基于主從博弈和混合需求響應(yīng)的能量樞紐多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度策略

王 瑞，程 杉，徐建宇，左先旺

（1. 三峽大學(xué)智慧能源技術(shù)湖北省工程研究中心，湖北宜昌 443002；2. 國(guó)網(wǎng)河南省電力公司駐馬店供電公司，河南駐馬店 463000）

0 引言

安全高效、低碳清潔是當(dāng)今能源發(fā)展的主流方向，統(tǒng)籌多能耦合、協(xié)同調(diào)度的綜合能源系統(tǒng)（integrated energy system，IES）已成為目前和未來(lái)高效利用能源的重要形式［1-2］。然而，在高比例可再生能源接入IES 的情況下，IES 的源、荷雙側(cè)均存在很強(qiáng)的不確定性，而IES 內(nèi)部復(fù)雜的能量耦合關(guān)系以及用戶參與市場(chǎng)調(diào)節(jié)的主動(dòng)性等問(wèn)題，都為IES的優(yōu)化運(yùn)行帶來(lái)了諸多困難與挑戰(zhàn)［3］。

能源樞紐（energy hub，EH）是多能源間耦合的樞紐，在IES 的研究中扮演著重要角色［4］。文獻(xiàn)［5］建立了含風(fēng)力發(fā)電的EH 運(yùn)行優(yōu)化模型，采用場(chǎng)景分析法描述風(fēng)電的不確定性。文獻(xiàn)［6］通過(guò)分析IES中的能源耦合關(guān)系，構(gòu)建了包含可再生能源、電轉(zhuǎn)氣設(shè)備和冷熱電聯(lián)供（combined cooling，heating and power，CCHP）機(jī)制的聯(lián)合經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型。文獻(xiàn)［7］引入N-1安全準(zhǔn)則，建立了含天然氣系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的EH 優(yōu)化配置方法。此外，由于EH 需求的多樣化，應(yīng)用綜合需求響應(yīng)（integrated demand response，IDR）既能實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)又能降低系統(tǒng)的供能壓力。為此，文獻(xiàn)［8］將傳統(tǒng)電力需求響應(yīng)的建模方法延伸至熱、冷負(fù)荷，同時(shí)考慮熱、冷負(fù)荷可調(diào)度性，實(shí)現(xiàn)EH 中多元負(fù)荷的聯(lián)合調(diào)度。文獻(xiàn)［9］利用供需雙側(cè)熱、電耦合互補(bǔ)關(guān)系，根據(jù)電負(fù)荷的彈性響應(yīng)和供熱方式的多樣性，建立了熱、電負(fù)荷IDR 模型并提出相應(yīng)的響應(yīng)補(bǔ)償機(jī)制。上述研究為EH 的優(yōu)化調(diào)度提供了重要的理論基礎(chǔ)，但未考慮EH 內(nèi)市場(chǎng)主體的靈活互動(dòng)。EH可由運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行整合和管理，而博弈論可以很好地處理不同主體間的利益沖突。文獻(xiàn)［10-11］建立了考慮需求響應(yīng)的微網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商與用戶的多能博弈互動(dòng)模型。而文獻(xiàn)［12］提出了基于Stackelberg 博弈的IES 優(yōu)化運(yùn)行方法，建立了IES 運(yùn)營(yíng)商和含有熱電耦合負(fù)荷用戶的主從博弈模型。文獻(xiàn)［13］則針對(duì)園區(qū)EH 建立了供需雙側(cè)博弈互動(dòng)的交易決策模型，提出了考慮多主體交互機(jī)制的IES優(yōu)化運(yùn)行方法。然而，文獻(xiàn)［10-13］均是在以可再生能源和負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測(cè)為前提的情況下展開(kāi)研究的，忽略了源、荷之間的不確定性。

近年來(lái)，基于模型預(yù)測(cè)控制（model predictive control，MPC）的調(diào)度模型獲得了廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)［14］基于含反饋校正機(jī)制的MPC 修正預(yù)測(cè)誤差，但缺少日前調(diào)度計(jì)劃的指導(dǎo)，導(dǎo)致結(jié)果不一定具有全局最優(yōu)性。文獻(xiàn)［15］在此基礎(chǔ)上補(bǔ)充了日前調(diào)度模型，以保障系統(tǒng)優(yōu)化的準(zhǔn)確度。文獻(xiàn)［16］同時(shí)考慮電、熱、冷能調(diào)度時(shí)長(zhǎng)的差異性，在日內(nèi)調(diào)度階段采取雙層滾動(dòng)優(yōu)化分別對(duì)電能與冷、熱能進(jìn)行調(diào)度，使結(jié)果更符合實(shí)際。但文獻(xiàn)［14-16］均未設(shè)置實(shí)時(shí)反饋環(huán)節(jié)，對(duì)調(diào)度結(jié)果的偏差無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，鑒于此問(wèn)題，文獻(xiàn)［17］建立了包括日前-日內(nèi)-實(shí)時(shí)三時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度模型，但忽略了需求側(cè)資源對(duì)系統(tǒng)的影響。

通過(guò)上述分析，總結(jié)目前的研究存在以下不足：①未充分考慮IES 中多市場(chǎng)主體博弈互動(dòng)時(shí)的源、荷不確定性對(duì)調(diào)度結(jié)果的影響，使得結(jié)果偏離實(shí)際；②未充分考慮用戶因參與IDR 而導(dǎo)致室溫波動(dòng)、舒適性降低等問(wèn)題，無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估多能負(fù)荷轉(zhuǎn)移與削減對(duì)用戶舒適度的影響；③對(duì)于多能需求側(cè)資源參與源、荷波動(dòng)平抑的研究不夠充分，未考慮不同IDR資源響應(yīng)時(shí)間差異性的問(wèn)題。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了基于主從博弈和混合IDR策略的EH多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度策略。首先，建立了EH 耦合模型，并針對(duì)多元負(fù)荷柔性特性和可調(diào)度價(jià)值，構(gòu)建了考慮溫度舒適度的價(jià)格型IDR模型；然后，基于Stackelberg 博弈理論，建立了EH 日前主從博弈優(yōu)化調(diào)度模型；最后，考慮到源、荷不確定性以及不同形式的IDR 資源響應(yīng)時(shí)間差異性，在日前調(diào)度結(jié)果的基礎(chǔ)上，以綜合運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，建立了考慮激勵(lì)型IDR 的日內(nèi)短時(shí)間尺度優(yōu)化模型。仿真結(jié)果表明本文所提策略不僅能提升EH運(yùn)營(yíng)商（energy hub operator，EHO）收益，降低用戶用能成本，還能提升系統(tǒng)平抑源、荷功率波動(dòng)的能力，實(shí)現(xiàn)EH經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定運(yùn)行。

1 EH結(jié)構(gòu)與用戶需求建模

1.1 EH結(jié)構(gòu)

EH 是一種描述IES 中不同形式能源之間供應(yīng)、轉(zhuǎn)化、存儲(chǔ)、傳輸?shù)锐詈详P(guān)系的廣義抽象模型。本文構(gòu)建的EH 結(jié)構(gòu)如圖1 所示。本文主要考慮較常見(jiàn)的清潔能源設(shè)備，即風(fēng)電機(jī)組（wind turbine，WT）和光伏（photovoltaic，PV）。多能耦合設(shè)備主要包括燃?xì)廨啓C(jī)（gas turbine，GT）、熱交換器（heat exchanger，HE）、電制冷機(jī)（air conditioner，AC）、燃?xì)忮仩t（gas boiler，GB）和吸收式制冷機(jī)（absorption refrigerator，AR）。儲(chǔ)能設(shè)備為蓄電池（battery，BT）。

圖1 EH結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of EH

EH 實(shí)質(zhì)上是一種利用耦合矩陣描述IES 輸入-輸出關(guān)系的數(shù)學(xué)模型。根據(jù)圖1 可知，EH 主要包括3 個(gè)部分，分別是能源的供應(yīng)、轉(zhuǎn)換和需求。能源供應(yīng)側(cè)：由WT、PV、BT 和外部電網(wǎng)組成的電力供給系統(tǒng)以及提供天然氣的燃?xì)庀到y(tǒng)組成，即EH 模型的輸入量。能源轉(zhuǎn)換側(cè)：可完成多種能源類(lèi)型的相互轉(zhuǎn)換，包括GT、HE、AC、GB、AR 等設(shè)備，通過(guò)各設(shè)備的轉(zhuǎn)換效率和調(diào)度系數(shù)實(shí)現(xiàn)EH 中多能源的轉(zhuǎn)換和分配，是EH 模型的樞紐中心。能源需求側(cè)：由包含電、熱、冷3種負(fù)荷需求的用戶組成，即EH 模型的輸出量。根據(jù)對(duì)EH 基本結(jié)構(gòu)的分析，圖1 所描述的EH模型為：

1.2 用戶負(fù)荷需求建模

1）柔性冷負(fù)荷需求建模。

以夏季制冷為例描述用戶的柔性冷負(fù)荷需求。假設(shè)EH 制冷設(shè)備在使用時(shí)間內(nèi)連續(xù)運(yùn)行，根據(jù)能量守恒定理，t時(shí)段內(nèi)室內(nèi)熱量變化量ΔLCl等于制冷量LCl與建筑吸熱量LB之差，由此可得EH 熱平衡方程為：

式中：ρAir為空氣密度；VB為建筑體積；TIn為室內(nèi)溫度，?TIn/?t為室內(nèi)溫度變化率；CAir為空氣比熱容。

建筑熱傳遞過(guò)程如附錄A 圖A1 所示。影響建筑吸熱的主要因素有：建筑外墻、外窗傳遞的熱量LWall、LWin，建筑因吸收室內(nèi)照明、人體散熱等熱量產(chǎn)生的室內(nèi)熱源LIn以及太陽(yáng)輻射所產(chǎn)生的熱量LS，因此LB可表示為［18］：

由式（5）可得室內(nèi)溫度與制冷功率之間的關(guān)系。此外，為保障用戶舒適度，室溫應(yīng)滿足上下限約束和波動(dòng)約束，即：

2）柔性熱負(fù)荷需求建模。

與制冷負(fù)荷類(lèi)似，用戶可根據(jù)不同的能源價(jià)格在適宜的水溫范圍內(nèi)調(diào)節(jié)熱負(fù)荷需求。通過(guò)熱水儲(chǔ)存模型描述供水溫度與熱負(fù)荷之間的關(guān)系為［19］：

1.3 IDR資源分類(lèi)

對(duì)于可調(diào)度的需求側(cè)資源，不同的能源形式對(duì)價(jià)格變化和外界激勵(lì)的響應(yīng)速度不同。通過(guò)在不同時(shí)間尺度下對(duì)不同類(lèi)型的IDR 資源協(xié)調(diào)優(yōu)化，可提升源、荷互動(dòng)能力，減少因預(yù)測(cè)誤差而引起的源、荷波動(dòng)。

本文IDR 資源包含可轉(zhuǎn)移負(fù)荷與可削減負(fù)荷，其中可轉(zhuǎn)移負(fù)荷在日前調(diào)度階段確定；而可削減負(fù)荷根據(jù)響應(yīng)時(shí)間的不同，分為日前可削減負(fù)荷與日內(nèi)可削減負(fù)荷2種，其具體分類(lèi)如表1所示。

表1 多時(shí)間尺度IDR資源分類(lèi)Table 1 Multi-time scale IDR resource classification

日前調(diào)度（1 h）階段：基于Stackelberg 博弈確定日前可轉(zhuǎn)移電、熱、冷負(fù)荷量。為提升綜合效益，用戶可在溫度舒適度范圍內(nèi)削減部分冷、熱負(fù)荷。日內(nèi)調(diào)度（15 min）階段：基于日前調(diào)度結(jié)果，日內(nèi)階段考慮源、荷不確定性，提出了激勵(lì)型IDR 策略。用戶根據(jù)激勵(lì)策略進(jìn)一步削減部分冷、熱負(fù)荷，充分挖掘自身負(fù)荷的可調(diào)度潛力，并與日內(nèi)設(shè)備出力計(jì)劃修正相結(jié)合，確定最終實(shí)際調(diào)度計(jì)劃。

2 EH多時(shí)間尺度優(yōu)化模型

2.1 多時(shí)間尺度調(diào)度策略

圖2 為含IDR 的EH 多時(shí)間尺度調(diào)度框架，其求解流程如圖3所示。

圖2 計(jì)及IDR的EH多時(shí)間尺度調(diào)度框架Fig.2 Multi-time scale scheduling framework of EH considering IDR

圖3 計(jì)及IDR的EH多時(shí)間尺度調(diào)度求解流程Fig.3 Multi-time scale scheduling solution process of EH considering IDR

日前和日內(nèi)優(yōu)化分別以1 h 和15 min 為時(shí)間尺度。通過(guò)滾動(dòng)優(yōu)化降低源、荷波動(dòng)對(duì)EH 運(yùn)行計(jì)劃的影響。

1）日前優(yōu)化階段：基于Stackelberg 博弈的交易互動(dòng)優(yōu)化調(diào)度?；赟tackelberg 博弈理論，EHO 以自身凈利潤(rùn)最大為目標(biāo)制定出售的能源價(jià)格以及各設(shè)備出力計(jì)劃，并將能源價(jià)格發(fā)送給用戶。用戶基于EHO 發(fā)布的能源價(jià)格，根據(jù)購(gòu)能成本和不舒適度成本之和最小為目標(biāo)調(diào)整自身用能策略，并將優(yōu)化的用能策略發(fā)送給EHO。通過(guò)重復(fù)上述步驟，直到雙方均達(dá)到博弈均衡，日前調(diào)度的主從博弈框架如附錄A圖A2所示。

2）日內(nèi)調(diào)整階段：考慮激勵(lì)型IDR 的日內(nèi)優(yōu)化調(diào)度策略。根據(jù)日前計(jì)劃，以15 min 為時(shí)間尺度。以日內(nèi)第k個(gè)時(shí)間段更新接下來(lái)控制時(shí)域M內(nèi)源、荷預(yù)測(cè)信息。同時(shí)考慮激勵(lì)型IDR，以EH 日內(nèi)設(shè)備調(diào)整成本最低為目標(biāo)，確定控制時(shí)域M內(nèi)機(jī)組出力計(jì)劃值以及可削減負(fù)荷量，但只執(zhí)行t時(shí)段（當(dāng)前時(shí)段）計(jì)劃。在第k+1 時(shí)段開(kāi)始，使用新的源、荷預(yù)測(cè)信息重復(fù)此日內(nèi)優(yōu)化步驟，滾動(dòng)更新。

2.2 考慮主從博弈互動(dòng)的EH日前調(diào)度

2.2.1 EHO模型

EHO 根據(jù)用戶用能策略調(diào)節(jié)EH 內(nèi)能量耦合設(shè)備出力與內(nèi)部能源價(jià)格，以最大化EHO 凈利潤(rùn)為目標(biāo)，即：

2.2.2 用戶模型

用戶的目標(biāo)函數(shù)為購(gòu)能成本和不舒適度成本之和。假設(shè)EH 內(nèi)用戶均同意參與負(fù)荷調(diào)整，且能接受一定程度的滿意度變化，其目標(biāo)函數(shù)為：

對(duì)于可轉(zhuǎn)移負(fù)荷，除保障轉(zhuǎn)移前后負(fù)荷總量保持不變外，還需要滿足以下約束：

冷、熱負(fù)荷在日前IDR 中也存在可削減負(fù)荷，用戶在舒適室溫、生活熱水溫度范圍內(nèi)根據(jù)能源價(jià)格調(diào)節(jié)負(fù)荷需求量，其溫度調(diào)整約束需滿足式（6）和式（8）。

2.2.3 模型求解

本文采用差分進(jìn)化算法聯(lián)合CPLEX 工具箱對(duì)所提的主從博弈模型進(jìn)行求解。由于EHO 的決策是一類(lèi)大規(guī)模的非線性規(guī)劃問(wèn)題，采用差分進(jìn)化算法可以降低求解復(fù)雜度，提高尋優(yōu)能力。鑒于用戶的優(yōu)化目標(biāo)是二次函數(shù)，可以通過(guò)調(diào)用CPLEX 工具箱進(jìn)行求解，保證了算法的求解速度和精度。本文將基于CPLEX 的求解方法嵌入到差分進(jìn)化算法的迭代過(guò)程中，即用戶只需接收EHO 的價(jià)格信號(hào)，并將最優(yōu)策略反饋給EHO，有效避免了信息的泄露，保護(hù)了雙方的隱私安全。博弈求解流程圖如附錄A圖A3所示。

2.3 考慮激勵(lì)型IDR的EH日內(nèi)調(diào)度

2.3.1 日內(nèi)激勵(lì)型IDR策略

本文中激勵(lì)型IDR 策略是指EHO 與用戶簽訂合同，并根據(jù)合同確定相應(yīng)的可削減負(fù)荷容量、響應(yīng)時(shí)間、補(bǔ)償價(jià)格等。對(duì)采取激勵(lì)型IDR 的用戶，EHO針對(duì)削減的不同負(fù)荷類(lèi)型采取不同形式的補(bǔ)貼機(jī)制。

1）激勵(lì)型電負(fù)荷調(diào)度策略。

電負(fù)荷削減對(duì)用戶造成的影響與時(shí)間關(guān)系密切，在一天中，電負(fù)荷的需求量較為固定。用電高峰時(shí)段通常是用戶生產(chǎn)、生活活動(dòng)的高峰時(shí)段，此時(shí)削減電負(fù)荷會(huì)對(duì)用戶的正常生活產(chǎn)生較大影響。為此，對(duì)于電負(fù)荷采用基于日前實(shí)時(shí)電價(jià)的補(bǔ)償機(jī)制。用戶的電負(fù)荷削減補(bǔ)償費(fèi)用為：

2）激勵(lì)型冷、熱負(fù)荷調(diào)度策略。

本文中冷、熱負(fù)荷是指建筑制冷負(fù)荷與生活熱水負(fù)荷，對(duì)此類(lèi)負(fù)荷的削減主要影響用戶的舒適性。由于用戶對(duì)室溫、熱水溫度的舒適度要求具有一定模糊性：若溫度波動(dòng)越小，對(duì)用戶的舒適度影響越小，相反對(duì)用戶的舒適度影響就越大，即冷、熱負(fù)荷的削減量對(duì)用戶影響不呈線性相關(guān)。因此EHO 對(duì)用戶冷、熱負(fù)荷的削減采取階梯溫度補(bǔ)償?shù)姆绞竭M(jìn)行激勵(lì)型補(bǔ)貼。用戶的冷、熱負(fù)荷削減補(bǔ)償費(fèi)用為：

對(duì)于激勵(lì)型負(fù)荷，為滿足用戶基本用能需求，t時(shí)段負(fù)荷調(diào)整量應(yīng)在一定范圍內(nèi)，同時(shí)一天內(nèi)總負(fù)荷削減量也應(yīng)當(dāng)滿足如下限制：

式中：θt和θs分別為負(fù)荷削減率上限和電負(fù)荷總變化率上限。

對(duì)于冷、熱負(fù)荷，為滿足用戶溫度舒適度，與日前調(diào)度階段相同，其溫度調(diào)整約束還需滿足式（6）、（8）。

2.3.2 日內(nèi)調(diào)度模型

1）目標(biāo)函數(shù)。

2）約束條件。

日內(nèi)調(diào)度階段除了需要與日前調(diào)度一樣滿足功率平衡約束和設(shè)備約束外，還需遵循日前調(diào)度階段的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)約束，即：

3 算例分析

3.1 基本參數(shù)

本文選取某CCHP 微網(wǎng)進(jìn)行案例分析，其結(jié)構(gòu)如圖1 所示。日前用戶電、熱負(fù)荷需求與可再生能源預(yù)測(cè)出力曲線如附錄A 圖A4所示；建筑相關(guān)熱工參數(shù)、環(huán)境因素［19］如附錄A 表A1所示；EH 內(nèi)設(shè)備與相關(guān)約束參數(shù)如附錄A 表A2 所示；EHO 向電網(wǎng)的購(gòu)、售電價(jià)格如附錄A 表A3 所示。天然氣價(jià)格為3.24元／m3；EHO向用戶售冷、售熱價(jià)格調(diào)整范圍［12］均為［0.15，0.4］元／（kW·h）；建筑物內(nèi)熱源、室外溫度與太陽(yáng)輻射曲線如附錄A 圖A5 所示；用戶最佳室溫設(shè)定為22.5 ℃，最佳水溫設(shè)定為70 ℃，用戶對(duì)電、冷、熱能的不適系數(shù)［20］vE、vCl和vWs分別為0.008、0.016和0.016。

3.2 日前調(diào)度分析

附錄B 圖B1 為執(zhí)行IDR 策略后EH 內(nèi)部能源價(jià)格與相應(yīng)的負(fù)荷優(yōu)化結(jié)果。由圖B1（a）可知，EHO制定的內(nèi)部電價(jià)始終在電網(wǎng)分時(shí)電價(jià)之間，為用戶提供更優(yōu)價(jià)格，故當(dāng)08:00—12:00、16:00—22:00 時(shí)段電價(jià)較高時(shí)，用戶傾向?qū)⒃摃r(shí)段的負(fù)荷轉(zhuǎn)移到電價(jià)較低的00:00—07:00、23:00—24:00 時(shí)段。同理，冷、熱負(fù)荷的優(yōu)化結(jié)果分析與此類(lèi)似，不再贅述，如圖B1（b）所示。

附錄B 圖B2 給出了日前各設(shè)備出力情況。在00:00—07:00 時(shí)段，電價(jià)與負(fù)荷均較低，GT 不啟動(dòng)，通過(guò)WT 和向外部電網(wǎng)購(gòu)電滿足電負(fù)荷需求，通過(guò)AC 制冷滿足冷負(fù)荷需求，同時(shí)BT 充電；在08:00—12:00 時(shí)段，系統(tǒng)電負(fù)荷基本由GT 發(fā)電承擔(dān)，而B(niǎo)T作為補(bǔ)充，并向電網(wǎng)售電以提高經(jīng)濟(jì)效益，此時(shí)GT發(fā)電余熱首先滿足熱負(fù)荷需求，剩余熱量通過(guò)AR制冷并以AC 制冷作為補(bǔ)充，GB 在06:00—07:00 時(shí)段少量出力以滿足熱水負(fù)荷需求。在13:00—18:00第1 個(gè)電價(jià)平時(shí)段，GT 發(fā)電量較高，目的是為了利用發(fā)電余熱，通過(guò)AR滿足冷負(fù)荷需求，同時(shí)BT充電以應(yīng)對(duì)接下來(lái)的負(fù)荷高峰。19:00—22:00 是第2 個(gè)峰電價(jià)時(shí)段，EH 工作情況與08:00—12:00 相似，但此時(shí)由于WT 出力偏低，且無(wú)PV 發(fā)電，因此GT 出力較大，而由于此時(shí)也是冷、熱負(fù)荷高峰，因此也需要AC 出力補(bǔ)充冷負(fù)荷需求。23:00—24:00 時(shí)段負(fù)荷逐步下降，而WT 出力較高，故GT 發(fā)電量也逐步降低，由于此時(shí)冷、熱負(fù)荷較低，所以GT發(fā)電余熱可以滿足其需求。

由圖B2（d）可以看出，在整個(gè)調(diào)度周期內(nèi)，EHO向電網(wǎng)購(gòu)電量與向氣網(wǎng)購(gòu)氣量呈負(fù)相關(guān)，這體現(xiàn)了IES的多能互補(bǔ)特性，通過(guò)能量替代的方式降低了對(duì)某種特定能源形式的依賴，提升了系統(tǒng)的靈活性。

3.3 不同調(diào)度方案對(duì)比分析

為了說(shuō)明基于IDR 和主從博弈的EH 多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度在經(jīng)濟(jì)性方面的優(yōu)勢(shì)，設(shè)置了如下3 種方案與本文策略進(jìn)行對(duì)比分析：方案1，考慮價(jià)格型IDR 策略的日前調(diào)度；方案2，不考慮價(jià)格型IDR 策略的日前調(diào)度；方案3，基于方案1的日前調(diào)度結(jié)果，在日內(nèi)調(diào)度中采用滾動(dòng)優(yōu)化，未考慮激勵(lì)型IDR策略。

4 種運(yùn)行方案下優(yōu)化結(jié)果對(duì)比如表2 所示。相比方案2，方案1 中用戶購(gòu)能成本下降了4.83%。原因是方案1 考慮了價(jià)格型IDR 策略，用戶能夠根據(jù)自身利益在舒適度范圍內(nèi)靈活地調(diào)整用能策略，即將高峰時(shí)段的負(fù)荷進(jìn)行轉(zhuǎn)移或者削減，從而降低自身購(gòu)能成本，EHO 也能緩解高峰負(fù)荷時(shí)段的供能壓力。但由于方案2 中用戶實(shí)際負(fù)荷未出現(xiàn)轉(zhuǎn)移，EHO 不用根據(jù)用戶負(fù)荷調(diào)整自身能源價(jià)格，其售能價(jià)格與大電網(wǎng)接近，因此方案2 中EHO 的收益會(huì)出現(xiàn)略微上升。在日內(nèi)階段，相比方案3，本文策略考慮了激勵(lì)型IDR 模型，用戶通過(guò)調(diào)整用能策略削減了一部分用能負(fù)荷，進(jìn)一步降低了EHO 的運(yùn)行成本和用戶購(gòu)能成本。因此相比方案3，本文方案中用戶購(gòu)能成本下降了0.97%，且EHO 凈利潤(rùn)提升了1.68%，故所提的激勵(lì)型IDR 策略能夠?qū)崿F(xiàn)EHO 與用戶的雙贏。

表2 不同方案的經(jīng)濟(jì)成本對(duì)比Table 2 Economic cost comparison among different schemes

為了更有效地驗(yàn)證所提的多時(shí)間尺度調(diào)度策略在平抑功率波動(dòng)方面的有效性，引入DA-P方案［16］與方案3 和本文策略進(jìn)行對(duì)比，其對(duì)比結(jié)果如表3 所示。DA-P 方案是指基于方案1 的日前調(diào)度結(jié)果，主要通過(guò)電網(wǎng)和氣網(wǎng)來(lái)平抑預(yù)測(cè)誤差所帶來(lái)的功率波動(dòng)。因此，在DA-P 方案下，通過(guò)調(diào)整購(gòu)氣和購(gòu)電功率來(lái)平抑功率波動(dòng)，會(huì)使聯(lián)絡(luò)線上產(chǎn)生大量的功率波動(dòng)，并且在平抑過(guò)程中產(chǎn)生了大量的購(gòu)電、購(gòu)氣成本，從而導(dǎo)致系統(tǒng)運(yùn)行成本增加。而本文策略通過(guò)采用滾動(dòng)優(yōu)化模型，合理調(diào)整各設(shè)備的出力，有效平抑了預(yù)測(cè)誤差所帶來(lái)的功率波動(dòng)；此外，還利用IDR 資源削減部分用能負(fù)荷，降低各設(shè)備出力調(diào)整量，使系統(tǒng)減少對(duì)外部電網(wǎng)的依賴，進(jìn)一步平抑了交互功率波動(dòng)率。由表3 可知，本文方案中的交互功率波動(dòng)率相比DA-P 方案和方案3 分別下降了11.49%和3.68%，并且系統(tǒng)運(yùn)行成本分別降低了6.9%和4.17%。通過(guò)上述分析，驗(yàn)證了本文方案在提升系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性和穩(wěn)定性方面的有效性。

表3 不同方案的交互功率波動(dòng)率對(duì)比Table 3 Comparison of interaction power fluctuation rates among different schemes

3.4 日內(nèi)調(diào)度分析

附錄B 圖B3 為本文日前、日內(nèi)建筑室內(nèi)溫度調(diào)度結(jié)果對(duì)比。由圖可知，對(duì)于在工作時(shí)間內(nèi)的建筑，00:00—08:00 時(shí)段日內(nèi)實(shí)際溫度對(duì)比日前幾乎無(wú)變化，日內(nèi)室溫波動(dòng)主要集中在09:00—17:00 時(shí)段，這一時(shí)段日內(nèi)室溫部分上升將提高EH 經(jīng)濟(jì)性；18:00—22:00 時(shí)段公寓樓與商場(chǎng)日前計(jì)劃室溫較高，可供調(diào)度的IDR 資源較小，因此室溫變化較小，只有日前計(jì)劃溫度較低的住宅樓在日內(nèi)該時(shí)段室溫有所上升。

生活熱水溫度變化不僅影響EH 運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性，并且若GT發(fā)電余熱直接供給熱水負(fù)荷時(shí)，相比通過(guò)AR供給建筑制冷負(fù)荷時(shí)的經(jīng)濟(jì)效益更高，因此日內(nèi)熱水溫度與GT功率波動(dòng)也相關(guān)。日前、日內(nèi)制熱結(jié)果對(duì)比如圖4 所示。由圖可知：09:00—16:00 時(shí)段電負(fù)荷較高，而此時(shí)熱水需求量較小，因此降低水溫可以減少EH 運(yùn)行成本；而16:00—22:00 時(shí)段熱水需求量較高，此時(shí)室溫波動(dòng)較劇烈，該時(shí)段水溫較日前計(jì)劃有所升高，這主要是為了有效利用GT發(fā)電余熱，緩解GT出力波動(dòng)。

圖4 日前、日內(nèi)制熱結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of heating results between day-ahead and intra-day

圖5 給出了日前、日內(nèi)部分電能設(shè)備優(yōu)化出力結(jié)果對(duì)比。由于日前與日內(nèi)階段的時(shí)間尺度和源、荷信息預(yù)測(cè)值差異較大，采取滾動(dòng)優(yōu)化方式的日內(nèi)調(diào)度通過(guò)逐級(jí)細(xì)化，使EH 內(nèi)多種設(shè)備參與到波動(dòng)平抑中，因此EH 內(nèi)各設(shè)備出力情況都得到一定修正，使結(jié)果更準(zhǔn)確。此外，在日內(nèi)調(diào)度階段，由于設(shè)備出力調(diào)整成本較高，因此本文充分利用激勵(lì)型IDR 策略以及與電網(wǎng)的功率交互降低日內(nèi)綜合運(yùn)行成本。對(duì)于BT，由于頻繁的充放電狀態(tài)改變對(duì)電池壽命的影響較大，因此日內(nèi)調(diào)度階段BT的充放電狀態(tài)與日前保持基本一致，可延長(zhǎng)BT使用壽命。

圖5 日前、日內(nèi)設(shè)備出力對(duì)比Fig.5 Comparison of equipment output between day-ahead and intra-day

圖6 給出了日前負(fù)荷需求和日內(nèi)考慮激勵(lì)型IDR 后負(fù)荷需求的結(jié)果對(duì)比。由于日內(nèi)設(shè)備出力調(diào)整的懲罰成本較高，因此日內(nèi)IDR 資源主要用于平抑源、荷波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響。由圖可知：在08:00—17:00 和20:00—22:00 時(shí)段由于室溫波動(dòng)和負(fù)荷需求均較大，此時(shí)電負(fù)荷削減量也相應(yīng)較高；同理，冷、熱負(fù)荷在16:00—22:00時(shí)段也可通過(guò)削減部分負(fù)荷以降低功率波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，提升系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性；此外，在其余時(shí)段，由于存在一定的功率波動(dòng)，故3 種負(fù)荷均存在較小的變化，但由于IDR 資源整體有限，相應(yīng)的削減量較少。

圖6 日前、日內(nèi)負(fù)荷結(jié)果對(duì)比Fig.6 Comparison of load results between day-ahead and intra-day

4 結(jié)論

本文基于Stackelberg 博弈理論，建立了EHO 與用戶的主從博弈交互模型，提出了考慮混合IDR 的EH多時(shí)間尺度優(yōu)化調(diào)度策略。通過(guò)算例分析，得到如下結(jié)論。

1）本文所提日前博弈互動(dòng)模型能同時(shí)考慮供需雙方的主動(dòng)性，在提升EHO 收益的同時(shí)，降低用戶用能成本；且所建立的精細(xì)化IDR 模型綜合考慮了多種熱量擾動(dòng)因素，準(zhǔn)確地分析了室內(nèi)溫度、熱水溫度的變化情況，提升了用戶參與IDR的積極性。

2）基于日前調(diào)度結(jié)果，考慮了雙方博弈互動(dòng)時(shí)源、荷不確定性對(duì)優(yōu)化調(diào)度的影響。在日內(nèi)調(diào)度階段采用基于MPC 的滾動(dòng)優(yōu)化模型，提升了系統(tǒng)平抑源、荷功率波動(dòng)的能力和決策準(zhǔn)確性。

3）考慮了不同IDR 資源在時(shí)間尺度上的響應(yīng)特性差異性。由于日內(nèi)設(shè)備出力調(diào)整會(huì)影響系統(tǒng)運(yùn)行的全局經(jīng)濟(jì)性，因此在日內(nèi)階段充分利用激勵(lì)型IDR 策略不僅能進(jìn)一步挖掘用戶參與IDR 的潛力，還能有效降低設(shè)備日內(nèi)調(diào)整量，進(jìn)一步緩解日內(nèi)源、荷不確定性對(duì)EH穩(wěn)定運(yùn)行的影響。

在后續(xù)的研究中，筆者會(huì)進(jìn)一步考慮碳捕集設(shè)備和含氫儲(chǔ)能的多能聯(lián)供聯(lián)儲(chǔ)設(shè)備對(duì)EH 經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響。

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