本發(fā)明涉及微電網(wǎng)優(yōu)化運行領(lǐng)域，尤其涉及一種基于競價均衡的微電網(wǎng)運行方法。

背景技術(shù)：

節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的問題成為世界各國關(guān)注的焦點，能源發(fā)展面臨以可再生能源逐步替代化石能源，建造能源使用的創(chuàng)新體系，以信息技術(shù)徹底改造現(xiàn)有的能源利用體系，最大限度地開發(fā)電網(wǎng)體系的能源效率等挑戰(zhàn)。在可再生能源應(yīng)用中，風(fēng)能、光伏等分布式發(fā)電(Distributed Generation，DG)是未來發(fā)電的重要形式，但由于間歇性和不可控性，如何管控及高效利用DG成為能源領(lǐng)域關(guān)注的重點。微電網(wǎng)在DG與電網(wǎng)之間提供了一個中間層，通過能量管理和控制，避免了間歇性DG對電網(wǎng)的沖擊^[1-3]。以微電網(wǎng)為單元的DG接入方式，能有效提高供電可靠性，但也改變了傳統(tǒng)電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)和運行方式，采用更加智能化的控制手段來優(yōu)化和控制其運行是微電網(wǎng)發(fā)展的趨勢。

由于微電網(wǎng)內(nèi)組成元素的復(fù)雜性及運行方式的靈活性，其優(yōu)化目標(biāo)的實現(xiàn)往往需要內(nèi)部各元件之間的相互配合、協(xié)調(diào)控制，因此運行優(yōu)化過程是一個多目標(biāo)、多變量、多約束條件和非線性的優(yōu)化問題，優(yōu)化目標(biāo)可以是網(wǎng)絡(luò)損耗最小、發(fā)電成本最小或可靠性最高等，并已有部分應(yīng)用多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)進行運行控制。國內(nèi)外文獻通?；贛AS結(jié)構(gòu)建立上中下三層微電網(wǎng)優(yōu)化控制，制定了包括維持系統(tǒng)電壓穩(wěn)定、最大化經(jīng)濟和環(huán)境效益的微電網(wǎng)優(yōu)化控制目標(biāo)，通過三層微電網(wǎng)Agent進行優(yōu)化控制；或者將整個微電網(wǎng)視為一個代理參與配電網(wǎng)電力市場的競價過程，并對分別按照統(tǒng)一電價和招投標(biāo)電價兩種不同電價決定機制下的運行結(jié)果進行比較和分析，得出微電網(wǎng)整體與配電網(wǎng)之間的電力互動策略的不同，以及對微網(wǎng)內(nèi)部各項經(jīng)濟指標(biāo)的影響^[4-6]。

隨著新能源發(fā)電滲透率的不斷提高、微電網(wǎng)應(yīng)用的不斷推廣以及電力市場改革的不斷實施，電力系統(tǒng)的運行方式將面臨新的問題：(1)分布式發(fā)電使能源供應(yīng)本地化，微電網(wǎng)內(nèi)的電能將有很大一部分不經(jīng)過大電網(wǎng)輸、配環(huán)節(jié)直接供給用戶，其電價若還按照大電網(wǎng)電價進行核算，有失準(zhǔn)確與經(jīng)濟；(2)大電網(wǎng)的電價只能反映傳統(tǒng)發(fā)輸配電的成本和收益，并不能反映微電網(wǎng)內(nèi)投資方，特別是多產(chǎn)權(quán)微電網(wǎng)各方的利益訴求，這不利于商業(yè)化微電網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展；(3)接于同一大電網(wǎng)下的多個微電網(wǎng)間可能存在不同的用電峰谷時段，若按照統(tǒng)一的大電網(wǎng)峰谷電價進行結(jié)算將有失對不同微電網(wǎng)用戶的公平性。

針對上述問題，有必要在電力市場化視角下，根據(jù)微電網(wǎng)相對獨立的特點引入競價機制，通過模擬微電網(wǎng)內(nèi)DG多次競價并達到均衡的過程，最終形成微電網(wǎng)的內(nèi)部清算電價、以及發(fā)電分配方案，實現(xiàn)微電網(wǎng)內(nèi)的資源優(yōu)化配置。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種基于競價均衡的微電網(wǎng)運行方法，本發(fā)明在確定微電網(wǎng)內(nèi)部電價的同時，優(yōu)化微電網(wǎng)內(nèi)部總發(fā)電成本，制定發(fā)電分配方案，詳見下文描述：

一種基于競價均衡的微電網(wǎng)運行方法，所述微電網(wǎng)運行方法包括以下步驟：

微電網(wǎng)競價單元Agent獲取微電網(wǎng)內(nèi)部清算電，以收益函數(shù)值最大為優(yōu)化目標(biāo)，求取能獲得最優(yōu)發(fā)電量的競價函數(shù)并提交給微電網(wǎng)競價管理Agent；

微電網(wǎng)競價管理Agent根據(jù)上報的競價函數(shù)，以供需平衡為條件求解新的微電網(wǎng)內(nèi)部電價和發(fā)電分配方案，并將新的微電網(wǎng)內(nèi)部電價發(fā)布給所有微電網(wǎng)競價單元Agent；

各微電網(wǎng)競價單元Agent根據(jù)新電價更新收益函數(shù)，重新決策競價函數(shù)，并再次上報競價管理Agent進行電價和發(fā)電分配的計算，不斷重復(fù)直到電價收斂為止，并以收斂值作為微電網(wǎng)的內(nèi)部清算電價；

以最終所得內(nèi)部清算電價確定微電網(wǎng)最終發(fā)電方案。

所述微電網(wǎng)運行方法還包括：

若微電網(wǎng)競價單元Agent在某一競價階段不能得到可盈利的競價策略，則暫時退出競價流程。

所述微電網(wǎng)最終發(fā)電方案具體為：

若所得微電網(wǎng)內(nèi)電價介于大電網(wǎng)供電電價和購電電價之間，微電網(wǎng)競價管理Agent以所得電價P_clear作為微電網(wǎng)內(nèi)部電價，各DG以最新上報的目標(biāo)搜索競價函數(shù)確定發(fā)電量，不足的部分從大電網(wǎng)購電；

若所得微電網(wǎng)內(nèi)統(tǒng)一電價高于大電網(wǎng)供電電價，微電網(wǎng)競價管理Agent以大電網(wǎng)供電電價為微電網(wǎng)內(nèi)部電價，未被滿足的負荷需求將從大電網(wǎng)購電；

若所得微電網(wǎng)內(nèi)電價低于大電網(wǎng)購電電價，微電網(wǎng)競價管理Agent將剩余發(fā)電量以大電網(wǎng)購電電價賣給大電網(wǎng)，并以大電網(wǎng)購電電價為微電網(wǎng)內(nèi)電價。

所述收益函數(shù)具體為：

其中，ρⁿ為第n次競價確定的微電網(wǎng)內(nèi)清算電價；Q_i為分布式電源發(fā)電量；和為可變成本系數(shù)；為固定成本系數(shù)。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是：

(1)微電網(wǎng)中的電能很大一部分由本地分布式電源供給，并不經(jīng)過大電網(wǎng)或者配電網(wǎng)傳輸，目前微電網(wǎng)的電價結(jié)算普遍采用聯(lián)絡(luò)節(jié)點的配電網(wǎng)電價，不能衡量分布式電源的發(fā)電成本與收益。本發(fā)明在微電網(wǎng)內(nèi)引進競價手段，制定與本地電力生產(chǎn)成本和供求關(guān)系相關(guān)聯(lián)的電價進行結(jié)算，更加符合實際情況。

(2)本發(fā)明通過多次競價后，得到發(fā)電分配方案，可以優(yōu)化微電網(wǎng)分布式電源的發(fā)電總成本，實現(xiàn)微電網(wǎng)的經(jīng)濟運行。

(3)微電網(wǎng)內(nèi)組成元素的復(fù)雜性及運行方式的靈活性，多分布式電源使得微電網(wǎng)具有分布分散的特點，本發(fā)明基于多智能體系統(tǒng)建立競價過程的協(xié)商機制，能很好的適應(yīng)微電網(wǎng)分散分布的特點。

附圖說明

圖1為本發(fā)明提供的競價單元Agent的競價優(yōu)化遞推過程的示意圖；

圖2為本發(fā)明提供的競價管理Agent的競價管理決策過程的示意圖；

圖3為本發(fā)明提供的競價單元與競價管理之間的信息交互的示意圖；

圖4為本發(fā)明提供的微電網(wǎng)基于競價均衡的運行決策流程圖的示意圖；

圖5為本發(fā)明提供的DUIT微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)的示意圖；

圖6為本發(fā)明提供的價格收斂曲線的示意圖；

圖7為本發(fā)明提供的微電網(wǎng)發(fā)電總成本曲線的示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面對本發(fā)明實施方式作進一步地詳細描述。

實施例1

為了制定符合微電網(wǎng)內(nèi)部發(fā)電生產(chǎn)成本和供需情況的微電網(wǎng)內(nèi)部電價，本發(fā)明實施例提供了一種基于競價均衡的微電網(wǎng)運行方法，參見圖1至圖4，該方法包括以下步驟：

101：微電網(wǎng)競價單元Agent的競價決策過程；

微電網(wǎng)競價單元Agent：主要為DG單元，一定情況下可包括：負荷和儲能單元。微電網(wǎng)競價單元Agent基于本地測量信息以及與其他Agent的通信信息進行競價決策，并將競價策略提交給微電網(wǎng)競價管理Agent。

本地測量信息包括：DG自身的發(fā)電能力、屬性以及成本等信息，這些信息均為私有信息，是自身制定最優(yōu)決策的有力根據(jù)。

102：微電網(wǎng)競價管理Agent的決策過程；

微電網(wǎng)競價管理Agent：該Agent管理微網(wǎng)內(nèi)的競價過程，得出發(fā)電經(jīng)濟分配方案，并將該方案與微電網(wǎng)運行控制Agent進行共享，同時將競價所得電價上報微電網(wǎng)Agent。

103：判斷電價收斂并確定微電網(wǎng)最終發(fā)電方案。

其中，步驟101中的微電網(wǎng)競價管理Agent和步驟102中的微電網(wǎng)競價單元Agent，兩者互相獨立且同步執(zhí)行。

具體實現(xiàn)時，微電網(wǎng)競價單元Agent和微電網(wǎng)競價管理Agent之間通過信息交換和基于所獲得信息的理性決策，構(gòu)成了微電網(wǎng)內(nèi)部競價的整個流程。

微電網(wǎng)競價單元Agent的競價優(yōu)化遞推過程如圖1所示，微電網(wǎng)競價單元Agent從微電網(wǎng)競價管理Agent獲得微電網(wǎng)內(nèi)部清算電價ρⁿ之后，以收益函數(shù)f_iⁿ值最大為優(yōu)化目標(biāo)，求取能獲得最優(yōu)發(fā)電量的競價函數(shù)并提交給微電網(wǎng)競價管理Agent。若微電網(wǎng)競價單元Agent在某一競價階段不能得到可盈利的競價策略，則暫時退出競價流程。

微電網(wǎng)競價管理Agent的競價管理決策過程如圖2所示，微電網(wǎng)競價管理Agent根據(jù)上報的競價函數(shù)，以供需平衡為條件求解新的微電網(wǎng)內(nèi)部電價ρⁿ⁺¹和發(fā)電分配方案Qⁿ⁺¹，并將新的微電網(wǎng)內(nèi)部電價ρⁿ⁺¹發(fā)布給所有微電網(wǎng)競價單元Agent。

各微電網(wǎng)競價單元Agent根據(jù)新電價ρⁿ⁺¹更新收益函數(shù)獲得f_iⁿ，重新決策競價函數(shù)，并再次上報競價管理Agent進行電價和發(fā)電分配的計算，微電網(wǎng)競價單元Agent與微電網(wǎng)競價管理Agent之間的信息交互如圖3所示，不斷重復(fù)直到電價收斂為止，并以收斂值作為微電網(wǎng)的內(nèi)部清算電價P_clear。該基于競價均衡的微電網(wǎng)運行方法的運行決策流程如圖4所示。

綜上所述，本發(fā)明實施例通過上述步驟101至步驟103實現(xiàn)了通過模擬微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源的多次競價并達到均衡，制定內(nèi)部電價并引導(dǎo)微電網(wǎng)的優(yōu)化運行，本方法能很好的適應(yīng)微電網(wǎng)分散分布的特點，更加符合實際情況。

實施例2

下面結(jié)合具體的計算公式、實例對實施例1中的方案進行進一步地介紹，詳見下文描述：

201：微電網(wǎng)競價單元Agent的競價決策過程；

2011：對于第n次競價過程，分布式電源i的微電網(wǎng)競價單元Agent獲得微電網(wǎng)競價管理Agent發(fā)布的微電網(wǎng)內(nèi)統(tǒng)一電價ρⁿ；

實施過程中，對于第一次競價，微電網(wǎng)內(nèi)統(tǒng)一電價可以采用上一時段的結(jié)清價格，也可以使用默認的內(nèi)部電價。該運行方法最后的收斂結(jié)果不受初始電價的影響，本發(fā)明實施例對此不做限制。

2012：基于微電網(wǎng)競價管理Agent發(fā)布的微電網(wǎng)內(nèi)統(tǒng)一電價ρⁿ，微電網(wǎng)競價單元Agent i更新自身收益函數(shù)f_i；

其中，本發(fā)明實施例采用的自身收益函數(shù)表達式為：

其中，ρⁿ為第n次競價確定的微電網(wǎng)內(nèi)清算電價，由微電網(wǎng)競價管理Agent決定；Q_i為分布式電源發(fā)電量，和為可變成本系數(shù)，為固定成本系數(shù)。

本發(fā)明實施例中，分布式電源成本建議但不限于采用二次函數(shù)形式。對于可再生分布式電源，成本系數(shù)和可設(shè)置為0；對于具有冷熱電聯(lián)產(chǎn)功能的綜合能源設(shè)備，發(fā)電成本系數(shù)的設(shè)定，需考慮總支出成本減去其他類型的能源收益。

2013：對于微電網(wǎng)競價單元Agent i，在競價函數(shù)搜索空間y_i∈Y_i中，以收益f_i最大為目標(biāo)搜索競價函數(shù)

其中，Y_i為競價單元i的優(yōu)秀決策的集合庫，該集合庫可以通過人工設(shè)定，并基于歷史決策信息更新；為能夠達到或接近分布式電源自身最大收益的競價函數(shù)系數(shù)。

該過程不限制最優(yōu)搜索的方法，只要能達到該目標(biāo)既可。本發(fā)明實施例中，包括但不限于通過歷史決策匹配或人工智能算法，能夠達到或接近分布式電源自身最大收益的競價函數(shù)系數(shù)以和形式表示，并建立如下數(shù)學(xué)模型：

其中，和分別為第n+1次的競價函數(shù)系數(shù)，為待決策變量；Q_i∈[Q_i,min,Q_i,max]為該機組的發(fā)電量；Q_i,max、Q_i,min分別為允許發(fā)電量上下限。

若采用遺傳算法獲取競價函數(shù)系數(shù)，將和的取值區(qū)間進行10位二進制編碼，每個編碼串對應(yīng)一個優(yōu)化變量的取值，的解碼公式如下：

其中，j＝1,2…L，表示二進制編碼的第j位；Bj為第j位的取值(0或1)；L為編碼串長度，此處L＝10。

解碼與式(3)相同，將和的編碼拼接形成20位基因編碼串，并形成初始群體，其中使得收益函數(shù)f_iⁿ取值越大的個體，其適應(yīng)度越大，將獲得更大的選擇及復(fù)制機會。通過對群體進行選擇、復(fù)制、交叉及變異等操作不斷更新群體，當(dāng)群體最大適應(yīng)度不再發(fā)生變化或達到最大更新代數(shù)后，取最大適應(yīng)度個體作為競價函數(shù)系數(shù)的最優(yōu)解。

2014：判斷所得最優(yōu)競價函數(shù)是否能在當(dāng)前微電網(wǎng)統(tǒng)一結(jié)清電價ρⁿ條件下盈利，若能盈利則形成競價策略信息[a_i，b_i]，并上報微電網(wǎng)競價管理Agent；若不能盈利則退出本輪競價過程。

其中，判斷條件為大于零則能盈利，小于零則不能盈利。

本發(fā)明實施例中，對于收益為單峰凸函數(shù)的發(fā)電機組，其極值條件滿足：

由(4)式可解出：

其中，為分布式電源i在第n次競價過程中針對電價ρⁿ的最優(yōu)發(fā)電功率。

對于越限的分布式電源由于不滿足(4)式，取其越限邊界值作為最優(yōu)發(fā)電功率

本質(zhì)上是微電網(wǎng)競價單元Agent的優(yōu)化目標(biāo)，最優(yōu)競價函數(shù)將通過點即滿足下式：

最優(yōu)價格系數(shù)和在坐標(biāo)系上為一條斜向下的直線，由于搜索的隨機性，最優(yōu)價格系數(shù)和為分布在該直線附近的離散點。

2015：所有競價單元Agent上報競價信息給微電網(wǎng)競價管理Agent；

本發(fā)明實施例中，競價單元Agent i上報競價信息[a_i，b_i]和[Q_i,min,Q_i,max]?；谖㈦娋W(wǎng)競價單元Agent上報競價信息，可以獲得競價曲線y_i(Q_i)＝a_i+b_i×Q_i，其中a_i和b_i為競價函數(shù)的價格系數(shù)，且有a_i∈[a_i,min,a_i,max]、b_i∈[b_i,min,b_i,max]，a_i,max、a_i,min、b_i,max、b_i,min分別為第i臺DG競價函數(shù)價格系數(shù)取值的上下限，由分布式電源所有者根據(jù)歷史經(jīng)驗和風(fēng)險偏好設(shè)定；Q_i∈[Q_i,min,Q_i,max]為該機組的發(fā)電量，Q_i,max、Q_i,min分別為允許發(fā)電量上下限，對于微燃氣輪機、柴油機等可控的分布式電源，由裝機容量；對于不可控分布式電源，由預(yù)測最大發(fā)電功率決定。

202：微電網(wǎng)競價管理Agent的決策過程；

2021：微電網(wǎng)競價管理Agent基于微電網(wǎng)競價單元Agent上報的信息和微電網(wǎng)內(nèi)的供需平衡，由如下方程求解出電價ρⁿ⁺¹和發(fā)電分配方案

式中，新電價ρⁿ⁺¹由所有上報的競價函數(shù)計算得出；D_load為微電網(wǎng)內(nèi)總負荷需求，以當(dāng)前預(yù)測負荷為基準(zhǔn)，實現(xiàn)供需平衡；

2022：若所得分配方案中存在發(fā)電越限的分布式電源，則取相應(yīng)的越限邊界值作為最優(yōu)發(fā)電功率并剔除對應(yīng)的競價函數(shù)形成新的方程：

式中，M為未越限D(zhuǎn)G的編號集合，

2023：重新求解剔除越限分布式電源競價函數(shù)，并重復(fù)該過程直到不再出現(xiàn)新的越限分布式電源為止，得出新的微電網(wǎng)電價ρⁿ⁺¹和發(fā)電分配方案Qⁿ⁺¹。

實施例中，假設(shè)所有DG中，未越限D(zhuǎn)G的編號集合為M，通過上述流程可解出第n+1次競價過程電價ρⁿ⁺¹和各DG的發(fā)電分配情況Qⁿ⁺¹，其中：

設(shè)為扣除已越限D(zhuǎn)G總發(fā)電功率的剩余總負荷，經(jīng)整理可得：

競價管理Agent將新的微電網(wǎng)內(nèi)電價ρⁿ⁺¹發(fā)布給所有競價單元Agent，并將發(fā)電分配情況ρⁿ⁺¹作為歷史值存儲起來。

203：判斷電價收斂并確定微電網(wǎng)最終發(fā)電方案。

2031：微電網(wǎng)競價管理Agent基于得出新的微電網(wǎng)電價ρⁿ⁺¹和發(fā)電分配方案Qⁿ⁺¹，判斷是否滿足收斂條件|ρⁿ⁺¹-ρⁿ|＜ε，其中ε為設(shè)定的一個正小數(shù)，本發(fā)明實施例中，可以取0.001。若不滿足則將新的電價ρⁿ⁺¹反饋給所有競價單元Agent，重復(fù)競價過程。

2032：若滿足則停止競價過程，并令微電網(wǎng)內(nèi)部清算電價P_clear＝ρⁿ。

2033：以最終所得內(nèi)部清算電價P_clear確定微電網(wǎng)最終發(fā)電方案。

微電網(wǎng)的差異化電價運行方式采用P_clear作為內(nèi)部清算電價，可以很好的適應(yīng)本地供求關(guān)系，為整個微電網(wǎng)的優(yōu)化運行和電價制定提供支撐，使電力市場下的微電網(wǎng)運行更加經(jīng)濟、靈活，電價更加公平。采用競價均衡算法運行的微電網(wǎng)能根據(jù)計算結(jié)果與大電網(wǎng)進行互動，確定微電網(wǎng)最終發(fā)電方案分如下三種情況：

(a)若所得微電網(wǎng)內(nèi)電價介于大電網(wǎng)供電電價和購電電價之間，微電網(wǎng)競價管理Agent將直接以所得電價P_clear作為微電網(wǎng)內(nèi)部電價，各DG以最新上報的確定發(fā)電量，不足的部分從大電網(wǎng)購電；

(b)若所得微電網(wǎng)內(nèi)統(tǒng)一電價高于大電網(wǎng)供電電價，則微電網(wǎng)競價管理Agent以大電網(wǎng)供電電價為微電網(wǎng)內(nèi)部電價，未被滿足的負荷需求將從大電網(wǎng)購電；

(c)若所得微電網(wǎng)內(nèi)電價低于大電網(wǎng)購電電價，則微電網(wǎng)競價管理Agent將剩余發(fā)電量以大電網(wǎng)購電電價賣給大電網(wǎng)，并以大電網(wǎng)購電電價為微電網(wǎng)內(nèi)電價。

綜上所述，本發(fā)明實施例通過上述步驟201至步驟203實現(xiàn)了通過模擬微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源的多次競價并達到均衡，制定內(nèi)部電價并引導(dǎo)微電網(wǎng)的優(yōu)化運行，本方法能很好的適應(yīng)微電網(wǎng)分散分布的特點，更加符合實際情況。

實施例3

下面結(jié)合具體的圖5、圖6和圖7對實施例1和2中的方案進行可行性驗證，詳見下文描述：

算例以美國加利福尼亞的San Ramon開展了分布式電源綜合測試項目(Distributed Utility Integration Test，DUIT)為例進行應(yīng)用分析。該微網(wǎng)是美國的首個商用微網(wǎng)項目，由美國能源局、加州能源署和太平洋燃氣和電力公司合作開展，其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖5所示，包含：三條饋線、2臺微燃機、2臺柴油機、4個光伏電源，以及三個居民負荷。

某時刻系統(tǒng)中各分布式電源成本因數(shù)及發(fā)電功率限值如表1所示，假設(shè)該時刻系統(tǒng)有功負荷及有功損耗之和為630kW，并忽略微電網(wǎng)系統(tǒng)無功部分，大電網(wǎng)供電電價和購電電價分別為0.125$和0.067$。為驗證所提算法的優(yōu)化效果，本方法以發(fā)電總成本最低為目標(biāo)，采用MATPOWER再次對該問題進行求解，并與所提競價算法計算結(jié)果進行對比，該算例的競價結(jié)果如表2所示。

表1 DGs的成本因數(shù)及發(fā)電功率上下限

表2基于競價優(yōu)化和matpower的微電網(wǎng)發(fā)電運行結(jié)果對比

由表2的競價結(jié)果可知，本方法保障具有成本優(yōu)勢的DG多發(fā)電甚至滿發(fā)，而成本較高的DG其發(fā)電計劃則視負荷情況而定，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)一定的盈利，具有經(jīng)濟性。將本方法的計算結(jié)果和MATPOWER程序優(yōu)化所得結(jié)果進行分析對比，可以驗證本方法的成本優(yōu)化功能。

圖6顯示了微電網(wǎng)內(nèi)電價的收斂曲線。微電網(wǎng)競價管理Agent首先以大電網(wǎng)供電電價作為初始電價，通過與微電網(wǎng)競價單元Agent之間的多次競價過程不斷更行為微電網(wǎng)內(nèi)部電價，最終收斂到收斂值。

圖7為發(fā)電總成本的優(yōu)化曲線，通過比較分析，可以看出發(fā)電總成本隨著競價過程的推進不斷下降，并在微電網(wǎng)內(nèi)電價趨于收斂值時達到最小值，說明本方法在形成微電網(wǎng)內(nèi)電價的同時對發(fā)電總成本進行優(yōu)化，并在滿足供需平衡的前提下實現(xiàn)了發(fā)電的經(jīng)濟性。

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本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解附圖只是一個優(yōu)選實施例的示意圖，上述本發(fā)明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優(yōu)劣。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。