基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度【分层模型】附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着全球气候变化的日益严峻和能源危机的持续加剧，构建低碳、高效、经济的综合能源系统（Integrated Energy System, IES）已成为能源领域的研究热点。区域综合能源系统（Regional Integrated Energy System, RIES）作为实现多能互补、梯级利用的关键载体，其优化调度面临着复杂的挑战。本文提出一种基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度分层模型。该模型充分考虑了RIES中不同利益主体的异质性和博弈关系，将调度问题分解为上层能源供应主体与下层能源用户之间的主从博弈。上层以能源供应商为领导者，追求系统运行总成本和碳排放的最小化；下层以能源用户为跟随者，通过调整用能策略以最小化自身用能成本。通过构建双层优化模型，并采用相应的求解算法，实现了RIES在不同运行场景下的低碳经济优化调度，为RIES的规划、设计与运行提供了理论指导和技术支撑。

关键词

区域综合能源系统；低碳经济；优化调度；主从博弈；分层模型；多主体

1. 引言

传统能源系统以单一能源形式为主，存在能源利用效率低下、碳排放量大、抗风险能力弱等问题。综合能源系统通过整合电力、热力、燃气、冷力等多种能源形式，实现能源的协同生产、传输、分配和消费，具有显著的能源效率提升和碳排放削减潜力。特别是在“双碳”目标背景下，RIES的建设与发展对于构建新型电力系统、推动能源结构转型具有重要意义。

RIES的优化调度旨在平衡系统运行的经济性、可靠性和环境友好性。然而，RIES内部包含多个具有独立决策能力的利益主体，例如能源供应商（包括发电厂、供热厂、燃气公司等）、储能运营商、以及各类能源用户（包括居民、商业、工业用户等）。这些主体之间存在复杂的利益冲突与合作关系。例如，能源供应商希望最大化利润或最小化运营成本，而能源用户则希望最小化用能成本。这种多主体之间的相互作用和决策过程，使得RIES的优化调度问题呈现出显著的博弈特性。

目前，RIES的优化调度研究主要集中在单目标或多目标的线性/非线性规划、鲁棒优化、随机优化等方面。虽然这些方法在一定程度上解决了RIES的调度问题，但往往将所有主体视为一个整体，忽略了主体间的独立决策行为和博弈关系，导致优化结果可能无法充分反映实际运行情况，甚至引发局部主体的抵制行为。因此，引入博弈论方法，特别是主从博弈理论，来解决RIES的多主体优化调度问题，具有重要的理论价值和实践意义。

主从博弈，又称Stackelberg博弈，是一种重要的动态博弈形式，适用于存在领导者和跟随者关系的决策问题。在RIES中，能源供应商通常扮演领导者角色，通过制定能源价格、分配策略等影响能源用户的决策；而能源用户则作为跟随者，根据供应商的策略调整自身的用能行为。这种层级结构与主从博弈的特点高度契合。

本文旨在构建一种基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度分层模型。该模型能够有效地处理RIES中各主体之间的决策耦合和利益冲突，从而实现系统的整体优化。

2. 区域综合能源系统模型

一个典型的区域综合能源系统通常包括以下主要组成部分：

能源生产单元：
包括燃气轮机、热电联产（CHP）机组、光伏（PV）发电、风力发电（WT）、燃气锅炉、电锅炉等。
能源转换单元：
包括电转气设备、吸收式制冷机等，实现不同能源形式之间的转换。
能源存储单元：
包括电储能（电池）、热储能、气储能等，用于平抑能源波动，提高系统灵活性。
能源负荷：
包括电负荷、热负荷、冷负荷、气负荷等。
外部电网/气网：
实现与外部能源网络的互联互通，进行电力/天然气交易。

2.1 能源生产单元模型

燃气轮机（GT）：
将天然气转换为电能，并伴随部分余热产生。
热电联产（CHP）：
同时产出电能和热能，具有较高的能源利用效率。
可再生能源（PV, WT）：
发电量具有间歇性和波动性，需考虑其不确定性。
锅炉（燃气锅炉、电锅炉）：
将燃料转换为热能。

2.2 能源转换单元模型

电转气（P2G）：
将电能转化为天然气储存或利用。
吸收式制冷机（Absorption Chiller）：
利用热能进行制冷。

2.3 能源存储单元模型

储能设备的充放电过程、容量限制和效率等均需纳入模型。

2.4 负荷模型

各类负荷通常具有日/月/年周期性变化规律，可通过历史数据进行预测。

2.5 能源交易模型

考虑与外部电网和气网的购售电/气价格，以及不同时段的价格差异。

3. 基于主从博弈的低碳经济优化调度分层模型

本文提出的RIES低碳经济优化调度模型是一个双层优化问题，上层为能源供应商的决策问题，下层为能源用户的决策问题。

3.1 上层模型：能源供应商的调度问题（领导者）

能源供应商的目标是最小化RIES的总运行成本和碳排放，同时满足能源用户的需求。上层模型的决策变量包括：

各能源生产单元的出力。
各能源转换单元的运行状态。
各储能设备的充放电功率。
与外部电网/气网的交易量。
（可选）能源价格的制定（如果能源供应商具有定价权）。

上层目标函数：

最小化系统总成本 = 运行成本 + 碳排放成本

其中：

运行成本：
包括燃料成本、运维成本、购电/气成本等。
碳排放成本：
碳排放量乘以碳交易价格。碳排放主要来源于燃气轮机、CHP和燃气锅炉等燃烧化石燃料的设备。

上层约束：

能量平衡约束：
RIES内部电、热、冷、气等各类能源的产出与消耗平衡。
设备运行约束：
各能源生产、转换、存储设备的容量限制、爬坡速率限制等。
与外部网络接口约束：
与外部电网/气网的交易容量限制。
（可选）市场约束：
如果能源供应商具有定价权，还需要考虑市场供需关系和价格弹性。

3.2 下层模型：能源用户的用能问题（跟随者）

能源用户根据上层能源供应商提供的能源价格，调整自身的用能策略，以最小化自身的用能成本。下层模型的决策变量包括：

各类能源负荷的分配（如果用户拥有多能源供应选择）。
（可选）用户侧储能的充放电策略。
（可选）用户侧可控负荷的调度（如通过需求响应机制）。

下层目标函数：

最小化用户用能成本 = 购电成本 + 购热成本 + 购冷成本 + 购气成本

下层约束：

负荷需求满足约束：
保证用户在各个时段的能源需求得到满足。
用户侧设备运行约束：
如果用户拥有自己的储能或可控负荷，需要考虑其运行特性。

3.3 主从博弈求解方法

双层优化问题通常是非凸且难以直接求解的。常用的求解方法包括：

KKT条件法：
将下层问题的最优性条件（KKT条件）代入上层问题，将双层优化问题转化为一个单层混合整数非线性规划（MINLP）问题。然而，KKT条件通常会引入互补松弛条件，需要引入大M法或二值变量进行线性化，增加了问题的复杂度。
智能优化算法：
如遗传算法、粒子群算法等，通过迭代搜索的方式求解双层问题。但这类算法通常无法保证全局最优解，且计算效率较低。
内点法/分解算法：
将上下层问题进行分解，通过迭代的方式交替求解上下层问题，直到收敛。
对偶理论/对偶分解：
利用对偶理论将下层问题转化为其对偶形式，然后代入上层问题。

本文建议采用基于KKT条件转化的方法，将下层能源用户的优化问题转化为其KKT条件，并将其作为上层能源供应商优化问题的约束。由于下层问题通常是凸优化问题，其KKT条件是必要且充分的。这种转化将双层优化问题转换为一个单层的混合整数线性规划（MILP）或混合整数非线性规划（MINLP）问题，从而可以使用商业优化软件（如CPLEX, Gurobi）进行求解。

4. 低碳经济优化调度的具体实现

4.1 碳排放建模

4.2 需求响应（可选）

为了更好地实现低碳经济运行，可以在下层模型中引入需求响应机制。需求响应允许用户根据电价变化调整用能模式，例如在电价较低时段增加用电量，在电价较高时段减少用电量。这有助于削峰填谷，平抑负荷波动，从而减少对高峰时段高碳排放机组的依赖。

4.3 不确定性处理

RIES中可再生能源的出力和负荷需求都存在不确定性。为了提高调度的鲁棒性，可以采用以下方法：

场景分析法：
针对不同的风光出力和负荷预测场景，进行多场景优化，并根据各场景的发生概率进行加权平均。
鲁棒优化：
考虑最坏情况下的不确定性，保证系统在一定不确定性范围内都能满足约束。
随机优化：
建立概率模型，考虑不确定变量的概率分布。

在本文的框架下，可以通过生成多组可再生能源出力和负荷预测场景，并在上层模型中以期望值最小化或风险规避的形式进行优化。

5. 案例分析与结果讨论（此处为虚拟内容，实际需通过仿真实现）

为了验证所提模型的有效性，本文将构建一个典型的RIES案例，包含燃气轮机、CHP、光伏、储能、电负荷、热负荷等。通过设置不同的运行场景（如不同季节、不同碳交易价格等），进行仿真计算。

预期结果：

经济性提升：
与传统调度方法相比，基于主从博弈的调度模型能够更好地协调各主体利益，降低RIES的总运行成本和用户的用能成本。
低碳化效果：
通过优化能源配置和调度策略，显著降低系统的碳排放量。
系统灵活性增强：
储能和需求响应的引入，将提高RIES对可再生能源波动和负荷变化的适应能力。
主体利益协调：
证明了主从博弈模型在解决多主体利益冲突方面的有效性，避免了因忽略主体独立性而导致的调度失衡。

讨论内容：

分析不同碳交易价格对RIES调度策略的影响。
评估需求响应在低碳经济调度中的作用。
探讨不同可再生能源渗透率对系统运行的影响。
比较与传统集中式优化方法的优劣。

6. 结论与展望

本文提出了一种基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度分层模型。该模型将RIES的优化调度问题分解为上层能源供应商和下层能源用户之间的主从博弈，通过引入KKT条件将双层问题转化为单层混合整数规划问题进行求解。

该模型不仅能够实现RIES的经济运行和碳排放削减，更重要的是，它充分考虑了系统中各利益主体的独立决策行为和博弈关系，使得优化结果更具实际指导意义，有助于促进RIES的健康发展。

未来研究方向：

动态主从博弈：
考虑RIES运行的动态性，研究多阶段、多时段的主从博弈调度策略。
多领导者/多跟随者博弈：
如果RIES中存在多个具有领导者地位的能源供应商或多个相互影响的能源用户群体，需要研究更复杂的博弈模型，如Nash博弈、Stackelberg Stackelberg博弈等。
不确定性下的鲁棒/随机主从博弈：
进一步考虑可再生能源和负荷不确定性对博弈结果的影响，并开发相应的鲁棒或随机主从博弈模型。
信息不对称：
考虑各主体之间信息不对称的情况，研究信息披露和激励机制对博弈结果的影响。
实际工程应用与验证：
将所提模型应用于实际RIES项目，通过实际数据验证模型的有效性和实用性。
与其他先进技术的融合：
将主从博弈与人工智能、大数据等技术深度融合，开发更智能、更高效的RIES优化调度系统。