考慮需求側(cè)靈活性資源的區(qū)域電能共享市場模型

艾欣，徐立敏

(華北電力大學(xué) 電氣與電子工程學(xué)院，北京 102206)

0 引言

隨著包含屋頂光伏發(fā)電(photovoltaic, PV)等分布式能源 (distributed energy resources, DERs)裝機的增加，在一天中某些時段，分布式電源提供的功率高于當(dāng)?shù)仡A(yù)期能消耗的功率，由此引起功率輸向電網(wǎng)的反向輸送，可能會給系統(tǒng)運行帶來影響。近期的文獻集中于研究交互能源(transactive energy, TE)[1]，TE運用各種需求側(cè)電源或負(fù)荷的靈活性維持功率動態(tài)平衡，具有實時、自動、分布式?jīng)Q策的特點。然而，多變性和不確定性是分布式可再生能源的重要特點，隨著分布式PV的增加，充分利用其容量且實時能平衡電能供消難以兼得。

目前解決該問題的方法之一是讓電能過剩的產(chǎn)消者參與區(qū)域電能市場并分享多余電能[2]。相較于賣方固定的傳統(tǒng)電力市場，區(qū)域共享市場中賣方和買方在一天中會有變化，這取決于代理商的凈負(fù)荷和共享價格，從而使市場運行過程更加動態(tài)和多變。當(dāng)具備不確定性的DERs給電能共享帶來挑戰(zhàn)時，合理設(shè)置儲能設(shè)備(energy storage,ES)可發(fā)揮其在電能規(guī)劃和負(fù)荷管理方面作為DERs支持輔助資源的作用，降低不確定性，提高能量共享效率[3]。ES已經(jīng)廣泛應(yīng)用于區(qū)域系統(tǒng)，普遍的形式是家用電池或集中儲能，用來配合其他DERs，例如PV、風(fēng)電機組、熱電耦合系統(tǒng)等。靈活性負(fù)荷和ES的增加使產(chǎn)消者和消費者能夠主動參與區(qū)域電能共享市場[4]。

近年來大量文獻設(shè)計并評估能量共享市場，也探索使用博弈論方法。例如，作為最廣泛應(yīng)用的博弈論方法，納什均衡應(yīng)用于多種產(chǎn)消者參與的電能交易[5]。文獻[6]提出通過博弈論方法優(yōu)化市場均衡，增加社會福利。為盡可能減小DERs間歇性的影響，文獻[7-8]提出基于太陽能共享市場的合作博弈理論。進一步，主從Stackelberg博弈應(yīng)用于研究熱電聯(lián)產(chǎn)區(qū)域[9]、樓宇間PV和ES電能共享[10]、用戶和共用園區(qū)運營商[11]之間存在競爭的情況。并且，文獻[11]提出了產(chǎn)消者和消費者點對點(peer-to-peer, P2P)交易中不同的博弈理論模型，例如賣方之間的非合作博弈、買方之間的進化博弈和買賣雙方的Stackelberg博弈。

當(dāng)能量市場中包含多個賣方和買方時，雙邊拍賣機制廣泛應(yīng)用于市場出清階段[12-13]。例如，文獻[14]提出了改進的基于拍賣的共享設(shè)備控制器與住宅單元的ES共享框架，買家可以通過需求響應(yīng) (demand response, DR)調(diào)整自己的用電量以適應(yīng)不同的價格。文獻[15]在區(qū)域微網(wǎng)中提出兩階段ES控制策略，并從區(qū)域能源和個體參與者的角度評估P2P交易的優(yōu)勢。盡管很多文獻研究基于P2P能量交易的拍賣機制，但是對不同市場條件對代理商競拍策略影響的認(rèn)識不足。

同時由于ES造價昂貴、容量有限，ES規(guī)模限制區(qū)域間共享電能量。近年來，隨著電動汽車(electric vehicles, EVs)數(shù)量增加和需求側(cè)管理(demand side management, DSM)技術(shù)發(fā)展，合理描述并規(guī)劃以EVs為代表的需求側(cè)靈活性資源，管理充放電行為，使其能夠較經(jīng)濟地擴充ES容量成為研究熱點。文獻[16]提出迭代的基于代理商的EVs控制策略，所有EVs自主決定其用電行為，并將個體行為進行聚合，基于聚合EVs充放電計劃，整體的控制單元迭代發(fā)布能達到整體目標(biāo)的激勵信號，結(jié)果表明該方法能夠很好地預(yù)測EVs行為、平衡供需，激勵信號恰當(dāng)時可將聚合EVs視為移動ES。為防止用戶投機行為，文獻[17]提出EVs用電規(guī)劃策略，證明該策略能使能量管理方法收斂，并按照不同用戶目標(biāo)找到最優(yōu)解，用恰當(dāng)參數(shù)描述電網(wǎng)中聚合EVs。

綜上，目前關(guān)于區(qū)域電能雙側(cè)競拍共享機制在以下3個方面研究不足。

（1）由于造價昂貴ES容量較小，使充放電不確定性增強，限制區(qū)域間能量交換。需要整合利用以EVs為代表的需求側(cè)靈活性資源，較為經(jīng)濟地擴充ES容量。

（2）僅從協(xié)作的角度[7-8,11]或者從賣方(即可向電網(wǎng)輸電，電能過剩的一方)角度[9-11]評價其有效性，但有必要考慮配網(wǎng)中所有靈活性資源擁有者(即賣方和買方)各自的優(yōu)化目標(biāo)及其交互性、沖突性、隱私性。因此區(qū)域電能共享市場需要一種有效保護用戶隱私、實現(xiàn)策略防范的雙側(cè)競拍市場機制。

（3）評估了P2P電能共享的優(yōu)點，但是沒有考慮到供給雙方的不確定性和代理商的決策行為[5-6,10]。因此需要一個完整的考慮過去市場行為和將來不確定性的決策制定過程，用其分析區(qū)域電能共享對每個代理商的好處。

因此，本文提出通過經(jīng)濟效益促進多余太陽能和需求側(cè)ES及EVs虛擬儲能共享的區(qū)域電能市場模型。提出基于區(qū)域電能市場的雙側(cè)競拍機制，該機制能夠給有需求側(cè)靈活性資源的產(chǎn)消者和消費者經(jīng)濟激勵。為擴大區(qū)域經(jīng)濟收益，用魯棒的虛擬電池 (virtual battery, VB)模型描述聚合EVs充放電行為，將其視作補充ES的虛擬儲能。提出兩階段制定決策模型。第一階段通過分析供給關(guān)系、估計前瞻性決策的價格降低總體電能支出。第二階段在實時市場出清過程中應(yīng)用懲罰策略解決供需不確定性。最后通過迭代算法求解非合作的博弈問題得到公平的現(xiàn)貨價格。

1 需求側(cè)靈活性資源描述

本文考慮的需求側(cè)靈活性資源包含PV、ES、聚合EVs，為更好量化聚合EVs，方便后文計算建模，用等效VB模型描述其靈活性。

1.1 單個 EV 靈活性描述

基于EV的電池余量和由價格激勵的充電和出行信息，可用極端情況分析法計算電池能量上、下限，即

1.2 聚合 EVs 靈活性描述

根據(jù)單個EV的能量可行域可得到用VB描述的聚合EVs靈活性，單個EV的能量和功率上、下限求和可得VB的能量和功率邊界，即

1.3 VB 模型魯棒邊界

由于聚合EVs行為不確定性，基于確定模型的最優(yōu)調(diào)度計劃與實際運行情況不符，實際操作中會導(dǎo)致失敗，為解決這個問題，本文提出魯棒邊界的VB模型?；跉v史運行數(shù)據(jù)，采用蒙特卡洛模擬生成場景并建立基于概率的VB模型，之后提出考慮魯棒優(yōu)化和場景生成的機會約束優(yōu)化問題解決方法。受論文篇幅限制，具體數(shù)學(xué)方面推導(dǎo)計算本文不詳細(xì)展開，參考文獻[18]，最終VB模型魯棒邊界為

2 區(qū)域電能共享市場框架

2.1 區(qū)域共享市場

圖1為典型的區(qū)域共享市場體系結(jié)構(gòu)。包括產(chǎn)消者和消費者在內(nèi)的各個代理商可以在由非營利市場操作員操控運行的集中共享平臺上自由平等地交易電能。本文中，代理商是產(chǎn)消者和消費者、賣方和買方的統(tǒng)稱，根據(jù)有/無PV將代理商劃分產(chǎn)消者和消費者，根據(jù)某一時段中電能不足或盈余將代理商劃分為買方和賣方。本文假設(shè)該區(qū)域與電網(wǎng)相連，電網(wǎng)可以持續(xù)供給電能并能接受該區(qū)域用戶過多的可再生能源。在每一輪的競拍中，競拍價格下限和上限由電網(wǎng)決定，例如價格上限為電網(wǎng)電價，價格下限為電網(wǎng)回購區(qū)域電能電價。市場操作員負(fù)責(zé)收集買方和賣方報價，推進市場進程，平衡區(qū)域電網(wǎng)和大電網(wǎng)的能量供需[4]。每一個產(chǎn)消者和消費者假設(shè)都有能量管理系統(tǒng) (energy management system, EMS)，并配備 ES和VB系統(tǒng)優(yōu)化電能消耗。實際運行中，ES和VB可以配合PV提高能量利用率[3]。假設(shè)產(chǎn)消者首先消耗自己的PV產(chǎn)能，如果凈負(fù)荷(本文中指負(fù)荷減PV產(chǎn)能)為負(fù)，則有多余的電能可以共享。

圖1 區(qū)域電能共享市場框架Fig. 1 Framework of community energy sharing market

在開放的競拍市場中，所有報價對代理商透明，價格透明的大規(guī)模應(yīng)用可能危害用戶隱私，因此相比于開放市場，封閉市場因為較少涉及用戶隱私問題更適用于區(qū)域電能共享。封閉市場中，現(xiàn)貨價格由當(dāng)?shù)財?shù)據(jù)處理中心計算，能夠平衡供需，代理商將報價和交易電能數(shù)量上報給市場操作員，數(shù)據(jù)處理中心僅需要代理商不足/盈余的電能量和報價信息。因此，上述方法可減輕運算編程壓力，適用于參與者較多的情況[11]。

在封閉市場中，競爭者不能獲取對方過去的報價，每輪交易結(jié)束時，市場操作員僅公布現(xiàn)貨價格、總供給和總需求。封閉市場的潛在風(fēng)險是本文提出的競拍機制依賴于公平的中心決策體系，例如所有的賣方買方報價都由可靠的市場操作員運算處理，市場操作員可能以不符合監(jiān)管的方式影響競拍進程會出現(xiàn)問題，例如，操作員可能會阻止競拍、設(shè)置虛假競拍、竊取款項、過早公布本應(yīng)封閉的競拍過程、任意修改價格等。如果缺乏可信賴的市場中心操作員，之前的研究中有2種方法可實現(xiàn)公平競拍：（1）設(shè)置分散的競拍平臺，參與者遵循互斥協(xié)議，市場操作員輪流處理[20]；（2）使用區(qū)塊鏈技術(shù)確保在缺乏第三方監(jiān)管的情況下能量共享的安全性和隱私性[21]。

2.2 基于共享的雙側(cè)競拍

雙側(cè)競拍允許多個產(chǎn)消者和消費者在不知道彼此競拍策略的情況下同時并獨立決定自己的競拍電能量及價格。本文用bid-i、ask-i表示第 i個代理商買入和售出電價；用pi表示成交價格；用、表示第i個代理商購買和售出的電能數(shù)量。

在每個交易周期(例如1 h)內(nèi)，買方公布買入數(shù)量和買入價格，賣方公布售出數(shù)量和售價，市場操作員通過以下步驟判定能否成交。

（3）共享市場操作員收到所有產(chǎn)消者和消費者上報信息后，繪制總供給和需求曲線如圖2所示。（4）基于供給需求曲線，操作員進行市場出清。假定兩條曲線相交于和，的買方和的賣方贏得競拍(例如圖2中買家3和賣家3)，市場出清價格可以落在的任意位置然而，一個由操作員決定的固定出清價格可能會對一些產(chǎn)消者和消費者有害。因此為了讓競拍機制合理、讓所有參與者獲利并愿意合理規(guī)劃ES和聚合EVs參與競拍、讓區(qū)域能量實現(xiàn)低成本高效益，本文基于供需在區(qū)間尋找恰當(dāng)?shù)某銮鍍r格，即

圖2 電能供給曲線集合Fig. 2 Collection of bid and ask prices

2.3 市場出清規(guī)則

本文假設(shè)產(chǎn)消者和消費者提前1h (1-hourahead, 1 HA)知道發(fā)電和用電需求情況[3]。在每個交易周期結(jié)束時，產(chǎn)消者和消費者上報下一階段 t的預(yù)計售出/買入電能量和價格，市場操作員執(zhí)行1 HA競拍流程，公布 t 時段現(xiàn)貨價格，并通知所有中標(biāo)者按他們的出價能夠交易的電能量。然而，即使采用最先進的預(yù)測技術(shù)，由于代理商可借助ES和聚合EVs靈活性增加盈利，預(yù)測值(1 HA)和實際值之間的差別仍然存在，所以實際應(yīng)用中，由于無策略防護封閉競拍通常較為不可靠[13]。

為了防止上述情況發(fā)生，共享市場采用2條出清規(guī)則：（1）市場采用非迭代投標(biāo)，即每一輪競拍中市場操作員只收集一次出價信息，這條規(guī)則防止代理商多次出價和隨意撤銷出價。（2）為鼓勵區(qū)域電能共享并維持公平有序市場，提出基于貢獻的懲罰制度阻止代理商上報誤導(dǎo)的出價信息，詳細(xì)懲罰規(guī)則在3.4介紹。

3 市場流程

產(chǎn)消者和消費者的目標(biāo)是找到最優(yōu)ES和聚合EVs計劃，最大化節(jié)約用電成本?？紤]到ES和聚合EVs能夠調(diào)整消費者或產(chǎn)消者內(nèi)部供給不平衡并從電網(wǎng)套利，本文提出代理商兩階段決策制定過程，如圖3所示。不失一般性，下文流程以代理商i的角度介紹。

圖3 區(qū)域電能共享市場流程Fig. 3 Flow chart of community energy sharing market

3.1 階段一：小時前市場

小時前套利在實時市場出清前進行，決定代理商ES和聚合EVs計劃。由于ES荷電狀態(tài)(state of charge, SoC)和聚合 EVs 形成的 VB電能狀態(tài)是時變的，因此通過前瞻性優(yōu)化來確定其儲能計劃。階段一主要目標(biāo)是制定最優(yōu)套利計劃，減小用戶當(dāng)下和未來用電費用，例如，在低電價對ES和聚合EVs充電，在高電價讓其放電。則第i個代理商的目標(biāo)函數(shù)為

3.2 階段二：實時市場

本文定義階段二為實時市場出清過程，中標(biāo)者需要執(zhí)行市場出清。在實時市場出清中，現(xiàn)貨價格和電能量是決策變量。在得知能參與實時出清市場后，產(chǎn)消者和消費者會彼此間商議，實現(xiàn)最大化自身利潤[14]。為定義代理商因調(diào)整ES和聚合EVs儲能在實時共享市場上能獲取的利潤，定義函數(shù)為

式中：Ui為收益函數(shù)；為ES充電或放電的電能量；為VB充電或放電的電能量；為懲罰系數(shù)。

式（24）提出的收益函數(shù)特征有：（1）若現(xiàn)貨價格和代理商出價的價差增加，任何代理商收益增加。（2）隨著增加，代理商更不愿意共享能量，獲得收益減小。（3）對一個特定價格，若一個代理商已經(jīng)共享過多能量，則利潤降低。最終，通過式（19）決定的出清價格和式（24）決定的收益函數(shù)，出于經(jīng)濟激勵競拍參與者更愿意主動平衡供需。

然而，實時市場上一個代理商的投機行為會損害其他代理商的利益，其他代理商相應(yīng)調(diào)整策略，使市場更加復(fù)雜和不穩(wěn)定，針對這種多個代理商利益互斥問題的解決方法是非合作博弈理論。

3.3 博弈公式和均衡分析

基于實時市場模型，在博弈理論中有3個主體：（1）參與者，即所有中標(biāo)者可視作實時市場出清博弈的參與者。（2）策略，即參與者決定最終投入實時市場的交易量。（3）收益，即基于自身策略和競爭對手策略，參與者目的是最大化自身收益。

新的價格反過來傳遞給其他代理商，迭代直至收斂。

如2.1提到的，在市場出清過程中，代理商唯一能獲得的信息是現(xiàn)貨價格，不能獲取任何競爭對手的信息。在這樣的共享環(huán)境中，本文設(shè)計允許買賣雙方調(diào)整競拍量至市場穩(wěn)定的迭代競拍方法。穩(wěn)定的市場，也叫作納什均衡，是參與者沒有單方面偏離原始策略的意愿的狀態(tài)。完整的兩階段市場進程算法如下。

（1）fort=h:H do

（2）第一階段：所有代理商根據(jù)式（20）初始化電能量，將價格和電能量上報給市場操作員

（3）市場操作員收集所有上報的賣價、買價、電能量

（4）while第二階段開始do

（5）市場操作員通過雙側(cè)競拍出清市場，發(fā)布出清價格p

（6）for每一個中標(biāo)的代理商ido

（8）endfor

（9）市場操作員根據(jù)式（28）更新出清價格p′?

（12）else

（13）p=p′，重回步驟（6）

（14）endif

（15）endwhile

（16）endfor

3.4 交易量公平性機制

在每個時段的競拍結(jié)束時，因為交易行為存在偏差代理商實際交易電量可能與預(yù)期不符，所以本文提出交易量公平性機制管理交易偏差。偏差包括2個部分：實際偏移量和每個成員對偏移的貢獻量。為方便敘述，本節(jié)認(rèn)為電能量都為正值，中標(biāo)的買方總偏移量和賣方總偏移量可分別用計算。

因此在供不應(yīng)求的市場上，賣方出售電能有更多利潤。同理可證明其他場景下，即使存在交易量公平性機制，代理商參與區(qū)域能量共享模型總比與電網(wǎng)交易獲得更多利潤。

4 算例分析

本文針對2016年5月30日—7月11日在得克薩斯州奧斯汀某社區(qū)內(nèi)的10個代理商進行研究[22]，評估上文提出的考慮需求側(cè)靈活性資源的共享市場模型。代理商1 ～7是PV產(chǎn)消者，8 ～10是消費者，假設(shè)每個產(chǎn)消者和消費者都有3 kW·h的ES，有10個EVs，每個EV電能容量3.5 kW·h，通常在總?cè)萘康?0% ～95%內(nèi)運行，EV最大充放電功率為 4 kW[23]。本文電網(wǎng)電價 9歐分/(kW·h)，電網(wǎng)回購電價6歐分(/kW·h)[24]。第1周中10個代理商的PV、負(fù)荷、凈負(fù)荷曲線如圖4所示，注意到由于位置接近，PV曲線形狀較為相似只在強度上不同。對于每一個代理商，由于用戶不同的用電習(xí)慣，每個用戶每天的負(fù)荷和凈負(fù)荷曲線都很不同[25-26]，但區(qū)域聚合的凈負(fù)荷曲線每天較為相似。

圖4 第1周內(nèi)代理商的PV、負(fù)荷、凈負(fù)荷曲線Fig. 4 PV, load, and net load curves of agents in the first week

4.1 聚合EVs魯棒結(jié)果分析

本文優(yōu)化時間為00:00—24:00，以每20 min為一個時間段進行研究。

圖5為經(jīng)過魯棒后用于描述聚合EVs靈活性的VB模型可行解，可以看出，在提取的樣本中考慮預(yù)測誤差的能量最高值、最低值和魯棒值邊界。由于聚合EVs數(shù)量有限，在極限邊界和魯棒后的邊界中間有一個明顯誤差，但這種可預(yù)測的誤差可通過增加EVs數(shù)量而減小，類似這樣的不確定性在描述與母線相接的產(chǎn)消者靈活性時必須考慮。并且從圖5中實際VB模型曲線可以看出，受交易價格引導(dǎo)，聚合EVs在00:00—01:00期間開始為儲備能量購買多余電能，在09:00—10:00期間增加電能購買。

圖5 描述聚合EVs靈活性的VB模型可行解Fig. 5 Feasible solutions to VB model for describing the flexibility of aggregated EVs

4.2 市場演變

圖6為第1周內(nèi)在有/無VB時市場出清價格演變過程以及能量共享前后聚合凈負(fù)荷變化?？梢钥闯觯芰抗蚕碇饕l(fā)生在晴天的10:00—16:00，其余時間，幾乎所有產(chǎn)消者和消費者需要依靠電網(wǎng)滿足電能需求。市場出清價格始終在電網(wǎng)電價和電網(wǎng)回購價格之間，意味著所有代理商愿意參與區(qū)域電能共享，且VB參與后市場出清價格更低，代理商參與意愿增強。同樣觀察到市場出清價格曲線和圖4中PV發(fā)電曲線類似，第1天沒有足夠的PV發(fā)電，出清價格幾乎等于電網(wǎng)電價。在電能共享框架下，晴天PV發(fā)電峰值時間段聚合凈負(fù)荷減少，意味著多余的PV出力在區(qū)域間共享、較少電能需返回電網(wǎng)。由于ES和VB容量有限，區(qū)域無法消耗過多的PV產(chǎn)能，凈負(fù)荷仍然有負(fù)值，但具備VB相當(dāng)于擴大ES容量，凈負(fù)荷負(fù)值明顯減少。并且，隨著ES和VB放電，夜晚負(fù)荷峰值降低，可看作代理商基于DR的套利行為。

圖6 第1周內(nèi)市場現(xiàn)貨價格和凈負(fù)荷的演變Fig. 6 Evolution of market spot price and aggregated net load within the first week

圖7為一天中在有VB和無VB、有交易量公平性機制和無交易量公平性機制下區(qū)域與電網(wǎng)電能交易量，正值代表區(qū)域從外部購買電能，負(fù)值代表區(qū)域向外部出售電能，這些多余的不平衡的能量通過賣家或買價交易?？梢钥闯?，相同時刻，有VB擴大儲能容量，可使區(qū)域與電網(wǎng)交換能量少，更能平衡區(qū)域內(nèi)供給需求；在電能過剩時(10:00—13:00)，有交易量公平性機制使區(qū)域更有意愿向電網(wǎng)出售電能，在電能不足時，有交易量公平性機制同樣可使區(qū)域向電網(wǎng)買電量減少。

圖7 有無VB、有無交易量公平性機制下區(qū)域與電網(wǎng)交換電能Fig. 7 Energy trading with the utility grid with or without VB and penalty mechanisms

4.3 區(qū)域共享電能市場整體運行

4.3.1 一天中市場運行

圖8為所有代理商在第37天的競拍方案，10個代理商分成3組，紅色虛線代表市場出清價格。買方報價高于出清價格則該代理商成為買家，賣方報價低于出清價格則該代理商成為賣家?！敖巧贝泶砩探巧兓瑥馁I方變成賣方或從賣方變成買方；“失敗”代表代理商在本輪競拍中未中標(biāo)。第1組包括產(chǎn)消者1、3、6，上午買方下午成為賣方，可以看出12:00之前基本報價高于市場出清價格成為買方，但在10:00競價失??；12:00之后報價低于市場出清價格成為賣方，但14:00時產(chǎn)消者6角色轉(zhuǎn)變。第2組包括產(chǎn)消者4、5、7，由于白天基本報價都低于市場出清價格，因此白天大部分時刻都是賣方，在14:00時角色由賣方轉(zhuǎn)變?yōu)橘I方，但由于報價過低競價失敗。第3組包括產(chǎn)消者2和消費者8、9、10，由于無PV或PV產(chǎn)能不足一天中都為買方，在報價過低時競價失敗。

圖8 第37天中所有產(chǎn)消者和消費者競拍過程Fig. 8 Bidding process of all prosumers and consumers on day 37

4.3.2 一天中 ES和 VB 運行曲線

為驗證提出的區(qū)域電能共享市場模型有效性，評估ES和VB充放電狀態(tài)，本文分別在3組產(chǎn)消者和消費者中選取1、5、10，繪制第37天有/無VB情況下ES和VB充放電能曲線，如圖9所示?？梢钥闯?，ES、VB運行可大致分為3個階段：（1）在00:00—08:00，由于區(qū)域內(nèi)缺少電能共享，ES和VB沒有明顯充放電行為。（2）在08:00—16:00，3個代理商的ES和VB以不同模式工作，產(chǎn)消者5作為賣方，消費者10作為買方，它們的ES和VB工作于緩沖模式，即在預(yù)期低價時間段緩存能量，可以看出由于聚合EVs靈活性形成VB擴大ES儲能容量，有VB時可以低價緩存更多能量；產(chǎn)消者1的ES和VB工作模式更加靈活，即基于市場價格波動，充放電變化更頻繁。（3）16:00—24:00，所有產(chǎn)消者和消費者在夜間消耗緩存的能量。

圖9 第37天產(chǎn)消者1、5和10的儲能曲線Fig. 9 Energy storage curves of prosumers 1, 5, 10 on day 37

4.3.3 一周市場運行

為驗證雙側(cè)競拍策略有效性，本文引入評價指標(biāo)競拍成功率，計算方法是累計中標(biāo)次數(shù)除以總投標(biāo)次數(shù)。圖10為有/無VB情況下代理商節(jié)省的成本和競拍成功率。沒有區(qū)域能源共享時節(jié)省成本為基準(zhǔn)線0。注意到有VB擴大儲能容量，整周內(nèi)能節(jié)省更多成本且不會降低競拍成功率。

圖10 最后一周區(qū)域內(nèi)節(jié)省成本及競拍成功率Fig. 10 Cost savings and bidding success rate of the community for the last week

圖11為周日有VB時各個代理商對成本下降的貢獻量。相比于無VB，有VB在區(qū)域電能共享中節(jié)省成本量增加27.8%(從180增至230)，且所有產(chǎn)消者和消費者都能從中盈利，盈利占比從1%至25%不等。周六由于下雨P(guān)V產(chǎn)能不足，ES儲能不飽和，有無VB在成本節(jié)省上沒有區(qū)別。

圖11 周日有VB時各個代理商對成本下降的貢獻量Fig. 11 Contribution of each agent to cost reduction with VB on Sunday

5 結(jié)論

本文研究考慮需求側(cè)靈活性資源的區(qū)域內(nèi)產(chǎn)消者和產(chǎn)消者、產(chǎn)消者和消費者、消費稅和消費者之間的電能共享。在產(chǎn)消者和消費者層面，提出魯棒VB模型描述以聚合EVs為代表的需求側(cè)靈活性資源調(diào)度潛能，將該模型用于經(jīng)濟合理地擴大分布式ES容量。在市場機制層面，提出的基于共享市場的雙側(cè)競拍模型包含多個動態(tài)的賣方和買方，兩階段決策過程通過第一階段從電網(wǎng)套利，第二階段實時市場出清最小化電能成本。算例驗證了區(qū)域電能共享在節(jié)省成本方面的有效性，并指出利用聚合EVs形成魯棒VB模型能增加每個參與的產(chǎn)消者和消費者利益且不降低競拍成功率。未來的研究應(yīng)提出更合理的考慮需求側(cè)靈活性資源的DR算法，節(jié)省區(qū)域電能成本。

由于本文負(fù)荷、光伏發(fā)電及儲能容量均較小，不考慮阻塞問題，認(rèn)為區(qū)域內(nèi)電能交易可以順利進行，后續(xù)研究將在配電網(wǎng)電能傳送限制及阻塞方面深入開展。