多区域互联综合能源系统的双层博弈优化运行

高丙团 陈 晨 李远梅 秦艳辉

(1.东南大学电气工程学院,江苏南京 210096;2.国网新疆电力有限公司电力科学研究院新疆乌鲁木齐 830002)

1 引言

随着“2030年前二氧化碳排放达到峰值,力争2060年前实现碳中和”的能源发展目标提出,需要在保持工业化进程的同时积极推动能源消费向低碳消费转型,进一步提升清洁能源发电比例,提高社会整体能源利用效率[1].发展综合能源系统(Integrated energy system,IES)是推动能源向低碳消费转型,实现“碳达峰”和“碳中和”目标的有效手段之一[2].近年来,欧洲、北美和我国等国家都对区域综合能源系统开展研究和项目实践[3],为充分利用不同类型园区之间的负荷需求差异和特性互补,多个综合能源系统互联互通网络的理念随之产生[4].具有出力波动性和反调峰特性的高比例可再生能源的接入为综合能源系统运行与控制带来了新的挑战[5–6].

含冷热电联供系统的多区域综合能源互联系统的统一规划和协同运行不但能有效提升了系统供能灵活性,还可以进一步提高能源利用效率[7].目前对区域综合能源系统运行优化的研究主要是将多区域综合能源系统抽象为多个能量枢纽互联系统[8–9],以提高整个系统的运行经济性[10]和可再生能源的消纳能力[11]为优化目标实现系统的高效运行.此外,文献[12]还从信息不完全角度出发,引入能源供应商,建立分散调度模型.文献[13]在荷侧考虑多类型需求响应,建立多时间尺度调度模型.文献[14]则计及需求响应实现区域综合能源系统优化运行.目前IES考虑需求响应多是通过控制热负荷在特定区间实现热响应.针对多区域IES,少有文献考虑含价格型热响应的综合需求响应(integrated demand response,IDR).随着综合能源系统的不断发展,参与和相互作用的主体越来越复杂,充分考虑各方主体利益和综合需求响应策略的同时实现多区域综合能源系统的高效运行优化是当前亟需解决的难题.

在此背景下,电力系统对于供需两端的协同优化有了迫切的需求[15].博弈论可用于研究多个利益主体之间相互影响,相互作用的决策行为,已广泛应用于电力市场和需求侧管理领域[16].博弈论在综合能源系统的应用主要是从能源供应侧、配电网侧、需求侧等博弈场景角度对综合能源系统进行运行优化[17].如文献[18]以用能安排为博弈策略,以用户自身能耗成本为支付函数,以每一个参与者收益最大化为优化目标,获得定价机制.文献[19]在产消者与社区性综合能源系统合作交易的背景下提出了一种考虑了光伏出力随机性和风险控制的合作博弈模型.采用博弈理论解决区域综合能源系统运行优化问题仅是关注整体运行效率或经济效益,未考虑园区内用户个体和互联合作关系的利润分配层面,具有一定的局限性.

为了实现多区域综合能源系统内用户个体和系统运营商的利益共赢,本文提出了一种基于双层博弈的多区域综合能源系统运行优化方法.首先,根据参与需求响应的用户的消费策略,建立了下层用户能耗行为模型;聚合商根据区域新能源出力,用户负荷等信息优化区域能源系统运行策略建立以降低区域综合能源系统的运行维护成本为目标的上层聚合商运行控制模型.然后,考虑多区域综合能源系统的互联运行,建立包括下层用户的非合作博弈模型和上层聚合商的合作博弈的双层博弈模型.最后算例仿真表明:基于各个区域用户的负荷的互补特性,各区域聚合商之间通过合作博弈形成联盟进行协同优化运行,与各园区独立运行的运行维护成本相比,聚合商的运行成本更低,最终验证了模型的有效性.

2 多区域综合能源系统的系统描述

多区域互联综合能源系统的结构可以如图1所示.各区域综合能源系统包含变压器、微型燃气轮机、热交换器、压缩式制冷机和吸收式制冷机[7–8].燃气轮机和微电网用于满足用户电负荷需求,燃气轮机余热和区域热网用户满足用户热负荷要求,压缩式制冷机和吸收式制冷机分别将电负荷和热负荷转化为冷负荷满足用户的冷需求.各区域综合能源系统间通过区域联供微电网、天然气网和区域热网互联运行.负荷聚合商负责各自服务范围内的负荷需求响应项目、系统运行策略安排,通过信息网络和区域内用户以及其他聚合商交换信息.用户则根据自身能耗需求和聚合商发布的价格信息调整自身的用能安排.各区域优先满足区域内用户的能源消费需求,再将余剩能源通过微电网和区域热网融通至其他区域,达到充分利用本地资源和不同类型用户间负荷需求互补的特点,区域间互为缓冲,互为备用,进一步提高能源利用率和系统可靠性.

图1 多区域互联综合能源系统的系统结构Fig.1 Structure of multi-region interconnected integrated energy system

从系统用户的利益角度出发,用户在聚合商处购买能源时,首先应保障自身的多种负荷需求,居民类型用户还需要考虑自身生活的能耗满意度指数,在满足以上条件的前提下,用户的趋利性将使其追求尽量降低自身的能耗消费成本.从聚合商的利益角度出发,在高峰时刻产能不足的聚合商将选择向其他渠道购买电能和热能以填补供能缺口,由于短距离输送的原因,通过园区间互联共融渠道所购买的电能和热能价格将降低于直接从电网和气网渠道的购能价格,这一类接受型聚合商参与联盟必定会降低其运行控制成本;而产能足够的聚合商将自己无法消纳的电和热输送给其他接受型聚合商,进入互联共融联盟表示聚合商将无条件地将多余能源按签约价格售卖给联盟内的其他聚合商,对于这一类供应性聚合商而言,可以通过售卖自身由于燃气轮机发电无法消纳的余热或者自身电负荷较少无法消纳的风电和光电以降低成本,同样可以在联盟中获取比独立运行时更多的利润.

用户的能源消费策略的制定与聚合商的综合能源系统运行策略的制定是相对独立又相互影响的两个环节,用户的消费策略受聚合商发布的能源价格信号影响,聚合商的运行策略受用户逐时负荷需求影响.由此特点,可考虑建立以用户为下层,聚合商为上层的双层优化模型.下层用户在进行能源消费时仅考虑自身利益,以自身消费综合成本最低为目标优化能耗安排并通过信息网上传至聚合商;上层聚合商身处联盟内部,应追求联盟总收益最大,以联盟内多区域综合能源系统总运行成本最小为目标,根据下层用户所上传的负荷需求信息优化系统运行策略.

2.1 下层用户能耗行为模型

在本文中,聚合商向用户发布的电能价格信号为实时电价信号,热能价格信号为固定热价信号或分时热价信号.其中,区域内部所有用户在h时段内的总购电成本模型为

其中:aih >0,bih >0均为固定参数,是聚合商i向区域内所有用户发布的实时电价信号,用电高峰时段的价格信号高于其他时间段,用于调节用户的耗电行为;Ei,h为区域综合能源系统i内所有用户在h时间段内的总电负荷需求

其中Ni为区域i的用户量.

由式(1)可知,区域i内部,所有用户在时间段h所购买的单位电价可表示为

则用户ji的日购电成本可表示为

其中:eij,h为区域i中用户ji的电负荷;H为时间段总数.

用户ji的日购热成本可表示为

其中:pit,h表示聚合商i向用户发布的热价信号;tij,h为区域i中用户ji的热负荷.

由式(4)和式(5),用户ji的日能耗支出可表示为

此外,为考虑居民用户对生活舒适度的需求,需要生活舒适度成本表征居民用户在参与综合需求响应时自身的生活所收到的影响.首先引入用户类型因子δ,当且仅当用户为居民用户时δ取值为1,其余类型用户δ取值为0.居民用户舒适度成本应与其优化能耗安排后调整的电负荷、热负荷大小有关

用户ji的一天能耗总成本可表示为

用户在优化自身能耗安排时,还需要考虑约束条件.将用户ji的原始电负荷需求划分为基础电负荷和可参与转移电负荷,其中只有可转移电负荷可参与综合需求响应,为简化模型后续计算,认为用户的原始电负荷需求中,可参与转移电负荷的比例是固定的

认为所有用户不会在用电高峰时段发生削减电负荷或中断电负荷等导致电负荷需求相比于原始电负荷减少的行为,因此,用户ji的电负荷安排调整满足以下电守恒约束条件:

类似的,将用户ji的原始热负荷需求划分为基础热负荷和可参与转移热负荷,认为用户的原始热负荷需求中,可参与转移热负荷的比例是固定的

其中:αt(0<αt <1)表示了用户ji的可参与转移热负荷在原始热负荷中的占比.

所有用户参与综合需求响应时,可以将热负荷转移至其他时间段,也可以考虑在电价较低时采用购电制热的方式代替直接从聚合商处购热,用户的热负荷安排调整满足以下热守恒约束条件:

2.2 上层聚合商运行控制模型

该场景下共存在N个聚合商和其对应的区域综合能源系统,在聚合商i(1 ≤i≤N)所对应的区域综合能源系统i中包含有多种能源耦合设备,其中满足用户电负荷需求的设备包括分布式风光发电系统、燃气轮机和大电网,区域综合能源系统之间通过微电网和热网连接,可以在有多余产电时向其他园区输电,若在用电低谷期仍存在尚未消纳的风光资源,聚合商可按低价将剩余电能反售至大电网;区域间,聚合商可以通过热网向其他聚合商购热或售热.

该场景下,为降低污染物排放、响应关于碳达峰和碳中和的倡议,聚合商规定区域综合能源系统将无条件优先消纳区域内的可再生能源.本文将分布式光伏和风机发电系统的运行维护成本简化为与其发电量成正比的关系,则区域综合能源系统i的分布式发电系统日运行成本为

若聚合商i在h时间段内向其他联盟的聚合商购买的电量为向其他聚合商提供的电量为聚合商i每日的联盟内购电成本为

当燃气轮机的余热无法满足区域内用户在时间段内的热能需求时,聚合商可以通过燃气锅炉产热或者通过热网向其他聚合商购热.若聚合商i在h时间段内使用燃气轮机的发电量为使用燃气锅炉的产热量为则聚合商i每日所消耗的天然气成本为

若聚合商i在h时间段内向其他联盟的聚合商购买的热能为向其他聚合商提供并被消纳的热能为聚合商i每日的联盟内购热成本为

聚合商还需支付各种能量耦合设备的运行维护成本以及互联热网的维护成本为简化计算,本文将所有能量耦合设备的运行维护成本简化为与其出力呈正比关系

其中kGT,kGB和kinter分别为燃气轮机、燃气锅炉和区域热网的维护成本参数,认为在区域内互相送热的过程中,供应方和接收方各承担一半的管道维护费用.

对于聚合商i而言,其所负责的区域综合能源系统日运行成本如式(19)所示:

对于含有N个聚合商的互联共融联盟而言,多区域综合能源系统总日运行成本如式(20)所示,由于联盟内部的能源互送成本彼此抵消,因此在考虑联盟总成本时只需要考虑系统维护成本

聚合商在进行所负责的区域综合能源系统的运行优化时,需要遵循一定的约束条件,使得系统运行在安全可靠的范围内.区域综合能源系统内所有的能量耦合设备在时段h的产能量都存在对应的上下限

系统必须满足园区内部的电守恒约束

综合能源系统i每时段的净产热量需至少满足区域内用户的热能需求,若存在无法消耗的多余热能认为通过一定途径自然散失,由于优化目标的约束,废弃热能将控制在一个较低水平

为保证效率运行,规定区域综合能源系统i在时间段h内不同时进行向大电网的购电和反售电行为、不同时进行向区域微电网的购电和送电行为,也不同时进行向互联热网购热和送热的行为

区域综合能源系统之间的电能互送同样需要满足电守恒约束和热约束

3 多区域综合能源系统双层博弈模型

综合以上因素,本文提出一种基于多园区综合能源系统互联优化的双层博弈模型,其原理如图2所示.上层为多区域综合能源系统联盟内聚合商关于综合能源系统运行控制安排的合作博弈模型,下层为区域综合能源系统i内下层用户关于自身能耗安排的非合作博弈模型.

图2 双层博弈模型原理图Fig.2 Schematic diagram of two layer game model

下层博弈的参与者为区域综合能源系统中不同类型的用户,用户与用户之间彼此独立,无利益关联,仅关注自身收益,其博弈形式为非合作博弈.下层用户通过改变自身逐时能耗策略的方式响应各自区域所对应的聚合商所发布的实时价格信号,以自身综合能耗成本最低为优化目标,进行区域内部用户与用户之间的非合作博弈,并将最终的优化结果通过信息网络上传至对应区域的聚合商.下层用户以式(8)最小为目标函数,下层的非合作博弈模型的具体构建如下所示:

•参与者:区域综合能源系统i内所有用户;

•策略:区域i内每一个用户ji自身的日能耗安排Aij;

•收益函数:用户ji的日能耗成本最小.

式中:A−ij=[Ai1··· Ai(j−1)Ai(j+1)··· Ain]表示区域综合能源系统i内所有除用户ji以外的用户的能耗安排策略,所有用户以自身利益最大为目标不断调整自身各时段的能耗安排,当所有用户在当前状态下调整自身的策略都不会获得更高收益时,该非合作博弈达到纳什均衡状态,即

上层博弈的参与者为聚合商,聚合商与聚合商之间通过联盟达成合作关系,并通过内部互送能源的合约价格完成利润分配,其博弈形式为合作博弈.上层聚合商通过改变所负责的区域综合能源系统的运行策略和互联共融容量,以多园区总日运行成本最低为目标进行聚合商间的合作博弈,并通过制定园区间互联共融的签约价格以代替合作后的利润分配,最终形成各自的综合能源系统运行优化策略.用户在通过区域内部的非合作博弈完成自身的能耗安排后,将所有能耗安排通过信息网络上传至对应的聚合商,上层聚合商以式(20)最小为目标函数,上层的合作博弈模型的具体构建如下所示:

•参与者:多区域综合能源系统联盟内的所有聚合商;

•策略:联盟内每一个聚合商i的综合能源系统运行控制日安排Bij;

•收益函数:联盟内所有聚合商日运行成本总和最小.

式中:B−i=[B1··· Bi−1Bi+1··· BN]表示多区域综合能源系统联盟内所有除聚合商i以外的聚合商的系统日运行控制策略,所有聚合商以联盟利益最大为目标不断调整自身各时段的系统运行控制策略,当所有聚合商在当前状态下调整自身的策略都不会使联盟获得更高收益时,该合作博弈达到纳什均衡状态,即

4 算例仿真

假设在某城市存在3个片区,分别为居民用户集中居住的居民区,区域内共计生活有250户居民用户,其中年轻型居民用户150户,综合型居民用户100户;1个集合15家商户的商业中心,其中商场型用户2个,24小时营业型用户3个,个体型商户10个;1个包含3家工厂及其配套设施的中型工业区,其中有1个均荷型工厂,1个半自动化型工厂和1个人工型工厂,每一个区域都拥有自己独立的综合能源系统,以及对应管理系统和负责整合区域内负荷资源的聚合商.3个区域内所有用户均满足参与综合需求响应项目的所有软硬件要求.由于同类型用户拥有相似的负荷曲线和策略制定行为,在本文中被视为一个整体.3个区域之间已经架设有满足区域间互联互送电能和热能的微电网和区域热网,其建设成本不考虑在聚合商的日运行成本之中.

聚合商和用户均以1天24时段、每个时段1小时为标准进行价格信号的发布和对应能耗策略的制定,聚合商将根据时段的不同发布不同的价格信号,0时至6时、22时至24时为谷时段,11时至14时,17时至22时为峰时段,其余时间为平时段.

算例仿真的上层模型和下层模型的求解均采用内点法,通过调用MATLAB工具箱进行计算.

本文设置两个算例,算例1为固定热价下的双层博弈优化运行,也就是热价采用固定值模式;算例2为分时热价下的双层博弈优化运行,即热价采用分时定价模式.

4.1 固定热价下双层博弈运行优化

聚合商向区域内用户所发布的电价和热价相关参数见附录表A1–A3,各种类型用户的初始负荷以及分布式发电系统出力见附录图A1–A3,在该算例中,认为联盟内聚合商向各自用户所发布的价格信号是统一的,居民区用户的舒适度参数sat=100.

参与园区双层博弈优化前后,居民区、商业区和工业区各时段电负荷和热负荷需求变化如图3–4所示.由图3可知,即使聚合商不对用户在高峰时期的用电做出限制,由于用电高峰期电价相对其他时段较高,用户自发将该时段可参与响应的电负荷转移至了电价更低的谷时段,优化后整体电负荷曲线相对原始曲线更加平滑.对于居民用户而言,其电负荷需求量不大,且可转移电负荷占总电负荷比例不高,其负荷调整集中于晚上18～22时的用电高峰期,对于白天的高峰期不敏感;商业用户受营业时间限制,可参与响应的电负荷有限,只调整了少量负荷至凌晨的用电低谷期;而拥有大量负荷且可以调整生产安排以降低成本的工业用户是整个需求响应项目的主要参与者,参与响应后整个工业区的白天用电高峰期负荷明显降低.

图3 下层用户各时段电负荷需求对比Fig.3 Comparison of the electricity load demand of lower-level users

图4 下层用户各时段热负荷需求对比Fig.4 Comparison of the thermal load demand of lower-level users

该场景下,由于聚合商向用户提供的热价在24时段内不发生变化,且热价与低谷期电价相差不大,考虑电制热效率后电制热成本在各时段都大于直接向聚合商购买热能,因此3个园区优化前后的热负荷需求总量基本没有发生变化.其中,由于改变热负荷需求会增加舒适度成本,当热价不发生改变时且电制热无竞争力时,居民用户不对其热负荷安排做出改变.

图5给出了参与双层博弈前后下层用户的能耗成本对比,由图可知在进行用户间的非合作博弈后,所有类型的用户的能耗成本相比于原始负荷安排下的能耗成本都出现了不同程度的降低,其中,年轻型用户和综合型用户虽然会在参与响应的过程中增加舒适度成本,但总体能耗成本仍比优化前降低10%以上;3种类型的商业用户由于两个高峰期均分布于其营业时间可转移负荷占比低,且热价不随时段改变、电制热无竞争力时,其能参与响应的电负荷量少,转移的热负荷并不能带来能耗成本的降低,优化后能耗成本下降不明显,下降幅度在10%以下;而3种类型的工业用户中,半自动化型工业用户通过转移大量高峰期的电负荷至低谷期,能耗成本下降达22.84%,仿真结果表明,居民区、商业区和工业区共8种类型用户均可在参与聚合商所提供的综合需求响应项目过程中通过非合作博弈优化自身能耗安排,最终以能耗成本降低的方式获利.

图5 下层用户各时段能耗成本对比Fig.5 Comparison of the energy consumption cost of lower-level users

3个园区聚合商在接收下层用户参与下层非合作博弈后优化的能耗安排后,通过参与上层合作博弈进行各自区域综合能源系统的运行优化安排,优化后居民区聚合商的设备出力情况分别见图6,商业区和工业区聚合商的设备出力情况见附录图A4–A5.以居民区综合能源系统出力情况为例,居民区和商业区的综合能源系统所有能源耦合设备装机容量和出力上限一致,但由于居民区的电负荷较少,综合能源系统内所安装的分布式风光发电系统和燃气轮机发电基本已能满足园区内部负荷的需求.在10时至11时由于分布式风光系统出力在满足用户电负荷需求后,将剩余电能通过区域间的微电网送至商业区.由于居民区整体热负荷需求较小,燃气轮机发电后产生的余热满足居民用户的热负荷后将多余的热能通过区域间热网输送至商业区和工业区的行为较为频繁,是互联热网中主要的送热区域,居民区聚合商通过区域热网有效减少了能源浪费,提高了能源利用率.

图6 居民区综合能源系统出力Fig.6 Comprehensive energy system output in residential areas

图7详细展示了一天内3个园区通过区域热网进行热能互送的情况,由图7可知9时至18时,区域热网内园区间的送热和购热达到平衡,在其余时间段内存在小幅度的送热高于购热产生的弃热情况.

图7 一日内区域热网热能互送情况Fig.7 Heat transfer between district heating networks in one day

3个园区的聚合商在园区系统优化运行前,不使用区域间微电网和热网进行电能热能互送,使用区域间微电网和热网并使用合作博弈进行园区内综合能源系统优化运行安排的综合能源系统日运行成本,区域内用户日能源总消费费用的对比如表1所示.

由表1可知,通过系统优化运行,三园区聚合商的综合能源日运行成本都有显著下降,3个园区通过园区间的微电网和热网互联将时段内多余的热能和电能进行互送进一步降低了成本,并通过区域间合同电价和合同热价进行电能和热能交易的方式替代了合作博弈后的利益分配,降低了由于联盟内部利益分配不均可能造成的联盟崩溃.通过用户消费总额和互联后优化成本的对比可知,通过区域内部的优化运行,居民区聚合商和工业区的系统运行成本小于了区域内用户的消费总额,实现了盈利;商业区聚合商需要支付的系统运行成本和用户消费总额仍有一定差距,处于亏损状态.

表1 优化前后综合能源系统日运行成本对比(103元)Table 1 Comparison of daily operating costs of integrated energy systems(103 yuan)

4.2 分时热价下双层博弈运行优化

在本算例中,聚合商将算例一中所采用的固定热价信号更改为分时热价信号,其余参数不发生改变.0时至6时、22时至24时为谷时段,11时至14时,17时至22时为峰时段,其余时间为平时段,聚合商向用户发布的谷时热价为250元/MWh,平时热价为285元/MWh,峰时热价为340元/MWh.

由图8可知,采用分时热价后,对比算例1中的热负荷优化安排,3个园区的下层用户都根据分时热价调整了自身的用热安排.其中,居民区由于舒适度函数限制,商业区受营业时间限制,只微量调整了高峰时段的热负荷,工业区则将高峰期可参与调整的热负荷全部转移至了低谷时段有效平滑了热负荷需求曲线.

图8 采用分时热价后下层用户各时段热负荷需求对比Fig.8 Lower-level users’heat load demand comparison after adopting time-of-use heat price

图9展示了算例2中采用分时热价的用户能耗成本和算例1采用固定热价的用户能耗成本的对比情况.由图9可知,分时热价使得各类用户通过参与非合作博弈优化后的能耗成本相比于固定热价时参与非合作博弈优化后的能耗成本略有提升,这是高峰期无法转移的热负荷涨价导致的,对于商业区的商场型用户而言,仅考虑分时热价优化前后,其参与优化后的日能耗成本依然从6909元下降至了6383元.对于半自动型工业用户,考虑分时热价优化后与固定热价优化前相比,日能耗成本从11840元下降至11770元,下降了约20%.

图9 3种场景下用户能耗成本对比Fig.9 Comparison of user energy consumption costs in three scenarios

图10为分时热价场景下一日内三园区区域热网热能互送情况.与固定热价相比,采用分时热价后,由于用户根据聚合商发布的分时热价调整了自身的热负荷安排使得热能需求曲线平滑,各区域综合能源系统内部无法消纳,进入区域热网进行互送的热能减少,区域热网内的弃热现象有了明显改善.

图10 分时热价场景下一日内三园区区域热网热能互送情况Fig.10 Heat transfer between district heating networks in one day after adopting time-of-use heat price

表2展示了采用分时热价前后综合能源系统日运行成本与区域消费总额的对比,由于采用分时热价后各区域用户能耗成本略有上涨,除商业区聚合商实现了系统日运行成本和用户能耗消费总额持平外,居民区聚合商和工业区聚合商均实现了盈利.其中,居民区聚合商由于采用分时热价后其他两聚合商需求的热能缺口减少,通过区域热网售卖多余热能的收入降低,使得采用分时热价后区域总运行成本略有提高,商业区和工业区聚合商则通过采用分时热价有效指导区域内用户调整了热负荷需求曲线,降低了高峰时段的热能缺口,使得系统日运行成本相比于算例一中的优化结果进一步降低.

表2 优化前后综合能源系统日运行成本对比(103元)Table 2 Comparison of daily operating costs of integrated energy systems(103 yuan)

5 总结

为提高能源利用率,实现用户和聚合商利益共赢,本文提出了一种针对多区域综合能源系统的双层博弈运行优化模型.在上层的合作博弈中,聚合商通过内部互送能源的合约价格完成利润分配、改变所负责的区域综合能源系统的运行策略和互联共融容量,进而建立了聚合商间的合作博弈模型;在下层的非合作博弈中,参与综合需求响应的用户将根据自己所处区域内聚合商发布的动态能源价格信号调整自己的能耗行为,以自身能耗成本最低为优化目标调整不同时段的用能安排,聚合商所提供的能源价格与各个用户的用电安排相关,由此建立优化底层各区域用户用能安排的非合作博弈模型.

算例分析表明在通过双层博弈模型进行优化后,所有类型的用户都能在底层的非合作博弈优化中降低自身能源消费成本,拥有可转移负荷资源最多的半自动型工业用户成本降低20%以上;在采用固定热价信号时,3个园区聚合商通过合作互联有效降低了自身运行成本,除商业区聚合商外,居民区和工业区聚合商都达成了日盈利,在采用分时热价信号后,商业区聚合商也达成了日盈利.

本文的研究成果对于区域综合能源系统内部和多区域综合能源系统之间多方利益体的互动有一定的参考意义.但本文暂未考虑多区域互联综合能源系统中负荷不确定性因素的影响,后续可在本文的基础上,进一步研究考虑不确定性的博弈优化.

附录

表A1 聚合商向区域内用户发布的电价和热价信号(元/MWh)Table A1 Electricity and heat price signals issued by aggregators(yuan/MWh)

表A2 聚合商与电网和气网发生交易行为的相关参数(电价:元/MWh,气价:元/m3)Table A2 Relevant parameters of the aggregator’s transac-tion behavior with power grids and gas grids(Elec-tricity price:yuan/MWh,gas price:yuan/m3)

表A3 系统成本参数和设备出力上限参数Table A2 System cost parameters and equipment output upper limit parameters

图A1 三区域用户原始电负荷需求Fig.A1 The original electric load demand of users in the three regions

图A2 三区域用户原始热负荷需求Fig.A2 The original thermal load demand of users in the three regions

图A3 三区域24小时分布式风光典型出力曲线Fig.A3 Typical output curve of 24-hour distributed wind and solar in three regions

图A4 商业区综合能源系统出力Fig.A4 Integrated energy system output in commercial areas

图A5 工业区综合能源系统出力Fig.A5 Integrated energy system output in industrial areas