引言

近年來，全球能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整和物理信息技術(shù)的迅猛發(fā)展給傳統(tǒng)電力系統(tǒng)帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇[1]。隨著以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)的興起，越來越多的新能源主體參與需求側(cè)響應(yīng)[2]。此外，大量的電動汽車負荷[3]和儲能系統(tǒng)[4]接入負荷側(cè)，進一步豐富了需求側(cè)的靈活性資源。然而，這也對電力系統(tǒng)的需求側(cè)響應(yīng)和數(shù)據(jù)計算處理水平提出了更高的要求。一方面，需求側(cè)智能終端和各種傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長趨勢[5]。另一方面，需求方能源數(shù)據(jù)的聚合、處理、分析和決策往往對隱私保護和傳輸帶寬有更高的要求[6]。因此，為了適應(yīng)新型電力系統(tǒng)，電力系統(tǒng)優(yōu)化能源生產(chǎn)和消費調(diào)度的方法需要進行變革[7]。在電力系統(tǒng)與其他領(lǐng)域的新技術(shù)融合的背景下，需要重新思考需求側(cè)靈活性資源的調(diào)度和運行模式，并解決數(shù)據(jù)爆炸增長帶來的通信、計算負擔問題。

現(xiàn)有文獻[8-9]研究了靈活性資源的聚合商參與電力系統(tǒng)的需求側(cè)響應(yīng)的方式。其中，激勵式的參與方式下，消費者如果提供了需求側(cè)響應(yīng)，市場則會反饋給他相應(yīng)的獎勵。另一種方式是調(diào)控每一時刻的電價，通過隱性地調(diào)控對電價敏感的用戶的用電曲線實現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)。以上研究僅僅考慮了市場與用戶間的單向關(guān)系，其調(diào)度方法仍屬于集中優(yōu)化的思想，其計算效率、可求解的規(guī)模完全受制于云端服務(wù)器的性能參數(shù)以及通信帶寬。而近年來云計算、邊緣計算等技術(shù)的發(fā)展帶來了“云計算-邊緣計算”協(xié)同即云邊協(xié)同的新型調(diào)度方式，其既能夠利用云計算的計算資源，又能夠利用邊緣計算低延時、分散計算負擔的特點，整合了云-邊二者優(yōu)勢。

利用云邊協(xié)同的調(diào)度框架，靈活性資源的調(diào)度效率能夠得到有效的提升。在實際運行中，單一用戶的體量太小，每個單一用戶都直接與市場進行交互會導致大量的計算和通信成本[10]，而且單一用戶的用電特性具有很大的不確定因素。針對這個問題，現(xiàn)階段比較可行的方案是在住宅區(qū)建立聚合商[11]，作為一個商業(yè)實體或機構(gòu)，在特定領(lǐng)域或市場上匯集、整合和管理各種資源或信息。在能源市場中，聚合商負責管理能源系統(tǒng)，并為生產(chǎn)消費者社區(qū)提供具有競爭力的費率。這樣調(diào)度問題便轉(zhuǎn)化為了電網(wǎng)運營商與用戶聚合商兩者之間多利益主體的博弈問題。通過邊緣計算技術(shù)，賦予聚合商邊緣本地計算能力，可將云端服務(wù)器的計算負載卸載至網(wǎng)絡(luò)邊緣的聚合商，實現(xiàn)云端集中計算與邊緣節(jié)點（聚合商）邊緣計算協(xié)同優(yōu)化。

考慮聚合商之后，定價問題便更加復(fù)雜，因為它不僅取決于市場價格，還取決于聚合商的供應(yīng)計劃。聚合商與聚合商之間也可以進行競爭與合作，比如文獻[12]考慮了聚合商之間的非合作博弈，將能源交易競爭問題轉(zhuǎn)化為非合作博弈問題進行求解，以刺激交易為目標，制定市場的定價機制從而實現(xiàn)了效用最大化。在這種情況下，生產(chǎn)消費者擁有本地資源，可以靈活調(diào)整需求，進一步增加了問題的復(fù)雜性。所以許多現(xiàn)有文獻將其建模為針對電網(wǎng)管理者與聚合商的雙層優(yōu)化問題。文獻[13]通過建立家庭能量管理系統(tǒng)，考慮關(guān)稅模型對用戶聚合商參與市場的決策問題進行求解。文獻[14]研究了微網(wǎng)運營商在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下的定價策略模型，將社區(qū)的運營商視為領(lǐng)導者，產(chǎn)消者視為跟隨者，運用主從博弈理論實現(xiàn)各方的收益提升。文獻[15]綜合考慮電動汽車充放電行為在調(diào)頻市場中的多階段交互影響，制定充放電激勵機制提升聚合商參與調(diào)頻市場的收益，同時保證滿足電動汽車用戶的充電需求。文獻[16]主要考慮了價格信號與調(diào)頻信號的不確定性建模，將電動汽車聚合商的投標決策應(yīng)用分布式魯棒優(yōu)化求解，在不確定性優(yōu)化問題的框架下提升了投標的經(jīng)濟性。但在實際情況中，所有用戶能夠提供靈活性資源的設(shè)備均存在用于表述啟停狀態(tài)的二元變量，它將優(yōu)化模型由連續(xù)變?yōu)榱穗x散，對模型的求解復(fù)雜度影響非常大[17]，這是以上研究均未考慮到的。

針對該問題，文獻[18]擴展了決策模型，將問題建立為一個雙目標混合整數(shù)模型，目標是盡量降低用戶消費成本和盡量減少靈活性負荷運行計劃的重新制定次數(shù)。在上層，針對混合整數(shù)問題應(yīng)用了一種混合遺傳算法進行求解。文獻[19]提出了一個更詳細的模型，其中下層考慮了對價格信號進行重新調(diào)度的靈活性資源，包括可移動負荷、可中斷負荷和恒溫負荷；開發(fā)了一種基于群體算法的混合優(yōu)化算法，調(diào)用商業(yè)求解器求解模型。文獻[20]提出了一種基于最優(yōu)值函數(shù)重構(gòu)的新的解決方案，通過不斷迭代目標函數(shù)上限和下限直到收斂，并應(yīng)用于電網(wǎng)運營商與用戶聚合商的雙層優(yōu)化問題。

本文旨在解決云邊協(xié)同的框架下電網(wǎng)運營商與用戶聚合商在電力市場上相互作用所帶來的挑戰(zhàn)，特別關(guān)注定價策略。在本文中，提出了一個基于修正最優(yōu)值函數(shù)的啟發(fā)式算法，針對電網(wǎng)運營商與用戶聚合商運行調(diào)度的雙層模型進行轉(zhuǎn)化，基于可行解池的思想求解該雙線性優(yōu)化問題。通過闡明這個問題，希望為政策制定者和行業(yè)利益相關(guān)者提供洞見，以設(shè)計高效和可持續(xù)的能源系統(tǒng)。

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作者信息：

滕昌志1，曾锃1，夏元軼1，李馬峰2，顧亞林2，張俊杰2

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2.南京南瑞信息通信科技有限公司，江蘇 南京 211102）