摘要

  大力发展可再生能源、持续推进碳减排工作成为电力系统的重要发展方向。针对当前电力系统在碳交易机制下未充分考虑新能源不确定性和多主体之间的利益互动关系，提出一种计及碳交易和新能源不确定性的多微电网合作运行优化策略。首先，考虑碳配额和碳交易机制，建立微电网模型，并采用机会约束方法考虑新能源不确定性。然后，基于微电网间的能量互动机理，利用纳什议价理论建立多微电网协同运行模型，并进一步分解成2个易于求解的子问题，即多微电网系统收益最大化子问题和利润分配子问题，采用交替方向乘子法进行分布式求解，以充分保护各主体隐私。最后，仿真结果表明：所提策略可以有效减少系统碳排放量，提高各主体运行效益并兼顾一定的鲁棒性。

  01 计及碳交易机制的多微电网协同运行架构

  计及碳交易机制的多MG协同运行总体架构如图1所示。各MG由新能源发电、储能、负荷和分布式电源组成，并配有微电网能量管理系统（microgrid energy management system，MEMS）进行智能控制和调度决策。MEMS具有发电优化调度、数据分析、负荷管理等诸多功能。各MG可以通过MEMS与主网进行电能和通信的交互，并在碳交易平台进行碳排放权交易，实现多微电网的协同运行，以达到提高运行收益、降低碳排放量的目的。

图1 多微电网系统总体架构

Fig.1 Overall architecture of multi-microgrid system

  02 计及碳交易机制的微电网模型

  碳交易机制是在监管部门的监督下，通过合理制定各主体的碳排放权，允许各生产商到碳交易平台进行碳排放权交易。碳排放权配额的划分需结合国内发电情况合理制定，若各发电商自身实际碳排放量超出所分配的碳排放配额，则需在碳交易平台购买欠缺的碳排放配额；反之亦可在碳交易平台出售自身剩余配额，获取碳交易利润。微电网的碳交易机制模型主要包含微电网的碳排放权配额模型、实际碳排放模型。

  2.1 微电网的碳交易机制模型

  2.2 单一微电网模型

  03 多微电网合作运行优化模型

  本文假设各个微电网隶属于不同的利益主体，并允许与邻近微电网进行能量交互与利润分配。依据纳什议价理论建立多微电网合作运行优化模型，纳什谈判解可使合作联盟的参与者均获得帕累托最优效益。

  3.1 基于ADMM的子问题1求解

  3.2 基于ADMM的子问题2求解

  04 算例分析

  4.1 基础数据

  选用1台配置为AMD-5800 H的CPU、16 GB内存的电脑作为实验载体。选取3个微电网为例说明本文计及碳交易和新能源不确定性的多微电网合作运行优化方法，其中微电网的电负荷如图2所示。

图2 电负荷预测曲线

Fig.2 Predicted curve of electric load

  微电网1采用风力和光伏机组同时发电，微电网2采用风电发电，微电网3采用光伏发电，预测功率曲线如图3所示，新能源出力置信概率水平取0.95，每个微电网的模型中均包含约束条件（式（15）~（17）），即允许新能源出力波动发生时以一定的置信概率满足电功率平衡约束，以考虑新能源出力不确定性对多微电网合作运行的影响，主要体现在系统运行成本的增大，即多微电网系统以牺牲经济的代价提高系统的鲁棒性，决策制定者可根据自身的不确定性风险接受程度灵活调整置信概率。

图3 风光出力预测曲线

Fig.3 Predicted curve of wind farm and PV station output power

  系统相关运行参数如表1所示。

表1 运行参数

Table 1 Operation parameters

  4.2 算法收敛性分析

  本文采用ADMM方法求解子问题1和2，图4给出子问题1各微电网及系统成本（成本为负表示收益）的15次收敛情况，可知，经过3次迭代收敛。

图4 子问题1成本收敛结果

Fig.4 Cost convergence result of sub-problem 1

  图5给出子问题2中各微电网议价的收敛结果，所提算法经过3次迭代收敛。由图5可知，微电网1议价为负值，表明微电网1在电能交易过程中须支付从其他微电网购买电能的费用，而微电网2和微电网3议价为正值，表明在电能交易过程中向其他微电网售出电能获取收益。

图5 子问题2电价收敛结果

Fig.5 Price convergence result of sub-problem 2

  综上，本文基于ADMM提出的微电网系统收益最大化子问题和利润分配子问题分布式求解算法，收敛性能良好并可以兼顾各主体隐私的保护。

  4.3 功率结果分析

  图6为计及碳交易和新能源不确定性的多微电网合作运行的电能交互结果。由图6可知，微电网1表现为缺电型微电网，体现在微电网1在08:00—12:00、15:00—24:00时段电能交互功率为负值，需从其他微电网购买电能，对应图5中微电网1议价为负值的情况。微电网3只在20:00—22:00时刻从微电网2购买少量电能，在其余时刻和微电网2共同提供多余电能给微电网1。通过微电网之间的电能交易，可以有效降低各自成本。

图6 电能交互结果

Fig.6 Electric energy interaction results

  图7为电价的交易结果。由图7可知，各时段微电网间制定的电能交易价格位于电网价格区间内，因而各微电网均能以低于电网购电价进行电能交互，从而可以有效降低成本。

图7 电价交易结果

Fig.7 Price trading result

  4.4 成本和收益分析

  为便于分析本文所提出的优化策略，设置3组场景。场景1为本文所提策略，多微电网合作运行中考虑碳交易机制与新能源不确定性。场景2考虑碳交易机制，但不考虑新能源不确定性。场景3为基础对照组，两者均不考虑。表2为场景1下微电网合作前后的成本与收益分析以及各项成本情况，其中碳排放情况在4.5节详细描述。表3为3组场景合作前后的成本对比情况。

表2 合作前后成本与收益分析

Table 2 Cost and revenue analysis before and after cooperation

表3 3组场景下成本对比分析

Table 3 Cost comparison analysis under three scenarios

  由表2可知，各微电网通过合作运行，可以有效降低自身运行成本，主要体现在合作后的购电成本和碳交易成本降低。碳交易成本为负值，表明各微电网因可再生能源发电充足，从碳交易平台分得的碳配额较大，可在碳交易平台出售剩余的碳配额获取收益。虽然合作后需求响应成本有了一定的提高，但因为微电网通过合作运行，增强了自身的需求响应，进一步减少了对配电网的依赖，总成本仍然得到降低。微电网2和3议价收益为正，表明微电网2和3在议价过程中有电能盈余，其可出售电能给微电网1获取收益，这一结果与图6的分析一致。结果表明，在本文所提策略下，各微电网通过合作运行可以降低对配电网的依赖，提高碳交易获得的收益，降低系统总运行成本。

  由表3可知，场景1相比于场景2，各微电网的成本均有不同程度的提升，其中微电网1增加最为明显，是因为场景1考虑了新能源的不确定性，各微电网的新能源实际出力有不同程度的降低，导致对配电网的依赖程度增强，成本增大，而微电网1由于新能源出力较大，导致新能源不确定性发生时，成本增幅较大。场景2与场景3相比，场景2各微电网的成本得到较大幅度的降低，是因为场景2考虑了碳交易机制，各微电网可以在碳交易平台出售多余的碳配额获取收益。结果表明，本文所提策略可以进行碳交易降低成本的同时，兼顾一定抵御不确定性风险的能力。

  4.5 碳交易情况分析

  表4为场景1下微电网的碳排放情况。由表4可知，各微电网合作运行可以有效减少碳排放量。而碳交易成本为负值表明各微电网因可再生能源发电充足，碳配额较大，可在碳交易市场中出售多余的碳配额获取收益。结果表明，微电网通过合作运行，可以有效降低碳排放量，提高碳交易获得的收益。

表4 碳排放情况分析

Table 4 Analysis of carbon emission

  表5为3组场景下合作后的碳交易情况对比分析。由表可知，场景1考虑了新能源出力的不确定性，导致碳交易成本有一定程度的增大，而场景3不考虑碳交易机制，不能在碳交易平台出售碳配额，因而碳交易成本为0。

表5 3组场景下碳交易情况分析

Table 5 Analysis of carbon trading under three scenarios

  4.6 新能源不确定性分析

  表6为不同新能源不确定性置信水平下的各微电网成本情况。由表6可知，随着置信水平的增大，各微电网成本不断增大，这表明在机会约束条件下，以牺牲成本的代价提高多微电网的鲁棒性。在实际应用中，可根据允许承受的风险程度选择适合的置信水平。

表6 新能源不确定性置信水平下微电网成本

Table 6 Analysis of microgrid cost under confidence level of renewable energy uncertainties

  05 结论

  随着“双碳”目标的提出以及新能源渗透率的不断提高，亟须建立计及碳交易机制与新能源不确定性的多主体协同优化调度方法，针对此问题，本文提出一种计及碳交易与新能源不确定性的多微电网合作运行优化策略。仿真结果表明，微电网通过协同运行，可以有效减少系统碳排放量，提高各主体运行效益并兼顾一定的鲁棒性，主要结论如下。

  1）依据ADMM方法提出的多微电网合作运行优化策略，各主体仅需交互有限的信息，收敛性能良好，可以有效保护各微电网隐私。

  2）与各微电网独立运行相比，微电网间通过合作共享，可以降低运行成本，实现自身帕累托收益最优和多微电网系统收益最优。

  3）引入碳交易机制的微电网协同运行可以有效减少系统的碳排放量，提高碳交易收益，促进新型电力系统低碳经济运行。

  4）本文采用机会约束方法处理多微电网协同运行过程中的新能源不确定性问题，可以有效提高多微电网系统应对不确定风险的能力。此外，随着新能源出力置信水平的增加，系统合作运行的成本会逐渐提高。

  5）本文考虑的是一个在碳交易机制和新能源不确定性影响下，多微电网日前协同优化运行问题，尚未考虑多微电网的实时优化问题，未来可以进一步考虑多微电网的日前-实时多时间尺度的优化运行。