陳濤，劉洋，李文峰，許立雄，馬騰

(1.四川大學(xué)電氣工程學(xué)院，成都市 610065；2.國網(wǎng)河南省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，鄭州市 450052)

0 引 言

可再生能源的大力發(fā)展緩解了環(huán)境污染、氣候變化、化石能源枯竭等問題。微網(wǎng)通過多能聯(lián)供、優(yōu)化調(diào)度等方法能夠?qū)崿F(xiàn)可再生能源的有效消納[1-3]，是電力系統(tǒng)提升可再生能源消納能力的有效方法之一[4]。但可再生能源的出力不確定性和無法準(zhǔn)確預(yù)測給微網(wǎng)的調(diào)度運(yùn)行帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，同時單微網(wǎng)對各類分布式電源系統(tǒng)的消納能力有限[5]，導(dǎo)致微網(wǎng)中的棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象較為嚴(yán)重[6-8]。而在區(qū)域內(nèi)進(jìn)行多微網(wǎng)功率交互是提高可再生能源滲透率[9]、減少分布式電源對上級電網(wǎng)沖擊[10]、減少微網(wǎng)內(nèi)儲能單元和機(jī)組啟停次數(shù)[11]的有效方法。

現(xiàn)有針對多微網(wǎng)群交易的研究主要以微網(wǎng)群總運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，建立集中式優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[12]計及負(fù)荷及可再生能源不確定性，以各場景下總運(yùn)行成本削減最大為目標(biāo)，構(gòu)建優(yōu)化調(diào)度模型。文獻(xiàn)[13]搭建了考慮風(fēng)電不確定性的區(qū)域多微網(wǎng)系統(tǒng)峰谷分時電價制定模型，并采用負(fù)荷轉(zhuǎn)移率刻畫峰谷分時電價用戶響應(yīng)度以增強(qiáng)應(yīng)對風(fēng)電不確定性的能力。以上文獻(xiàn)采用考慮可再生能源不確定性的集中式優(yōu)化調(diào)度方法，提高了微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性和可再生能源消納率，但在調(diào)度運(yùn)行過程中傳輸各微網(wǎng)私有的可再生能源預(yù)測信息、報價信息、調(diào)度計劃等是不可避免的，如何保證多微網(wǎng)運(yùn)行中信息的安全性是目前研究的重點(diǎn)[14-15]。

區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、公共信息公開透明、交易速度快、交易信息可追溯且不可篡改等優(yōu)勢，在電力市場、能源互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用[16-18]。文獻(xiàn)[17]提出基于區(qū)塊鏈和連續(xù)雙向拍賣機(jī)制的微電網(wǎng)電力交易模式及報價策略，并提出自適應(yīng)進(jìn)取性交易策略應(yīng)對連續(xù)拍賣市場中價格波動頻繁問題。文獻(xiàn)[18]提出基于雙重拍賣市場的分布式P2P能源交易方法，產(chǎn)消者生成能源供求信息后在市場中發(fā)起P2P交易。智能合約是運(yùn)行在區(qū)塊鏈上的可編程程序，其可信賴、不可逆的特點(diǎn)是交易市場達(dá)成交易的基礎(chǔ)[19]。文獻(xiàn)[20]提出了基于區(qū)塊鏈的集成能源管理平臺，并把智能合約作為虛擬聚合器，實(shí)現(xiàn)雙邊貿(mào)易機(jī)制的同時優(yōu)化了微電網(wǎng)中的能量流。文獻(xiàn)[21]提出了基于智能合約的區(qū)域能源交易模型，區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)消者通過雙向拍賣機(jī)制得出清算價格，觸發(fā)狀態(tài)機(jī)執(zhí)行合約，完成交易。以上研究充分發(fā)揮了區(qū)塊鏈和智能合約的優(yōu)勢，但并未考慮可再生能源的出力不確定性對微網(wǎng)間功率交互的影響，也未考慮多微網(wǎng)市場交易結(jié)果對微網(wǎng)中各設(shè)備出力調(diào)整的可能性。

本文綜合考慮可再生能源出力的不確定性、多微網(wǎng)市場信息的安全性、各微網(wǎng)對市場價格波動的響應(yīng)程度和可再生能源不確定性對多微網(wǎng)交易的影響，設(shè)計多微網(wǎng)去中心化電能交易智能合約輔助制定微網(wǎng)日前魯棒經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。其中單微網(wǎng)為自主調(diào)度，采用魯棒優(yōu)化刻畫可再生能源的不確定參數(shù)，以微網(wǎng)運(yùn)行成本最低為目標(biāo)，通過雙層迭代優(yōu)化調(diào)度微網(wǎng)內(nèi)的能源資源。考慮到多微網(wǎng)市場價格波動較大，設(shè)計自適應(yīng)定價策略確定交易報價，并在智能電表中預(yù)置報價函數(shù)完成微網(wǎng)定價。對于多微網(wǎng)電能交易設(shè)計智能合約以去中心化交易機(jī)制完成交易匹配，并基于區(qū)塊鏈底層技術(shù)完成交易信息儲存。由分布式交易智能合約確定的交易計劃作為單微網(wǎng)可調(diào)魯棒優(yōu)化的輸入循環(huán)探索可行解。最后以微網(wǎng)群利益最大化為目標(biāo)選出最優(yōu)可行解作為區(qū)塊鏈輔助決策下的微網(wǎng)日前魯棒經(jīng)濟(jì)調(diào)度方案。

1 基于區(qū)塊鏈輔助決策的多微網(wǎng)能量協(xié)調(diào)框架

區(qū)塊鏈作為去中心化交易和智能合約的重要基礎(chǔ)技術(shù)，為多微網(wǎng)電能交易市場去中心化和智能合約程序化保障參與者的權(quán)利與義務(wù)提供了公平可靠的平臺。本文提出的去中心化多微網(wǎng)電能交易系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。多微網(wǎng)市場交易模式包括兩個階段，第1階段微網(wǎng)采用魯棒優(yōu)化模型制定電能調(diào)度計劃，并根據(jù)計劃和區(qū)塊鏈上的歷史價格基于智能電表獲得自適應(yīng)價格；第2階段在基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的多微網(wǎng)去中心化交易市場中微網(wǎng)先后調(diào)用不同智能合約，輸入自適應(yīng)價格數(shù)據(jù)和電能計劃觸發(fā)智能合約的預(yù)置響應(yīng)條件改變智能合約狀態(tài)，根據(jù)預(yù)置響應(yīng)規(guī)則得出合約值并輸出動作，最終完成多個微網(wǎng)的交易匹配得到多微網(wǎng)去中心化交易市場的電能交易計劃。以上兩階段通過自適應(yīng)價格和多微網(wǎng)電能交易計劃的傳遞循環(huán)探索微網(wǎng)調(diào)度方案。

圖1 多微網(wǎng)電能交易系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Architecture of multi-microgrid energy trading system

本文研究的多微網(wǎng)交易市場拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖2所示，市場中的主體包括配電網(wǎng)運(yùn)營商和連接在配電網(wǎng)絡(luò)中的微網(wǎng)運(yùn)營商。各主體通過區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)傳遞數(shù)據(jù)。在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，配電網(wǎng)運(yùn)營商節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)協(xié)助平衡多微網(wǎng)交易市場中參與者的電負(fù)荷；微網(wǎng)運(yùn)營商節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)微網(wǎng)內(nèi)機(jī)組的運(yùn)行與配置并與其余節(jié)點(diǎn)交互電能以平衡電負(fù)荷。

圖2 多微網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of multi-microgrid system

為使本文研究的多微網(wǎng)交易市場更具代表性，考慮采用不同類型的微網(wǎng)作為市場內(nèi)的參與主體，具體包括傳統(tǒng)微電網(wǎng)和熱電聯(lián)供的微能源網(wǎng)。傳統(tǒng)微電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖2中微網(wǎng)3所示；微能源網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖2中微網(wǎng)1、2、4所示。微網(wǎng)中包括可再生能源機(jī)組、微型燃?xì)廨啓C(jī)(micro turbine, MT)、燃料電池(fuel cell, FC)、燃?xì)忮仩t(electric boiler, EB)、電儲能(electrical energy storage, EES)、熱儲能(heat storage, HS)等運(yùn)行單元。微網(wǎng)能量管理框架見附錄A1。

2 基于智能合約的去中心化多微網(wǎng)市場交易模式

構(gòu)建去中心化多微網(wǎng)交易模式關(guān)鍵在于設(shè)計合理的電能交易模式和智能合約。智能合約是一種預(yù)置響應(yīng)條件和響應(yīng)規(guī)則的運(yùn)行在區(qū)塊鏈上的代碼。當(dāng)智能合約接收到外部輸入數(shù)據(jù)時，會觸發(fā)預(yù)置響應(yīng)條件激活預(yù)置響應(yīng)規(guī)則改變智能合約狀態(tài)。其優(yōu)點(diǎn)在于采用固定的預(yù)置規(guī)則代替依賴人仲裁和執(zhí)行的合同，實(shí)現(xiàn)參與者的點(diǎn)對點(diǎn)交易和全平臺監(jiān)督。

本文設(shè)計的多微網(wǎng)去中心化市場交易模式包含2個智能合約，分別為多微網(wǎng)交易市場判定智能合約和分布式交易智能合約。微網(wǎng)首先調(diào)用交易市場判定智能合約輸入交易電價與電量信息觸發(fā)預(yù)置響應(yīng)條件判定交易市場模式，其次調(diào)用分布式交易智能合約完成多微網(wǎng)去中心化交易市場的電能匹配。集產(chǎn)消一體的微網(wǎng)節(jié)點(diǎn)作為逐利的獨(dú)立運(yùn)營主體，通過智能電表內(nèi)置自適應(yīng)報價策略按照優(yōu)化調(diào)度結(jié)果完成對自身購/售電電量的價格制定。

2.1 基于智能電表的自適應(yīng)定價策略

在分布式電源滲透率較高的電力系統(tǒng)中，各微網(wǎng)的供給與需求具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和波動性。微網(wǎng)在每輪交易的報價須緊跟市場價格波動,在快速變化的環(huán)境中迅速做出合理的價格調(diào)整以獲得更多利潤。

智能電表是集成微處理器應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的智能化儀表能夠?qū)崿F(xiàn)雙向計量、遠(yuǎn)程通信、本地通信、實(shí)時數(shù)據(jù)交互、多種電價計費(fèi)、與用戶互動等功能。智能電表的上述功能能夠保障微網(wǎng)運(yùn)營商從區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中快速獲取鏈上公開的歷史成交價，且其秒級的計算能力，能夠?qū)崿F(xiàn)微網(wǎng)在每輪交易中快速報價，滿足其與智能合約數(shù)據(jù)銜接的要求。

在多微網(wǎng)交易市場中，智能電表的定價須滿足約束式(1)[18]。

(1)

在多微網(wǎng)交易市場中，智能電表預(yù)置的自適應(yīng)定價計算式為式(2)—(5)。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中：γin,b、γin,s、γex,b和γex,s分別為內(nèi)緣買方、內(nèi)緣賣方、外緣買方和外緣賣方的目標(biāo)報價，當(dāng)買方的購電估價高于競爭均衡價格時為內(nèi)緣買方，否則為外緣買方，當(dāng)賣方的售電估價低于競爭均衡價格時為內(nèi)緣賣方，否則為外緣賣方；P*表示競爭均衡價格；r為進(jìn)取度因子，表示微網(wǎng)達(dá)成交易的意愿強(qiáng)烈程度(當(dāng)處于內(nèi)緣交易時，r=0表示中性交易方)；θ為進(jìn)取率因子，表示多微網(wǎng)市場的價格波動程度；Ci、li分別是買方微網(wǎng)和賣方微網(wǎng)的購電估價和售電估價；ξmin、ξmax分別是市場規(guī)定最低購電價和最高售電價格。

自適應(yīng)定價方法中進(jìn)取度因子和進(jìn)取率因子與目標(biāo)價格的關(guān)系如圖3所示。賣方微網(wǎng)的目標(biāo)價格根據(jù)進(jìn)取度因子從-1到1的變化由最高售電價格逐漸變化到售電限價li，同理，買方微網(wǎng)的目標(biāo)價格根據(jù)進(jìn)取度因子從-1到1的變化由最低購電價格逐漸變化到購電限價Ci。而進(jìn)取率因子的大小影響微網(wǎng)的目標(biāo)價格趨近于限價速率的不同，圖中進(jìn)取率因子θ1<θ2<θ3<θ4，表示進(jìn)取率越小，在進(jìn)取度為0附近的定價變化越快，反之則變化越慢。微網(wǎng)根據(jù)市場波動程度靈活調(diào)整進(jìn)取度因子和進(jìn)取率因子，便能通過智能電表得出目標(biāo)定價。

圖3 進(jìn)取性模型Fig.3 Aggressive model

2.2 多微網(wǎng)交易市場判定智能合約

多微網(wǎng)去中心化交易市場的主體制定的魯棒調(diào)度計劃會在不同時刻呈現(xiàn)售電、購電或不參與交易3種狀態(tài)。而在不同時刻，多微網(wǎng)去中心化交易市場就會呈現(xiàn)購電電量大于、等于或小于售電電量的3種情況。為了提高多微網(wǎng)去中心化交易市場的競爭性，多微網(wǎng)交易市場判定智能合約接收微網(wǎng)購/售電量數(shù)據(jù)觸發(fā)預(yù)置條件改變合約狀態(tài)為兩種結(jié)果[22]，一是賣方市場模式，二是買方市場模式。

多微網(wǎng)交易市場判定智能合約的預(yù)置條件包括式(6)、(7)。各微網(wǎng)調(diào)用智能合約首先根據(jù)預(yù)置條件式(6)完成售電/購電電量的累加。其次根據(jù)預(yù)置條件式(7)完成當(dāng)前階段多微網(wǎng)交易市場模式的判定，若滿足式(7)的條件，即所有買方欲購電量大于/等于賣方待售電量，則為賣方市場交易模式；否則為買方市場交易模式。

(6)

Pbuy.total(t)≥Psell.total(t)

(7)

2.3 分布式交易智能合約

多微網(wǎng)去中心化交易市場采用雙向拍賣機(jī)制，分布式交易智能合約的調(diào)用主體與多微網(wǎng)交易市場判定智能合約的合約狀態(tài)有關(guān)。若為賣方市場，則由買方調(diào)用分布式交易智能合約定價并競價以獲得相較于配網(wǎng)電價更低的購電價格；若為買方市場，則由賣方調(diào)用分布式交易智能合約定價并競價以獲得相較于配網(wǎng)電價更高的售電電價。分布式交易智能合約預(yù)置賣方和買方市場兩種模式的響應(yīng)條件和響應(yīng)規(guī)則，在此以賣方市場交易模式為例說明。

(8)

買方選出最優(yōu)賣方，其智能電表根據(jù)最優(yōu)賣方電價完成定價后根據(jù)預(yù)置條件式(9)判定最優(yōu)買方購電電價，若滿足條件，則更新最優(yōu)買方購電電價為當(dāng)前買方定價。需指出的是智能合約中存儲的價格信息不公開給調(diào)用其的微網(wǎng)，保證了競價的公平性。

(9)

在賣方交易市場中，買賣雙方達(dá)成交易后，按照成交價格計算微網(wǎng)運(yùn)行成本，并根據(jù)預(yù)置條件式(10)計算本輪交易中的總運(yùn)行成本。

(10)

2.4 基于智能合約的去中心化多微網(wǎng)電能交易執(zhí)行流程

本文研究的區(qū)塊鏈去中心化交易市場的具體交易流程如下：

步驟1：在t時刻，計劃參與多微網(wǎng)交易的微網(wǎng)調(diào)用多微網(wǎng)交易市場判定智能合約完成當(dāng)前市場模式判定。具體為，每個微網(wǎng)以計劃購/售電量為智能合約的觸發(fā)條件，通過智能合約的預(yù)置條件改變智能合約狀態(tài)。最終在預(yù)置時間內(nèi)或所有微網(wǎng)完成智能合約調(diào)用后終止調(diào)用，當(dāng)前智能合約狀態(tài)即為t時刻的市場交易模式。

步驟2：若t時刻為賣方市場，則所有賣方在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中廣播待售電量以及電價。所有買方接收到信息后分別調(diào)用分布式交易智能合約選出最優(yōu)的售電方，買方微網(wǎng)的智能電表依據(jù)最優(yōu)售電方報價自適應(yīng)定價，調(diào)用智能合約依據(jù)此定價根據(jù)預(yù)置條件完成最優(yōu)購電電價篩選。最終在預(yù)置時間內(nèi)或所有購電方微網(wǎng)完成智能合約調(diào)用后終止調(diào)用，此時售電方調(diào)用智能合約與最優(yōu)購電方達(dá)成交易并廣播到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，所有節(jié)點(diǎn)完成記賬。在此需指出在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中所有購電方在一輪內(nèi)的報價為密封報價且微網(wǎng)一輪內(nèi)只能調(diào)用一次智能合約，保證了交易的公平性和安全性。

步驟3：在一輪內(nèi)若售電方有未售完電量，則進(jìn)行下一輪交易。在下一輪交易中售電方的智能電表動作更新待售電量及報價并廣播到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中。買賣雙方微網(wǎng)以步驟2中的方式完成交易匹配。多微網(wǎng)去中心交易市場在購售方中的一方完成所有電能交易后結(jié)束交易。未在多微網(wǎng)市場中完成電量平衡的微網(wǎng)與配網(wǎng)進(jìn)行電能交互。微網(wǎng)完成所有時刻電能交易后，調(diào)用智能合約根據(jù)預(yù)置條件完成交易后的成本累加并廣播到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，所有節(jié)點(diǎn)完成記賬。

步驟4：單微網(wǎng)魯棒調(diào)度計劃決定微網(wǎng)節(jié)點(diǎn)在多微網(wǎng)分布式交易智能合約的結(jié)果，多微網(wǎng)分布式交易智能合約的結(jié)果為微網(wǎng)節(jié)點(diǎn)制定魯棒調(diào)度計劃提供新的指導(dǎo)價格。微網(wǎng)魯棒計劃和智能合約之間傳遞結(jié)果不斷探索新的可行運(yùn)行方案與交易方案。當(dāng)微網(wǎng)基于多微網(wǎng)交易價格求解主、子問題無法收斂到較小的間隙δ時，說明多微網(wǎng)的交易價格已無法作為單微網(wǎng)可調(diào)魯棒優(yōu)化模型制定調(diào)度計劃的指導(dǎo)價格，則停止參數(shù)傳遞。最終在分布式賬本記錄的n輪交易信息中，各微網(wǎng)以微網(wǎng)運(yùn)行成本總和最小為目標(biāo)選出經(jīng)濟(jì)效益最好的交易輪次作為最終的考慮可再生能源不確定性和多微網(wǎng)交易安全性的微網(wǎng)日前最優(yōu)運(yùn)行調(diào)度方案和交易計劃。

3 基于區(qū)塊鏈輔助決策的微網(wǎng)魯棒調(diào)度計劃

3.1 微網(wǎng)魯棒規(guī)劃模型

考慮可再生能源不確定性的微網(wǎng)日前經(jīng)濟(jì)調(diào)度雙層魯棒模型[1,23]可描述為式(11)。

(11)

考慮多微網(wǎng)交易日前運(yùn)行成本為式(12)。

min{C′da(x)=CMT+CFC+Cmicrogrid+CTrade}

(12)

式中：CMT為MT的發(fā)電成本；CFC為FC的發(fā)電成本；Cmicrogrid為微電網(wǎng)在多微網(wǎng)去中心化交易市場的功率平衡成本；CTrade為與配電網(wǎng)平衡功率的交互成本。

日前運(yùn)行層約束包括能量平衡約束、可控機(jī)組運(yùn)行約束、儲能運(yùn)行約束和交互功率約束，其中能量平衡約束為式(13)，其余約束式詳見參考文獻(xiàn)[1]。

(13)

微網(wǎng)執(zhí)行調(diào)控層目標(biāo)函數(shù)包括各可控機(jī)組的上調(diào)成本和下調(diào)成本、平衡市場功率交互成本和棄可再生能源機(jī)組出力成本。執(zhí)行調(diào)控層的約束包括能量平衡約束、可再生能源機(jī)組出力約束、功率交互的調(diào)整約束。執(zhí)行調(diào)控層的目標(biāo)函數(shù)式及約束函數(shù)式詳見參考文獻(xiàn)[1]。

3.2 微網(wǎng)魯棒規(guī)劃求解

模型式(11)是考慮分布式電源出力不確定性的min-max-min優(yōu)化問題。在此優(yōu)化問題中，日前最優(yōu)調(diào)度方案x是基于最惡劣可再生能源出力場景u得到的，日前運(yùn)行層的最優(yōu)調(diào)度方案x決定了執(zhí)行調(diào)控層的調(diào)控方案y，調(diào)控方案y影響了最惡劣出力場景u。模型中日前運(yùn)行層和執(zhí)行調(diào)控層兩層無法一次解出，因此采用列約束生成算法將原模型分成主問題式(14)和子問題。子問題的max-min結(jié)構(gòu)難以直接解出，由此運(yùn)用線性優(yōu)化強(qiáng)對偶理論將子問題轉(zhuǎn)化為max結(jié)構(gòu)，再采用Big-M法對其進(jìn)行線性化處理，并引入可調(diào)參數(shù)Γ對不確定區(qū)間進(jìn)行描述，得到最終模型為式(15)。

模型分解后求解流程如圖4所示。

圖4 魯棒模型求解流程Fig.4 Flow chart of robust model resolving

(14)

式中：θ*為子問題的理想最優(yōu)解；a、b、c為目標(biāo)函數(shù)中的系數(shù)矩陣；D、F、G、m、s為等式約束的系數(shù)矩陣；E、J、K、L、p、w為不等式約束的系數(shù)矩陣。

(15)

4 算例分析

智能合約大多采用以太坊、超級賬本等平臺實(shí)現(xiàn)部署與應(yīng)用。這些平臺把區(qū)塊鏈技術(shù)作為分布式賬本數(shù)據(jù)架構(gòu)封裝于底層，智能合約嵌入平臺即可實(shí)現(xiàn)調(diào)用。本文側(cè)重于在智能合約整體框架下構(gòu)建的多微網(wǎng)電能分布式交易模型。因此采用Matlab驗(yàn)證該模式在智能合約實(shí)現(xiàn)下的有效性和可行性。

4.1 算例介紹

本文算例采用4個不同類型微電網(wǎng)組成的多微電網(wǎng)，針對該典型多微網(wǎng)日前調(diào)度與交易的情形驗(yàn)證本文的正確性。

各典型日微網(wǎng)1—4中熱、電負(fù)荷預(yù)測曲線和可再生能源機(jī)組出力曲線見附圖B1。微網(wǎng)與電網(wǎng)的購電電價為1.50元/(kW·h)、售電電價為0.45元/(kW·h)。優(yōu)化周期為24 h，時間間隔為1 h。

4.2 單微網(wǎng)日前魯棒性調(diào)度計劃

設(shè)定各微網(wǎng)的可調(diào)魯棒參數(shù)Γ1=Γ2=Γ3=Γ4=10。根據(jù)文中所提方法，微網(wǎng)1—4分別經(jīng)過8、5、3、6次迭代獲得最優(yōu)解。各微網(wǎng)在此情況下的各機(jī)組出力和儲能充放功率見附圖B2。上述日前調(diào)度方案中的各微網(wǎng)運(yùn)行成本見表1，表1中購電成本為負(fù)值表示該微網(wǎng)售電。

表1 各微網(wǎng)日前調(diào)度計劃的運(yùn)行成本Table 1 Operation cost of day-ahead scheduling plan for each microgrid 元

4.3 考慮多微網(wǎng)去中心化交易市場的調(diào)度與交易計劃

在多微網(wǎng)交易市場中，設(shè)定自適應(yīng)報價因子θmin=-8、θmax=2。為保證市場交易速度，假設(shè)每個微網(wǎng)在交易開始都是進(jìn)取的，設(shè)定微網(wǎng)的初始進(jìn)取因子r=0.1。微網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線的最大傳輸功率為600 kW。可調(diào)魯棒參數(shù)設(shè)置與4.2節(jié)相同。

各微網(wǎng)每輪迭代結(jié)果如表2所示，迭代結(jié)果顯示，在多微網(wǎng)交易價格的指導(dǎo)下定價的單微網(wǎng)在經(jīng)過4輪探索后，微網(wǎng)3、4魯棒優(yōu)化不能收斂于間隙δ=100。因此選取前3輪的單微網(wǎng)魯棒調(diào)度計劃和多微網(wǎng)交易方案進(jìn)行比較。

表2 各微網(wǎng)每輪迭代結(jié)果Table 2 Iteration results of each round of each microgrid

表3為前3輪各微網(wǎng)參與多微網(wǎng)交易每輪的日前魯棒調(diào)度計劃的運(yùn)行成本。以微網(wǎng)群體利益最大化為目標(biāo)，可見第2輪的微網(wǎng)群總成本是最低的，故選取第2輪的交易計劃為最終多微網(wǎng)交易計劃。第2輪中各微網(wǎng)的機(jī)組出力如圖5所示。

圖5 各微網(wǎng)參與多微網(wǎng)交易情況下的機(jī)組出力計劃Fig.5 Unit output plan of each microgrid participating in multi-microgrid transaction

表3 各微網(wǎng)參與多微網(wǎng)交易每輪的成本Table 3 Cost of each microgrid participating in multi-microgrid transaction 元

圖6為第2輪交易匹配結(jié)果，在第2輪交易中，買賣雙方共進(jìn)行3次交易匹配完成電量交易，以第1時刻為例，第1輪次微網(wǎng)3從微網(wǎng)1購得電量531 kW·h；第2輪次微網(wǎng)4從微網(wǎng)2購得電量480 kW·h；第3輪次微網(wǎng)4從微網(wǎng)1購得電量39.5 kW·h。

圖6 第2輪交易匹配結(jié)果Fig.6 Matching results of the second round of transactions

4.4 可調(diào)魯棒參數(shù)對多微網(wǎng)市場交易的影響

為體現(xiàn)本模型對可再生能源的出力不確定性參數(shù)有調(diào)節(jié)能力，本節(jié)不改變4.2、4.3小節(jié)中其他參數(shù)，僅考慮可調(diào)魯棒參數(shù)Γ變化后對多微網(wǎng)市場交易的影響，可調(diào)魯棒參數(shù)取Γ=0和Γ=24。

可調(diào)魯棒參數(shù)Γ取0時，模型相當(dāng)于確定性模型，可調(diào)魯棒參數(shù)Γ取24時，魯棒模型相對于4.3節(jié)(Γ=10)保守。本節(jié)對比確定性模型(Γ=0)與不確定模型(?！?)優(yōu)化結(jié)果和可調(diào)魯棒參數(shù)值取值不同的優(yōu)化結(jié)果，分析不同可調(diào)魯棒參數(shù)對多微網(wǎng)市場交易的影響。優(yōu)化結(jié)果如表4、5所示。表6對比了各微網(wǎng)參與多微網(wǎng)交易和未參與多微網(wǎng)交易的獲利情況。

表6 未參與多微網(wǎng)交易與參與多微網(wǎng)交易購電成本對比Table 6 Power purchase costs of micro-microgrid participating in multi-microgrid transactions or not元

4.5 結(jié)果分析

1)由表4—6可知，在不同魯棒參數(shù)下，各微網(wǎng)參與多微網(wǎng)交易比未參與多微網(wǎng)交易花費(fèi)更少的運(yùn)行成本。在魯棒調(diào)度計劃中引入分布式交易智能合約可以有效降低微網(wǎng)運(yùn)行成本，且魯棒參數(shù)的選擇不影響多微網(wǎng)交易市場對微網(wǎng)運(yùn)行成本的削減作用。

表4 可調(diào)魯棒參數(shù)Γ=0時優(yōu)化結(jié)果Table 4 Optimization results when the adjustable robustness parameter Γ is 0 元

表5 可調(diào)魯棒參數(shù)Γ=24時優(yōu)化結(jié)果Table 5 Optimization results when the adjustablerobustness parameter Γ is 24 元

2)對比附圖B2、圖5與圖6，在各微網(wǎng)參與到多微網(wǎng)交互后，都在多微網(wǎng)市場中實(shí)現(xiàn)了與其他微網(wǎng)的電能交易。各微網(wǎng)利用電儲能，在多微網(wǎng)市場競價獲得較低電價的電量后儲存起來以降低微網(wǎng)運(yùn)行成本。例如，微網(wǎng)4在01:00—02:00時間段內(nèi)，利用蓄電池實(shí)現(xiàn)低價時充電高價時放電，降低了微網(wǎng)運(yùn)行成本。

3)對比表3、4和5，當(dāng)Γ取為0時，魯棒優(yōu)化結(jié)果與確定性優(yōu)化等效。由于該方案未考慮可再生能源出力的不確定性，日前選取預(yù)測值為依據(jù)制定調(diào)度計劃，所以該方案的日前購電成本較不確定性方案小。但由于日前調(diào)度計劃未考慮可再生能源出力的不確定性，調(diào)控層運(yùn)行成本過高，導(dǎo)致該方案的總成本比不確定性方案高；當(dāng)Γ取為24時，魯棒優(yōu)化結(jié)果最保守。由于該方案在日前調(diào)度時考慮更多的可再生能源出力不確定性，日前運(yùn)行成本高于Γ=10時和Γ=0時的方案，導(dǎo)致相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性更劣，這是可調(diào)魯棒參數(shù)的選擇相對保守導(dǎo)致的。

5 結(jié) 論

本文設(shè)計了區(qū)塊鏈輔助決策下的微網(wǎng)日前魯棒經(jīng)濟(jì)調(diào)度方法。區(qū)塊鏈技術(shù)和智能合約技術(shù)保障了微網(wǎng)交易的安全性、交易信息的可追溯性和資金結(jié)轉(zhuǎn)的即時性?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)的整體框架，考慮可再生能源出力不確定性的微網(wǎng)魯棒日前調(diào)度結(jié)果與分布式交易智能合約結(jié)果的互相影響，循環(huán)求解得出微網(wǎng)的較優(yōu)的調(diào)度計劃和交易計劃。最終通過仿真得到以下結(jié)論：

1)微網(wǎng)在日前魯棒調(diào)度計劃中引入采用區(qū)塊鏈的分布式數(shù)據(jù)存儲和點(diǎn)對點(diǎn)交易技術(shù)的分布式交易智能合約，能有效降低微網(wǎng)購電成本，增加微網(wǎng)的售電收益。

2)微網(wǎng)考慮可再生能源出力不確定性能降低微網(wǎng)總體運(yùn)行成本，且調(diào)度方案具有較強(qiáng)的應(yīng)對可再生能源不確定風(fēng)險的能力。

3)微網(wǎng)可調(diào)魯棒參數(shù)選擇過大，使得微網(wǎng)日前運(yùn)行調(diào)度計劃魯棒性過強(qiáng)，降低微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)性。

本文側(cè)重于智能合約整體框架下的多微網(wǎng)電能交易邏輯實(shí)現(xiàn)，下一步將綜合考慮多微網(wǎng)之間數(shù)據(jù)傳輸安全及速度對交易的影響以及當(dāng)多微網(wǎng)內(nèi)微網(wǎng)數(shù)量增多對交易速度的影響。并對微網(wǎng)考慮源荷雙重不確定性對微網(wǎng)調(diào)度與平臺交易的影響等問題做深入研究。