基于議價(jià)能力的風(fēng)-光-CHP多主體優(yōu)化運(yùn)行策略

解瑞碩，于澤旭，竇震海，喬萌萌，趙曄，王媛媛

(山東理工大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院，山東省淄博市 255000)

0 引 言

如今，煤炭、石油等化石能源瀕臨枯竭導(dǎo)致的能源危機(jī)及其使用后造成的溫室效應(yīng)等問(wèn)題，阻礙著人類(lèi)社會(huì)的生存和發(fā)展。大規(guī)模發(fā)展可再生能源如太陽(yáng)能和風(fēng)能，是解決上述問(wèn)題的有效措施[1-4]。但由于可再生能源的波動(dòng)性和間歇性，風(fēng)電場(chǎng)或光伏電站的大規(guī)模并網(wǎng)將嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，因此可再生能源大規(guī)模平穩(wěn)消納仍是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。多能耦合綜合能源系統(tǒng)概念的提出，為可再生能源的消納提供了一條新途徑。首先，在綜合能源系統(tǒng)中，利用負(fù)荷需求與可再生能源出力的不同時(shí)性，使得可再生能源通過(guò)能量轉(zhuǎn)換裝置(如電轉(zhuǎn)氣裝置、熱泵)轉(zhuǎn)換為其他形式的能源(如天然氣、熱能)來(lái)滿足相應(yīng)的負(fù)荷需求[5-6]；其次，碳交易機(jī)制及碳交易市場(chǎng)的日益成熟，綜合能源系統(tǒng)若直接或間接地使用化石能源會(huì)產(chǎn)生高昂的碳排放成本，促使其消納部分可再生能源[7-8]。針對(duì)綜合能源系統(tǒng)的可再生能源消納和碳排放方面，大多數(shù)學(xué)者采用集中式求解方法，將綜合能源系統(tǒng)視為一個(gè)利益持有者，實(shí)現(xiàn)其整體的低碳性或經(jīng)濟(jì)性提高。例如，文獻(xiàn)[7]在綜合能源系統(tǒng)中構(gòu)建了考慮階梯式碳交易機(jī)制和電轉(zhuǎn)氣兩階段運(yùn)行過(guò)程的運(yùn)行策略，改善了可再生能源的消納量和綜合能源系統(tǒng)的低碳性。文獻(xiàn)[8]建立了以綜合能源系統(tǒng)的投資成本、運(yùn)行成本和碳交易成本之和最小為目標(biāo)的規(guī)劃模型，并驗(yàn)證了該規(guī)劃模型在系統(tǒng)低碳性和經(jīng)濟(jì)性方面的有效性。但上述文獻(xiàn)的運(yùn)行策略均忽略了目前傳統(tǒng)的集中式綜合能源系統(tǒng)正在向職能不同的分布式多主體能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，集中式求解方式已不適用于如今的電力市場(chǎng)環(huán)境。綜合能源系統(tǒng)中風(fēng)電主體、光伏主體的可再生能源供能側(cè)和熱電聯(lián)產(chǎn)主體的能源需求側(cè)均屬于不同利益的主體，都具有個(gè)體理性和利益需求。如何處理主體之間的利益關(guān)系成為彼此合作的關(guān)鍵。

博弈論中的合作博弈和非合作博弈是處理分布式多主體復(fù)雜利益關(guān)系的有效方法。非合作博弈強(qiáng)調(diào)個(gè)體之間進(jìn)行自主決策即個(gè)體理性，與策略環(huán)境中其他參與主體無(wú)關(guān)，不易產(chǎn)生納什均衡解。而合作博弈兼顧個(gè)體理性和整體理性的統(tǒng)一，通?？蓪?shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解或帕累托最優(yōu)解[9-10]?；诤献鞑┺睦碚撎幚矶嘀黧w復(fù)雜利益關(guān)系的有效方法通常有2種：Shapley值法[11-12]和納什議價(jià)[13-14]。文獻(xiàn)[11]利用Shapley值法按各微電網(wǎng)主體對(duì)系統(tǒng)邊際貢獻(xiàn)進(jìn)行涌現(xiàn)收益再分配，有效解決了聯(lián)盟成員涌現(xiàn)收益分配不公平的問(wèn)題。文獻(xiàn)[12]提出了以含電轉(zhuǎn)氣的綜合能源聯(lián)盟凈收益最大為目標(biāo)的系統(tǒng)運(yùn)行模型，并基于Shapley值對(duì)聯(lián)盟的每個(gè)主體進(jìn)行了公平、合理的利潤(rùn)分配。文獻(xiàn)[13]基于納什談判理論建立了基于電能互濟(jì)的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化模型，在最小化系統(tǒng)運(yùn)行成本的同時(shí)，并保證了聯(lián)盟參與者之間利益公平分配。文獻(xiàn)[14]基于納什議價(jià)理論提出了一種風(fēng)-氫-熱多主體能源系統(tǒng)的合作規(guī)劃與運(yùn)行模型，提出的合作模型能夠顯著提高各參與者和合作聯(lián)盟的利益。然而，Shapley值法復(fù)雜度隨著系統(tǒng)內(nèi)主體數(shù)量的增多而上升，隨著電力市場(chǎng)不斷推進(jìn)，主體數(shù)量將不斷增多，其應(yīng)用場(chǎng)景將受到一定的限制，并且會(huì)造成維數(shù)災(zāi)[15]。納什議價(jià)理論克服了Shapley值法的缺點(diǎn)，其應(yīng)用難度不會(huì)隨著主體數(shù)量出現(xiàn)明顯變化，因而適用于多主體利潤(rùn)分配問(wèn)題[16]。但是標(biāo)準(zhǔn)納什談判模型中，每個(gè)參與主體獲得相等的利益分配數(shù)額，未考慮合作后利益公平分配的問(wèn)題。由于參與主體在投資成本和效益評(píng)價(jià)指標(biāo)等方面存在較大的差異，若合作后獲得利益分配金額相同，則不利于合作的繼續(xù)進(jìn)行。

為解決上述問(wèn)題，本文將綜合能源系統(tǒng)劃分為風(fēng)電主體、光伏主體和熱電聯(lián)產(chǎn)(combined heat and power，CHP)主體，建立風(fēng)-光-CHP多主體納什談判模型，將其分解為系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)和交易支付問(wèn)題(P2)；在P2中，提出考慮經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增幅的議價(jià)能力模型，各主體根據(jù)自身議價(jià)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)收益的公平分配。其次，在CHP主體中引入電制氫技術(shù)和階梯型碳交易機(jī)制，探究電制氫技術(shù)相對(duì)于電轉(zhuǎn)天然氣技術(shù)存在的優(yōu)勢(shì)。最后，采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers，ADMM)[16]對(duì)所提模型求解，保證參與主體的隱私。

1 風(fēng)-光-CHP合作運(yùn)行模型

風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體的運(yùn)行框架如圖1所示。風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體均與電網(wǎng)相連，電網(wǎng)與其進(jìn)行電能交易，也可為主體之間的分布式能源交易提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，并收取相應(yīng)的過(guò)網(wǎng)費(fèi)用[17]。在非合作運(yùn)行策略下，風(fēng)電主體和光伏主體只與電網(wǎng)進(jìn)行電能交易，若上網(wǎng)電量超出聯(lián)絡(luò)線傳輸功率，會(huì)造成棄風(fēng)、棄光現(xiàn)象；在合作運(yùn)行策略下，風(fēng)電主體和光伏主體在可再生能源上網(wǎng)電價(jià)比工業(yè)電價(jià)低的時(shí)段選擇與CHP主體進(jìn)行電能交易；而CHP主體需要同時(shí)考慮購(gòu)電成本和碳排放成本，來(lái)選擇合適的交易策略。

圖1 風(fēng)-光-CHP多主體運(yùn)行框架Fig.1 Wind-solar-CHP multi-agent operation frame

1.1 風(fēng)電主體合作運(yùn)行模型

風(fēng)電主體的年化投資成本為：

(1)

風(fēng)電主體向CHP主體的售電收益以及向電網(wǎng)的售電收益分別為：

(2)

分布式電能交易時(shí)，電網(wǎng)收取風(fēng)電主體的過(guò)網(wǎng)費(fèi)用為：

(3)

式中：ψWT、φWT為風(fēng)電過(guò)網(wǎng)費(fèi)折算系數(shù)。

綜上，風(fēng)電主體的目標(biāo)函數(shù)表示為：

(4)

風(fēng)電主體的運(yùn)行約束條件包括：功率平衡約束、決策變量非負(fù)約束和風(fēng)電上網(wǎng)波動(dòng)性約束。

(5)

1.2 光伏主體合作運(yùn)行模型

光伏主體的年化投資成本為：

(6)

光伏主體向CHP主體的售電收益和向電網(wǎng)的售電收益為：

(7)

分布式電能交易時(shí)，電網(wǎng)收取光伏主體的過(guò)網(wǎng)費(fèi)用為：

(8)

式中：ψPV、φPV為光伏過(guò)網(wǎng)費(fèi)折算系數(shù)。

綜上，光伏主體的目標(biāo)函數(shù)表示為：

(9)

光伏主體的運(yùn)行約束條件包括：功率平衡約束、決策變量非負(fù)約束和光伏上網(wǎng)波動(dòng)性約束。

(10)

1.3 CHP主體合作運(yùn)行模型

CHP主體能量流動(dòng)框架如圖2所示。風(fēng)電主體和光伏主體向CHP主體提供清潔電能，既促進(jìn)了可再生能源的消納，又降低了CHP機(jī)組的碳排放成本和用電成本；電解槽(electrolysis cell，EL)將盈余可再生能源發(fā)電和電價(jià)谷時(shí)的電能轉(zhuǎn)化為氫氣；氫氣直接供給氫燃料電池(hydrogen fuel cell，HFC)進(jìn)行熱電聯(lián)產(chǎn)滿足電負(fù)荷和熱負(fù)荷，也可經(jīng)由甲烷反應(yīng)器(methane reactor，MR)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為天然氣；CHP機(jī)組燃燒天然氣同時(shí)滿足電、熱負(fù)荷需求；各設(shè)備運(yùn)行過(guò)程產(chǎn)生的碳排放最終通過(guò)碳交易市場(chǎng)進(jìn)行交易。碳配額模型和階梯型碳交易模型見(jiàn)文獻(xiàn)[4]，下文不再對(duì)其進(jìn)行建模。

圖2 CHP主體能量流動(dòng)框架Fig.2 Energy flow frame of a CHP agent

CHP主體運(yùn)行裝置包括CHP機(jī)組、電解槽、甲烷反應(yīng)器、氫燃料電池和氫儲(chǔ)能設(shè)備，相應(yīng)的模型描述如下：

1)CHP機(jī)組模型。

(11)

2)電解槽設(shè)備模型。

(12)

3)MR模型。

(13)

4)HFC設(shè)備模型。

(14)

5)氫儲(chǔ)能設(shè)備模型。

(15)

CHP主體的年化投資成本為：

(16)

式中：h表示CHP主體中設(shè)備之一；ΩCHP為CHP主體設(shè)備集，包括電解槽、MR、HFC和儲(chǔ)氫罐；Yh為第h個(gè)設(shè)備的平均服務(wù)年限；Vh和θh分別為第h個(gè)設(shè)備投資容量和單位容量?jī)r(jià)格。

CHP主體向電網(wǎng)購(gòu)電的成本和向天然氣網(wǎng)購(gòu)氣的成本為：

(17)

綜上，CHP主體的目標(biāo)函數(shù)表示為：

(18)

CHP主體合作運(yùn)行的約束條件包括：電功率平衡約束、熱功率平衡約束、天然氣功率平衡約束、氫功率平衡約束以及各種運(yùn)行設(shè)備約束(式(11)—(17))。

(19)

2 風(fēng)-光-CHP多主體納什談判模型

本節(jié)首先建立風(fēng)-光-CHP多主體納什談判模型，然后將其分解為系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)和交易支付問(wèn)題(P2)；并在P2中提出考慮經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增幅的議價(jià)能力模型，來(lái)保證合作收益的公平分配。

2.1 風(fēng)-光-CHP多主體納什談判模型的建立

本文假設(shè)風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體屬于不同利益的主體，都具有個(gè)體理性和利益需求。各主體均希望通過(guò)合作來(lái)尋找一種最大提升各參與主體收益的運(yùn)行策略[18]。納什談判理論屬于合作博弈的范疇，可同時(shí)提升個(gè)體和整體的利益，使所有合作主體的效益最大化。因此，對(duì)風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體應(yīng)用納什理論可得：

(20)

(21)

由于風(fēng)-光-CHP納什談判模型為非線性模型，可將上述原問(wèn)題分解成2個(gè)易于求解的子問(wèn)題：風(fēng)-光-CHP多主體能源系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)和交易支付問(wèn)題(P2)。原問(wèn)題的解可以通過(guò)依次求解P1和P2得到。

子問(wèn)題1：系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)。

(22)

式中：mWT、mPV和mCHP分別為風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體對(duì)于合作系統(tǒng)的運(yùn)行成本參與度。

子問(wèn)題2：交易支付問(wèn)題(P2)。

(23)

2.2 系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)求解

P1和P2均是混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，可通過(guò)集中式求解方法進(jìn)行求解。傳統(tǒng)集中式求解策略需要參與主體的大量隱私信息，不符合如今注重隱私信息的電力市場(chǎng)環(huán)境。而采用ADMM算法求解風(fēng)-光-CHP多主體納什談判模型，各主體只需交互彼此的期望購(gòu)電量和期望交易支付金額，不需要披露內(nèi)部隱私[19]。因此為了保護(hù)各主體的運(yùn)行隱私和減少通信負(fù)擔(dān)，本文采用ADMM分布式求解算法對(duì)子問(wèn)題P1和P2依次求解。

L1=(mWT+mPV+mCHP)+

(24)

通過(guò)采用ADMM算法分解技術(shù)，可將增廣拉格朗日函數(shù)式(24)分解成風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體分布式運(yùn)行模型。

風(fēng)電主體分布式運(yùn)行模型為：

(25)

光伏主體分布式運(yùn)行模型為：

(26)

CHP主體分布式運(yùn)行模型為：

(27)

子問(wèn)題P1基于ADMM分布式算法的求解步驟為：

步驟5：更新拉格朗日乘子。

(28)

步驟6：更新迭代次數(shù)，k=k+1。

步驟7：判斷算法收斂情況。若

(29)

或k>kmax，迭代終止，否則返回步驟2重復(fù)計(jì)算。

2.3 基于議價(jià)能力的交易支付問(wèn)題(P2)求解

在標(biāo)準(zhǔn)納什談判模型下，每個(gè)主體在交易支付中獲得相同的利益分配數(shù)額，而風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體在投資成本和效益評(píng)價(jià)指標(biāo)等方面存在較大的差異，會(huì)導(dǎo)致合作無(wú)法繼續(xù)進(jìn)行。所以本文考慮從合作博弈帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增幅兩方面來(lái)定義各主體的議價(jià)能力，即從購(gòu)售能效益、投資成本、棄風(fēng)量、棄光量和碳排放減少量等方面對(duì)風(fēng)電、光伏和CHP主體在合作中的貢獻(xiàn)程度和獲益程度進(jìn)行綜合考慮。

1)效益增幅系數(shù)。

風(fēng)電主體、光伏主體的效益增幅由售電收益和投資成本決定，CHP主體的效益增幅由購(gòu)能成本和投資成本決定，則風(fēng)電、光伏和CHP主體的效益增幅系數(shù)為合作前后的購(gòu)售能效益與投資成本的比值。

(30)

2)環(huán)境增幅系數(shù)。

環(huán)境增幅系數(shù)包括棄風(fēng)改善系數(shù)、棄光改善系數(shù)和碳排放改善系數(shù)。

定義棄風(fēng)改善系數(shù)LWT為風(fēng)電主體合作前后棄風(fēng)的減少量與投資成本的比值，代表風(fēng)電主體通過(guò)合作提升的環(huán)境效益，表示為：

(31)

定義棄光改善系數(shù)LPV為光伏主體合作前后棄光的減少量與投資成本的比值，代表光伏主體通過(guò)合作提升的環(huán)境效益，表示為：

(32)

定義碳排放改善系數(shù)LCO2為CHP主體合作前后碳排放的減少量與投資成本的比值，代表CHP主體通過(guò)合作提升的環(huán)境效益，表示為：

(33)

增幅系數(shù)可以表征風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體通過(guò)合作獲益的程度，增幅系數(shù)越大，代表該主體通過(guò)合作效益提升的程度越大。

為滿足合作博弈中參與主體的個(gè)體理性，對(duì)于各參與主體獲得的超額增幅應(yīng)該按照增幅系數(shù)的反比進(jìn)行分配，由此可以平衡主體之間的收益增量，促進(jìn)合作的穩(wěn)定。

定義經(jīng)濟(jì)議價(jià)因子α為：

(34)

定義環(huán)境議價(jià)因子β為：

(35)

由此可得，風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體的議價(jià)能力η為：

(36)

在原交易支付問(wèn)題(式22)的基礎(chǔ)上，建立基于各主體議價(jià)能力的交易支付問(wèn)題(P2)：

(37)

(38)

通過(guò)采用ADMM分解技術(shù)，可將增廣拉格朗日函數(shù)式(38)分解成風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體分布式交易支付模型，分別如式(39)—(41)所示。

風(fēng)電主體分布式交易支付模型為：

(39)

光伏主體分布式交易支付模型為：

(40)

CHP主體分布式交易支付模型為：

(41)

子問(wèn)題P2求解步驟和子問(wèn)題P1求解步驟類(lèi)似，故不做贅述。

3 仿真結(jié)果分析

3.1 ADMM算法收斂性分析

本文采用ADMM分布式算法對(duì)風(fēng)-光-CHP多主體能源系統(tǒng)的系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)和交易支付問(wèn)題(P2)進(jìn)行求解。圖3為P1的迭代收斂曲線，各主體運(yùn)行成本函數(shù)曲線在迭代次數(shù)為41時(shí)，完成收斂，求解時(shí)間為81.16 s。圖4為P2迭代收斂曲線，各分布式主體交易支付函數(shù)曲線在迭代次數(shù)為30時(shí)，完成收斂，求解時(shí)間為23.07 s。證明了采用ADMM分布式算法求解P1和P2，有良好的收斂特性，能在保護(hù)各主體隱私的前提下，高效求解。

圖4 P2分布式迭代收斂曲線Fig.4 The distributed iterative convergence curve of P2

3.2 風(fēng)-光-CHP多主體能源系統(tǒng)環(huán)境增幅分析

表1為合作前后各主體的棄風(fēng)、棄光和碳排放量。圖5為CHP主體的電能交易結(jié)果。由表1和圖5可以看出，風(fēng)電主體和光伏主體在非合作運(yùn)行策略下都會(huì)因上網(wǎng)功率限制，導(dǎo)致可再生能源不能完全消納。在合作運(yùn)行策略下，風(fēng)電主體和光伏主體與CHP主體進(jìn)行電能交易，實(shí)現(xiàn)了可再生能源的完全消納。本文假設(shè)電網(wǎng)的電能均來(lái)源于發(fā)電廠燃煤機(jī)組發(fā)電，從電網(wǎng)購(gòu)電會(huì)將燃煤機(jī)組的碳排放轉(zhuǎn)移到購(gòu)能方；從天然氣網(wǎng)購(gòu)氣，購(gòu)能方也會(huì)產(chǎn)生碳排放。消納風(fēng)電或光伏等可再生能源則不會(huì)產(chǎn)生碳排放。CHP主體在非合作運(yùn)行策略下只從電網(wǎng)或氣網(wǎng)購(gòu)能，其碳排放量大幅增加。在合作運(yùn)行策略下，可再生能源交易價(jià)格高于電網(wǎng)電價(jià)或氣網(wǎng)氣價(jià)時(shí)，CHP主體也會(huì)購(gòu)買(mǎi)部分可再生能源用于電能供給，以維持其碳排放量在合適的區(qū)間，避免因階梯型碳交易機(jī)制而造成碳排放成本大幅增加。所以在風(fēng)-光-CHP多主體能源系統(tǒng)合作運(yùn)行策略下，既實(shí)現(xiàn)了可再生能源的充分消納，又大幅降低了CHP主體的碳排放量。

表1 合作前后各主體的環(huán)境增幅Table 1 Environmental gain before and after cooperation

圖5 CHP主體的電能交易結(jié)果Fig.5 Electricity trading results of the CHP agent

3.3 考慮議價(jià)能力的收益分配分析

基于議價(jià)能力的利益分配如表2所示，本文提出的考慮議價(jià)能力的風(fēng)-光-CHP多主體優(yōu)化運(yùn)行策略相比非合作運(yùn)行策略，風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體的收益分別增加了1 934.9、1 398.3和4 173.5元，分別提升了52.97%、43.66%和20.10%，并且系統(tǒng)總收益提升了7 506.7元。證明了本文提出的考慮議價(jià)能力的風(fēng)-光-CHP多主體優(yōu)化運(yùn)行策略的有效性，每個(gè)主體的收益都得到顯著提升，可以兼顧個(gè)體和系統(tǒng)利益。

表2 基于議價(jià)能力的利益分配Table 2 Benefit distribution based on bargaining power

表3為標(biāo)準(zhǔn)納什談判模型合作前后成本與收益。當(dāng)基于標(biāo)準(zhǔn)納什談判方法進(jìn)行收益分配時(shí)，每個(gè)主體的效益提升額基本相等，約為2 502.2元。然而，各個(gè)主體在裝機(jī)容量規(guī)模、成本結(jié)構(gòu)和效益評(píng)價(jià)等方面存在較大的差異，平等地分配利益顯然是不公平的，不利于合作的繼續(xù)進(jìn)行。采用本文提出的基于經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增幅的議價(jià)能力模型時(shí)，議價(jià)能力較大的主體會(huì)獲得更多的利益分配。由表2可知，CHP主體的議價(jià)能力為6.81，因此獲得較多的利益分配額度；而風(fēng)電和光伏主體的議價(jià)能力分別為3.15和2.28，獲得較少的利益分配額度。證明了考慮議價(jià)能力的交易支付模型能夠使參與主體獲得公平的利益分配，促進(jìn)合作的進(jìn)行。

表3 標(biāo)準(zhǔn)納什談判模型合作前后成本與收益分析Table 3 Cost and benefit analysis of standard Nash negotiation model before and after cooperation

3.4 電制氫技術(shù)效益分析

電制天然氣的效率僅為55%，而電制氫氣的效率高達(dá)80%，并且氫氣具備燃燒效率高和不產(chǎn)生碳排放特點(diǎn)[20]。為了體現(xiàn)將電制氫技術(shù)替換電轉(zhuǎn)氣技術(shù)的策略?xún)?yōu)勢(shì)，分析了3種CHP主體的運(yùn)行情景。

情景1：CHP主體中引入電制氫技術(shù)。

情景2：CHP主體為電轉(zhuǎn)天然氣技術(shù)。

情景3：CHP主體不含有電制氫和電轉(zhuǎn)氣技術(shù)。

3種運(yùn)行情景下的調(diào)度結(jié)果如表4所示。

表4 不同場(chǎng)景下CHP主體的效益對(duì)比Table 4 Benefit comparison of CHP agent in different scenarios

由表4可知，情景1的運(yùn)行總成本最低，相比情景2、情景3分別降低了558.8、4 193.0元。碳排放量方面，情景1相比情景2減少了948.0 kg，相比情景3減少了8 001.9 kg。由于情景3不含能量轉(zhuǎn)換裝置，CHP主體必須購(gòu)能來(lái)滿足自身負(fù)荷需求，因此其運(yùn)行成本和碳排放量最多。情景2和情景3都含有能量轉(zhuǎn)換裝置，情景2中電轉(zhuǎn)氣技術(shù)包含電制氫和氫氣甲烷化2個(gè)環(huán)節(jié)，電制氫環(huán)節(jié)的產(chǎn)氫全部經(jīng)MR合成天然氣，天然氣再輸送到CHP機(jī)組進(jìn)行熱電聯(lián)產(chǎn)。情景3中電制氫的氫能直接到HFC進(jìn)行熱電生產(chǎn)，不會(huì)造成多個(gè)梯級(jí)的能量損耗，并且HFC中氫能相比CHP機(jī)組中天然氣的能效更高。所以情景3的運(yùn)行成本和碳排放量最低，驗(yàn)證了運(yùn)用電制氫技術(shù)的策略?xún)?yōu)勢(shì)。

4 結(jié) 論

在電力系統(tǒng)重視低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的背景下，本文將綜合能源系統(tǒng)細(xì)分為風(fēng)電主體、光伏主體和CHP主體，深入分析了其運(yùn)行特性，并在CHP主體中增加電制氫技術(shù)和階梯型碳交易機(jī)制。然后構(gòu)建了基于納什談判理論風(fēng)-光-CHP多主體合作運(yùn)行模型，將其分解為系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化問(wèn)題(P1)和交易支付問(wèn)題(P2)，并在P2中提出了基于議價(jià)能力的收益分配策略。最后，采用交替方向乘子法，對(duì)P1和P2進(jìn)行分布式求解。主要得出以下結(jié)論：

1)本文所提考慮議價(jià)能力的風(fēng)-光-CHP多主體優(yōu)化運(yùn)行策略，能夠公平分配多主體合作后的收益，滿足各參與主體的個(gè)體理性。議價(jià)能力越大的主體，分配的收益越大，有效激勵(lì)各主體參與合作的積極性。

2)CHP主體中引入電制氫技術(shù)和階梯型碳交易機(jī)制，約束盈余可再生能源或電價(jià)谷段電網(wǎng)電能充分參與到電制氫環(huán)節(jié)，發(fā)揮氫能燃燒效率高和不產(chǎn)生碳排放的特點(diǎn)，進(jìn)一步促進(jìn)CHP主體低碳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

3)本文采用交替方向乘子法分別求解系統(tǒng)運(yùn)行成本最小化和交易支付2個(gè)子問(wèn)題。該方法僅需要交換有限的內(nèi)部信息，因而能夠有效保護(hù)各參與主體的隱私，且具有良好收斂性。