PDF《区域综合能源系统多主体非完全信息下的双层博弈策略》

区域综合能源系统多主体非完全信息下的双层博弈策略 郝然,艾芊,姜子卿 ( 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市

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4 0 ) 摘要:针对区域综合能源系统多主体高耦合的特点, 提出一种由供能商、 配电网和用户组成的多主 体双层博弈互动策略.

博弈互动策略包括调度和竞价两个方面.调度部门协调各方可调资源, 根 据供能商的报价和配电网的分时电价预测多能负荷, 以系统用能费用最小为目标协调优化, 真正实 现合作博弈下的多能互补.文中在非完全信息和有限理性的假设下设计供能商报价和系统结算策 略.在此基础上, 根据历史调度结果和自身机组特性, 以追求自身最大利益为目标, 模拟供能商代 理的冷热电日前市场非合作竞价策略后上报调度部门, 并采用Q G L e a r n i n g算法优化多代理竞价策 略.应用实际算例研究区域综合能源系统调度―竞价双层博弈过程的演化规律, 并分析了所提策 略的局部 N a s h均衡性. 关键词:双层博弈;

多主体;

非完全信息;

区域综合能源系统;

边际定价 收稿日期:

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修回日期:

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1 3. 国家自然科学基金资助项目(

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国家重点研发计划 资助项目(

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0 引言 随着工业生产和居民用户的能源需求日趋多 样, 供能设备和形式向着高品位、 低成本 的方向发 展, 能源传输与设备的革新促使能源系统间的进一 步耦合, 使得综合能源系统从理论概念逐渐转变为 一种切实有效的能源整合手段.区域综合能源系统 ( r e g i o n a l i n t e g r a t e de n e r g ys y s t e m,R I E S) 是能源 互联网中常见的载体, 涉及能源的转 换、 分配与协 调, 其核心是实现多能互济和能源的梯级利用[

1 G 2] . 近年来, 欧美和日本结合自身能源发 展需求, 在政 策、 技术和示范工程方面做了大量尝试[ 3] , 国内也针 对 互联网+智慧能源 的理念开展了大量的研究和 实践[ 4] . 为实现区域能源网多能互补的系统优化, 需采 用合作博弈的方法.考虑冷热电多主体多能流的协 同, 以最优化区域用能能源效率或供能费用为目标, 整合系统内多个主体的可调控资源, 制定合理的系 统级调度计划.而各个主体的利益诉求需要在能源 市场非合作竞价博弈中得以体现, 进一步降低用户 用能成本. 针对 R I E S多主体、 高耦合的内在特性, 探索合 理的运行机制和多主体市场互动机制是多能互补协 同优化的必要条件.在电力系统的研究中, 经典博 弈论被广泛应用于电力市场竞价策略研究, 但其基 本假设 是每个市场参与者都具有 理性的共同认识 , 这种方法存在较大局限性[

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6 ] .在多主体竞价 博弈中, 能源市场的相互耦合使得参与主体难以准 确掌 握全部信息而做出最佳反应动态(bestGresponsed y n a m i c , B R D) [

7 ] .多能市场具有混沌性 因而对仿真初值较为敏感, 参与主体无法通过构造 确定性的动态模型推演系统稳定点.本文基于有限 假设理性设计博弈策略, 参与者的知识远不能包括 全部的博弈结构和规则[

8 ] , 通过某种传递机制而非 纯理性选择策略参与博弈, 因此本文的博弈强调策 略的动态性和稳定性. 多能协调优化的合作方法一直是多能互补的研 究热点, 其重点在于分析能量转换与耦合元件特性[ 9] .多能流静态耦合模型被用于冷热电协同调度 和稳态分析中[

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1 1] , 研究证明多主体协同互补可降 低用能成本、 提高能源利用效率[

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1 3 ] .为模拟市场 中主体的有限理性行为和市场价格形成的动态过 程, 文献[

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1 6 ] 将多代理技术应用于电力市场和规 划的动态模拟系统中, 通过强化学习算法仿真各个 主体间的互动博弈行为, 研究电力规划和市场定价 的决策方法.文献[

1 7] 应用多代理技术, 对日前电 力市场建立动态贝叶斯网络模型, 通过贝叶斯学习 法仿真发电厂智能体分时段竞价行为.考虑供需双 方的动态交互, 文献[

1 8 ] 提出一个双边博弈模型, 通491第4 2卷第4期2018年2月2 5日Vol.42N o . 4F e b .

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3 h t t p : / / ww w. a e p s G i n f o . c o m 过市场驱动发电规划和清洁能源的扩容.文献[

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2 0 ] 运用节点边际定价( l o c a t i o n a lm a r g i n a lp r i c i n g , LMP) 机制, 考虑输电网最优潮流和具体的网络拓 扑, 仿真多个发电厂竞价策略.目前, 多数研究集中 于输电网发电市场仿真, 少有研究涉及 R I E S能源 市场的竞价仿真. 本文以综合能源系统多主体的博弈行为为研究 对象.首先, 对其关键机组组件的运行特性进行分 析, 建立基于合作博弈的多能互补下层调度模型并 研究上层区域能源市场的竞价演化规律.考虑边际 成本报价和按报价结算( p a ya sb i dp r i c e , P A B) 的 收益机制, 能源商代理根据下层合作博弈的调度结 果, 应用强化学习算法分析有限的历史信息, 选择不 同利润率的报价策略.

1 多主体双层博弈策略 R I E S虽与大电网相连, 但其生产的电能大部分 用于满足内部需求, 即某种意义上的直购电, 仅有少 数电能通过联络线上网, 冷热需求也是自给自足的, 其内部的能量转化和利用是相对独立的.因此, 系 统的冷热电价格可由运营部门制定.另外, R I E S规 模有限, 对于机组运行优化的要求较高, 不适于采用 分时统一价格出清机制, 可通过上报包含盈利和边 际成本的功率―价格曲线, 一方面保证了 供能商信 息安全, 另一方面为园区考虑机组优化调度提供参 考依据. 本文设计的多主体双层博弈策略可根据功能划 分为调度层和竞价层, 如图1所示.调度层的主体 为园区独立系统运营商(independents y s t e m o p e r a t o r , I S O) , 接收综合供能商的报价, 以单一的 系统级经济性为合作优化目标, 在可调范围内进行 机组边际一致性优化.第二层为竞价层, 供能商进 行非合作博弈, 供能商在不知道对手运行参数的情 况下, 学习每日不同的利润率报价下的日供能收益 并给I S O 报价.由此形成调度―竞价双层博弈功能 上的循环. 图1 调度 G 竞价双层博弈策略 F i g .

1 D i s p a t c h G b i d d i n gb i G l e v e l g a m e s t r a t e g y 大型输电网竞价一般是由专家进行分时投标竞 价, 即每小时出价并由专门的交易平台给出市场出 清价格( m a r k e t c l e a r i n gp r i c e ,MC P) .但该方法并 不适合规模较小的 R I E S.因此, 本文的竞价方案仅 需确定该机组的盈利率, 每日上报一次价格.没有 基于完全开放的电力市场假设, 与电网的联络线功 率仍按照分时电价计算, 更适用于当今市场环境下 的综合能源系统. 整个能源市场中, 全部类型的能源供应商, 只要 处于运行阶段, 都可以竞价上网.各供能立体结合 区域能源市场信息不完全性, 依据自身发电成本通 过Q G L e a r n i n g学习算法自主调整每个周期的竞价 策略以获取最大收益.多主体双层博弈的具体策略 如图2所示, 其中 C CH P表示冷热电联供. 图2 多主体双层博弈策略 F i g .

2 M u l t i G a g e n tb i G l e v e l g a m e s t r a t e g y........