1、第 47 卷 第 4 期 电 网 技 术 Vol.47 No.4 2023 年 4 月 Power System Technology Apr.2023 文章编号：1000-3673（2023）04-1523-08 中图分类号：TM 721 文献标志码：A 学科代码：47040 面向能源转换的能源定价多维合约刘家华1，张碧玲1，王云鹏2，胡蕾1，张杰一1（1北京邮电大学网络教育学院，北京市 海淀区 100876；2国网北京市电力公司，北京市 西城区 100051）Multidimensional Energy Pricing Contract for Energy Conversion LIU
2、 Jiahua1,ZHANG Biling1,WANG Yunpeng2,HU Lei1,ZHANG Jieyi1(1.School of Network Education,Beijing University of Post&Telecommunications,Haidian District,Beijing 100876,China;2.State Grid Beijing Electric Power Company,Xicheng District,Beijing 100051,China)1ABSTRACT:Energy pricing is an important issue
3、 in the energy internet.However,due to the energy consumers unwillingness to relieve their preferences toward energy,it is difficult for the energy suppliers to set a proper price for the energy according to the customers preferences.To make it worse,the pricing problem becomes more challenging beca
4、use the energy conversion in the energy internet constructs the complex interaction between different energy resources at the supply and demand sides.This paper considers a multi-energy transaction scenario where a multi-energy aggregator(MEA)aggregates the three kinds of energy resources and sells
5、them to the consumers.Taking into account the information asymmetry between the MEA and the consumers,the paper models the pricing problem as a multi-dimensional contracting problem with energy conversion.Noticing that the pricing contract is coupled with the energy conversion scheme,to get the opti
6、mal contract,the paper first derives the relationship between the contract and the energy conversion scheme,then specifies the optimal energy conversion scheme from the perspective of the contract,and finally obtains the optimal contract with the corresponding optimal energy conversion scheme.The nu
7、merical results validate the designed contracts feasibility by guaranteeing the individual rationality and the incentive compatibility properties.Under the information asymmetry,the proposed scheme increases the service rate by 40%to 100%and raises the average profit of the consumers by 36.5%compare
8、d to the profiteering contracts.It also increases the average benefit of the MEA by 30%compared to the linear pricing schemes,thus achieving the best combined performance.KEY WORDS:pricing scheme;multidimensional contract;energy conversion;energy internet 基金项目：国家自然科学基金项目(62171060)。Project Supported
9、by National Natural Science Foundation of China(62171060).摘要：能源定价是能源互联网中一个重要而复杂问题。由于能源消费者的偏好属于其私人信息，供应商难以准确获取，从而无法合理定价。与此同时，能源互联网中多种能源转换，使得能源之间存在供需上相互影响的关系，多能源定价问题变得更复杂。在多能源交易场景中，多能源聚合器(multi-energy aggregator，MEA)聚合 3 种能源并将其转换后出售给消费者。该文考虑交易双方信息不对称，将定价问题建模为一个面向能源转换的多维合约设计问题。为求解最优合约，首先推导合约与能源转换方案的关系，
10、然后求解能使合约最优的能源转换方案，最后基于能源转换方案求得与之相对应的最优合约。仿真结果验证了合约满足个体理性和激励相容条件，具有可行性；在信息不对称的前提下，所提方案的服务率和消费者平均收益较逐利合约分别提升了 40%和 36.5%，MEA 平均收益较线性定价方案提升了 30%，因而综合性能最优。关键词：定价方案；多维合约；能源转换；能源互联网 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0800 0 引言 随着能源短缺与环保问题日趋严峻，可再生能源与分布式储能的结合成为新能源技术发展的方向1。为解决可再生能源的不稳定性与用能的即时性之间的矛盾，实现平衡供需，能源互
11、联网(energy internet，EI)通过信息和能源的深度融合为传统能源系统赋能2，将不同类型、不同规模的能源互联起来，为能源供应商(energy suppliers，ESs)和能源消费者(energy consumers，ECs)构建一个便捷的交易平台，以促进可再生能源的使用，助力碳中和与碳达峰目标的实现。在EI中，多能源聚合商(multi-energy aggregator，MEA)是一种特殊的 ES。MEA 采购多种能源并将其转换后出售给 ECs，以满足 EC 对不同能源的需求。多种能源的交易中，如何定价是一个非常重要1524 刘家华等：面向能源转换的能源定价多维合约 Vol.47
12、 No.4 的问题3-4。一方面，MEA 倾向通过更高的价格来提高利润，但当价格高于能源消费者的支付意愿，消费者将拒绝参与交易。可见，过高的定价会导致用户流失，降低服务率，从而影响 MEA 收益。另一方面，过低的定价又会导致能源的购买量上涨而供应不足，MEA 收益下降。因此，MEA 只有根据消费者的支付意愿定价，实现价格歧视，才能获得最大的收益5。然而，由于 ECs 的耗能设施和用能习惯不尽相同，他们对不同种类能源的支付意愿也不尽相同。此外，支付意愿属于 ECs 的私人信息，不为 MEA 所预知6，导致了交易双方的信息不对称，给 MEA 设计多能源交易合约带来了挑战。为了获得更高的利润，同时保
13、证较高的服务率，MEA需要制定一个有效的定价策略。合同理论是一种处理信息不对称的高效工具，已被应用于解决智能电网的定价问题。例如，文献6-7 在信息不对称场景下，基于合同理论研究了电动汽车向 MEA 馈电的激励机制。为解决电动汽车能源需求信息不对称的问题，文献8使用合同理论为充电站设计最优的收费策略，以激励电动汽车充电。另外，在 MEA 向产消者购买电能的交易场景中，MEA 并不知道产消者的发电成本。文献9将这个信息不对称的交易建模为合约模型，并设计最大化MEA 收益的合约。然而，现有的能源交易合约只关注电能交易，并没有涉及多能源交易。在能源互联网无差别连接所产生的多能源交易场景中，采用能源转
14、换技术进行不同能源的转化，可以优化能源配置，有效降低运行成本，提高能源利用效率10。多能源系统成为能源生产供应中的重要部分11，而多能源协调与调度的优化也成为关注点12。不同的能源转换方案不仅调整了不同能源的供应量，更是改变了能源的成本结构，从而影响了多能源交易合约的设计。此外，现有的能源交易合约6-9并没有考虑到消费者的最低能源需求，使得部分消费者被排除在这些追求利润最大化的高价合约之外，而无能源可用。因此，考虑消费者最低能源需求，为 MEA 设计面向能源转换的多能源交易合约具有重要现实意义。针对不对称信息场景下的多能源交易问题，有学者提出了基于博弈论的解决方案13-14。例如，文献13基于
15、 Stackelberg 博弈模型提出了一个激励更多消费者购买的多能源定价策略。文献14基于多能源耦合矩阵建立 Stackelberg 博弈模型，为微型能源网求得最优的动态能源价格。然而，博弈在达到平衡前要求消费者之间进行大量的互动，在消费者众多的能源互联网中效率尤为低下。考虑到基于合同理论的定价方案只需 MEA 与消费者进行一次交互，本文拟基于合同理论探讨如何在信息不对称情况下进行高效的多能源定价。区别于单一能源交易合约，本文提出了一个面向能源转换的多能源定价合约。由于定价方案和能量转换方案在优化问题中是耦合的，所以本文首先推导出两者的关系来解耦优化问题。基于给定的能量转换方案，考虑 ECs
16、 的最低能源需求，理论推导简化合约设计问题的个体理性与激励相容约束，求得最优合约的闭合表达式；最后，推导得到最优的能源转换方案，以及与之对应的最优合约。仿真结果验证了本文所提合约的合理性，及其在服务率和提升MEA 利润方面的优越性。需要指出的是，通过设置能源转换的参数和偏好分布，本文提出的多维合约也适用于无能源转换的交易场景及单一能源交易场景，因此具有更广泛的适用性。1 面向能源转换多能源定价合约模型 本章首先介绍系统模型，然后对能源转换进行数学建模，并在此基础上构建能源转换机制下的合约设计。1.1 系统模型 如图 1 所示，在能源互联网中，MEA 从各大能源生产商或分布式产消者处聚合多种能源，通过能源枢纽将能源进行转换后15，出售给消费者。在交易中，由于消费者会隐藏自身偏好，导致能源买卖双方的信息不对称。因此，MEA 根据合同理论，针对不同偏好的消费者设计不同的交易合约，在满足供需平衡的前提下最大化自身收益。而面对多种合约，消费者会选择使自身收益最大的一个合约。图 1 中各变量将在后文详述。(,)XT123(,)123(,)123(,)(,)XT(,)XT2SeCHP2ShCHP2S
