应对微网群大规模接入的互联互动新方案及关键技术

　　目前，针对直流系统或交流系统单独的电压协调控制的相关研究较为成熟，但由于交直流混联微网群配电系统存在多端的交直流耦合，采用单独的交流电压控制将忽略直流电压这一重要运行参量的动态变化，无法保证电压协同控制过程中的直流系统稳定性;而单独的直流电压控制无法完成复杂的交流多端电压协同调节。针对多端电压的协同控制问题，相关的分析与控制方法比较缺乏，需要进行进一步深入探索。

　　2 微网群互动新方案及关键技术

　　近年来随着智能电网的不断发展，微网参与需求侧互动能力逐渐被发掘，微网自身含有发电装置、储能装置，甚至也包括电动汽车充电站等，同时自动化和智能化水平也较高，与普通用户相比，能够以一个整体组织内部电力生产、传输、交易及使用来深度参与需求响应，既可以向电网购电，也可以向电网售电，这意味其更有能力通过价格信号、激励等，来改变其短期和长期电力消费模式，能够对电力需求侧市场能够产生重大影响。但是由于微网建设仍以示范为主，分布零星，目前尚无法在需求侧发挥重要作用。在微网互联等解决方案推动微网大规模发展后，微网将不仅能够通过响应价格信号(分时电价，实时电价，尖峰电价)或激励信号(直接负荷控制，可中断/可削减负荷)为电网有偿提供调频调峰等辅助服务[46]，并且微网集群如果容量满足电力市场准入条件，即可以更为主动的竞价方式直接参与市场竞争，经过供需双方博弈达到系统出清价格[47-48]。这一方式下，微网以微网群的方式参与电力市场调节的手段更为灵活，有助于形成公平合理的市场电价及实现资源的优化配置，但相关的发电商市场分配问题也更加复杂。本章将针对上述 2种主要的大规模微网与电网互动形式对国内外相关研究进行介绍与总结。

　　2.1 实时电价下微网与电网间互动机制及关键技术

　　当微网只作为单纯的价格接受者时，其通过智能电表获取实时电价信息，据此调整内部电能生产与使用，进行自动响应，价格信号的激励作用体现在计入需求弹性的机组经济调度、网络最优潮流等模型中。相关研究讨论了时变电价下含多分布式电源与储能的微网系统在并网运行时的经济调度问题;文献[51]进一步建立了含热泵、电冰箱、补燃锅炉等装置的多能源系统在实时电价下的黑盒响应模型，多类冷热电联供机组的协调运行提高了系统调度弹性，能够在不影响终端用户舒适度的前提下实现经济运行;由于微网中的可再生能源机组出力、负荷与未来电价具有不确定性，微网的自调度问题实际上是一个随机规划问题，文献[52-54]分别采用模型预测控制，机会约束规划与场景生成–简化的等价转换方法制定微网最优调度计划，克服了随机因素带来的潜在风险;为充分调动微网内大量闲置负荷资源参与电网优化运行，文献[55-57]依据需求弹性将负荷划分为固定负荷，可平移负荷，可削减负荷与随机负荷等类型，并模拟了实时电价引导下弹性负荷在时域上的转移与减载行为对于平抑风光波动与削峰填谷的作用;作为一类新兴的负荷侧资源，电动汽车近年来迅速发展，文献[58-60]提出将电动汽车接入微网后再并网运行，在这一模式下，一方面电动汽车可以依据实时电价等控制信号灵活发挥其负荷与储能的双重特性，为电网及微网提供调频备用等辅助服务，提高电力系统运行的可靠性与经济性;另一方面电动汽车在并网时间和频率上的随机性与不可预测性也由微网自调度优化过程得到中和，从而降低其频繁充放电对电网的冲击和对电能质量的影响，因此将电动汽车以微网形式集成后入网是发挥其效能的最有效方式。

　　上述工作从不同角度研究了微网与电网互动过程中，作为被引导方的微网对于上层电网施加的价格信号或激励手段做出的最优响应。整体来看，实时电价下的微网与电网互动问题的实质仍然是微网经济自调度。而微网系统内的电源与负荷成分复杂，甚至同时含有热、电、氢等多类能源且存在能源耦合，在结合系统潮流约束及扩大微网规模后问题将进一步复杂化。因此，当微网以较为被动的需求侧价格接受者角色参与电网调度时，如何准确描述微网在给定外部激励下表现出的需求弹性并进行有效的风险管理，是实时电价下微网与电网互动研究的关键与难点。

　　2.2 市场竞价下的微网群互动机制及关键技术

　　当配电网中微网渗透率较高时，由临近微网构成的区域微网群，将对现有电力市场交易模式产生影响。考虑微网群参与竞价的电力市场结构如图 3所示。一方面，微网个体之间可以就近交换功率，在微网群内形成内部交易市场;另一方面，微网群可以通过聚合代理的方式[61]与上层配电网进行能量交易，此时微网群的市场力足以影响市场电价，聚合代理与其他市场参与者之间存在复杂的竞争关系。

　　针对多微网形成的微网群内部交易市场，文献[62-63]建立了由多电微网与少电微网同时报价的双边多轮竞价模型， 2 者基于前期交易数据智能更新报价，由市场总代理完成供求匹配;同时在微网个体的自调度模型中加入需求弹性，依据用户参与需求响应的频率和响应贡献度设置调度优先级，利用负荷的可转移特性降低系统峰荷与少电微网的购电成本，实现了多微网间的能量互补。然而在市场环境下，微网个体实行自主控制，自主管理，其经济目标相互独立，承担同一角色的微网之间往往存在利益冲突， 因此多微网交易中的竞争现象不可忽略[64]。

　　有研究提出采用博弈论研究多微网系统的交易模式，在给定的交易规则下建立了多电微网的非合作博弈模型，证明其存在纳什均衡，且该均衡解不受风光发电成本，政府补贴与配电网平均发电成本等外部因素的影响;考虑微网中的清洁能源具有较大的随机性，区域微网群联动交易是 1 个不完全信息博弈过程，文献[66]提出基于最大投标风险承受比例的电量与基于最小用电成本的电价投标策略，并模拟了多微网在自由交易环境下的多轮博弈过程，博弈结果表明，经过一定程度的学习与竞争，各微网能够确定各自的最优发电量与报价，系统最终达到均衡稳定状态。

　　当微网群参与配电网等级的电力市场竞价时，由于微网群发电具有分布性广以及类型多样化的特点，传统的市场交易机制需要改变[67]。在这一背景下，许多研究提出将多代理系统(multi-agent system,MAS)应用于涵盖微网的电力交易市场中[68-69]。多代理系统的主要思路为将复杂的大规模系统划分成若干具有自治能力，但又相互联系的子系统，通过子系统各自的智能优化达到系统总体的协调运行，以实现分布式环境下数据、控制与资源的综合利用，提高系统的运算效率[70]。多代理系统中代理个体的高度自主性与交互性，较好地拟合了分布式发电单元及微网主体既具有独立性又需要协同配合的特点，因此多代理系统可以更好地适应电力市场向开放化与分布化发展的需求。

　　基于多代理系统的思想，文献[71]引入微网聚合代理的商业模式，提出建立两层电力市场模型：

　　在上层配网级电力市场中，由微网聚合代理与市场交换报价和发电量等信息;在底层微网聚合体内部，每个微网在给定价格激励下作为独立的代理个体进行自调度优化，聚合代理负责微网响应量的汇总与传递，市场以此为依据更新报价，直至达到供需平衡;文献[72]验证了上述重复报价机制的收敛性;文献[73]考虑了上层电力市场中微网代理与其他发电公司代理之间的关联性：根据量价微增原理，微网代理在某一竞价阶段的最优出力是其他竞争者出力总和的函数;同时将多代理模型进一步细化，给出了微网内部元件级代理的数学模型;为充分刻画市场竞价者的博弈行为，文献[74]在上述研究的基础上，采取概率手段描述属于不完全信息的竞争对手的发电成本，建立了完全但不完美信息博弈模型，所得纳什均衡解为微网的策略性报价与经济运行提供了一定的理论依据。

　　综上所述，考虑到微网群中各类型微网繁多，可控程度不同且运行模式多样化等因素，在多微网互联互动构成的电力交易市场中，具有高度自治能力的微网个体，其竞价行为具有更强的主观性与智能性，微网之间、微网代理与其他发电公司及电力用户之间的竞争与协作关系也更为复杂。因此，如何在兼顾稳定性与经济性的基础上对微网的竞价博弈行为进行精确建模，以实现微网个体的效益最优与系统整体的协调控制，应是未来针对多微网系统竞价互动开展深入研究的重点方向。