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01 研究?jī)?nèi)容
1）VPP市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)機(jī)制。
DERs與VPP是完全自由的雙向選擇商業(yè)互動(dòng)模式。在每一個(gè)交易周期內(nèi)，調(diào)度中心在事前向VPPs下發(fā)調(diào)度需求，VPPs整合自身需求并制定價(jià)格上報(bào)信息中心。然后，DERs依據(jù)該信息結(jié)合自身偏好及市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行博弈聚合，VPPs根據(jù)聚合情況響應(yīng)需求，調(diào)度盈余及缺損均可通過(guò)電力市場(chǎng)交易，以最大化聯(lián)盟收益。在該市場(chǎng)機(jī)制下DERs受利益驅(qū)動(dòng)聚合于VPPs，通過(guò)VPP的整合調(diào)度為供電系統(tǒng)提供高性價(jià)比和優(yōu)質(zhì)互補(bǔ)的可靠電能。市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制見圖1。
圖1 市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制
2）DERs動(dòng)態(tài)聚合于VPP的博弈演化實(shí)現(xiàn)思路。
步驟一：基于演化博弈理論構(gòu)造DERs聚合的策略集，對(duì)應(yīng)DERs的所有聚合決策集合。
步驟二：基于勢(shì)博弈理論構(gòu)造DERs效用函數(shù)，及VPPs優(yōu)化調(diào)度勢(shì)函數(shù)，根據(jù)策略集對(duì)應(yīng)的DERs分布情況求解VPPs最優(yōu)調(diào)度集合及各DERs收益情況，求解結(jié)果為演化博弈支付矩陣提供支付函數(shù)支撐，支付矩陣為由策略集與關(guān)聯(lián)的支付函數(shù)及決策概率組成的矩陣，反映策略關(guān)聯(lián)信息。
步驟三：根據(jù)支付矩陣構(gòu)造復(fù)制者動(dòng)態(tài)方程，并求解系統(tǒng)演化均衡解，得到系統(tǒng)的演化均衡，均衡態(tài)對(duì)應(yīng)的各DERs聚合情況及VPP勢(shì)博弈調(diào)度組合即為市場(chǎng)動(dòng)態(tài)聚合的均衡結(jié)果。其中，復(fù)制者動(dòng)態(tài)方程為策略演化的內(nèi)生動(dòng)力，引導(dǎo)DERs向效用更高的聚合策略轉(zhuǎn)移。
DERs動(dòng)態(tài)聚合于VPP的演化機(jī)理見圖2。
圖2 DERs動(dòng)態(tài)聚合于VPP的演化機(jī)理
3）基于10P2S演化博弈的DERs動(dòng)態(tài)聚合結(jié)果分析。
依據(jù)10P2S演化博弈算例及方法對(duì)照結(jié)果可得出如下結(jié)論：
1)由于各DERs為異質(zhì)性種群，其動(dòng)態(tài)聚合決策的內(nèi)部均衡點(diǎn)為純策略的組合，這將大大降低求解RD方程雅可比矩陣特征值的計(jì)算難度。因此，本文方法具備用于求解海量分布式資源的動(dòng)態(tài)聚合問(wèn)題的潛力。
2)在10P2S演化博弈的ESE狀態(tài)下，各類分布式資源均能較好的發(fā)揮自身的響應(yīng)能力，實(shí)現(xiàn)多能互補(bǔ)作用，本文所提模型考慮多類型DERs建模具有較好的通用性。
3)本文所提方法基于不完全理性及不完全信息假設(shè)，獲取的雙邊聚合結(jié)果具有市場(chǎng)均衡特性，為各參與者提供了適宜的生存及決策空間，有利于維持市場(chǎng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定。
02 后續(xù)研究方向或討論話題
本文所提DERs-VPPs動(dòng)態(tài)聚合、雙邊決策機(jī)制及方法能夠?yàn)榇龠M(jìn)DERs與電網(wǎng)、市場(chǎng)積極友好互動(dòng)，在博弈環(huán)境下尋求合理的聚合方案提供技術(shù)支撐，也能夠?yàn)閂PP運(yùn)營(yíng)商入市提供市場(chǎng)模擬方法和策略調(diào)整依據(jù)。但本文所提模型暫未考慮市場(chǎng)競(jìng)價(jià)出清、網(wǎng)絡(luò)約束等影響，后續(xù)將進(jìn)一步深化研究?jī)?nèi)容，細(xì)化模型，擴(kuò)大算例，以增加本文所提方法的實(shí)用性。
