚴(yán)重的背景下，以風(fēng)光為代表的新能源成為能源開發(fā)的主流趨勢[1]。為了促進(jìn)新能源的快速發(fā)展，國家不斷地推動電力市場體制改革，區(qū)域能源聚合商（District Energy Aggregator，DEA）作為新型主體參與電力市場以及電網(wǎng)的運(yùn)行和調(diào)度，將成為推動智能電網(wǎng)建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。為了避免以風(fēng)光為代表的新能源的大量浪費現(xiàn)象，研究考慮新能源消納的區(qū)域能源聚合商博弈策略具有重要的意義。

文獻(xiàn)[2]依據(jù)主從博弈模型考慮了新能源消納對電力市場運(yùn)行的影響，結(jié)果顯示博弈參與者的利益均能得到明顯提升，并且風(fēng)光等新能源的棄電率也得到降低；文獻(xiàn)[3]考慮了電力市場的運(yùn)行特點及新能源消納的要求，提出了可以促進(jìn)新能源消納的綜合能源系統(tǒng)日前市場出清模型；文獻(xiàn)[4]通過引入涉及多能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的主從博弈模型，分析多市場主體參與新能源消納的互動行為；文獻(xiàn)[5]提出了一種計及電能質(zhì)量的電力市場多主體博弈模型，有效地促使售電方與大用戶在雙邊合同市場與集中交易市場的有效平衡。以上文獻(xiàn)都采用了建立博弈模型的形式來盡可能地追求電力市場背景下新能源消納水平的提升，但未曾考慮新能源發(fā)電低抗擾與隨機(jī)性所帶來的高額消納成本[6]。

2019年5月，為建立促進(jìn)新能源消納的長效機(jī)制，國家能源局發(fā)布了《關(guān)于建立健全可再生能源電力消納保障機(jī)制的通知》[7]，通知明確了各地區(qū)新能源的消納權(quán)重。據(jù)此已有部分學(xué)者[8-9]提出，通過在實際運(yùn)行過程中適當(dāng)棄風(fēng)棄光來提高新能源的消納能力，保證在完成新能源消納任務(wù)的同時提高系統(tǒng)運(yùn)行的安全性與經(jīng)濟(jì)性。

為此本文提出“最優(yōu)消納區(qū)間”的概念，并將其引入到電力市場的DEA博弈模型中，建立考慮各DEA底層能源調(diào)度優(yōu)化及新能源最優(yōu)消納區(qū)間的主從博弈模型，并討論主從博弈模型給電力市場所帶來的效益提升問題。

1 考慮最優(yōu)消納區(qū)間的DEA博弈框架

1.1 最優(yōu)消納區(qū)間的概念

大規(guī)模地利用新能源替代傳統(tǒng)能源可以有效地改善環(huán)境污染等問題，但是為了實現(xiàn)新能源的全消納或較高比例消納，系統(tǒng)往往需要付出額外的成本[10]。在我國向“清潔低碳、安全高效”的能源體系轉(zhuǎn)型過程中，對地區(qū)電網(wǎng)及新能源發(fā)電水平進(jìn)行分析，確定滿足我國可再生能源發(fā)展目標(biāo)的最優(yōu)消納區(qū)間，從而進(jìn)一步實現(xiàn)以最小的全社會成本實現(xiàn)最大化清潔能源消費占比[11]。本文綜合考慮當(dāng)新能源消納水平提升時產(chǎn)生的消納成本及電網(wǎng)側(cè)的電源擴(kuò)容成本，對消納水平的經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)地區(qū)電網(wǎng)存在最優(yōu)的新能源消納水平。相應(yīng)的，新能源消納水平指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)性分析如圖1所示。

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，B點對應(yīng)的消納水平 λB對應(yīng)著最低的系統(tǒng)總成本，可以理解為最優(yōu)消納水平。消納水平較低時，全社會購電成本因電源側(cè)新能源建設(shè)運(yùn)行成本過高而增加；消納水平較高時，全社會增量購電成本因系統(tǒng)側(cè)網(wǎng)架結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及調(diào)峰的消納成本過高而增加。同時可以發(fā)現(xiàn)B點附近的系統(tǒng)總成本變化很小，為了提升調(diào)度策略的靈活性，本文提出的最優(yōu)消納區(qū)間為[λA,λC]，基于最優(yōu)消納區(qū)間的要求，通過懲罰函數(shù)對主從博弈模型中的博弈主體目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行修改，最終得到基于“最優(yōu)消納區(qū)間”的最優(yōu)調(diào)度結(jié)果。

1.2 DEA的博弈框架

DEA是一個集合多種形式電能的生產(chǎn)、調(diào)度和銷售為一體的綜合服務(wù)商。DEA作為交易主體不僅需要滿足上級電網(wǎng)側(cè)負(fù)荷供應(yīng)的要求，同時還需要實現(xiàn)底層不同發(fā)電形式的能源聚合，提高能源利用的效率，保證新能源消納水平。本文所提出的博弈框架具體交易形式如圖2所示。

根據(jù)區(qū)域能源聚合商的交易形式進(jìn)行主從博弈，將博弈模型理解為一個雙層優(yōu)化問題：即上層經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題與下層調(diào)度優(yōu)化問題。在博弈模型中，電網(wǎng)作為博弈主體根據(jù)各DEA的報價并結(jié)合“最優(yōu)消納區(qū)間”給定市場出清電價以及各個DEA的火力發(fā)電與新能源發(fā)電的中標(biāo)量；而各個DEA作為博弈從體進(jìn)行獨立決策，根據(jù)其他博弈從體的報價進(jìn)行電力能源調(diào)度并選擇最優(yōu)報價策略，直到博弈雙方達(dá)成Stackelberg均衡。

2 考慮最優(yōu)消納區(qū)間的主從博弈模型

2.1 DEA數(shù)學(xué)模型

如圖2所示，各個DEA的下層發(fā)電形式主要包括風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電及常規(guī)的火力發(fā)電。當(dāng)已知某一時刻的各發(fā)電側(cè)運(yùn)行狀態(tài)時，假定在下個時段內(nèi)各能源生產(chǎn)商的響應(yīng)狀態(tài)保持不變，通過對下一時段內(nèi)的響應(yīng)進(jìn)行分析，最終得到下一時段的最優(yōu)出力組合。

2.1.1 常規(guī)火力發(fā)電

DEAi的火力發(fā)電成本可以用下式表示：

火力發(fā)電效益主要考慮如下：

2.1.2 新能源發(fā)電

本文主要考慮以風(fēng)光為主的可再生能源，其發(fā)電過程中無燃料消耗，則運(yùn)行成本模型中不考慮可再生能源的發(fā)電成本，只計及其運(yùn)維成本，為了簡化計算，本文將實際上網(wǎng)電量與該時段的總發(fā)電量的比值來表示各機(jī)組的并網(wǎng)比例。則DEAi的可再生能源運(yùn)行成本如下：

新能源發(fā)電機(jī)組的發(fā)電效益主要考慮如下：

2.1.3 目標(biāo)函數(shù)與約束條件

當(dāng)已知DEAi在t時段的總出力時，需要對DEAi各類發(fā)電形式的電能進(jìn)行調(diào)度，以實現(xiàn)其發(fā)電效益的優(yōu)化，此時以DEAi在t時段的運(yùn)行效益最大化為優(yōu)化目標(biāo)，其目標(biāo)函數(shù)可以表示為

式中的第一項為DEAi在t時段向電網(wǎng)側(cè)售電收入；第二項為t時段的發(fā)電總成本，即各類發(fā)電形式的成本之和。

在對上述目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化時，需要滿足電網(wǎng)側(cè)安全可靠的相關(guān)約束條件，具體如下。

1）功率平衡約束。

式中：Pi,t為電網(wǎng)側(cè)對于DEAi在t時段的期望傳輸功率。

2）常規(guī)火電機(jī)組運(yùn)行約束。

2.2 電網(wǎng)側(cè)數(shù)學(xué)模型

為了解決新能源消納不合理的問題，本文基于“最優(yōu)消納區(qū)間”在電網(wǎng)的優(yōu)化目標(biāo)中加入新能源消納懲罰成本，從而保證新能源的消納水平更加合理。

電網(wǎng)側(cè)是主從博弈模型中的主體部分，其目標(biāo)是獲得最低的單位購電價格保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，并完成新能源的合理消納。電網(wǎng)在t時段的購電總成本包括購電成本和新能源消納懲罰成本：

式中：PDEAi,t為DEAi在t時段的總售電量； λt為整個交易系統(tǒng)在t時段的新能源消納率； λA和λC分別為最優(yōu)消納區(qū)間的最小值和最大值；和分別為DEAi在t時段的新能源生產(chǎn)量和消納量； αA和αC為新能源消納的懲罰系數(shù)，均為正數(shù)。

所以電網(wǎng)側(cè)的目標(biāo)函數(shù)為：

在滿足2.1.3節(jié)的相關(guān)約束條件外，電網(wǎng)側(cè)在進(jìn)行上述優(yōu)化時，還需要滿足以下約束：

式中：bt,min和bt,max分別為在t時段市場出清電價的允許最小值和最大值；為電網(wǎng)側(cè)在t時段的要求負(fù)荷。

綜上所述，博弈模型可由式（5）—（8）表示的DEA模型和式（14）—（16）表示的電網(wǎng)模型所構(gòu)成。

3 求解算法

本文建立了考慮新能源最優(yōu)消納區(qū)間的雙層優(yōu)化模型，在上層優(yōu)化中，電網(wǎng)側(cè)根據(jù)不同的DEA報價確定經(jīng)濟(jì)成本最小的購電方案，實現(xiàn)新能源的合理消納及電網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行；在下層優(yōu)化中，各DEA根據(jù)電網(wǎng)給出的購電方案，對自身發(fā)電組合進(jìn)行最優(yōu)經(jīng)濟(jì)調(diào)度，以實現(xiàn)利益最大化目標(biāo)。上層的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化結(jié)果是下層DEA進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度的前提，而下層的優(yōu)化調(diào)度方案則為上層優(yōu)化提供了新的約束條件。上述的多層循環(huán)優(yōu)化問題實質(zhì)上構(gòu)成了一個主從博弈模型。

3.1 上層經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題

上層問題實際是為了在保障電力系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行并實現(xiàn)新能源合理消納的前提下，確定各DEA的中標(biāo)電量以及市場的出清電價，達(dá)成購電成本最低的目標(biāo)。針對以上問題，本文采用基于交替方向乘子(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)[12]的分布式優(yōu)化算法進(jìn)行求解。

上層經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題解決后，電網(wǎng)便向各DEA下發(fā)中標(biāo)電量以及市場出清電價。之后各DEA再根據(jù)電網(wǎng)的購電方案結(jié)合自身情況更新報價，直到電力市場達(dá)到Stackelberg均衡。

3.2 下層優(yōu)化調(diào)度問題

下層優(yōu)化調(diào)度問題的關(guān)鍵是要計算出DEAi針對其他DEA的最優(yōu)報價策略，并且DEAi要根據(jù)其中標(biāo)電量，在安全穩(wěn)定的條件下對自身火力發(fā)電與新能源發(fā)電策略進(jìn)行調(diào)整，以最低的成本滿足電網(wǎng)需求從而獲得最大收益。

根據(jù)以上分析，本文利用新型改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法（New Improved Adaptive Genetic Algorithm，NIAGA）[13-14]求解此問題，是DEAi的博弈策略，分別代表DEAi的火力發(fā)電計劃、光伏發(fā)電計劃、風(fēng)力發(fā)電計劃以及向電網(wǎng)的報價策略。NIAGA算法中每一個種群個體表示DEAi的一種博弈策略，通過對種群的選擇交叉變異可以獲得DEAi的最優(yōu)策略，從而實現(xiàn)其最高收益的目標(biāo)。

3.3 主從博弈求解算法

本文利用如圖3所示的流程對考慮雙層優(yōu)化問題的主從博弈模型進(jìn)行求解。對于DEAi，根據(jù)其自身發(fā)電情況生成n個初始策略（Xi1,Xi2, ···,Xin），在其他DEA的策略保持不變的情況下（（Xij,X-i）,i=1,2,···n表示不包含DEAi的其余區(qū)域能源聚合商的策略），根據(jù)上層的經(jīng)濟(jì)優(yōu)化模型可以得到DEAi的收益情況，再通過NIAGA算法最終得到DEAi的最優(yōu)策略。對其他DEA重復(fù)以上步驟，求出所有DEA的最優(yōu)策略。當(dāng)所有DEA都不再改變自己的博弈策略時，則達(dá)到Stackelberg-Nash均衡，博弈結(jié)束。

4 算例分析

4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與約束條件

本文搭建含3個DEA的區(qū)域電網(wǎng)，仿真時間為用電高峰期11:00—12:00。各DEA的火力發(fā)電機(jī)組具體參數(shù)與約束條件如表1所示，新能源發(fā)電機(jī)組參數(shù)及第二日11：00電力預(yù)測如表2所示。據(jù)此計算得到3家區(qū)域能源聚合商的出力區(qū)間分別為DEA1[20.9, 60.9] MW、DEA2[16.4, 66.4] MW、DEA3[19.3, 49.3] MW，目標(biāo)時段的電網(wǎng)側(cè)期望DEA出力為Ptotal=77.0 MW，市場出清電價的設(shè)定范圍為200～600元/（MW·h），各DEA的出力報價范圍統(tǒng)一設(shè)為100～600元/（MW·h），最終的出清電價視為達(dá)成博弈均衡后的最高報價。本區(qū)域電網(wǎng)的最優(yōu)消納區(qū)間設(shè)為[0.90，0.95]；相應(yīng)的懲罰系數(shù) αA和αC分別為1600元與1500元。基于上述參數(shù)設(shè)置，對本文模型進(jìn)行仿真分析。

表1 各DEA的火力發(fā)電機(jī)組參數(shù)Table 1 Parameters of thermal power generating sets of District Energy Aggregators (DEAs)

表2 第二日11:00時各DEA的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)Table 2 Operating state parameters of each DEA at 11:00 on the second day

4.2 案例對比分析

為了驗證本文提出的雙層優(yōu)化主從博弈模型的有效性，以及考慮新能源“最優(yōu)消納區(qū)間”的必要性，特設(shè)立2個對比情形進(jìn)行綜合分析。兩個對比情形均不進(jìn)行主從博弈，每個DEA只根據(jù)歷史交易情況進(jìn)行一次報價，電網(wǎng)便根據(jù)一次報價情況決定中標(biāo)量與出清電價。其中情形1要求實現(xiàn)新能源的100%消納，而情形2則要求考慮新能源的“最優(yōu)消納區(qū)間”。兩種不同情形下3個DEA的上報電價與各自的中標(biāo)電量情況如圖4、圖5所示。

因為上述2種情形未進(jìn)行博弈，所有DEA均只根據(jù)電力市場歷史交易情況進(jìn)行一次報價，根據(jù)圖4、圖5可知2種情況下的市場出清電價均為455.63元/MW·h，但考慮新能源“最優(yōu)消納區(qū)間”的影響后，情形2中3家DEA的中標(biāo)電量均有提升?？紤]新能源“最優(yōu)消納”區(qū)間時，各DEA的新能源消納率如表3所示。

表3 未博弈最優(yōu)消納區(qū)間下的新能源消納率Table 3 New energy resource accommodation rate under optimal accommodation interval having not participated in the game

4.3 模型求解分析

針對本文提出的主從博弈模型進(jìn)行仿真求解，DEA與電網(wǎng)的博弈情況如圖6所示，共進(jìn)行13輪博弈達(dá)到Stackberg均衡。由圖6可知，由于DEA2的單位發(fā)電成本較高，所以在博弈過程中DEA2的報價始終高于另外兩家DEA。而3家DEA的最終上報電價與中標(biāo)電量如圖7所示。

結(jié)合圖6、圖7可知，該情形下電力市場出清電價為446.52元/MW·h，較前兩種未博弈情形有所下降。此外，單位發(fā)電成本較低的DEA1與DEA3的中標(biāo)電量要高于DEA2，說明發(fā)電成本越低的區(qū)域能源聚合商在電力市場中越具有競爭力。而該情形下各DEA的新能源消納率如表4所示，參與主從博弈的情形下，保證在最優(yōu)消納區(qū)間內(nèi)的3家區(qū)域能源聚合商的新能源消納率分別提升了1.15%、1.32%、1.07%，這說明參與主從博弈能夠促進(jìn)新能源的最優(yōu)消納，優(yōu)化新能源電力的投運(yùn)使用。

根據(jù)以上分析，本文通過計算得到3種情形下的電力交易情況對比，結(jié)果如表5所示。對比可知較情形1而言，情形2考慮了新能源的最優(yōu)消納區(qū)間，雖然兩種情形各區(qū)域能源聚合商的報價相同，但是情形2種各DEA的收益均有了提升，而且電網(wǎng)用更低的成本從區(qū)域能源聚合商中獲得了更多的電量。這說明在一定條件下，追求新能源的完全消納并不是最為經(jīng)濟(jì)高效的做法，適量的棄風(fēng)棄光更加符合電網(wǎng)對區(qū)域能源聚合商的出力期望。

表5 不同情形下電力交易情況對比Table 5 Contrast of electricity transactions under different situations

情形3中DEA與電網(wǎng)進(jìn)行了主從博弈，并考慮了新能源最優(yōu)消納區(qū)間的影響。經(jīng)過多輪博弈，市場出清電價較其他兩種情形有所下降，這將有利于電網(wǎng)降低自己的購電成本，而且各DEA的中標(biāo)電量提升，各自的凈利潤也進(jìn)一步提高。以上說明本文提出的雙層優(yōu)化主從博弈模型能夠進(jìn)一步提升電力市場整體效益，而且電網(wǎng)能夠獲得更加接近其需求的供電量，這將增強(qiáng)整個電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)維能力，促進(jìn)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。

5 結(jié)論

1）電力市場考慮新能源“最優(yōu)消納區(qū)間”能夠提升社會的整體經(jīng)濟(jì)效益，目前而言新能源的全消納并不是電網(wǎng)最期望的DEA出力方式。

2）雙層優(yōu)化主從博弈模型能夠在保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定的前提下，實現(xiàn)博弈參與者的利益最大化，而且電力生產(chǎn)成本越低的DEA在電力市場的博弈中越具有競爭力。

3）該模型還能促進(jìn)“最優(yōu)消納區(qū)間”內(nèi)新能源消納率的進(jìn)一步提升，提升比例不低于1.07%，有利于幫助新能源消納達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

本文所做研究以DEA的運(yùn)行模式為基礎(chǔ)，可為區(qū)域電力市場提供運(yùn)營模式借鑒。但并未考慮新能源發(fā)電機(jī)組的發(fā)電量預(yù)測誤差，以及儲能電站對博弈過程的影響，后續(xù)研究中將建立更貼近實際的優(yōu)化調(diào)度與電價博弈模型。