基于Stackelberg...的多微网系统点对点交易策略_周步祥.pdf

电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报Proceedings of the CSU-EPSA第 35 卷 第 2 期2023 年 2 月Vol.35 No.2Feb.2023基于 Stackelberg 博弈的多微网系统点对点交易策略周步祥，彭昊宇，臧天磊，张越，赵雯雯，曹强（四川大学电气工程学院，成都 610065）摘要：多微网系统交易涉及各方博弈，在保障系统安全稳定的前提下，针对如何平衡各市场主体利益的问题，提出采用斯塔克尔伯格博弈研究多微网点对点交易策略。首先，建立微网内各单元运行和微网间交易模型，以多微网系统收益最大为目标，通过决定最优成交价格来激励微网间的合作交易。然后，以微网控制中心作为跟随者在保障自身收益的前提下给出交易策略。最后，以 4 个微网组成的多微网系统为算例进行分析，应用迭代搜索法求解纳什均衡。仿真结果表明，该方法可以提高分布式能源利用率、降低系统运行成本。关键词：多微网；点对点交易；斯塔克尔伯格博弈；迭代搜索法中图分类号：TM73文献标志码：A文章编号：1003-8930（2023）02-0103-09DOI：10.19635/ki.csu-epsa.000980Peer-to-Peer Trade Strategy for Multi-microgrid System Based on Stackelberg GameZHOU Buxiang，PENG Haoyu，ZANG Tianlei，ZHANG Yue，ZHAO Wenwen，CAO Qiang（College of Electrical Engineering，Sichuan University，Chengdu 610065，China）Abstract:The trade in a multi-microgrid system involves the game among various parties.Therefore，it is important tobalance the interests of various market entities under the premise of maintaining the safe and stable operation of the system.In this paper，the Stackelberg game is used to study the peer-to-peer trade strategy for the multi-microgrid system.The operation model of each unit within the microgrid is constructed，and the model of trade among multiple microgridsis also proposed.With the objective of maximizing the benefits of the multi-microgrid system，the cooperative transactions among microgrids are stimulated by searching for the best price of electricity transactions.As a follower，the Microgrid Central Controller formulates the trade strategy under the premise of protecting its own interests.A multi-microgrid system consisting of 4 microgrids is taken as an example，and the Nash equilibrium is solved by the iterationand search algorithm.Simulation results show that the proposed method can improve the utilization of distributed generations and reduce the operation cost of the system.Keywords:multi-microgrid；peer-to-peer（P2P）trade；Stackelberg game；iteration and search algorithm“双碳”目标下，微网由于其供电可靠、高效清洁和柔性接入等特点将成为新型电力系统的重要组成部分之一1-4。尽管微网是一个可独立运行的自控系统，但是彼此相连的微网群可以通过信息交互和能量互济来减少用户端的电力损耗，从而提高资源利用率和经济效益。现有的微网电能交易模式大多为集中式，即通过单一的微网与配电网电能转移来完成交易流程，这种模式存在交易阻塞、维护成本较高和监督机制不够透明等缺点，导致相关项目收益较差、市场化程度偏低，需要政策倾斜。此外，在深化电力体制改革背景下，中国于2019年8月发布了 关于深化电力现货市场建设试点工作的意见5，提出进一步发挥市场决定价格作用、激发市场主体活力等目标。在该意见指导思想下，随着微网管理和技术水平的提升，微网与微网之间可以进行直接电能交易，这种手段称为点对点P2P（peer-to-peer）电能交易6-7，即采用电力交易主体和电力交易机制多元化交易模式。于是，微网之间的电能交易（P2P模式）和传统的微网只与配电网交易（peer-to-grid，P2G模式）成为多微网系统两种最主要且最基本的交易模式，这也是影响整个多微网系统综合调度管理的关键。针对多微网综合调度和交易管理问题，文献8提出基于区块链的微网电力市场机制和调度优化机制，在该机制下交易数据透明、不可篡改及可追溯，提高了电力交易的信息安全水平；文献9-10提出针对多微网系统的分层系统优化方案，集成了能收稿日期：2021-12-07；修回日期：2022-03-09网络出版时间：2022-03-29 10：43：23基金项目：国家自然科学基金资助项目（51907097）；四川省科技计划资助项目（2020JDRC0049）周步祥等：基于 Stackelberg 博弈的多微网系统点对点交易策略电 力 系 统 及 其 自 动 化 学 报104第 2 期量管理、优化运行和协调控制功能；文献11建立基于多代理系统的多微网模型，降低了用户端的用电成本，提升了系统稳定性。然而，以上研究只考虑多微网系统的协调优化控制，可能以牺牲个别微网的效益为代价。因此，在保证多微网系统能量互济和安全调控的前提下，如何协调多用户主体自主行为和平衡复杂利益交互关系是亟需解决的问题。而博弈论正是协调多主体利益优化、激励个体参与群体协作的有效方法之一12。文献13在考虑电动汽车不确定性情况下，构建多微网贝叶斯竞价博弈模型，提升了余电利用水平；文献14基于合作博弈Shapley值理论计算配电网中博弈各方的联合收益，但该方法只能保证联盟内部局部效益，无法保证系统全局利益最大化；文献15提出针对不同利益主体的配网与微网间的协调调度方法，但忽视了微网可作为电力交易独立个体，使其实际应用受限；文献16通过非合作博弈及演化博弈理论分析P2P交易过程中存在的卖方价格竞争和买方选择竞争问题，但该模型仅适用于单一微网独立运行的情况；文献17考虑不同微网之间的电能交易，运用领导者-多跟随者Stackelberg博弈模型研究微网间的P2P电能交易，但该模型仅涉及实时市场，其中每个微网仅在当前时隙中提出竞价策略，而没有考虑日前市场中的时序耦合问题。日前市场可以提高电力市场发电能力18，设定合理的价格避免价格波动。在日前市场中，由于时序耦合问题，微网不一定始终作为买方或是卖方，其可能会根据出力、储能和用能需求的不同状态切换在市场中所承担的角色，使多微网日前市场中的竞价或双边拍卖策略无法执行，给目前的日前市场研究带来巨大挑战。基于上述背景，本文综合考虑多微网间交易过程中的多方竞争问题，计及分布式电源DG（distributed generation）出力、储能装置和内部交易等因素，提出基于Stackelberg博弈模型来研究日前市场下多微网的电能交易问题，主要工作如下。（1）在多微网P2P电力交易的背景上，提出日前市场下的Stackelberg博弈模型。不仅考虑了多微网系统中多目标难以达成一致的空间耦合问题，同时也考虑了日前市场中的时序耦合问题，通过多方博弈设定相对合理的价格，实现集中协同的交易策略。（2）在保障每个微网效益的前提下，多微网系统内的各个微网可以直接作为买卖方与其他微网进行电能交易，并可自主选择交易策略，从而体现P2P交易分布自治的优势。（3）通过迭代搜索法求解博弈均衡问题，得出本地最优成交价格，提升了多微网系统的能源利用率。1多微网系统模型典型的多微网系统如图1所示，参照国立雅典理工大学提出的MoreMicrogrid项目19，并做了一定修改。其中，每一个微网都可以通过传输线缆和通信线缆进行信息交互和能量互济。设定所有的微网均与配电网相连，且所有微网均在并网模式下运行，即电能可以从主网传输至每个微网中。为了避免双向潮流中的阻塞和越限问题，假定微网无法将电能反过来售卖给主网。在每个微网中，本地的DG出力先满足该微网的负荷需求，若还有盈余，则用于电池充电或售卖给其他微网，反之亦然。为了尽可能多地消纳本地能源，当微网电能不足时，优先考虑与其他微网进行交易；当其他微网均无法满足其用能需求或微网间购电成本高于主网购电成本时，再考虑从主网中购电，维持微网内部的电量平衡。一个多微网系统的架构如图2所示，由图2可知，其由若干个微网组成，并且与外部大电网相连。每个微网均含有 DG、储能系统 ESS（energystorage system）、本地负荷和微网控制中心 MGCC（microgrid central controller）。其中，MGCC的作用是负责微网的能量管理，包括ESS充放电、管控DG出力和决策电能交易行为。电能过剩的微网可将电能出售给其他微网；当电能不足时，也可从其他图 1典型的多微电网系统拓扑Fig.1Topology of typical multi-microgrid system高压电网柴油发电机微网4双馈风机光伏发电热电联产微网2微网3微网1周步祥等：基于Stackelberg博弈的多微网系统点对点交易策略105第 35 卷微网购买电能。上述相连微网之间的直接电能交易行为即微网间P2P电能交易。本地微网间的电能交易统一由多MGCC管理，其同样也作为代理方管理微网与主网间的电能交换。在每次交易完成之后，所有交易信息，包括买卖双方的身份、交易时间、单位电能价格和交易电能大小都存储于MGCC之中。此外，多微网控制中心旨在通过价格手段激励P2P电能交易从而提高多微网系统的DG利用率。1.1数学模型记M=1,2,m是全体微网的集合，其中，m为微网的个数。将系统工作时段划分为连续等长的时隙T，在日前市场中，一个操作时间间隔通常为1 h，即T=1h。t时段内DG出力只有部分用于负荷消耗、电池充能或与其他微网交互，余下未被利用部分将被丢弃。则t时段内所利用的DG电能Wu(i,t)的约束关系可表示为Wu(i,t)Wd(i,t)（1）式中，Wd(i,t)为t时段DG所发出的电能。多 MGCC 的目标为将未被利用的 DG 电能Wd(i,t)-Wu(i,t)降到最低。记SOC()i,t为t时刻结束时微网i中ESS的荷电状态SOC（state of charge），SOC()i,0为微网i中ESS的初始SOC，则SOC()i,t可表示为SOC(i,t+1)CAP(i)=SOC(i,t)CAP(i)+Wc(i,t)i（2）式中：CAP(i)为ESS电池容量；Wc(i,t)为充放电数值，Wc(i,t)大于0为