18、社区多能源管理与点对点能源交易优化调度策略研究

社区多能源管理与点对点能源交易优化调度策略研究

1. 研究背景与目标

在能源管理领域，虽然前人对某些特性有较为完整的描述，但很少有文献结合多种优化算法的优势来阐述观点。ADMM算法兼具对偶上升法的可分解性和乘子法的良好收敛性，同时能保证社区多主体管理场景下信息传输的隐私性。因此，有必要使用ADMM算法来优化社区多能源管理和点对点（P2P）能源交易的多参数场景配置。

研究目标是构建适用于单一社区多个产消者的点对点交易模型，以用户生产成本为优化目标，设计基于ADMM算法的迭代算法，获得使每个用户基本成本最小化的最优解，并分析点对点交易和电热联合调度的效益。

2. 社区点对点交易模型

2.1 系统建模

系统中的能源流设计如图1所示（此处虽未给出图，但原文有提及）。

2.2 社区模型

社区包含N个用户，用户集表示为N。每个用户拥有光伏（PV）设备、热电联产（CHP）设备和储能系统（ESS）。用户通过电缆与电力零售商和其他用户连接，进行电能的买卖，电力零售商直接连接主电网。同时，用户通过天然气输送管道与天然气供应公司连接，购买天然气。用户根据每日可再生能源发电预测值、负荷和热能需求来决定能源计划，用户i的电能和热能负荷不可改变，其预测的电能负荷和热能负荷分别用相应符号表示。

2.3 ESS模型

每个用户都有一个ESS。定义$c_i := {c_{i,t}, ∀t}$和$d_i := {d_{i,t}, ∀t}$分别表示用户i的储能系统在时间t的充电和放电速率向量。储能系统的运行限制条件如下：
1. $0 ≤ c_{i,t} ≤ C_{ch}^i$