[发明专利]一种增量配电多主体协调优化方法

权利要求书

1.一种增量配电多主体协调优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取增量配电系统内不同节点冷、热、电能源需求的基础数据；确定增量配电网内需规划分布式电源和接入终端综合能源设备的节点，并计算各个投资主体的相关投资运行风险指标值；

步骤2，建立增量配电投资成本模型，所述的成本模型包括分布式发电投资成本、配电网投资成本、终端综合能源投资成本；建立增量配电的收益模型，具体包括售电收益模型、供冷收益模型和供热收益模型；

增量配电投资成本模型建立过程为：

C_t＝C_D+C_E+C_G (1)

式中：C_D、C_E、C_G分别为分布式发电、配电网、综合能源年投资成本；

首先建立分布式发电投资成本模型，主要包括分布式光伏、分布式风电的建设成本和运营维护成本；

式中：f为年值化系数，i_g为利率，T为周期；c_pv、c_wt分别为分布式光伏和风电的单位投资成本；w_pv、w_wt分别为分布式光伏和风电的投资容量；T_pv和T_wt分别为分布式光伏和分布式风电年有效利用小时数；和P_t^wt分别为t时刻分布式光伏和风电的出力；m_pv和m_wt分别为分布光伏和风电的单位运行维护成本；

然后建立配电网投资成本模型

C_E＝fC_fix+C_M+C_IM (3)

C_fix＝C_trans+C_line (4)

C_M＝λ_MC_fix (5)

式中：C_fix为配电网固定建设成本，包括变电站投资C_trans和新建线路C_line，其中变电站的建设容量与最大供电负荷相关；C_M为年维护成本；C_IM为增量配电网的购电成本；λ_M为设备维护成本系数；c_IM为增量配电网向上一级输配电网购电的电价；t为时刻，P_e,t为t时刻下的增量配电网供电负荷功率；

最后，建立终端综合能源投资成本模型，包括配置电转气、热电联产机组、电制冷、燃气锅炉的设备固定费用、向然气公司购买天然气的费用、向电网购电的费用；

式中：c_ER、c_P2G、c_CHP、c_GB分别为ER、P2G、CHP、GB设备的单位容量成本；S_ER、S_P2G、S_CHP、S_GB分别为ER、P2G、CHP、GB设备的配置容量；c_IM,g为增量配电网向燃气公司购买天然气的价格；为t时刻向燃气公司购买的天然气；

投资收益模型的建立过程为：

首先建立售电收益模型，包括配电网的售电收益、分布式电源售电收益以及终端综合能源设备将天然气转换为电销售的收益；

式中：R_e,t为售电年收益；Δt'为t年第t'时段；π_pv和π_wt分别为光伏和风电的上网电价；π_e为配电销售电价；P_cchp,t'为t'时刻CCHP转换的电功率；

然后建立供热、供冷收益模型

式中：R_h,t和R_l,t分别为供热和供冷年收益；π_h和π_l分别为单位供热价格和单位供冷价格；Δt'为t年第t'时段；

最后得到增量配电网的年收益R_t为

R_t＝R_e,t+R_h,t+R_l,t (14)；

步骤3，多主体协调优化模型为：

令N为增量配电投资主体的类型数，投资主体集合表示为N_z＝{D,E,G}，其中D、E、G分别表示分布式发电投资商、电网企业、能源企业；在满足分布式发电投资商、电网企业和能源企业三种主体参与投资的约束条件下，以增量配电系统产生的经济效益最大化为目标，建立基于合作博弈的多主体协调优化模型；则有

R_1,i,t＝R_t-C_t-D_s,t-C_tax (18)

C_t＝γ_DC_D+γ_EC_E+γ_GC_G (20)

R_2,t＝s(R_t-C_t-D_s,t-C_tax) (21)

式中：γ_i为二进制变量，γ_D、γ_E和γ_G分别表示分布式发电投资商、电网企业和能源企业三类专业公司是否参与合作联盟，γ_i＝1表示参加，γ_i＝0表示不参加；式(16)表示三类专业公司中至少有一个参与合作联盟；各类专业公司年分配收益为R_1,i,t，i∈N，各类专业公司年分配收益为R_1,i,t，i∈N；Dst为还本付息费用；Ctax为年税收费用，

多主体协调优化模型满足以下约束条件：

I.配电网络约束

配电网规划考虑节点功率平衡约束、节点电压限制和支路容量限制的安全约束，即

式中：P_e,t,i、Q_e,t,i分别为注入节点i的有功和无功功率；U_e,t,i、U_e,t,j分别为节点i、j的电压；G_ij、B_ij、θ_ij分别为节点i、j间的电导、电纳、相角差；为节点i电压幅值的上下限；S_e,t,ij为支路ij的容量；为支路ij的传输容量限制；

II.能量平衡约束

由于各个投资项目生产的电能和天然气通过终端综合能源转换单元供给用户，满足用户的电、热、冷、气不同能源的需求；因此考虑终端综合能源转换单元内各类功率平衡约束

式中：L_E,t、L_H,t和L_C,t分别为电、热、冷负荷；

III.终端能源转换设备出力约束

式(28)-式(32)分别为P2G转换气功率约束、CHP产电的约束、CHP产热约束、ER制冷约束和GB产热约束；

IV.天然气分配系数约束

V.分布式发电约束

P^WT,min≤P_t^WT≤P^WT,max (35)

式中：P^PV,min、P^PV,max分别为PV出力的最小最大值；P^WT,min、P^WT,max分别为WT出力的最小最大值；

步骤4，结合各个投资主体的相关投资运行风险指标，基于模糊综合评价法评估各主体风险偏好值：

评价指标归一

将各个投资主体的风险偏好值划分为4个等级，其中，L_e,1、L_e,2、L_e,3、L_e,4分别表示规避风险型、能接受风险、较偏好风险和偏好风险型，则指标评价等级集合为

L_e＝{L_e,1,L_e,2,L_e,3L_e,4} (36)

考虑到各指标的数值均具有其物理含义，为了综合分析，应归一化处理，采用相对劣化度的分析方法，即根据各指标的数值所反映出的指标状态的好坏，将该数值折算成区间[0,1]之间的具体数值，其中0代表最差，1代表最佳，各个投资主体的风险指标主要涉及到以下两种劣化度计算方法：

对于越大越优型指标，标准化处理方法为：

式中：I_x为越大越好类型的指标；N为评价体系中所有指标的集合

对于越小越优型指标，标准化处理方法为：

式中：I_y为越小越好类型的指标

建立模糊评价矩阵

选择三角形和半梯形组合的隶属度函数，划分风险评估4种偏好程度等级分界点，各转风险偏好程度隶属度函数分别为：

式中，x为指标数值，

可以得到第i个指标中的n个状态参数的劣化度数值隶属于状态空间{L_e,1,L_e,2,L_e,3L_e,4}的隶属度矩阵R_i为

风险综合评估

模糊综合评判计算模型为

最后得到的模糊综合评判结果为

C_R＝[c₁ c₂ c₃ c₄] (45)

式中，c₁、c₂、c₃、c₄分别为第1-4个指标的评判结果，

步骤5，求解协调优化模型，并基于风险评估改进Shapley值，得到增量配电多主体利益分摊的优化配置；

以Lingo软件为平台进行求解，采用非线性规划法求得各种联盟组合的最优解；基于Shapley值确定不同主体出资份额和分配增量配电协调运行的利益：

当特征函数为v时，用表示特征函数博弈N,v中的局中人i的Shapley值；设s是S中的元素个数，n是N中的元素个数，Shapley值用特征函数确定唯一的价值函数，则

式中：S\i表示不含i的规模为(s-1)的联盟；

基于风险评估改进Shapley值，即根据风险评估结果引入风险改进因子，修正Shapley值分配模型，即有

式中，R_i为风险改进因子；C_R,i为第i个主体的风险评估值；为三种主体风险评估值的总和；1/n表示第i个主体风险承担比例超过平均风险的部分；为修正后的分配值；

根据风险评估改进的Shapley分配策略可得分配向量