計及價格引導機制的含分布式資源園區(qū)協(xié)調(diào)運行策略

余彬, 翁利國，練德強，王思斌，黃媛，姚昊天

(1. 國網(wǎng)浙江杭州市蕭山區(qū)供電有限公司, 杭州市 311200；2. 浙江中新電力工程建設有限公司，杭州市 310000；3. 四川大學電氣工程學院, 成都市 610065)

0 引 言

近年來，多類型綜合園區(qū)在配電網(wǎng)中的不斷出現(xiàn)，加速了配電網(wǎng)從集中式網(wǎng)絡向分散式網(wǎng)絡的轉(zhuǎn)變[1]。園區(qū)內(nèi)部含有儲能 (energy storage, ES)、靈活負載 (flexible load, FL)、分布式電源 (distributed generator, DG) 和智能電表等，可以主動管理其靈活性資源以進行需求側(cè)響應 (demand response, DR)[2]。園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的需求側(cè)響應使綜合園區(qū)能夠靈活地實現(xiàn)供需平衡并緩解局部網(wǎng)絡運行問題，例如負載尖峰問題[3]。如今，中國出現(xiàn)了多種類型的綜合園區(qū)，包括零碳校園、商業(yè)建筑和工業(yè)園區(qū)[4]等。在美國，加利福尼亞州的自發(fā)電激勵計劃提供激勵措施以支持用戶側(cè)分布式資源的安裝，該計劃已資助了 8 890 多個項目，分布式資源裝機容量超過400 MW[5]。此外，紐約州已經(jīng)實施了改革能源愿景戰(zhàn)略，以加速微電網(wǎng)的滲透和分布式資源在終端用戶中的安裝[6]。

目前，已有學者針對多類型園區(qū)參與的配電網(wǎng)協(xié)調(diào)運行問題進行研究。文獻[7]針對多微網(wǎng)的能量管理系統(tǒng)提出了一種電力市場優(yōu)化調(diào)度策略，以經(jīng)濟性、可靠性及用戶滿意度作為目標。文獻[8]提出了一種家庭能量管理系統(tǒng)，用于優(yōu)化調(diào)度內(nèi)部存在的多種分布式光伏、分布式儲能和多種電器。文獻[9] 考慮可再生能源配額制，構(gòu)建了多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，實現(xiàn)了可再生能源的最大化消納。文獻[10]針對分屬于不同利益主體的配電網(wǎng)和微電網(wǎng)，構(gòu)建雙層分布式優(yōu)化模型，結(jié)合分時電價機制，協(xié)調(diào)配電網(wǎng)與微電網(wǎng)的能量管理問題。文獻[11]提出了適用于多微網(wǎng)能量管理的多目標魯棒優(yōu)化方法，以集體利益最大化為目標進行優(yōu)化求解。上述文獻針對配電網(wǎng)中存在的多類型園區(qū)或微電網(wǎng)提出了多種協(xié)調(diào)運行策略，但是上述研究均是由配電網(wǎng)運營商負責對多園區(qū)的需求響應和優(yōu)化調(diào)度過程進行全局優(yōu)化，忽略了第三方主體的自治優(yōu)化及隱私保護需求。

隨著配電網(wǎng)對社會資本的放開，增量資本開始不斷涌入，當前存在的各類型綜合園區(qū)大多屬于第三方獨立主體，各園區(qū)以自身經(jīng)濟效益最大化為目標進行自治調(diào)度。同時，考慮到第三方園區(qū)之間，以及園區(qū)與配電網(wǎng)企業(yè)之間的市場競爭關(guān)系，各園區(qū)的隱私難以實現(xiàn)信息共享。因此，在多主體參與的配電網(wǎng)協(xié)調(diào)運行過程中，配電網(wǎng)企業(yè)的職能開始被重新定位，無法再直接控制園區(qū)內(nèi)部的分布式資源進行需求側(cè)響應，傳統(tǒng)配電網(wǎng)運營商直接控制的方式將不再適用。因此應考慮為園區(qū)提供價格激勵機制，以經(jīng)濟利益激勵園區(qū)積極參與配電網(wǎng)優(yōu)化運行過程[12]。文獻[13]提出了考慮需求響應過程的多微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度策略，同時優(yōu)化了多微網(wǎng)系統(tǒng)的定價策略。文獻[14]考慮到網(wǎng)絡阻塞的問題，提出配電網(wǎng)運營商利用配電網(wǎng)節(jié)點邊際電價，對基于價格響應的產(chǎn)消者分布式資源進行優(yōu)化調(diào)度。文獻[15]提出了考慮需求響應的配電網(wǎng)-微電網(wǎng)協(xié)調(diào)優(yōu)化調(diào)度，由微電網(wǎng)與配電網(wǎng)協(xié)商確定需求響應電價與功率。文獻[16]建立了基于電價激勵的需求響應模型，提出了考慮供需平衡和設備約束的綜合能源系統(tǒng)調(diào)度策略，實現(xiàn)了負荷的削峰填谷。上述文獻探討了價格對多主體參與協(xié)調(diào)運行及需求響應的激勵引導作用[17]。在新背景下，配電網(wǎng)需要兼顧不同市場主體對于自身利益的追求，因此亟需設計面向多類型綜合園區(qū)的價格引導機制[18]，通過市場化方式來引導不同資源間的優(yōu)化調(diào)度關(guān)系，以此來實現(xiàn)配電網(wǎng)的協(xié)同優(yōu)化運行。

基于上述問題，本文提出一種計及價格引導機制的含分布式資源園區(qū)協(xié)調(diào)運行策略，能夠解決傳統(tǒng)園區(qū)分布式資源集中式調(diào)度方法所帶來的隱私侵犯及利益分配不均問題；以及配電網(wǎng)中多個獨立園區(qū)難以實現(xiàn)區(qū)域自治及協(xié)調(diào)運行的問題。本文構(gòu)建配電網(wǎng)公司-園區(qū)-分布式資源代理的3層協(xié)調(diào)運行框架。首先，配電網(wǎng)公司基于配電網(wǎng)節(jié)點邊際電價，以市場手段動態(tài)激勵配電網(wǎng)中的多個獨立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行。進一步，針對園區(qū)內(nèi)部存在的多類分布式資源，采用多代理理論進行建模，基于上層配電網(wǎng)公司傳導的時空動態(tài)變化的激勵電價，采用交互利益優(yōu)先級理論，實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的協(xié)調(diào)運行。

1 基于價格引導機制的多園區(qū)協(xié)調(diào)運行策略

本文提出基于價格機制引導的多個獨立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化構(gòu)架，它以交流最優(yōu)潮流模型計算的節(jié)點邊際電價表征配電網(wǎng)運行狀態(tài)，并將它作為市場手段動態(tài)激勵配電網(wǎng)中的多個獨立園區(qū)協(xié)調(diào)優(yōu)化運行，其運行框架如圖1所示。

圖1 基于激勵機制的多園區(qū)協(xié)調(diào)運行構(gòu)架Fig.1 Coordinated operation framework of multiple parks considering incentive mechanism

1.1 含多園區(qū)的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

本研究采用配電網(wǎng)節(jié)點邊際電價來激勵促進網(wǎng)絡運營的園區(qū)需求響應行為，并懲罰對電網(wǎng)運行不利的需求響應行為。配電網(wǎng)運營商優(yōu)化調(diào)度模型是基于二階錐松弛的交流最優(yōu)潮流模型推導出來的，該模型適用于大型配電網(wǎng)絡，并且能夠推導出節(jié)點邊際電價[19]。從配電網(wǎng)運營商的角度來看，配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型可以建模為：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(Vi,t)2-(Vj,t)2=2(rijPij,t+xijQij,t)-
(Iij,t)2[(rij)2+(xij)2]

(6)

(Vi,t)2(Iij,t)2=(Pij,t)2+(Qij,t)2

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

1.2 含多園區(qū)的配電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型

(12)

(13)

2 基于交互利益優(yōu)先級理論的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略

為有效管理園區(qū)內(nèi)的多種分布式資源，采用多代理理論對其進行建模，并用交互利益優(yōu)先級理論，基于配電網(wǎng)運營商傳導給各園區(qū)的時空差異激勵電價，動態(tài)確定各個分布式資源代理的交互利益。園區(qū)按各個分布式資源代理的交互利益優(yōu)先級順序依次響應，實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部多類分布式資源的協(xié)調(diào)響應。

2.1 園區(qū)協(xié)調(diào)運行模型

首先，構(gòu)建園區(qū)優(yōu)化調(diào)度模型。每個園區(qū)內(nèi)部含有不同類型的分布式資源，包括分布式資源、可調(diào)負荷、儲能和常規(guī)負載。園區(qū)可以在其控制區(qū)域內(nèi)調(diào)整分布式資源的最佳運行點。使用多代理理論將園區(qū)內(nèi)含有的分布式資源建模為多個分布式資源代理。分布式資源代理由園區(qū)內(nèi)同類型的多個小容量分布式資源組成。通過分布式資源代理的聚合和統(tǒng)一控制，小容量分布式資源可以參與園區(qū)內(nèi)部的需求響應過程。園區(qū)協(xié)調(diào)分布式資源代理的需求側(cè)響應收益，以實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)部的經(jīng)濟盈余最大化。園區(qū)n的優(yōu)化調(diào)度問題表示為：

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

園區(qū)實時運行約束如式(15)—(19)所示。如約束(15)所示，在每個運行時刻，園區(qū)內(nèi)部分布式電源的實時輸出不應超過分布式電源輸出功率的日前預測值。式(16)定義了可控負荷的需求響應范圍。儲能的充電/放電功率限制在式(17)—(18)中給出。儲能的最大能量存儲水平受式(19)限制。在每個周期內(nèi)儲能不能同時進行充放電行為，這意味著在每個時刻中，充放電功率至少有一個等于0。

2.2 基于交互利益優(yōu)先級的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略

(20)

(21)

(22)

每當園區(qū)內(nèi)部出現(xiàn)不平衡功率時，園區(qū)會將不平衡功率和指導價格(配電網(wǎng)運營商給出的節(jié)點邊際電價)信息廣播給每個分布式資源代理[BroadcastInf()]。然后，每個分布式資源代理考慮自身的技術(shù)約束和相應的交互收益，生成可行的交互響應策略。接著，各分布式資源代理將實際響應能量和交互收益發(fā)送回園區(qū) [ResponseInf()]。最后，園區(qū)歸納各分布式資源代理的交互收益，并對其進行優(yōu)先級排序。

(23)

(24)

如公式(23)所示，園區(qū)確認具有最高交互收益的分布式資源代理d獲得該投標段進行響應的資格 [ConfirmInf()]。園區(qū)根據(jù)每個投標段中的交互收益向各個分布式資源代理分配響應配額，每個投標段的資格允許中標者響應PΔ數(shù)量的功率，如公式(24)所示。園區(qū)和分布式資源代理重復上述過程直到園區(qū)內(nèi)部實現(xiàn)功率平衡，或者所有可用的分布式資源功率全部響應完成。

3 算例分析

本文以改進的IEEE 33節(jié)點系統(tǒng)作為測試系統(tǒng)進行算例分析。在算例中，考慮DG類型為風力及光伏發(fā)電。在33個節(jié)點中，10個節(jié)點為園區(qū)，每個園區(qū)配備有分布式電源、分布式儲能及可控負荷，其他23個節(jié)點為傳統(tǒng)負荷節(jié)點，系統(tǒng)拓撲如圖2所示，該系統(tǒng)基準電壓為12.66 kV。程序基于MATLAB 2016a開發(fā)，采用商業(yè)求解器MOSEK求解配電網(wǎng)運營商優(yōu)化問題并獲得節(jié)點邊標價格。優(yōu)化求解時間為24 h，顆粒度設置為1 h，從當天01：00開始，到當天24:00為止。負荷預測數(shù)據(jù)、分時電價、光伏發(fā)電、風力發(fā)電、分布式儲能的典型運行場景如附錄B所示。如圖2所示，園區(qū)接入節(jié)點編號為[5，8，10，13，17，19，21，23，26，33]。

圖2 仿真系統(tǒng)接線Fig.2 Wiring diagram of simulation system

為驗證本文提出的基于交互利益優(yōu)先級的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度策略，本文考慮園區(qū)及內(nèi)部分布式代理采用的三種不同的優(yōu)化調(diào)度策略，如下所示。

策略1：傳統(tǒng)由園區(qū)代理統(tǒng)一優(yōu)化調(diào)度內(nèi)部的多類分布式資源代理，響應上層配電網(wǎng)價格激勵；

策略2：基于各分布式代理上報的交互利益，確定本時間段的固定響應順序，各代理依次響應全部可用功率，不進行迭代更新；

策略3：基于交互利益優(yōu)先級理論，每次優(yōu)先級最高的代理響應PΔ數(shù)量的功率，各代理交互利益進行迭代更新，直到不平衡功率完全消除。

首先，配電網(wǎng)各節(jié)點各時刻的節(jié)點邊際電價如圖3所示。如圖3所示，配電網(wǎng)變電站1號節(jié)點邊際電價最低，該節(jié)點價格與從主網(wǎng)購電價格保持一致，隨后節(jié)點邊際電價沿潮流流動方向逐次升高，代表了網(wǎng)絡損耗、電壓水平等對節(jié)點電價的影響。以節(jié)點邊際電價作為園區(qū)參與需求響應的指導電價，可以更好地體現(xiàn)各節(jié)點需求響應的價值，即各節(jié)點所需求功率輸出/注入的價值。

圖3 節(jié)點邊際電價結(jié)果Fig.3 Results of node marginal price distribution

系統(tǒng)響應前及響應后各時刻的凈功率如圖4所示。從圖4中可以看出，經(jīng)過需求響應后各時刻的峰值和低谷負荷均得到了有效平衡。如從1時到6時的負荷低谷時段中，考慮到此時刻的節(jié)點邊際電價相對較低，此時各園區(qū)增加發(fā)電可以獲得更高的收益，基于對各自所在節(jié)點電價的響應，在負荷及電價低谷時期增加了用電負荷，提高了自身收益。另一方面，如從16時到21時的負荷高峰時段中，考慮到此時刻的節(jié)點邊際電價相對較高，此時各園區(qū)減少發(fā)電可以獲得更高的電網(wǎng)補貼，基于對各自所在節(jié)點電價的響應，在負荷及電價高峰時期減少用電負荷，提高了自身收益。

圖4 響應前后系統(tǒng)不平衡功率對比Fig.4 Comparisons of system imbalance power before and after the demand response

如第一節(jié)所構(gòu)建的園區(qū)優(yōu)化調(diào)度模型，本文采用交互利益優(yōu)先級原則取代傳統(tǒng)的運籌學優(yōu)化算法，對園區(qū)內(nèi)部的多類分布式資源功率進行協(xié)調(diào)優(yōu)化。如圖5所示，以園區(qū)6在1時和7時的協(xié)調(diào)響應流程為例，對本文方法進行分析。在日前調(diào)度計劃完成后，園區(qū)6在1時和7時的凈負荷分別為-201 kW和 -256 kW。如圖5(a)所示，在1時，園區(qū)將響應功率劃分為n個PΔ大小的分段。園區(qū)6在0.305美元/(kW·h)的節(jié)點電價指導下，向內(nèi)部各分布式資源代理發(fā)布增加負荷功率的信息，各分布式代理基于式(20)—(22)計算自身交互利益，并上傳給園區(qū)代理。為了最大化園區(qū)自身利益，在每個響應分段，園區(qū)選擇交互利益最高的代理進行響應。因此，在第一個響應分段中，園區(qū)6將響應資格分配給交互利益最高的分布式電源代理。隨后，分布式電源代理更新其響應功率，重新計算第二個分段的交互利益。產(chǎn)消者和各分布式資源代理迭代執(zhí)行上述步驟，直到所有代理的交互利益均已達到節(jié)點邊際電價或所有可調(diào)功率均已響應完。

圖5 園區(qū)6不同時刻協(xié)調(diào)響應流程Fig.5 Coordinated operation strategy of Park 6 in different time of the sample day

在上午7時，園區(qū)6在0.405美元/(kW·h)的節(jié)點電價指導下，向內(nèi)部各分布式資源代理發(fā)布減少負荷功率的信息。為了最大化園區(qū)自身利益，在每個響應分段，園區(qū)選擇交互利益最低的代理進行響應，優(yōu)先增加其有功輸出或減小其負荷功率。受到光照強度和風速的限制，分布式電源代理在實時運行階段不能增加輸出，在本階段被鎖定。因此，在第一個響應分段中，園區(qū)6將響應資格分配給交互利益最低的可控負荷代理。為了進一步評估所提出的多園區(qū)協(xié)調(diào)相應的性能，響應前后園區(qū)6各時刻內(nèi)部各分布式資源代理功率及園區(qū)6凈收益如圖6所示。園區(qū)6各時刻參與響應后的凈收益均比參與響應前高。

圖6 響應前后園區(qū)分布式資源功率對比Fig.6 Comparisons of DER power in Park 6 before and after the demand response

進一步，如表1所示，給出了三種策略下園區(qū)6凈收益、系統(tǒng)總凈收益及求解時間的對比結(jié)果。本文提出算法相比傳統(tǒng)優(yōu)化方法，求解時間顯著減小，這是因為本文采用的多代理協(xié)調(diào)響應策略通過各代理迭代更新報價的方式取代了傳統(tǒng)耗時的基于運籌學的優(yōu)化方法。本文算法與策略2相比，園區(qū)收益及系統(tǒng)凈收益均有較大提升。這是因為傳統(tǒng)方法中各代理依次響應，每個代理的可用功率全部響應完后，下一個代理再進行響應，這種方法不能找到協(xié)調(diào)運行的最優(yōu)值。而本文采用交互利益優(yōu)先級理論，通過交互利益的迭代更新，尋找到了節(jié)點邊際電價指導下各分布式資源代理的協(xié)調(diào)運行最優(yōu)組合，更充分地利用了各類分布式資源的需求響應資源，實現(xiàn)了園區(qū)凈收益的最大化。

表1 14:00不同策略下凈收益及求解時間對比Table 1 Comparison of net revenue and solving time between three strategies at 14:00

4 結(jié) 論

在多園區(qū)參與配電網(wǎng)協(xié)同運行與需求響應的場景下，本文考慮市場價格機制對多園區(qū)的趨優(yōu)引導作用，利用節(jié)點邊際電價對各園區(qū)的需求響應行為進行時空差異動態(tài)引導，可以更好地體現(xiàn)各園區(qū)所在節(jié)點參與需求響應的邊際價值，更有效地量化了配電網(wǎng)有功平衡、節(jié)點電壓、網(wǎng)損等運行狀態(tài)對園區(qū)需求響應的作用關(guān)系?；诠?jié)點邊際電價，有效地實現(xiàn)了系統(tǒng)負荷的削峰填谷，減小了配電網(wǎng)負荷波動，同時提高了園區(qū)需求響應收益。進一步，在園區(qū)內(nèi)部，采用基于交互利益優(yōu)先級的協(xié)調(diào)響應策略替代傳統(tǒng)基于運籌學的方法，簡化了小體量園區(qū)的需求響應過程，大幅加快了計算速度。與傳統(tǒng)需求響應過程相比，本文提出的迭代方法可以更好地找到多分布式資源需求響應的最優(yōu)組合，實現(xiàn)園區(qū)及配電網(wǎng)運營商效益最大化。

在未來，將考慮到園區(qū)接入配電網(wǎng)對配電網(wǎng)擴展規(guī)劃的影響，圍繞多園區(qū)接入下的配電網(wǎng)擴展規(guī)劃問題展開研究，并探索配電網(wǎng)擴展規(guī)劃的成本分攤問題。

附錄A

(A1)

(A2)

(A3)

(A4)

(A5)

式中：函數(shù)A1, ……,A5是基于交流最優(yōu)潮流計算得到，是支路l的有功功率Pl,t, 支路l的無功功率Ql,t, 支路l的電流Il,t的非線性函數(shù)；Rl、Xl分別為支路l的電阻和電抗。

附錄B

圖B1 各園區(qū)風電功率典型出力場景Fig.B1 Typical scenario of WTG output in scheduling horizon

圖B2 各園區(qū)光伏功率典型出力場景Fig.B2 Typical scenario of PV output in scheduling horizon

圖B3 各園區(qū)可調(diào)負荷典型場景Fig.B3 Typical scenario of FL in scheduling horizon

圖B4 各園區(qū)儲能功率典型出力場景Fig.B4 Typical scenario of ESS output in scheduling horizon

算例中配電網(wǎng)運營商向主網(wǎng)購電電價，配電網(wǎng)運營商與投資主體向用戶售電電價均采用峰-平-谷分時電價。其中峰時段(10:00—12:00，18:00—21:00)；平時段(07:00—09:00，13:00—17:00，22:00—24:00)；谷時段(01:00—06:00)。具體電價如表B1所示。

表B1 電價相關(guān)參數(shù)Table B1 Electricity price-related parameters

表B2 儲能相關(guān)參數(shù)Table B1 Energy storage-related parameters

表B3 配電網(wǎng)相關(guān)參數(shù)Table B3 Distribution network-related parameters