摘" 要： 為避免多微網(wǎng)配置共享儲能出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益差、可再生能源利用率低等問題，提出一種基于主從博弈理論的多微網(wǎng)共享儲能優(yōu)化調(diào)度方法。首先對多微網(wǎng)系統(tǒng)和共享儲能運(yùn)營商進(jìn)行系統(tǒng)性建模；其次以共享儲能運(yùn)營商為主體，各微網(wǎng)為從體，構(gòu)建主從博弈優(yōu)化模型，共享儲能運(yùn)營商以日為單位提供儲能租賃服務(wù)，并利用分時電價參與配電網(wǎng)調(diào)峰；然后主體調(diào)整租賃價格以追求最大利潤，從體根據(jù)租賃價格調(diào)整租賃容量以降低自身用電成本；最后，對微網(wǎng)內(nèi)儲能租賃容量和共享儲能調(diào)度策略進(jìn)行求解。算例分析結(jié)果表明，所提方法提高了儲能自身利潤，有效提升了共享儲能電站和多微網(wǎng)的利用效率，減少了微網(wǎng)自身花費(fèi)，提高了微網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

關(guān)鍵詞： 共享儲能； 多微網(wǎng)； 主從博弈； 優(yōu)化運(yùn)行； 可再生能源； 共享儲能運(yùn)營商

中圖分類號： TN915?34； TM73" " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A" " " " " " " " " " " 文章編號： 1004?373X（2024）20?0046?05

Research on master?slave game based optimal scheduling of multi?MG

shared energy storage

Lü Rongsheng1， HUANG Zhengwei2， WEI Yewen1， LI Yijun1

（1. School of Electrical Engineering and New Energy， China Three Gorges University， Yichang 443002， China;

2. College of Economics amp; Management， China Three Gorges University， Yichang 443002， China）

Abstract： In order to avoid problems such as poor economic benefits and low utilization of renewable energy in the configuration of multi?microgrid （MG） shared energy storage， a method of master?slave game theory based optimization scheduling of multi?microgrid shared energy storage is proposed. A systematic modeling of multi?microgrid systems and shared energy storage operators （SESO） is conducted. With SESO as the master body and each MG as the slave body， a master?slave game optimization model is constructed. SESO provide energy storage leasing services on a daily basis， and the time?of?use electricity price is used to participate in peak shaving of distribution network. The master body can adjust the lease price to pursue maximum profit， and the slave body can adjust the lease capacity according to the lease price to reduce its own electricity costs. The energy storage leasing capacity and shared energy storage scheduling strategy within the MG were solved. The results of the numerical analysis show that the proposed method can improve the profit of energy storage， effectively improve the utilization efficiency of shared energy storage power stations and multi?MG， reduce the cost of MG operation， and improve the economic efficiency of MG operation.

Keywords： shared energy storage; multi?microgrid; master?slave game; optimal operation; renewable energy; shared energy storage operator

0" 引" 言

近年來，在“雙碳”目標(biāo)的引導(dǎo)下，光伏、風(fēng)電等新能源發(fā)展迅速，然而電力系統(tǒng)面臨著新能源消納的問題[1]。微網(wǎng)（Microgrid， MG）能夠高效地利用各個微源，以此實(shí)現(xiàn)對負(fù)荷的可靠性供給，但隨著負(fù)荷側(cè)用電需求的不斷增多以及光伏風(fēng)電等清潔能源大量接入，MG運(yùn)行的安全穩(wěn)定和運(yùn)行調(diào)度困難的問題會逐漸出現(xiàn)且不斷深化[2]。

儲能是彌補(bǔ)MG中新能源隨機(jī)波動的重要方法[3]，利用儲能響應(yīng)速度快的特點(diǎn)可及時減少新能源功率波動，減少對系統(tǒng)內(nèi)部機(jī)組的沖擊，實(shí)現(xiàn)新能源友好并網(wǎng)。但目前儲能的高額成本限制了其發(fā)展。為了促進(jìn)MG中儲能的發(fā)展，在MG中引入了共享儲能的概念[4]。文獻(xiàn)[5?6]提出多微網(wǎng)租賃共享儲能的策略，利用分時電價參與配電網(wǎng)套利，建立共享儲能運(yùn)營商（Shared Energy Storage Operators， SESO），同時參與微網(wǎng)和用戶側(cè)的協(xié)同調(diào)度策略。文獻(xiàn)[7]通過對微網(wǎng)側(cè)定價策略的分析，實(shí)現(xiàn)了儲能與用戶、用戶與微網(wǎng)之間的利益分配。文獻(xiàn)[8]針對多微網(wǎng)配置共享儲能成本分?jǐn)倖栴}，提出了一種多目標(biāo)優(yōu)化配置模型和利潤分配方法，實(shí)現(xiàn)了各微網(wǎng)成本分?jǐn)偟墓叫浴?/p>

在基于非合作博弈的共享儲能研究中，文獻(xiàn)[9]建立了基于非合作博弈的共享儲能交易類型，增加了儲能項目的收益。但非合作博弈模式不能充分挖掘共享儲能的價值，降低了各個參與者的積極性。文獻(xiàn)[10]提出一種基于用戶隱私的儲能交易策略，采用Shapley值法完成社區(qū)內(nèi)成本分?jǐn)?，保護(hù)了各方收益。文獻(xiàn)[11?12]研究了共享儲能與各微網(wǎng)間的利益分配問題，通過引入合作博弈促進(jìn)了微網(wǎng)中新能源的就地消納，提升了共享儲能收益。

上述博弈模型中均未將共享儲能運(yùn)營商置于主導(dǎo)地位，而儲能作為博弈領(lǐng)導(dǎo)者，如何動態(tài)制定一天內(nèi)的儲能租賃費(fèi)用，達(dá)到自身利益最大化，以及各微網(wǎng)如何調(diào)整充放電時間，減少自身用電成本，亟待深入研究。

針對上述問題，本文提出了一種基于主從博弈理論的多微網(wǎng)共享儲能優(yōu)化調(diào)度方法，以共享儲能運(yùn)營商為主體，采用動態(tài)租賃價格的形式，優(yōu)化共享儲能運(yùn)營商和各微網(wǎng)調(diào)度策略，并通過仿真對比驗(yàn)證所提模型的合理性。

1" 含多微網(wǎng)的共享儲能系統(tǒng)框架

本文所提出的共享儲能調(diào)度策略是在多微網(wǎng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，系統(tǒng)主要由微網(wǎng)運(yùn)營商、共享儲能運(yùn)營商組成[13]，圖1為其具體結(jié)構(gòu)。

共享儲能系統(tǒng)的運(yùn)營模式為：集中式共享儲能電站主要向多微網(wǎng)提供儲能租賃服務(wù)，根據(jù)存儲或取用的容量收取儲能服務(wù)費(fèi)用。

微網(wǎng)優(yōu)先消納新能源滿足自身負(fù)荷需求，剩余凈發(fā)電功率參與共享儲能調(diào)度，并通過配電網(wǎng)實(shí)現(xiàn)功率平衡[14]。共享儲能運(yùn)營商在保護(hù)自身利益的同時為各微網(wǎng)提供儲能租賃服務(wù)，通過制定合理的價格調(diào)動微網(wǎng)使用共享儲能的積極性。共享儲能電站剩余容量可根據(jù)分時電價實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)度，利用低儲高放實(shí)現(xiàn)套利。

2" 共享儲能博弈優(yōu)化調(diào)度模型

2.1" 微網(wǎng)優(yōu)化模型

根據(jù)SESO下發(fā)的儲能租賃價格（包含單位功率容量租賃費(fèi)用與單位能量容量租賃價格），建立微網(wǎng)用電成本期望最低模型[15]。

2.2" 共享儲能運(yùn)營商優(yōu)化模型

2.2.1" 共享儲能目標(biāo)函數(shù)

共享儲能運(yùn)營商以日為單位提供儲能租賃服務(wù)，并利用分時電價參與配電網(wǎng)調(diào)峰。共享儲能運(yùn)營商以調(diào)度周期內(nèi)凈收益[Fsum]最大為目標(biāo)，公式如下：

[Fsum=Flea+Fap-Fmc] （1）

[Flea=μ1i=1NQE，i+μ2i=1NQp，i+i=1NCMGi，lea] （2）

[Fap=t=1Tμtb?ptdn，s-μts?ptdn，b] （3）

[Fmc=δt=1TptS，C+ptS，D] （4）

式中：[Flea]為收取的儲能租賃費(fèi)用；[Fap]為輔助調(diào)峰獲利期望；[Fmc]為共享儲能運(yùn)行維護(hù)成本期望；[CMGi，lea]為第i個微網(wǎng)充放電費(fèi)用；[QE，i]、[Qp，i]分別為第i個微網(wǎng)租賃容量和功率的費(fèi)用；[μ1]、[μ2]分別為單位容量和功率價格；[ptS，C]、[ptS，D]分別為共享儲能t時刻充電和放電電量；[ptdn，b]、[ptdn，s]分別為共享儲能t時刻與配電網(wǎng)之間購售電量；[μtb]、[μts]為每日t時刻電網(wǎng)購售電價格；[δ]為儲能單位功率損耗成本。

2.2.2" 約束條件

多微網(wǎng)參與儲能充放電需求應(yīng)滿足以下約束，且不能同時進(jìn)行充放電：

[ptS，C≥ptMGC] （5）

[ptS，D≥ptMGD] （6）

[maxptS，C，ptS，D≤Qp，ca] （7）

[ptS，C?ptS，D=0] （8）

式中：[ptMGC]、[ptMGD]分別為t時段微網(wǎng)的充放電功率；[Qp，ca]為總功率容量。

共享儲能使用的儲能能量的容量應(yīng)滿足其所擁有的能量容量下的荷電約束，且初時與末時荷電狀態(tài)相等，即：

[0.1≤Mtse，SOC≤0.9] （9）

[Mtse，SOC=Mt-1se，SOC+ptS，C?η+ptS，Dη?ΔtQse，E] （10）

[Mtse，SOC=M0se，SOC] （11）

式中：[Mtse，SOC]為共享儲能在t時刻末的荷電狀態(tài)；[M0se，SOC]為儲能初始荷電狀態(tài)；[Qse，E]為共享儲能能量容量；[η]為傳輸效率。

共享儲能應(yīng)滿足自身功率平衡約束，即：

[ptMGC+ptdn，b+ptS，D=ptMGD+ptdn，s+ptS，C] （12）

共享儲能的購電功率應(yīng)小于其與配電網(wǎng)間允許的最大聯(lián)絡(luò)線功率[pdn，bs]，且不能同時進(jìn)行購電與售電操作。

[maxptdn，b，ptdn，s≤pdn，bs] （13）

[ptdn，b?ptdn，s=0] （14）

3" 模型的求解與步驟

主從博弈模型可表示如下：

[Gs=" " " " " "SESO?MGi;" " " " " μ1，μ2，QMGi，E，QMGi，p，pMGi，C，pMGi，D;" " " " " " Fsum，CMGi] （15）

式中：[SESO?MGi]表示參與者的集合，SESO為領(lǐng)導(dǎo)者，各微網(wǎng)[MGi]為跟隨者；領(lǐng)導(dǎo)者的策略是調(diào)整租賃功率容量和能量容量的價格，表示為[μ1，μ2]；跟隨者的策略為調(diào)整儲能租賃容量的方案，表示為[QMGi，E，QMGi，p，pMGi，C，pMGi，D]，[QMGi，E]、[QMGi，p]分別表示各個微網(wǎng)租賃儲能能量容量和功率容量，[pMGi，C]、[pMGi，D]分別表示各個微網(wǎng)的充放電功率；支付函數(shù)[Fsum，CMGi]為各參與者的收益。儲能運(yùn)營商將決策信息發(fā)布到各微網(wǎng)，各微網(wǎng)根據(jù)負(fù)荷信息調(diào)整自身購售電功率并傳遞至儲能運(yùn)營商處，儲能運(yùn)營商再次調(diào)整決策，當(dāng)任何一方僅僅改變策略無法獲得更多收益時，此時的策略[μ1， μ2;QMGi，E，QMGi，p，pMGi，C，pMGi，D]為均衡解。

本文采用遺傳算法求解主從博弈優(yōu)化模型中的問題[16]，具體參數(shù)如表1所示。

對于共享儲能運(yùn)行商：目標(biāo)函數(shù)為調(diào)度周期內(nèi)收益最大，求解一天內(nèi)的儲能租賃電價方案；對于微網(wǎng)運(yùn)營商：目標(biāo)函數(shù)為一天內(nèi)的成本最低，求解各個微網(wǎng)的充放電功率。具體流程如下。

1） 建立共享儲能個體的決策模型，初始化共享儲能運(yùn)營商和微網(wǎng)運(yùn)營商的參數(shù)，k=0。

2） 利用遺傳算法生成m組儲能容量租賃價格信息，將參數(shù)傳至微網(wǎng)運(yùn)營商。

3） k=k+1。

4） 微網(wǎng)運(yùn)營商接收m組共享儲能運(yùn)營商的租賃價格，利用CPLEX求解器求解微網(wǎng)充放電功率、租賃儲能容量以及成本[CMGi]。通過微網(wǎng)管理系統(tǒng)將微網(wǎng)租賃功率容量和能量容量返回至共享儲能運(yùn)營商。

5） 共享儲能運(yùn)營商根據(jù)一天內(nèi)微網(wǎng)的租賃情況計算并保留當(dāng)前收益[Fsum]。

6） 利用遺傳算法的選擇、變異生成新的共享儲能運(yùn)營商租賃價格，重復(fù)步驟4）、步驟5）計算得到共享儲能運(yùn)營商的收益[Fsum]與微網(wǎng)運(yùn)營商的成本[CMG]。

7） 根據(jù)計算結(jié)果，若[Fksum′gt;Fksum]，執(zhí)行[Fk+1sum=Fksum′]，[Ck+1MG=CkMG′]；否則執(zhí)行[Fk+1sum=Fksum]，[Ck+1MG=CkMG]。

8） 若[Fk+1sum-Fksum≤ε]且[Ck+1MG-CkMG≤ε]，結(jié)束程序；否則，返回步驟3）。

4" 算例分析

4.1" 參數(shù)設(shè)置

本文算例由3個微網(wǎng)與1個共享儲能電站組成，假設(shè)一天分為24個時間段，共享儲能配置的集中式儲能容量[Qse，E]為4 000 kW·h，功率容量[Qp，ca]為1 500 kW·h，儲能的充放電效率[η]為95%，與配電網(wǎng)的聯(lián)絡(luò)線最大傳輸功率為500 kW。儲能單位功率運(yùn)維成本[δ]為0.154 2元/（kW·h），單位功率充放電服務(wù)價格[γ]=0.154 2元/（kW·h），電網(wǎng)分時電價如表2所示。

4.2" 博弈結(jié)果分析

本文設(shè)置了3個場景進(jìn)行對比，分析共享儲能和各個微網(wǎng)的策略。場景1為不考慮共享儲能進(jìn)行微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度；場景2為考慮共享儲能參與微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度；場景3為基于主從博弈理論，考慮共享儲能的影響，進(jìn)行微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度。不同場景下各微網(wǎng)、共享儲能運(yùn)營商的收益如表3所示。

分析表3可知，以微網(wǎng)1為例，場景2在場景1的基礎(chǔ)上考慮了共享儲能，共享儲能機(jī)制的引入提高了微網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)性，微網(wǎng)1成本減少了312.33元。這是因?yàn)楣蚕韮δ芸梢云胶馕⒕W(wǎng)的負(fù)荷和能源生產(chǎn)之間的差異，促進(jìn)新能源的消納，減少微網(wǎng)對傳統(tǒng)電網(wǎng)的依賴，降低微網(wǎng)的運(yùn)行成本。

場景3相比場景2，微網(wǎng)1成本減少了195.06元，共享儲能運(yùn)營商收益增加了339.09元，說明基于主從博弈理論，共享儲能作為領(lǐng)導(dǎo)者提高了儲能的利用效率。通過不同場景的對比可知，基于主從博弈的多微網(wǎng)共享儲能優(yōu)化調(diào)度可以提高儲能收益，減少微網(wǎng)的成本；共享儲能運(yùn)營商可以通過合理的調(diào)度策略來優(yōu)化整個微網(wǎng)的性能。

采用本文方法，以微網(wǎng)1為例，對微網(wǎng)的調(diào)度策略進(jìn)行分析，結(jié)果如圖2所示。圖3所示為微網(wǎng)1凈負(fù)荷曲線及參與共享儲能充放電后微網(wǎng)凈負(fù)荷曲線對比。

分析圖2、圖3可知，微網(wǎng)通過參與共享儲能，平滑了凈負(fù)荷曲線波動，微網(wǎng)1在10：00—16：00時段凈負(fù)荷曲線為正，放電后凈負(fù)荷曲線同樣為正，原因是該時段光伏出力較大，對儲能系統(tǒng)進(jìn)行充電。在15：00左右放電后，凈負(fù)荷曲線逐漸減少。微網(wǎng)1在18：00—21：00時段用電需求增大，此時配電網(wǎng)電價較高，同時儲能放電電價較高，微網(wǎng)需要通過減少一定的負(fù)荷來降低用電成本。在0：00—7：00時段，配電網(wǎng)電價較低，微網(wǎng)中新能源出力較少，此時微網(wǎng)利用配電網(wǎng)滿足自身負(fù)荷需求。

4.3" 共享儲能運(yùn)營商調(diào)度分析

共享儲能運(yùn)營商的充放電價格和調(diào)度策略分別如圖4、圖5所示。

分析圖4可知，微網(wǎng)通過租賃儲能容量達(dá)到用電成本最低，儲能運(yùn)營商調(diào)整租賃電價獲得較多利潤，因此，對微網(wǎng)和儲能共同參與能量交易是互利的。結(jié)合圖5分析，在19：00—22：00時段儲能進(jìn)行放電服務(wù)，此時微網(wǎng)租賃儲能電價較高，儲能可獲得較多利潤，提高放電服務(wù)時的租賃電價有利于保障自身利益，但這樣不利于共享儲能在較大規(guī)模的市場推廣，否則會降低市場利用效率。在14：00—19：00時段電價較低，儲能僅滿足微網(wǎng)充放電，不與配電網(wǎng)交互電能，這體現(xiàn)了儲能作為博弈領(lǐng)導(dǎo)者，會盡可能地保證自身利益最大化。

如圖5所示，在11：00—14：00為電價高峰時期，共享儲能容量下降較快；在14：00—18：00時段，儲能中一部分進(jìn)行充電，由于微網(wǎng)中新能源發(fā)電較多，微網(wǎng)中的剩余發(fā)電功率可通過共享儲能進(jìn)行儲存。在19：00—22：00時段儲能進(jìn)行放電調(diào)度，此時段用電需求量較大，微網(wǎng)中新能源發(fā)電較少，配電網(wǎng)此時處于用電高峰期，儲能為了獲得較多利潤，參與微網(wǎng)充放電后向配電網(wǎng)出售多余電能。在22：00—次日5：00，配電網(wǎng)中電價較低，儲能利用配電網(wǎng)較低電價和微網(wǎng)中新能源發(fā)電進(jìn)行充電，降低共享儲能運(yùn)營商的購電成本。圖5中微網(wǎng)與儲能之間能量交互較多，共享儲能充放電服務(wù)主要滿足微網(wǎng)中的負(fù)荷。微網(wǎng)中有功率剩余時由儲能進(jìn)行消納，存在負(fù)荷缺額時首先通過儲能放電滿足用電需求。在11：00左右，儲能的SOC值達(dá)到峰值，這是因?yàn)閺奈⒕W(wǎng)中獲取較多光伏出力。在0：00時，儲能的SOC值達(dá)到一天初始時刻附近，一天中儲能完成一個充放電周期。

5" 結(jié)" 論

本文針對多微網(wǎng)共享儲能優(yōu)化調(diào)度問題，提出了一種基于主從博弈理論的優(yōu)化調(diào)度方法。以共享儲能運(yùn)營商為主體建立主從博弈模型，設(shè)置儲能容量租賃價格，引導(dǎo)微網(wǎng)合理調(diào)整租賃計劃；同時利用低儲高放策略參與配電網(wǎng)調(diào)峰調(diào)度，提高儲能自身利潤。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法能夠有效地提高儲能的利用效率，提高了共享儲能整體的收益。微網(wǎng)根據(jù)共享儲能運(yùn)營商制定的租賃價格合理調(diào)整儲能租賃計劃，通過對凈負(fù)荷功率的分析，減少了微網(wǎng)自身花費(fèi)，提高了儲能的利用率。

本文未對電動汽車等移動式分布式能源進(jìn)行考慮，后續(xù)將對此問題展開進(jìn)一步研究。

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作者簡介：呂榮勝（1998—），男，河南鄭州人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)樾履茉窗l(fā)電與儲能技術(shù)。

黃正偉（1972—），男，湖北大冶人，博士研究生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)殡娏Υ髷?shù)據(jù)、新能源應(yīng)用與規(guī)劃。

魏業(yè)文（1987—），男，湖南常德人，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樾滦碗娏δ芘c并網(wǎng)技術(shù)。

李熠?。?998—），男，浙江臺州人，在讀碩士研究生，主要研究方向?yàn)樘摂M電廠優(yōu)化調(diào)度。

DOI：10.16652/j.issn.1004?373x.2024.20.008

引用格式：呂榮勝，黃正偉，魏業(yè)文，等.基于主從博弈的多微網(wǎng)共享儲能優(yōu)化調(diào)度研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2024，47（20）：46?50.

收稿日期：2024?04?13" " " " " "修回日期：2024?05?16

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（52377191）；國家自然科學(xué)基金青年基金項目（52107108）