基于联盟博弈的多微网共享储能联合配置与优化-第3页-北极星储能网

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图7 联盟储能优化结果

Fig.7 Results of coalition energy storage optimization

图8为方案（1）不形成联盟时的优化结果。通过对比可知，当3个能源细胞均参与联盟时，能通过储能的联合配置减少系统的能量损耗，如在12:00，独立运行时居民区的储能处于放电状态，而商业区和工业区的储能处于充电状态，如果形成联盟则能通过功率交互改变储能的充放电损耗，直接将富裕的功率传输给联盟其他成员，使联盟模式下的储能同时进行充电或放电，更有利于削峰填谷。在联盟运行模式下，以总储能成本最低为目标的储能容量优化结果为478 kW，而单独运行时分别需要217 kW、210 kW、169 kW才能实现最优，储能的联合配置能有效降低储能配置成本，提高储能的经济效益。

图8 独立运行储能优化结果

Fig.8 Results of energy storage optimization during independent operation

图9 能源细胞交互功率

Fig.9 Interaction power of energy cells

为判断联盟博弈稳定性和进行Shapley成本分配，分别计算单独运行和多细胞合作时的最优储能配置和联盟整体收益。采用方案（1）优化各细胞独立运行情况如表1所示。

表1 独立运行时储能优化结果

Table 1 Results of energy storage optimization during independent operation

由表1可知，当各能源细胞独立运行时，由于居民区和商业区的电能负荷较高，日均成本也相对较高，同时工业区的日均负荷波动较小，优化结果显示所须配置的储能容量也较低。得到方案（1）优化各微网的日均电能成本结果为居民区2 563.60元，商业区1 831.39元，工业区951.76。当能源细胞形成联盟时，不同联盟合作模式优化结果如表2所示。

表2 联盟模式下储能优化结果

Table 2 Results of energy storage optimization under coalition mode

联盟合作的子集合有4种：{C1 C2}、{C1 C3}、{C2 C3}、{C1 C2 C3}。对照表1和表2可得，任意联盟合作的子集合相比于独立运行，其成本分别降低了165.17元、1 104.99元、979.54元、1 258.43元，所有的子合作总成本均大于三方合作下的总成本，该博弈模型满足3.1节中的超可加性。通过分析可知，当只有居民区和商业区联盟时，由于日负荷曲线的互补性不明显，联盟合作相比独立运行收效甚微。而当工业区参与合作后，能为联盟整体带来极大的收益，因此其边际贡献也更大。通过方案（2）以细胞独立运行的成本比例和方案（3）以Shapley值对联盟合作的总成本进行分配，计算结果如表3所示。

表3 不同方案总成本对比

Table 3 Comparison of total cost of different schemes

由表3可知，当总成本按独立运行比例分配时，虽然不同联盟情况下均能降低能源细胞个体的成本，但是在{C2 C3}联盟的情况下，商业区和工业区的成本均要低于{C1 C2 C3}的三方联盟。因此按方案（2）进行成本分配时，{C1 C2 C3}形成的联盟不满足3.1节的稳定性要求，能源细胞更倾向于形成子联盟{C2 C3}，虽然形成的联盟能使二者的成本最小化，但是对于整个系统而言，未形成总成本最优的大联盟。

采用方案（3）的Shapley值分配能有效保证大联盟的稳定性。三方合作下的日均总成本相比细胞单独运行时降低了1 217.92元，同时也比任意两细胞形成联盟而另一细胞单独运行时的总成本要更低。因而在该博弈模型下，{C1 C2 C3}所形成的联盟是最优的满足超可加性的联盟，通过Shapley分配计算结果分别为2 258.94元、1 589.46元和239.92元。虽然在该模式下，{C1 C3}联盟所需要承担的总成本要低于三方合作下C1和C3承担的总成本，但是细胞C1想要说服C3只与自身形成联盟，它的成本必然会多于2 258.94元。最终细胞间能够达成协议，按照一定比例分配成本，得到的最优分配方案就是本文Shapley值法的计算结果。

由表3可知，工业区的成本得到了进一步降低，而居民区和商业区需要承担相对较多的费用。这是由于工业区参与联盟能带来较为可观的收益，因此其边际贡献更高，联盟的主动权掌握在工业区的手中，其需要分摊的成本就更低。而居民区和商业区虽然在单独与工业区形成的联盟中能获得更多的利益，但是二者均无法给予工业区更多的利益说服它与自己单独合作，因此所形成的三方联盟是稳定的，并且联盟合作运营模式下能使整个系统的利益最大化。

5 结论

本文基于能源细胞-组织框架，提出多能源细胞共享储能多目标优化策略，兼顾投资成本、平抑联络线功率波动和分时电价收益建立多目标优化模型。采用NSGA2非支配排序算法求出其Pareto前沿面。基于联盟博弈理论判断多细胞组成联盟的稳定性，分析各能源细胞参与联盟的意愿和收益，同时考虑细胞交互功率需要缴纳过网税费，计算联盟总储能成本最低时的各细胞内部储能配置和调度策略。采用Shapley值法对各微网细胞进行共享储能成本分配，体现了考虑成员贡献度的公平分配原则。并通过算例验证了本文所提的储能配置与联盟方案的有效性，计算得到的优化结果相比于独立运行和传统的分配方法，系统的总成本分别降低了50.28%和39.13%，为多微网联盟合作与利益分配提供一定参考。

投稿与新闻线索：陈女士微信/手机：13693626116 邮箱：chenchen#bjxmail.com（请将#改成@）

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