1、第 47 卷 第 2 期 电 网 技 术 Vol.47 No.2 2023 年 2 月 Power System Technology Feb.2023 文章编号：1000-3673（2023）02-0679-09 中图分类号：TM 721 文献标志码：A 学科代码：47040 基于主从博弈理论的共享储能与综合能源 微网优化运行研究 帅轩越1，马志程2，王秀丽1，郭慧1，张晗1（1西安交通大学电气工程学院，陕西省 西安市 710049；2国网甘肃省电力公司电力科学研究院，甘肃省 兰州市 730070）Optimal Operation of Shared Energy Storage and
2、Integrated Energy Microgrid Based on Leader-follower Game Theory SHUAI Xuanyue1,MA Zhicheng2,WANG Xiuli1,GUO Hui1,ZHANG Han1(1.School of Electrical Enginnering,Xian Jiaotong University,Xian 710049,Shaanxi Province,China;2.Electric Power Research Institute of State Grid Gansu Electric Power Company,L
3、anzhou 730070,Gansu Province,China)ABSTRACT:Integrated energy microgrid and shared energy storage,as greatly significant in improving system energy utilization,have gradually become the current research hotspots.How to establish a set of integrated energy microgrid optimization operation models unde
4、r the background of shared energy storage is a problem to be solved urgently.First of all,the system operation framework is introduced in this paper and the function of each interest body in the system is analyzed.Second,the optimized operation models for the microgrid operator,the shared energy sto
5、rage service provider,and the user aggregator are established.Furthermore,the game relationship between the microgrid operator and the user aggregator is analyzed,and the Stackelberg game model between the microgrid operator and the user aggregator under the background of shared energy storage is pr
6、oposed,proving the existence and uniqueness of the Stackelberg equilibrium solution.Finally,a case simulation is performed on the MATLAB platform,by using the Yalmip tool and CPLEX solver to model and solve and the combination of the heuristic algorithm and the solver to optimize the strategies of t
7、he microgrid operator and the user aggregator.The results show that the proposed model in this paper can not only effectively weigh the interests of the microgrid operator and the user aggregator,but also achieve a win-win situation for the user aggregator and the shared energy storage operator.The
8、adopted solution algorithm can protect the data privacy between the microgrid operator and the user aggregator.KEY WORDS:integrated energy microgrid;Stackelberg 基金项目：甘肃省科技重大专项计划(19ZD2GA003)。Project Supported by Gansu Province Science and Technology Major Project(19ZD2GA003).game;shared energy storag
9、e;optimized operation;electricity and heat integrated demand response 摘要：综合能源微网与共享储能在提高系统能源利用率方面具有显著效益，逐渐成为目前研究热点，如何建立一套共享储能背景下综合能源微网优化运行模型是当下亟待解决的问题。文章首先介绍系统运行框架，分析系统内各利益体的功能。然后，分别针对微网运营商、共享储能服务商以及用户聚合商建立优化运行模型。分析微网运营商与用户聚合商间的博弈关系，提出共享储能背景下微网运营商与用户聚合商间的 Stackelberg 博弈模型，并证明 Stackelberg 均衡解的存在性与唯一性。
10、最后，在 MATLAB 平台上进行算例仿真，通过 Yalmip 工具与 CPLEX 求解器进行建模与求解，利用启发式算法与求解器结合的方法优化微网运营商与用户聚合商的策略。结果表明，所提模型不仅能有效权衡微网运营商与用户聚合商的利益，也能够实现用户聚合商与共享储能运营商的收益双赢，采用的求解算法能够保护微网运营商与用户聚合商间的数据隐私。关键词：综合能源微网；主从博弈；共享储能；优化运行；电热综合需求响应 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.2191 0 引言 随着化石能源的过度开采、自然环境的日益恶化以及互联网技术的不断革新，能源正在向分布式可再生能源利用的方
11、向转型，以可再生能源技术和互联网技术结合的新型能源体系能源互联网飞速发展1。为了实现能源与经济的可持续发展，能源互联网的概念与架构正在逐渐完善2。伴随用户侧大量光伏装置的接入，能源互联网对电能调度灵活性的要求显著提高3-5。680 帅轩越等：基于主从博弈理论的共享储能与综合能源微网优化运行研究 Vol.47 No.2 迄今为止，国内外诸多学者受到博弈论的启发对配网侧的运行优化展开了研究。文献6-7以社区能源互联网作为背景，针对微网运营商定价策略与产消者群用电负荷间的博弈关系，建立基于主从博弈的分布式能源管理模型，但缺乏对微网运营商侧热价变化的考虑；文献8-9在上层电价变化的基础上考虑热价也能作
12、为策略进行调节。文献8在综合能源销售商电价制定策略的基础上，侧重分析热价可变的情境，建立基于主从博弈的社区综合能源系统分布式协同优化运行模型。文献9在微网运营商与多个用户主从博弈框架的基础上，提出微网运营商侧燃气轮机能够在“以热定电”与“以电定热”2 种模式下灵活切换，同时考虑用户能够在一定舒适度范围内对热负荷进行消减。但以上研究忽略了储能设备参与优化，事实上，储能设备在优化运行中担任重要角色。文献10建立配电网需求侧电价、储能运行策略和容量配置的协同优化模型，实现了配电网收益最大化；文献11在共享储能背景下，提出针对社区能源互联网下多个光伏产消者的共享储能服务机制，建立共享储能系统与多个产消
13、者之间的主从博弈模型，实现共享储能与产消者群间的收益双赢。依次针对每个独立个体建设储能设备无法实现多个参与方的电能互补，且投资建设成本较高的问题。近年来，共享经济在节约经济成本与提高资源利用率上为产业模式的商业化做出巨大贡献12。同储能技术与共享思路的有机结合推动共享储能的发展。文献13提出云储能的定义，并对未来云储能的优化与前景进行总结与展望；文献14针对含有热电联供与光伏电源的社区综合能源系统，提出基于共享储能的居民用户日前调度模型，验证共享储能能够有效居民用户整体收益，同时为共享储能运营商创造盈利空间；文献15针对不同工业用户负荷差异的特性，建立共享储能与多个不同类型工业用户的协同运行模
14、型，并与各工业用户内部独立建设储能设备进行对比，侧重分析共享储能能够有效减少建设成本；文献16综合考虑储能成本、电价制度及负荷预测误差等因素，建立了储能系统容量配置的混合整数线性规划问题。以上研究缺乏对用户侧灵活资源的综合考虑，如电热综合需求响应17-18、电制热等。事实上，用户可以通过电制热设备实现电能到热能的灵活转换，进而实现收益最大化。大多文献未对储能设备参与优化运行进行考虑，多数研究考虑的是各用户内部配置储能设备，即分布式储能，对共享储能鲜有研究。另外，有关共享储能的研究才刚刚起步，共享储能的引入将进一步提高用户群的收益，亟待深入研究。综上，用户侧电热需求响应、电制热及共享储能等因素的
15、引入显著增加了微网运营商的定价难度，该问题目前尚未有相关研究进行解决。同时，模型的设计上也存在难度，需要兼顾Stackelberg 均衡解存在性与唯一性的相关证明。本文针对一类含有微网运营商与多个用户的社区型综合能源微网，在微网运营商侧售电价与售热价制定策略的框架下，综合考虑用户侧电热需求响应、电制热及共享储能机制，建立基于主从博弈与共享储能的综合能源微网运行优化模型，并通过算例分析验证所提模型的有效性。1 社区型综合能源微网框架 为了统一优化安排，将微网内分布式用户群等效为一个用户聚合商。假定社区型综合能源微网主要由微网运营商、用户聚合商及共享储能运营商3 个对象组成，具体场景如图 1 所示
16、。调控中心微燃机组下层：用户聚合商用户1电制热设备光伏装置用户n电制热设备.调控中心 共享储能调控中心光伏装置电能流热能流信息流上层：微网运营商电网共享储能运营商 图 1 社区型综合能源微网框架 Fig.1 Framework of community integrated energy microgrid 微网运营商作为电网与用户的中介，能与用户侧进行能源交易。从交易市场角度看，针对用户侧通过制定合理的售电价与售热价，与用户侧进行能源交易从中赚取差价；从物理层面看，微网运营商侧配有燃气轮机，为用户侧提供电能与热能。假定共享储能运营商主要为用户聚合商提供储能服务，以提高用户侧负荷调整的灵活性。共享储能运营商根据用户存储或取用的容量收取服务费用，所制定的单位容量租赁费用决定用户使用服务的积极性。用户侧负荷主要由电负荷与热负荷组成，每个用户都装有光伏装置。设定微网运营商制定的售电第 47 卷 第 2 期 电 网 技 术 681 价比电网侧的售电价低，因此本文认为用户仅从微网运营商购电，统一向电网售电。当用户配置的光伏发电无法满足电负荷时，用户不仅能向微网运营商购电，也可从共享储能系统中取用
