一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法技术

本发明专利技术涉及智能配电网优化运行与交易技术领域，具体涉及一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法，所述的方法包括：一

【技术实现步骤摘要】
一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法


[0001]本专利技术涉及一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法，属于智能配电网优化运行与交易

。

技术介绍

[0002]为应对化石能源大量消耗引起的能源危机及温室效应等一系列问题，大力发展清洁的可再生能源，走可持续的发展道路已成为人们的共识
。
近年来以光伏
、
风电为代表的可再生能源发电技术以前所未有的速度得到了快速发展
。
高比例新能源并网消纳必将是未来新型电力系统的典型形态
。
[0003]然而，分布式电源
(Distributed generation
，
DG)
的高渗透率同样也对配电网的正常运行与控制带来了新的挑战
。
一方面，双向流动的有源网络代替了传统的被动管理单向传输的配电网，而传统配电网具有的低通信水平和不发达自动控制方式严重约束着整个电力系统对可再生清洁能源的消纳能力；另一方面，太阳能
、
风能等可再生能源多具有间歇性和不可预测性，对于配电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法，其特征在于，所述的方法包括：
S1、Stackelberg
博弈框架构建以主动配电网
ADN
为主体，多微电网和共享储能系统
SESS
为从体的一主多从
Stackelberg
博弈模型；配电系统运营商
DSO
作为领导者主体，优先消纳自有新能源，并依据
ADN
净负荷曲线制定分时电价策略，激励微网运营商
MGO
和共享储能运营商
SESO
参与
ADN
的削峰填谷调度；
MGO
和
SESO
作为跟随者从体，响应分时电价，制定购售电计划；通过求解博弈均衡解，获得
ADN
优化定价策略和跟随者用能策略；
Stackelberg
博弈模型为：
ADN
的自有新能源出力具有波动性，通过净负荷表示为如下表达式
(1)
：其中，为
ADN
的新能源出力，为
ADN
的负荷，为
ADN
的净负荷；
ADN
的决策变量为分时售电电价，以运行效益最大为优化目标，目标函数如下表达式
(2)
所示
maxU
ADN
＝
I
MMG
+I
SESS
‑
C
grid
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
其中，
I
MMG
为
ADN
与多微电网的功率交互收益；
I
SESS
为
ADN
与
SESO
的功率交互收益；
C
grid
为
ADN
从上一级电网的购电成本；
max U
ADN
为
ADN
最大运行效益；
I
MMG
、I
SESS
和
C
grid
分别如式
(3)
～
(5)
：：：
T
表示调度的时段数；
t
表示时段；为
ADN
的售电价，为
ADN
的购电价；是多微电网与
ADN
的总售电功率，是多微电网与
ADN
的总购电功率；是第
i
个微电网与
ADN
的售电功率；是第
i
个微电网与
ADN
的购电功率，
M
为微网个数；是
SESO
与
ADN
的售电功率，是
SESO
与
ADN
的购电功率；为电网售电电价；为
ADN
从上一级电网的购电功率；
ADN
的约束条件为：的约束条件为：为平均售电价格的上限；
S2、
上层优化：
在上层，微电网制定
SESS
充放电策略来平抑自身净负荷功率波动，计算所租赁共享储能的容量需求和功率需求，并上传需求信息按需租赁储能；
SESO
汇总来自微网的信息，根据多微电网总的净储能充放电需求制定
SESS
充放电策略；
S3、
下层优化：微电网平抑部分净负荷功率波动后，采用一种合作博弈下基于非对称纳什议价的
P2P
电能共享交易策略；首先进行能源交易量谈判，然后进行能源交易价格谈判；
S4、
下层模型分解：使用纳什谈判模型并将纳什谈判模型分解转换为两个子问题：社会成本最小化子问题
P1
和收益分配子问题
P2
；
S5、
求解算法：采用全分布式
ADMM
法对非对称纳什议价问题
P1
和
P2
进行求解
。2.
根据权利要求1所述一种边侧灵活性资源端对端分散式交易方法，其特征在于，步骤
S2
中，上层优化模型：构建微电网的净负荷均方差最小和
SESS
租赁成本最小的多目标优化模型；微电网的净负荷均方差最小目标函数为：微电网的净负荷均方差最小目标函数为：式中，
f1为微电网租赁
SESS
后净负荷均方差，为第
i
个微电网在
t
时段的负荷功率，为第
i
个微电网在
t
时段的新能源功率，
P
MGi
，
ave
为第
i
个微电网在
t
时段的等效负荷平均值，为第
i
个微电网在
t
时段的
SESS
充电功率，为第
i
个微电网在
t
时段的
SESS
放电功率；
SESS
租赁成本最小目标函数：
SESS
依据租赁容量和充放电功率进行计费，微电网储能使用成本模型如下式
(9)
所示：式中，
f2为微电网储能使用成本，
u
为
SESO
的单位功率充放电成本，
v
为
SESO
的单位能量容量租赁成本，
w
为
SESO
的单位功率容量租赁成本；为微电网所需的功率容量，为微电网所需的能量容量需求；其中为微网租赁储能的充放电功率的最大值为微网租赁储能的充放电功率的最大值表示为：其中，
α
Lea
表示容量裕度系数，分别为调度周期内微电网租赁
SESS
电量的最大值和最小值；一个调度周期内微电网租赁共享储能的总充放电守恒，且不可同时充电和放电；
式中，
η
i
，
c
为共享储能的充电效率；
η
i.d
为共享储能的放电效率；共享储能优化模型：
SESO
汇总所有微电网充放电功率需求表明多微网租赁共享储能并对其有充电功率需求，如下式所示：式中，
M
为微网个数；
SESO
的目标函数表示为：
U
SESS
＝
I
ADN
‑
C
SESS
ꢀꢀꢀꢀ
(14)(14)
式中，
U
SESS
为共享储能的运行收益，
I
ADN
为
SESS
与
ADN
的功率交互收益，
C
SESS
为储能的充放电运维成本，为
...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐弢，王汝靖，孟赫，李梦超，王鸿儒，孙建行，张加东，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：