【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多微网优化运行，尤其涉及一种基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法。
技术介绍
1、随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，微电网作为一种可再生能源技术的重要载体，在能源系统中扮演着日益重要的角色。而多微电网作为微电网的进一步发展形式，具有更高的复杂性和灵活性。通过合理安排各个微电网之间的能源交换、最大限度地利用可再生能源，可降低对传统能源的依赖，促进能源的可持续发展。然而，多微网系统的经济运行效率与用户参与度密切相关，这依赖于有效的价格激励机制来调动用户的积极性，需求响应(demand response，dr)因此获得了广泛应用。
2、现有技术中：文献[1]:《多微电网系统的合作博弈模型及其优化调度策略》(李得民,吴在军,赵波.多微电网系统的合作博弈模型及其优化调度策略[j].中国电机工程学报,2022,42(14):5140-5154.)将多微电网系统中的所有微电网设为地位对等的能量管理实体,赋予每个微电网与其他微电网功率交易的定价权和交易电量决定权,构建不含中央管理单元的分布式能量管理架构，有效实现了多微电网系统的分布式能量管理。该文献研究利用博弈论框架实现了多微网的优化运行，但未考虑用户参与需求响应对系统优化调度的影响。
3、文献[2]:《reliability assessment of incentive-and price-based demandresponse programs in restructured power systems》(nikzad,m.,moz
4、文献[3]:《study on multi-type flexible load control method of activedistribution network based on dynamic time-sharing electricity price》(cui,j.,ran,z.,shen,w.,xin,y.study on multi-type flexible load control method ofactive distribution network based on dynamic time-sharing electricityprice.applied energy,2024,357:122479.)提出了一种考虑多个用户意愿的动态分时电价博弈模型，以实现用户满意度和利益的最大化。然而，该文献研究中，发电商未采用分时电价机制，而是维持了统一的售电价格。这种做法忽视了发电侧运营商的主观能动性，以及制定发电侧分时电价在提高能源利用效率方面的潜在优势。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术公开了一种基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法。首先，该方法在以多微网系统为背景的电能交易中，设计了一种同时面向发电商和用户的双向分时电价激励机制；其次，建立了一种以发电商、mgcc和微网用户为主体，耦合非合作博弈和主从博弈的多层次差异化博弈模型。最后，采用双层粒子群算法结合cplex求解器对所建立的多层次差异化博弈模型进行求解，得到最优双向分时电价优化策略。本专利技术所提分时电价优化方法能够优化能源管理，降低系统运营成本及用户用电成本，提高发电商经济效益。
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法，包括以下步骤：
4、步骤1：在以多微网系统为背景的电能交易中，设计了一种同时面向发电商和用户的双向分时电价激励机制；
5、步骤2：建立了一种以发电商、微网控制中心mgcc和微网用户为主体，耦合非合作博弈和主从博弈的多层次差异化博弈模型；
6、步骤3：采用双层粒子群算法结合cplex求解器，对步骤2建立的多层次差异化博弈模型进行求解，得到最优双向分时电价优化策略。
7、所述步骤1中，在多微网系统中，合理调节电价是实现能源高效利用和成本优化的关键手段之一。本专利技术通过设置双向分时电价激励机制，促进发电商、mgcc及用户之间的积极互动，优化电力分配，促进可再生能源利用。双向分时电价激励机制通过设定不同时间段的电价，鼓励用户在电价较低时用电，反之则减少用电，从而平衡供需关系，降低系统运营成本，提升能源利用效率。
8、双向分时电价激励机制包括双向分时电价时段划分和双向分时电价优化决策模型两个部分。其中，双向分时电价时段划分具体如下：
9、面向mgcc售电的分时电价需要以mgcc购电量为基础进行聚类，确定发电侧峰平谷分时时段；面向微网用户的售电分时电价需要以用户购电量为基础进行聚类。由于购电量为一维数据，故利用k-means聚类算法确定分时时段。k-means聚类算法的目标函数为数据和其所属聚类中心的均方差之和。
10、基于k-means聚类算法求得购电量的聚类标记，根据聚类标记确定峰平谷分时时段，表达式如下：
11、sa＝[δ1,δ2,…,δ24]
12、
13、tf∪tp∪tg＝{0,1,2,…,23}
14、
15、式中，sa为购电量的聚类标记向量；δt为t时段购电量发电量的聚类标记；δf、δp、δg分别为峰平谷分时时段聚类标记；tf、tp、tg分别为购电量的峰平谷分时时段集合。
16、分时电价的核心目标是通过减少负荷的峰谷差，促进系统负荷曲线趋于平滑。因此，双向分时电价优化决策模型的构建应考虑最小化负荷的峰值以及峰谷差，同时考虑供需双方的经济收益约束，以确保双方利益的平衡；
17、在决策发电商售电电价时，其目标函数包括：
18、(1)最小化发电商发电曲线峰值f1；
19、(2)最大化发电商发电曲线谷值f2；
20、(3)最小化发电商发电曲线的峰谷差f3，
21、具体的目标函数如下所示：
22、
23、上式中，pet为发电商发电量；表示24小时中发电商单个时段发电量的最大值；表示24小时中的某个时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤1中，双向分时电价激励机制包括双向分时电价时段划分和双向分时电价优化决策模型两个部分；其中，双向分时电价时段划分具体如下：
3.根据权利要求2所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：博弈均衡的约束条件涵盖了发电商收益、MGCC效益和用户综合满意度，约束条件如下所示：
4.根据权利要求1所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤2中，多层次博弈机制如下：
5.根据权利要求4所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：博弈具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤2中，多层次差异化博弈模型包括：
7.根据权利要求1所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤3中，采用双层粒子群算法结合Cplex求解器，对所建
8.根据权利要求7所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：多层次差异化博弈模型求解包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤3中，最优双向分时电价优化策略，具体指的是:当上下层博弈达到博弈均衡时发电商向MGCC的分时售电电价以及MGCC向用户的分时售电电价。
...【技术特征摘要】
1.基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤1中，双向分时电价激励机制包括双向分时电价时段划分和双向分时电价优化决策模型两个部分；其中，双向分时电价时段划分具体如下：
3.根据权利要求2所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：博弈均衡的约束条件涵盖了发电商收益、mgcc效益和用户综合满意度，约束条件如下所示：
4.根据权利要求1所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤2中，多层次博弈机制如下：
5.根据权利要求4所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：博弈具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述基于多层次博弈的多微网双向分时电价优化方法,其特征在于：所述步骤2中，多层次差异化...
【专利技术属性】
技术研发人员：王灿，刘于正，张羽，何锦涛，杨代强，邾玢鑫，杨楠，徐恒山，杨义，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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