基于需求响应与Stackelberg博弈的小区综合能源系统优化调度

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24144

摘要/Abstract

摘要：

目的随着需求侧响应资源的不断增长，传统的能源调度模式难以满足新能源大量接入的系统需求。为实现小区内多种能源的合理调配，提出了一种基于用户需求侧响应的能源交易策略，旨在优化智能小区内能源的调度。方法针对含多栋楼宇的居民小区，对其中的分布式光伏、储能设备和柔性负荷进行统一调配，并根据小区运营商和用户负荷聚合商的定价交互，采用Stackelberg博弈建立两阶段调度优化模型。结果算例仿真模拟结果显示，相比传统的以热定电策略，所提模型可以降低40.22%的运行成本，提高22.57%的光伏消纳水平；相比传统的最优运行成本策略，所提模型可以降低29.66%的运行成本，提高6.78%的光伏消纳水平。结论所设计的策略在实现公平利益分配、缓解电力波动、灵活应对调度高峰需求、加强新能源整合及确保电网运行安全方面具有良好效果。

关键词: 可再生能源, 综合能源系统, 需求侧响应, Stackelberg博弈, 能源交易, 调度策略, 智能小区, 功率互济

Abstract:

Objectives With the continuous growth of demand-side response resources, traditional energy scheduling models struggle to meet the system requirements of high penetration levels of renewable energy. To achieve the rational allocation of multiple energy sources within a community, this study proposes an energy trading strategy based on demand-side response from users, aiming to optimize energy scheduling in smart community. Methods For a residential community with multiple buildings, this study coordinates distributed photovoltaics, energy storage systems, and flexible loads. A two-stage scheduling optimization model is established using the Stackelberg game framework based on pricing interactions between community operators and user load aggregators. Results Simulation results show that, compared to the traditional heat-determined power strategy, the proposed model reduces operational costs by 40.22% and increases photovoltaic utilization by 22.57%. Compared to the conventional cost-optimal operation strategy, the proposed model results in a 29.66% reduction in operational costs and a 6.78% increase in photovoltaic utilization. Conclusions The proposed strategy demonstrates excellent performance in achieving equitable benefit distribution, mitigating power fluctuations, flexibly meeting peak-load demands, enhancing renewable energy integration, and ensuring grid operational security.

Key words: renewable energy, integrated energy system, demand-side response, Stackelberg game, energy trading, scheduling strategy, smart community, power mutual support

中图分类号:

TK 01

侯朗博, 孙昊, 陈衡, 高悦. 基于需求响应与Stackelberg博弈的小区综合能源系统优化调度[J]. 发电技术, 2025, 46(2): 219-230.

Langbo HOU, Hao SUN, Heng CHEN, Yue GAO. Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(2): 219-230.

图/表 10

图1 智能小区综合能源系统示意图

Fig. 1 Schematic diagram of integrated energy system in smart community

图2 系统能源交易网络图

Fig. 2 System energy trading network

图3 含3个楼宇接入的小区网络结构图

Fig. 3 Diagram of community network structure with three connected buildings

表1 系统设备相关参数

Tab. 1 Relevant parameters of system equipment

参数	数值
天然气单位热值价格/[元/(kW⋅h)]	0.25
微型燃气轮机容量/kW	100
微型燃气轮机散热损失率	0.05
微型燃气轮机制热系数	0.92
微型燃气轮机发电效率	0.37
储能电池最大充电率	0.20
储能电池最大放电率	0.40
储能电池充放电效率	0.95
储能电池容量/(kW⋅h)	240

图4 楼宇初始电、热负荷以及光伏预测功率

Fig. 4 Initial electrical and thermal loads and photovoltaic forecast power of buildings

图5 策略1的功率分配情况

Fig. 5 Power distribution under strategy 1

图6 策略2的功率分配情况

Fig. 6 Power distribution under strategy 2

图7 小区运营商制定的电价与热价

Fig. 7 Electricity and heat prices set by community operators

图8 策略3的功率分配情况

Fig. 8 Power distribution under strategy 3

图9 3种策略结果对比

Fig. 9 Comparison of results under three strategies

参考文献 40

1	许洪华，邵桂萍，鄂春良，等．我国未来能源系统及能源转型现实路径研究[J]．发电技术，2023，44(4)：484-491． doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.23002
	XU H H， SHAO G P， E C L，et al ．Research on China’s future energy system and the realistic path of energy transformation[J]．Power Generation Technology，2023，44(4)：484-491． doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.23002
2	崔茗莉，冯天天，刘利利．双碳目标下区块链与可再生能源的融合发展研究[J]．智慧电力，2024，52(2)：17-24．
	CUI M L， FENG T T， LIU L L ．Integration and development of blockchain and renewable energy under double carbon target[J]．Smart Power，2024，52(2)：17-24．
3	张雷，刘琦，赵晓丽，等．电力需求增长和负荷灵活性提升视角下的风光资源密集地区可再生能源消纳研究[J]．全球能源互联网，2024，7(4)：454-462．
	ZHANG L， LIU Q， ZHAO X L，et al ．Research on renewable energy penetration in wind and solar resource-intensive areas from the perspective of power demand growth and load flexibility enhancement[J]．Journal of Global Energy Interconnection，2024，7(4)：454-462．
4	张力菠，吴一锴，王群伟．考虑碳中和目标与成本优化的可再生能源大规模发展规划[J]．广东电力，2023，36(7)：31-39．
	ZHANG L B， WU Y K， WANG Q W ．Large-scale development of renewable energy in consideration of carbon neutrality and cost optimization[J]．Guangdong Electric Power，2023，36(7)：31-39．
5	彭道刚，税纪钧，王丹豪，等．“双碳”背景下虚拟电厂研究综述[J]．发电技术，2023，44(5)：602-615．
	PENG D G， SHUI J J， WANG D H，et al ．Review of virtual power plant under the background of “dual carbon”[J]．Power Generation Technology，2023，44(5)：602-615．
6	文云峰，郭创新，郭剑波，等．多区互联电力系统的分散协调风险调度方法[J]．中国电机工程学报，2015，35(14)：3724-3733．
	WEN Y F， GUO C X， GUO J B，et al ．Coordinated decentralized risk-based dispatch of multi-area interconnected power systems[J]．Proceedings of the CSEE，2015，35(14)：3724-3733．
7	许中阳，宋晓通．含高比例清洁能源的微电网多目标优化调度策略[J]．分布式能源，2023，8(2)：19-25．
	XU Z Y， SONG X T ．Multi-objective optimal scheduling strategy for microgrid with high permeability clean energy[J]．Distributed Energy，2023，8(2)：19-25．
8	王鹤，刘子悦，边竞，等．面向高比例分布式能源接入的输配网两阶段风险调度研究[J]．电网与清洁能源，2024，40(1)：119-129．
	WANG H， LIU Z Y， BIAN J，et al ．Research on two-stage risk scheduling for transmission and distribution power grids with high proportion of distributed energy access[J]．Power System and Clean Energy，2024，40(1)：119-129．
9	林顺富，张琪，沈运帷，等．面向灵活爬坡服务的高比例新能源电力系统可调节资源优化调度模型[J]．电力系统保护与控制，2024，52(2)：90-100．
	LIN S F， ZHANG Q， SHEN Y W，et al ．Optimal dispatch model of adjustable resources in a power system with high proportion of renewable energy for flexible ramping product[J]．Power System Protection and Control，2024，52(2)：90-100．
10	程杉，傅桐，李沣洋，等．含高渗透可再生能源的配电网灵活性供需协同规划[J]．电力系统保护与控制，2023，51(22)：1-12．
	CHENG S， FU T， LI F Y，et al ．Flexible supply demand collaborative planning for distribution networks with high penetration of renewable energy[J]．Power System Protection and Control，2023，51(22)：1-12．
11	张宁，朱昊，杨凌霄，等．考虑可再生能源消纳的多能互补虚拟电厂优化调度策略[J]．发电技术，2023，44(5)：625-633．
	ZHANG N， ZHU H， YANG L X，et al ．Optimal scheduling strategy of multi-energy complementary virtual power plant considering renewable energy consumption[J]．Power Generation Technology，2023，44(5)：625-633．
12	魏子强，温鹏，梁志，等．计及需求响应比例的园区综合能源系统低碳经济调度方法[J]．太阳能学报，2023，44(10)：38-45．
	WEI Z Q， WEN P， LIANG Z，et al ．Low carbon economic dispatching method of park integrated energy system considering proportion of demand response[J]．Acta Energiae Solaris Sinica，2023，44(10)：38-45．
13	徐涛，王樊云．电力需求响应实施现状综述及展望[J]．分布式能源，2024，9(3)：1-11．
	XU T， WANG F Y ．Review and prospect of power demand response implementation[J]．Distributed Energy，2024，9(3)：1-11．
14	陈湘元，吴公平，龙卓，等．考虑源荷不确定性及用户侧需求响应的综合能源系统多时间尺度优化调度[J]．电力科学与技术学报，2024，39(3)：217-227．
	CHEN X Y， WU G P， LONG Z，et al ．Multi-time scale optimal dispatch of integrated energy systems considering source-load uncertainty and user-side demand response[J]．Journal of Electric Power Science and Technology，2024，39(3)：217-227．
15	吴艳娟，张亦炫，王云亮．计及多重需求响应的综合能源系统多时间尺度低碳运行[J]．电力工程技术，2024，43(2)：21-32．
	WU Y J， ZHANG Y X， WANG Y L ．Multi-time scale low carbon operation integrated energy system considering multiple integrated demand responses[J]．Electric Power Engineering Technology，2024，43(2)：21-32．
16	晏鸣宇，王玲玲，滕飞，等．面向分布式能源的可交易能源市场研究综述与展望[J]．电力系统自动化，2023，47(18)：33-48．
	YAN M Y， WANG L L， TENG F，et al ．Review and prospect of transactive energy market for distributed energy resources[J]．Automation of Electric Power Systems，2023，47(18)：33-48．
17	朱丹丹，贾勇勇，周前．考虑负荷聚合商资源灵活度的荷源协调优化调度方法[J]．浙江电力，2024，43(4)：12-20．
	ZHU D D， JIA Y Y， ZHOU Q ．A load-source coordinated scheduling method based on resource flexibility of load aggregators[J]．Zhejiang Electric Power，2024，43(4)：12-20．
18	王秀慧，赵浩辰，谭忠富．计及负荷聚合商的综合能源系统双层主从博弈运行优化[J]．可再生能源，2023，41(11)：1554-1562．
	WANG X H， ZHAO H C， TAN Z F ．Optimization study of integrated energy system hierarchical Stackelberg game operation with load aggregator[J]．Renewable Energy Resources，2023，41(11)：1554-1562．
19	朱永灿，石琳，褚夏永，等．面向负荷聚合商的工业用户调峰潜力评估方法研究[J]．广东电力，2023，36(9)：17-25．
	ZHU Y C， SHI L， CHU X Y，et al ．Research on peaking potential evaluation method of industrial enterprises for load aggregators[J]．Guangdong Electric Power，2023，36(9)：17-25．
20	陈彦奇，刘康祥，赵鑫，等．基于阶梯型碳交易机制的综合能源系统低碳经济调度[J]．动力工程学报，2023，43(7)：901-909．
	CHEN Y Q， LIU K X， ZHAO X，et al ．Low-carbon economic dispatch of integrated energy system based on ladder-type carbon trading mechanism[J]．Journal of Chinese Society of Power Engineering，2023，43(7)：901-909．
21	梅文卿，刘晓峰，王嘉诚，等．基于势博弈的负荷聚合商日前市场动态定价模型[J]．综合智慧能源，2023，45(11)：62-69．
	MEI W Q， LIU X F， WANG J C，et al ．A day-ahead market pricing model for load aggregators based on potential game[J]．Integrated Intelligent Energy，2023，45(11)：62-69．
22	BARONE G， BUONOMANO A， FORZANO C，et al ．The role of energy communities in electricity grid balancing：a flexible tool for smart grid power distribution optimization[J]．Renewable and Sustainable Energy Reviews，2023，187：113742． doi:10.1016/j.rser.2023.113742
23	CHREIM B， ESSEGHIR M， MERGHEM-BOULAHIA L ．Energy management in residential communities with shared storage based on multi-agent systems：application to smart grids[J]．Engineering Applications of Artificial Intelligence，2023，126：106886． doi:10.1016/j.engappai.2023.106886
24	CERNA F V， POURAKBARI-KASMAEI M， BARROS R G，et al ．Optimal operating scheme of neighborhood energy storage communities to improve power grid performance in smart cities[J]．Applied Energy，2023，331：120411． doi:10.1016/j.apenergy.2022.120411
25	朱浩昊，朱继忠，李盛林，等．基于Benders分解和纳什议价的分布式热电联合优化调度[J]．电工技术学报，2023，38(21)：5808-5820．
	ZHU H H， ZHU J Z， LI S L，et al ．Distributed combined heat and power optimal scheduling based on benders decomposition and Nash bargaining[J]．Transactions of China Electrotechnical Society，2023，38(21)：5808-5820．
26	LU S， GU W， ZHOU S Y，et al ．High-resolution modeling and decentralized dispatch of heat and electricity integrated energy system[J]．IEEE Transactions on Sustainable Energy，2020，11(3)：1451-1463． doi:10.1109/tste.2019.2927637
27	李咸善，李晨杰，张磊．氢耦合区域综合能源系统集群双层博弈随机优化调度策略[J]．电力自动化设备，2023，43(12)：238-247．
	LI X S， LI C J， ZHANG L ．Dispatching strategy of hydrogen-coupled regional integrated energy system cluster based on two-level game stochastic optimization[J]．Electric Power Automation Equipment，2023，43(12)：238-247．
28	丁衡，胡慧，曹越，等．基于改进灰狼算法的热电联供系统负荷优化分配策略研究[J]．动力工程学报，2023，43(11)：1515-1522．
	DING H， HU H， CAO Y，et al ．Research on load optimal distribution strategy of combined heat and power system based on improved gray wolf algorithm[J]．Journal of Chinese Society of Power Engineering，2023，43(11)：1515-1522．
29	杨畅，李正烁，薛屹洵，等．基于双步投影算法的多区域互联电热综合能源系统的三层分布式可信分布鲁棒优化调度[J/OL]．中国电机工程学报，2023：1-14．(2023-12-04)．．
	YANG C， LI Z S， XUE Y X，et al ．Three-layer distributed credible distributed robust optimal scheduling of multi-area interconnected electrothermal integrated energy system based on two-step projection algorithm[J/OL]．China Industrial Economics，2023：1-14．(2023-12-04)．．
30	王晓鹰，徐婧，杨兆宇，等．考虑碳排放的孤岛综合能源系统多目标规划优化[J]．热力发电，2023，52(10)：129-137．
	WANG X Y， XU J， YANG Z Y，et al ．Research on multi-objective planning optimization of islanded integrated energy system concerning carbon emissions[J]．Thermal Power Generation，2023，52(10)：129-137．
31	杨旭英，周明，李庚银．智能电网下需求响应机理分析与建模综述[J]．电网技术，2016，40(1)：220-226．
	YANG X Y， ZHOU M， LI G Y ．Survey on demand response mechanism and modeling in smart grid[J]．Power System Technology，2016，40(1)：220-226．
32	傅质馨，李紫嫣，朱俊澎，等．“双碳”目标下需求侧管理机制研究综述及展望[J]．电力信息与通信技术，2023，21(2)：1-12．
	FU Z X， LI Z Y， ZHU J P，et al ．Overview and prospect of demand side management mechanism under “dual carbon” goal[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2023，21(2)：1-12．
33	李金超，鹿世强，兰心怡，等．计及需求响应动态特性的分布式智能电网运行优化方法研究[J]．电网与清洁能源，2024，40(8)：103-111．
	LI J C， LU S Q， LAN X Y，et al ．Research on optimization of distributed smart grid operation considering dynamic characteristics of demand response[J]．Power System and Clean Energy，2024，40(8)：103-111．
34	陈正建，张清，李世友，等．智能楼宇场景下能量流运行优化调度[J]．节能技术，2021，39(6)：551-555．
	CHEN Z J， ZHANG Q， LI S Y，et al ．Optimal scheduling of energy flow operation in intelligent building scenario[J]．Energy Conservation Technology，2021，39(6)：551-555．
35	易文飞，张潼，岳东，等．考虑不确定性的楼宇综合能源系统日前调度[J]．电力工程技术，2024，43(4)：166-176．
	YI W F， ZHANG T， YUE D，et al ．Day-ahead scheduling of building integrated energy system considering uncertainty[J]．Electric Power Engineering Technology，2024，43(4)：166-176．
36	胥栋，李逸超，李赟，等．基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法[J]．浙江电力，2024，43(2)：126-136．
	XU D， LI Y C， LI Y，et al ．A low-carbon scheduling method for multi-energy flow buildings based on deep reinforcement learning[J]．Zhejiang Electric Power，2024，43(2)：126-136．
37	程杉，陈诺，徐建宇，等．考虑综合需求响应的楼宇综合能源系统能量管理优化[J]．电力工程技术，2023，42(2)：40-47．
	CHENG S， CHEN N， XU J Y，et al ．Optimal energy management of residential integrated energy system with consideration of integrated demand response[J]．Electric Power Engineering Technology，2023，42(2)：40-47．
38	吴界辰，艾欣，张艳，等．配售分离环境下高比例分布式能源园区电能日前优化调度[J]．电网技术，2018，42(6)：1709-1719．
	WU J C， AI X， ZHANG Y，et al ．Day-ahead optimal scheduling for high penetration of distributed energy resources in community under separated distribution and retail operational environment[J]．Power System Technology，2018，42(6)：1709-1719．
39	李咸善，方子健，李飞，等．含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度[J]．中国电机工程学报，2022，42(18)：6611-6625．
	LI X S， FANG Z J， LI F，et al ．Game-based optimal dispatching strategy for distribution network with multiple microgrids leasing shared energy storage[J]．Proceedings of the CSEE，2022，42(18)：6611-6625．
40	赵鑫，郑文禹，侯智华，等．基于粒子群优化算法的多能互补系统经济调度研究[J]．华电技术，2021，43(4)：14-20．
	ZHAO X， ZHENG W Y， HOU Z H，et al ．Research on economic dispatch of multi-energy complementary system based on Particle Swarm Optimization[J]．Huadian Technology，2021，43(4)：14-20．

[1]	侯慧, 王燕, 刘超, 张炜, 周杨珺, LI Zhengmao, 李正天, 林湘宁. 抽水蓄能灰启动下冷热电互补综合能源系统优化调度[J]. 发电技术, 2025, 46(2): 209-218.
[2]	胡山鹰, 金涌, 张臻烨. 发展新质生产力，实现碳中和[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 1-8.
[3]	兰国芹, 陆烨, 阚严生, 张继广, 王欢欢, 钟芳, 王承才, 肖黎明, 王照阳. 综合能源服务发展趋势与对策研究[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 19-30.
[4]	涂伟权, 李辉, 万铮. 基于组合相关系数的综合能源系统多元负荷短期预测研究[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 9-18.
[5]	张立栋, 铁浩, 刘惠文, 李钦伟, 田文鑫, 赵秀勇, 常子涵. 风力机偏航对尾迹演化影响的实验研究[J]. 发电技术, 2024, 45(6): 1153-1162.
[6]	王宇绅, 陈皓勇, 黄宇翔, 吴晓彬, 朱彦瑾, 张健彬. 多重不确定性下的虚拟电厂参与电能量和需求响应市场鲁棒优化调度策略[J]. 发电技术, 2024, 45(6): 1173-1185.
[7]	李文, 卜凡鹏, 张潇桐, 杨创东, 张静. 基于典型商业运营模式的含电-氢混合储能微电网系统优化运行方法[J]. 发电技术, 2024, 45(6): 1186-1200.
[8]	吴任博, 黄奕俊. 高比例可再生能源接入下含自愈性能的分布式配电网重构策略研究[J]. 发电技术, 2024, 45(5): 975-982.
[9]	胡程平, 范明, 刘艾旺, 施云辉. 考虑云储能的多区互联综合能源系统规划[J]. 发电技术, 2024, 45(4): 641-650.
[10]	赵振宇, 包格日乐图, 李炘薪. 基于信息间隙决策理论的含碳捕集-电转气综合能源系统优化调度[J]. 发电技术, 2024, 45(4): 651-665.
[11]	王伟杰, 曾鑫洁, 徐远途, 李书仪, 阮灿华, 童宁, 武小梅. 基于正序突变量相轨迹辨识的可再生能源配电网电流保护[J]. 发电技术, 2024, 45(4): 753-764.
[12]	彭道刚, 税纪钧, 王丹豪, 赵慧荣. “双碳”背景下虚拟电厂研究综述[J]. 发电技术, 2023, 44(5): 602-615.
[13]	张宁, 朱昊, 杨凌霄, 胡存刚. 考虑可再生能源消纳的多能互补虚拟电厂优化调度策略[J]. 发电技术, 2023, 44(5): 625-633.
[14]	兰宇, 龙妍, 张哲豪, 阮金港. 可再生能源制氢跨省供应的技术经济可行性研究[J]. 发电技术, 2023, 44(4): 473-483.
[15]	许洪华, 邵桂萍, 鄂春良, 郭金东. 我国未来能源系统及能源转型现实路径研究[J]. 发电技术, 2023, 44(4): 484-491.