本发明涉及新能源领域，具体涉及一种基于主从博弈的多微网系统优化控制方法。
背景技术：
1、随着光伏、风电等大量可再生能源接入电网，与储能设备相结合形成微电网，并与配电网产生深度互动，以及微电网数目的增加，多微网聚合商将在多微网的运行管理中扮演重要角色。如何实现多微网系统的优化配置成为本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于主从博弈的多微网系统优化控制方法。
2、第一方面，本发明实施例提供一种多微网系统优化控制方法，包括：
3、获取多微网聚合商向配电网购电的电价、多微网聚合商向各微网售电的电价，储能充电效率和储能放电效率、储能设备的储能容量；
4、基于多微网聚合商向配电网购电的电价、多微网聚合商向各微网售电的电价，储能充电效率和储能放电效率、储能设备的储能容量，利用预先得到的主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，得到均衡解；
5、基于所述均衡解配置多微网聚合商的电价制定策略和各微网的购售电策略；
6、其中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型是将预先构建的主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题得到的；所述主从博弈模型中，上层领导者为多微网聚合商，下层跟随者为多微网系统中的各微网，上层领导者与下层跟随者分别以自身利益最大化为目标进行主从博弈；所述均衡解包括多微网聚合商制定的微网购电的电价和售电的电价，多微网聚合商向配电网购电的功率和售电的功率，微网向多微网聚合商购电的功率和售电的功率，储能充电功率和储能放电功率，微网与多微网聚合商的交互功率，可再生能源实际消纳的功率。
7、在一些实现方式中，所述方法还包括：
8、构建主从博弈模型，所述主从博弈模型包括多微网聚合商电价优化模型和微网运行优化模型，所述多微网聚合商电价优化模型以多微网聚合商收益最大化为目标；所述微网运行优化模型以微网收益最大化为目标；
9、将所述主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型；
10、其中，所述将所述主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，包括：
11、应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题；
12、将转化为线性规划问题的微网运行优化模型与所述多微网聚合商电价优化模型合并，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型。
13、在一些实现方式中，所述多微网聚合商电价优化模型满足多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；在将转化为线性规划问题的微网运行优化模型与所述多微网聚合商电价优化模型合并，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型之前，所述方法还包括：
14、将多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束进行等价线性化的转化处理。
15、在一些实现方式中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，表达式如下：
16、
17、其中，n表示微网系统中的微网数目，i表示第i个微网，表示储能最大充电功率，t表示一个调度周期长度，t表示时刻，表示的拉格朗日因子，表示储能最大放电功率，表示的拉格朗日因子，soces,i,0表示储能设备调度周期的初始剩余容量，表示储能设备的最小剩余容量，表示的拉格朗日因子，表示储能设备的最大剩余容量，表示的拉格朗日因子，pdg,i,t表示可再生能源实际出力功率，表示pdg,i,t的拉格朗日因子，表示微网的最大售电功率，表示的拉格朗日因子，表示微网的最大购电功率，表示的拉格朗日因子，pload,i,t表示负荷功率，μeq,i,t表示pload,i,t的对偶变量，表示多微网聚合商向配电网购电的电价，表示多微网聚合商向配电网购电的功率，表示多微网聚合商售电的电价，表示多微网聚合商售电的功率，δt表示单位时间长度。
18、在一些实现方式中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型的约束条件包括：
19、多微网聚合商制定的微电网购电电价和售电电价的约束；
20、售电电价高于购电电价的约束；
21、多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；
22、微网与多微网聚合商的交互功率与微网的购售电功率的关系约束；
23、kkt条件所需满足的约束条件。
24、在一些实现方式中，应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题，包括：
25、构建拉格朗日函数，根据kkt条件分析微网运行优化模型需要满足的约束；
26、在电价给定的情况下，将微网运行优化模型松弛为线性规划问题，根据强对偶定理确定微网运行优化模型对应的线性规划问题的最优解与对偶问题的最优解一致。
27、在一些实现方式中，所述微网运行优化模型满足储能充放电状态互补约束和购售电状态互补约束，且所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束具有非凸特性；在所述应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题之前，还将所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束进行凸优化处理。
28、第二方面，本发明实施例提供一种多微网系统优化控制装置，包括：
29、获取模块，用于获取多微网聚合商向配电网购电的电价、多微网聚合商向各微网售电的电价，储能充电效率和储能放电效率、储能设备的储能容量；
30、求解模块，用于基于多微网聚合商向配电网购电的电价、多微网聚合商向各微网售电的电价，储能充电效率和储能放电效率、储能设备的储能容量，利用预先得到的主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，得到均衡解；
31、配置模块，用于基于所述均衡解配置多微网聚合商的电价制定策略和各微网的购售电策略；
32、其中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型是将预先构建的主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题得到的；所述主从博弈模型中，上层领导者为多微网聚合商，下层跟随者为多微网系统中的各微网，上层领导者与下层跟随者分别以自身利益最大化为目标进行主从博弈；所述均衡解包括多微网聚合商制定的微网购电的电价和售电的电价多微网聚合商向配电网购电的功率和售电的功率微网向多微网聚合商购电的功率和售电的功率储能充电功率和储能放电功率微网与多微网聚合商的交互功率可再生能源实际消纳的功率pdg,u。
33、在一些实现方式中，所述的多微网系统优化控制装置，还包括：
34、构建模块，用于构建主从博弈模型，所述主从博弈模型包括多微网聚合商电价优化模型和微网运行优化模型，所述多微网聚合商电价优化模型以多微网聚合商收益最大化为目标；所述微网运行优化模型以微网收益最大化为目标；
35、转化模块，用于将所述主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型；
36、其中，所述转化模块包括：
37、等效转化子模块，用于应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题；
38、合并子模块，用于将转化为线性规划问题的微网运行优化模型与所述多微网聚合商电价优化模型合并，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型。
39、在一些实现方式中，所述多微网聚合商电价优化模型满足多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；所述等效转化子模块还用于：将多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束进行等价线性化的转化处理。
40、在一些实现方式中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，表达式如下：
41、
42、其中，n表示微网系统中的微网数目，i表示第i个微网，表示储能最大充电功率，t表示一个调度周期长度，t表示时刻，表示的拉格朗日因子，表示储能最大放电功率，表示的拉格朗日因子，soces,i,0表示储能设备调度周期的初始剩余容量，表示储能设备的最小剩余容量，表示的拉格朗日因子，表示储能设备的最大剩余容量，表示的拉格朗日因子，pdg,i,t表示可再生能源实际出力功率，表示pdg,i,t的拉格朗日因子，表示微网的最大售电功率，表示的拉格朗日因子，表示微网的最大购电功率，表示的拉格朗日因子，pload,i,t表示负荷功率，μeq,i,t表示pload,i,t的对偶变量，表示多微网聚合商向配电网购电的电价，表示多微网聚合商向配电网购电的功率，表示多微网聚合商售电的电价，表示多微网聚合商售电的功率，δt表示单位时间长度。
43、在一些实现方式中，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型的约束条件包括：
44、多微网聚合商制定的微电网购电电价和售电电价的约束；
45、售电电价高于购电电价的约束；
46、多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；
47、微网与多微网聚合商的交互功率与微网的购售电功率的关系约束；
48、kkt条件所需满足的约束条件。
49、在一些实现方式中，所述等效转化子模块，用于：
50、构建拉格朗日函数，根据kkt条件分析微网运行优化模型需要满足的约束；
51、在电价给定的情况下，将微网运行优化模型松弛为线性规划问题，根据强对偶定理确定微网运行优化模型对应的线性规划问题的最优解与对偶问题的最优解一致。
52、在一些实现方式中，所述微网运行优化模型满足储能充放电状态互补约束和购售电状态互补约束，且所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束具有非凸特性；所述装置还包括：
53、优化模块，用于在所述应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题之前，将所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束进行凸优化处理。
54、第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如第一方面所述的方法。
55、第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
56、本发明的实施例至少能够带来如下有益效果：
57、本发明提供了多微网聚合商和多微网之间的互动框架，在上层多微网聚合商和下层多微网之间的一主多从的主从博弈模型中，多微网聚合商(领导者)和微网(跟随者)均以自身利益最大化为目标参与博弈，由于将主从博弈模型转化为混合整数线性规划问题，能够求解出单一优化问题的博弈均衡解，从而实现微网系统优化配置。
1.一种多微网系统优化控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，所述多微网聚合商电价优化模型满足多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；在将转化为线性规划问题的微网运行优化模型与所述多微网聚合商电价优化模型合并，得到所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，表达式如下：
5.根据权利要求1所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型的约束条件包括：
6.根据权利要求2所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题，包括：
7.根据权利要求2所述的多微网系统优化控制方法，其特征在于，所述微网运行优化模型满足储能充放电状态互补约束和购售电状态互补约束，且所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束具有非凸特性；在所述应用kkt条件对所述微网运行优化模型进行等效转化，将对所述微网运行优化模型转化为线性规划问题之前，还将所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束进行凸优化处理。
8.一种多微网系统优化控制装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求9所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，所述多微网聚合商电价优化模型满足多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束；所述等效转化子模块还用于：将多微网聚合商与配电网电量交互时的购售电功率约束进行等价线性化的转化处理。
11.根据权利要求9所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型，表达式如下：
12.根据权利要求9所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，所述主从博弈模型的等价混合整数线性规划模型的约束条件包括：
13.根据权利要求9所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，所述等效转化子模块，用于：
14.根据权利要求9所述的多微网系统优化控制装置，其特征在于，所述微网运行优化模型满足储能充放电状态互补约束和购售电状态互补约束，且所述储能充放电状态互补约束和所述购售电状态互补约束具有非凸特性；所述装置还包括：
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
16.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
