基于主从博弈的共享储能定价策略及园区用户日前优化决策_张天雨.pdf
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1、Vol.25,No.4 July,2023POWER DSM|0引言随着我国双碳目标的提出,新能源发电占比不断提高,其随机性和不稳定性给电力系统安全稳定运行带来了严峻挑战12。储能作为实现能量时空转移的灵活性资源3,可平抑新能源出力波动,促进新能源消纳4。2022年,我国分布式光伏装机容量新增5 111.4万kW,同比增长74.6%5,但同步配置分布式储能布局分散、可控性差,且成本较高,亦难以根据需求个性化定制储能容量,制约了储能的商业化发展67。共享经济的发展为以上问题的解决提供了新思路8,共享储能这一商业模式开始兴起。青海率先开始共享储能试点建设,并取得了一定的规模化成效9,南方电网也开始
2、建设大容量独立共享储能电站。共享储能得到了日益广泛的研究与应用。文献 10 定义了云储能的概念,指出其可以利用集中式储能或聚合分布式储能为用户提供服务,通过共享储能提高储能资源的利用率。文献 7 对基于主从博弈的共享储能定价策略及园区用户日前优化决策张天雨1,王罗2,孙勇2,于傲2,郑可迪1,郭鸿业1,陈启鑫1(1.清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京100084;2.中国长江三峡集团有限公司,武汉430010)Pricing strategy of shared energy storage and day-ahead optimizationdecision of park users
3、 based on Stackelberg gameZHANG Tianyu1,WANG Luo2,SUN Yong2,YU Ao2,ZHENG Kedi1,GUO Hongye1,CHEN Qixin1(1.Department of Electrical Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China;2.China Three GorgesCorporation Co.,Ltd.,Wuhan 430010,China)DOI:10.3969/j.issn.1009-1831.2023.04.001摘要:针对目前用户自主投建储能成本
4、过高和资源利用率不足的问题,可在园区引入共享储能,助力降低园区用户用电成本,并促进分布式可再生能源消纳。为实现共享储能服务商和园区用户的双赢,建立了共享储能服务商主导、园区用户跟随的主从博弈模型。共享储能服务商制定容量价格和功率价格,并利用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)评估光伏出力不确定性带来的收益风险;园区用户根据共享储能的价格及自身负荷和光伏出力预测,决策购买的储能容量和充放电功率策略。然后通过KKT最优性条件和线性规划对偶定理,可转化为混合整数线性规划问题求解。最后,基于多用户多场景的算例,分析储能价格对博弈结果的影响,并对比购买共享储能与配
5、置固定储能、不配置储能的经济性,论证了所提共享储能机制和优化决策模型的有效性。关键词:共享储能;定价策略;主从博弈;光伏发电;双层规划;CVaRAbstract:Inviewofthehighcostandinsufficientresourceutilization of energy storage invested independently by users,the introduction of shared energy storage in the park is conducive to reducingthe power cost of users in the park a
6、nd promoting the consumption ofdistributed renewable energy.In order to achieve a win-win situationbetween shared energy storage service provider and park users,aStackelberg game model in which shared energy storage service provider dominates and park users follow is established.The shared energy st
7、orage service provider sets the capacity price and power priceandusesconditionalvalue-at-risktoevaluatetheincomeriskcausedby the uncertainty of photovoltaic output.According to the price ofsharedenergystorageandtheforecastoftheirownloadandphotovoltaic output,park users decide the purchased energy st
8、orage capacityandcharginganddischargingpowerstrategy.ThroughKKToptimality condition and the dual theorem of linear programming,the aboveStackelberggameproblemscanbetransformedintomixedintegerlinear programming problems.Finally,based on the example of multi-user and multi-scenario,the influence of en
9、ergy storage price on thegame result is analyzed,and the economy of shared energy storage iscomparedwiththatoffixedenergystorageconfigurationandnoenergy storage configuration,which prove the effectiveness of the proposedsharedenergystoragemechanismandoptimaldecisionmodel.Key words:shared energy stor
10、age;pricing serategy;Stackelberg game;photovoltaic power;bilevel programming;CVaR文章编号:1009-1831(2023)04-0001-07中图分类号:TM73;TK01文献标志码:A收稿日期:2023-01-03;修回日期:2023-03-11基金项目:中国长江三峡集团有限公司科技项目(202103386)源荷互动技术及机制设计专辑1|电力需求侧管理第25卷第4期2023年7月共享储能的商业模式和定价机制进行了综述,较为全面的分析了共享储能在降低成本、提高储能利用率等方面的优势,并对未来研究进行了展望。主从博弈
11、侧重决策先后顺序,是分析涉及序贯决策的价格制定问题的重要模型1112。文献 13研究了基于主从博弈的共享储能分时电价策略,并运用了双层规划模型。共享储能通过制定分时电价实现最大获利,用户基于分时电价进行需求响应和充放电决策,但未完整考虑共享储能的容量价格和功率价格,难以保证共享储能收益的最大化。文献 14 建立了基于两阶段优化的虚拟储能共享与容量分配模型,储能聚合商首先确定投资和定价决策,再由各用户决定购买的虚拟储能容量以及充放操作,且允许用户每日调整虚拟储能购买容量,从而显著降低用户成本。合作博弈侧重集体理性,多主体可通过合作协议实现共赢。文献 15 讨论了两种基于合作博弈的共享储能分配场景
12、,指出用户共同运营各自的储能或用户共同投资公共储能均提高了用户收益和储能利用率。合作博弈的利益分配阶段,多采用Shapley值和纳什议价解。文献 16 考虑各社区出力跟随联盟负荷波形相似度、净出力大小及其相关性因素对Shapley值分配方法进行了改进,使分配结果更加公平合理;文献 17 以微电网运营商与配电运营商直接交易的最优运行成本作为纳什议价的谈判破裂点,构建了多微电网议价交易的合作博弈模型。然而以上研究均未考虑可再生能源出力的不确定性,可能造成对共享储能容量需求的误差以及博弈双方的利益期望误差。针对此问题,文献 18 对风光出力的概率分布作出假设,再采用蒙特卡洛法进行随机场景生成;文献
13、19 提出了基于条件生成对抗网络的长调度周期场景生成方法,避免了发电功率需服从特定概率分布的假设;文献 20 建立了含收益和CVaR的光储充电站多目标容量优化配置模型,利用CVaR对光伏出力不确定性造成的收益风险进行量化,提供了收益与风险划分更详细的投资方案。基于以上分析,本文提出了一种共享储能机制下的储能服务提供商定价和园区用户优化决策模型,建立了基于主从博弈的共享储能双层优化模型。共享储能服务商作为博弈的主导者,制定合理的容量价格和功率价格,以获得最大利润,同时引入CVaR风险评估模型以提高决策鲁棒性;园区用户作为博弈的跟随者,首先以整体成本最小为目标,根据负荷预测、光伏发电预测及共享储能
14、价格,对共享储能购买容量以及储能充放策略进行决策,再通过纳什议价进行内部成本分摊。进一步,基于光伏场景进行仿真,通过算例验证本文所提模型的有效性。本文的主要贡献在于:(1)模型同时考虑了共享储能的容量价格和功率价格,用户支付两类价格后,可根据需求自主安排充放电计划,由储能服务提供商代为执行。(2)研究对象为近年来逐渐涌现的含分布式光伏的用户,并考虑了光伏出力预测的不确定性,进而以CVaR评估共享储能服务商的收益风险,同时各用户每日购买的共享储能容量可根据光伏发电预测进行调整。1园区共享储能运营模式为降低园区用户的用电成本,同时提升园区的可再生能源消纳,在园区建立共享储能电站,由园区服务商运营,
15、为园区内各用户提供储能租赁服务。园区共享储能的总体运营模式如图1所示。共享储能电站园区含分布式光伏的园区用户电网图1园区共享储能运营模式Fig.1Park s shared energy storage operation model园区共享储能的总体运营步骤和特点如下:(1)园区共享储能服务商根据市场制定储能容量价格,将储能容量出售给园区其他用户,园区用户根据自身需求,购买一定容量的共享储能。(2)园区用户使用共享储能进行充放电时,需按照一定的功率价格向共享储能服务商支付费用。(3)配置有分布式光伏的园区用户优先使用光伏发电满足自身负荷,当光伏发电量有富余时,利用所购买的共享储能进行存储。(
16、4)当园区用户负荷大于自身光伏出力,且购买的共享储能无法满足负荷需求时,园区用户可以通过区域电网营销商向电网购电。(5)园区用户和共享储能只能从电网购电,不能向电网售电。通过购买共享储能服务,园区用户可以避开峰时电价,降低用电成本,并充分消纳自身的分布式光伏。张天雨,等 基于主从博弈的共享储能定价策略及园区用户日前优化决策2Vol.25,No.4 July,2023POWER DSM|2园区主从博弈模型2.1共享储能博弈模型共享储能服务商是主从博弈中的主导者,其通过制定容量价格和功率价格,使得自身总收益最大。总收益可表示为maxIs=criQri+(cp-co)p|ti(P+i,t,+P-i,
17、t,)(1)式中:cr为共享储能的容量价格;Qri为园区用户i购买的共享储能容量;cp为共享储能的功率价格;co为共享储能的单位运行成本,包括了储能服务商所承担的充放电老化成本和充放电运行维护所产生的可变成本;为光伏场景集合;p为场景的概率;P+i,t,、P-i,t,分别为场景下园区用户i购买的共享储能在t时刻的充电和放电功率。共享储能的约束条件主要为电价约束cr,lcrcr,u(2)cp,lcpcp,u(3)式中:cr,l、cr,u分别为共享储能容量价格的最大值和最小值;cp,l、cp,u分别为共享储能功率价格的最大值和最小值。2.2考虑CVaR风险评估的共享储能博弈模型由于用户的分布式光伏
18、出力存在不确定性,因此具有一定的风险特征,需要进一步考虑决策风险。为合理平衡共享储能服务商在不同风险态度下的收益与风险,将CVaR引入上层决策模型,对上层目标函数进行改造,得到考虑CVaR风险评估的主从博弈模型,以提高决策的鲁棒性。引入辅助变量,令=f(x,y)-+,表示超过风险价值(value-at-risk,VaR)的损失,损失函数f(x,y)取收益的负值21,则CVaR的表达式为CVaR=-11-p(4)式中:为临界值;为置值水平。同时满足约束0(5)-|criQri+(cp-co)ti(P+i,t,+P-i,t,)(6)引入风险偏好系数k,对共享储能收益和风险成本进行加权,使共享储能收
19、益最大的同时考虑风险规避,则考虑CVaR风险评估的共享储能博弈模型为maxIm=criQri+(cp-co)p|ti(P+i,t,+P-i,t,)+k(-11-p)(7)风险偏好系数k0,表征共享储能服务商对风险的态度。当k取值较小时,表示服务商态度较为激进,偏好以更大的风险博取更高收益;当k取值较大时,表示服务商态度较为保守,倾向为规避风险降低收益预期。2.3园区用户博弈模型园区中的全体用户使用合作博弈策略,以联盟形式作为主从博弈中的跟随者,其接受共享储能服务商的容量和功率报价,并根据自身的负荷需求与光伏出力预测情况,购买一定容量的共享储能,安排共享储能的充放电计划,从而实现错峰用电和消纳光
20、伏,使全体用户的用电成本最小。其中,由于最优策略的实现需要考虑分布式可再生能源的不确定性22,因此园区用户使用光伏功率概率预测。假设光伏功率预测的误差满足一定的概率分布,将点预测结果与预测误差叠加得到光伏出力的概率预测结果,再通过抽样生成多个光伏场景。园区用户的用电成本包括:从电网购电的成本、购买共享储能的容量成本和功率成本,可表示为minIm=criQri+cpp|ti(P+i,t,+P-i,t,)+p|tcgti(Pgi,t,+Pbi,t,)(8)式中:cgt为电网在t时刻的电价;Pgi,t,为场景下园区用户i在t时刻向电网的购电功率;Pbi,t,为场景下园区用户i购买的共享储能在t时刻向
21、电网购电的功率。园区用户的约束条件包括:(1)功率约束Pgi,t,0(9)Psi,t,0(10)Pbi,t,0(11)0PDi,t,PPVi,t,(12)iP+i,t,Pmax(13)iP-i,t,Pmax(14)式中:Psi,t,为场景下园区用户i购买的共享储能在t时刻对主体的放电功率;PDi,t,为场景下园区用户i在t时刻利用分布式光伏向其购买的共享储能充电的功率;PPVi,t,为场景下园区用户i在t时刻分布式光伏的发电预测功率;Pmax为共享储能的最大充放电功率。式(12)表示园区用户向所购买的共享储能充电的功率不超过自有分布式光伏的发电预测功率。3|电力需求侧管理第25卷第4期2023
22、年7月(2)负荷约束Psi,t,+Pgi,t,+PPVi,t,-PDi,t,PLi,t,(15)式中:PLi,t,为场景下园区用户i在t时刻的负荷。式(15)表示在场景下的t时刻,园区用户i所购的共享储能对其放电的功率、其从电网的购电功率,以及其分布式光伏的发电功率之和,减去其向所购的共享储能充电的功率,等于或大于(存在弃光现象时)用户i的负荷。(3)功率平衡约束P+i,t,=PDi,t,+Pbi,t,(16)P-i,t,=Psi,t,(17)(4)共享储能容量约束Qri0(18)iQriQmax(19)0Qi,t,Qri(20)Qi,t+1,=Qi,t,+P+i,t,-P-i,t,-(21)
23、Qi,1,=Qi,T+1,=0Qri(22)式中:Qmax为共享储能的总容量;Qi,t,为场景下园区用户i购买的共享储能在t时刻的电量;+、-分别为共享储能的充放电效率;T为总时段数。由于园区用户博弈目标为全体用户总成本最小,为实现整体目标最优,可能存在个别用户牺牲自身利益的现象。因此需要在合作联盟内进行合理的成本分摊,以维护用户参与合作的公平性。采用纳什议价合作博弈对合作剩余进行讨价还价2324,确定成本分摊方案。将用户不使用共享储能时的成本作为纳什议价的谈判破裂点,相应的成本分摊方案由式(23)确定|maxi=1N(c0i-ci)s.t.cic0ii=1Nci=C(23)式中:c0i为用户
24、i不使用共享储能时的成本;ci为用户i在所有用户共同使用共享储能时纳什议价后的成本;C为最小用户总成本。3双层规划模型上述主从博弈模型可以用双层规划模型如图2表示。在上层模型中,共享储能的容量价格、功率价格为决策变量,共享储能服务商的收益最大为决策目标;在下层模型中,园区各用户购买的储能容量、利用光伏向所购买的共享储能充电的功率、接受的共享储能放电功率,以及共享储能和园区用户分别向电网购电的功率为决策变量,所有园区用户的总支出最少为决策目标。其中,上层模型将下层模型的解作为优化目标函数中的参数;下层模型将上层模型的决策变量作为自身优化目标函数中的参数。QrP+,P-cP,crmax 储能服务提
25、供商的盈利s.t.1.上层问题约束:储能功率价格、容量价格范围约束2.充放策略min 园区用户用电成本s.t.(1)充放功率约束 (2)负荷约束 (3)功率平衡约束 (4)共享储能容量约束上层问题(共享储能)下层问题(园区用户)图2双层规划模型Fig.2Bilevel programming model在双层规划模型中,可以通过KKT最优性条件,将下层模型转化为上层模型的约束条件24,进而将双层优化问题简化为单层优化问题,便于求解。4算例分析本节使用MATLAB2022b与GUROBI9.5.2进行算例计算。通过算例分析,证明前文所提模型和算法的有效性。利用纳什议价对合作博弈的用户进行成本分摊
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