含径流式水电的风-光-氢多能系统合作博弈增益分配策略

段佳南，谢 俊，邢单玺，陈付山

（1.河海大学 能源与电气学院，江苏 南京 211100；2.江苏省工程咨询中心有限公司，江苏 南京 210003）

0 引言

建设以新能源为主体的新型电力系统，既是能源电力转型的必然要求，也是实现碳达峰、碳中和目标的重要途径［1］。氢能因绿色清洁、便于储存等特点展现出巨大减排潜力，在电力行业的成功转型中将起到关键性作用［2-3］。一方面，可再生能源制氢将电能转化为氢能的形式存储，利于缓解风、光电源的间歇性和波动性；另一方面，推行绿氢替代发展绿色化工、绿色交通，可助力工业、交通业等碳密集行业实现碳中和［4］。目前，含电制氢与可再生能源的综合能源系统安全经济运行问题成为研究热点。

国内外学者围绕含风电、光伏、水电以及电制氢主体的多能源系统的互补运行调度问题已展开了相关研究。径流式小水电因其投资小、分布密集、可开发性强等优势近年来获得了飞速发展［5］，文献［6］根据径流式小水电短期出力预测的要求构建了一个电力短期预报系统；文献［7］基于蒙特卡罗模拟法提出了风电和径流式小水电机组的多目标环境经济调度模型。上述研究为含径流式小水电优化调度的理论研究以及实际工程应用提供了参考技术路线。文献［8］构建了多个风电、多个光伏以及梯级水电多能互补发电的经济调度模型，提出利用水电机组的快速调节特性向风光预测误差提供旋转备用，但径流式小水电无大库容为风光提供备用，风光消纳能力较弱，难以产生电量互补效益；文献［9］提出双向电价补偿机制激励水电参与风电消纳，仿真结果表明该策略可提升联合系统的总收益；文献［10］提出一种风电与氢燃料电站联合优化调度方法，但该方法仅考虑了系统运行成本，未全面考虑系统的运行收益；文献［11］基于纳什谈判理论建立了风-光-氢多能源系统的合作调度模型，但该模型未兼顾多能源系统并网运行的安全性；文献［12-13］基于多主体能源系统出力互补性特征，构建以系统总出力曲线变化比例及其峰谷值上限比例为互补衡量指标的出力特性模型，通过合理配置系统能源容量能较好地保障系统安全运行。上述研究表明多主体能源系统联合优化运行通过不同能源资源间的互补特性可以联合运行带来增量效益（下文简称增益），但目前亟需进一步考虑将联合系统的经济性与安全性进行聚合建模。

目前基于合作博弈理论的增益分配方法被广泛地应用于机组启动成本分配［14］、自备电厂与风电场合作发电权分配［15］、含储能系统的发电联盟合作收益分配［16-17］、风-光-水电多主体能源系统合作增益电量分配［18］等领域，以上研究表明Shapley值分配法作为经典的合作博弈论方法具备公平性、合理性，能够鼓励联盟成员参与合作并实现自身运行效益的正增长。然而，应对大规模利益主体的合作增益分配问题时，Shapley 值法因需获取2n-1（n为利益主体数量）种合作联盟的调度结果，计算量呈指数级别增长，会出现组合爆炸问题［19］。文献［20］提出应用Aumann-Shapley 值法解决含大规模利益主体的能源系统合作运行增益分配问题；文献［21-22］基于分层抽样和强化学习的方法提出Shapley 值抽样估计法，该方法能够有效减少计算量并解决Shapley 值法的组合爆炸问题；文献［23］从计算规模、计算耗时以及计算所占内存的角度将最大最小成本（minimum cost remaining saving，MCRS）法与Shapley 值法进行对比，结果表明MCRS法在处理风-光-水大规模利益主体增益电量分配问题时具备计算高效性。上述方法为大规模利益主体的增益分配高效计算提供了解决思路。

在上述背景下，本文针对含径流式水电的风-光-水-氢多主体能源系统的合作运行及其合作增益分配策略展开研究。首先，以合作运行收益最大为优化目标构建了满足系统上网电量平稳性要求的风-光-水-氢合作运行优化调度模型；然后，基于转移电量因素构建了改进的MCRS 法合作增益分配模型；最后，通过算例对所提模型和方法进行了验证，并分析了含径流式水电的风-光-氢多主体能源系统合作运行增益的主要影响因素。

1 风-光-水-氢各利益主体单独运行优化调度模型

在非合作运行模式下，风电场、光伏电站、径流式水电站、电制氢系统属于不同的利益主体。考虑以“风-光-水”定电的“风-光-水”短期调度模式，发电量取决于风能、光能和天然来水资源的多寡，风、光、水发电利益主体按照各自的上网电价将发电量全部出售给电网。考虑以“氢”定电的电制氢系统短期调度模式，电制氢用电利益主体的用电需求量取决于日内氢负荷总需求量，电制氢系统按照工业电价向电网进行购电。下面具体建立各利益主体单独运行时的优化调度模型。

1.1 风电利益主体运行模型

考虑风电场日内上网售电收益Ri，WD2G及运行维护成本Ci，WD，op，风电场运行效益模型如下：

式中：F为单独运行时风电场i的售电利润；λ为风电场i在t时段的单位上网电价；γ为风电场i在t时段的单位运行维护成本；P为风电场i在t时段的实际出力；T为调度总时段；Δt为单位调度时间间隔。

由于风电场出力具有较强的随机性，考虑不同场景下风电场出力与风速呈正相关，规定各场景概率总和为1，即：

式中：P为风电场i在标准测试环境下最大出力；vo，i，t为场景o下风电场i在t时段的风速，ρ为其相应的场景概率；vst为标准测试环境下的风速。

1.2 光伏利益主体运行模型

考虑光伏电站日内上网售电收益Ri，PV2G及运行维护成本Ci，PV，op，光伏电站运行效益模型如下：

式中：F为单独运行时光伏电站i的售电利润；λ为光伏电站i在t时段的单位上网电价；γ为光伏电站i在t时段的单位运行维护成本；P为光伏电站i在t时段的实际出力。

由于光伏电站出力具有随机性，考虑不同场景下光伏电站出力与光照强度、周围温度呈正相关，各场景概率总和为1［13］，即：

式中：P为光伏电站i在标准测试环境下最大出力；Io，i，t和ωo，i，t分别为场景o下光伏电站i在t时段的光照强度和环境温度，ρ为其相应的场景概率；Ist为标准测试环境下的光照强度；ωst为参考温度；kT为功率温度系数。

1.3 水电利益主体运行模型

考虑径流式水电站日内上网售电收益Ri，HY2G及运行维护成本Ci，HY，op，水电站运行效益模型如下：

式中：F为单独运行时径流式水电站i的售电利润；λ为径流式水电站i在t时段的单位上网电价；γ为径流式水电站i在t时段的单位运行维护成本；P为径流式水电站i在t时段的实际出力。

规定径流式水电站天然来水各场景概率总和为1，不同场景下水电站出力相关约束如下：

1.4 电制氢利益主体运行模型

电制氢系统日内氢负荷需求量给定，各时段制氢量灵活可调。以日内电制氢利益主体购电成本Ci，G2H和运行维护成本Ci，HY，op最小，即负的售电收益F最大为优化目标，构建目标函数如下：

式中：γ为电制氢系统i在t时段的工业电价；γ为电制氢系统i在t时段的单位运行维护成本；P为电制氢系统i在t时段的电解槽输入功率。

电制氢系统的输入功率以及储氢罐相关约束如下：

2 风-光-水-氢多利益主体联合运行优化调度模型

在合作运行模式下，将风电场、光伏电站、径流式水电站、电制氢系统等n个利益主体视为1个合作联盟，记为大联盟N。基于合作博弈论的风-光-水-氢多主体能源系统增益分配策略，其合作运行优化调度除需考虑大联盟N外还需考虑其子联盟S(S⊆N)的合作运行调度。下面具体建立各子联盟S以及大联盟N的合作运行优化模型。

2.1 未考虑上网电量互补指标约束的合作运行调度模型

风-光-水-氢联合运行系统通过电量内部交易的形式开展合作，以系统运行效益最大为优化目标构建目标函数式（22）。风、光、水发电利益主体电量部分上网，部分以不低于上网电价的价格售卖给电制氢系统，并向电网支付过网费。约束式（23）为各利益主体的收益模型，式（24）—（27）分别为风、光、水、氢利益主体的相关约束，未考虑上网电量互补指标约束的风-光-水-氢多主体能源系统合作运行调度模型（调度模型1）具体如下：

式中：F为任一联盟S的合作运行总收益；F为风电场i在合作模式下的售电利润；P为风电场i在t时段上网功率；Ri，WD2H为风电场i向制氢系统售电的收益，所对应的售电功率为为其单位电价；Ci，WD，g为风电场i向电网支付的过网费，所对应的单位电量过网费为γ；α和β为过网费折算系数［11］；P为电制氢系统i在t时段向电网购电功率。光伏与水电相关变量意义类似，不再赘述。

2.2 考虑上网电量互补指标约束的合作运行调度模型

为保证系统安全运行，进一步考虑风-光-水聚合电源上网电量的平稳性问题。将风、光、水发电利益主体的上网电量打捆视为1 个聚合电源，利用资源间的互补特性，合理分配上网电量与售氢电量，以保证其上网电量曲线平滑稳定。

首先构建各调度时段风、光、水上网电量变化率为：

因此各调度时段内风-光-水聚合电源上网电量变化率βt为：

此外，各调度时段内风-光-水聚合电源总上网电量P和平均电量Pave分别为：

下面分别以风-光-水聚合电源上网电量曲线变化率、曲线峰值上限、谷值上限为互补评价指标［13］建立约束式（32）—（34）。

式中：Cr、Cp、Cv分别为要求互补后的风-光-水聚合电源上网电量曲线变化率、曲线峰值上限和曲线谷值上限。

基于上述互补指标可构建风-光-水-氢多主体能源系统合作运行调度模型（调度模型2），对于系统内部，风、光、水各发电利益主体与电制氢利益主体通过电价互补以电量交易的形式展开合作；对于系统外部，风、光、水各发电利益主体通过协调上网电量与售氢电量的分配以满足风-光-水聚合电源上网电量曲线的互补指标约束。模型具体表示如下：

式中：F为调度模型2下大联盟N的合作运行总收益；上标“∗”表示调度模型2下的变量，后同。

对于同一大联盟N而言，对比风-光-水-氢合作运行调度模型1 和调度模型2 可知，由于调度模型1的电量调度结果已处于最大收益运行点，为进一步保证风-光-水聚合电源上网电量满足互补指标约束，调度模型2 中各利益主体需重新协调电量调度情况，因而大联盟收益相较调度模型1 的大联盟收益可能会产生亏损。

3 基于合作博弈的风-光-水-氢合作增益分配模型

基于合作博弈的增益分配策略根据各种联盟组合情况下的运行调度结果，将合作产生的附加总收益按照一定的方法分配给各个成员。对于考虑上网电量互补性的风-光-水-氢合作增益分配问题，模型2 的调度结果融合了内部合作产生的增量收益与平滑上网电量导致的收益亏损，当子联盟不含电制氢主体进行电量消纳时，为满足上网电量互补性约束，子联盟弃风／光／水，资源不被完全利用将导致收益无故亏损，若将该调度结果直接应用于增益分配则无法准确衡量各利益主体对于大联盟的价值贡献。针对这一问题，本文提出基于转移电量的改进MCRS 法，独立考虑内部合作收益与互补所致亏损，大联盟的收益亏损部分仅依据转移电量的多少来进行衡量，不受子联盟调度结果的影响。

3.1 增益函数与转移电量

为独立考虑大联盟合作收益与收益亏损，构建增益函数用于量化合作产生增量收益，定义转移电量用于衡量上网电量互补约束所致收益亏损。

首先针对调度模型1，根据所有子联盟S的调度结果构造增益函数V(S)为：

结合调度模型1 和调度模型2 大联盟N的调度情况，定义转移电量Di为：

式中：P和P分别为考虑互补指标约束前、后利益主体i（风／光／水）在t时段的上网出力。

3.2 改进的MCRS法数学模型

本文的增益分配衡量标准由联盟合作所获增益与电量转移所致亏损共同决定，因此先按照MCRS法对未考虑互补约束的调度模型1（不存在电量转移所致亏损情况）进行增益初始分配，随后在此基础上结合调度模型1和调度模型2，依据转移电量对各利益主体进行增益再分配。

首先依据增益函数式（36），对合作增益进行初始分配。将各利益主体的单独优化收益和边际收益作为最小和最大联盟收益，根据最大、最小联盟收益构建MCRS增益分配方法初始分配模型如下：

式中：x为利益主体i初始分配所得增益；xi，min、xi，max分 别 为 利 益 主 体i参 与 大 联 盟N的 最 小 联 盟 收益和最大联盟收益；V(N)为大联盟N的合作增益；F为利益主体i的单独运行收益；F为大联盟N的合作运行总收益；F为利益主体i未加入联盟N时的联盟总收益。

然后考虑由转移电量带来的总收益亏损，并按照自身转移电量占系统转移电量的比例构建亏损分配系数DN(i)为：

最终根据增益亏损比例再分配，得到基于转移电量因素的改进MCRS 法下各利益主体的增益分配结果为：

式中：x为考虑上网电量互补后利益主体i分配所得增益；V(N)-V∗(N)表示考虑上网电量互补前后大联盟N所产生的总收益亏损。

基于MCRS 法的分配结果满足整体理性要求［23］。将各利益主体应用改进的MCRS 法分配所得增益x相加，其结果与考虑上网电量互补性后大联盟所得合作增益相等，说明改进的MCRS 法增益分配模型可以保证大联盟总增益全部分配至各利益主体，即增益再分配后仍然满足整体理性要求，分配具有可行性。验证过程具体如下：

3.3 增益分配流程框架

本文提出的改进MCRS 法的流程框架如图1 所示，具体步骤说明见附录A。

4 算例分析

本文算例1（风-光-水-氢4 利益主体算例）对比不同运行场景下风-光-水-氢的合作增益，探究合作运行增益的影响因素，验证改进的MCRS 法增益分配模型在应用中具备公平性、可行性；算例2（风-光-水-氢12利益主体算例）验证改进的MCRS法在应对大规模利益主体增益分配问题时的计算高效性。算例仿真通过MATLAB R2016a 软件调用YALMIP工具箱进行各联盟调度模型的求解以及基于合作博弈的增益分配。

4.1 风-光-水-氢4利益主体算例

以风-光-水-氢4 利益主体联盟为例，系统结构如附录B 图B1 所示。发、用电利益主体双方以联盟合作收益最大为博弈目标，通过协商确定各自的交易电量与交易时段，以此展开合作博弈。对联盟进行优化调度并计算全局联盟在日内的增益。

为探究不同场景下风-光-水-氢合作运行效益的影响因素，以上网电价、是否合作以及是否考虑互补指标约束为对比因素共设置9 个不同的合作运行场景。风电、光伏出力以及天然来水量数据见附录B图B2，径流式水电站参数取自参考文献［13］，电制氢系统参数设置见附录B 表B1。风电、光伏的运行维护成本、过网费系数取自参考文献［11］，水电的运行维护成本设定为0.01元／（kW·h），过网费系数取值与风电、光伏相同。风电、光伏和水电的上网电价按照2020 年国家发改委公布的Ⅱ类资源区域指导价格设置，见附录B 图B3，以该价格作为基础场景电价，在此基础上分别加或减0.05元／（kW·h）以设置不同的场景。各场景具体设置如表1 所示，表中“—”表示不存在。

表1 不同场景下的合作运行收益Table 1 Cooperative operation benefit under different scenarios

4.1.1 不同场景下合作运行效益分析

不同场景下风-光-水-氢多主体能源系统的仿真结果如表1 所示，其中互补指标Cr、Cp、Cv分别设置为0.15、0.18和0.18。

首先分析不同运行模式对合作运行收益的影响。对于同一上网电价场景，当均未考虑互补指标约束时，对比场景1、3 和场景4、6 以及场景7、9，可知合作运行能为系统带来显著增益。无论是否考虑互补指标约束，对比场景1 — 3 和场景4 — 6 以及场景7 — 9，非合作运行模式下全局联盟的运行收益总是最小，即风-光-水-氢之间的互补效益在联合调度运行时能为全局联盟带来增益。

下面分析互补指标约束对合作运行收益的影响。对于同一上网电价场景，在合作运行模式下进一步对比场景2、3 和场景5、6 以及场景8、9，由于未考虑互补指标约束的风-光-水-氢系统已处于最大收益运行点，为兼顾上网电量的波动性约束，系统内部需协调电量调度，牺牲一部分交易电量用于平滑上网电量，因而会产生一定收益亏损，即考虑互补指标约束后风-光-水-氢系统的全局联盟收益相对较小。综上，相同上网电价场景下，全局联盟运行收益均呈现非合作运行模式<考虑互补指标约束的合作运行模式<未考虑互补指标约束的合作运行模式的趋势。

进一步考虑上网电价对合作运行收益的影响。分别对比场景1、4、7 和场景2、5、8 以及场景3、6、9，当运行模式、互补指标因素均相同时，全局联盟运行收益总是随着上网电价的减少而降低。对比不同运行模式时，上网电价越低，全局联盟收益增幅越高，即收益提升比例越高。以未考虑互补指标约束下的合作模式与非合作模式的场景为例：场景3 较场景1 产生312 656.64 元增益，场景6 较场景4 产生392 418.91元增益，场景9较场景7产生477 237.19元增益。因此风-光-水-氢系统通过合作运行，上网电价越低，其全局联盟运行效益提升效果越明显，各利益主体所分配的增益相应会更多，即有效地激励风、光、水、氢各利益主体寻求合作以提升自身运行效益。

4.1.2 系统合作运行电能交易分析

以场景6 为例，风-光-水-氢系统在合作运行模式下未考虑互补指标约束时的优化调度结果见附录C 图C1。由图可见：［01:00，08:00）和［23:00，24:00］时段工业电价较低，风电和光伏上网电价均高于工业电价，风电全部上网；光伏无出力，其既不上网也不向电制氢主体售电；水电上网电价较工业电价更低，因此电制氢主体选择向水电主体购买一部分电量，剩余电量需求选择向电网购买。 ［08:00，23:00）时段工业电价较高，风、光、水电上网电价基本低于工业电价，因此电制氢主体主要向风、光、水利益主体购买电量，只向电网少量购电，其中在［09:00，22:00］时段内，除15:00 和17:00 这2 个时刻外，电制氢主体所需制氢用电量全部由风、光、水利益主体提供。由于15:00和17:00时水电上网电价高于该时刻的工业电价，因此水电利益主体的大部分发电量选择上网，另一方面由于风电和光伏可提供的发电量有限，此时电制氢主体需要从电网购入部分电量。合作运行可以使风-光-水-氢系统联合运行收益最大化，降低系统的用电成本。

4.1.3 互补性要求对合作运行效益的影响

对比场景5 和场景6，绘制如图2 所示的系统上网电量曲线图，并分析考虑互补指标约束前、后系统合作运行的影响情况。

图2 考虑互补指标约束前、后系统上网电量Fig.2 On-grid power generation before and after considering complementation index constraint

从风-光-水聚合电源上网电量曲线可看出，考虑了互补指标约束的场景5 的上网电量曲线较场景6 变得更加平滑，虽然提升了上网电量的平稳性，但是由表1可知，其全局联盟运行收益较场景6减少了71 203.63 元。为获取全局联盟的最大收益，在上网电价较高的时段，风、光、水利益主体为满足日内上网电量的整体平稳性，考虑互补指标约束后需减少部分上网电量，因而会产生一定的收益亏损。在工业电价较高的时段，风、光、水利益主体主要向电制氢主体售电以获取自身最优运行决策，但为了平滑上网电量曲线，考虑互补指标约束后需要减少内部电量交易用于上网，因此也会产生一定的收益亏损。从系统总上网电量数值看出，考虑互补指标约束前风、光、水利益主体共上网电量606.45 MW·h，考虑互补指标约束后风、光、水利益主体共上网电量502.03 MW·h，即减少104.42 MW·h 上网电量用于系统内部电能交易，因此考虑互补性要求不仅可以保证系统上网电量的平稳性，还可以有效激励风-光-水-氢系统的内部电能交易。

进一步研究互补性要求对合作运行收益的影响。以场景5 的运行条件为基础，仅改变互补性指标要求，分别将各项指标要求降低0.02，设置场景10和场景11如表2所示。

表2 互补性要求对合作运行收益的影响Table 2 Impact of complementary requirement on cooperative operation benefit

由表2 可知，不同的互补性要求会影响系统运行的整体收益。互补性指标越严格，全局联盟的运行收益越低，即随着互补性要求不断提升，上网电量平稳性得到不断改善，随之带来的收益亏损也越多，因此系统运行的经济性与互补性之间存在相互制约，需要根据调度需求进行综合权衡。

4.1.4 合作增益分配结果分析

为激励多利益主体形成稳定的合作联盟，增益分配结果必须满足公平性要求。

1）个体理性，各成员i分摊后所得收益y（单独运行收益F与合作增益x之和）不得少于单独运行时所产生的收益，具体表现形式如下：

2）合作理性，子联盟S中各成员i分摊后所得收益之和不得少于该联盟所产生的总收益，具体表现形式如下：

3）整体理性，所有成员分摊后所得的收益之和等于大联盟的总收益，具体表现形式如下：

改进前、后的MCRS 法均能满足个体理性和整体理性的要求，但对于改进前的MCRS 法，由于调度模型2 不能合理应用于所有子联盟，因而不能保证分配结果满足合作理性的要求。以｛风-光-氢｝、｛风-水-氢｝、｛光-水-氢｝这3 个子联盟为例，应用改进前、后的MCRS 法对其合作理性进行验证，验证结果见附录D表D1。

分析可知：改进前的MCRS 法分配结果未完全满足分配公平性要求，可能出现子群体收益受损而出现成员间重新组合运行的情况；改进后的MCRS法将大联盟的收益亏损部分按照转移电量比例进行增益亏损再分配，不受子联盟调度结果影响，因而改进后的MCRS 法能够满足合作理性，保障分配结果的公平性。

下面以场景4 的非合作运行模式和场景5 的合作运行模式为例，对风-光-水-氢系统进行联合运行优化调度，并应用基于改进的MCRS 法对合作增益进行分配计算，计算结果如表3 所示。从表中可见，通过联合调度运行，风-光-水-氢系统全局联盟运行收益较非合作运行模式产生了32 1215.28元的增益。经改进的MCRS 法分配，各利益主体均在非合作模式的基础上获得了一定的增益，分配结果满足个体理性、合作理性和整体理性要求。

表3 不同运行模式下合作增益分配结果Table 3 Results of incremental benefit allocation under different operation modes

4.2 风-光-水-氢12利益主体算例

以风-光-水-氢12 利益主体互补运行系统为例，其中包含风电场（WD1— WD3）、光伏电站（PV1—PV3）、径流式水电站（HY1— HY3）以及电制氢系统（HG1— HG3）各3 个。选取我国西南地区某省风电场、光伏电站在2021 年夏季出力的历史数据，见附录E 图E1，径流式水电站天然来水量及其参数取自参考文献［13］，电制氢系统参数设置见附录E 表E1。下面对该联盟进行优化调度求解并应用改进的MCRS法进行增益分配计算。

12 利益主体增益分配结果如图3 所示。可见风、光、水各发电利益主体均在非合作运行模式的基础上获得了增益，电制氢用电利益主体也在非合作运行的模式上降低了自身的用能成本，各利益主体共享联盟全部增益。

图3 12利益主体增益分配结果Fig.3 Results of incremental benefit allocation of 12 benefit stakeholders

对于含12 利益主体的联盟而言，经典Shapley值法共需求解出212-1= 4 095 种联盟调度结果，计算耗时将随联盟规模线性增长呈指数级快速增长［8］；而改进的MCRS 法除需对调度模型2 的大联盟进行1 次求解外，对于调度模型1 仅需再求解2×12+1 共25 种联盟调度结果，计算量大幅减少，计算耗时也将显著降低，能够有效解决Shapley 值法应对大规模利益主体增益分配时产生的组合爆炸问题。

5 结论

本文以含径流式水电的风-光-氢多主体能源系统为研究对象，兼顾联盟合作运行的经济性与安全性，构建了满足系统上网电量平稳性要求的风-光-水-氢合作运行优化调度模型。基于合作博弈理论，构建了基于转移电量因素的改进MCRS 法合作增益分配模型，主要得出以下结论。

1）风-光-水-氢多主体能源系统通过合作运行能产生显著的经济效益，应用改进的MCRS 法进行增益分配，各利益主体的个体效益相比未合作时均有大幅度提高。相较于改进前，改进后的MCRS 法可兼顾个体理性、合作理性和整体理性，计算过程具备高效性。

2）风-光-水-氢多主体能源系统的合作运行效益受上网电价的影响。通过合作全局联盟在原先非合作运行的基础上获得一定增益，且上网电价越低，全局联盟收益增幅越高，合作运行效益提升效果越明显，各利益主体可分配的增益相应会更多。

3）风-光-水-氢多主体能源系统的合作运行效益受上网电量互补性要求的影响。考虑互补性指标约束后，通过重新调度各时段内上网电量与交易电量，系统日内上网电量曲线较考虑互补性指标约束前更加平滑，且系统内部交易电量增加，因此考虑互补性要求不仅可以保证系统上网电量的平稳性，还可以有效激励风、光、水发电利益体寻求各主体之间的合作。但兼顾系统运行安全性要求后，全局联盟的运行收益有所亏损，且安全性要求越高，系统运行的经济性越低，因此调度时还需综合权衡系统运行的经济性与安全性。

附录见本刊网络版（http：//www.epae.cn）。