面向多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易的多方共治決策方法

胡銘洋，高紅均，王 程，賀帥佳，蔡文輝，楊景茜

（1. 四川大學(xué)電氣工程學(xué)院，四川省 成都市 610065；2. 新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（華北電力大學(xué)），北京市 102206）

0 引言

近年來(lái)，分布式發(fā)電的快速發(fā)展以及能源市場(chǎng)改革的不斷深化，分布式能源交易方式受到了廣大關(guān)注［1-2］。微網(wǎng)（microgrid，MG）作為分布式能源參與市場(chǎng)交易的載體［3］，可促進(jìn)新能源的就地消納，提高區(qū)域電網(wǎng)的供電可靠性［4-5］。同一區(qū)域的多個(gè)微網(wǎng)接入配電網(wǎng)構(gòu)成多微網(wǎng)系統(tǒng)（multi-microgrid system，MMGS）［6］。MMGS 間 的 能 量 交 易 存 在 多個(gè)利益主體，各主體間復(fù)雜的利益交互關(guān)系和自主行為會(huì)給能源協(xié)調(diào)交易帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)［7-8］。如何打破各微網(wǎng)運(yùn)行的既有模式，在兼顧各方主體利益的前提下實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易是亟須解決的重要問題。

能源交易機(jī)制的研究可以分為是否存在能源協(xié)調(diào)中心。協(xié)調(diào)中心擁有用戶的設(shè)備信息和交易記錄，信息一旦泄露，將造成嚴(yán)重后果；并且各主體不能獲取其他主體的交易信息，僅掌握自己的數(shù)據(jù)信息，因此難以建立互信的交易市場(chǎng)［9］。此外，能源協(xié)調(diào)中心的建立與運(yùn)行需要投資成本，不合理的交易策略也會(huì)影響各主體的效益［10］。因此，構(gòu)建一種能滿足MMGS 能源協(xié)調(diào)交易的分散式?jīng)Q策和分布式能量管理架構(gòu)具有重要意義。

文獻(xiàn)［11］建立了基于合作博弈的MMGS 協(xié)同優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)［12］基于納什談判構(gòu)建風(fēng)-光-氫多主體合作運(yùn)行模型。但是合作博弈中的利益分配機(jī)制各有千秋，不同分配機(jī)制決定不同運(yùn)營(yíng)主體的意愿。文獻(xiàn)［13］將各微網(wǎng)的報(bào)價(jià)決策過(guò)程看做MMGS 內(nèi)的動(dòng)態(tài)重復(fù)博弈問題。文獻(xiàn)［14］構(gòu)建了具備不同性質(zhì)的3 類市場(chǎng)主體，各參與主體理性追求收益最大化的非合作博弈模型。文獻(xiàn)［11-14］從博弈論的角度研究多微網(wǎng)交易，在一定程度上對(duì)電能交易進(jìn)行優(yōu)化，然而在上述交易方法中，各主體間仍然存在著交易策略信息不對(duì)等，違背市場(chǎng)交易的公平性、信息的透明性和安全性等問題。

對(duì)于上述問題，文獻(xiàn)［15］提出了一種考慮風(fēng)電不確定性的互聯(lián)微網(wǎng)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)（peer-to-peer，P2P）交易策略。文獻(xiàn)［16］基于一致性理論，結(jié)合次梯度法和拉格朗日分解法實(shí)現(xiàn)產(chǎn)銷者之間P2P 電能交易。文獻(xiàn)［17］利用連續(xù)雙向拍賣的匹配機(jī)理，提出計(jì)及動(dòng)態(tài)過(guò)網(wǎng)費(fèi)的多售電主體點(diǎn)對(duì)點(diǎn)交易模式。文獻(xiàn)［18］提出一種基于區(qū)塊鏈的去中心化多能源交易系統(tǒng)和對(duì)應(yīng)智能合約。文獻(xiàn)［19］分析了區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)于分布式能源交易的適用性以及適合中國(guó)政策的支付模式。文獻(xiàn)［20］基于區(qū)塊鏈技術(shù)，設(shè)計(jì)了多微網(wǎng)電能交易智能合約來(lái)輔助微網(wǎng)決策。文獻(xiàn)［21］提出了一種基于區(qū)塊鏈技術(shù)的可控負(fù)荷用戶和負(fù)荷代理商2 類電力主體間的去中心化交易模式。上述文獻(xiàn)為P2P 和區(qū)塊鏈技術(shù)在能源交易市場(chǎng)的應(yīng)用提供了借鑒，但上述研究均忽視了各微網(wǎng)主體在能源交易過(guò)程中的共治決策和自主選擇權(quán)，構(gòu)建一種能滿足多利益主體的多方共治決策模式具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

針對(duì)上述研究與分析，本文以MMGS 能源協(xié)調(diào)優(yōu)化交易為研究對(duì)象，提出了一種面向多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易的共治決策方法。各微網(wǎng)均可提出能源交易方案或?qū)Ψ桨高M(jìn)行打分評(píng)估，根據(jù)評(píng)分結(jié)果決策出執(zhí)行方案，從而實(shí)現(xiàn)多方共治決策。對(duì)于共治模式下多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易的方案設(shè)計(jì)了合約、價(jià)格和P2P 這3 種方案供參考分析。針對(duì)提出的不同協(xié)調(diào)優(yōu)化方案，微網(wǎng)以經(jīng)濟(jì)性、公平性、環(huán)保性和安全性為評(píng)估指標(biāo)，采用層次分析法和熵值法確定主客觀權(quán)重，應(yīng)用組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重，從而得到各方案評(píng)分結(jié)果。最后，算例仿真驗(yàn)證了所提機(jī)制的有效性。

1 共治模式下的多微網(wǎng)交易

MMGS 內(nèi)部由多種類型的微網(wǎng)構(gòu)成，各微網(wǎng)通過(guò)簽訂合作協(xié)議達(dá)成共治模式下的共識(shí)。在共治模式中，不存在第三方協(xié)調(diào)中心，各微網(wǎng)均為地位對(duì)等的能量管理實(shí)體，各微網(wǎng)均可提出能源交易方案。MMGS 執(zhí)行提出相應(yīng)方案的微網(wǎng)將得到一定報(bào)酬，各微網(wǎng)為獲取相應(yīng)報(bào)酬，需根據(jù)MMGS 特點(diǎn)提出能源協(xié)調(diào)交易方案進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。多微網(wǎng)交易的經(jīng)濟(jì)性、公平性、環(huán)保性和安全性共同決定了多微網(wǎng)交易是否滿足經(jīng)濟(jì)、安全、公平、低碳運(yùn)行，MMGS 內(nèi)的微網(wǎng)將以上4 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行合理的加權(quán)組合，得到多微網(wǎng)交易的綜合評(píng)估得分，從而選出心儀的方案。此外，在共治模式中提出的能源協(xié)調(diào)方案均應(yīng)用分布式方法進(jìn)行優(yōu)化，既保證了用戶隱私信息不被泄露，又緩解了方案提出者的計(jì)算負(fù)擔(dān)。同時(shí)，利用博弈結(jié)果為最優(yōu)均衡解的算法特性，任一微網(wǎng)的惡意行為在博弈進(jìn)行多次后最終會(huì)導(dǎo)致其自身效益大幅降低，且最終的能源協(xié)調(diào)方案由各微網(wǎng)投票選擇得出，任何微網(wǎng)意圖篡改結(jié)果都需取得各微網(wǎng)的共識(shí)才可進(jìn)行。由此，可實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)群內(nèi)部的多方共治。

1.1 共治模式下多微網(wǎng)運(yùn)行框架

各微網(wǎng)間的能源信息交互以及調(diào)度任務(wù)的下達(dá)皆通過(guò)各自的能量管理系統(tǒng)（energy management system，EMS）進(jìn)行。各微網(wǎng)通過(guò)EMS 進(jìn)行信息的采集和交互，根據(jù)所提交易機(jī)制對(duì)能源交易進(jìn)行計(jì)算和分配。微網(wǎng)既可以從配電網(wǎng)進(jìn)行購(gòu)售電交易，也可以從其他微網(wǎng)購(gòu)售電，同時(shí)各微網(wǎng)可以購(gòu)買天然氣進(jìn)行能量轉(zhuǎn)換與生產(chǎn)。本文考慮微網(wǎng)之間存在電力傳輸線用于電能的交互與共享，但沒有通道傳輸冷能和熱能，因此不考慮冷能和熱能的交互。多微網(wǎng)運(yùn)行框架如圖1 所示。

圖1 共治模式下多微網(wǎng)運(yùn)行框架Fig.1 Multi-microgrid operation framework in co-governance mode

1.2 共治模式多微網(wǎng)交易流程

對(duì)于MMGS 內(nèi)不同微網(wǎng)而言，微網(wǎng)的規(guī)模、類型和擁有的服務(wù)器數(shù)量存在差異。一些微網(wǎng)可以利用閑置服務(wù)器的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行多微網(wǎng)間的協(xié)調(diào)交易，擁有能夠滿足MMGS 間協(xié)調(diào)交易計(jì)算資源的微網(wǎng)具備競(jìng)爭(zhēng)資格。

共治模式下多微網(wǎng)交易流程為：1）提交MMGS日前能源交易方案；2）對(duì)所提方案進(jìn)行初步評(píng)估，判斷其是否具備參與競(jìng)爭(zhēng)的資格；3）與具備參與競(jìng)爭(zhēng)資格的微網(wǎng)簽訂合約；4）各個(gè)微網(wǎng)根據(jù)所提方案進(jìn)行信息交互；5）具備競(jìng)爭(zhēng)資格的微網(wǎng)根據(jù)其自身所提優(yōu)化方案進(jìn)行計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果返回給各微網(wǎng)；6）MMGS 內(nèi)各微網(wǎng)下載計(jì)算結(jié)果，對(duì)于不同方案結(jié)果按照本文所提評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分；7）綜合所有微網(wǎng)評(píng)分結(jié)果，選擇出評(píng)分最高的方案進(jìn)行執(zhí)行。具體流程如圖2 所示。

圖2 共治模式下多微網(wǎng)交易流程圖Fig.2 Flow chart of multi-microgrid transaction in co-governance mode

2 綜合能源微網(wǎng)建模

綜合能源微網(wǎng)將傳統(tǒng)發(fā)電與新能源發(fā)電進(jìn)行優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)能量的梯級(jí)利用，同時(shí)又滿足不同用戶的能源需求。 本文所提出的綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES） 包 括 光 伏（photovoltaic，PV）、風(fēng)電機(jī)組（wind turbine，WT）、儲(chǔ)能系統(tǒng)（energy storage system，ESS）、燃?xì)廨啓C(jī)（gas turbine，GT）和燃?xì)忮仩t（gas boiler，GB）等設(shè)備構(gòu)成的熱電冷聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)。GT 在發(fā)電時(shí)，其缸套水中產(chǎn)生的熱量和煙氣中所攜帶熱量被余熱回收鍋爐（waste heat boiler，WH）吸收，再與GB 中產(chǎn)生的熱量一起回收再利用?；厥盏倪@部分熱能，在冬季時(shí)經(jīng)過(guò)換熱裝置（heat exchanger，HX）向用戶供熱，在夏季時(shí)則通過(guò)吸收式制冷機(jī)供冷。由于綜合能源微網(wǎng)在冬季與夏季運(yùn)行工況類似，只是能量轉(zhuǎn)換過(guò)程略有不同，本文以冬季工況下的電能和熱能進(jìn)行分析。

2.1 微網(wǎng)功率模型

各微網(wǎng)新能源的發(fā)電出力、負(fù)荷需求以及所配置的能源設(shè)備不盡相同［22］。為方便下文分析各微網(wǎng)決策模型，現(xiàn)對(duì)綜合能源微網(wǎng)的功率出力進(jìn)行一般性建模。模型見附錄A 式（A1）至式（A7）。

2.2 微網(wǎng)成本模型

單個(gè)微網(wǎng)作為共治決策中的重要角色，微網(wǎng)內(nèi)部能源設(shè)備的出力組成間接決定了MMGS 的經(jīng)濟(jì)效益和低碳效益。除此之外，不同微網(wǎng)自身的負(fù)荷需求以及光伏和風(fēng)力發(fā)電存在差異，為實(shí)現(xiàn)共治模式下的MMGS 交易模式，滿足用戶的不同需求，作為單獨(dú)利益主體的微網(wǎng)均擁有自己的目標(biāo)函數(shù)。

2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

單個(gè)微網(wǎng)的目標(biāo)函數(shù)為總運(yùn)行成本最小，總運(yùn)行成本包括與配電網(wǎng)購(gòu)售電成本，與其他微網(wǎng)主體購(gòu) 售 電 成 本，購(gòu) 氣 成 本，排 放CO2、SO2和NOx所 造成的環(huán)境成本，新能源發(fā)電補(bǔ)貼，需求響應(yīng)（demand response，DR）補(bǔ)貼以及設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本。單個(gè)微網(wǎng)的目標(biāo)函數(shù)為：

式中：FMG為微網(wǎng)運(yùn)行的總成本；Fbasic為購(gòu)售電成本，包括與配電網(wǎng)和其他微網(wǎng)進(jìn)行購(gòu)售電的成本；Fbgas為購(gòu)氣成本；FRM為設(shè)備運(yùn)行維護(hù)成本；FENV為環(huán)境成本；FSUB為新能源發(fā)電補(bǔ)貼；FDR為微網(wǎng)參與需求響應(yīng)獲得的補(bǔ)貼；ωt為t時(shí)段從氣網(wǎng)購(gòu)買燃?xì)獾膬r(jià)格；FGT，t和FGB，t分別為t時(shí)段GT 和GB 所購(gòu)燃?xì)饬?；km為能源設(shè)備輸出單位能量的運(yùn)行維護(hù)成本；Pm為能源設(shè)備的輸出功率；m為能源設(shè)備種類，包括GT、WH、HX、GB、WT、PV、ESS；Fpoc為排放SO2和NOx所需繳納的罰金；FCO2為在碳配額機(jī)制下的收益/支出；pG為新能源單位發(fā)電量補(bǔ)貼價(jià)格；cinDR和cdeDR分別為參與需求響應(yīng)負(fù)荷增加和減少的單位補(bǔ)貼 系 數(shù)；PinDR，t和PdeDR，t分 別 為t時(shí) 段 參 與 需 求 響 應(yīng) 的負(fù)荷增加和減少量；NT為時(shí)段總數(shù)；PPV，t和PWT，t分別為t時(shí)段PV 和WT 的輸出功率；pg為排放單位體積污染物g的罰金；QGB為GB 的熱功率；βg，n為設(shè)備n排放污染物g的排放系數(shù)；TCO2為微網(wǎng)的碳配額值；βCO2，n為設(shè)備n的CO2排放系數(shù)；pCO2為碳配額交易價(jià)格，“+”表示碳交易收益，“-”表示碳交易成本；ηCO2為單位能量的碳排放分配額；g∈{NOx，SO2}；n∈{GT，GB}。

2.2.2 約束條件

約束條件包括功率平衡約束、購(gòu)售功率約束和需求響應(yīng)約束，參見附錄A 式（A8）至式（A11）。

3 共治模式下多微網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化方案設(shè)計(jì)

本文所提共治模式下的MMGS 優(yōu)化運(yùn)行策略，是通過(guò)MMGS 內(nèi)的微網(wǎng)自行計(jì)算、投票決策進(jìn)行的。具備競(jìng)爭(zhēng)資格的微網(wǎng)為獲得計(jì)算費(fèi)用，需提出一種優(yōu)化方案來(lái)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)次日的執(zhí)行方案。因此，對(duì)于具有競(jìng)爭(zhēng)資格的微網(wǎng)而言，提出公平合理并適用于MMGS 的計(jì)算方案就顯得尤為重要。本文提出3 種相應(yīng)的計(jì)算方案作為示例，方便下文仿真分析，分別為合約模式、價(jià)格模式和P2P 模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易方案，但在實(shí)際應(yīng)用中不局限于這3 種。為了促進(jìn)MMGS 交易的公平性，防止作弊行為的出現(xiàn)，提出一套評(píng)分機(jī)制，共治模式下的各微網(wǎng)根據(jù)評(píng)分機(jī)制進(jìn)行打分，選出最優(yōu)方案。下面介紹本文所提優(yōu)化方案和評(píng)分機(jī)制。

3.1 合約模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易

不同類型的微網(wǎng)在每個(gè)時(shí)段的余缺量不同，MMGS 中的各微網(wǎng)通過(guò)簽訂能量交易合約來(lái)利用不同微網(wǎng)之間的互補(bǔ)性，促進(jìn)可再生能源的就地消納，減少能量交易成本，增加微網(wǎng)的效益。多微網(wǎng)各主體簽訂內(nèi)部交易價(jià)格和能量分配合約，基于配電網(wǎng)交易價(jià)格以及內(nèi)部交易價(jià)格，得到各微網(wǎng)購(gòu)售電量。

在合約模式下，提出本方案的微網(wǎng)作為中間代理商。各微網(wǎng)預(yù)測(cè)新能源發(fā)電、負(fù)荷以及獲取可控微源數(shù)據(jù)，并根據(jù)電價(jià)信息制定微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃，然后向中間代理商傳遞余/缺量信息；中間代理商根據(jù)合約內(nèi)容（微網(wǎng)間交易價(jià)格和微網(wǎng)間的能量匹配）進(jìn)行內(nèi)部供需匹配。若微網(wǎng)內(nèi)部供需不平衡，則再與電網(wǎng)公司進(jìn)行購(gòu)售電交易。

多微網(wǎng)間交易價(jià)格設(shè)定為配電網(wǎng)購(gòu)售電價(jià)格的平均價(jià)格，如式（4）所示。

3.2 價(jià)格模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易

價(jià)格模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易是根據(jù)整個(gè)MMGS 內(nèi)部的供需比制定購(gòu)售電價(jià)來(lái)引導(dǎo)單個(gè)微網(wǎng)的發(fā)電出力和用能需求。

在該模式下，提出本方案的微網(wǎng)作為多微網(wǎng)代理商，各微網(wǎng)獲取新能源發(fā)電預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)以及可控微源數(shù)據(jù)，并根據(jù)電價(jià)信息制定微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃，然后向多微網(wǎng)代理商傳遞余/缺量信息；多微網(wǎng)代理商作為協(xié)調(diào)者，接收各微網(wǎng)的余/缺量信息按照供需關(guān)系制定MMGS 內(nèi)部能量交易價(jià)格，向各微網(wǎng)反饋。由于MMGS 的余/缺量通常處于不平衡狀態(tài)，在功率不平衡時(shí)MMGS 要向電網(wǎng)公司購(gòu)/售電，使內(nèi)部余缺量達(dá)到平衡狀態(tài)。多微網(wǎng)代理商代表各微網(wǎng)向電網(wǎng)公司購(gòu)/售電；內(nèi)部交易價(jià)格按照供需比制定并反饋給各個(gè)微網(wǎng)，最終經(jīng)過(guò)多次迭代交互得到均衡解集。

3.2.1 定價(jià)機(jī)制

制定合理的價(jià)格可實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)間的柔性互動(dòng)，降低各個(gè)微網(wǎng)的運(yùn)行成本。本節(jié)參照文獻(xiàn)［13］，從供需角度出發(fā)，制定多園區(qū)內(nèi)部交易價(jià)格隨供需比變動(dòng)的價(jià)格機(jī)制，價(jià)格機(jī)制的推導(dǎo)過(guò)程見附錄A 式（A12）至式（A19）。

參考供需關(guān)系，進(jìn)行如下定價(jià)。

式 中：Rt為t時(shí) 段MMGS 內(nèi) 的 供 需 比；Xt為Rt的倒數(shù)。

收斂判據(jù)為：

3.2.2 價(jià)格模式下微網(wǎng)的購(gòu)售電成本

在這種模式下，MMGS 根據(jù)供需關(guān)系制定內(nèi)部交易價(jià)格。因此，各微網(wǎng)的購(gòu)售電成本為：

3.2.3 價(jià)格模式下能源交易求解流程

步驟1：各微網(wǎng)內(nèi)部EMS 收集內(nèi)部GT、GB、ESS 等設(shè)備資源信息和用戶參與需求響應(yīng)情況，預(yù)測(cè)新能源發(fā)電出力、負(fù)荷需求以及日前電力市場(chǎng)購(gòu)售電價(jià)格和微網(wǎng)間交易價(jià)格。

步驟2：各微網(wǎng)以式（1）為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行自主優(yōu)化，得到功率余缺量、。

步驟4：多微網(wǎng)代理商根據(jù)供需比定價(jià)公式（式（4）、式（9）、式（10）更新購(gòu)售電價(jià)格、，并返還給各微網(wǎng)。

步驟5：根據(jù)式（11）進(jìn)行收斂判斷，若不滿足，則返回步驟2，進(jìn)行新一輪的循環(huán)，否則結(jié)束計(jì)算。

3.3 P2P 模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易

在日前時(shí)段，各微網(wǎng)預(yù)測(cè)日前市場(chǎng)交易電價(jià)以及預(yù)測(cè)新能源發(fā)電，按照P2P 模式的市場(chǎng)規(guī)則進(jìn)行P2P 交易。

3.3.1 P2P 交易模型

MMGS 內(nèi)不同微網(wǎng)主體間的交易電量應(yīng)滿足相應(yīng)的耦合一致性關(guān)系，在同一運(yùn)行時(shí)段，MGi從MGh買入電量與MGh賣給MGi的電量應(yīng)相等，其中h≠i。一致性約束如下：

在約束（13）中引入對(duì)應(yīng)的拉格朗日乘子λh，可以得到帶有全局拉格朗日乘子的局部拉格朗日函數(shù)為：

式（14）為凸函數(shù)，證明見附錄A 式（A20）至式（A25）。根據(jù)拉格朗日對(duì)偶分解原理［23］將式（13）的優(yōu)化問題解耦成多個(gè)子問題，可由參與的微網(wǎng)進(jìn)行自主求解，其子優(yōu)化目標(biāo)形式為：

式中：λi為與MGi的交易價(jià)格。

式（15）等號(hào)右邊第3 項(xiàng)為在t時(shí)段MGh從其他微網(wǎng)購(gòu)買電能的總成本以及向其他微網(wǎng)售出電能獲得的收益之差。

本文采用基于次梯度法的分布式算法求解上述優(yōu)化問題，即通過(guò)式（16）更新拉格朗日乘子λh，t：

式中：αh為一個(gè)恒定的步長(zhǎng)系數(shù)，取為正數(shù)，保證迭代過(guò)程可以收斂。收斂判據(jù)為：

式中：εh為迭代收斂判據(jù)參數(shù)，其參數(shù)大小與步長(zhǎng)大小αh的選取會(huì)影響迭代結(jié)果中微網(wǎng)之間供需平衡誤差的大小，其取值需要交互平臺(tái)與各微網(wǎng)相互協(xié)商進(jìn) 行 確 定［16］。本 文εh和αh分 別 取 值 為1×10-3和5×10-5。

3.3.2 P2P 模式下的能源交易求解流程

步驟1：數(shù)據(jù)初始化。各微網(wǎng)內(nèi)部EMS 收集內(nèi)部GT、GB、ESS 等設(shè)備資源信息和用戶參與需求響應(yīng)情況，預(yù)測(cè)新能源發(fā)電出力、負(fù)荷需求以及日前電力市場(chǎng)購(gòu)售電價(jià)格和微網(wǎng)間交易價(jià)格。

步驟3：各微網(wǎng)根據(jù)內(nèi)部設(shè)備資源信息和交易電量、電價(jià)信息，以式（1）為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化得到微網(wǎng)調(diào)度計(jì)劃。

步驟5：根據(jù)式（17）進(jìn)行收斂判斷，若收斂，則結(jié)束計(jì)算，否則返回步驟2，進(jìn)行新一輪的循環(huán)。

3.4 共治模式下評(píng)估決策機(jī)制設(shè)計(jì)

評(píng)估決策機(jī)制作為多方共治的重要一環(huán)，MMGS 內(nèi)的各微網(wǎng)根據(jù)評(píng)分機(jī)制選出心儀的方案執(zhí)行。多微網(wǎng)交易的經(jīng)濟(jì)性、公平性、環(huán)保性和安全性共同決定了多微網(wǎng)交易是否滿足經(jīng)濟(jì)、安全、公平、低碳運(yùn)行的要求，為了綜合評(píng)估多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易，將以上4 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行合理的加權(quán)組合，得到多微網(wǎng)交易的綜合評(píng)估得分。

3.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)文獻(xiàn)［24］提出的公平性評(píng)估方法，對(duì)不同機(jī)制下的能源交易結(jié)果進(jìn)行公平性分析，得到公平性評(píng)估指標(biāo)。

式中：I為公平性指數(shù)，其值越接近于1，表示交易機(jī)制越公平；G（i）表示微網(wǎng)i提升的運(yùn)行效益。

經(jīng)濟(jì)性評(píng)估以各微網(wǎng)運(yùn)行成本為基礎(chǔ)，環(huán)保性指標(biāo)以碳排放量為基礎(chǔ)進(jìn)行計(jì)算。運(yùn)行成本和碳排放量等成本型指標(biāo)ra，b如式（19）所示。

出力具有不確定性的新能源上網(wǎng)會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)一定的波動(dòng)性，因此新能源的消納水平可以作為評(píng)估交易結(jié)果的安全性指標(biāo)。安全性指標(biāo)如式（20）所示，其值越大表示效果越好。

3.4.2 層次分析法

應(yīng)用層次分析法將決策問題自上而下分為“目標(biāo)層-準(zhǔn)則層-方案層”，層次結(jié)構(gòu)模型如圖3 所示。

圖3 層次結(jié)構(gòu)模型Fig.3 Hierarchical model

對(duì)某一指標(biāo)，打分值從0～10 分對(duì)應(yīng)重要程度，對(duì)同一層次下的兩兩因素的相對(duì)重要程度，以標(biāo)度法表示，得到判斷矩陣Aab。

計(jì)算判斷矩陣的最大特征值，得出相應(yīng)的特征向量，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)判別式的計(jì)算如式（21）所示。

式中：CR為一致性檢驗(yàn)判別式；CI為一致性指標(biāo)；N為指標(biāo)個(gè)數(shù)；λmax為判斷矩陣Aab的最大特征值；RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。當(dāng)CR＜0.1 時(shí)，判定判斷矩陣Aab一致性合格。

3.4.3 熵值法

應(yīng)用熵值法確定各指標(biāo)客觀權(quán)重時(shí)，指標(biāo)的熵值越大，說(shuō)明這個(gè)指標(biāo)提供的信息量就越少，指標(biāo)的變異程度就越小，在綜合評(píng)估中所起的作用也越小，因此其權(quán)值就較小,反之亦然[25]。熵值法的計(jì)算公式如下所示：

式中：hb為熵值；Eb為第b個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度總量；Pab為第a個(gè)對(duì)象關(guān)于第b個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度的值；K為評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)數(shù)。

3.4.4 組合賦權(quán)法

本文采用組合賦權(quán)法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，將層次分析法和熵值法的指標(biāo)權(quán)重綜合計(jì)算得到組合權(quán)重值，如式（23）所示。

式中：Wj為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的組合權(quán)重值；Wj1為層次分析法獲得的主觀權(quán)重值；Wj2為熵值法獲得的客觀權(quán)重值。

綜合評(píng)估計(jì)算模型為：

式中：Sscore為綜合評(píng)估得分；X為評(píng)估指標(biāo)集合，xl為其元素；W為指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重集合，wl為其元素。

4 算例分析

4.1 參數(shù)設(shè)置

本文以配電網(wǎng)中4 個(gè)相鄰微網(wǎng)構(gòu)成的MMGS作為研究對(duì)象，基于某地冬季工況下的電熱用能情況對(duì)MMGS 內(nèi)能源交易展開仿真分析。選取3 類綜合能源微網(wǎng)和一個(gè)小型光儲(chǔ)電廠進(jìn)行仿真。綜合能源微網(wǎng)內(nèi)均包含光伏和風(fēng)電資源，以及供給熱能的熱電聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)，還裝備了儲(chǔ)能資源來(lái)增加系統(tǒng)的靈活性。假設(shè)PV 和WT 均是在出力預(yù)測(cè)準(zhǔn)確的前提下，各微網(wǎng)均可在滿足自身用電需求的情況下對(duì)外輸送電能。

各微網(wǎng)的PV 和WT 出力曲線以及熱、電負(fù)荷曲線如附錄B 圖B1 所示，微網(wǎng)能源設(shè)備配置情況如附錄B 表B1 所示，微網(wǎng)設(shè)備參數(shù)如附錄B 表B2 所示，電網(wǎng)購(gòu)售電價(jià)格如附錄B 表B3 所示。天然氣價(jià)格為2.2 元/m3，環(huán)境成本計(jì)算參數(shù)參考文獻(xiàn)［26］，參與需求響應(yīng)負(fù)荷調(diào)整的單位補(bǔ)貼為0.2 元/（kW·h），新 能 源 單 位 發(fā) 電 量 補(bǔ) 貼 價(jià) 格 為0.05 元/（kW·h）。

4.2 仿真結(jié)果及分析

4.2.1 仿真結(jié)果

本文所有程序在MATLAB R2016a 平臺(tái)上編寫，通過(guò)YALMIP 工具箱調(diào)用CPLEX 求解器進(jìn)行計(jì)算。以Δt=1 h 為一個(gè)時(shí)段，全天共24 個(gè)時(shí)段進(jìn)行日前交易決策。

為驗(yàn)證本文提出的面向多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易的共治決策方法，設(shè)置3 種方案進(jìn)行多微網(wǎng)間協(xié)調(diào)交易。

方案1：根據(jù)本文所提合約模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化。

方案2：根據(jù)本文所提價(jià)格模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化。

方案3：根據(jù)本文所提P2P 模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易進(jìn)行協(xié)調(diào)優(yōu)化。

4.2.2 不同方案下的共治決策分析與評(píng)估

根據(jù)本文所述模型，對(duì)于方案2 和方案3 分別迭代7 次和64 次得到優(yōu)化結(jié)果。合約模式、價(jià)格模式和P2P 模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易結(jié)果如圖4所示。

圖4 不同模式下微網(wǎng)1 功率平衡情況Fig.4 Power balance of MG1 in different modes

圖4 展示了MG1 的內(nèi)部資源調(diào)度情況和用戶之間電能交互情況。由圖4 可知，MG1 滿足功率平衡，優(yōu)化結(jié)果具有一定的有效性。MG1 與電網(wǎng)和其他微網(wǎng)的交換功率為正時(shí)表示售電，為負(fù)時(shí)表示購(gòu)電；儲(chǔ)能功率為正時(shí)表示充電，為負(fù)時(shí)表示放電；需求響應(yīng)調(diào)整功率為正時(shí)表示增加的功率，為負(fù)時(shí)表示減少的功率；PV、WT 和GT 發(fā)電功率為負(fù)值，與正值的負(fù)荷功率相平衡。MG1 作為工業(yè)微網(wǎng)，具有較大的負(fù)荷需求，因此其長(zhǎng)時(shí)間處于購(gòu)電狀態(tài)。GT、WT 和PV 機(jī)組主要用于電能的供給，ESS 和需求響應(yīng)具有雙向調(diào)節(jié)能力。在夜間，負(fù)荷較小而風(fēng)電出力較大，高成本的GT 在此時(shí)不工作。在負(fù)荷用電高峰，由于購(gòu)電費(fèi)用較高，發(fā)電成本較高的GT 也處于發(fā)電狀態(tài)。ESS 在滿足負(fù)荷需求的情況下，在電價(jià)低時(shí)充電，在電價(jià)高時(shí)放電。需求響應(yīng)在符合用戶利益的前提下由高電價(jià)時(shí)段轉(zhuǎn)移至低電價(jià)時(shí)段。

圖5 所示為不同模式下的微網(wǎng)間購(gòu)售電價(jià)結(jié)果?？梢?，各個(gè)模式下的最外層包絡(luò)線為電網(wǎng)公司制定的分時(shí)電價(jià)和上網(wǎng)電價(jià)；包絡(luò)線內(nèi)部為各個(gè)微網(wǎng)的交易電價(jià)。內(nèi)部交易價(jià)格始終處于分時(shí)電價(jià)和上網(wǎng)電價(jià)之間，滿足本文價(jià)格模型約束。

由圖5（a）所示，合約模式下內(nèi)部?jī)r(jià)格為電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)和上網(wǎng)電價(jià)的算術(shù)平均值，與分時(shí)電價(jià)變化趨勢(shì)相同。由圖5（b）所知，在時(shí)段3 至4、17 至18 和20 至23 內(nèi)，微網(wǎng)內(nèi)部供給量大于需求量，交易價(jià)格較低；在時(shí)段4 至14 內(nèi)需求量大于供給量，交易價(jià)格較高。由圖5（c）可知，不同微網(wǎng)可根據(jù)自身成本進(jìn)行分布式優(yōu)化，得到P2P 模式下的交易價(jià)格。

圖5 不同模式下微網(wǎng)購(gòu)售電價(jià)Fig.5 Electricity purchase and sale prices of microgrid in different modes

4.2.3 不同方案下的共治決策分析與評(píng)估

針對(duì)提出的不同方案，為滿足不同微網(wǎng)的需求，各微網(wǎng)根據(jù)經(jīng)濟(jì)性、安全性、公平性和環(huán)保性4 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估打分，最終選出執(zhí)行方案，從而實(shí)現(xiàn)多微網(wǎng)共治決策。

1）經(jīng)濟(jì)性分析

根據(jù)上述提出的方案進(jìn)行優(yōu)化求解，求解得到3 種方案下的優(yōu)化結(jié)果。對(duì)比不同方案下各個(gè)微網(wǎng)的運(yùn)行收益和成本，結(jié)果如表1 和表2 所示。

表1 和表2 中的方案0 表示各微網(wǎng)按照分時(shí)電價(jià)獨(dú)立進(jìn)行優(yōu)化，只與電網(wǎng)公司進(jìn)行交易，而不進(jìn)行MMGS 內(nèi)部協(xié)調(diào)共享。方案1、方案2 和方案3 相較于方案0，增加了多微網(wǎng)之間的協(xié)同優(yōu)化，通過(guò)引入多微網(wǎng)間電能共享交易，各微網(wǎng)的日用能成本均有所下降。各微網(wǎng)運(yùn)行成本下降多少不一樣，主要是因?yàn)槲⒕W(wǎng)類型不同。MG1 為工業(yè)型微網(wǎng)，自身發(fā)電量不能滿足需求，需長(zhǎng)時(shí)間購(gòu)電，從其他微網(wǎng)購(gòu)電節(jié)省了較多成本。MG2 為居民型微網(wǎng)，可再生能源發(fā)電量在滿足自身需求的情況下可以出售。MG3 為商業(yè)型微網(wǎng)，具有大量可再生能源待出售，在較長(zhǎng)時(shí)間段需售電。MG4 為小型光儲(chǔ)電廠，將電能出售給微網(wǎng)獲得的利潤(rùn)高于出售給電網(wǎng)，因此MG4 收益有較大的提升。

表1 各微網(wǎng)總成本Table 1 Total cost of each microgrid

表2 不同方案下各微網(wǎng)購(gòu)售電效益Table 2 Benefits of electricity purchase and sale of each microgrid with different schemes

從表3 各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)分結(jié)果來(lái)看，方案2 和方案3 相較方案1 都表現(xiàn)出良好的經(jīng)濟(jì)性。這是因?yàn)榉桨? 根據(jù)供需比價(jià)格制定方式，可以引導(dǎo)用戶在負(fù)荷高峰時(shí)段少用電，在低谷時(shí)多用電，改變用戶的用能行為，實(shí)現(xiàn)了不同用戶主體之間的柔性互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)互贏；方案3 基于拉格朗日對(duì)偶分解原理及次梯度法提出的分布式凸優(yōu)化運(yùn)行框架可以很好地與多微網(wǎng)之間的電能雙向流動(dòng)模型結(jié)合，協(xié)調(diào)多個(gè)微網(wǎng)之間點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的能量與信息交互，實(shí)現(xiàn)MMGS和各微網(wǎng)的多贏。

表3 各微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性評(píng)分Table 3 Economic scores of each microgrid

2）公平性分析

交易的公平性對(duì)于MMGS 而言至關(guān)重要，可以保障各微網(wǎng)用戶交易順利進(jìn)行。對(duì)于不同微網(wǎng)而言，不同交易模式所帶來(lái)的效益提升是不同的。根據(jù)本文提出的公平性評(píng)估方法，對(duì)不同模式下的能源交易結(jié)果進(jìn)行公平性分析。

根據(jù)式（18）和上述效益分析結(jié)果進(jìn)行計(jì)算求得合約模式、價(jià)格模式、P2P 模式下的公平性指數(shù)分別為0.859 4、0.900 0、0.868 0。價(jià)格模式下公平性最高，這一結(jié)果說(shuō)明在該模式下，考慮各個(gè)微網(wǎng)的供需關(guān)系，既可以引導(dǎo)微網(wǎng)參與MMGS 間電能交易，又可以促進(jìn)交易的公平性；合約模式下公平性最低，原因是應(yīng)用能量匹配機(jī)制和固定成交價(jià)格使得交易缺少一定的靈活性，使得各微網(wǎng)提升的運(yùn)行效益存在差別。

3）安全性分析

出力具有不確定性的新能源上網(wǎng)會(huì)給電網(wǎng)帶來(lái)一定的波動(dòng)性，新能源就地消納可以緩解電網(wǎng)壓力，因此新能源的消納水平可以作為評(píng)估交易結(jié)果的安全性指標(biāo)。新能源消納水平可以用電能交互情況反映，不同模式下MMGS 與電網(wǎng)的電能交互量如圖6所示，不同模式下MMGS 間電能交互情況如圖7所示。

圖6 MMGS 與電網(wǎng)的電能交互量Fig.6 Amount of electric energy interaction between MMGS and power grid

圖7 各微網(wǎng)間電能交互量Fig.7 Amount of electric energy interaction between each microgrid

由圖6 和圖7 可以看出不同模式下的MMGS 與電網(wǎng)交互電量和各微網(wǎng)間的電量交互情況。MMGS 與電網(wǎng)的電能交互量與各微網(wǎng)間的電能交互量呈負(fù)相關(guān)。合約模式下從電網(wǎng)購(gòu)售電量最多，導(dǎo)致微網(wǎng)間購(gòu)售電量最少；P2P 模式下從電網(wǎng)購(gòu)電量最少，微網(wǎng)間電能交互量最多；價(jià)格模式下交互量居于兩者之間。通過(guò)計(jì)算得到合約模式、價(jià)格模式和P2P 模式下的安全性指數(shù)分別為0.322 7、0.537 3和0.680 3。根據(jù)不同模式下的安全性指數(shù)和圖6 和圖7 可知，P2P 交易模式下與電網(wǎng)的交互功率最少，新能源消納水平最高，有利于電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

4）環(huán)保性分析

在國(guó)家碳減排的大背景下，CO2的排放量對(duì)微網(wǎng)的運(yùn)行效益有很大影響，將CO2排放量作為多方共治的MMGS 的環(huán)境考核指標(biāo)。以MG1 為例，不同模式下的污染物排放量如圖8 所示。

圖8 不同模式下CO2排放量及成本Fig.8 CO2 emissions and costs in different modes

從圖8 可以看出，不同模式下的CO2排放量以及成本差別很小，以合約模式下的碳排放量為基準(zhǔn)，價(jià)格模式下和P2P 模式下的碳排放量以及相應(yīng)的排放成本分別相差24.43 kg、0.43 元和13.62 kg、0.36 元。造成這種情況的原因是本文所述MMGS內(nèi)的熱能由GT 和GB 供應(yīng)，并不與熱網(wǎng)進(jìn)行交互。在滿足熱負(fù)荷的前提下，熱能設(shè)備出力變化很小，因此碳排放量和碳排放成本變化很小。除此之外，不同模式下GT 與GB 出力不同，MG1 在價(jià)格模式下內(nèi)部購(gòu)能較多，GT 出力較少，因此價(jià)格模式下CO2排放量和成本降低最多。表4 為各微網(wǎng)環(huán)保性評(píng)分結(jié)果。由于MG4 為小型光儲(chǔ)電廠，在日常運(yùn)行中幾乎不排放CO2，MG4 在3 個(gè)方案下的環(huán)保性評(píng)分均為100 分。

表4 各微網(wǎng)環(huán)保性評(píng)分Table 4 Environmental scores of each microgrid

4.2.4 共治決策評(píng)估

采用本文提出的合約模式、價(jià)格模式和P2P 模式下的多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易方案，考慮經(jīng)濟(jì)性、公平性、安全性和環(huán)保性指標(biāo)的MMGS 能源協(xié)調(diào)綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)上述3 個(gè)交易方案進(jìn)行分析。為彌補(bǔ)單一賦權(quán)帶來(lái)的不足，采用層次分析法和熵值法確定主客觀權(quán)重，應(yīng)用組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重。基于各指標(biāo)的綜合評(píng)分結(jié)果，對(duì)于評(píng)分最高的方案進(jìn)行投票選擇。

1）層次分析法

MG1 在評(píng)估過(guò)程中，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)性和安全性指標(biāo)更為重要，MG1 經(jīng)濟(jì)性、公平性、安全性和環(huán)保性指標(biāo)的相對(duì)重要性分別為5、1、3 和1。

根據(jù)MG1 各指標(biāo)相對(duì)重要性得到判斷矩陣A1：

通過(guò)計(jì)算矩陣A1滿足一致性校驗(yàn)要求，并得出一致性比率CR1=-0.01＜0.1，計(jì)算得到權(quán)重向量W11為：

W11=[0.50 0.10 0.30 0.10]

同樣的，在評(píng)估過(guò)程中，MG2 認(rèn)為經(jīng)濟(jì)性和公平性指標(biāo)更為重要，MG3 認(rèn)為公平性和環(huán)保性指標(biāo)更為重要，MG4 則認(rèn)為公平性和安全性指標(biāo)更為重要。MG2、MG3 和MG4 各指標(biāo)相對(duì)重要性如表5所示。

表5 各指標(biāo)相對(duì)重要性Table 5 Relative importance of each indicator

根據(jù)表5 各指標(biāo)相對(duì)重要性求得判斷矩陣，經(jīng)一致性檢驗(yàn)滿足要求，得到各微網(wǎng)的權(quán)重向量如表6 所示。

表6 各指標(biāo)的主觀權(quán)重Table 6 Subjective weight of each indicator

2）熵值法

應(yīng)用熵值法計(jì)算客觀權(quán)重過(guò)程中，得到各個(gè)微網(wǎng)的指標(biāo)熵權(quán)，計(jì)算結(jié)果如表7 所示。各微網(wǎng)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果如表8 所示。

表7 各微網(wǎng)指標(biāo)熵權(quán)Table 7 Entropy weight of indicator for each microgrid

表8 各微網(wǎng)綜合評(píng)估結(jié)果Table 8 Comprehensive evaluation results of each microgrid

3）綜合評(píng)估

從綜合評(píng)估結(jié)果來(lái)看，MG1、MG2 和MG4 均會(huì)選擇方案2，而MG3 會(huì)選擇方案3。綜上，本次多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易執(zhí)行方案2，即價(jià)格交易模式下的結(jié)果，一次多微網(wǎng)協(xié)調(diào)交易下的共治決策執(zhí)行完畢。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以MMGS 能源協(xié)調(diào)優(yōu)化交易為研究對(duì)象，提出了一種面向多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易的共治決策方法。通過(guò)仿真分析得到如下結(jié)論。

1）對(duì)于多微網(wǎng)能源協(xié)調(diào)交易，應(yīng)用本文所提共治決策方法，將各微網(wǎng)看作對(duì)等的能量管理實(shí)體，各微網(wǎng)均可提出能源交易方案或?qū)Ψ桨高M(jìn)行打分評(píng)估，由此構(gòu)建不含中央管理單元的分散式?jīng)Q策和分布式能量管理架構(gòu)，可解決中小型微網(wǎng)交易策略信息不對(duì)等問題，保證各微網(wǎng)在交易過(guò)程中的共治決策和自主選擇。

2）在MMGS 協(xié)調(diào)交易計(jì)算中，應(yīng)用分布式優(yōu)化可以很好地與其他主體進(jìn)行能量和信息的交互，保證了各微網(wǎng)對(duì)于能量的自主管理和靈活性調(diào)用。分布式優(yōu)化既保證了用戶隱私信息不被泄露，又緩解了方案提出者的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

本文所提方法并未考慮實(shí)際運(yùn)行中網(wǎng)架結(jié)構(gòu)和潮流約束對(duì)交易的影響。在后續(xù)工作中，將考慮潮流約束下的多微網(wǎng)交易方式研究。

本文受到新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(LAPS210005)資助，特此感謝！

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