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user: 2. 园区综合能源系统建模 2.1. IESP框架 随着综合能源系统建设的不断推进，以及用户侧智能设备的不断普及，加之能源市场逐步开放的政策，用户侧参与综合能源系统的运行调度成为可能。因此，能源系统调度运行的参与主体从供能侧一方变为供能侧和用户侧两方共同参与，显然两方拥有各自的利益层次，供能侧以保障系统稳定运行为首要任务，兼顾调度经济性；用户侧则希望通过参与系统调度降低自身购能成本。 为清晰直接的描述上述关系，本文首先从市场层面构建IESP的框架结构，如图1。 图1. IESP的框架 在市场层面上IESP包含3个经济实体： 1) 能源供应商：外部能源市场中电能、天然气的购买者。 2) 园区运营商：整个园区的拥有者、运营者。其能够从上游能源供应商购买电、天然气能源，并向下游园区用户售卖电能、热能、冷能。可以运行调控园区内的光伏发电系统、太阳能聚光发热系统，以及所有能流耦合设备，包括CCHP机组、地源热泵系统，实现不同能源形式之间的转化，为用户提供多种能源需求。通过上述能量管理实现供给侧和需求侧的协同优化，提高各种能源的利用效率，促进光能就地消纳，并且能够获取差价利润 [ 10 ] [ 11 ]。 3) 园区用户：其需求类型包括电、热、冷负荷需求，分为可控负荷和不可控负荷。 图1为IESP框架。上述3个经济实体之间能够保证相互共享可靠的实时价格、需求、供应信息，这为园区运营商正确、高效的管理园区能源提供了基础。 2.2. 园区用户 园区用户的冷热电负荷通常可以分为以下两类：1) 不可转移到其他时间段的负荷，即刚性负荷(例如照明、夜晚的热水供应、夏季正午制冷)；2) 可以转移到其他时间段的负荷，即可转移负荷(例如电动汽车、夏季非正午时段的冷需求)。负荷的DR可分为价格型和激励型，由于激励型DR主要以相关政策为激励，机制不明晰，因此本文只考虑价格型IDR。价格型的IDR下，园区运营商通过在用能低谷时段适当降低能源价格，用能高峰时段适当抬高能源价格，来引导理性用户采取合理的用能方式(降低自身购能成本)，达到削峰填谷的效果。 2.2.1. 园区用户模型构建 园区夏季和冬季的冷、热负荷有较大的变化，但这对系统的运行调度不会产生根本性影响，为便于分析，本文将主要分析园区综合能源系统的夏季运行情况。在借鉴已有相关课题的论文使用的数据基础上，本文假设在夏季某典型日的任意时段内，价格型电、热、冷负荷分别占该时段原始负荷的20%、20%、20%。上述关系可由下式表示。 P t s u m m e r E f = 20 % × P t summerE (1) P t summerHf = 20 % × P t summerH (2) P t summerCf = 20 % × P t summerC (3) 其中， P t summerX 为原始夏季负荷， P t summerXf 为价格型可转移负荷，X可取E、H、C，分别代表电、热、冷。 园区用户的可控负荷的平移能够起到削峰填谷的作用。为了最小化用户的用能舒适度的损失，在一个典型日内其某种能源形式的可控负荷的平移量代数和应为零，或在一个典型日内其某种能源形式的总量并不改变。即将t时段的可控负荷等量转移到其他时段，依然满足用户用能需求。将由其他时段移动到t时段的可控负荷设为正值，由t时段移动到其他时段的可控负荷设为负值。上述关系可由下式表示。 ∑ t = 1 24 P t summerX = ∑ t = 1 24 P t summerXDR (4) P t summerXDR 是综合需求响应后的用户负荷。 2.2.2. 园区用户目标函数 园区用户的目标函数U可以表示为 min U = ∑ t = 1 24 c t e P t summerEDR Δ t + c t h P t summerHDR Δ t + c t c P t summerCDR Δ t (5) 其中， c t c 、 c t h 、 c t e 分别为当前园区用户接收到的，由园区运营商制定的冷、热、电价，U为当前园区用户的总购能成本。 c t c 、 c t h 、 c t e 对于园区用户层来说是固定不变的，因此该层规划是线性规划问题。 2.3. 园区运营商模型 2.3.1. 能流耦合设备模型 园区中包含光伏发电系统、CCHP机组、地源热泵系统、太阳能聚光发热系统(含热水型吸收式制冷机)。现分别对上述能流耦合设备进行建模。 通常情况下，这些能流耦合设备的能量转换效率会随其工况的改变而改变，但其效率变化波动较小。同时考虑到缺少相关详细数据，要精确的描述能量转换效率随运行工况的变化是比较困难的。因此本文将各个能流耦合设备的能量转换效率设为定值。 各个能流耦合设备的模型为 P t CCHPX = η CCHPg2X × P t CCHPg2X (6) P t CCHPg = P t CCHPg2E + P t CCHPg2H + P t CCHPg2C (7) P t g = P t CCHPg (8) P t GHPX = η GHPe2X × P t GHPe2X (9) P t GHPe = P t GHPe2C + P t GHPe2H (10) P t e = P t GHPe + P t eLD (11) P t SUNe = η SUNe P t SUN1 (12) P t SUNh = η SUNh P t SUN2h (13) P t SUNc = η SUNc P t SUN2c (14) 其中， P t CCHPg2X 为CCHP中输入的用于供电、热、冷的天然气功率； P t CCHPX 为CCHP中输出的电、热、冷功率； P t CCHPg 为CCHP中输入的总天然气功率； P t g 为园区运营商从能源供应商购进的总天然气功率； P t GHPe2X 为地源热泵输入的用于供热、冷的电功率； P t GHPH 为地源热泵输出的热、冷功率； P t GHPe 为地源热泵输入的总电功率； P t eLD 为直接用于用户用电需求的电功率； P t e 为园区运营商从能源供应商购进的总电功率； P t SUN1 为光伏板上接收到的光能； P t SUNe 为光伏发电量； P t SUN2h 、 P t SUN2c 为聚光集热系统接收到的用于制热、制冷的光能； P t SUNh 、 P t SUNc 为聚光集热系统的制热、制冷量； η CCHPg2X 分别为CCHP额定气转热、气转电、气转冷效率； η GHPe2X 为地源热泵额定电制热、电制冷效率； η SUNe 为光伏发电的电效率； η SUNh 为聚光集热的热效率； η SUNc 为聚光集热的冷效率。 能源耦合设备中不等式约束为 P t CCHPX < P max CCHPX (15) P t GHPX < P max GHPX (16) P t e < P max e (17) P t g < P max g (18) 其中， P max CCHPX 为CCHP输出的电、热、冷功率最大值； P max GHPX 为GHP输出的热、冷功率最大值； P max e 、 P max g 为园区运营商从能源供应商购入电能、天然气功率的最大值。 2.3.2. 电热冷价制定 将该园区系统作为一个孤立系统，不考虑其他供能系统的单位制冷、制热的能耗费用。因电价的初始值及波动范围已经确定，通过和电价进行类比，可以得出冷价、热价的基准值，热、冷价格在基准值附近波动。CCHP机组的额定发电功率、额定制热功率、额定制冷功率、气转电效率、气转热、气转冷效率已知。 有关电价的约束如下： ∑ t = 1 24 c t e < ∑ t = 1 24 c t e m (19) 其中， c t e m 由能源供应商制定的电价，该价格为能源供应商根据整个电力市场运行制定的价格。园区运营商制定的面向园区用户的电价，在一个典型日内的平均值，应该小于能源供应商制定的电价。否则，园区用户出于电价利润的考虑，将选择直接从上层电网购电 [ 12 ]。 热价基准值的计算公式如下： c t h m = c t e × p CCHPeN p CCHPhN (20) 冷价基准值的计算公式如下： c t c m = c t e × p CCHPeN p CCHPcN (21) 该定价方案，在系统配置确定的情况下，就能够通过电价计算出冷、热价的基准值，方法较为简便，通用性较高，缺点是计算出来的经济效益并不能反映真实的市场情况。但本文重点关注负荷需求响应，即用户对冷、热、电价的响应能力，与具体的价格关系不大。 2.3.3. 园区运营商目标函数 园区用户的目标函数O可以表示为 max O = ∑ t = 1 24 ( c t e P t summerE Δ t + c t h P t summerH Δ t + c t c P t summerC Δ t )     − ( c t S1 P t SUN1 Δ t + c t S2 P t SUN2 Δ t ) − ( c t e m P t e Δ t + c t g m P t g Δ t ) (22) 其中， c t S1 、 c t S2 分别为可再生能源所需要的设备运行维护费用。其中，O为当前园区运营商的总利润，即向园区用户售能赚取的利润与从能源供应商购能的成本、可再生能源设备运行维护费用之差。因为其中含有功率与价格两类变量的乘积，所以该层优化为非线性约束规划。 2.4. Stackelberg博弈模型 2.4.1. 博弈的概念 博弈即互动决策。博弈有3个主要要素：决策者、对抗者、策略。决策者：在博弈中率先做出决策的一方为决策者。其一般根据自身的情况、状态优先采取一种具有方向性的行动。对抗者：在博弈中做出的决策与决策者基本反面，并且其行动时滞后于决策者，是被动的。以两决策者为例，其主要思想是博弈双方在制定各自策略时，要考虑到对方可能的策略，以保证在对方策略下实现自身的目标最大化。 在本文模型中，园区运营商和园区用户是相互独立的利益主体。园区运营商通过从能源供应商购能，确定能流耦合设备的输入、输出功率，制定面向用户的能源售价，实现园区拥有者的利益最大化。园区用户根据园区运营商制定的能源价格，调整自身的负荷曲线，实现用户自身的购能成本最小化。因此，在园区运营商制定能源售价，考虑自身的收益的同时，还要计及园区用户的需求响应行为。即园区运营商和园区用户之间存有利益的博弈。 2.4.2. 主从博弈 本文的博弈双方为园区运营商和园区用户。运营商作为园区拥有者、管理者，有优先决定权，因此其为决策者，园区用户为对抗者。由于运营商和用户在做出策略时有先后顺序，即园区运营商制定面向用户的能源售价后，用户据此调整自身的用能策略；同时能够共享双方的信息，即运营商能准确获得用户负荷曲线，用户能准确获得能源售价。因此该博弈属于完全信息动态博弈。主从博弈中涉及到的领导者和跟随者可以很好地描述这种参与需求响应主体的关系。据此，本文采用主从博弈(Stackelberg博弈)方法进行分析。 在IESP的框架下，主从博弈的具体实现流程为：园区运营商制定面向用户的售电、售热、售冷价格 c t e 、 c t h 、 c t c ，并下发给用户；园区用户结合自身的生产、生活计划，依据接收到的电、热、冷价，以自身购能成本最小化为目标(式(5))，确定负荷曲线，并向运营商上报负荷曲线及各个时间段的可控负荷量 P t summerXf ；运营商接收到用户反馈信息后，以自身净收益(售能与购能差值)最大化为目标，重新制定电、热、冷价 c t e 、 c t h 、 c t c ，确定从电网、气网的购电量 P t e 和购气量 P t g 。并将更新的价格再次下发给用户。用户继续对自身的购能成本寻优，再次与运营商互动。这个互动过程可能是一次也可能是有限的若干次，一直持续到双方达到博弈均衡(本文中的博弈均衡即为运营商和用户都不能通过单独改变自身策略来增加收益)。 2.5. 求解问题及流程 主从博弈的下层为园区用户，用户的目标函数U是其从园区运营商购电、冷、热的总成本，以最小化为目标，是线性优化问题。可以表示为式(5)。主从博弈的上层为园区运营商，其目标函数O代表当前园区运营商的总利润，即向园区用户售能赚取的利润与从能源供应商购能的成本、可再生能源设备运行维护费用之差，以最大化为目标，是非线性优化问题。可以表示为式(22)。对于下层园区用户，其约束条件包括式(1)至式(4)。对于上层园区运营商，其约束为式(6)至式(21)。 由于上层园区运营商的优化是非线性优化，所以本文IESP优化调控问题为非线性优化问题。采用遗传算法求解。 上层算法主要包括如下步骤： 步骤1：输入园区用户的夏季典型日的原始电、热、冷负荷数据 P t summerX ，各个能流耦合设备的运行参数，园区运营商从能源供应商购电、购气价格。 步骤2：初始化种群p1。包括园区运营商制定的面向用户的售电、热、冷价格，各个能流耦合设备的输入功率。 步骤 3：园区运营商向园区用户下发电、热、冷价 c t e 、 c t h 、 c t c 。 步骤4：调用下层算法，园区用户结合自身的生产、生活计划，依据接收到的电、热、冷价，以自身购能成本最小化为目标进行寻优，确定负荷曲线，并向运营商上报负荷曲线及各个时间段的可控负荷量 P t summerXf 。园区运营商计算当前的收益A。 步骤5：进行交叉、变异，形成新的种群p2。 步骤6：重复步骤4，园区运营商计算当前的收益B。若B > A，则令p1 = p2，A = B，然后跳转至步骤4；否则判断是否满足迭代结束要求，若满足，则博弈结束，否则跳转至步骤5。 下层算法主要包括如下步骤： 步骤1：接收来自上层算法园区运营商下发的电、热、冷价 c t e 、 c t h 、 c t c 。 步骤2：利用线性规划求解方法求解园区用户的效益，确定电、热、冷负荷曲线，并向运营商上报热、电、冷负荷曲线及各个时间段的可控负荷量 P t summerXf 。