引言

近年來，全球能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和物理信息技術(shù)的迅猛發(fā)展給傳統(tǒng)電力系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇[1]。隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)的興起，越來越多的新能源主體參與需求側(cè)響應(yīng)[2]。此外，大量的電動汽車負(fù)荷[3]和儲能系統(tǒng)[4]接入負(fù)荷側(cè)，進(jìn)一步豐富了需求側(cè)的靈活性資源。然而，這也對電力系統(tǒng)的需求側(cè)響應(yīng)和數(shù)據(jù)計算處理水平提出了更高的要求。一方面，需求側(cè)智能終端和各種傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長趨勢[5]。另一方面，需求方能源數(shù)據(jù)的聚合、處理、分析和決策往往對隱私保護(hù)和傳輸帶寬有更高的要求[6]。因此，為了適應(yīng)新型電力系統(tǒng)，電力系統(tǒng)優(yōu)化能源生產(chǎn)和消費調(diào)度的方法需要進(jìn)行變革[7]。在電力系統(tǒng)與其他領(lǐng)域的新技術(shù)融合的背景下，需要重新思考需求側(cè)靈活性資源的調(diào)度和運(yùn)行模式，并解決數(shù)據(jù)爆炸增長帶來的通信、計算負(fù)擔(dān)問題。

現(xiàn)有文獻(xiàn)[8-9]研究了靈活性資源的聚合商參與電力系統(tǒng)的需求側(cè)響應(yīng)的方式。其中，激勵式的參與方式下，消費者如果提供了需求側(cè)響應(yīng)，市場則會反饋給他相應(yīng)的獎勵。另一種方式是調(diào)控每一時刻的電價，通過隱性地調(diào)控對電價敏感的用戶的用電曲線實現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)。以上研究僅僅考慮了市場與用戶間的單向關(guān)系，其調(diào)度方法仍屬于集中優(yōu)化的思想，其計算效率、可求解的規(guī)模完全受制于云端服務(wù)器的性能參數(shù)以及通信帶寬。而近年來云計算、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展帶來了“云計算-邊緣計算”協(xié)同即云邊協(xié)同的新型調(diào)度方式，其既能夠利用云計算的計算資源，又能夠利用邊緣計算低延時、分散計算負(fù)擔(dān)的特點，整合了云-邊二者優(yōu)勢。

利用云邊協(xié)同的調(diào)度框架，靈活性資源的調(diào)度效率能夠得到有效的提升。在實際運(yùn)行中，單一用戶的體量太小，每個單一用戶都直接與市場進(jìn)行交互會導(dǎo)致大量的計算和通信成本[10]，而且單一用戶的用電特性具有很大的不確定因素。針對這個問題，現(xiàn)階段比較可行的方案是在住宅區(qū)建立聚合商[11]，作為一個商業(yè)實體或機(jī)構(gòu)，在特定領(lǐng)域或市場上匯集、整合和管理各種資源或信息。在能源市場中，聚合商負(fù)責(zé)管理能源系統(tǒng)，并為生產(chǎn)消費者社區(qū)提供具有競爭力的費率。這樣調(diào)度問題便轉(zhuǎn)化為了電網(wǎng)運(yùn)營商與用戶聚合商兩者之間多利益主體的博弈問題。通過邊緣計算技術(shù)，賦予聚合商邊緣本地計算能力，可將云端服務(wù)器的計算負(fù)載卸載至網(wǎng)絡(luò)邊緣的聚合商，實現(xiàn)云端集中計算與邊緣節(jié)點（聚合商）邊緣計算協(xié)同優(yōu)化。

考慮聚合商之后，定價問題便更加復(fù)雜，因為它不僅取決于市場價格，還取決于聚合商的供應(yīng)計劃。聚合商與聚合商之間也可以進(jìn)行競爭與合作，比如文獻(xiàn)[12]考慮了聚合商之間的非合作博弈，將能源交易競爭問題轉(zhuǎn)化為非合作博弈問題進(jìn)行求解，以刺激交易為目標(biāo)，制定市場的定價機(jī)制從而實現(xiàn)了效用最大化。在這種情況下，生產(chǎn)消費者擁有本地資源，可以靈活調(diào)整需求，進(jìn)一步增加了問題的復(fù)雜性。所以許多現(xiàn)有文獻(xiàn)將其建模為針對電網(wǎng)管理者與聚合商的雙層優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[13]通過建立家庭能量管理系統(tǒng)，考慮關(guān)稅模型對用戶聚合商參與市場的決策問題進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[14]研究了微網(wǎng)運(yùn)營商在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下的定價策略模型，將社區(qū)的運(yùn)營商視為領(lǐng)導(dǎo)者，產(chǎn)消者視為跟隨者，運(yùn)用主從博弈理論實現(xiàn)各方的收益提升。文獻(xiàn)[15]綜合考慮電動汽車充放電行為在調(diào)頻市場中的多階段交互影響，制定充放電激勵機(jī)制提升聚合商參與調(diào)頻市場的收益，同時保證滿足電動汽車用戶的充電需求。文獻(xiàn)[16]主要考慮了價格信號與調(diào)頻信號的不確定性建模，將電動汽車聚合商的投標(biāo)決策應(yīng)用分布式魯棒優(yōu)化求解，在不確定性優(yōu)化問題的框架下提升了投標(biāo)的經(jīng)濟(jì)性。但在實際情況中，所有用戶能夠提供靈活性資源的設(shè)備均存在用于表述啟停狀態(tài)的二元變量，它將優(yōu)化模型由連續(xù)變?yōu)榱穗x散，對模型的求解復(fù)雜度影響非常大[17]，這是以上研究均未考慮到的。

針對該問題，文獻(xiàn)[18]擴(kuò)展了決策模型，將問題建立為一個雙目標(biāo)混合整數(shù)模型，目標(biāo)是盡量降低用戶消費成本和盡量減少靈活性負(fù)荷運(yùn)行計劃的重新制定次數(shù)。在上層，針對混合整數(shù)問題應(yīng)用了一種混合遺傳算法進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[19]提出了一個更詳細(xì)的模型，其中下層考慮了對價格信號進(jìn)行重新調(diào)度的靈活性資源，包括可移動負(fù)荷、可中斷負(fù)荷和恒溫負(fù)荷；開發(fā)了一種基于群體算法的混合優(yōu)化算法，調(diào)用商業(yè)求解器求解模型。文獻(xiàn)[20]提出了一種基于最優(yōu)值函數(shù)重構(gòu)的新的解決方案，通過不斷迭代目標(biāo)函數(shù)上限和下限直到收斂，并應(yīng)用于電網(wǎng)運(yùn)營商與用戶聚合商的雙層優(yōu)化問題。

本文旨在解決云邊協(xié)同的框架下電網(wǎng)運(yùn)營商與用戶聚合商在電力市場上相互作用所帶來的挑戰(zhàn)，特別關(guān)注定價策略。在本文中，提出了一個基于修正最優(yōu)值函數(shù)的啟發(fā)式算法，針對電網(wǎng)運(yùn)營商與用戶聚合商運(yùn)行調(diào)度的雙層模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化，基于可行解池的思想求解該雙線性優(yōu)化問題。通過闡明這個問題，希望為政策制定者和行業(yè)利益相關(guān)者提供洞見，以設(shè)計高效和可持續(xù)的能源系統(tǒng)。

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作者信息：

滕昌志1，曾锃1，夏元軼1，李馬峰2，顧亞林2，張俊杰2

（1.國網(wǎng)江蘇省電力有限公司信息通信分公司，江蘇 南京 211124；

2.南京南瑞信息通信科技有限公司，江蘇 南京 211102）