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目录
💥1 概述
文献来源（SCI电气文章）：
本文提出了一种双层能源管理框架，可以帮助零售市场协调多个生产商之间的对等（P2P）能源交易。为此，互动过程被制定为一个合作的Stackelberg博弈模型，其中零售商作为领导者，决定不同消费者的价格歧视，目标是最大化社会福利。另一方面，生产者充当追随者，以合作的方式对领导者的决定做出反应。基于一般纳什讨价还价方案，生产者参与P2P能源交易，与邻居共享其闲置能源，同时根据贡献分配合作收入。考虑到可再生能源的不确定性，采用具有条件风险值（CVaR）的随机规划方法来描述零售商的预期损失。将分层能量相互作用公式化为一个非线性双层规划模型，提出了一种两阶段方法来解决在较低层具有幂函数的公式。在第一阶段，利用Karush-Kuhn-Tucker条件，将一个双层模型转化为一个等价的单层混合整数线性规划问题。此外，第二阶段完成市场清算，并根据调度结果确定生产商的付款。通过数值算例验证了该模型的有效性。
分布式能源（DER）和储能系统的部署允许传统消费者成为生产商拥有这些基础设施的消费者有能力管理他们的发电和消费。考虑到上网电价，生产者可以与配电网（DN）进行能源交易，以保持供需的动态平衡[1]。它还为能源市场和消费者提供了灵活性和可靠性，并提高了整个系统的社会效益[2]。然而，间歇性DER的存在给电力系统实现平衡带来了挑战[3]。为了减少对电网的干扰，需要一种适当的能源管理技术，以使生产者能够在当地共享能源资源。
文献中有几项努力来解决与零售价格相关的第一个挑战。在领导者-追随者结构中，电价和电量始终被设置为交互变量。两种有效的测量方法，包括市场竞价和动态定价，用于确定价格和协调ET。对于前一组，生产商被分为卖方或买方，在固定角色下，在他们之间进行招标[8-10]具体而言，卖家作为领导者，决定价格，而买家做出反应并改变其运营策略[8,11]。相反，卖家向买家公布他们的可用能量，买家给出他们想要支付的最佳价格[9,10]。由于生产商是一个在内部安装可再生能源和负载的实体，因此在生产过程中消耗电力。根据净电力情况，生产商可以在日常时间内充当卖方或买方。因此，由于参与者的角色是预先确定的，市场竞价不能充分捕捉生产商的灵活性，这可能会浪费闲置资源并增加不必要的成本。为了使生产者拥有参与P2P ET的同等特权，交易平台被用作拍卖人，以确定买家和卖家的拍卖价格和能量量[12]。
如图1所示，我们考虑一个零售商和一组生产商的能源管理问题。通常，问题被表述为Stackelberg博弈模型，其中确定了两种类型的参与者，即领导者（零售商）和追随者（生产商）。作为中间人，零售商有权确定价格，以促进主电网和生产商之间的能源交易
在主电网的支持下，由风力发电、电池和负载组成的每个生产商相互作用，以保持供需平衡。在所提出的模型中，采用随机规划方法来解决不确定性，其中发电输出的不确定性由离散场景捕获
零售商做出决策以帮助DN实现可靠的运营并减少干扰，例如与价格设置相关的干扰。由于生产者也是理性和自私的，因此参与能源管理在很大程度上取决于他们的意愿。与统一价格不同，零售商提供价格歧视技术，使消费者成为能源管理的一个组成部分。为了解决不确定性，提出了一种决策模型，供零售商利用CVaR从全球角度控制总体风险水平[33]
在观察零售商的决定后，生产商相互协商，以对零售价格做出综合反应。
一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性
1. CVaR的定义与优势
- 核心概念：CVaR由Rockafellar和Uryasev于1997年提出，定义为在给定置信水平β下，损失超过风险价值（VaR）的条件期望值，即尾部风险的平均损失。其数学表达为：
其中L为随机损失变量。
- 理论优势：
- 尾部风险量化：克服VaR忽略极端损失的缺陷，更全面捕捉可再生能源出力波动、电价跳变等尾部风险。
- 一致性风险度量：满足次可加性、凸性等公理，便于优化求解。
- 分布无关性：不依赖正态分布假设，适用于风光出力等非对称分布场景。
2. 微网应用场景适配性
CVaR在微网中主要解决三类不确定性风险：
- 源侧不确定性：风光出力预测误差导致供电失衡风险。
- 荷侧不确定性：负荷波动及需求响应（DR）偏差。
- 市场风险：电价波动影响购电成本与收益。
文献表明，CVaR在高比例可再生能源微网、参与电力市场的微网及高可靠性需求场景中效果显著。
二、动态定价与调度模型的联合优化框架
1. 目标函数设计
模型通常为多目标优化问题，兼顾经济性与风险控制：
- 总成本（Ctotal）包括：
- 购电成本（主电网交互）
- 分布式机组运行维护成本
- 储能充放电损耗成本
- 环境成本（如碳交易成本）
- 负荷削减惩罚成本
- 风险权重：λ为风险偏好系数，调节经济性与保守性权衡。
2. 动态定价机制
电价生成与调度协同优化，形成闭环反馈：
- 定价依据：基于实时调度结果、风险水平及供需状态。
- 用户响应：通过价格信号引导负荷转移/削减，降低峰谷差。
- 博弈框架：
- 双层模型：上层零售商以社会福利最大化为目标定价，下层产消者通过合作博弈优化P2P交易。
- 纳什谈判：公平分配合作剩余，提升整体效率。
3. 不确定性处理方法
| 方法 | 技术特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 场景生成 | 蒙特卡洛模拟生成风光/负荷/电价场景，AP聚类算法缩减场景数量 | 多时段随机优化 |
| 相关性建模 | Copula函数刻画风光出力相关性（如Frank-Copula） | 风光互补微网 |
| 鲁棒优化 | IGDT（信息间隙决策理论）量化预测误差，生成最恶劣场景下的调度方案 | 高不确定性环境 |
三、关键算法与求解策略
1. 随机规划与CVaR集成
- 置信度优化：改进CVaR模型通过场景缩减自动选择最优置信度β，避免主观设定偏差。
2. 智能优化算法对比
| 算法 | 优势 | 局限性 | 适用模型 |
|---|---|---|---|
| 改进NSGA-II | 快速收敛至Pareto前沿，平衡经济性与用户满意度 | 参数调优复杂 | 多目标优化 |
| PSO算法 | 高效求解高维问题，支持CVaR风险约束 | 易陷入局部最优 | VPP风险量化优化 |
| MPC滚动优化 | 结合开环与反馈控制，降低日内调度误差 | 计算实时性要求高 | 多时间尺度调度 |
注：算例表明，改进NSGA-II比传统遗传算法收敛速度提升30%以上。
四、实证效果与性能对比
1. 经济性与风险控制权衡
- 成本优化：CVaR模型在极端场景下降低实际偏差费用12-15%。
- 风险规避：高置信度（β=0.99）调度方案将尾部损失降低20%，但运行成本增加8%。
2. 动态定价效益
| 场景 | 用户响应率 | 峰谷差削减率 | 系统成本降幅 |
|---|---|---|---|
| 无动态定价 | - | 0% | 基准值 |
| 基于CVaR的定价 | 65% | 22% | 14% |
| 结合碳交易的定价 | 73% | 28% | 18% |
3. 算法鲁棒性验证
- 风光预测误差20%时：
- CVaR-IGDT模型比确定性模型成本增幅低40%。
- MPC滚动优化进一步降低日内调整成本12%。
五、研究挑战与未来方向
1. 现存问题
- 概率依赖性强：CVaR需已知或假设概率分布，实际数据不足时精度下降。
- 多主体协同难点：产消者隐私保护与利益分配机制不完善。
- 计算复杂度：高维场景下优化求解耗时较长，影响实时性。
2. 前沿方向
- 融合人工智能：结合深度学习预测不确定性，提升场景生成精度。
- 跨域风险集成：耦合碳交易风险与电力市场风险，构建"经济-环境"双目标CVaR模型。
- 分布式优化：基于ADMM等算法实现去中心化调度，保护数据隐私。
结论
CVaR为微网动态定价与调度提供了兼顾经济性和鲁棒性的理论工具。通过多目标优化框架、智能算法求解及动态定价协同，可有效量化源-荷-市场不确定性风险，降低尾部损失并提升系统灵活性。未来需突破概率依赖性限制，深化多能源协同机制，推动微网向高韧性、智能化方向发展。
📚2 运行结果
2.1 算例1
2.2 算例2
🎉3 文献来源
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