【电力系统】基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：随着能源转型加速和分布式能源渗透率的日益提高，综合能源微网（Integrated Energy Microgrid, IEMG）作为一种高效、灵活的能源供应模式，受到了广泛关注。同时，储能技术的发展和成本的降低，使得共享储能（Shared Energy Storage, SES）在优化IEMG运行方面展现出巨大潜力。然而，如何合理地配置和利用SES资源，最大化IEMG参与者的利益，并协调不同主体之间的关系，成为亟待解决的关键问题。本文围绕基于主从博弈理论的SES与IEMG优化运行展开研究，探讨SES所有者与IEMG运营者之间的利益博弈机制，旨在为IEMG的经济性和可靠性提升提供理论支持和实践指导。

关键词：共享储能；综合能源微网；主从博弈；优化运行；分布式能源；能源管理

1. 引言

全球气候变化和能源安全问题日益严峻，推动着能源结构的深刻变革。以光伏、风电为代表的分布式能源（Distributed Generation, DG）的迅速发展，正重塑传统的电力系统格局。IEMG通过集成多种能源形式，如电力、热力、天然气等，并采用先进的控制和管理技术，实现了能源的综合利用和优化配置，提高了能源利用效率和系统稳定性。然而，DG的间歇性和波动性给IEMG的稳定运行带来挑战。储能系统作为一种有效的功率平衡手段，能够平滑DG的出力波动，提高能源利用效率，增强系统应对突发事件的能力。

传统的储能系统通常由单个用户或微网拥有和管理，存在利用率低、投资成本高等问题。SES模式通过将储能资源集中管理，允许多个IEMG用户共享储能容量和服务，显著提高了储能资源的利用效率，降低了单个用户的投资成本。然而，SES的引入也带来了新的挑战。不同的IEMG运营者对储能的需求各不相同，如何公平、合理地分配储能容量和服务，以及如何激励SES所有者提供优质的服务，成为SES推广应用的关键。

主从博弈（Stackelberg Game）理论是一种描述具有领导者和跟随者决策行为的博弈模型，能够有效地刻画SES所有者与IEMG运营者之间的关系。SES所有者作为领导者，首先制定储能服务的定价策略，IEMG运营者作为跟随者，根据定价策略调整自身的运行计划，最终实现各自利益的最大化。

本文将深入探讨基于主从博弈理论的SES与IEMG优化运行问题，研究SES所有者与IEMG运营者之间的博弈机制，建立数学模型，并提出相应的求解算法，为IEMG的经济性和可靠性提升提供理论支持。

2. 文献综述

国内外学者对IEMG的优化运行和SES的应用进行了大量的研究。

在IEMG优化运行方面，许多学者提出了各种优化算法，如线性规划、混合整数线性规划、动态规划等，用于解决IEMG的经济调度、能量管理和容量配置问题。例如，文献[1]提出了一种基于模型预测控制的IEMG能量管理方法，考虑了DG的预测不确定性，提高了系统的运行稳定性。文献[2]研究了包含电、热、气等多能互补的IEMG优化调度问题，建立了多目标优化模型，并采用智能算法进行求解。

在SES的应用方面，学者们主要关注SES的容量配置、运行策略和商业模式。文献[3]研究了SES在配电网中的应用，提出了一种基于分布式优化的SES容量配置方法，提高了配电网的电压稳定性和可靠性。文献[4]提出了一种基于多智能体系统的SES运行控制策略，实现了SES的智能调度和优化运行。文献[5]分析了SES的商业模式，探讨了SES所有者与IEMG用户之间的利益分配机制。

在基于博弈理论的IEMG研究方面，文献[6]采用合作博弈理论研究了多个微网之间的能源共享问题，提出了基于夏普利值的利益分配方法。文献[7]采用非合作博弈理论研究了微网与配电网之间的互动问题，建立了纳什均衡模型，分析了不同场景下的最优策略。

然而，现有研究在以下几个方面仍然存在不足：

研究对象单一：
多数研究仅关注电网或热网的优化运行，缺乏对电、热、气等多能互补的IEMG的综合考虑。
博弈模型简化：
部分研究对博弈模型进行了简化，忽略了SES所有者与IEMG运营者之间的复杂的利益关系。
求解算法局限：
现有求解算法在处理大规模优化问题时，可能存在计算效率低或容易陷入局部最优的问题。

因此，本文将在以下几个方面进行深入研究：

构建综合能源模型：
构建包含电、热、气等多能互补的IEMG模型，更加贴近实际应用场景。
建立主从博弈模型：
建立基于主从博弈理论的SES所有者与IEMG运营者之间的博弈模型，充分考虑双方的利益诉求。
设计高效求解算法：
设计高效的求解算法，能够有效解决大规模优化问题，并保证求解的全局最优性。

3. 基于主从博弈理论的SES与IEMG优化运行模型

本节将详细介绍基于主从博弈理论的SES与IEMG优化运行模型，包括模型的基本假设、数学表达式和求解方法。

3.1 基本假设

为了简化模型，本文做出以下基本假设：

SES所有者唯一：
假设只有一个SES所有者，负责SES的投资、运营和维护。
IEMG运营者多个：
假设有多个IEMG运营者，每个IEMG运营者拥有自己的DG和负荷。
完全信息博弈：
假设博弈双方都了解对方的收益函数和约束条件。
价格信号驱动：
假设IEMG运营者根据SES所有者提供的储能服务价格来调整自身的运行计划。

3.2 数学模型

3.2.1 SES所有者模型

SES所有者的目标是最大化其利润，包括提供储能服务的收益和储能系统的运营成本。SES所有者的优化问题可以表示为：

scss

max ∑[t=1 to T] ∑[i=1 to N] (ρ_t * P_discharge(t,i) - C_t * (P_charge(t,i) + P_discharge(t,i))) - C_investment

其中：

T
：时间段总数。
N
：IEMG运营者数量。
ρ_t
：t时刻的储能服务价格。
P_discharge(t,i)
：t时刻IEMG运营者i的储能放电功率。
P_charge(t,i)
：t时刻IEMG运营者i的储能充电功率。
C_t
：t时刻的储能运营成本（包括充放电损耗、维护成本等）。
C_investment
：储能系统的投资成本。

约束条件包括：

储能容量约束：
SOC_min <= SOC_t <= SOC_max，其中SOC_t表示t时刻的储能容量状态。
充放电功率约束：
0 <= P_charge(t,i) <= P_charge_max，0 <= P_discharge(t,i) <= P_discharge_max。
充放电效率约束：
SOC_t = SOC_(t-1) + η_charge * ∑[i=1 to N] P_charge(t,i) - (1/η_discharge) * ∑[i=1 to N] P_discharge(t,i)，其中η_charge和η_discharge分别表示充电和放电效率。

SES所有者的决策变量是储能服务价格ρ_t。

3.2.2 IEMG运营者模型

IEMG运营者的目标是最小化其能源成本，包括从电网购电的成本、DG的发电成本和储能服务的成本。IEMG运营者i的优化问题可以表示为：

scss

min ∑[t=1 to T] (P_grid(t,i) * price_grid(t) + C_DG(t,i) - ρ_t * (P_discharge(t,i) - P_charge(t,i)))

其中：

P_grid(t,i)
：t时刻IEMG运营者i从电网购电的功率。
price_grid(t)
：t时刻的电网电价。
C_DG(t,i)
：t时刻IEMG运营者i的DG发电成本。

约束条件包括：

功率平衡约束：
P_DG(t,i) + P_grid(t,i) + P_discharge(t,i) = P_load(t,i) + P_charge(t,i)，其中P_DG(t,i)表示t时刻IEMG运营者i的DG发电功率，P_load(t,i)表示t时刻IEMG运营者i的负荷需求。
DG出力约束：
0 <= P_DG(t,i) <= P_DG_max。
购电功率约束：
0 <= P_grid(t,i) <= P_grid_max。

IEMG运营者的决策变量是从电网购电功率P_grid(t,i)、DG出力P_DG(t,i)、储能充电功率P_charge(t,i)和储能放电功率P_discharge(t,i)。

3.3 求解方法

上述主从博弈问题可以使用反向归纳法进行求解。

IEMG运营者问题求解： 对于给定的储能服务价格ρ_t，求解每个IEMG运营者的优化问题，得到其最优的运行计划，包括P_grid(t,i)、P_DG(t,i)、P_charge(t,i)和P_discharge(t,i)。这一步可以使用线性规划或混合整数线性规划求解器进行求解。
SES所有者问题求解： 将IEMG运营者的最优运行计划代入SES所有者的目标函数，求解SES所有者的优化问题，得到最优的储能服务价格ρ_t。这一步可以使用启发式算法，如遗传算法或粒子群优化算法进行求解。
迭代求解： 重复步骤1和步骤2，直到收敛为止。收敛条件可以是储能服务价格的变化小于某个阈值。