考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115115096A(43)申请公布日2022.09.27(21)申请号202210647014.7G06N20/00(2019.01)(22)申请日2022.06.09G06N20/10(2019.01)H02J3/38(2006.01)(71)申请人三峡大学G06F111/04(2020.01)地址443002湖北省宜昌市西陵区大学路8G06F113/04(2020.01)号(72)发明人李飞李咸善方子健李振兴张彬桥鲁明芳(74)专利代理机构宜昌市三峡专利事务所42103专利代理师吴思高(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q50/06(2012.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/00(2006.01)权利要求书5页说明书16页附图6页(54)发明名称考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法(57)摘要考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法，建立基于双重博弈的主动配电网‑多微电网联盟‑微电网协同优化调度模型；获取模型参数，给定算法求解初值；基于双层优化理论和Nash均衡定义，将下层优化模型的求解过程型嵌套至上层模型的优化问题中，上层优化模型利用PSO粒子群算法求解，下层优化模型利用Yalmip/Cplex工具箱求解；通过多轮次迭代达到纳什均衡状态，并输出最终的Nash均衡解集；进一步基于合作博弈理论，利用夏普利值法分配多微电网联盟的合作剩余。本发明在配电网侧优化了分时电价，兼顾了配电网与多微电网之间的利益均衡；在多微电网联盟侧实现了多微电网内部能量互济，提升了新能源就地消纳能力。CN115115096ACN115115096A权利要求书1/5页1.考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：根据主动配电网ADN、多微电网联盟MMG的博弈关系，建立主从博弈优化模型；步骤2：构建主从博弈优化模型的约束条件；步骤3：获取主动配电网ADN和多微电网联盟MMG的参数，以及用于主从博弈优化模型求解的粒子群算法参数；步骤4：设定主从博弈优化模型的Stackelberg‑Nash均衡解初值并计算下层MMG的回应集并代入上层ADN进行新一轮寻优；步骤5：在第k轮循环过程中，上层ADN以k‑1轮MMG的均衡解作为输入策略，求出ADN在当前第k轮的最优策略集及对应的下层MMG的回应集步骤6：判别步骤五的求解结果是否为Stackelberg‑Nash均衡解；若满足条件，则输出博弈均衡解，进入步骤7；否则，执行k＝k+1，返回步骤5；步骤7：根据SVM方法分配多微电网联盟MMG的合作剩余，计算各微电网成员分摊的收益。2.根据权利要求1所述考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法，其特征在于：所述步骤1中，主从博弈优化模型具体如下：主从博弈模型G的数学表达式可描述为：G＝{{ADN,MMG}；{ρs,ρb}；{PPCC,MMG,b,PPCC,MMG,s}；{JADN}；{JMMG}}(1)；其中：{ADN,MMG}代表博弈双方，分别为主动配电网和多微电网联盟；{ρb,ρs}代表ADN购售电价策略集；ρb代表ADN回购电价；ρs代表ADN售电电价；{PPCC,MMG,b,PPCC,MMG,s}代表MMG购售电量策略集，PPCC,MMG,b、PPCC,MMG,s分别表示MMG的购电量和售电量；当ADN的运行成本JADN和MMG的运行成本JMMG共同达到最优时，博弈模型G存在唯一的纳什均衡解，并满足如下条件：式中，博弈模型的均衡解分别代表：ADN售电电价，ADN购电电价，MMG购电量，MMG售电量；上层ADN目标函数为系统的总运行成本，包括机组的发电成本和运行维护成本、ADN与大电网的功率交互成本、ADN与MMG间功率交互成本等，其目标函数如式(3)所示：式中，CADN表示ADN总运行成本；CPCC,MMG表示ADN与MMG功率交互成本；Cg表示ADN与上级大电网功率交互成本；为ADN中可控机组的发电成本；为ADN中发电机组运维成本；下层MMG的目标函数如式(4)所示：JMMG＝minCMMG＝min(CMTΣ+CPCC,MMG+COMΣ)(4)；2CN115115096A权利要求书2/5页式中：CMMG表示MMG运行总成本；CMTΣ表示MMG中燃气轮机发电总成本；COMΣ表示MMG内发电机组运维总成本。3.根据权利要求1所述考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法，其特征在于：所述步骤2中，主从博弈优化模型的约束条件，包括：上层ADN的约束条件如下：1)配电网潮流约束：式(5)中，n1为ADN节点数；Pi、Qi分别为节点i的注入有功、无功功率；Ui为节点i的电压幅值；Gij、