周承翰，賈宏杰，靳小龍，穆云飛，余曉丹，宋 毅

（1.智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（天津大學(xué)）,天津市 300072；2.國網(wǎng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院有限公司,北京市 102209）

0 引言

2016 年《中國建筑節(jié)能年度發(fā)展報(bào)告》顯示,中國樓宇耗能約占全社會(huì)總能耗的23%［1］,其中用于供冷及供熱的能耗約占樓宇總能耗的50%。因此,如何充分發(fā)掘樓宇的節(jié)能減排潛力從而降低其能耗受到了廣泛關(guān)注。社區(qū)綜合能源系統(tǒng)（integrated community energy system,ICES）通過多種能源耦合設(shè)備［2-4］,可以根據(jù)用戶需求進(jìn)行不同能源形式（電、氣、熱等）的集中轉(zhuǎn)換,高效經(jīng)濟(jì)地滿足樓宇用戶的能源需求。而樓宇用戶可利用其圍護(hù)結(jié)構(gòu)的蓄熱特性,在滿足舒適性的前提下,根據(jù)ICES 的供能價(jià)格靈活調(diào)節(jié)其負(fù)荷,從而通過需求響應(yīng)主動(dòng)參與ICES的優(yōu)化運(yùn)行。因此,深入研究ICES 與智能樓宇（intelligent building,IB）的協(xié)同優(yōu)化具有重要意義。

文獻(xiàn)［5］基于樓宇蓄熱特性,構(gòu)建了基于樓宇的虛擬儲(chǔ)能模型,并參與微網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度,在一定程度上降低了微網(wǎng)的運(yùn)行成本。文獻(xiàn)［6-7］根據(jù)樓宇的熱動(dòng)態(tài)特性,構(gòu)建了樓宇空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度模型,充分發(fā)掘樓宇的需求響應(yīng)潛力,降低了樓宇運(yùn)行成本。然而上述針對(duì)樓宇需求響應(yīng)的研究中,樓宇用戶大多被動(dòng)地對(duì)價(jià)格進(jìn)行響應(yīng),無法充分考慮ICES運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶的差異化利益訴求。此外,已有研究多針對(duì)樓宇的電需求響應(yīng),未考慮其熱負(fù)荷針對(duì)供熱系統(tǒng)的熱需求響應(yīng) （heating demand response,HDR）。

在電力領(lǐng)域,博弈論被廣泛應(yīng)用于不同主體具有差異化利益訴求的決策問題中。ICES 運(yùn)營(yíng)商致力于最大化其售能收益,而樓宇用戶的目標(biāo)往往是最小化其用能成本。在能源交易過程中,ICES 運(yùn)營(yíng)商首先制定能源價(jià)格來指導(dǎo)樓宇用戶的需求響應(yīng),隨后用戶響應(yīng)后的負(fù)荷又反過來影響運(yùn)營(yíng)商的定價(jià)策略。ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶存在利益沖突而決策又有明顯的先后順序。因此,宜采用主從博弈模型描述兩者間的利益交互關(guān)系。文獻(xiàn)［8-10］提出一種基于主從博弈的ICES 分布式優(yōu)化方法,均可有效提升代理商收益并降低用戶成本。文獻(xiàn)［11］根據(jù)用戶的綜合需求響應(yīng),構(gòu)建一主多從的均衡模型,并應(yīng)用于多園區(qū)ICES 中,所提方法在提高代理商利潤(rùn)的同時(shí)減少了用戶的用能成本。然而上述研究的主從博弈模型并未充分考慮可再生能源出力的不確定性對(duì)ICES 優(yōu)化調(diào)度的影響。

魯棒優(yōu)化和隨機(jī)優(yōu)化是兩種常見的處理ICES優(yōu)化調(diào)度中不確定性的方法。相較于魯棒優(yōu)化［12］,隨機(jī)優(yōu)化利用不確定變量的概率分布對(duì)不確定變量進(jìn)行建模［13］, 降低了決策的保守性。其中,機(jī)會(huì)約束規(guī)劃在保證優(yōu)化調(diào)度安全性的同時(shí)可以兼顧經(jīng)濟(jì)性,被廣泛應(yīng)用于含可再生能源的ICES 優(yōu)化調(diào)度中。文獻(xiàn)［14］提出一種分布式機(jī)會(huì)約束方法來處理ICES 風(fēng)電出力的不確定性,有效降低了系統(tǒng)成本并在規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)上有較好的表現(xiàn)。文獻(xiàn)［15］針對(duì)ICES中負(fù)荷、風(fēng)電、光伏出力的不確定性,提出了機(jī)會(huì)約束最優(yōu)潮流模型,并探討了不同置信水平下的系統(tǒng)優(yōu)化方案。然而［14-15］忽略了IB 的蓄熱特性,沒有充分考慮IB 提供的需求響應(yīng)對(duì)于ICES 優(yōu)化調(diào)度的影響,無法兼顧代理商和用戶的利益。

綜上所述,本文首先基于樓宇的熱慣性,針對(duì)樓宇用戶和ICES 的差異化利益訴求,構(gòu)建了以ICES運(yùn)營(yíng)商為上層領(lǐng)導(dǎo)者、用戶為下層跟隨者的主從博弈雙層優(yōu)化模型。其次,為應(yīng)對(duì)風(fēng)光出力的不確定性,采用機(jī)會(huì)約束規(guī)劃方法,將含隨機(jī)變量的機(jī)會(huì)約束轉(zhuǎn)化為確定性約束,從而整合到主從博弈優(yōu)化調(diào)度模型中,并最終轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。最后,通過算例分析驗(yàn)證了所提方法的有效性。

1 IB 與ICES 的主從博弈協(xié)同優(yōu)化調(diào)度框架

基于主從博弈的IB 與ICES 的協(xié)同優(yōu)化調(diào)度框架如圖1 所示。其中,ICES 運(yùn)營(yíng)商作為領(lǐng)導(dǎo)者,樓宇用戶作為追隨者。ICES 運(yùn)營(yíng)商配備了分布式風(fēng)電、分布式光伏、儲(chǔ)能系統(tǒng)（energy storage system,ESS）、熱電聯(lián)產(chǎn)（combined heat and power,CHP）機(jī)組和熱泵等多種能源生產(chǎn)和轉(zhuǎn)換設(shè)備。樓宇室內(nèi)安裝了帶調(diào)節(jié)閥的智能散熱器,可在用戶的舒適溫度范圍內(nèi)調(diào)節(jié)其熱負(fù)荷,從而提供HDR。

圖1 IB 與ICES 的協(xié)同優(yōu)化調(diào)度框架Fig.1 Framework of cooperative optimization dispatch between IB and ICES

ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶是獨(dú)立的利益主體。上層ICES 運(yùn)營(yíng)商作為領(lǐng)導(dǎo)者,通過優(yōu)化能源購置策略和制定售熱價(jià)格以最大化其收益；下層樓宇用戶作為追隨者,根據(jù)ICES 運(yùn)營(yíng)商制定的售熱價(jià)格,提供HDR 以最小化其用能成本。因此,ICES 運(yùn)營(yíng)商在制定售熱價(jià)格時(shí)要同時(shí)考慮自己的利益和樓宇用戶的響應(yīng)結(jié)果,即ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶之間存在利益博弈。

由于風(fēng)光出力的不確定性,ICES 需通過ESS提供備用來保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。本文將風(fēng)電和光伏出力視為隨機(jī)變量,備用約束條件以滿足一定的置信水平來表示。置信水平的高低反映了ICES 運(yùn)營(yíng)商對(duì)系統(tǒng)安全性和經(jīng)濟(jì)性的權(quán)衡。ICES運(yùn)營(yíng)商需要根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀況,選擇合適的置信水平,在保證系統(tǒng)安全性的同時(shí)兼顧其經(jīng)濟(jì)性。

2 基礎(chǔ)模型

2.1 樓宇側(cè)模型

本文基于熱阻-熱容（resistor-capacitor,RC）網(wǎng)絡(luò)［16］模型來模擬樓宇圍護(hù)結(jié)構(gòu)的熱動(dòng)態(tài)過程。單個(gè)制熱區(qū)域的RC 網(wǎng)絡(luò)如圖2 所示。R表示熱量在建筑材料和室內(nèi)空氣中的傳輸,C表示熱量在建筑材料中的存儲(chǔ)。其中,制熱區(qū)域1 為節(jié)點(diǎn)1,溫度為Tr,制熱區(qū)域周圍的其他空氣節(jié)點(diǎn)（分別為節(jié)點(diǎn)2、3、4、5）,溫度分別為T2、T3、T4、T5。用戶通過調(diào)節(jié)散熱器閥門（圖2（b）紅圈處）的開合度來控制散熱器流量,使室內(nèi)溫度維持在舒適范圍內(nèi)。

圖2 IB 的RC 網(wǎng)絡(luò)模型Fig.2 RC network model of IB

單個(gè)制熱區(qū)域的熱平衡約束如式（1）和式（2）所示:

2.2 ICES 運(yùn)營(yíng)商模型

1）ICES 電熱平衡

ICES 的電平衡、熱平衡如式（7）和式（8）所示:

2）售熱價(jià)格約束

ICES 運(yùn)營(yíng)商在制定售熱價(jià)格時(shí)需要兼顧自身和用戶的利益。因此,如式（9）所示,售熱價(jià)格只能在一定范圍內(nèi)波動(dòng)。此外,為了保證用戶在ICES運(yùn)營(yíng)商中購買熱能的意愿,運(yùn)營(yíng)商制定的熱價(jià)不應(yīng)高于用戶直接在上級(jí)能源系統(tǒng)買熱的價(jià)格,如式（10）所示。

式中:M為一個(gè)足夠大的正整數(shù)。

風(fēng)電和光伏出力具有不確定性,ESS 需提供備用來避免系統(tǒng)失負(fù)荷,如式（28）至式（29）所示。由于風(fēng)電和光伏出力預(yù)測(cè)誤差（ΔPwpt、ΔPpvt）是隨機(jī)變量（相互獨(dú)立）,因此難以用確定性約束表示含隨機(jī)變量的約束。本文使用機(jī)會(huì)約束,來表示約束條件在一定置信水平下成立,如式（30）和式（31）所示。當(dāng)置信水平為1 時(shí),表示系統(tǒng)沒有任何潛在的風(fēng)險(xiǎn)。這樣雖然確保了系統(tǒng)的安全,但犧牲了較多經(jīng)濟(jì)效益。因此,ICES 運(yùn)營(yíng)商需選擇合適的置信水平,兼顧其運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性。

3 基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的IB 與ICES 主從博弈協(xié)同優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

3.1 機(jī)會(huì)約束的確定性轉(zhuǎn)化

本文認(rèn)為ΔPt是正態(tài)分布的隨機(jī)變量［17-18］,分布的期望為0、標(biāo)準(zhǔn)差為δ,分布函數(shù)為?。上述機(jī)會(huì)約束式（30）和式（31）,可以通過尋找概率分位值?-1（β1）、?-1（β2）轉(zhuǎn) 化 為 確 定 性 約 束 式（33）和 式（34）,從而方便在優(yōu)化問題中求解。

式中:δwp和δpv分別為風(fēng)電和光伏出力預(yù)測(cè)誤差的標(biāo)準(zhǔn)差。

如式（34）和式（35）所示,ICES 運(yùn)營(yíng)商可以在置信水平β1、β2下,通過ESS 正負(fù)備用的及時(shí)調(diào)整,應(yīng)對(duì)風(fēng)光出力的不確定性,保證系統(tǒng)穩(wěn)定安全運(yùn)行。

3.2 領(lǐng)導(dǎo)者模型——ICES 運(yùn)營(yíng)商的優(yōu)化模型

ICES 運(yùn)營(yíng)商向上級(jí)能源系統(tǒng)購買電、熱、氣,再通過綜合能源轉(zhuǎn)化設(shè)備為樓宇用戶供能。運(yùn)營(yíng)商的目標(biāo)是最大化其收益,需滿足ICES 電熱平衡約束、售熱價(jià)格約束、各設(shè)備運(yùn)行約束、機(jī)會(huì)約束、配電網(wǎng)約束以及供熱網(wǎng)約束,如式（36）所示。其中,配電網(wǎng)約束［18］及供熱網(wǎng)約束［19］及其線性化方法見附錄A第A1 章和第A2 章。

3.3 跟隨者模型——樓宇用戶的優(yōu)化模型

樓宇用戶的目標(biāo)是最小化其用能成本,需滿足室內(nèi)熱平衡約束、散熱器流量約束以及室內(nèi)溫度約束:

3.4 主從博弈優(yōu)化模型求解

主從博弈可以視作是領(lǐng)導(dǎo)者在上層、跟隨者在下層的雙層問題,進(jìn)而用雙層優(yōu)化的方法來解決上下層不同主體存在差異化利益訴求的問題。本文構(gòu)建的主從博弈雙層優(yōu)化模型中,上層領(lǐng)導(dǎo)者為ICES運(yùn)營(yíng)商,下層跟隨者為樓宇用戶。下層樓宇用戶在做決策時(shí),售熱價(jià)格認(rèn)為是固定的,下層問題可看成線性問題。當(dāng)下層問題為線性時(shí),雙層問題可以通過構(gòu)建拉格朗日函數(shù)和庫恩-塔克（KKT）條件［20-21］將下層問題的目標(biāo)函數(shù)和約束條件轉(zhuǎn)化為上層問題的約束條件,從而將雙層優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單層帶有平衡約束的問題（MPEC）模型。下層問題的KKT條件如附錄A 第A3 章所示。此時(shí),整個(gè)優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)為上層問題的目標(biāo)函數(shù),即式（36）中的目標(biāo)函數(shù)。其中的Csaleh,t Ph,Ln,t為兩個(gè)變量相乘的形式,因此轉(zhuǎn)化后的單層MPEC 模型目標(biāo)函數(shù)是非線性的?？紤]到下層目標(biāo)函數(shù)同樣含有,而下層問題又為線性問題,可以運(yùn)用強(qiáng)對(duì)偶原理［22］,將下層問題的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)對(duì)偶問題的目標(biāo)函數(shù)EDual,innern,從而線性化式（36）中的非線性項(xiàng)。下層問題目標(biāo)函數(shù)與對(duì)偶問題目標(biāo)函數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系見附錄A 第A4 章。經(jīng)過以上數(shù)學(xué)變化,原雙層優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單層線性化問題,從而方便求解。基于主從博弈的雙層優(yōu)化模型及求解流程如附錄B 圖B1 所示,最終轉(zhuǎn)化得到的混合整數(shù)線性規(guī)劃（MILP）模型如式（38）所示,其中,EDual,innern見式（A32）。

4 算例分析

4.1 算例數(shù)據(jù)

本文用圖1 所示的ICES 算例來驗(yàn)證所提方法的有效性。算例中樓宇設(shè)置為層高3 m,共10 層的獨(dú)棟住宅。每層有4 個(gè)用戶,每個(gè)用戶的制熱區(qū)域?yàn)?6 m2。選取中國北方冬季的典型日,單個(gè)制熱區(qū)域 的 相 關(guān) 參 數(shù)［23］、ICES 中 的ESS 參 數(shù) 見 附 錄B 表B1 和表B2。室外溫度［24］和太陽輻射強(qiáng)度［25］、單個(gè)制熱區(qū)域室內(nèi)的熱量［2］、風(fēng)電預(yù)測(cè)出力［26］、光伏預(yù)測(cè)出力［27］以及運(yùn)營(yíng)商和用戶分別從上級(jí)能源系統(tǒng)購買能源的價(jià)格見圖B2 至圖B6。本文沒有考慮樓宇電需求響應(yīng)對(duì)售電價(jià)格的影響,運(yùn)營(yíng)商向用戶的售電價(jià)格假定為用戶從上級(jí)能源系統(tǒng)的購電價(jià)格,單戶居民電負(fù)荷［28］見圖B7。算例配置了17 臺(tái)風(fēng)機(jī)、10 臺(tái)光伏,一個(gè)調(diào)度周期為24 h,熱價(jià)每小時(shí)變化一次,用戶散熱器流量每小時(shí)變化一次。

4.2 算例分析

4.2.1 主從博弈協(xié)同優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

首先在機(jī)會(huì)約束置信水平為0.9 的情況下,探討主從博弈策略下ICES 運(yùn)營(yíng)商和用戶的協(xié)同優(yōu)化效果。ICES 運(yùn)營(yíng)商根據(jù)樓宇用戶的能源消耗和上層能源系統(tǒng)的能源售價(jià),結(jié)合樓宇用戶的HDR,優(yōu)化運(yùn)營(yíng)商的能源調(diào)度及售熱價(jià)格。圖3 給出了ICES 電能、熱能供需平衡結(jié)果。

圖3 ICES 運(yùn)營(yíng)商的能量調(diào)度Fig.3 Energy dispatch of ICES operator

如圖3（a）所示,在03:00—07:00、09:00 風(fēng)電多發(fā)時(shí)段,用戶的電負(fù)荷均由風(fēng)電供給。在10:00—12:00、19:00—21:00 時(shí)段,風(fēng)光出力不能滿足電能需求,此時(shí)由于電價(jià)較高,ICES 運(yùn)營(yíng)商傾向于向上層購氣,并調(diào)度CHP 機(jī)組來填補(bǔ)電能缺額。如圖3（b）所示,熱泵的產(chǎn)熱效率較高,因此ICES 運(yùn)營(yíng)商在大部分時(shí)段優(yōu)先調(diào)度熱泵來供熱。在09:00—10:00 時(shí)段,熱價(jià)較低,運(yùn)營(yíng)商傾向于直接購熱使用。但是09:00 時(shí),由于風(fēng)光出力充裕,多出的電能供給熱泵產(chǎn)熱。在10:00—12:00、19:00—21:00 時(shí)段,雖然熱泵的產(chǎn)熱效率更高,但是如果調(diào)度熱泵,CHP 機(jī)組供電同時(shí)產(chǎn)生的熱能則無法消耗,從而造成浪費(fèi)。此外,ESS 也會(huì)根據(jù)電價(jià)進(jìn)行削峰填谷。在10:00—11:00、19:00 時(shí)段,電價(jià)較高,ESS 放電；在16:00、23:00—24:00 時(shí)段,電價(jià)較低,ESS 充電。

用戶根據(jù)ICES 運(yùn)營(yíng)商制定的售熱價(jià)格相應(yīng)地調(diào)整散熱器流量來降低成本,用戶的HDR 反過來也會(huì)影響售熱價(jià)格的制定。圖4 給出了用戶室內(nèi)散熱器流量與售熱價(jià)格的關(guān)系,相應(yīng)的室內(nèi)溫度變化見附錄B 圖B8。用戶調(diào)節(jié)室內(nèi)散熱器流量時(shí)會(huì)引起社區(qū)供熱網(wǎng)絡(luò)水流量、水壓的改變,本文采用的是集中量調(diào)節(jié)的方式,熱網(wǎng)的水流量變化與用戶側(cè)流量變化基本一致。熱網(wǎng)的管道壓降如附錄A 式（A10）所示,圖B9 給出了主管道壓降和用戶散熱器流量的變化。

圖4 室內(nèi)散熱器流量與售熱價(jià)格的關(guān)系Fig.4 Relationship between indoor water flow rate of radiator and heating sale prices

如圖4 所示,在05:00、08:00、13:00 和17:00 時(shí)刻,售熱價(jià)格處于高峰時(shí)段,散熱器的流量明顯降低。相反,當(dāng)售熱價(jià)格處于低谷時(shí)段（04:00、07:00和16:00）,散熱器流量相應(yīng)升高。此外,室內(nèi)溫度在05:00、08:00 和17:00 時(shí)刻達(dá)到峰值,對(duì)應(yīng)出現(xiàn)在散熱器流量明顯升高的后一個(gè)時(shí)段。這樣就可以利用樓宇的熱慣性,在售熱價(jià)格低的時(shí)候儲(chǔ)熱,相應(yīng)地在熱價(jià)高的時(shí)候可以減少散熱器流量,降低供熱成本。

為了分析樓宇熱慣性對(duì)ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶主從博弈協(xié)同優(yōu)化的影響,本文按照相同的模型和方法設(shè)置了以下兩個(gè)場(chǎng)景。

場(chǎng)景1:在ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶的主從博弈協(xié)同優(yōu)化中考慮樓宇熱慣性（用戶設(shè)定的室內(nèi)舒適溫度范圍為22～24 ℃）。

場(chǎng)景2:在ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶的主從博弈協(xié)同優(yōu)化中不考慮樓宇熱慣性（用戶設(shè)定的室溫恒為22 ℃）。

附錄B 圖B10 給出了兩種場(chǎng)景下散熱器流量隨時(shí)間的變化結(jié)果。場(chǎng)景2 中溫度保持恒定,室外溫度低時(shí)提高散熱器流量,室外溫度高時(shí)降低散熱器流量,散熱器流量不能和熱價(jià)形成互動(dòng),從而無法提供HDR。場(chǎng)景1 與場(chǎng)景2 相比,可以通過調(diào)節(jié)熱價(jià),利用樓宇的蓄熱特性,在風(fēng)電多發(fā)時(shí)段（紅圈處）,加大散熱器流量的調(diào)節(jié),從而充分利用樓宇熱負(fù)荷的靈活性來消納風(fēng)電。在光伏出力充裕的時(shí)段（12:00—14:00）,用戶的電熱需求也可以充分消納光伏出力,因此沒有棄光的情況。

表1 給出了兩種場(chǎng)景下的經(jīng)濟(jì)效益以及風(fēng)光消納情況。如表1 所示,場(chǎng)景1 的ICES 運(yùn)營(yíng)商收益比場(chǎng)景2 高2.26%,且場(chǎng)景1 的單個(gè)用戶的用能成本比場(chǎng)景2 低0.25%。此外,場(chǎng)景1 的棄風(fēng)量是場(chǎng)景2 的38.35%,大大改善了棄風(fēng)情況。充分發(fā)掘樓宇的蓄熱特性,靈活調(diào)節(jié)樓宇空間熱負(fù)荷,可以有效降低用戶的用能成本,并促進(jìn)風(fēng)光消納,進(jìn)而增加ICES 運(yùn)營(yíng)商的收益。

表1 兩種場(chǎng)景下的優(yōu)化結(jié)果Table 1 Optimization results in two scenarios

4.2.2 不同置信水平下的主從博弈協(xié)同優(yōu)化調(diào)度結(jié)果

為了說明本文方法的有效性,算例設(shè)置了置信水平β分別為70%、90%和98%的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃場(chǎng)景。ESS 在風(fēng)光多發(fā)的時(shí)段可以消納風(fēng)光,同時(shí)為ICES 提供備用,從而在風(fēng)光出力波動(dòng)時(shí)保證ICES的安全運(yùn)行。置信水平的差異會(huì)影響ESS 的荷電狀態(tài)（state of charge,SOC）,進(jìn)而反映在ESS 的優(yōu)化調(diào)度上。圖5 給出了不同置信水平下的ESS 出力（放電為正、充電為負(fù)）和剩余電量。附錄B 圖B11給出了不同置信水平下的棄風(fēng)量。

在01:00—02:00 時(shí)段,雖然電價(jià)較低,ESS 仍處于放電狀態(tài)（如圖5（a）所示）,以保證在接下來的風(fēng)電多發(fā)時(shí)段有足夠的容量進(jìn)行風(fēng)電消納。

圖5 不同置信水平下的ESS 的充放電功率和剩余電量Fig.5 Charging/discharging power and dump energy of ESS at different confidence levels

在03:00—07:00 時(shí)段,由于風(fēng)電出力充裕,ESS 多處于充電狀態(tài)來消納多發(fā)的風(fēng)電（如圖5（a）所示）,總體可看作一個(gè)充電時(shí)段。同時(shí),在置信水平70%、90%、98% 下,ESS 充電量逐漸減少（如圖5（b）所示）,棄風(fēng)量則逐漸增加。以置信水平98%為例,在充電時(shí)段開始（03:00）時(shí),由于負(fù)備用約束限制,ESS 的初始電量最高,而在在充電時(shí)段結(jié)束（07:00）時(shí),由于正備用約束限制,ESS 電量最低。由此說明,置信水平為98%時(shí),ESS 在該充電時(shí)段的充電量最少,棄風(fēng)量最多。此外,置信水平為98%時(shí),由于備用約束的限制,ESS 無法完全消納03:00—07:00 時(shí)段多發(fā)的風(fēng)電。因此,ESS 選擇在其中電價(jià)較低且具有負(fù)備用裕量的06:00 放電,以降低成本。

在10:00—11:00、19:00—21:00 時(shí) 段,由 于電價(jià)處于峰值,ESS 處于放電狀態(tài)。在15:00—16:00、23:00—24:00 時(shí)段,電價(jià)處于低谷,ESS 處于充電狀態(tài)。而置信水平為98%時(shí),由于負(fù)備用約束的限制,在10:00—11:00 時(shí)段,放電量明顯下降。

綜上所述,置信水平越高,對(duì)ESS 的備用要求越高,從而影響ESS 的削峰填谷和風(fēng)光消納。

4.2.3 不同置信水平的經(jīng)濟(jì)性影響分析

如4.2.2 節(jié)所示,不同置信水平下ESS 的出力情況不同,進(jìn)而會(huì)影響IB 與ICES 協(xié)同優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)性。表2 給出了ICES 運(yùn)營(yíng)商收益、ESS 備用成本、ICES棄風(fēng)成本。

表2 不同置信水平的經(jīng)濟(jì)性分析Table 2 Economic analysis at different confidence levels

如表2 所示,隨著置信水平的升高,ICES 運(yùn)營(yíng)商收益逐漸下降,ESS 備用成本和ICES 棄風(fēng)成本逐漸上升。其中,置信水平從70% 增長(zhǎng)到95%,ICES 運(yùn)營(yíng)商收益下降了2.73%；而置信水平從95%增長(zhǎng)到100%,ICES 運(yùn)營(yíng)商收益下降了4.86%。當(dāng)置信水平較高時(shí),提升置信水平,ICES 運(yùn)營(yíng)商的收益會(huì)明顯下降。類似地,ESS 備用成本、ICES 棄風(fēng)成本在置信水平從70%增長(zhǎng)到95%時(shí),增長(zhǎng)緩慢,而置信水平從95% 增長(zhǎng)到100% 時(shí),成本陡然增加。ICES 運(yùn)營(yíng)商可以根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行水平,選取合適的置信水平,在保證安全運(yùn)行的前提下,避免置信水平過高帶來的高額成本。

5 結(jié)語

本文提出了一種基于機(jī)會(huì)約束規(guī)劃的IB 與ICES 主從博弈協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法,兼顧樓宇用戶和ICES 運(yùn)營(yíng)商的利益,充分挖掘供需兩端的靈活性,并進(jìn)一步分析了不同置信水平下ESS 備用約束對(duì)于IB 與ICES 協(xié)同優(yōu)化經(jīng)濟(jì)性的影響。所得結(jié)論如下:

1）IB 由于熱慣性具有一定的蓄熱能力,用戶通過散熱器調(diào)整熱負(fù)荷避開高峰時(shí)段,可以進(jìn)一步降低用戶的用能成本,并使室內(nèi)溫度維持在用戶舒適的范圍。

2）ICES 運(yùn)營(yíng)商和樓宇用戶是供需端不同的主體,兩者之間利益交互,決策又相互影響。本文基于主從博弈的方法,使雙方共同參與ICES 定價(jià)過程,實(shí)現(xiàn)供需兩側(cè)的利益均衡。

3）考慮到風(fēng)電和光伏出力的不確定性,ESS 需提供備用來保證系統(tǒng)安全運(yùn)行,適當(dāng)?shù)亟档蛡溆眉s束置信水平,可以使ICES 的優(yōu)化運(yùn)行更具經(jīng)濟(jì)性。在95%的置信水平下,ICES 運(yùn)營(yíng)商收益比100%的置信水平下增加了4.86%。

本文采用的是集中管理方式,將樓宇用戶聚合在一起看成樓宇集群,對(duì)于不同用戶之間的差異性暫未考慮。未來工作會(huì)進(jìn)一步詳細(xì)考慮差異化用能需求的樓宇和樓宇集群,采用分布式能量管理方法在協(xié)同優(yōu)化中進(jìn)一步研究多個(gè)差異化樓宇用戶和運(yùn)營(yíng)商的主從博弈分析。

附錄見本刊網(wǎng)絡(luò)版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），掃英文摘要后二維碼可以閱讀網(wǎng)絡(luò)全文。