基于非合作博弈的工业园区综合用能策略研究文献综述

 2022-10-27 16:42:16

文献综述（或调研报告）

文献[1]围绕区域综合能源系统(IES)的系统规划和运行优化两个方面，分别对区域综合能源系统的通用建模理论、综合仿真理论与方法、规划理论与方法、安全性理论与方法、运行优化与控制、笑意评估与运营机制进行了系统归纳。冷热电联供系统作为典型的综合能源系统在本论文中应用于工业园区类区域，可参考文献中的建模仿真方法。文献[2]基于跟随电力负荷模型(EEL)和跟随热负荷(FTL)两种典型的控制模型提出了一种新的基于综合性能指(IPC)标的优化控制模型。文献[3] 在分析典型冷热电联供系统的基础上，提出描述其组成和结构的母线式结构，并围绕该系统结构设计了微网调度优化模型构架。围绕该结构，建立联供型微网日前动态经济调度的0-1 混合整数线性规划模型。此前的研究多认为负荷是已知变量，为了解决实际应用中未知负荷带来的问题，文献[4]运用通过外部输入参数的自回归移动平均数模型，其参数由原始的最小二乘-双层回归最小平方算法(TSRLS)确定，利用该模型预测未来一定时间段内的CCHP系统的冷热电负荷。文献[5]建立了区域热网能量传输通用模型，同时推导了用于求解热网潮流的网络流量-温度基本方程。在冷热电连供系统运行优化模型的基础上建立了含有热网的多区域IES混合整数线性规划模型。文献[6]以工业园区综合能源系统为研究对象，在传统需求响应调度的基础上，将用户对冷、热、电等多种能源的需求纳入广义需求侧资源的范畴中，考虑多能源在价格、用能、需求特性上的差异性和冷热电联产机组的出力特性等，建立了基于多能互补的广义需求响应互动优化模型，实现电网、用户与CCHP 机组的多方互动。

博弈论在需求侧的应用在国外已经有了一定的研究成果。文献[7]构造了一个智能电网中用户利用能源消费控制器(ECC)不但与电力公司进行信息交流，也互相提供一定的负荷需求信息的场景，仿真证明在获得用户之间的负荷信息再由能源提供者进行统一安排不但可以使用户还可以使电力公司从中获益。文献[8]针对应用于需求侧管理以影响用户用电需求的分时电价提出了另一种博弈策略来优化分时电价策略，建立了电力公司的成本模型和根据用户消费需求和实际用电差别建立的满意度模型。文献[9]提出了一种斯塔克尔伯格博弈模型，并将博弈目标设为最大化每一个电力公司的收入和每一个用户的报酬。文献[10]提出了一种能源安排博弈模型，将之前论文中多分开研究的电力公司和用户被视为了一个有互动的整体，建立了一种两步中心博弈。文献[11]针对多电力公司和多用户的场景提出了一种双层博弈模型，将电力公司之间的竞争视为非合作博弈，用户之间的互动视为一种演化博弈。

我国由于目前并未完全开放发电侧竞争市场，需求侧的博弈论应用研究目前不多。但是随着我国电力体制改革和发电侧竞争市场的建立，需求方很快就会引入竞争并建立完全开放的双边电力市场[13]。文献[12]总结了电网常用电力通信安全防护技术与措施、实现电网通信安全的主要体系和关键技术，证明国内目前的技术发展条件可以基本做到信息传输的机密性、完整性、有效性和不可抵赖性，为本论文提出的信息双边通讯等技术背景提供了支持。文献[13]在假设未来完全开放的双边电力市场的基础上研究大用户直接购电问题，建立了发电公司和大用户的双方叫价拍卖的不完全信息贝叶斯博弈模型，给出了发电公司和大用户的均衡报价策略。文献[14]针对多发电商和多个大用户的场景构建了双边合同贸易的主从博弈模型。

目前已经有的研究多集中以居民用户或者大用户为消费者，与电力公司进行博弈。本文将在之前研究的基础上，将工业园区中的工厂作为博弈的参与者。我国作为工业大国，工业建设发展增长速度快。与居民用户相比，工厂负荷大、可调整裕量大，对优化负荷曲线有着更大的意义。

参考文献

  1. ]贾宏杰, 王丹, 徐宪东,等. 区域综合能源系统若干问题研究[J]. 电力系统自动化, 2015(7):198-207.
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  3. 王成山, 洪博文, 郭力,等. 冷热电联供微网优化调度通用建模方法[J]. 中国电机工程学报, 2013, 33(31):26-33.
  4. Liu M, Shi Y, Fang F. Load Forecasting and Operation Strategy Design for CCHP Systems Using Forecasted Loads[J]. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2015, 23(5):1672-1684.
  5. 顾伟, 陆帅, 王珺,等. 多区域综合能源系统热网建模及系统运行优化[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37(5):1305-1315.
  6. 姜子卿, 郝然, 艾芊. 基于冷热电多能互补的工业园区互动机制研究[J]. 电力自动化设备, 2017, 37(6):260-267.
  7. Samadi P, Mohsenian-Rad H, Schober R, et al. Advanced Demand Side Management for the Future Smart Grid Using Mechanism Design[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2012, 3(3):1170-1180.
  8. Yang P, Tang G, Nehorai A. A game-theoretic approach for optimal time-of-use electricity pricing[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013, 28(2):884-892.
  9. Maharjan S, Zhu Q, Zhang Y, et al. Dependable Demand Response Management in the Smart Grid: A Stackelberg Game Approach[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2013, 4(1):120-132.
  10. Fadlullah Z M, Quan D M, Kato N, et al. GTES: An Optimized Game-Theoretic Demand-Side Management Scheme for Smart Grid[J]. IEEE Systems Journal, 2014, 8(2):588-597.
  11. Chai B, Chen J, Yang Z, et al. Demand Response Management With Multiple Utility Companies: A Two-Level Game Approach[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2014, 5(2):722-731.
  12. 雷煜卿, 周静, 张睿汭,等. 电力系统通信安全措施研究[J]. 电力信息与通信技术, 2013, 11(1):101-106.
  13. 方德斌, 王先甲. 电力市场下发电公司和大用户间电力交易的双方叫价拍卖模型[J]. 电网技术, 2005, 29(6):32-36.
  14. 吴诚, 高丙团, 汤奕,等. 基于主从博弈的发电商与大用户双边合同交易模型[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(22):56-62.

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