計及用戶用能行為的綜合能源微網運營商與負荷聚合商主從博弈策略

李振坤，劉乾，郭維一，張智泉

(上海電力大學電氣工程學院，上海200090)

0 引言

能源危機和環境污染的雙重壓力促使現有能源消費模式必須進行改革轉型。為實現“30·60”雙碳目標，傳統的微電網逐步發展為綜合能源微網[1-3]。綜合能源微網由于集供電、供熱和供冷于一體，通過多能互補及能源的梯級利用，可提高能源利用率并減少環境污染[4-5]。對綜合能源微網的優化運行研究并提升系統整體的經濟性，成為綜合能源系統發展的核心問題。

傳統電力需求側響應包括價格型需求響應和激勵型需求響應，主要通過電價的改變或某種激勵手段刺激用戶改變用能習慣，對電負荷進行轉移和削減，優化用戶的負荷曲線，達到削峰填谷、促進能源消納等目的[6]。但是，單一的電力需求響應往往達不到較好的效果。隨著能源形式的多樣性發展以及電轉技術的改進，用戶的用能習慣也發生改變。用戶利用電轉設備以及能源耦合設備可以實現冷熱電多種能源形式的利用，實現用戶側的多能互補和能源替代。

綜合能源微網利用能源轉換設備實現用戶多種能源形式的用能需求，利用能源耦合特性優化設備出力能夠有效降低供能成本，提高系統經濟收益[7]。目前針對綜合能源微網如何提升經濟性的研究已經有很多，文獻[8]考慮了冷熱電氣等能源在時間尺度上面的差異，提出了考慮多時間尺度動態時間間隔的雙層模型預測控制(model predictive control，MPC)滾動優化調度方法；文獻[9]研究園區綜合能源系統接入配網，建立了以綜合成本最小為目標的綜合能源系統與主動配電網協調調度模型；文獻[10]考慮了新能源出力的不確定性，提出了計及光伏出力不確定性的氫能綜合能源系統經濟運行策略；上述文獻從系統供能側的不同方面研究如何提高綜合能源系統的經濟性。

另一方面，隨著需求側響應技術與終端能量管理技術的發展與應用，用戶側的用能優化管理也會使得系統的經濟性得到改善[11]。文獻[12]將柔性負荷引入需求側管理，建立了綜合能源系統源-荷互動的多目標優化調度模型；文獻[13]建立了考慮冷熱電耦合響應特性的精細化綜合需求響應模型，提高了綜合能源系統的經濟性。但是，目前針對用戶側的研究大部分沒有考慮用戶的能動性，隨著電轉技術的發展，不僅綜合能源微網具有能源轉換設備，用戶自身也擁有電轉設備，例如電暖器、空調等。用戶可以轉變自身的用能習慣來提高自身的用能邊際效用，目前針對這方面的研究存在不足。

對于微網運營商而言，為了提高自身的經濟收益，必須充分了解用戶的用能習慣，優化機組組合，并采用適當的價格激勵手段刺激用戶用能。對于用戶而言，用戶的用能大小一方面取決于能量價格，另一方面取決于用能帶來的邊際效用。因此，兩者之間存在利益上的交互。在處理不同利益主體之間的交互問題上，博弈論被廣泛地應用[14-16]。文獻[18]基于Stackelberg博弈理論，提出了園區運營商供需雙側博弈互動框架；文獻[19]提出了含有多個區域綜合能源系統的主動配電網雙層博弈優化調度策略；文獻[20]考慮價格機制作用，建立了一種基于主從博弈機制的配電-氣能源系統與多個綜合負荷聚合商的互動均衡策略。

在現有研究成果基礎上，本文構建了計及用戶用能行為的綜合能源微網系統優化模型。將整個系統分為微網運營商與負荷聚合商兩個不同的利益主體進行博弈。微網運營商以自身收益最大化為目標，優化系統設備出力，自主制定能源價格。負荷聚合商充分考慮用戶自身的用能行為，考慮用能邊際效用，以用戶滿意度最大為目標，優化用能組合，制定購能計劃。利用主從博弈的思想，建立了雙層優化博弈模型。在模型求解中，利用傳統的KKT條件對下層負荷聚合商的優化模型進行處理，將雙層博弈模型轉化為單層模型并利用求解器進行求解。算例仿真表明考慮能源價格的激勵以及用戶的用能行為既能提升微網運營商的經濟收益，也能提升用戶的用能滿意度，從而提高系統整體收益。

1 計及用戶用能行為的綜合能源微網結構

1.1 綜合能源微網系統結構

綜合能源微網系統將供能系統和用戶組合為一個整體，并與外部電網以及天然氣網相連，必要時與外部能源網絡進行電能、天然氣的交易，綜合能源微網的系統結構如圖1所示。微網運營商管理微網內部設備，通過優化各種設備的出力，制定合理的出力計劃，滿足負荷需求的同時，獲得一定的收益。負荷聚合商對用戶進行統一管理，根據微網運營商發布的能源價格，優化各個時段的購能組合。因此，若微網運營商發布的能源價格發生改變，將影響用戶的用能計劃，從而影響微網運營商的收益。在本文的結構設計中，為了刺激用戶消費，微網運營商可以自主對各類能源制定合理的價格，從而增加自身收益，負荷聚合商根據運營商發布的價格，結合用戶的用能需求，制定合理的用能計劃，并將購能計劃上報給運營商，運營商根據自身的設備管理平臺制定生產計劃，兩者之間相互博弈，從而實現系統內部的優化調度與運行。

圖1 綜合能源微網的系統結構

1.2 用戶用能行為分析

隨著電轉技術的發展，能源耦合關系越來越密集，用戶的用能形式多樣。對于冷熱負荷，用戶可以直接購買冷熱能源來滿足用能需求，也可以通過電制熱設備和電制冷設備，將電能轉化為熱能和冷能，將冷熱負荷需求轉化為電負荷需求。實際的能源價格以及用戶用能產生的邊際效用將影響實際電轉設備的能源轉換量。用戶綜合能源負荷分布如圖2所示。

圖2 用戶的綜合能源負荷分布

其中電、熱、冷負荷固定部分是指用戶的基礎生活用能負荷，此部分是生活生產必須消費的部分。電熱負荷可轉化部分以及電冷負荷可轉化部分表示該部分的能源既可以直接購買能源來實現，也可以通過轉換設備將其余形式的能轉換為另一種形式，本文在模型考慮中只考慮電轉熱以及電轉冷。

1.3 負荷聚合商能量優化模型

負荷聚合商聚集微網內部多類型用戶，代表用戶以用能滿意度最大為目標優化用能計劃，并與微網運營商進行交易。為量化用戶的用能滿意度，本文采用較為成熟的二次效用函數來表征用戶用能行為的效用，體現用戶不同用能組合的滿意度[21]。

(1)

式中：We,i,t為t時段內第i個用戶使用電能產生的效用；αe,i,t、βe,i,t分別為用電效用函數系數，其值是根據用戶用電行為擬合的經驗值；Pe,i,t為用戶i在t時段內的用電量。式(1)給出了用戶電能使用的效用函數，可以類似得到用戶熱能、冷能使用的效用函數如式(2)—(3)所示。

Wh,i,t=αh,i,t·(Ph,i,t+Peth,i,t·ηeth,i)-

(2)

Wc,i,t=αc,i,t·(Pc,i,t+Petc,i,t·ηetc,i)-

(3)

式中：Wh,i,t、Wc,i,t分別為t時段內第i個用戶使用熱能、冷能產生的效用；αh,i,t、βh,i,t、αc,i,t、βc,i,t分別為用熱、用冷效用函數系數；Ph,i,t、Pc,i,t分別為t時段用戶i的用熱量和用冷量；與電能使用的效用函數不同，熱能和冷能的效用函數額外考慮用戶電轉設備帶來的效用；Peth,i,t、Petc,i,t分別為用戶i在t時段內的電制熱設備以及電制冷設備的用電量；ηeth,i、ηetc,i分別為用戶i電制熱設備以及電制冷設備的轉換效率。則用戶整體的用能效用和用能滿意度可以表示為：

Wi,t=We,i,t+Wh,i,t+Wc,i,t

(4)

Ui,t=Wi,t-[λe,t(Pe,i,t+Peth,i,t+Petc,i,t)+

λh,tPh,i,t+λc,tPc,i,t]

(5)

式中：Wi,t為用戶i在t時段整體的用能效用；Ui,t為用戶i在t時段的用戶滿意度，其值為用戶的用能效用減去購能成本；λe,t、λh,t、λc,t分別為在t時段微網運營商發布的電、熱、冷的能源價格。

根據上述分析，用戶的用能滿意度與用戶的用能效用以及能源價格有關。負荷聚合商根據用戶的用能需求，以用戶用能滿意度最大為優化目標與微網運營商進行交易，優化模型為：

(6)

(7)

式中：Pe,min,i,t、Pe,max,i,t分別為用戶可用電能的最小值與最大值；Ph,min,i,t、Ph,max,i,t、Pc,min,i,t、Pc,max,i,t分別為用戶熱能、冷能的可用上下限；Peth,max,i、Petc,max,i分別為用戶i電轉熱設備以及電轉冷設備出力的最大值。計及上述約束范圍涵蓋了實際工程可運行的空間，可以減少解空間范圍，提高求解效率。

2 綜合能源微網優化運行模型

2.1 綜合能源微網供能設備優化運行

綜合能源微網與上級電力網絡和天然氣網絡相連，微網內部擁有能源生產、轉換和存儲設備，能夠滿足用戶側電、熱、冷多種能源形式的用能需求。微網內部包含不可控單元設備(風電機組和光伏機組)、可控單元設備(微型燃氣輪機、燃氣鍋爐、電制冷設備、電鍋爐、吸收式制冷機)以及儲能裝置。通過各類設備的相互配合，實現多能源耦合轉換與生產。在微網中電負荷由風電機組、光伏機組和微型燃氣輪機供應，不足部分從上級電網購買。熱負荷由微型燃氣輪機、燃氣鍋爐和電鍋爐供應。冷負荷由電制冷機和吸收式制冷機供應[22]。以下對各種設備的出力及能源轉化形式進行建模。

1)微型燃氣輪機(micro-turbine，MT)燃燒天然氣，產生一部分電能和一部分熱能，其模型表示為：

PMT,e,t=PMT,gas,t·GGHV·ηMT

(8)

PMT,h,t=PMT,gas,t·GGHV·(1-ηMT-ηloss)

(9)

0≤PMT,e,t≤PMT,e,max

(10)

式中：PMT,e,t、PMT,h,t分別為t時段燃氣輪機的發電功率和制熱功率；PMT,gas,t為t時段燃氣輪機消耗的天然氣量；GGHV為天然氣熱值(gas heat value, GHV)，kW/m3，一般取值為9.7～10；ηΜΤ為燃氣輪機的發電效率；ηloss為燃氣輪機發熱損失效率；PMT,e,max為燃氣輪機輸出電功率的上限。

2)燃氣鍋爐(gas boiler，GB)燃燒天然氣，直接提供熱能，其模型表示為：

PGB,h,t=PGB,gas,t·GGHV·ηGB

(11)

0≤PGB,h,t≤PGB,h,max

(12)

式中：PGB,h,t為t時段燃氣鍋爐制熱功率；PGB,gas,t為t時段燃氣鍋爐消耗的天然氣量；ηGB為燃氣鍋爐制熱效率；PGB,h,max為燃氣鍋爐輸出功率的上限。

3)電鍋爐(electrical boiler，EB)利用電能產生熱能，其模型表示為：

PEB,h,t=PEB,e,t·ηEB

(13)

0≤PEB,h,t≤PEB,h,max

(14)

式中：PEB,h,t為t時段電鍋爐的制熱功率；PEB,e,t為t時段電鍋爐消耗的電功率；ηΕΒ為電鍋爐的制熱效率；PEB,h,max為電鍋爐輸出功率的上限。

4)電制冷機(compression refrigerator，CR)利用電能產生冷能，其模型表示為：

PCR,c,t=PCR,e,t·CCR

(15)

0≤PCR,h,t≤PCR,h,max

(16)

式中：PCR,c,t為t時段電制冷機制冷功率；PCR,e,t為t時段電制冷機消耗的電功率；CCR為電制冷機的制冷系數；PCR,h,max為電制冷機輸出功率的上限。

5)吸收式制冷機(absorption refrigerator，AR)利用熱能轉化為冷能，其模型表示為：

PAR,c,t=PAR,h,t·CAR

(17)

0≤PAR,h,t≤PAR,h,max

(18)

式中：PAR,c,t為t時段吸收式制冷機的制冷功率；PAR,h,t為t時段吸收式制冷機消耗的熱功率；CAR為吸收式制冷機的制冷系數；PAR,h,max為吸收式制冷機輸出功率的上限。

6)儲能(energy storage，ES)分別包括儲電、儲熱和儲冷，其模型分別表示為：

(19)

0≤Sw,t≤Sw,max

(20)

0≤Pcha,w,t≤μes,t·Pcha,w,max

(21)

0≤Pdis,w,t≤(1-μes,t)Pdis,w,max

(22)

μes,t∈{0,1}

(23)

式中：SES,e,t、SES,h,t、SES,c,t分別為t時段電儲能、熱儲能和冷儲能的能量狀態；σES,e、σES,h、σES,c分別電儲能、熱儲能和冷儲能的能量損耗率；Pcha,e,t、Pdis,e,t、Pcha,h,t、Pdis,h,t、Pcha,c,t、Pdis,c,t分別為t時段電儲能的充、放功率、熱儲能的充、放功率和冷儲能的充、放功率；ηcha,e、ηdis,e、ηcha,h、ηdis,h、ηcha,c、ηdis,c分別為t時段電儲能的充、放效率、熱儲能的充、放效率和冷儲能的充、放效率；Sw,max為各類儲能裝置的容量，Pcha,w,max、Pdis,w,max分別為各類儲能裝置最大充放能功率；下標w代表能源的種類，包括電能e、熱能h以及冷能c；μes,t為0-1變量，用來區分儲能設備在t時段的充放電行為，其中1表示充能，0表示放能。

2.2 綜合能源微網運營商收益函數

綜合能源微網運營商根據負荷聚合商給定的用能計劃，以經濟收益最大化為目標，優化供能設備的出力計劃，并給出相應的能源報價，其目標函數為：

(24)

式中：CMG為綜合能源微網運營商的總收益，主要包括售能收益Csell,t、購能成本Cbuy,t、運行維護成本Cop,t和環境保護成本Cem,t。每部分表達式如下。

售能收益Csell,t包括微網運營商售電收益、售熱收益以及售冷收益，具體如式(25)所示。

(25)

購能成本Cbuy,t包括微網運營商購買電能成本和購買天然氣成本，具體如式(26)—(27)所示：

Cbuy,t=λgrid,tPgrid,t+λgasPgas,t

(26)

Pgas,t=PMT,gas,t+PGB,gas,t

(27)

式中：λgrid,t為t時刻外部電網的電價，元/kWh；λgas,t為t時段天然氣價格，單位為元/m3；Pgrid,t、Pgas,t分別為t時段微網運營商購買的電能和天然氣，單位分別為kW和m3。

運行維護成本Cop,t主要包括微型燃氣輪機、燃氣鍋爐、電鍋爐、電制冷機以及吸收式制冷機設備的運行維護費用，微網運行維護成本與設備出力有關，具體如式(28)所示。

(28)

式中：λk表示微網內設備k單位運維成本，元/kWh；Pk,t表示微網內設備k在t時段的出力；Ω為微網內所有設備的集合。

環境保護成本Cem,t表示微網因生產需要而燃燒天然氣產生的排放費用，具體如式(29)所示。

Cem,t=λemPgas,t

(29)

式中λem為燃燒單位天然氣的排放成本，元/m3。

除了設備出力的約束以外，還需要滿足微網系統的電、熱、冷能量平衡約束。

PGrid,t+PWT,t+PPV,t+PMT,e,t+Pdis,e,t=

(30)

PMT,h,t+PGB,h,t+PEB,h,t+Pdis,h,t=

(31)

(32)

式中PPV,t、PWT,t分別為微網在t時段的光伏發電和風力發電功率。

3 微網運營商與負荷聚合商主從博弈分析

3.1 主從博弈模型

在本文所設計的系統中，微網運營商與負荷聚合商都是獨立的利益主體。微網運營商通過優化機組出力以及能源報價來獲得最大的收益，而負荷聚合商通過優化用戶購能計劃來提高用戶滿意度。微網運營商所提供的能源價格會影響負荷聚合商的購能計劃，而負荷聚合商的購能計劃也會影響微網運營商的售能收益，二者之間存在利益的博弈關系。由于雙方的策略是基于對方的策略上進行調整，且微網運營商作為售能主體，具有優先報價的能力，因此本文基于主從博弈理論建立了微網運營商與負荷聚合商的雙層博弈模型。微網運營商作為上層領導者，通過優化設備出力計劃，制定合理的能源銷售價格，盡可能地最大化自身收益。負荷聚合商作為下層追隨者，根據運營商發布的能源價格，優化用戶用能計劃，制定合適的購能組合，并將此上報給微網運營商。微網運營商的能源價格必定會影響負荷聚合商的購能組合，負荷聚合商的購能組合也會引起能源價格的變化，所以，通過微網運營商與負荷聚合商這兩個不同利益主體的相互博弈，尋找兩者的利益均衡點，即Nash均衡點。主從博弈的雙層優化模型結構如圖3所示。

圖3 主從博弈雙層優化模型結構

3.2 下層模型的等價轉化

在本文建立的雙層博弈模型中，當下層負荷聚合商進行決策時，上層的決策變量能源價格就是下層模型的參數。將下層線性規劃模型式(6)—(7)用KKT條件等價轉化，形成購能變量與能源價格變量的約束關系，即可將雙層模型轉換為單層模型進行求解[23]。引入松弛變量μ1,i,t～μ12,i,t，則下層模型轉化形式為：

μ2,i,t(Pe,i,t-Pe,max,i,t)+μ3,i,t(Ph,min,i,t-Ph,i,t-

Peth,i,tηeth,i)+μ4,i,t(Ph,i,t+Peth,i,tηeth,i-Ph,max,i,t)+

μ5,i,t(Pc,min,i,t-Pc,i,t-Petc,i,tηetc,i)+μ6,i,t(Pc,i,t+

Petc,i,tηetc,i-Pc,max,i,t)+μ7,i,t(Peth,min,i-Peth,i,t)+

μ8,i,t(Peth,i,t-Peth,max,i)+μ9,i,t(Petc,min,i-Petc,i,t)+

μ10.i.t(Petc,i,t-Petc,max,i)-μ11,i,tPh,i,t-μ12,i,tPc,i,t}

(33)

?t∈T,?i

(34)

?t∈T,?i

(35)

?t∈T,?i

(36)

式(34)—(36)為下層模型的KKT轉化約束條件，將下層規劃模型轉化為上層的約束。式(35)、式(36)為互補松弛條件，其中x⊥y表示變量x與y中至多有一個嚴格大于0。式(35)、式(36)為非線性約束，本文利用大M法將其進行線性化，?t∈T,?i具體表示如下：

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

(47)

(48)

式中：M為一個充分大的正數；Z1,i,t～Z12,i,t分別為0-1變量。

3.3 上層模型的等價轉化

將下層模型利用KKT條件進行等價轉化后，將式(34)變為上層的等式約束，將式(37)—(48)變為上層的不等式約束。則雙層模型轉化為單層模型：

s.t{等式約束：式(30)—(32)、式(34)

不等式約束：式(37)—(48)

設備耦合約束：式(8)—(23)

(49)

由于目標函數中包含綜合能源微網運營商的能源價格變量{λe,t,λh,t,λc,t}與負荷聚合商的購能量{Pe,i,t,Peth,i,t,Petc,i,t,Ph,i,t,Pc,i,t}變量相乘的項，因此，目標函數是非線性的。本文利用McCormick Envelopes法將原雙線性非凸問題進行凸松弛。對[λw,t·Pw,i,t]乘積項進行轉化，其中w為{e,h,c,eth,etc}中的參數。

令Xw,i,t=λw,t·Pw,i,t，則存在如下約束：

a1,w=λw,t-λw,min,t,b1,w=Pw,i,t-Pw,min,i,t

(50)

a1,w·b1,w≥0?

Xw,i,t≥λw,min,tPw,i,t+λw,tPw,min,i,t-λw,min,tPw,min,i,t

(51)

a2,w=λw,max,t-λw,t,b2,w=Pw,max,i,t-Pw,i,t

(52)

a2,w·b2,w≥0?

Xw,i,t≥λw,max,tPw,i,t+λw,tPw,max,i,t-λw,max,tPw,max,i,t

(53)

a3,w=λw,max,t-λw,t,b3,w=Pw,i,t-Pw,min,i,t

(54)

a3,w·b3,w≥0?

Xw,i,t≤λw,max,tPw,i,t+λw,tPw,min,i,t-λw,max,tPw,min,i,t

(55)

a4,w=λw,t-λw,min,t,b4,w=Pw,max,i,t-Pw,i,t

(56)

a4,w·b4,w≥0?

Xw,i,t≤λw,tPw,max,i,t+λw,min,tPw,i,t-λw,min,tPw,max,i,t

(57)

通過上述處理，添加約束式(51)、式(53)、式(55)、式(57)，將原來的非凸問題轉換為凸問題，最后通過Matlab+Yalmip調用商業求解器進行求解。

4 算例分析

4.1 算例基礎數據

以某綜合能源微網優化運行為例，驗證本文所提模型的有效性。本文的優化周期T=24 h，單位優化時段為1 h。微網內擁有3個用戶，各個用戶的最大負荷數據如附錄圖A1所示，且均配置電轉換裝置。設置能源參考價格價如表1所示，微網運營商報價不得高于能源參考價格。微網從上級天然氣網購買的天然氣的價格為3 元/m3。燃燒天然氣所產生的排放費用為0.2 元/m3。微網包含的設備類型及參數如附錄表A1所示。

表1 能源參考價格

4.2 用戶用能仿真結果與效用分析

為了驗證本文所提博弈模型的有效性。本文采用兩種策略方案進行對比實驗，一種為供需雙方博弈下微網運營商采用優化價格策略與負荷聚合商進行交易，另一種為雙方不進行博弈，微網運營商采用固定參考價格策略與負荷聚合商進行交易?；?.1節的基礎數據，通過實驗仿真得到兩種方案下用戶的用能結果、用能效用及滿意度和微網運營商的優化能價、設備出力情況以及收益。

4.2.1 用戶用能仿真結果分析

考慮到篇幅原因，本文只針對用戶1進行分析，用戶2、用戶3的用能仿真結果分別如附錄圖A2—A3所示。用戶1的用能仿真結果如圖4所示，分別為兩種策略方案下用戶1的電能、熱能以及冷能使用情況。

圖4 用戶1用能情況

從用戶1的電能使用情況中可以看出，在參考電價下，在7：00—17：00電價峰時段，用戶1的購電量低于此時段的最大購電量，這是因為此時電價偏高，對負荷聚合商而言，受到用戶用能滿意度影響，為了使滿意度最大化，此時降低了購電需求。對微網運營商而言，用戶的用電潛力沒有完全挖掘，此時的經濟收益不是最大的。然而在優化電價下，微網運營商適當降低峰時段的電價，負荷聚合商根據用戶用能偏好增加了此時段的購電量，從而使得用戶的滿意度達到提升，并且微網運營商的收益也得到了增大，兩方實現了共贏。

從用戶1的熱能使用情況中可以看出，在參考能價下，在22：00—次日7：00谷時段，由于此時電價低于熱價，利用電轉設備進行制熱，其成本低，所以負荷聚合商優先購買電能，用戶利用電轉熱設備進行供熱，不足部分直接購買熱能。而在優化能價下，微網聚合商降低了熱能價格，從而使得負荷聚合商的購電量減少，購熱量增加，一方面負荷聚合商的購能成本降低；另一方面微網運營商賣出更多的熱能從而提高了經濟收益。在17：00—22：00能價平時段，負荷聚合商直接購買熱能進行供熱，相比與參考價格下的購能量，在優化價格策略下，微網運營商能夠刺激負荷聚合商購買更多的熱能?？紤]到雙方效益的最大化，微網運營商并未降低過多的熱價，此時的熱價就是使得微網運營商收益最大的供熱價格。

從用戶1的冷能使用情況可以看出，對于用戶1的冷負荷需求而言，參考價格下的購冷量與優化價格下的購冷量并無明顯區別，原因包括：一方面，用戶1對于冷能價格的變化并不敏感，無論哪種能源價格策略，用戶1對于冷能的使用手段基本一致；另一方面，微網運營商利用低價格刺激用戶的高購買量反倒不如高價格下的低購買量獲得的收益大。

圖5顯示了各類負荷的用能滿意度及用能成本，其中為了便于對比，對數據進行歸一化處理，將優化價格方案下的用能滿意度設為1，參考價格方案下的用能滿意度以優化價格方案下的用能滿意度為基準值，除以優化價格下的用能滿意度。從圖5中可以看出，在優化能價下用戶的用能滿意度明顯高于參考能價下的用能滿意度。

圖5 用戶用能滿意度及成本

4.2.2 用戶用能效用及成本分析

為了分析用戶的能動作用，即用戶側的能量耦合作用帶來的效益以及微網運營商的價格刺激手段的作用。本節設置4組案例進行對比仿真：A方案：優化價格下考慮用戶側的能量耦合裝置；B方案：參考價格下考慮用戶側的能量耦合裝置；C方案：優化價格下不考慮用戶側的能量耦合裝置；D方案：參考價格下不考慮用戶的能量耦合裝置。所得結果如表2所示。

表2 用能效用及成本

從表2中可以看出，相比于B方案參考價格下，用戶在A方案優化價格下的用能效用及用能滿意度均得到提升，其中用戶1提升1.3%，用戶2提升3.2%，用戶3提升6.6%，最終總用能滿意度提升了2.2%。相比于C方案沒有考慮用戶的能動作用，沒有利用用戶側的能量耦合裝置，用戶在A方案考慮用戶側的能源耦合后，總體的用能效用基本不變，但是購能成本卻得到縮減，最后綜合滿意度也得到提升，其中用戶1提升了0.15%，用戶2提升了0.69%，用戶3提升了1.6%，最終總用能滿意度提升了2.7%。由此可見用戶側的能量耦合以及供能側的價格激勵機制能有效提高用戶側的用能滿意度與效益。

4.3 微網運營商設備出力及收益分析

4.3.1 微網設備出力情況分析

本節對微網設備運行情況進行分析，結果如圖6所示。在優化價格策略下，負荷高峰時期，微網運營商降低了電能價格，從而導致了用戶用電量的增加，微網選擇購買天燃氣，利用燃氣輪機進行多發電能，燃氣輪機在發電的同時，也產生了余熱，從而也滿足了用戶的熱負荷需求，此時段冷負荷主要由吸收式制冷機供給。而在負荷平時段和谷時段，此時用戶的用電量減少，而用熱量增加，微網運營商減少了從上級電網的購電量，增加了燃氣鍋爐的制熱量。從上述分析可以看出優化價格機制影響用戶的用能行為的同時，也將使微網的運行設備出力的大小發生變化。

圖6 微網設備出力計劃

4.3.2 微網運營商收益及成本分析

表3為微網運營商的收益及成本分析，相比于參考價格策略，在優化價格策略下，微網運營商通過對能源價格的改變，激勵用戶用能，從而提高了售能收益。與此同時，微網運營商減少了從上級電網購電量，增加了設備的運行出力，從而導致購電成本降低，購氣成本、運維成本以及環境保護成本有所提高，最終微網運營商的總收益提升了1.2%。

表3 微網運營商收益及成本

5 結論

為了提高綜合能源微網供需雙側的效益，本文考慮了用戶側的多能互補特性，建立了基于主從博弈的微網運營商與負荷聚合商的雙層優化模型。通過雙方的交互博弈，提升供能側與用戶側的經濟性。并得出以下結論。

1)綜合能源微網供能側的價格激勵手段在一定程度上能夠改變用戶的用能習慣，通過降低價格刺激用戶多用能，從而提高自身收益。

2)考慮用戶側的能量耦合特性，利用電轉設備能夠實現用戶側的多能互補，從而能夠降低用戶側的購能成本，提高用戶的用能滿意度。

3)通過多利益主體之間的行為博弈，利用市場化手段能夠實現雙贏的效果，雙方博弈不僅能夠提高供能側的經濟性，也能夠提高用戶側的用能滿意度。