《電子技術應用》
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基于物聯網邊云協同的電網靈活性資源聚合商博弈優化調度方法
電子技術應用
滕昌志1,曾锃1,夏元軼1,李馬峰2,顧亞林2,張俊杰2
1.國網江蘇省電力有限公司信息通信分公司;2.南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要: 提出了一種基于云邊協同的能量管理雙層優化算法,旨在優化電網運營商與用戶聚合商的調度。該算法通過邊緣計算提升用戶聚合商的計算能力,降低能源系統運行成本和計算復雜度。采用修正最優值函數的啟發式算法求解雙線性優化問題,實驗表明,該框架提高了協同效率,為能源管理系統提供了技術支持。
中圖分類號:TM73;TP393 文獻標志碼:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245531
中文引用格式: 滕昌志,曾锃,夏元軼,等. 基于物聯網邊云協同的電網靈活性資源聚合商博弈優化調度方法[J]. 電子技術應用,2025,51(6):79-85.
英文引用格式: Teng Changzhi,Zeng Zeng,Xia Yuanyi,et al. Game-theoretic optimization and scheduling method for flexibility resource aggregation commerce in IoT edge-cloud collaboration for power grid[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(6):79-85.
Game-theoretic optimization and scheduling method for flexibility resource aggregation commerce in IoT edge-cloud collaboration for power grid
Teng Changzhi1,Zeng Zeng1,Xia Yuanyi1,Li Mafeng2,Gu Yaling2,Zhang Junjie2
1.State Grid Jiangsu Electric Power Company Limited, Information and Communication Branch Office;2.Nanjing Nanrui Information and Communication Technology Company Limited
Abstract: This paper proposes a two-layer optimization algorithm based on cloud-edge collaborative energy management, aiming to optimize the scheduling of power grid operators and user aggregators. The algorithm enhances the computational capabilities of user aggregators through edge computing, reducing the operational costs and computational complexity of the energy system. A heuristic algorithm based on the modified optimal value function is used to solve the bilinear optimization problem. Experiments demonstrate that the proposed two-layer optimization scheduling framework and its closed-loop control model effectively improve the collaborative efficiency between power grid operators and user aggregators, providing technical support and a theoretical basis for the efficient operation of energy management systems.
Key words : Internet of Things;edge-cloud collaboration;flexible resources;game model;optimal scheduling

引言

近年來,全球能源結構的調整和物理信息技術的迅猛發展給傳統電力系統帶來了新的挑戰和機遇[1]。隨著以新能源為主體的新型電力系統的興起,越來越多的新能源主體參與需求側響應[2]。此外,大量的電動汽車負荷[3]和儲能系統[4]接入負荷側,進一步豐富了需求側的靈活性資源。然而,這也對電力系統的需求側響應和數據計算處理水平提出了更高的要求。一方面,需求側智能終端和各種傳感器產生的數據呈指數級增長趨勢[5]。另一方面,需求方能源數據的聚合、處理、分析和決策往往對隱私保護和傳輸帶寬有更高的要求[6]。因此,為了適應新型電力系統,電力系統優化能源生產和消費調度的方法需要進行變革[7]。在電力系統與其他領域的新技術融合的背景下,需要重新思考需求側靈活性資源的調度和運行模式,并解決數據爆炸增長帶來的通信、計算負擔問題。

現有文獻[8-9]研究了靈活性資源的聚合商參與電力系統的需求側響應的方式。其中,激勵式的參與方式下,消費者如果提供了需求側響應,市場則會反饋給他相應的獎勵。另一種方式是調控每一時刻的電價,通過隱性地調控對電價敏感的用戶的用電曲線實現需求側響應。以上研究僅僅考慮了市場與用戶間的單向關系,其調度方法仍屬于集中優化的思想,其計算效率、可求解的規模完全受制于云端服務器的性能參數以及通信帶寬。而近年來云計算、邊緣計算等技術的發展帶來了“云計算-邊緣計算”協同即云邊協同的新型調度方式,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、分散計算負擔的特點,整合了云-邊二者優勢。

利用云邊協同的調度框架,靈活性資源的調度效率能夠得到有效的提升。在實際運行中,單一用戶的體量太小,每個單一用戶都直接與市場進行交互會導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,現階段比較可行的方案是在住宅區建立聚合商[11],作為一個商業實體或機構,在特定領域或市場上匯集、整合和管理各種資源或信息。在能源市場中,聚合商負責管理能源系統,并為生產消費者社區提供具有競爭力的費率。這樣調度問題便轉化為了電網運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,賦予聚合商邊緣本地計算能力,可將云端服務器的計算負載卸載至網絡邊緣的聚合商,實現云端集中計算與邊緣節點(聚合商)邊緣計算協同優化。

考慮聚合商之后,定價問題便更加復雜,因為它不僅取決于市場價格,還取決于聚合商的供應計劃。聚合商與聚合商之間也可以進行競爭與合作,比如文獻[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化為非合作博弈問題進行求解,以刺激交易為目標,制定市場的定價機制從而實現了效用最大化。在這種情況下,生產消費者擁有本地資源,可以靈活調整需求,進一步增加了問題的復雜性。所以許多現有文獻將其建模為針對電網管理者與聚合商的雙層優化問題。文獻[13]通過建立家庭能量管理系統,考慮關稅模型對用戶聚合商參與市場的決策問題進行求解。文獻[14]研究了微網運營商在能源互聯網背景下的定價策略模型,將社區的運營商視為領導者,產消者視為跟隨者,運用主從博弈理論實現各方的收益提升。文獻[15]綜合考慮電動汽車充放電行為在調頻市場中的多階段交互影響,制定充放電激勵機制提升聚合商參與調頻市場的收益,同時保證滿足電動汽車用戶的充電需求。文獻[16]主要考慮了價格信號與調頻信號的不確定性建模,將電動汽車聚合商的投標決策應用分布式魯棒優化求解,在不確定性優化問題的框架下提升了投標的經濟性。但在實際情況中,所有用戶能夠提供靈活性資源的設備均存在用于表述啟停狀態的二元變量,它將優化模型由連續變為了離散,對模型的求解復雜度影響非常大[17],這是以上研究均未考慮到的。

針對該問題,文獻[18]擴展了決策模型,將問題建立為一個雙目標混合整數模型,目標是盡量降低用戶消費成本和盡量減少靈活性負荷運行計劃的重新制定次數。在上層,針對混合整數問題應用了一種混合遺傳算法進行求解。文獻[19]提出了一個更詳細的模型,其中下層考慮了對價格信號進行重新調度的靈活性資源,包括可移動負荷、可中斷負荷和恒溫負荷;開發了一種基于群體算法的混合優化算法,調用商業求解器求解模型。文獻[20]提出了一種基于最優值函數重構的新的解決方案,通過不斷迭代目標函數上限和下限直到收斂,并應用于電網運營商與用戶聚合商的雙層優化問題。

本文旨在解決云邊協同的框架下電網運營商與用戶聚合商在電力市場上相互作用所帶來的挑戰,特別關注定價策略。在本文中,提出了一個基于修正最優值函數的啟發式算法,針對電網運營商與用戶聚合商運行調度的雙層模型進行轉化,基于可行解池的思想求解該雙線性優化問題。通過闡明這個問題,希望為政策制定者和行業利益相關者提供洞見,以設計高效和可持續的能源系統。


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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)


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