一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法及系统
技术领域
本公开涉及电力削峰填谷控制
技术领域
，特别涉及一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法及系统。背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
背景技术
，并不必然构成现有技术。如今高峰期的用电负荷持续增长，峰谷差的拉大会对电网安全稳定运行产生严重影响，而空调负荷的急剧增长已成为季节性电力紧张的最主要原因。受电煤燃气供应紧张、水电枯水期发电能力下降等多重因素影响，发电侧电力供应紧张，紧集错峰、避峰风险加大。实践和经验表明，仅靠增大发电和电网规模无法满足日益增长的用电需求，而且会造成资源的浪费。因此必须充分调动负荷侧资源，使其与电网实现双向互动，以缓解电力供需矛盾。
空调负荷是一种典型的可削减的柔性负荷，由于具备热存储的能力，短时间内改变参数不会对用户体验造成太大影响；而且使用时段性集中，与高峰负荷相关性强，参与需求响应效果显著；此外，空调负荷还具有基数大、调控方式多、调控影响小等特性。因此充分调动空调负荷参与需求响应，在最大程度降低对用户舒适度的影响的基础上，能够有效实现削峰。
但是由于商用空调分布较为分散，而且各自的容量较小，没有形成规模效应，而且随机性较强，很难以个体的身份参与到需求响应中来。为了整合这些分散的需求响应资源，负荷聚合商的概念被提出，负荷聚合商是一个整合用户需求响应并提供给市场购买者的独立组织，不仅可以为中小负荷提供参与市场调节的机会，还可以通过专业的技术手段充分发掘负荷资源，提供市场需要的辅助服务产品。
本公开发明人发现，目前商业空调负荷参与削峰主要存在以下问题：
(1)商用空调分布较为分散，而且各自的容量较小，没有形成规模效应，很难以个体的身份参与到需求响应中来，需要负荷聚合商整合商用空调资源；
(2)已有的研究工作主要集中于发电侧的博弈或发电企业与大型用户之间的博弈，缺乏对负荷聚合商之间的博弈关系的思考，然而这对于需求侧管理具有重要意义。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法及系统，考虑了商用空调的负荷特性，在中层控制中引入售电公司以负荷聚合商的身份参与削峰，实现了分散、闲置的商用空调负荷的需求响应潜力评估，实现了商用空调负荷整合参与需求响应。
为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
本公开第一方面提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法。
一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法，包括以下过程：
获取商业空调负荷数据和电力系统的参量数据；
第一层控制，被配置为：发电端获取售电端发送的削峰量和最优购电报价，根据获取的电力系统的参量数据，以参与削峰的效益最大为目标进行优化，得到实时售电电价；
第二层控制，被配置为：售电端获取发电端的实时售电电价和用电端的削峰量，以最大化收益为目的进行优化，得到最优购电报价；
第三层控制，被配置为：根据实时售电电价和售电端的补偿，结合获取的空调负荷数据，用电端以保证舒适度的前提下最大化参与削峰的收益为目标进行优化，得到发送给售电端的削峰量。
进一步的，第一层控制，包括：
在削峰之初，发电端确定每个时段的削峰量，将此信息传递给交易平台，交易平台向售电端发布每个时段的削峰量；
在每次迭代之初，发电端以参与削峰的效益最大为目标进行优化，更新实时电价，将此信息传递给交易平台，交易平台向售电端发布更新的实时电价；
售电端通过与用电端的下层博弈得到削峰量，通过与其他售电端的中层博弈得到最优报价，并上报给交易平台各自的削峰量和报价；
交易平台根据边际统一出清机制，确定参与削峰的售电端和成交价格，将此信息发布给发电端和售电端；
发电端计算此时的收益，判断此时的收益是否满足收敛条件，若未达到，则重复之前三个步骤，若达到，则进行市场出清。
更进一步的，第二层控制，包括：
售电端根据下层博弈整合所辖用电端的削峰量；
售电端根据其他售电公司的类型概率分布推断其他售电端的削峰量和报价；
售电端计算其最优报价策略，并将削峰量和报价上传给交易平台，返回第一层控制的第三个步骤。
更进一步的，第三层控制，包括：
售电端将实时电价和对用户的补偿价格传递给用电端；
用电端根据售电公司传递的信息计算最大化收益的削峰量并传递给售电端；
售电端整合用户提供的削峰量，返回第二层控制的第一个步骤。
更进一步的，售电端根据Bayes法则计算所有售电端类型排列组合的概率。
本公开第二方面提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制系统。
一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制系统，包括相互通信连接的发电控制终端、售电控制终端和用电控制终端；
获取商业空调负荷数据和电力系统的参量数据；
第一层控制，被配置为：发电控制终端获取售电控制终端发送的削峰量和最优购电报价，根据获取的电力系统的参量数据，以参与削峰的效益最大为目标进行优化，得到实时售电电价；
第二层控制，被配置为：售电控制终端获取发电控制终端的实时售电电价和用电控制终端的削峰量，以最大化收益为目的进行优化，得到最优购电报价；
第三层控制，被配置为：根据实时售电电价和售电控制终端的补偿，结合获取的空调负荷数据，用电控制终端以保证舒适度的前提下最大化参与削峰的收益为目标进行优化，得到发送给售电控制终端的削峰量。
进一步的，第一层控制，包括：
在削峰之初，发电控制终端确定每个时段的削峰量，将此信息传递给交易平台，交易平台向售电控制终端发布每个时段的削峰量；
在每次迭代之初，发电控制终端以参与削峰的效益最大为目标进行优化，更新实时电价，将此信息传递给交易平台，交易平台向售电控制终端发布更新的实时电价；
售电控制终端通过与用电控制终端的下层博弈得到削峰量，通过与其他售电控制终端的中层博弈得到最优报价，并上报给交易平台各自的削峰量和报价；
交易平台根据边际统一出清机制，确定参与削峰的售电控制终端和成交价格，将此信息发布给发电控制终端和售电控制终端；
发电控制终端计算此时的收益，判断此时的收益是否满足收敛条件，若未达到，则重复之前三个步骤，若达到，则进行市场出清。
更进一步的，第二层控制，包括：
售电控制终端根据下层博弈整合所辖用电控制终端的削峰量；
售电控制终端根据其他售电公司的类型概率分布推断其他售电控制终端的削峰量和报价；
售电控制终端计算其最优报价策略，并将削峰量和报价上传给交易平台，返回第一层控制的第三个步骤。
更进一步的，售电控制终端将实时电价和对用户的补偿价格传递给用电控制终端；
用电控制终端根据售电公司传递的信息计算最大化收益的削峰量并传递给售电控制终端；
售电控制终端整合用户提供的削峰量，返回第二层控制的第一个步骤；
更进一步的，售电控制终端根据Bayes法则计算所有售电控制终端类型排列组合的概率。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
1、本公开所述的方法及系统，考虑了商用空调的负荷特性，在中层引入售电公司以负荷聚合商的身份参与削峰，实现了分散、闲置的商用空调负荷的需求响应潜力评估，实现了商用空调负荷整合参与需求响应。
2、本公开所述的方法及系统，考虑了发电企业与售电公司、售电公司之间以及售电公司与用户之间的博弈关系，在售电公司与用户之间的主从博弈采用解析法求解，在发电企业与售电公司之间的主从博弈采用迭代法求解，售电公司之间的静态贝叶斯博弈作为连接上下层的纽带，充分考虑并贴合了电力市场环境下的实际情况。
3、本公开所述的方法及系统，考虑了电力市场第三方交易平台的作用，其承担信息传递及数据计算等功能，保证了方法的公平性及准确性。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例1提供的商用空调负荷参与削峰的博弈方法的实施流程图。
图2为本公开实施例1提供的商用空调负荷参与削峰的博弈模型分层架构示意图。
图3为本公开实施例1提供的第三方交易平台形成供给曲线图。
图4为本公开实施例1提供的五个时段的发电企业均衡解对比折线图。
图5为本公开实施例1提供的五个时段的售电公司收益对比柱状图。
图6为本公开实施例1提供的五个时段的售电公司上报削峰量条形图。
图7为本公开实施例1提供的五个时段的商用空调用户收益对比柱状图。
图8为本公开实施例1提供的售电公司单独一方偏离均衡解时的收益对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
本公开实施例1提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈方法，进行多层博弈：
上层博弈(即第一层控制)，被配置为：发电企业(即发电端)在满足削峰要求的前提下，以参与削峰的收益最大为目标进行优化，在每次迭代中更新实时电价，并将更新的实时电价信息传递给交易平台；售电公司(即售电端)响应交易平台发布的削峰信息，上报各自的削峰量和报价；发电企业以参与削峰的效益最大为目标进行优化，更新实时电价。
中层博弈(即第二层控制)，被配置为：按照实时电价和用户上报的削峰量，售电公司之间以最大化收益为目的进行优化，得到各自的最优报价。
下层博弈(即第三层控制)，被配置为：根据实时电价和售电公司的补偿，用户(即用电端)以保证舒适度的前提下最大化参与削峰的收益为目标进行优化，得到上报给售电公司的削峰量。
上层博弈具体为：
步骤101：在削峰之初，发电企业确定每个时段的削峰量，将此信息传递给交易平台，交易平台向售电公司发布每个时段的削峰量。
步骤102：在每次迭代之初，发电企业以参与削峰的效益最大为目标进行优化，更新实时电价，将此信息传递给交易平台；交易平台向售电公司发布更新的实时电价。
步骤103：售电公司通过与用户的下层博弈得到削峰量，通过与其他售电公司的中层博弈得到最优报价，并上报给交易平台各自的削峰量和报价。
步骤104：交易平台根据边际统一出清机制，确定参与削峰的售电公司和成交价格，将此信息发布给发电企业和售电公司。
步骤105：发电企业计算此时的收益，判断此时的收益是否满足收敛条件，若未达到，则重复步骤102-步骤104；若达到，则进行市场出清。
中层博弈，具体为：
步骤201：售电公司根据下层博弈整合所辖用户的削峰量。
步骤202：售电公司根据其他售电公司的类型概率分布推断其他售电公司的削峰量和报价。
步骤203：售电公司计算其最优报价策略，并将削峰量和报价上传给交易平台，返回上层博弈步骤103。
下层博弈，具体为：
步骤301：售电公司将实时电价和对用户的补偿价格传递给用户。
步骤302：用户根据售电公司传递的信息计算最大化收益的削峰量并传递给售电公司。
步骤303：售电公司整合用户提供的削峰量，返回中层博弈步骤201。
本实施例构建了商用空调负荷参与削峰的三层博弈架构，如图2所示，保证了商用空调负荷参与削峰的经济性，售电公司之间的博弈切合实际。
在上层博弈中，发电企业通过交易平台发布削峰量，发电企业计算实时电价并传递给交易平台公布；实时电价作用于下层博弈，售电公司将实时电价和补偿价格传递给用户，用户计算得最优削峰量上报给售电公司，有效实现了用户参与削峰的收益最大化，刺激用户参与削峰；售电公司整合所辖用户的削峰量后，进行中层博弈得到最佳报价，保证了售电公司之间的博弈切合实际；售电公司的报价和削峰量作用于上层博弈，经过交易平台的清算，公布参与削峰的售电公司，向发电企业传递各个售电公司的报价；发电企业计算收益后，重复进行上层博弈直至收敛。
详细步骤如下：
上层博弈的步骤101中，在削峰之初，发电企业根据以往典型日高峰负荷情况确定第i个时段的削峰量Qres,i，并将削峰量Qres,i传递给交易平台。
上层博弈的步骤102中，发电企业以参与削峰的效益最大为目标进行优化，更新第i个时段的实时电价pi，将实时电价pi和削峰量Qres,i传递给交易平台并公布。
实时电价pi作用于下层博弈，下层博弈的步骤301中，售电公司将实时电价pi和对用户的补偿价格khpi传递给用户。
在下层博弈的步骤302中，用户的目标函数为：
maxCi＝qsave,ijpi+khpiqsave,ij-f(qsave,ij) (1)
s.t.qsave,ij≤dhqmax,ij (2)
其中，Ci为用户整体收益；qsave,ij为第i个时段第j个售电公司所辖用户整体的削峰量；khpi为售电公司对用户的补偿价格，其中h∈{a,s,c}表示不同的售电公司类型，{a,s,c}分别表示冒进型、稳健型和保守型类型用户的下标；dh为用户对于所提供削峰量的上限要求；
其中，am与bm分别为用户效用函数的系数。
用户整体的最佳削峰量可计算得到：
在中层博弈的步骤201中，售电公司整合所辖用户的削峰量参与中层博弈。
在中层博弈的步骤202中，售电公司目标函数为：
maxUi＝(pf,ij-khpi)qsave,ij (5)
其中，pf,ij为售电公司j在第i个时间段的报价。
售电公司j根据售电公司类型的联合概率分布p(θ1,...,θJ)推测对手的策略并计算自己的最佳策略。
首先，售电公司j根据Bayes法则计算所有售电公司类型排列组合的概率：
其中，θ-j为除售电公司j之外的其他售电公司的类型排列组合；信念pj(θ-j|θj)是售电公司j在知道自己的类型θj的情况下对其他参与者类型的条件概率分布的推断，为行向量；售电公司j根据对手类型推测对手的响应容量qsave,i(-j)，为列向量。此时其余J-1个售电公司的上报削峰量为pj(θ-j|θj)qsave,i(-j)，售电公司在报价区间[khpi,1.5pi]选择最大化目标函数的报价。
在中层博弈的步骤203中，售电公司j将各自的削峰量qsave,ij和报价pf,ij上报给交易平台；回到上层博弈步骤104中，交易平台根据图3所示的统一边际出清机制，将所有的报价按升序排列pf,i1<pf,i2<...<pf,iJ形成供给曲线，在满足削峰量处出清，由此确定参与削峰的售电公司，交易平台将各个售电公司的报价传递给发电企业。
在上层博弈的步骤105中，发电企业目标函数为：
s.t.0.99Qres,i≤Qi≤1.01Qres,i (9)
其中，为所有中报售电公司的上报削峰量之和；a1和b1为发电企业因削峰而节省的电厂电网建设的效益函数的系数。发电企业根据交易平台传递的售电公司上报价格和削峰量计算收益，若满足式(10)，则出清；若不满足，则返回上层博弈的步骤102。
其中，ε1与ε2为足够小的正数。
对图2所示的结构图进行算例仿真计算，考虑由3个售电公司和发电企业组成的电力系统。其中发电企业的效用函数系数a1＝0.001,b1＝4；三个售电公司依次管辖6、8、6家商用空调用户；保守、冒进、稳健型的用户的dh分别为0.7、1.0、0.85。削峰时段为11：00-13:00、17：00-18：00和20：00-22：00，削峰需求量依次为2460kW、2100kW、1000kW、1700kW和1600kW。各个售电公司的基线负荷预测值如表1所示。
表1：售电公司基线负荷预测值
将售电公司的类型分为三种：保守型(c)、冒进型(a)和稳健型(s)，三个售电公司1、2、3在类型上的联合概率分布如表2所示。
表2：售电公司类型的联合概率分布
不同类型用户的效用函数系数如表3所示。
表3：用户效用函数系数
在博弈的均衡解处，如图4所示，发电企业既能满足削峰量的要求，同时最大化受益；用户上报给售电公司最大化受益的削峰量，售电公司的上报最优报价。多个时段相比较，11：00-13：00时段发电企业所需的削峰量较大，如图4所示，此时实时电价较高，如图5所示，此时能够刺激用户提供更多的削峰量，三个不同类型的售电公司整合提供了其所能提供的最大削峰量。而在17：00-18：00时段，发电企业要求的削峰量没有达到用户所能提供的上限，此时发电企业、售电公司和用户的收益相较于11：00-13：00时段和20：00-22：00时段都更少。
如图6所示，无论在哪个时段，稳健型的售电公司的收益都是三种类型的售电公司中最多的，因为稳健型的售电公司给用户的补偿要比冒进型的少，提供的削峰量比保守型的多。以用户整体考虑，如图7所示，冒进型的用户收益最高，因为冒进型的用户提供的削峰量比其他类型用户提供得多，且舒适度的削减比其他用户少，这一点从舒适度函数系数中可以看出。
当有售电公司一方单独偏离均衡解时，如图8所示，其收益均会降低；当售电公司降低报价时显然会减少收益，当某一售电公司在均衡解处单独提升报价时，会导致其价格高于成交价格而使其削峰量的一部分无法得到补偿。
实施例2：
本公开实施例2提供了一种商用空调负荷参与削峰的博弈控制系统，包括相互通信连接的发电控制终端、售电控制终端和用电控制终端，包括三层控制过程：
第一层控制，被配置为：发电控制终端获取售电控制终端发送的削峰量和最优购电报价，以参与削峰的效益最大为目标进行优化，得到实时售电电价；
第二层控制，被配置为：售电控制终端获取发电控制终端的实时售电电价和用电控制终端的削峰量，以最大化收益为目的进行优化，得到最优购电报价；
第三层控制，被配置为：根据实时售电电价和售电控制终端的补偿，用电控制终端以保证舒适度的前提下最大化参与削峰的收益为目标进行优化，得到发送给售电控制终端的削峰量。
所述系统的工作方法与实施例1提供的商用空调负荷参与削峰的博弈控制方法相同，这里不再赘述。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
