智能能源枢纽实现P2P能源共享

面向智慧城市的一种智能能源枢纽：实现点对点能源共享与交易

I. 引言

全球大多数城市（尤其是大城市）的主管部门正试图利用信息与通信技术（ICTs）的优势，以改善居民的生活方式及其生产效率。传统城市正在通过采用智能技术[1]，建设智能家居服务、医疗保健系统、治理、交通、教育和商业设施等智能基础设施，向智慧城市转型。能源系统在城市现代化进程中发挥着关键作用，因为几乎所有活动都依赖于能源（包括电力和燃气），且城市地区各项服务的能源消耗水平远高于其他地区，例如农村和郊区。尽管能源系统是智慧城市的关键组成部分，但从这一角度对其进行管理的努力却非常有限。因此，这些智慧城市需要具备有效管理来自太阳能、风能和电池储能系统等可再生和可持续能源的能力。

一种基于多向量能源系统的智慧城市可持续能源管理系统在[2]中被提出，其中电力和燃气被视为两种不同类型的服务所消耗的能源。然而，能源管理系统在此方面作用较小，因为相关成本较低，且这些能源由一些固定供应商提供，消费者的选择有限，而电力系统则为用户提供了多种选择。此外，可再生能源（RESs）的有效利用将使这些城市更加可持续。

智慧城市中的不同设施目前正在其场所内集成可再生能源系统（RESs），以减少电费并实现自给自足，通过自行发电来满足用电需求[3]。然而，这些可再生能源系统的大部分尚未得到有效利用，例如居民家庭无法完全消耗其屋顶太阳能系统所产生的电力，因为太阳能发电高峰与这些设施的用电低峰不匹配，其他设施也存在类似情况。目前，这种过剩能源以较低的上网电价（feed-in tariff）回馈至电网，而该价格远低于公用事业电价（即客户支付的电价）[4]。尽管可以利用储能系统（ESSs）将能源储存起来供日后使用，但产消者需要为此进行额外投资，且在电池充满后仍可能出现能源过剩的情况。因此，现有框架未能为可再生能源系统的利用提供成本效益高的解决方案。

通过在智慧城市内的不同设施之间共享能源，可以提高电力系统的经济效率[5],[3]。在这种情况下，主要的技术挑战在于不同发电源与用电设施（即产消者和消费者）之间的动态交互。此外，针对这些发电源的控制操作需要根据从其他设施获取的信息进行频繁调整[6]。在智慧城市中进行能源共享与交易时，通信基础设施至关重要，因为这些活动依赖于各设施的关键信息（如能源短缺与过剩）。目前尚不存在一种能源管理系统或能源枢纽，能够综合考虑所有这些特性以支持智慧城市的能源共享与交易。

本文旨在设计一个智能能源枢纽（SEH）针对智慧城市，通过考虑点对点能源共享与交易的三个综合特性：（i）广义智能电网通信（SGC）基础设施，（ii）用于鲁棒功率共享的非线性分布式控制方案，以及（iii）能源交易框架。所提出的SEH的SGC框架被开发用于通过直接和中继辅助的通信方案，从现有智能设施中获取来自智慧城市的各个产消者和消费者的信息。该非线性分布式控制方案在考虑不同发电源的所有非线性和动态特性的同时，利用相邻发电机的信息进行实施。最后，采用非合作博弈的概念建立能源交易框架，以最大化参与能源共享各方的经济效益，并通过一个案例研究简要概述了实施方案及结果，验证了所提出的SEH的可行性。

II. 智慧城市中的能源系统概述及所提出的SEH架构

从发电与用电的角度来看，智慧城市内的主要服务如图1所示。在市中心附近分布着众多小型工业，这些工业对经济有重要贡献。由于减少温室气体排放是智慧城市的重点任务，这些工业目前正专注于基于可再生能源系统（主要是太阳能、风能和储能系统）的现场发电。电动汽车（汽车、公共汽车、有轨电车、火车等）正在取代传统的载客车辆，将占据能源消耗的很大一部分。此外，这些电动汽车的电池可根据不同情况用于向不同设施供电。目前，卫生、教育和社区服务已开始自主发电，因其在太阳能发电高峰期间的能耗模式降低了电费。居民和商业服务正在集成屋顶太阳能系统以减少电费。信息与通信技术服务被视为智慧城市的中枢，需要能源来为市民提供服务。因此，能源系统（特别是可持续能源系统）可被视为智慧城市的主要驱动力，因为能源是运行所有服务所必需的。如图1所示，安装在不同设施中的主要发电源考虑了太阳能、风能以及储能系统。由于基于氢的发电使用正在增加，燃料电池也被视为一种选择，而柴油发电机则作为备用发电机，在紧急情况下提供电力。

智慧城市中某项服务（例如购物中心、工业）所产生的能源可能不足以满足其自身需求。同样，某些服务不会使用其生产的全部能源（例如住宅服务）。因此，在同一时刻将出现能源短缺和过剩，而目前智慧城市的能源平衡是通过从电网采购能源（以弥补短缺）或向电网输送能源（以利用过剩能源）来保障的。所提出的SEH会收集现有服务的信息，并且其自身具备SGC框架，能够直接从产消者和消费者收集信息，而不提供任何直接控制服务。用于调节电力以确保电力共享和交易，或计算不同家庭的经济效益。SEH中的分布式控制方案利用SGC系统中相邻发电机的信息，并相应地生成控制信号来调节发电机。P2P能源交易平台在SEH中使用相同的信息以及预定义的价格范围，为每个产消者或消费者计算经济效益。所提出的SEH这三个主要组件的详细信息将在以下章节中提供。

III. 用于点对点能源共享与交易的SGC框架

为了实现高效的点对点能源共享与交易，能源过剩（E）/短缺（D）的信息需要以高可靠性和低延迟传输至SEH，以便控制器执行适当的控制操作，并使交易框架启动能源交易[7]。智能电网通信方案可以采用多种技术，如电力线通信、Wi-Fi、无线网状网络、WiMAX、蜂窝网络、窄带物联网（NB-IoT）协议以及远距离广域网（LoRaWAN）[8]。然而，针对点对点能源交易的通信架构设计必须充分考虑此类系统独特的信息交换需求。

所提出的SEH的SGC方案设计为能够通过多种方式（例如，与卖家或买家直接或间接通信）与智慧城市中的不同服务进行通信。在直接通信框架中，每个买家或卖家都可以如图2所示直接与SEH通信，这被称为非合作直接通信方法。同时，所提出的SGC框架可以实现间接通信，即买家或卖家通过非活跃用户或信息与通信技术服务与SEH通信，这被称为协作中继辅助通信，其中非活跃用户或信息与通信技术服务充当中继。以下小节将简要概述所提出的SEH的这两种方案。

A. 非合作式直接通信

在此方案中，每个参与者（卖家或买家）使用独立的时隙直接向SEH发送能源过剩/短缺信息。这意味着在 i th时隙， i th参与者将能量盈余/不足信息打包并调制为 x i =进行发送 {Ei, Di}以及图2中SEH内的SGC中心接收此信息作为：

$$ y_{SGC,i} = h_{i,SGC}x_i + n_{SGC} \quad (1) $$

其中 $ h_{i,SGC} $ 表示均值为零、方差为 $ v_i $ 的瑞利衰落信道增益系数， $ n_{SGC} $ 是均值为零、方差为 $ N_0 / 2 $ 的SEH处的加性白高斯噪声（AWGN）， $ N_0 $ 为噪声功率。

SEH中的SGC中心随后执行最大似然（ML）解码，并估计能量盈余/不足信息为 $ \hat{x}_i $。这些解码后的信息随后被发送至分布式控制中心（DCC），以执行相应的能源共享并启动能量交易活动，其解码方式与(1)类似。DCC相应地更新各个控制器的控制操作，同时能源交易框架也据此启动能源共享。如果参与者不在SGC中心的通信范围内，该通信系统可能会失效或变慢，这将严重影响能源共享与交易活动，而通过采用下一部分所述的协作中继辅助通信系统可克服这一问题。

B. 协作中继辅助通信

所提出的协作中继辅助方案允许在某一特定时隙内，多个参与者同时进行信息交换，中间通信中继接收这些信息的总和。例如，参与者 i 和 j 传输其能源过剩/短缺信息，而 kth 通信中继接收

$$ y_k = h_{i,k}x_i + h_{j,k}x_j + n_k \quad (2) $$

其中所有符号的含义与之前所述相似，信道增益系数位于相应的服务节点和中间中继节点之间。中继节点可采用解码-转发方式对信号之和进行解码，或采用放大-转发方式直接将信号转发至SGC中心。中间中继节点在将估计出的信号乘以某些已知系数后，将其转发至SGC中心。这些系数的选择确保其位于其他参与者信道的零空间内。随后，SGC中心对接收信号进行估计，并将信息共享给分布式控制中心及能源交易框架。最后，该通信框架通过分布式控制中心转发有关能源共享以及交易活动的解码信号。

就频谱效率而言，非协作直接通信方案将需要 $ 2L $ 个时隙用于 L 参与者之间的完整信息交换。另一方面，对于协作中继辅助方案，针对 k 组的 m 参与者，其中 $ L = km $；$ 2(m^2 + L/2) $ 个时隙将是必需的。因此，协作中继辅助方案可以在略微增加解码复杂度和更多中继节点数量的代价下提供更高的频谱效率。此外，第二种通信方案的有效性将取决于是否能够最优地选择通信中继节点。由于市场区间相当大，通信速度并不是主要问题。然而，如果采用长期演进（LTE）或4G技术，则在参与者之间进行信息共享的通信速度将在10-20毫秒范围内。最后，该通信平台提供的信息有助于智慧城市中不同设施之间的能源共享与交易，如下所述。

IV. 能源共享的分布式控制方案

智慧城市中的能源系统主要包含中小型可再生能源系统、柴油发电机、燃料电池和储能系统（ESS）。由于这些可再生能源系统的输出功率严重依赖环境条件（如温度、阳光和风速），其输出功率变化显著，而智慧城市中的负荷也在持续变化。发电与负荷的随机变化为实时运行带来了新的挑战，限制了更多可再生能源系统的集成，因为这些变化引入了高度非线性。此外，在智慧城市中，能源与负荷彼此靠近，即发电机与负荷之间因地理位置接近而产生直接的动态交互互连以及这些发电机输出功率的任何变化都会影响相互共享电力的产消者或消费者。因此，需要设计控制方案，通过处理所有这些非线性因素来最小化这些交互。目前，针对每个能源设计了使用发电机本地信息的分散控制器[9]。因此，这些控制器无法消除或最小化用于其他服务的发电机的动态交互。

分布式控制器能够获取邻近服务中发电机和控制器的信息[10]。然而，现有的分布式控制器存在多个问题，其中参数和外部干扰被视为主要问题。

图3展示了智慧城市的SEH分布式控制结构，其中所有能源通过电力线路和通信线路相互连接。此外，这些能源的控制器彼此相互通信，从而实现无需或极少交互的能源共享。实际上，这些控制器的设定值由SEH根据能源短缺和过剩情况确定。各能源的控制器随后调节其输出功率以实现能源共享，值得注意的是，控制器与点对点能源交易框架基于从SGC中心接收到的信息同时运行。本文针对SEH中的分布式控制中心（DCC）提出了一种鲁棒的非线性反馈线性化自适应分布式控制方案，该方案能够确保全局运行（即不限于运行点），并具有应对参数不确定性和外部干扰的鲁棒性。通过应用分布式反馈线性化方案的概念，用于调节各能源输出功率的控制信号（ui）为[10]：

$$ u_i = \frac{v_i - a_i(x_i, r_i)}{b_i(x_i, r_i)} \quad (3) $$

其中 $ v_i = -K_i z_i + c_{ij} \sum_{j=1}^{n} (y_j - y_{jd}) $ 是一个虚拟的控制输入， $ K_i $ 为反馈增益， $ z_i $ 为通过反馈线性化过程得到的变换状态， $ c_{ij} $ 为能源的耦合强度， $ y_j $ 为其他能源的输出， $ y_{jd} $ 为其他能源的期望输出； $ a_i $ 和 $ b_i $ 为能源不同特性的非线性函数； $ r_i = s_i(p_i, q_i) $ 为参数的广义表示。方程(3)中的参数可视为未知量( $ \theta_i \equiv r_i $ )，并通过自适应律 $ \dot{\theta} i = -\gamma_i f_i(x_i, \theta_i)(y_i - y {id}) $ 进行估计，其中 $ \gamma_i $ 为自适应增益。因此，方程(3)中的控制输入将调节每个能源的输出功率，以确保在不影响智慧城市中其他能源源的情况下实现所需的功率分配。该控制器还协助点对点能源交易框架执行实际的交易活动，并计算卖方和买方的激励，如下一节所述。

V. 点对点能源交易框架

点对点能源交易框架基于智慧城市中不同服务的能源短缺与过剩信息，由SGC中心提供。根据这些信息，如前所述，所有这些服务可被分类为买方或卖方，如图4所示，其中展示了嵌入SEH的完整能源交易框架。从该图可以看出，能源交易包含四个步骤：（i）来自SGC的能源信息，（ii）竞价，（iii）优先级排序，以及（iv）能源共享与交易。在此方案开始时，SEH确定买方和卖方，并代表它们参与竞价过程，以进行能源的买卖。竞价过程可建模为领导者-跟随者博弈[11]或双边拍卖[12]。此外，领导者-跟随者博弈与双边拍卖可结合使用，所提出的交易框架正是通过结合这两种方法而构建，以充分利用它们的优势。

本地市场中的能源交易（出售或购买）将由智能能源中心决定，卖家仅共享其过剩能源信息，而买方将在预定义的价格范围内进行竞价。该竞价机制将确保市场出清价格，并据此确定控制器的设定点。此处采用分布式控制器以最小化不同能源之间的动态交互，此类交互可被明确识别。

如图3所示。在此框架中，卖家被视为领导者，拥有更多权力来选择买家以出售其过剩能源。所提出的点对点交易框架基于预定义范围运行，其中 $ r_{FiT} $ 为上网电价（FiT）， $ r_b $ 为投标价格， $ r_{UR} $ 为公用事业费率（UR）。这种机制使交易对买方和卖家都更具吸引力，因为不存在以等于或低于上网电价（FiT）的价格出售过剩能源的情况；同样，如果价格高于公用事业费率（UR），买家也不会购买能源。

根据此投标价格，SEH按如下方式计算买家和卖家的效用：

$$
U_s = E_E \times r_b - E_L \times r_b \
U_b = E_S \times r_b
\quad (4)
$$

其中， $ U_s $ 和 $ U_b $ 分别为买方和卖家的效用； $ E_E $ 和 $ E_S $ 分别为能源过剩和能源短缺； $ E_L $ 为能源从卖家传输至买家过程中的能源损耗。值得注意的是，大多数现有的交易框架在能源交易过程中未考虑该损耗，尽管其在决策中起着重要作用。竞价过程将持续进行，直到买家和卖家就一个满足双方期望效用的价格达成一致，并达到图4所示的均衡点。该均衡点需在市场区间（∆t）内实现，即拍卖必须在 ∆t 周期内完成清算。

由于买方和卖方都参与竞价过程，该框架被称为双重拍卖机制，其中SEH根据[12]中讨论的机制处理竞价。在竞价过程中，SEH为买方和卖方分别创建优先级排序：买方按效用从高到低排序，卖方按效用从低到高排序。均衡点基于如[12]所示的竞价策略确定。能源交易模型本质上是自适应的，主要通过优化买方和卖方的成本函数，以最小化能源购买成本并最大化能源销售价格。在本研究中，市场区间设定为30分钟，即能源共享按此时间间隔进行，但该区间也可调整为其他任意值。最后，通过SGC框架将信息共享给分布式控制中心（DCC），由DCC确认能源交易的可行性，并通过调节控制操作将过剩能源与可行的买方进行交易。所有这些信息可被构建成一个非合作多参与者博弈，如[11]所示。

最后，所提出的交易框架根据拍卖中的交易能源和结算价格计算每项服务的能源交易收益。共享设施大量出现在智慧城市，市民可以共同投资，例如公寓楼的居民。SEH中的能源交易框架还使用贡献因子计算此类设施的收益，如[12]中所述。所提出的能源交易框架具有可扩展性和可适应性，能够整合各种策略，以满足智慧城市中市民的需求。双边拍卖可以在任何在线平台上进行，基于从现场设备收集的信息，这些设备主要是用于收集能源信息的传感器。

VI. SEH的应用与仿真结果

所提出的SEH可以以极少的修改在任何现有基础设施上实现。低成本传感器可以部署在智慧城市内的不同位置（特别是发电机、负荷或智能电表处）。随后，可以使用所提出的SGC框架来交换不同实体之间的信息，如前所述。所有与控制器设定值、能源共享和交易相关的计算都可以通过基于云的系统完成，该系统可集成现有的用于在线交易的安全支付网关来处理支付，或向参与者开具账单，并提供多种支付选项。因此，现有的智能电网基础设施可以轻松采用所提出的SEH。

从[12]可以看出，在不使用任何通信平台的情况下进行能源共享的好处，该图显示了在多户住宅楼中，参与和非参与的公寓通过能源共享与交易节省了电费。此外，参与的公寓可在七年之内收回其在分布式能源资源（DERs）上的投资，这似乎是一项合理的投资，且它们对电网的依赖减少了高达80%[12]。类似地，分布式控制器在最小化动态交互方面的作用可参见[10]。此处还说明了通信错误对参与者发送的关于能源过剩/短缺信息的影响。当某个参与者尝试传输1926瓦的能源过剩/短缺信息时，考虑了一个特定的时间间隔。

图5(a)显示了当参与者与中继节点之间的信道增益（CGs）被视为200时，中继辅助通信方案的错误概率。它还显示了直连通信方案在CGs为100和10时的性能。当中继增益较高时，中继辅助方案的表现略优于直连方案。当参与者与控制中心之间的直接链接较弱时，中继辅助方案可以显著优于直连方案。图5(b)展示了不同通信方案下控制中心如何解码能量盈余/不足信息。当噪声功率较高时，解码信息与实际值有显著差异。对于直连通信方案，当参与者与控制中心之间的信道条件恶化时，可能会出现1∼2 dB的信噪比（SNR）损失，相较于中继辅助方案。然而，可以说当信道条件从中等至良好时，所提出的SEH的三个部分在实践中都是可行的。

分布式控制器根据需求调节与不同能源配合使用的转换器的开关信号。该点对点能源交易框架在一个包含六户家庭的测试案例中得以实现，其发电与需求数据来源于Ausgrid太阳能家庭用电数据集2012年7月1日的数据。其中，前四户家庭配备了太阳能光伏单元，当日的最大发电功率分别为2.16千瓦、1.02千瓦、1.02千瓦和1.05千瓦，而后两户家庭则未安装任何太阳能面板。本研究中，竞价范围设定为0.113美元/千瓦时至0.20美元/千瓦时。

图6显示了不同家庭在一天中各个时间段售出的电能数量。2号家庭由于当天没有能源过剩，因此未出售任何电能。可以看出，由于1号楼具有更高的发电能力，它在大部分时间都有售电行为。3号和4号家庭主要在上午10点之前和下午1点之后作为卖家参与交易。在此案例研究中，市场出清价格在不同的市场区间内变化，范围为0.16美元/千瓦时至0.18美元/千瓦时。根据市场出清价格，1号楼、3号家庭和4号家庭所产生的收入分别为4.80美元、0.07美元和0.05美元。由于3号和4号家庭共享的电能数量远低于1号楼，因此其收入较低。因此，所提出的SEH能够实现不同家庭之间的能源共享与交易，同时帮助产生一定的收入。

VII. 结论与未来研究方向

本文提出了一种适用于智慧城市的智能能源中心，该中心拥有自身的通信平台，同时具备与现有通信设施进行通信的能力。智能电网通信方案通过为消费者和产消者提供多种通信选项（包括与现有的信息与通信技术服务通信、直接通信以及利用非活跃用户间接通信），确保了系统的可靠性。该中心内的非线性分布式控制器能够在任何条件下确保系统的稳定安全运行，无论智慧城市中的市民如何改变其能源使用模式。能源交易框架在考虑能源系统物理特性的前提下，为消费者和产消者提供了最大化其经济激励的益处，其中包括对个体和共享发电系统的盈利能力分析。此外，该框架具有可扩展性，可通过结合新的通信、控制和能源交易框架与现有功能进行升级。

大规模部署的智慧城市容易受到网络攻击，因为许多买家、卖家甚至第三方可能干扰能源交易。未来工作将致力于开发抗攻击智能能源枢纽。此外，可以通过向智慧城市的市民提供基于其能耗特征的电器性能咨询服务来改变电费计费系统。这将帮助他们做出更换电器的决策，未来还可通过机器学习技术对智能电表数据进行分解，并轻松集成到智能能源中心中。