本發(fā)明涉及居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法，特別是涉及一種基于非合作博弈的居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

需求側(cè)作為智能電網(wǎng)重要組成部分，需求側(cè)資源在電網(wǎng)中的調(diào)控作用也逐漸顯現(xiàn)出來，并以需求響應(yīng)的形式和電網(wǎng)進(jìn)行雙向互動。在需求側(cè)資源中，居民用戶用電量占社會總用電量的36.6％，但是單個用戶負(fù)荷彈性水平較低，達(dá)不到參與需求響應(yīng)的最低水平。因此，可以通過負(fù)荷聚合商聚合用戶柔性負(fù)荷資源以便達(dá)到參與需求響應(yīng)的最低水平，從而參與到電網(wǎng)調(diào)度。作為新興的獨立售電組織，聚合商通過整合需求響應(yīng)資源售賣給電力公司調(diào)度部門，并從中獲得一定的利潤。聚合商的出現(xiàn)不僅可以將居民用戶側(cè)需求響應(yīng)資源引入市場交易，提高需求響應(yīng)的效益，還可以幫助用戶形成高效的用電方式，提高終端用電效率。

目前，國內(nèi)關(guān)于負(fù)荷聚合商的研究尚處于起步階段，研究內(nèi)容多是以一種負(fù)荷作為聚合商調(diào)控對象(如空調(diào)、電動汽車)或者并未指出具體的調(diào)控對象，很少有考慮在用戶擁有多種不同特性的柔性負(fù)荷情況下，研究聚合商對這些負(fù)荷的調(diào)度和控制策略。然而，現(xiàn)實生活中居民用戶一般都會有多種柔性負(fù)荷，聚合商針對不同負(fù)荷的調(diào)控調(diào)度對用戶產(chǎn)生的影響不同，從而給予用戶的補償費用也不盡相同。例如，聚合商對用戶空調(diào)進(jìn)行調(diào)控時，用戶的舒適度會受到較大的影響；而聚合商對電動汽車進(jìn)行調(diào)控時，只需電動汽車蓄電量滿足用戶出行條件就不會對用戶產(chǎn)生任何影響。另外，目前鮮有文章考慮利用非合作博弈思想對聚合商負(fù)荷削減投標(biāo)量進(jìn)行優(yōu)化決策。

由此可見，當(dāng)前尚未有通過運用非合作博弈思想對居民各類家庭負(fù)荷進(jìn)行雙層調(diào)度優(yōu)化。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是提供一種能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷的基于非合作博弈的居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法。

技術(shù)方案：為達(dá)到此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明所述的基于非合作博弈的居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：

S1：針對上層市場側(cè)，構(gòu)建負(fù)荷聚合商非合作博弈模型；

S2：針對下層用戶側(cè)，構(gòu)建居民負(fù)荷實時調(diào)度模型；

S3：通過求解非合作博弈模型以及實時調(diào)度模型，負(fù)荷聚合商獲得最優(yōu)的負(fù)荷削減投標(biāo)量以及最合理的負(fù)荷調(diào)度策略。

進(jìn)一步，所述步驟S1中的負(fù)荷聚合商非合作博弈模型的構(gòu)建包括以下步驟：

S1.1：計算所有聚合商在時段h總負(fù)荷削減量

式(1)中，為聚合商n在h時段負(fù)荷削減量，1≤n≤N，1≤h≤H；

S1.2：計算電網(wǎng)調(diào)度部門支付給聚合商的費用p_h：

式(2)中，a_h＜0，b_h＞0為只與h相關(guān)的常量，L_h為時段h預(yù)測負(fù)荷量；

S1.3：根據(jù)負(fù)荷特性將居民負(fù)荷分為I類負(fù)荷、II類負(fù)荷和III類負(fù)荷，其中，I類負(fù)荷可轉(zhuǎn)移可中斷，II類負(fù)荷可轉(zhuǎn)移不可中斷，III類負(fù)荷不可轉(zhuǎn)移可間歇性中斷；

S1.4：計算聚合商n在削峰時段的總利潤

式(3)中，表示聚合商n的負(fù)荷削減策略，為聚合商n的負(fù)荷削減量；λ_i為聚合商對第i類負(fù)荷的補償費用，i＝1,2,3，且滿足λ₁＜λ₂＜λ₃；為聚合商n的第i類負(fù)荷削減量；表示除了聚合商n以外的其他N-1個聚合商負(fù)荷削減策略。

進(jìn)一步，所述步驟S2中的居民負(fù)荷實時調(diào)度模型的構(gòu)建包括以下步驟：

S2.1：計算聚合商n實際調(diào)度環(huán)節(jié)時段h可以削減的負(fù)荷量

式(4)中，為負(fù)荷在時段h的功率，為第i類負(fù)荷中的一種，為用戶m的第i類負(fù)荷，i＝1,2,3，1≤m≤M，Δh為時間間隔，表示負(fù)荷在時段h的狀態(tài)，表示負(fù)荷處于關(guān)閉狀態(tài)，表示負(fù)荷處于開啟狀態(tài)；

S2.2：以最小化和偏差作為聚合商對用戶負(fù)荷實時調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)，即

式(5)中，為所有需要削減負(fù)荷的時段；

負(fù)荷聚合商在進(jìn)行負(fù)荷調(diào)度時應(yīng)當(dāng)遵守三類負(fù)荷的用電物理約束，其中：

1)I類負(fù)荷的用電物理約束如式(6)所示：

式(6)中，為用戶m負(fù)荷日所需電量，Δh₁為聚合商對I類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔，為I類負(fù)荷可以工作的時段；

2)II類負(fù)荷的用電物理約束如式(7)所示：

式(7)中，為用戶m負(fù)荷日所需電量，Δh₂為聚合商對II類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔，為II類負(fù)荷可以工作的時段，且

3)III類負(fù)荷的用電物理約束如式(8)和式(9)所示：

式(8)中，表示用戶m負(fù)荷最小開通時間，表示用戶m負(fù)荷最大中斷時間，Δh₃為聚合商對III類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔。

有益效果：本發(fā)明公開了一種基于非合作博弈的居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法，將非合作博弈思想引入到需求響應(yīng)當(dāng)中，根據(jù)非合作博弈思想將負(fù)荷聚合商利潤函數(shù)轉(zhuǎn)化為非合作博弈模型，通過求解非合作博弈模型，即尋找納什均衡解，聚合商獲得在峰負(fù)荷時段最優(yōu)的負(fù)荷削減投標(biāo)量，并根據(jù)用戶三類負(fù)荷用電物理特性，基于投標(biāo)量進(jìn)行用戶負(fù)荷最優(yōu)實時調(diào)度，從而在保證用戶舒適度的情況下使得聚合商利潤最大。

附圖說明

圖1為本發(fā)明具體實施方式的居民負(fù)荷雙層調(diào)度的場景圖；

圖2為本發(fā)明具體實施方式中負(fù)荷聚合商最優(yōu)負(fù)荷削減量；

圖3為本發(fā)明具體實施方式中的電網(wǎng)原始負(fù)荷和經(jīng)過負(fù)荷聚合商負(fù)荷削減后的電網(wǎng)負(fù)荷。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步的介紹。

本具體實施方式涉及的居民負(fù)荷雙層調(diào)度場景如圖1所示，在上層市場側(cè)，電力公司調(diào)度部門在日前會根據(jù)歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)對第二天負(fù)荷水平進(jìn)行預(yù)測，確定負(fù)荷峰時段以及各時段關(guān)于負(fù)荷削減的市場價格信息，并將相關(guān)信息通報給所有聚合商。聚合商接收到負(fù)荷和價格信息后，以管轄區(qū)域所有參與負(fù)荷調(diào)度用戶上報的最大柔性負(fù)荷量作為約束條件，和其他聚合商共同進(jìn)行非合作博弈投標(biāo)，以確定各聚合商在每個時段的調(diào)度計劃。在下層用戶側(cè)，聚合商管轄區(qū)域用戶自愿和聚合商簽訂合同，合同內(nèi)容主要涉及用戶參與調(diào)度的柔性負(fù)荷類型以及相應(yīng)的補償機制。為了實現(xiàn)居民負(fù)荷的雙層調(diào)度，電力公司調(diào)度部門和聚合商間均已安裝通信設(shè)備；用戶均已安裝包括智能電表、雙向通信網(wǎng)絡(luò)以及量測數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在內(nèi)的高級量測體系。

本具體實施方式公開了一種基于非合作博弈的居民負(fù)荷雙層調(diào)度優(yōu)化方法，包括以下步驟：

S1：針對上層市場側(cè)，構(gòu)建負(fù)荷聚合商非合作博弈模型；

S2：針對下層用戶側(cè)，構(gòu)建居民負(fù)荷實時調(diào)度模型；

S3：通過求解非合作博弈模型以及實時調(diào)度模型，負(fù)荷聚合商獲得最優(yōu)的負(fù)荷削減投標(biāo)量以及最合理的負(fù)荷調(diào)度策略。

步驟S1中的負(fù)荷聚合商非合作博弈模型的構(gòu)建包括以下步驟：

S1.1：設(shè)博弈模型中共有個負(fù)荷聚合商參與需求響應(yīng)，共有個時段需要削減負(fù)荷，聚合商n在h時段負(fù)荷削減量為1≤n≤N，1≤h≤H，則所有聚合商在時段h總負(fù)荷削減量為：

S1.2：電網(wǎng)調(diào)度部門支付給聚合商的費用按照市場價格來結(jié)算，市場價格通常與負(fù)荷水平之間呈顯著的線性關(guān)系，由此可根據(jù)式(2)計算電網(wǎng)調(diào)度部門支付給聚合商的費用p_h：

式(2)中，a_h＜0，b_h＞0為只與h相關(guān)的常量，L_h為時段h預(yù)測負(fù)荷量；

S1.3：根據(jù)負(fù)荷特性將居民負(fù)荷分為I類負(fù)荷、II類負(fù)荷和III類負(fù)荷，其中，I類負(fù)荷可轉(zhuǎn)移可中斷，如電動汽車、電熱水器等；II類負(fù)荷可轉(zhuǎn)移不可中斷，如洗衣機、洗碗機等；III類負(fù)荷不可轉(zhuǎn)移可間歇性中斷，如空調(diào)、電地暖等；

S1.4：計算聚合商n在削峰時段的總利潤

式(3)中，表示聚合商n的負(fù)荷削減策略，為聚合商n的負(fù)荷削減量；λ_i為聚合商對第i類負(fù)荷的補償費用，i＝1,2,3，且滿足λ₁＜λ₂＜λ₃；為聚合商n的第i類負(fù)荷削減量；表示除了聚合商n以外的其他N-1個聚合商負(fù)荷削減策略。

步驟S2中的居民負(fù)荷實時調(diào)度模型的構(gòu)建包括以下步驟：

S2.1：設(shè)負(fù)荷聚合商n管轄區(qū)域中共有個用戶參加負(fù)荷調(diào)度，計算聚合商n實際調(diào)度環(huán)節(jié)時段h可以削減的負(fù)荷量

式(4)中，為負(fù)荷在時段h的功率，為第i類負(fù)荷中的一種，為用戶m的第i類負(fù)荷，i＝1,2,3，1≤m≤M，Δh為時間間隔，表示負(fù)荷在時段h的狀態(tài)，表示負(fù)荷處于關(guān)閉狀態(tài)，表示負(fù)荷處于開啟狀態(tài)；

S2.2：聚合商在投標(biāo)環(huán)節(jié)經(jīng)過博弈后決策出使自身利潤最大的投標(biāo)策略，但由于用戶負(fù)荷固有的用電物理屬性約束以及聚合商實時調(diào)度時控制變量是離散變量，所以計劃負(fù)荷削減量和實際削減量并不一定總是相同。為了能夠利潤最大化，聚合商會通過控制的開斷狀態(tài)來縮小計劃和實時調(diào)度的偏差。因此，以最小化和偏差作為聚合商對用戶負(fù)荷實時調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)，即

式(5)中，為所有需要削減負(fù)荷的時段；

負(fù)荷聚合商在進(jìn)行負(fù)荷調(diào)度時應(yīng)當(dāng)遵守三類負(fù)荷的用電物理約束，其中：

1)I類負(fù)荷的用電物理約束如式(6)所示：

式(6)中，為用戶m負(fù)荷日所需電量，Δh₁為聚合商對I類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔，為I類負(fù)荷可以工作的時段；

2)II類負(fù)荷的用電物理約束如式(7)所示：

式(7)中，為用戶m負(fù)荷日所需電量，Δh₂為聚合商對II類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔，為II類負(fù)荷可以工作的時段，且

3)III類負(fù)荷的用電物理約束如式(8)和式(9)所示：

式(8)中，表示用戶m負(fù)荷最小開通時間，表示用戶m負(fù)荷最大中斷時間，Δh₃為聚合商對III類負(fù)荷的調(diào)控時間間隔。

本具體實施方式中，圖1場景中有3個負(fù)荷聚合商，聚合商1管轄區(qū)域有8千個用戶愿意參加負(fù)荷調(diào)度，聚合商2、3分別為9千和1萬個用戶愿意參加負(fù)荷調(diào)度，并將用戶按照500戶一組進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度控制。用戶三類負(fù)荷為：(I)類負(fù)荷：電動汽車；(II)類負(fù)荷：洗衣機和洗碗機；(III)類負(fù)荷：空調(diào)。電網(wǎng)部門確定的調(diào)度間隔為Δh＝15min，需要削減負(fù)荷的峰時段為晚上18:00-21:00共12個時段，調(diào)度周期為晚上18:00-次日06:00共48個時段。電網(wǎng)調(diào)度部門設(shè)置的電價參數(shù)為：a_h＝-0.030，b_h＝0.012(h＝1～5和11～12)；a_h＝-0.0272，b_h＝0.013(h＝6～10)。聚合商補償給用戶的費用參數(shù)為：λ₁＝0.152，λ₂＝0.228，λ₃＝0.380。另外，三類負(fù)荷用電物理約束為：電動汽車充電時間段為晚上18:00-次日06:00；用戶洗衣機功率服從[0.4,0.6]kW上的均勻分布，洗碗機功率服從[0.6,1]kW上的均勻分布，洗衣機和洗碗機用電時間段晚上18:00-24:00；空調(diào)功率為1.5kW，空調(diào)使用時段為晚上18:00-次日06:00，受聚合商控制時段為18:00-21:00。

根據(jù)上述數(shù)據(jù)和模型，經(jīng)過計算可得最優(yōu)結(jié)果，如圖2—圖3以及表1所示。圖2為博弈后3個負(fù)荷聚合商在12個時段內(nèi)各自計劃削減的負(fù)荷量，從中可以看出削減量與電網(wǎng)預(yù)測的峰時段負(fù)荷曲線趨勢一致。表1所示為聚合商投標(biāo)與實際削減量的偏差，從中可以看出，出現(xiàn)較大偏差的是聚合商2在時段1的10.67kWh以及聚合商3在時段3的8.50kWh，其余時段偏差均小于1kWh。圖3為調(diào)度優(yōu)化后的電網(wǎng)負(fù)荷曲線，從圖中可以看出峰時段的負(fù)荷大幅度降低，尤其是在尖峰時段6～10，而谷時段通過電動汽車的充電使得負(fù)荷有所上升，因此聚合商對電網(wǎng)負(fù)荷起到了很好的削峰填谷作用。經(jīng)過計算可得，負(fù)荷聚合商1的利潤為8.61千元，聚合商2為9.41千元，聚合商3為10.59千元；管轄區(qū)域1用戶受益為9.13千元，區(qū)域2用戶受益為9.42千元，區(qū)域3用戶受益為10.06千元。從上述分析可以看出，居民負(fù)荷雙層調(diào)度模型可以使得聚合商、調(diào)度部門以及居民用戶均能從中受益。

表1投標(biāo)與實際削減量偏差(kWh)