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🔥 内容介绍
随着分布式电源(Distributed Generation, DG)渗透率的日益提高,主动配电网(Active Distribution Network, ADN)的运行状态日趋复杂。由于DG接入位置的分散性和出力特性的随机性,传统的配电网单向潮流模式被打破,易造成线路阻塞,威胁电网安全稳定运行。因此,如何有效管理ADN中的线路阻塞,成为了当前配电网研究的热点和难点。本文旨在探讨一种基于主从博弈的主动配电网阻塞管理策略,旨在协调配电公司和DG运营商之间的利益,实现配电网阻塞的有效缓解和优化运行。
传统的阻塞管理方法主要包括网络重构、有功功率调整和无功功率控制等。这些方法虽然在一定程度上可以缓解阻塞,但往往缺乏灵活性和经济性。例如,网络重构需要频繁切换开关,增加设备损耗;有功功率调整可能损害DG运营商的利益,降低其参与电网调度的积极性。为了克服这些不足,引入博弈论的思想,构建配电公司和DG运营商之间的利益协调机制,是一种更具可持续性的解决方案。
主从博弈(Stackelberg Game)是一种非合作博弈模型,适用于描述具有领导者和跟随者角色的决策过程。在配电网阻塞管理中,配电公司扮演领导者的角色,负责制定阻塞管理策略和电价机制;DG运营商扮演跟随者的角色,根据配电公司的策略调整自身的出力,以最大化自身的经济效益。这种博弈结构能够有效激励DG运营商参与阻塞管理,并最终实现配电网运行的优化。
主从博弈模型构建:
1. 领导者(配电公司)目标函数:
配电公司的目标函数通常是最小化电网运行成本,包括网损成本、阻塞成本和DG补偿成本等。其中,网损成本与线路电流的平方成正比;阻塞成本是因线路阻塞造成的潜在经济损失,可以通过罚款或激励机制进行量化;DG补偿成本是配电公司为激励DG运营商参与阻塞管理而支付的费用。因此,配电公司的目标函数可以表达为:
min C_grid = Σ(I_l^2 * R_l) + α * Σ(P_flow > P_max)_l + Σ(λ_dg * P_dg)
其中:
C_grid:配电公司总运行成本。
I_l:线路 l 的电流。
R_l:线路 l 的电阻。
α:线路阻塞惩罚系数。
P_flow > P_max:线路 l 发生阻塞的功率。
λ_dg:DG运营商的补偿电价。
P_dg:DG运营商的出力调整量。
配电公司的决策变量包括:
λ_dg:DG运营商的补偿电价。
-
其他辅助决策变量,如变压器档位、开关状态等(取决于具体的配电网模型)。
2. 跟随者(DG运营商)目标函数:
DG运营商的目标函数是最大化自身经济效益,包括售电收益和补偿收益,同时需要考虑发电成本。因此,DG运营商的目标函数可以表达为:
ini
max U_dg = P_dg * λ_grid + P_dg_adjust * λ_dg - C_dg(P_dg)
其中:
U_dg:DG运营商的经济效益。
P_dg:DG运营商的初始出力。
λ_grid:电网的统一售电电价。
P_dg_adjust:DG运营商的出力调整量(正值为增加出力,负值为减少出力)。
λ_dg:DG运营商的补偿电价(由配电公司制定)。
C_dg(P_dg):DG运营商的发电成本函数,通常与出力呈非线性关系。
DG运营商的决策变量是:
P_dg_adjust:DG运营商的出力调整量。
3. 模型求解:
主从博弈模型的求解通常采用逆向归纳法。首先,求解跟随者(DG运营商)在给定领导者策略下的最优反应函数,即DG运营商根据配电公司制定的补偿电价,确定自身的最优出力调整量。然后,将DG运营商的最优反应函数代入领导者(配电公司)的目标函数,求解领导者的最优策略,即确定最优的补偿电价,使得配电公司自身的目标函数达到最优。
阻塞管理策略实施:
基于主从博弈的阻塞管理策略的具体实施步骤如下:
- 数据采集:
配电公司收集电网实时运行数据,包括线路电流、电压、DG出力等。
- 阻塞识别:
配电公司根据采集到的数据,判断是否存在线路阻塞风险,并评估阻塞程度。
- 博弈模型建立:
配电公司根据电网拓扑结构、DG分布情况、负荷预测等信息,建立主从博弈模型。
- 模型求解:
配电公司通过求解主从博弈模型,确定最优的补偿电价和DG运营商的出力调整量。
- 信息发布:
配电公司将补偿电价和DG运营商的出力调整量信息发布给DG运营商。
- 出力调整:
DG运营商根据配电公司的指令,调整自身的出力。
- 运行监控:
配电公司实时监控电网运行状态,评估阻塞管理效果,并根据需要调整策略。
⛳️ 运行结果

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