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即:
C(WL)+C(ZL)
综上:
C(U)+C(V)≥C(U∪V)+C(U∩V) (21)
即:
C(U∪V)+C(U∩V)
购电成本的第二项为线性函数,第三项为分段线性函数,同样满足凸博弈的条件。所以合作博弈是凸博弈。所谓凸博弈是一大类核非空且一定包含夏普利值的博弈。并且夏普利值位于凸博弈的核的重心。凸博弈意味着合作的规模报酬递增。在可转移效用凸博弈合作中,参与人加入的联盟规模越大,所带来的边际贡献也越大。凸博弈的良好性质在于,对N的任意随机排序相对于的边际贡献向量总是在核中。因此,凸博弈是平衡的博弈,而平衡博弈是核非空的充要条件,从而证明了本发明提出的博弈的核非空性,而且边际贡献向量的重心夏普利值必定在核中,保证了大联盟的稳定性。
进一步的,所述步骤7中对优化问题进行集中求解,优化可决策出各用户实际的用电量、耗热量、与电网交易量、热电联产系统的发电量、产热量及储热装置的充放热功率变
量。在优化过程中,由于配置了储热装置,热电联产系统可运行于“ 以热定电”或者“ 以电定热”模式,同时结合用户侧的热需求响应、电需求响应及可再生能源发电,用户及运营商综
合光伏出力、电价、发电成本及不舒适成本,决策出各优化变量,在满足各用户电能及热能需求的基础上,使总的运行成本最低。
实施例1
下面以某社区微电网作为本发明的优选实施例,对本发明的能量管理方法及其收益分配作详细说明。该社区的微电网结构如图2所示,包括热电联产系统、储热系统和同时具备电需求响应能力及热需求响应能力的光伏用户。且每个用户均安装光伏发电装置。微电网的运营商管控热电联产微燃机组和储热装置,负责为微电网内的光伏用户提供热力供应,并与大电网或微电网中的光伏用户进行电能交易。该微电网结构考虑了具有高效的能量梯级利用的热电联供系统,并配置储热装置,因此热电联产系统可运行于以热定电或者以电定热方式。如图3所示的微燃机和储热装置的热能调度结果图,微燃机产生的热能用于供给用户,多余的热能将由储热装置储存起来,在余下的调度时段内,用户的热能可由微燃机产热或者储能装置放热来提供。由图3可知,微燃机的产热量等于用户的供热量与储热装置的储放热量之和。附图4为微燃机的产电量、供给用户的电量及与电网交易电量曲线图,如图4所示,微燃机产生的电能一部分用于给用户供电,剩余的电能出售给大电网。由图4可知,微燃机的产电量等于对用户的供电量以及与电网交易电量的总和。图4中在12-15调度时段,微燃机工作于“ 以热定电”模式,并且在该时间段内光伏充足,用户电负荷需求相对较低,因此微燃机产生的电能有剩余,可将剩余的电能出售给电网。本实施例将各调度时段舒适温度设置为22度,由于各用户在不同调度时段的室内温度不同,因此各用户维持舒适温度的等效热负荷曲线不同。如图5-7所示的3个用户优化前后的温度及热负荷对比图,相比用户2、3,用户1在1-6调度时段内室内温度较低,因此维持室内舒适温度需要的热量较多,因此等效的热负荷较大。本发明将室内温度等效为热负荷进行调节,利用初始热负荷与优化后热负荷的关系可反映室内舒适温度与调节后温度的关系,用户可通过调节温度来改变热负荷以降低总运行成本。若α1=0.05,α2=0.08,α3=0.12,用户3的α值较大,表明用户3对温度变化造成的不舒适更为敏感,做出调节温度的决策的意愿更小,等效的热不舒适度成本较高。因此为降低总运行成本,用户3优化后的热负荷偏离初始热负荷的程度较小,室内调节温度曲线偏离舒适温度的程度也较小。附图8为分布式优化调度算法中各优化变量的调度结果图。如图8所示,在各调度时段,用户可进行热需求响应及电需求响应,热电联产系统可运行于“ 以热定电”或“ 以电定热”模式,用户及运营商综合光伏出力、电价、发电成本及不舒适成本,综合决策出用户实际用电量、耗热量、与电网交易电量、热电联产系统发电量及产热量,在满足各用户电能及热能需求的基础上,使总的运行成本最低,最后根据Shapley值法对联盟中各成员进行收益分配,计算结果如表1-5所示,表1为热电联产系统的收益分配,表2-4分别为用户1、用户2、用户3的收益分配,表5为各个成员的收益分配结果。
表1 CHP的收益
表2 用户1的收益
[0116]
[0117] 表3 用户2的收益
表4 用户3的收益
表5 各个成员的收益分配结果
由表5可知,联盟的成本降低了3.825%,本发明以热电联产系统为纽带,将电力网络和供热网络相互集成和协调,使得热电联产系统运营商和光伏用户均能受益,同时,通过利用燃气机组排出的余热,大大提高系统的整体能效。
此实施例仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
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