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4.市场均衡解的求取
与仅考虑单一能源类型的优化运行问题相比, 具有电转气功能的多能源系统中包括不同种类的分布式设备, 对应的优化运行问题的规模更加庞大, 传统的集中式优化算法未必有效。一方面集中式优化算法难以在合理时间内求解超高维非线性优化问题, 另一方面由于不同能源网络往往由不同的部门负责优化运行, 短期内难以实现跨部门的信息汇总与协调优化。因此, 有必要对多能源系统的优化运行问题进行解耦处理。有些文献尝试采用博弈论模型对经济调度问题进行建模与求解, 虽然由博弈优化模型得到的均衡解在理论上不能保证全局最优, 但其建模方式能比较合理的反映未来多能源系统环境下各个参与者的行为模式。基于这样的考虑, 在博弈论模型的架构下, 考虑了在多能源系统中各能源中心独立参与多个能源市场的行为, 分析了市场均衡状态, 进而考察具有P2G功能的多能源系统在市场均衡状态下的运行方式。
能源中心调整能源输入量的行为会对整个系统的能源流动和分布造成影响, 导致其它能源中心能源边际价格的变化从而引导其它能源中心调整购置能源的方案。各能源中心通过调整自身在不同能源市场购置能源的方案以实现自身利益最大化的过程可视为多主体博弈过程; 各能源中心无法通过调整自身的能源购置方案实现更大利益时, 博弈达到纳什均衡点, 所得到的结果即为多能源系统的市场均衡解。本文采用基于博弈论的并行优化算法对所发展的优化模型进行求解。
5.算例分析
应用能源中心建模方法和基于博弈论的并行求解算法, 对上文所示的4能源中心算例系统和澳大利亚维多利亚州以大墨尔本地区为中心的多能源系统的运行情况进行计算。对于4能源中心算例系统, 未采用P2G技术时在运行期内风电弃风率达到8.7%; 采用P2G技术后, 在市场均衡状态下风能被完全消纳。对于维多利亚州的多能源系统, 在多能源市场达到均衡状态时, P2G技术消纳多余风电所带来的能源费用节约额在冬季典型负荷时期可达到总能源支出的1.2%, 在夏季典型负荷时期也可达到总能源费用支出的0.3%。
计算结果表明: 1) 在夜间风电富余时, 电价较低, 此时多能源系统的市场均衡状态对应的电转气设备将富余风电转换为天然气并储存于储气装置中, 这样就提高了间歇性可再生能源发电的利用率; 2) 各能源中心作为独立决策个体, 在多能源系统中供能和负荷等情况发生变化时, 能够根据对应节点能源价格变化做出反应, 采用分散决策方式调整不同类型能源的使用比重和能源中心内能源转换与储存方案, 最终达到多能源市场新的均衡状态, 从而改善能源的总体利用效率。
本文引文信息:
王业磊,赵俊华,文福拴,等.具有电转气功能的多能源系统的市场均衡分析[J].电力系统自动化,2015,39(21):1-10. DOI: 10.7500/AEPS20150623001.
WANG Yelei,ZHAO Junhua,WEN Fushuan, et al.Market Equilibrium of Multi-energy System with Power-to-gas Functions[J].Automation of Electric Power Systems,2015,39(21):1-10. DOI: 10.7500/AEPS20150623001.
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