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      基于CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量的V2G備用合約優(yōu)化與協(xié)調(diào)決策

      2018-07-13 02:04:02黃守軍
      中國(guó)管理科學(xué) 2018年6期
      關(guān)鍵詞:電量合約利潤(rùn)

      黃守軍,楊 俊

      (1.中山大學(xué)嶺南(大學(xué))學(xué)院,廣東 廣州 510275;2.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,重慶 400044)

      1 引言

      為了緩解日益突出的環(huán)境污染、傳統(tǒng)能源緊缺的問題,以風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電為代表的可再生清潔能源以及電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)的比例日益增高,有效解決大規(guī)模新能源接入電網(wǎng)引入的功率波動(dòng)性以及電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的不確定性問題將是一項(xiàng)十分艱巨的任務(wù)[1-2]。傳統(tǒng)配電網(wǎng)的簡(jiǎn)單控制無法有效解決增加系統(tǒng)對(duì)可再生能源的消納能力、提高電動(dòng)汽車滲透率的問題,電網(wǎng)公司需要通過主動(dòng)配電網(wǎng)的“源-網(wǎng)-荷”協(xié)調(diào)控制,實(shí)現(xiàn)可再生能源、電動(dòng)汽車的規(guī)模化接入,提高配電網(wǎng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性,保障用戶用電質(zhì)量和供電可靠性[3]。與此同時(shí),由于可再生能源自然的不連續(xù)性會(huì)引起發(fā)電的波動(dòng),迫切需要其他能源(如電池能量存儲(chǔ)系統(tǒng))進(jìn)行補(bǔ)償,以平滑可再生能源的自然可變性,保證電網(wǎng)頻率的穩(wěn)定并抑制由反向功率流引起的電壓上升。電動(dòng)汽車接入電網(wǎng)(vehicle-to-grid,V2G)是將現(xiàn)代化信息技術(shù)、電力電子技術(shù)、最優(yōu)化控制技術(shù)等有機(jī)地結(jié)合在一起,對(duì)電動(dòng)汽車進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,以利用電動(dòng)車電池作為電網(wǎng)的緩沖,為電網(wǎng)提供備用服務(wù)(如調(diào)峰、無功補(bǔ)償?shù)?的技術(shù)。V2G的概念就是針對(duì)上述問題提出的,其核心思想就是利用大量電動(dòng)汽車的儲(chǔ)能源作為電網(wǎng)和可再生能源的緩沖。通過這種方式,不僅電網(wǎng)低效率和可再生能源波動(dòng)問題可以得到很大程度的緩解,還可以為電動(dòng)汽車用戶創(chuàng)造收益。

      然而,上述文獻(xiàn)都是在參與者風(fēng)險(xiǎn)中性假設(shè)下進(jìn)行的研究。在現(xiàn)實(shí)中,V2G備用市場(chǎng)主體不再將追求利潤(rùn)最大化作為決策的唯一標(biāo)準(zhǔn),而是同時(shí)會(huì)將對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的考量納入到?jīng)Q策過程中去,以做出更加合理可行的判斷,達(dá)到自身的效用最大化。這樣,傳統(tǒng)的收益期望值模型就不能很好地刻畫不確定性對(duì)參與者效用的影響,需要使用新的模型來進(jìn)行不確定性方面的研究。對(duì)此,作為僅有的涉及交易風(fēng)險(xiǎn)偏好特性的文獻(xiàn),Huang Shoujun等[16]研究了V2G備用合約設(shè)計(jì)的期權(quán)定價(jià)策略及其對(duì)電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避協(xié)調(diào)問題。另外,所有文獻(xiàn)均未考慮電網(wǎng)公司對(duì)備用需求的隨機(jī)變化、備用需求與電動(dòng)汽車用戶預(yù)留電量的差距以及電網(wǎng)公司以此替代發(fā)電備用的邊際收益,而在現(xiàn)實(shí)中這些因素就顯得至關(guān)重要。作為理性的決策者,電動(dòng)汽車用戶在確定V2G備用預(yù)留電量時(shí)應(yīng)追求利潤(rùn)與風(fēng)險(xiǎn)之間最佳的平衡,即在一定風(fēng)險(xiǎn)水平下獲取最大的利潤(rùn)或者在一定利潤(rùn)水平下承擔(dān)最小的風(fēng)險(xiǎn)。與均值方差和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等對(duì)比,條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(Conditional Value-at-Risk,CVaR)風(fēng)險(xiǎn)度量準(zhǔn)則在給定的條件和置信水平內(nèi),度量了低于分位數(shù)的期望收益,忽略超出分位數(shù)水平部分的利潤(rùn),它更能反映風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的潛在損失,更加接近決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)的心理感受[17]。正基于此,本文擬采用CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量準(zhǔn)則來研究隨機(jī)需求條件下具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特性的電動(dòng)汽車用戶的決策行為。

      當(dāng)前學(xué)術(shù)界關(guān)于V2G技術(shù)的研究尚處在前期論證階段,多數(shù)研究還停留在其實(shí)施后可能帶來的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)以及環(huán)境的影響或?qū)δ承┓矫娴南到y(tǒng)優(yōu)化,而對(duì)V2G市場(chǎng)交易模式下電網(wǎng)公司如何激勵(lì)規(guī)制電動(dòng)汽車用戶參與備用及其電量預(yù)留決策行為的研究較少,且多都集中在交易價(jià)格方面[18]。另外,在備用交易中,電網(wǎng)公司為了滿足備用市場(chǎng)的需求與保護(hù)電動(dòng)汽車用戶的利益,采用“保底收購(gòu),隨行就市”合約價(jià)格機(jī)制來收購(gòu)后者的預(yù)留電量,即在考察時(shí)區(qū)到來之前,電網(wǎng)公司與電動(dòng)汽車用戶根據(jù)各自的預(yù)期簽訂一個(gè)雙方均可接受的購(gòu)電合約。因此,電網(wǎng)公司應(yīng)從單個(gè)電動(dòng)汽車用戶提供V2G備用服務(wù)的利益動(dòng)機(jī)出發(fā),對(duì)其參與意愿、潛在政策響應(yīng)進(jìn)行理性化分析,從而制定出有效的協(xié)調(diào)策略,否則V2G備用市場(chǎng)的建立也終將無從談起。在這樣的背景下,本文基于考慮V2G備用的備用交易特點(diǎn),選擇針對(duì)合約價(jià)格機(jī)制下一個(gè)電網(wǎng)公司和一個(gè)電動(dòng)汽車用戶組成的渠道結(jié)構(gòu)的備用合約優(yōu)化與協(xié)調(diào)問題展開研究。后文的結(jié)構(gòu)如下:第二部分是本文的基本假設(shè)與符號(hào)說明;第三、四部分分別發(fā)展了描述分散決策和集成決策下V2G備用合約優(yōu)化決策的數(shù)學(xué)模型和求解方法,并比較了此兩種博弈結(jié)構(gòu)下的反饋均衡結(jié)果;第五部分給出了協(xié)調(diào)契約下合作系統(tǒng)決策分析,最后是本文的結(jié)論。算例分析結(jié)果驗(yàn)證了所提出的模型與理論分析的可行性。

      2 基本假設(shè)與符號(hào)說明

      為便于論述,本文僅考慮由單一風(fēng)險(xiǎn)中性電網(wǎng)公司與單一風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避電動(dòng)汽車用戶所組成的渠道結(jié)構(gòu),且二者為分散決策的個(gè)體,雙方追求自身的利益最大化;V2G備用市場(chǎng)獨(dú)立運(yùn)作,不考慮存在有限理性,以及信息的不完全與不對(duì)稱情形;在不提供任何協(xié)調(diào)契約下,電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶之間僅僅發(fā)生價(jià)格轉(zhuǎn)移。

      不失一般性,設(shè)電網(wǎng)公司對(duì)單臺(tái)電動(dòng)汽車的V2G備用電能需求量qRv是一個(gè)非負(fù)的、連續(xù)型隨機(jī)變量,其累積分布函數(shù)為F(·),具體函數(shù)形式可采用蒙特卡羅模擬獲得[19];在確定狀態(tài)下,為降低調(diào)度成本,電網(wǎng)公司希望電動(dòng)汽車動(dòng)力電池在所研究的交易時(shí)段內(nèi)保持預(yù)留電量QRv的電荷狀態(tài)(state of charge,SOC)[20],以至足以滿足實(shí)時(shí)電網(wǎng)的備用需求。

      電動(dòng)汽車用戶針對(duì)V2G備用市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)或者激勵(lì)機(jī)制做出響應(yīng),并改變正常的充放電行為,以參與備用交易。一旦中標(biāo)提供備用服務(wù),需要支付備用容量費(fèi)用。如果備用被實(shí)時(shí)調(diào)度,又要支付相應(yīng)的備用電量費(fèi)用。假設(shè)在投標(biāo)時(shí)段內(nèi),V2G備用的供給成本與預(yù)留電量QRv有關(guān),且可表示為后者的嚴(yán)格遞增函數(shù)。相應(yīng)地,在本文建立的模型中,電動(dòng)汽車的備用耗量特性為[6,21]:

      (1)

      其中,γbv>0為固定成本,表示考慮V2G備用下的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池折舊費(fèi),與其充放電量正相關(guān)且呈現(xiàn)加速增長(zhǎng)的趨勢(shì);αbv和βbv分別為電動(dòng)汽車的出行便利成本和充電成本,且值為正的影響參數(shù)。

      為了規(guī)避V2G備用服務(wù)外部的市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)或解決電網(wǎng)公司與電動(dòng)汽車用戶履約過程中的道德風(fēng)險(xiǎn),設(shè)市場(chǎng)規(guī)約要求電動(dòng)汽車用戶向電網(wǎng)公司申報(bào)線性遞增的報(bào)價(jià)函數(shù)及其最大、最小備用供應(yīng)量。實(shí)踐中,電網(wǎng)公司為了保護(hù)電動(dòng)汽車用戶的CVaR利益通常采用“保底收購(gòu),隨行就市”合約價(jià)格機(jī)制,即在合約履行時(shí)V2G備用出清價(jià)格ρMCP小于合約規(guī)定的價(jià)格,則電網(wǎng)公司按合約價(jià)格調(diào)用備用電量;反之,電動(dòng)汽車用戶以出清價(jià)格向電網(wǎng)反向供電。

      在一定供電可靠性要求下,電網(wǎng)公司與電動(dòng)汽車用戶根據(jù)各自的預(yù)期簽訂一個(gè)雙方同意的V2G備用合約,該合約規(guī)定交易時(shí)段內(nèi)反調(diào)單位電動(dòng)汽車內(nèi)存電量的價(jià)格為rc,其中rc≥r0(r0為簽訂合約時(shí),電動(dòng)汽車用戶同意接受的最低保留價(jià)格,即為電動(dòng)汽車用戶參與約束)。電網(wǎng)公司根據(jù)考慮V2G備用的備用市場(chǎng)信息,權(quán)衡在兩市場(chǎng)中備用服務(wù)的投入成本后,做出購(gòu)買決策??梢宰C明,V2G備用市場(chǎng)的出清電價(jià)是關(guān)于備用容量?jī)r(jià)格與電量?jī)r(jià)格的線性函數(shù),且斜率為該備用被調(diào)用的概率,可直接參閱文獻(xiàn)[22]??紤]備用市場(chǎng)交易價(jià)格存在波動(dòng)性,為數(shù)學(xué)處理上的方便,后文部分將ρMCP視為服從定義于一個(gè)共同的有界支持閉集的同一連續(xù)密度函數(shù),且其分布函數(shù)為G(·),取值范圍為[ρmin,ρmax]。

      3 基于CVaR的分散系統(tǒng)優(yōu)化決策模型

      如前所述,假設(shè)ψ(QRv,·)為電動(dòng)汽車用戶的隨機(jī)利潤(rùn)函數(shù)πv(QRv)的累積分布函數(shù),則其不超過臨界值κ的分布函數(shù)為:

      (2)

      給定一個(gè)置信水平μ∈(0,1],用于反映電動(dòng)汽車用戶對(duì)參與V2G備用合約風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避程度。引入類似文獻(xiàn)[23-25]中定義的VaR值,定義κμ(QRv)為πv(QRv)所對(duì)應(yīng)的VaR值,則有:

      κμ(QRv)=sup{|κ∈R|ψ(QRv,κ)≤μ}

      (3)

      其中,sup(·)為取上限函數(shù)。以φμ(QRv)表示在置信水平為μ的條件下,電動(dòng)汽車用戶利潤(rùn)函數(shù)πv(QRv)不大于κμ(QRv)的CVaR值,即:

      (4)

      由于式(4)中含有VaR函數(shù)κμ(QRv)項(xiàng),而κμ(QRv)的解析表達(dá)式難以求出,所以引入類似文獻(xiàn)[26-27]一個(gè)更一般化、更有利于計(jì)算的函數(shù)?μ(QRv,κ)代替φμ(QRv)計(jì)算CVaR。

      (5)

      其中,[z]+表示max(z,0)??梢宰C明?μ(QRv,κ)是凹函數(shù),以此作為優(yōu)化目標(biāo)可以做到局部最優(yōu)解即為全局最優(yōu)解。于是,在置信水平為μ的CVaR度量準(zhǔn)則下,電動(dòng)汽車用戶的預(yù)留電量決策模型均衡為:

      (6)

      證明:式(5)可進(jìn)一步分解為:

      (7)

      (8)

      注意到,將上限值代入上式,可得:

      (9)

      基于此,如果在下限處,有:

      (10)

      (11)

      相反,如果在下限處,滿足:

      (12)

      即rc≥G-(μ),進(jìn)而可得:

      (13)

      3)當(dāng)κ>ρmaxQRv-Cv(QRv)時(shí),則有:

      (14)

      將式(14)對(duì)QRv求一階偏導(dǎo)數(shù)得:

      (15)

      由以上分析可知,電動(dòng)汽車用參與V2G備用合約的VaR均衡值可表示為:

      (16)

      此命題說明當(dāng)電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)比較小時(shí),如μ≤G(rc),其參與V2G備用交易在險(xiǎn)價(jià)值與合約電量?jī)r(jià)格rc以及預(yù)留電量QRv有關(guān);而當(dāng)電動(dòng)汽車的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)比較大時(shí),如μ>G(rc),其參與V2G備用交易在險(xiǎn)價(jià)值與備用市場(chǎng)出清電價(jià)ρMCP的分布函數(shù)G(·)以及預(yù)留電量QRv有關(guān),而和其與電網(wǎng)公司簽訂的V2G備用合約規(guī)定的價(jià)格rc無關(guān)。

      證明:將式(16)代入式(7)中,化簡(jiǎn)整理得:

      (17)

      由式(17)的一階條件,可得具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特性的電動(dòng)汽車用戶的最優(yōu)V2G備用電量預(yù)留策略為:

      (18)

      由命題2可以得到如下性質(zhì):

      (19)

      (20)

      至此,電動(dòng)汽車用戶的均衡預(yù)留電量為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度單調(diào)遞增函數(shù),即越是害怕V2G備用合約參與風(fēng)險(xiǎn)的電動(dòng)汽車用戶所選擇的預(yù)留電量越小,且電動(dòng)汽車用戶為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者選擇的最優(yōu)電能預(yù)留量小于風(fēng)險(xiǎn)中性電動(dòng)汽車用戶選擇的最優(yōu)電能預(yù)留量。

      而這時(shí)電網(wǎng)公司考慮到電動(dòng)汽車用戶將根據(jù)給定的決策rc采取自身的最優(yōu)策略,因此應(yīng)根據(jù)電動(dòng)汽車用戶的理性反應(yīng)來確定自己的最優(yōu)策略,以滿足自己利潤(rùn)最大化的目標(biāo)。在上述分析框架下,設(shè)電網(wǎng)公司改變備用調(diào)用結(jié)構(gòu)時(shí)的用電側(cè)備用需求保持不變,構(gòu)造最優(yōu)合約價(jià)格策略問題可用下述數(shù)學(xué)模型來描述:

      (21)

      其中,Δsave為電網(wǎng)公司選擇V2G備用替代發(fā)電備用時(shí)所節(jié)省的邊際成本,除包括購(gòu)置前者較后者的價(jià)格優(yōu)勢(shì)外,還包括節(jié)約的單位電量所負(fù)擔(dān)的固定成本。不考慮V2G備用調(diào)度成本,且電動(dòng)汽車動(dòng)力服務(wù)與電池充放電操作的資產(chǎn)關(guān)系、時(shí)間以及地點(diǎn)解耦等因素在此也忽略不計(jì)。由上式可得電網(wǎng)公司的邊際期望利潤(rùn),而作為理性的決策者,電網(wǎng)公司參與V2G備用合約的前提條件為其邊際期望利潤(rùn)為正,即:

      (22)

      將電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)函數(shù)對(duì)決策變量rc求一階偏導(dǎo)數(shù),可得:

      (23)

      則電網(wǎng)公司的期望利潤(rùn)為V2G備用合約電價(jià)的嚴(yán)格單調(diào)遞減函數(shù),這意味著電網(wǎng)公司不會(huì)單方面主動(dòng)提高合約規(guī)定的價(jià)格。因此在一般情況下,簽訂合約之前電網(wǎng)公司會(huì)從個(gè)體利益最大化角度選擇,將合約電價(jià)控制在電動(dòng)汽車用戶的最低保留價(jià)格水平,即:

      (24)

      聯(lián)立可得,分散決策情形下,電動(dòng)汽車用戶考慮風(fēng)險(xiǎn)約束的V2G備用電能預(yù)留量均衡可重寫為:

      (25)

      4 集成系統(tǒng)決策模型

      在合作博弈情形下,電動(dòng)汽車用戶完全服從電網(wǎng)公司的V2G備用調(diào)度要求,二者作為整體僅面對(duì)不確定的市場(chǎng)需求。假設(shè)電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶整體是風(fēng)險(xiǎn)中性的,由于考慮總體的最優(yōu),系統(tǒng)內(nèi)部的利潤(rùn)分配將暫不考慮,在總體的期望利潤(rùn)函數(shù)中,不再含有rc。整體渠道期望利潤(rùn)的最優(yōu)化問題為:

      (26)

      (27)

      命題3:在電網(wǎng)公司未提供任何協(xié)調(diào)契約的條件下,由于分散系統(tǒng)中存在雙重邊際效應(yīng),則以整條渠道利潤(rùn)最大化為目標(biāo)的V2G備用均衡預(yù)留電量大于電動(dòng)汽車用戶分散決策時(shí)選擇的最優(yōu)電能預(yù)留量。

      證明:對(duì)式(25)應(yīng)用性質(zhì)2,可知:

      (28)

      基于此,將式(24)代入(22),經(jīng)化簡(jiǎn)整理后得:

      (29)

      再結(jié)合式(27),從而得到:

      (30)

      命題3表明,正是由于電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶各自追求個(gè)體利益最大化,分散系統(tǒng)的V2G備用均衡電能預(yù)留量與集成系統(tǒng)最優(yōu)預(yù)留電量之間還存在一定的改進(jìn)空間。雖然在集成決策下系統(tǒng)的預(yù)留電量達(dá)到最優(yōu),但是對(duì)于各個(gè)成員來說未必是最優(yōu)的。因此,并非每個(gè)成員都有積極性采取合作博弈下最優(yōu)策略。為了誘使渠道各成員能夠偏離自己在分散決策下的最優(yōu)決策而采取集成下的最優(yōu)策略,從而使得渠道達(dá)到協(xié)調(diào)狀態(tài),在下一部分中本文將考慮“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”的協(xié)調(diào)契約,以提高決策系統(tǒng)的績(jī)效水平。

      下面通過一個(gè)算例進(jìn)一步分析電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)最優(yōu)V2G備用預(yù)留電量以及渠道雙方利潤(rùn)的影響情況。

      算例分析I:設(shè)所研究的V2G備用市場(chǎng)交易時(shí)段長(zhǎng)度為1h,電能需求量qRv(單位為kW)服從區(qū)間[100, 900]上的均勻分布,市場(chǎng)出清價(jià)格(收購(gòu)電價(jià))ρMCP(單位為元/kW(h)服從區(qū)間[0.5, 1]上的均勻分布;電動(dòng)汽車的備用耗量特性參數(shù)分別為αbv=0.001元/kW2·h、βbv=0.4元/kW·h以及γbv=50元/h,而電網(wǎng)公司購(gòu)買V2G備用較發(fā)電備用的邊際效益為Δsave=2元/kW·h。圖1描述了電動(dòng)汽車用戶可接受的最低保留價(jià)格r0及其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ對(duì)均衡電量預(yù)留策略的影響情況,其中與分散決策1~4相對(duì)應(yīng)的r0分別為0.6元/kW·h、0.65元/kW·h、0.7元/kW·h以及0.75元/kW·h,下同;而集成決策情形均衡解與此參數(shù)無關(guān)。

      圖1 電動(dòng)汽車用戶的V2G備用參與約束及其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)最優(yōu)預(yù)留電量的影響

      圖2 電動(dòng)汽車用戶的V2G備用參與約束及其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)的影響

      由圖2可以看出,在分散決策情形下,電網(wǎng)公司的V2G備用最優(yōu)期望利潤(rùn)與電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ及其可接受的最低保留價(jià)格r0的相關(guān)性均不確定。當(dāng)r0較小時(shí),電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)與其正相關(guān),且隨著電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ的增大而先增大后減小,而當(dāng)r0較大時(shí),電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)與其負(fù)相關(guān),且隨著參數(shù)μ的增大而減小。

      圖3 電動(dòng)汽車用戶的V2G備用參與約束和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)其CVaR利潤(rùn)的影響

      由上圖可知,電動(dòng)汽車用戶CVaR利潤(rùn)均會(huì)隨其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ與可接受的最低保留電價(jià)r0的增大而增大。但相比而言,當(dāng)r0較小時(shí),電動(dòng)汽車用戶參與約束對(duì)電動(dòng)汽車用戶CVaR利潤(rùn)的影響更為顯著,而當(dāng)r0較大時(shí),電動(dòng)汽車用戶參與約束對(duì)電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)的影響更為顯著;電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ對(duì)電動(dòng)汽車用戶CVaR利潤(rùn)的影響更為顯著,且當(dāng)r0取值越小時(shí),此種影響卻越大。

      圖4 電動(dòng)汽車用戶的V2G備用參與約束及其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)渠道均衡利潤(rùn)的影響

      由圖4可以看出,電網(wǎng)公司與電動(dòng)汽車用戶各自分散決策時(shí)的渠道均衡利潤(rùn)隨著后者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ的增大而增大,且當(dāng)μ較小時(shí),最優(yōu)利潤(rùn)與電動(dòng)汽車用戶可接受的最低保留價(jià)格r0正相關(guān),而當(dāng)μ較大時(shí),均衡利潤(rùn)與其負(fù)相關(guān);另外,分散決策情形下的渠道最優(yōu)利潤(rùn)小于考慮總體最優(yōu)的集成決策時(shí)的期望利潤(rùn),這就意味著作為V2G備用合約領(lǐng)導(dǎo)者的電網(wǎng)公司還需要在此博弈的反饋Stackelberg均衡的基礎(chǔ)上,通過合理的契約對(duì)電動(dòng)汽車用戶給予直接的激勵(lì),以期達(dá)到協(xié)調(diào)決策系統(tǒng),從而使得合作雙方的利潤(rùn)均得到Pareto改進(jìn)的目的。

      5 協(xié)調(diào)契約下合作系統(tǒng)決策分析

      進(jìn)一步地,電網(wǎng)公司為改善渠道績(jī)效以及V2G備用的穩(wěn)定供應(yīng),采用“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”的協(xié)調(diào)契約來激勵(lì)電動(dòng)汽車用戶提高電能預(yù)留。在該合作模式下,假設(shè)電網(wǎng)公司的電能回購(gòu)補(bǔ)貼比例為ηp,則其給予電動(dòng)汽車用戶直接的激勵(lì)為ηpΔsaveQRv。回購(gòu)補(bǔ)貼可以使得電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶成為一個(gè)利益共同體,而市場(chǎng)保護(hù)價(jià)則可以在一定程度上保證電動(dòng)汽車用戶的利潤(rùn)不受損失。另外,雖然電動(dòng)汽車用戶是獨(dú)立的決策個(gè)體,但在V2G備用交易的過程中離不開電網(wǎng)公司提供必要的技術(shù)或設(shè)備支持,因此電動(dòng)汽車用戶需向電網(wǎng)公司交納一定的保證金Nv作為合作補(bǔ)償。該保證金也可以看作是參與V2G備用交易的加盟費(fèi),且在很大程度上可以防范和消除電動(dòng)汽車用戶的道德風(fēng)險(xiǎn)。

      命題4:在“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”協(xié)調(diào)契約下,電網(wǎng)公司給予電動(dòng)汽車用戶的最優(yōu)回購(gòu)補(bǔ)貼比例為:

      (31)

      在此基礎(chǔ)上,為使得合作系統(tǒng)的效用函數(shù)最大化,電動(dòng)汽車用戶需向電網(wǎng)公司支付的最優(yōu)加盟費(fèi)為:

      (32)

      證明:基于以上契約描述,此時(shí)電動(dòng)汽車用戶參與V2G備用的隨機(jī)利潤(rùn)函數(shù)變?yōu)椋?/p>

      Πv(QRv)=max(rc,ρMCP)QRv-Cv(QRv)+

      ηpΔsaveQRv-Nv

      (33)

      在CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量準(zhǔn)則下,具有風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特性μ的電動(dòng)汽車用戶選擇V2G備用電能預(yù)存量以使目標(biāo)函數(shù)最大化,即:

      CVaRμ(Πv(QRv))=

      (34)

      與式(5)類似,可以得到風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的電動(dòng)汽車用戶在綜合考慮V2G備用利潤(rùn)與風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上,從個(gè)體利益最大化角度出發(fā)選擇的最優(yōu)V2G備用預(yù)留電量為:

      (35)

      在確定提供回購(gòu)補(bǔ)貼與保證金契約的情形下,電網(wǎng)公司的期望利潤(rùn)可表示為:

      (36)

      前面的討論已經(jīng)解決了最優(yōu)行為問題,下面的設(shè)計(jì)將保證協(xié)調(diào)契約是Pareto改進(jìn)。此兩種博弈下渠道最優(yōu)利潤(rùn)的大小關(guān)系與系統(tǒng)參數(shù)相關(guān),倘若合作系統(tǒng)要優(yōu)于分散系統(tǒng),且最終的增量利潤(rùn)分配方案合理可行,即方案同時(shí)滿足電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶的個(gè)體理性約束(或參與約束),那么對(duì)V2G備用合約雙方利潤(rùn)來說,考慮契約協(xié)調(diào)的分散決策情形具有Pareto優(yōu)勢(shì)。

      增量利潤(rùn)分配比例不僅受合作雙方的談判實(shí)力、技巧的制約,而且還受到雙方風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)等因素的影響。設(shè)ΔIp(rc,QRv)和ΔIv(rc,QRv)分別表示與分散決策下的均衡利潤(rùn)相比,協(xié)調(diào)契約所帶來的電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)增量和電動(dòng)汽車用戶的CVaR利潤(rùn)增量,雙方將通過協(xié)商來確定此系統(tǒng)增量利潤(rùn)的分配,同時(shí)電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶的效用函數(shù)均采用常見的指數(shù)效用函數(shù)[28]。渠道雙方的目標(biāo)為合作系統(tǒng)的效用函數(shù),即電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶效用函數(shù)的加權(quán)平均最大化,則渠道雙方的利潤(rùn)增量分配模型可以表示如下:

      (37)

      為使上面等式右邊最大化,分別求解其對(duì)電網(wǎng)公司和電動(dòng)汽車用戶利潤(rùn)增量的一階偏導(dǎo)數(shù)并令其等于零,解之可得:

      (38)

      ΔIp(rc,QRv)=

      (39)

      將上式與式(31)和(38)聯(lián)立,即可得到保證金的最優(yōu)取值為式(32)。

      圖5 V2G備用合約價(jià)格與電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)均衡回購(gòu)補(bǔ)貼比例的影響

      圖5給出了電網(wǎng)公司提供不同的V2G備用合約電價(jià)rc時(shí),電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ對(duì)前者制定的回購(gòu)補(bǔ)貼系數(shù)ηp的影響情況??梢钥闯?,電網(wǎng)公司確定的最優(yōu)回購(gòu)補(bǔ)貼比例與μ負(fù)相關(guān);對(duì)應(yīng)于給定的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避電動(dòng)汽車用戶,在合約電價(jià)rc越大時(shí),電網(wǎng)公司選擇的均衡回購(gòu)補(bǔ)貼比例越小,且當(dāng)μ取值越小時(shí),此種影響卻越大。上述研究結(jié)果與性質(zhì)3是一致的。

      圖6 V2G備用合約價(jià)格與電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)最優(yōu)保證金的影響

      由上圖可以看出,在聯(lián)合契約完美協(xié)調(diào)的合作系統(tǒng)中,電動(dòng)汽車用戶向電網(wǎng)公司支付的最優(yōu)加盟費(fèi)隨著前者的V2G備用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ的增大而減小,而與合約價(jià)格rc的相關(guān)性不確定。當(dāng)rc較小時(shí),電動(dòng)汽車用戶交納的均衡保證金與其正相關(guān);而當(dāng)rc較大時(shí),最優(yōu)保證金與其負(fù)相關(guān)。這意味著電網(wǎng)公司在選擇合作補(bǔ)償加盟費(fèi)時(shí)需要充分考慮到電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ與合約電價(jià)rc等因素,僅有如此,才可以制定出合理、行之有效的“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”的協(xié)調(diào)契約。

      圖7 合約價(jià)格與電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)增量的影響

      由圖7可知,在協(xié)調(diào)契約下,電網(wǎng)公司的V2G備用期望利潤(rùn)增量隨著電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ的增大而的增大而先增大后減小,而與合約價(jià)格rc負(fù)相關(guān)。由圖8可以看出,電動(dòng)汽車用戶的CVaR利潤(rùn)增量均會(huì)隨其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ與合約電價(jià)rc的增大而減小。但相比而言,V2G備用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度μ對(duì)電動(dòng)汽車用戶的CVaR利潤(rùn)增量的影響更為顯著,而合約價(jià)格rc對(duì)電網(wǎng)公司期望利潤(rùn)增量的影響更為顯著。由此可見,實(shí)施“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”協(xié)調(diào)契約后,電網(wǎng)公司與電動(dòng)汽車用戶獲取的利潤(rùn)均具有Pareto優(yōu)勢(shì)。

      圖8 V2G備用合約價(jià)格與電動(dòng)汽車用戶的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度對(duì)其CVaR利潤(rùn)增量的影響

      6 結(jié)語

      在CVaR風(fēng)險(xiǎn)度量準(zhǔn)則下,構(gòu)建了單一風(fēng)險(xiǎn)中性電網(wǎng)公司與單一風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避電動(dòng)汽車用戶的V2G備用合約優(yōu)化決策模型,并在此決策模型中考慮“保底收購(gòu),隨行就市”合約價(jià)格機(jī)制以保護(hù)電動(dòng)汽車用戶的CVaR利潤(rùn),提高電動(dòng)汽車用戶的履約率。除此之外,先后考察并比較了分散和集成決策情形下電網(wǎng)公司、電動(dòng)汽車用戶的最優(yōu)決策行為與均衡利潤(rùn)情況,并著重分析了風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度與合約電價(jià)對(duì)渠道雙方?jīng)Q策行為的影響。

      研究結(jié)果表明:1)分散決策模式下,電動(dòng)汽車用戶決定的V2G備用最優(yōu)預(yù)留電量與合約電價(jià)正相關(guān),而電網(wǎng)公司確定的均衡合約價(jià)格為電動(dòng)汽車用戶可接受的最低保留價(jià)格;2)此時(shí),電動(dòng)汽車用戶選擇的均衡預(yù)留電量與其風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度正相關(guān),且風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避電動(dòng)汽車用戶的最優(yōu)電能預(yù)留量嚴(yán)格小于風(fēng)險(xiǎn)中性電動(dòng)汽車用戶的均衡電能預(yù)留量;3)在電網(wǎng)公司未提供任何協(xié)調(diào)契約的條件下,集成決策時(shí)電動(dòng)汽車用戶選擇的V2G備用最優(yōu)預(yù)留電量大于分散決策下的均衡電能預(yù)留量,且與系統(tǒng)單位電量停電損失正相關(guān)。

      在此基礎(chǔ)上,進(jìn)一步通過引入“回購(gòu)補(bǔ)貼+市場(chǎng)保護(hù)價(jià)+保證金”契約以實(shí)現(xiàn)V2G備用合約渠道結(jié)構(gòu)的完美協(xié)調(diào),且合作系統(tǒng)成員的利潤(rùn)均得到Pareto改進(jìn),并給出了電網(wǎng)公司制定的最優(yōu)補(bǔ)貼系數(shù)、交易保證金以及合約電價(jià)之間滿足的解析關(guān)系。

      作為初步的研究工作,本文僅考慮了存在唯一電動(dòng)汽車用戶參與情形下的V2G備用合約優(yōu)化與協(xié)調(diào)問題,但可拓展到兩個(gè)或多個(gè)的情形,只是增加了模型分析與求解的數(shù)學(xué)難度。另外,在信息不完全情況下電網(wǎng)公司如何有效引導(dǎo)電動(dòng)汽車用戶進(jìn)行備用電量的理性預(yù)留,以及不同初始充電電量對(duì)不同情形下雙方?jīng)Q策行為的影響,都是有待進(jìn)一步研究的問題。

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