發布時間：2021-12-02所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：近年來，快速發展的智能家居行業為用戶側資源的接入管理創造條件，具有參與微電網優化運行的巨大潛力。文章考慮智能家居平臺(SmartHomePlatform，SHP)參與微電網需求響應的場景，提出一種社區微電網運行優化策略。首先，制定保證微電網運營商(MicrogridOperator
摘要：近年來，快速發展的智能家居行業為用戶側資源的接入管理創造條件，具有參與微電網優化運行的巨大潛力。文章考慮智能家居平臺(SmartHomePlatform，SHP)參與微電網需求響應的場景，提出一種社區微電網運行優化策略。首先，制定保證微電網運營商(MicrogridOperator，MGO)與用戶利益得到帕累托(Pareto)改進的實時電價定價原則;然后，以MGO收益最大和SHP綜合成本最小為目標，建立主從博弈模型，并結合KKT條件和拉格朗日對偶思想對問題進行求解;最后，算例仿真結果表明，所提策略可以改善微網運營商經濟效益和智能家庭平臺綜合成本，保證用戶參與需求響應的積極性。
關鍵詞：智能家居;需求響應;帕累托(Pareto)改進;主從博弈
0 引言
社區微電網是并網型微電網的一個典型應用場景，其將分布式電源、負荷、儲能進行有機結合，實現分布式電源的有效管理，為消費者提供經濟、安全、可靠的供電服務[1]。社區微電網通常處于并網運行狀態，電源供能不足時可以通過大電網補充缺額，供能富余時又可將多余電量上網銷售。光伏、風電等分布式電源出力具有間歇性和波動性，傳統微電網依靠儲能裝置進行調節，成本高且容量較小[2]。某些情況下還需要通過與外部電網進行功率交互，以維持系統內部功率平衡，由于微網購電價格中包含輸配電成本、政府性基金及附加等元素，一般高于其上網售電電價，當分布式電源出力不足時，向外部電網大量購電會使微電網運營商(MicrogridOperator，MGO)經濟利益降低。因此，靈活性、經濟性俱佳的需求側資源受到了越來越多的關注[3-4]。
用戶負荷是優質的需求側資源，但個體用戶負荷小且較為分散，微網運營商不能直接控制用戶內部負荷，針對個體用戶實行激勵補償或實時電價等形式的需求響應也不易實現，如何合理開發和利用需求側資源成為微網運行優化的一個難題。文獻[5-7]在微網的運行優化中采用需求價格彈性對用戶的響應行為進行建模。上述基于電量電價彈性系數的用戶簡化模型能有效提高計算效率，但準確度相對較低。文獻[8-9]分別對用戶參與需求響應的轉移負荷和可中斷負荷進行補償，激勵用戶調整相關用電設備以實現微網的經濟調度，但在研究中未對負荷響應的具體實現方式進行明確。文獻[10]通過對內部各分散空調進行周期性暫�？刂�，實現了微網在負荷高峰時期負荷削減。微網采用直接控制的方式對負荷進行管理，控制精度高，但存在投資費用高和時效性較差等問題。文獻[11]引入基于實時電價的需求響應，通過實時電價引導用戶用電行為，可以保證響應的實時性，但在制定電價時需注意平衡微網與用戶雙方的利益，以保證用戶參與需求響應的積極性。
近年來，智能家居逐漸滲透到居民的日常生活，為用戶負荷參與需求側響應提供了新的解決方案。新型智能家電具備聯網功能，傳統家電也可借助智能插座實現聯網，國內美的、小米、華為等代表性企業的智能家居平臺(SmartHomePlatform，SHP)均已形成了巨大的用戶群體。未來，智能家居不僅能為用戶提供便捷的互動操作，還可以實現家庭內部的用能管理，同時可以參與自動需求響應，進一步提高用戶效益[12]。由于智能家居符合行業發展趨勢和用戶實際需求，微網運營商借助與智能家居平臺的互動進行輔助調節時不需要投入額外的建設成本。
綜上所述，本文研究考慮智能家居平臺參與自動需求響應時的微電網運行優化策略，提出智能家居平臺聚合負荷參與自動需求響應的框架，并設計一種帕累托(Pareto)改進的需求響應機制。首先，建立微網運營商收益模型和考慮用戶舒適度的智能家居平臺綜合成本模型，在此基礎上建立兼顧微網運營商與智能家居平臺雙方利益的主從博弈模型;然后，通過KKT(Karush–Kuhn–Tucker)條件和對偶思想對模型進行簡化和求解;最后，構建算例對所提模型的合理性和有效性進行分析。
1SHP參與需求響應的微電網運行框架和定價機制
如圖1所示，在微網系統中，MGO可對分布式電源和儲能裝置進行直接調度，用戶側可控負荷由SHP代為托管參與微網需求響應。本文所提SHP參與需求響應的微電網運行框架如圖2所示。用戶可控負荷接入智能家居平臺，并實時上傳自身運行狀態信息和用戶設定的運行條件要求。SHP根據各用戶的上傳信息對負荷進行等值聚合，代表用戶為微網提供需求響應服務。MGO通過向SHP發布電力價格信號，引導其參與需求響應，在接收到電價信號后，智能家居平臺綜合考慮所有用戶的整體利益做出決策，并控制相應設備以完成響應。
MGO通過電價信號引導SHP參與需求響應，以提高自身經濟利益，為調動用戶的積極性，本文設計電價機制的基本原則為：相較于固定電價，MGO提供需求響應電價可實現自身和SHP雙方利益的Pareto改進。
2 基于主從博弈的微網運行優化模型
2.1上層微網運營商優化模型
MGO通過優化儲能裝置的充放電行為、各時段的需求響應電價及與外部電網的功率交互，在保證微網內部功率平衡的前提下，提高自身的經濟效益。
2.2下層智能家居平臺優化模型
2.2.1 智能家居平臺聚合模型
在眾多具備調節能力的用電負荷中，空調是一種典型的需求側響應資源。其負荷體量大、調節潛力可觀，相較于洗衣機、洗碗機等用戶可平移負荷，短時間內對空調進行功率調整對用戶沒有明顯的影響，可以實行連續控制[13-15]。智能空調的發展也處于智能家居行業的領先地位，已基本具備參與需求響應的前提條件[16-17]。因此，本文以空調為例作為SHP的控制對象進行研究。
2.3求解過程
由于在本文所提電價機制下MGO和SHP可以實現Pareto改進，SHP將自身運行模型上傳給MGO，故本文采用集中優化的方式對定價問題進行求解以提高系統運行效率。對于上述雙層優化問題，下層問題采用KKT條件進行等值替代，從而將雙層問題轉化為單層問題進行求解。
3 算例分析
本文根據圖1所示微網系統構建仿真算例，以驗證所提模型的合理性和有效性，算例程序在MATLAB仿真平臺實現，并通過在GAMS中調用Gurobi求解器進行求解。
3.1算例設置
微網全天的光伏、風電出力及剛性負荷曲線如圖3所示。儲能裝置額定容量為1000kW⋅h，其初始容量及運行時允許的最大、最小剩余容量分別為50%、90%、20%的額定容量，額定充放電功率為200kW，儲能充放電效率為90%，單位容量的調節成本為0.10元/(kW⋅h)。
本算例中，SHP共接入空調設備4000臺，空調負荷參數的取值范圍如表1所示，各空調設備的參數在取值范圍內服從均勻分布，并取用戶舒適度的懲罰系數為0.2×10–6。
各時段的室外溫度曲線及微網購電價格曲線如圖4所示。微網上網售電價格取0.30元/(kW⋅h)，微網內用戶的基本電價為0.60元/(kW⋅h)。
為說明本文所提策略的合理性和可行性，設置以下3個場景進行對比分析。
1)場景1。對空調負荷提供固定基本電價，且不考慮儲能裝置參與微網調節。
2)場景2。對空調負荷提供固定基本電價，只考慮儲能裝置參與微網調節。
3)場景3。采用本文所述的策略，即對空調負荷提供折扣電價，并考慮儲能裝置參與微網調節。
3.2微網優化效果分析
本文設定總優化時段為24h，以每15min為1個斷面并以6h為滾動優化時間窗，求解上述3種場景中的微網運行策略，得到各場景下微網運營商總收益、購電費用、售電收入、SHP電費及儲能調節費用多項指標的對比結果，如表2所示。微網在場景1和場景2下的聯絡線功率對比和儲能調度結果如圖5所示。由圖5(a)可見，黃色區域表示儲能裝置充電功率，綠色區域表示儲能裝置放電功率。MGO在考慮儲能裝置參與調節時，控制其在微網電能富余的時間進行充電，并在微網供能不足且購電價格相對較高的時段(高于微網上網電價和儲能的充放電調節成本)放電，可以降低微網運行成本，提高MGO的經濟效益。由圖5(b)可見，MGO控制儲能裝置在4:15—6:45以及11:00—15:302個微網電能富余的時段進行充電，在微網供能不足的8:15—10:45時段及15:45—19:00時段進行放電，從而在購電價格較高的時段減少微網購電功率，降低購電成本。由表2可知，MGO在場景2中的總收益為38410.61元，與場景1相比增加了318.81元。在場景2中，雖然儲能的動作產生了調節費用并減少了部分售電收入，但同時節省了更多的購電成本，從而能夠提高微網運營商的經濟效益。
場景3下微網的優化運行結果如圖6所示。場景3較場景1增加空調需求響應和儲能裝置調節，由圖6(a)可見，粉色區域和黃色區域分別表示儲能和SHP參與需求響應對微網聯絡線功率的影響。由場景1的聯絡線功率曲線圖可以看出，微網在7:00—10:45時段電能缺額較大，且購電價格較高，僅靠儲能調節無法有效改善自身經濟效益，需通過電價信號引導用戶側可控負荷向電能富余的時段轉移。
由圖6(b)可見，MGO在5:15—6:45、12:30—16:15、21:15—24:00時段為SHP提供折扣電價，以引導用戶參與需求響應，實行需求響應后SHP聚合空調負荷用電主要集中在微網電能富余的5:30—6:15時段、10:15—15:30時段及21:15—24:00時段，減少此時段內微網的售電量，由于用戶電價高于向大電網售電的價格，故在電能富余時段引導用戶增加用電可以增加微電網收益。同時，與場景1相比，空調負荷在微網供能不足的7:45—10:45時段及15:45—21:00時段相應地降低，使得微網向外部電網購買的電量大幅減少。
圖6(c)中場景3的儲能裝置充放電功率情況表明，由于微網引入SHP需求響應，與場景2相比，儲能裝置充放電頻率在0:15—1:15、4:15—6:45、10:15—11:45等聯絡線功率較小的時段有所下降，說明需求響應與儲能調節存在一定的互補作用。當微網引入SHP需求響應后，盡管運營商向SHP提供了低于基本電價的折扣電價，但由此帶來的微網購電費用、儲能調節費用的下降仍有利于提升微網運行的經濟性，MGO總收益與場景1相比增加了1328.57元，增幅約為3.49%，可以看出，場景3在經濟效益方面均優于場景1和場景2。
3.3用戶優化效果分析
微網運行過程中SHP的相關指標統計對比如圖7所示，其目標為最小化包含用電成本和舒適度影響的綜合成本。結果表明，SHP空調集群在參與基于折扣電價的需求響應后，用電成本下降13.17%，用戶犧牲小部分舒適度可換來較大的經濟效益，使得SHP綜合成本降低1.06%，從整體上看，用戶仍是受益的。
各空調的室內溫度變化曲線如圖8所示，由曲線分布可以看出，需求響應后用戶的平均室內溫度上升，用戶舒適度有所下降，但優化時間內室內溫度沒有超出用戶舒適溫度范圍，驗證本文所提考慮SHP需求響應的微網運行優化策略的可行性。
4 結語
本文綜合考慮微網運營商與居民用戶雙方利益，設計一種考慮智能家居平臺自動需求響應的微電網運行優化策略，在此基礎上提出微網運營商與智能家居平臺的主從博弈模型，并通過KKT條件和拉格朗日對偶思想將模型進行簡化求解。最后，通過算例仿真驗證所提策略的有效性和合理性，得到結論如下：
1)微網運營商通過本文策略引導用戶空調參與需求響應，促進分布式能源的就地消納，降低自身購電成本，經濟效益得到提高;
2)對用戶來說，其在可接受的舒適度范圍內改變空調用電策略參與需求響應，使得用戶整體利益也有所增長，實現微網運營商與用戶的互利共贏。——論文作者：黃曉明，史守圓，余濤
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