文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑多重不确定性和潜在博弈的楼宇群电能优化调度策略》

这个标题涉及到楼宇群电能的优化调度策略，并强调了两个重要的方面：多重不确定性和潜在博弈。

楼宇群电能优化调度策略： 这指的是在一个涉及多个楼宇（建筑物）的群体中，对电能的使用进行优化调度的策略。这可能包括考虑到建筑的能源需求、发电设备、储能系统以及能源之间的协同作用，以最大程度地提高电能的效率和可持续性。
考虑多重不确定性： 这表示在制定电能调度策略时，考虑到涉及的多个不确定性因素。这些不确定性可能来自天气、建筑能效波动、能源价格波动等。在面对这种多元不确定性时，策略需要具备一定的鲁棒性和适应性，以应对各种潜在的不确定性场景。
潜在博弈： 指的是在决策制定中，存在多个决策主体（可能是楼宇之间或楼宇与能源提供商之间）之间的潜在博弈。这可能涉及到资源的竞争、利益的冲突等情境。考虑潜在博弈意味着电能调度策略需要考虑到多个参与者的利益和行为，以实现一个共同有利的平衡。

因此，总体而言，这个标题表明了一个复杂的问题领域，涉及到在楼宇群体中制定电能优化调度策略时，必须同时处理多重不确定性和潜在的博弈情境。这需要一种综合性的方法，可能包括先进的优化算法、智能控制系统以及博弈论等方法。

摘要：现阶段楼宇群用电负荷的种类繁多、用电习惯差别大，应在保证配电网安全可靠的前提下，利用新型楼宇群对可控负荷进行集群调控。为此，提出一种新型楼宇群聚合商考虑多重不确定性、用户动态用电满意度的两阶段鲁棒优化方法，实现对柔性负荷的集群调控。基于用户的多种响应心理、禀赋效应，采用连续区间数据有序加权平均算子改进的加权方法对柔性负荷响应量期望的不确定性进行建模；计及楼宇群用户的动态用电满意度，建立其与聚合商运营成本之间的潜在博弈模型，并进行两阶段鲁棒优化。通过算例验证所提方法的合理性及有效性，结果表明所提模型与方法有利于提高新型楼宇群电网及聚合商抵御不确定性风险的韧性。

这段摘要描述了一个面向楼宇群体电能管理的研究，主要包括以下关键点：

现阶段电能负荷情况： 强调了当前楼宇群体中存在多样化的电能负荷类型和用户用电习惯的差异。这说明了管理电力需求的复杂性。
新型楼宇群集群调控的提出： 在确保配电网的安全可靠性的前提下，建议利用新型楼宇群对可控负荷进行集群调控。这可能涉及到新型技术、智能设备等方面的应用。
楼宇群聚合商的角色： 提出了一种新型楼宇群聚合商的概念，其主要任务是考虑多重不确定性和用户动态用电满意度，通过鲁棒优化方法实现对柔性负荷的集群调控。
鲁棒优化方法的两阶段设计：
- 阶段一：采用了连续区间数据有序加权平均算子改进的加权方法，对柔性负荷响应量期望的不确定性进行建模。这表明在考虑不确定性时，使用了一种改进的数学方法。
- 阶段二：考虑到楼宇群用户的动态用电满意度，并建立了与聚合商运营成本之间的潜在博弈模型。通过两阶段的鲁棒优化，实现了对柔性负荷的有效调控。
验证与结果： 通过算例验证了所提出方法的合理性和有效性。结果显示，该模型和方法有助于提高新型楼宇群电网及聚合商抵御不确定性风险的韧性。这意味着这种方法在应对不确定性的情况下能够更好地保障系统的稳健性。

关键词:楼宇群; 集群调控;不确定性;两阶段鲁棒优化;潜在博弈;优化调度;

楼宇群： 指的是建筑物组成的群体，可能包括多个楼宇或建筑物，这些建筑物可能具有不同的能源需求和用电特征。
集群调控： 表示对多个建筑物或楼宇群体中的能源负荷进行协同管理和控制的过程。这可能包括集中管理和调整各个建筑物的能源使用，以实现更有效的能源利用。
不确定性： 指在能源管理中存在的不可预测的因素或变量，可能包括天气变化、用户行为变化等。这表明在管理电力需求时，研究考虑到这些不确定因素的影响。
两阶段鲁棒优化： 指的是一种优化方法，分为两个阶段进行。第一阶段可能涉及对不确定性因素建模，使用鲁棒优化方法提高系统对不确定性的适应能力。第二阶段可能包括根据具体情境调整系统的运行参数以优化系统性能。
潜在博弈： 表示存在于系统参与者之间的潜在博弈论关系，即各方可能根据自身利益做出决策，这可能涉及到资源分配、成本等方面的竞争与合作。
优化调度： 涉及通过数学模型和算法来优化能源或其他资源的分配和调度。在这个上下文中，可能是指通过优化调度来实现楼宇群的能源使用效率和整体性能。

仿真算例：本文采用南方某市新型楼宇群试点区为算例，其结构如图 1 所示。将新型楼宇群的聚合商成本与负荷用户的动态用电满意度建立潜在博弈，其中楼宇群聚合商拥有光伏发电单元、风力发电单元、储能单元，与上级电网通过联络线输送功率，新型楼宇群用户包含小型光伏发电系统及储能系统。设定新型楼宇群聚合商的储能设备的额定容量为 300 kW·h，用户侧储能的额定容量为 20kW·h，初始荷电状态均设定为 0.4 。各设备的运行维护成本如附录 D 表 D1 所示。光伏、风电的出力曲线分别如附录 D 图 D1 和图 D2 所示，负荷曲线如附录 D 图 D3 所示。新型楼宇群聚合商与上级电网的电力交互价格采用如附录 D 图 D4所示的分时电价形式，分时电价参考文献[19]。聚合商通过集群调控的运营策略在上级电网和楼宇群用户之间利用差价进行盈利。为了分析各因素对优化模型的运行结果及相应指标产生的影响，在相同仿真条件下，通过改变考虑的因素以及优化的策略或方法，分别设定以下4 种场景：①场景 1，考虑光伏、风电出力以及楼宇群用户响应期望量的不确定性，基于潜在博弈的用户动态用电满意度，应用本文所提的两阶段鲁棒优化模型求解；②场景 2，考虑光伏、风电出力响应期望量的不确定性，但设定楼宇群用户的响应量为 100%，并应用本文所提的两阶段鲁棒优化模型求解；③场景 3，应用文献[20]所提场景及方法，使用光伏、风电出力以及楼宇群用户负荷的预测值作为模型数据，不考虑两阶段鲁棒的确定性优化计算；④场景 4，应用文献[21]所提的微电网优化调度方法进行优化，并计算用户的综合用电满意度。各场景间的区别见附录 D 表 D2。

仿真程序复现思路：

实现这个仿真需要考虑多个方面，包括建立模型、生成约束、选择合适的优化算法等。由于涉及到潜在博弈、两阶段鲁棒优化等复杂概念，下面是一个简化的思路和伪代码，具体实现可能需要更详细的信息和具体环境。

首先，你需要选择一个适当的编程语言和优化库。在这里，我们以Python和SciPy库为例进行简要的伪代码描述。请注意，实际情况可能需要更多的细节和调整。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# Step 0: 定义参数
# 在实际情况中，你需要提供更多的参数和数据
rated_storage_capacity = 300  # kW·h
rated_user_storage_capacity = 20  # kW·h
initial_soc = 0.4
# 其他参数...

# Step 1: 定义模型
def objective_function(x):
    # x 包含决策变量，例如，光伏、风电出力，用户响应期望量等
    # 在这里，你需要根据目标函数的具体形式进行定义
    # 例如，成本最小化或其他指标

# Step 2: 定义约束
def constraint_function(x):
    # x 包含决策变量，例如，光伏、风电出力，用户响应期望量等
    # 在这里，你需要定义模型的约束条件
    # 例如，光伏、风电出力的约束、储能设备容量约束等

# Step 3: 选择优化算法
# 在这里，选择适当的优化算法和初始猜测值
initial_guess = np.zeros(...)  # 根据具体的变量数量设定初始值
opt_result = minimize(objective_function, initial_guess, constraints={'type': 'ineq', 'fun': constraint_function}, method='SLSQP')

# Step 4: 输出结果
optimal_solution = opt_result.x
optimal_cost = opt_result.fun
print("Optimal solution: ", optimal_solution)
print("Optimal cost: ", optimal_cost)

# Step 5: 在实际仿真中，你可能需要进行多次迭代，考虑不同场景和参数
# 这可能需要在模型中引入不确定性和对应的优化策略
# 还可能需要考虑对模型的参数进行调整以反映不同的场景
# 在这里，你可以使用循环或其他结构来实现多次仿真

上述代码是一个简化的框架，实际实现中需要根据问题的具体细节进行进一步的调整和优化。在实际应用中，你可能还需要处理数据的输入和输出、可视化仿真结果等。此外，确保在代码中包含足够的注释以便于理解和维护。