含風(fēng)電耦合制氫的主從博弈多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度策略

于仲安 馬靜瑤,2

含風(fēng)電耦合制氫的主從博弈多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)協(xié)調(diào)調(diào)度策略

于仲安1馬靜瑤1,2

（1. 江西理工大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院，江西 贛州 341000； 2. 國(guó)網(wǎng)江西省電力有限公司崇義供電公司，江西 贛州 341000）

為解決風(fēng)電消納與隸屬不同利益主體的區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（RIES）利益沖突的問(wèn)題，提出一種考慮碳排放約束下多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)參與配電網(wǎng)動(dòng)態(tài)博弈的協(xié)同調(diào)度策略。首先，計(jì)及社會(huì)環(huán)境影響，在博弈模型中限制RIES的碳排放量。其次，為兼顧區(qū)域綜合能源系統(tǒng)和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)性，建立以配電網(wǎng)為領(lǐng)導(dǎo)者的一主多從博弈模型，建立博弈協(xié)同優(yōu)化的多主體低碳交互機(jī)制，并構(gòu)建各主體的交易決策模型。最后，采用粒子群算法結(jié)合CPLEX對(duì)所提模型進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明所提策略有效，即各主體在區(qū)域碳排放限額下可以合理調(diào)整自身運(yùn)行策略，能在保證環(huán)境效益的同時(shí)提升經(jīng)濟(jì)收益。

區(qū)域綜合能源系統(tǒng)；風(fēng)電耦合制氫；主從博弈；低碳交互

0 引言

隨著化石能源的大量使用，環(huán)境污染日益嚴(yán)重，亟須推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)向低碳清潔、多能耦合方向發(fā)展[1-2]。風(fēng)電具有較強(qiáng)的反調(diào)峰特性，若電網(wǎng)調(diào)節(jié)資源不足則會(huì)出現(xiàn)棄風(fēng)現(xiàn)象；氫能的使用無(wú)碳排放，其推廣利用可提高系統(tǒng)低碳性[3-4]。在此背景下，研究風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)及區(qū)域綜合能源系統(tǒng)（regional integrated energy system, RIES）參與配電市場(chǎng)的多主體交易，可提升多能源網(wǎng)絡(luò)協(xié)同運(yùn)行優(yōu)化水平，還能提高市場(chǎng)主體的經(jīng)濟(jì)性[5-6]。

實(shí)現(xiàn)多能供應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性、靈活性和可靠性的有效方法是優(yōu)化RIES內(nèi)各設(shè)備的出力。為降低系統(tǒng)運(yùn)行成本和提高能源利用率，文獻(xiàn)[7]采用模型預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化方法降低可再生能源和負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度問(wèn)題，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整設(shè)備的調(diào)度計(jì)劃，提高系統(tǒng)收益；文獻(xiàn)[8]構(gòu)建購(gòu)電成本最小、風(fēng)電消納最大的多目標(biāo)優(yōu)化模型，采用非支配排序算法進(jìn)行求解并驗(yàn)證了所提模型對(duì)提高系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的優(yōu)勢(shì)。上述文獻(xiàn)均是優(yōu)化RIES運(yùn)行的有效方法，但忽略了多RIES優(yōu)化運(yùn)行時(shí)的主體利益相關(guān)性，各RIES在個(gè)體理性的驅(qū)使下將追求自身利益最大化，忽視社會(huì)整體利益。高比例可再生能源并網(wǎng)帶來(lái)的系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力不足導(dǎo)致棄風(fēng)現(xiàn)象出現(xiàn)，而風(fēng)電耦合制氫可以充分利用棄風(fēng)，提高風(fēng)電制氫的經(jīng)濟(jì)性。文獻(xiàn)[9]研究風(fēng)電耦合制氫系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)營(yíng)方案并對(duì)其投資收益進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析，論證了以制氫設(shè)備配合風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)收益；文獻(xiàn)[10]為促進(jìn)海上風(fēng)電并網(wǎng)消納水平，引入天然氣管道摻氫輸送及氫燃料電池汽車。上述文獻(xiàn)未考慮風(fēng)電波動(dòng)性導(dǎo)致制氫設(shè)備利用率低下的問(wèn)題，使制氫設(shè)備產(chǎn)能浪費(fèi)，造成虧損。因此，如何保障各方收益是目前需要解決的難題，博弈論是解決不同市場(chǎng)主體利益沖突的重要方法之一。文獻(xiàn)[11]提出一種外層多主體非合作博弈、內(nèi)層多主體互動(dòng)決策的雙層決策模型，結(jié)果表明其能有效激勵(lì)主體調(diào)節(jié)資源參與調(diào)度；文獻(xiàn)[12]提出一種多能源微電網(wǎng)參與電-氣市場(chǎng)的交易框架和多主體主從博弈的交易模型；文獻(xiàn)[13]建立了一種基于全局優(yōu)化的混合博弈協(xié)同作用的多主體優(yōu)化調(diào)度策略；文獻(xiàn)[14]同時(shí)考慮供能側(cè)和用能側(cè)主體的博弈互動(dòng)，以調(diào)整自身分布式能源設(shè)備的運(yùn)行，但不能充分發(fā)揮能源市場(chǎng)對(duì)資源優(yōu)化配置的作用。

同時(shí)，為進(jìn)一步推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)綠色低碳轉(zhuǎn)型，需在系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行中考慮碳排放的因素。文獻(xiàn)[15]考慮碳排放權(quán)供求關(guān)系，建立基于納什談判的多區(qū)域綜合能源系統(tǒng)合作博弈模型；文獻(xiàn)[16]研究了基于階梯型碳交易機(jī)制的混氫綜合能源系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型；文獻(xiàn)[17]提出區(qū)域碳排放限額約束下的虛擬電廠調(diào)度模型。目前，在相關(guān)的多主體博弈研究中，僅考慮自身利益卻忽略碳排放對(duì)環(huán)境的污染，所以在多主體博弈框架下需要兼顧主體利益和社會(huì)環(huán)境。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文引入配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商（distri- bution network operator, DNO），首先考慮各利益主體碳排放，在區(qū)域碳排放限額的基礎(chǔ)上建立領(lǐng)導(dǎo)者DNO與跟隨者風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)、多RIES間的低碳交互機(jī)制；其次根據(jù)各主體角色和利益，研究DNO動(dòng)態(tài)定價(jià)與RIES、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)運(yùn)行策略的相互響應(yīng)；最后采用粒子群算法結(jié)合CPLEX對(duì)所提模型進(jìn)行求解，以證明所提方法能實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)主體經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性的提升。

1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文構(gòu)建的RIES由光伏（photovoltaic, PV）系統(tǒng)、儲(chǔ)能（energy storage, ES）、氫燃料電池（hydrogen fuel cell, HFC）、燃?xì)廨啓C(jī)（micro turbines, MT）、燃?xì)忮仩t（gas boiler, GB）進(jìn)行供能，以冰蓄冷空調(diào)（ice-storage air-conditioners, ISAC）、吸收式制冷機(jī)（absorption-refrigerator, AR）裝置進(jìn)行能量形式的轉(zhuǎn)換。區(qū)域綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 區(qū)域綜合能源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在圖1所示結(jié)構(gòu)中，燃?xì)夤芫W(wǎng)供應(yīng)天然氣，配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商供應(yīng)電能，氫氣的來(lái)源為風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)。當(dāng)該地區(qū)風(fēng)力資源豐富時(shí)，風(fēng)電出力較用電負(fù)荷更高，若不能合理利用該電能，將導(dǎo)致風(fēng)電的浪費(fèi)，因此在風(fēng)電場(chǎng)處耦合制氫設(shè)備。

風(fēng)電耦合制氫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示，其組成包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、整流器、電解槽和儲(chǔ)氫罐等。風(fēng)電場(chǎng)將富余的風(fēng)能轉(zhuǎn)換為電能再經(jīng)整流器送入電解槽進(jìn)行電解水制氫，最后存入儲(chǔ)氫罐中經(jīng)各種運(yùn)輸方式在應(yīng)用終端通過(guò)燃料電池進(jìn)行無(wú)碳排放的熱電生產(chǎn)。

圖2 風(fēng)電耦合制氫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2 各利益主體博弈模型

為追求自身利益最大化，在單位時(shí)間內(nèi)，RIES內(nèi)部發(fā)電量和用電量不一定相等，存在對(duì)外可售出電量的多電RIES，也存在電量有缺額的少電RIES。風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)包含制氫設(shè)備和風(fēng)機(jī)，考慮制氫設(shè)備的運(yùn)行特性，根據(jù)配電運(yùn)營(yíng)商制定的售電電價(jià)將生產(chǎn)的電能出售，也可以在售電電價(jià)較低時(shí)利用制氫設(shè)備生產(chǎn)氫氣進(jìn)行出售獲利?；诖耍岢鋈鐖D3所示的一主多從博弈模型：由配電運(yùn)營(yíng)商制定購(gòu)售電價(jià)，風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)和RIES按照購(gòu)售電價(jià)向配電運(yùn)營(yíng)商購(gòu)買缺額電量或出售多余電量。配電運(yùn)營(yíng)商是能源市場(chǎng)的協(xié)調(diào)者和主導(dǎo)者，承擔(dān)著平衡源-荷-儲(chǔ)功率的職責(zé)，以最大化凈利潤(rùn)為目標(biāo)制定購(gòu)、售能源價(jià)格。

圖3 一主多從博弈模型

綜上所述，建立DNO、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)和多RIES的一主多從博弈模型，參與者包含RIES、DNO和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)，以DNO為博弈領(lǐng)導(dǎo)者，其余為跟隨者。

2.1 領(lǐng)導(dǎo)者DNO動(dòng)態(tài)定價(jià)博弈

為保證RIES和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)愿意與DNO進(jìn)行交易，DNO制定的購(gòu)售電價(jià)應(yīng)滿足的約束為

2.2 RIES能量管理博弈

RIES在對(duì)價(jià)格進(jìn)行響應(yīng)時(shí)，需要滿足功率平衡約束及設(shè)備約束，即

為了有效約束系統(tǒng)碳排放量，對(duì)RIES內(nèi)碳排放設(shè)備和總碳排放量分別進(jìn)行排放約束，即

2.3 風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)運(yùn)行博弈

風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)根據(jù)DNO制定的電價(jià)，通過(guò)最大化自身利潤(rùn)優(yōu)化制氫設(shè)備出力。制氫設(shè)備模型反映輸入功率與輸出氫氣之間的關(guān)系，即

3 博弈分析與求解

3.1 多主體Stackelberg博弈分析

多主體Stackelberg博弈是描述DNO、RIES、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)追求各自目標(biāo)最優(yōu)的決策過(guò)程。RIES和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)作為跟隨者，根據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者DNO的價(jià)格策略來(lái)優(yōu)化自身策略，最終得到Stackelberg均衡最優(yōu)解，該Stackelberg博弈模型可表示為

3.2 模型求解方法

采用粒子群算法結(jié)合Matlab中YALMIP工具箱調(diào)用CPLEX求解器對(duì)所建立的多主體主從博弈模型進(jìn)行求解。本文采用拉丁超立方（Latin hypercube sampling, LHS）生成個(gè)初始樣本點(diǎn)，每個(gè)樣本點(diǎn)代表一組交易電價(jià)，包括風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)和RIES的購(gòu)電電價(jià)及售電電價(jià)。主從博弈流程如圖4所示，具體步驟如下。

圖4 主從博弈流程

1）初始化數(shù)據(jù)并設(shè)置參數(shù)。

7）判斷是否滿足收斂條件，若滿足則停止迭代，輸出均衡解，否則返回步驟4）。

下層算法為：RIES和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)調(diào)用CPLEX求解工具，分別根據(jù)式（3）、式（32）計(jì)算RIES供能設(shè)備最優(yōu)出力、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)交易電量，將優(yōu)化結(jié)果發(fā)送給DNO。

4 算例分析

4.1 算例說(shuō)明

本文搭建一個(gè)包含3個(gè)RIES的測(cè)試系統(tǒng)，每個(gè)RIES的設(shè)備參數(shù)見(jiàn)表1～表3，RIES電、熱、冷負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線如圖5所示。DNO向電力市場(chǎng)的購(gòu)、售分時(shí)電價(jià)如圖6所示，可再生能源出力預(yù)測(cè)曲線如圖7所示。

表1 微型燃?xì)廨啓C(jī)參數(shù)

表2 儲(chǔ)能參數(shù)

表3 其他參數(shù)

（續(xù)表3）

圖5 RIES電、熱、冷負(fù)荷預(yù)測(cè)曲線

4.2 結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出的博弈模型的有效性，設(shè)置以下場(chǎng)景進(jìn)行對(duì)比分析：場(chǎng)景1，DNO不進(jìn)行電價(jià)優(yōu)化，RIES和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)之間采取非合作博弈，但不考慮碳排放因素；場(chǎng)景2，DNO進(jìn)行電價(jià)優(yōu)化，考慮碳排放因素，即本文所提博弈模型。

圖6 電力市場(chǎng)分時(shí)電價(jià)

圖7 可再生能源出力預(yù)測(cè)曲線

場(chǎng)景1：該場(chǎng)景下不進(jìn)行電價(jià)優(yōu)化，上網(wǎng)電價(jià)和電網(wǎng)電價(jià)作為購(gòu)售電價(jià)，且在RIES內(nèi)不考慮碳排放約束和碳排放成本。以RIES1為例分析該場(chǎng)景下的調(diào)度結(jié)果，RIES1電、熱、冷能調(diào)度結(jié)果如圖8所示。

電價(jià)對(duì)RIES向DNO購(gòu)售功率的大小有重大影響。在低電價(jià)時(shí)段，RIES主要向DNO購(gòu)電，同時(shí)儲(chǔ)能設(shè)備充電；在15～17時(shí)段，售電電價(jià)處于高峰期，RIES應(yīng)向DNO售電，但此時(shí)光伏出力變小，且MT的出力受到該時(shí)段熱能需求的限制，導(dǎo)致其無(wú)法滿額供電，因此RIES內(nèi)電能供應(yīng)不足，需要儲(chǔ)能設(shè)備放電，且向配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商購(gòu)電。

場(chǎng)景1下RIES碳排放量見(jiàn)表4，各主體效益見(jiàn)表5。

場(chǎng)景2：場(chǎng)景2下，交易電價(jià)優(yōu)化結(jié)果如圖9所示。圖9中，為保證博弈從體與配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商交易的意愿，其電價(jià)策略始終包含在電網(wǎng)定價(jià)之間，為RIES和風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)提供更優(yōu)的能源價(jià)格。

風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)交易電量如圖10所示，氫能及制氫效率調(diào)度結(jié)果如圖11所示。在圖10中，風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)存在3種狀態(tài)：交易電量大于0表示風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)向配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商購(gòu)電；交易電量小于0表示向配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商售電；交易電量等于0表示風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)內(nèi)部電能平衡。結(jié)合圖10、圖11和風(fēng)電預(yù)測(cè)出力曲線可知，在1、2時(shí)段內(nèi)風(fēng)電充足，能以較高的制氫效率生產(chǎn)氫氣，因此無(wú)需向配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商購(gòu)買電能；9、10時(shí)段因?yàn)镽IES的耗氫量較少，所以有多余的風(fēng)電進(jìn)行出售。其余時(shí)段為了降低因制氫效率低而允許帶來(lái)的邊際成本的升高，制氫設(shè)備均以較高的制氫效率生產(chǎn)氫氣。

圖8 RIES1電、熱、冷能調(diào)度結(jié)果（場(chǎng)景1）

表4 場(chǎng)景1下RIES碳排放量

表5 場(chǎng)景1中各主體效益 單位: 千元

圖9 交易電價(jià)優(yōu)化結(jié)果

圖10 風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)交易電量

圖11 氫能及制氫效率調(diào)度結(jié)果

RIES1電、冷、熱能調(diào)度結(jié)果如圖12所示。從圖12可以看出，RIES1與配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商之間的交互主要是電能流向RIES1。在一天的調(diào)度周期內(nèi)，有21個(gè)時(shí)段是電能流向RIES1，而只有2個(gè)時(shí)段是電能流向配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商，總交易電量為67.88MW。此外，在場(chǎng)景2中，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)、光出力的全部消納，系統(tǒng)環(huán)保性提高。

圖12 RIES1電、冷、熱能調(diào)度結(jié)果（場(chǎng)景2）

首先，在1～6、21～24時(shí)段內(nèi)，冷負(fù)荷較低，因此由AR吸收MT運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的煙氣進(jìn)行制冷，當(dāng)供冷不足時(shí)再通過(guò)ISAC耗電進(jìn)行制冷以滿足冷負(fù)荷需求。為了降低運(yùn)行成本和減少碳排放，RIES1在供熱方面優(yōu)先以無(wú)碳排放和低碳排放的HFC、MT進(jìn)行熱供應(yīng)，不足時(shí)再以GB供熱進(jìn)行補(bǔ)充。

其次，在15～20時(shí)段內(nèi)，隨著電負(fù)荷的逐漸上升和光伏發(fā)電量的逐漸下降，RIES1內(nèi)的供能逐漸不足，因此MT增大出力，但熱負(fù)荷制約了MT的出力，所以不能滿足電負(fù)荷需求部分，由外購(gòu)配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的電力滿足平衡。

場(chǎng)景2下RIES碳排放量見(jiàn)表6，各主體效益見(jiàn)表7。

通過(guò)表5、表7的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，在考慮購(gòu)售交易電價(jià)的優(yōu)化和碳排放約束后，DNO的收益水平略有上升。在未進(jìn)行電價(jià)優(yōu)化和碳排放約束時(shí)，RIES為了平衡自身的電力盈缺，主要依靠微型燃?xì)廨啓C(jī)燃燒天然氣進(jìn)行電、熱、冷能的供應(yīng)，然后在電能不足時(shí)購(gòu)買氫氣進(jìn)行電、熱的生產(chǎn)，因此無(wú)多余電能出售，導(dǎo)致配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商收益低下；而在計(jì)及電價(jià)優(yōu)化和碳排放約束的場(chǎng)景2中，依據(jù)本文提出的交易機(jī)制可知，RIES會(huì)在購(gòu)電電價(jià)低時(shí)向配電網(wǎng)購(gòu)電，且由于碳排放約束的存在，RIES內(nèi)的能源耦合設(shè)備較場(chǎng)景1時(shí)的出力更低，直接引起配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商與RIES間的交易量增大，進(jìn)而使配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商有較高的交易電量以獲取收益，因此配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商所獲取的收益相應(yīng)升高。與場(chǎng)景1相比，場(chǎng)景2中的每個(gè)RIES成本都有所下降、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)的收益增加。場(chǎng)景2較場(chǎng)景1中的各個(gè)RIES成本分別下降1 720元、290元、1 140元，考慮到RIES1和RIES3中的光伏發(fā)電容量、燃料電池容量都高于RIES2，可發(fā)現(xiàn)博弈模型中計(jì)及碳排放因素后，無(wú)碳排放生產(chǎn)設(shè)備容量較大的RIES能夠獲取更高的經(jīng)濟(jì)效益。

表6 場(chǎng)景2下RIES碳排放量

表7 場(chǎng)景2中各主體效益 單位: 千元

兩種場(chǎng)景下RIES1調(diào)度周期內(nèi)碳排放對(duì)比如圖13所示。結(jié)合RIES1在兩種場(chǎng)景下各時(shí)段的碳排放及表4～表7可知，考慮碳排放約束后，場(chǎng)景2比場(chǎng)景1各時(shí)段的碳排放均下降，表明在多主體博弈互動(dòng)框架中考慮碳排放約束的電價(jià)優(yōu)化能兼顧各主體利益及社會(huì)環(huán)保性。

圖13 兩種場(chǎng)景下RIES1調(diào)度周期內(nèi)碳排放對(duì)比

5 結(jié)論

本文建立配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商和RIES、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)的主從博弈模型，研究碳排放約束下的多主體博弈互動(dòng)和多能耦合的低碳經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度。主要結(jié)論如下：

1）在RIES的博弈模型中引入碳排放約束，分析了RIES內(nèi)設(shè)備在碳目標(biāo)約束下的決策行為，并考慮RIES向風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)購(gòu)買氫能以通過(guò)無(wú)碳排放的燃料電池進(jìn)行能源轉(zhuǎn)換，充分發(fā)揮其綠色調(diào)節(jié)能力。

2）考慮DNO、風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)和RIES三方的主動(dòng)性，考慮以最小化運(yùn)行成本為目標(biāo)的RIES多能互補(bǔ)調(diào)度策略，運(yùn)營(yíng)商通過(guò)動(dòng)態(tài)定價(jià)可引導(dǎo)RIES內(nèi)設(shè)備合理地出力，優(yōu)化得到的與配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商的交易電量會(huì)影響運(yùn)營(yíng)商對(duì)電價(jià)的制定，兩者之間存在博弈關(guān)系。

3）在建立的主從博弈模型中，配電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商通過(guò)購(gòu)售電價(jià)的優(yōu)化，促進(jìn)風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)和RIES與其進(jìn)行電量交易，不僅能夠提高自身收益，還能提升風(fēng)電耦合制氫電場(chǎng)的收益并降低RIES運(yùn)行成本。

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The collaborative scheduling strategy of multi regional integrated energy system with wind power coupled hydrogen production based on master-slave game

YU Zhongan1MA Jingyao1,2

(1. School of Electrical Engneering and Automation, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Jiangxi 341000; 2. Chongyi Power Supply Company, State Grid Jiangxi Electric Power Co., Ltd, Ganzhou, Jiangxi 341000)

To address the conflict of interests between wind power consumption and regional integrated energy system (RIES) belonging to different stakeholders, a collaborative scheduling strategy is proposed for multi regional integrated energy systems to participate in dynamic games of distribution networks under carbon emission constraints. Firstly, considering the impact of social environment, the carbon emissions of RIES in the game model is limited. Secondly, in order to balance the economic benefits of regional integrated energy systems and wind power coupled hydrogen production farms, a one master multi slave game model led by the distribution network is established, and a multi agent low-carbon interaction mechanism for game collaborative optimization is established. Transaction decision-making models for each entity are also constructed. Finally, the particle swarm optimization algorithm combined with CPLEX is used to solve the proposed model. The simulation results show the effectiveness of the proposed strategy, which means that each entity can reasonably adjust their own operating strategies under the regional carbon emission limit, and ensure environmental benefits while improving economic benefits.

regional integrated energy system; wind power coupled hydrogen production; master- slave game; low carbon interaction

江西省研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（XY2021-S102）

贛州市重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（工業(yè)領(lǐng)域）項(xiàng)目（贛市科發(fā)〔2018〕50號(hào)）

2023-04-24

2023-05-04

于仲安（1973—），男，碩士，教授，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行、計(jì)算機(jī)控制理論與技術(shù)等。