面向互联多微网系统的角色自适应互补能量交易策略：一种公平—效率协同优化方法

《Regional Studies in Marine Science》：Role-adaptive complementary energy trading strategy for interconnected multi-microgrid systems: A fairness-efficiency co-optimization approach

　　

针对高比例储能渗透的多微网系统中动态交易角色与收益公平分配的挑战，研究人员提出了一种公平—效率协同优化的能量交易框架。该框架基于角色自适应的双层优化模型，上层由独立系统运营商设定内部价格信号以引导系统运行，下层由各微网自主确定最优的购售电策略。创新性地引入群体级公平性目标，旨在最小化买方与卖方群体之间的总利润不平衡。为解决由此产生的复杂非线性双层问题，研究人员开发了一种结合Karush-Kuhn–Tucker条件转化与定制迭代算法的混合求解方法。基于真实系统数据、大规模扩展性评估以及与常规固定角色模型的基准对比，验证了该框架的有效性。结果表明，该方法能够在动态交易角色下有效协调经济运行性、可再生能源利用率与交易公平性，并具备良好的可扩展性，为多微网系统提供了一种兼顾动态角色适应与公平导向的市场设计范式。

该研究面向高比例储能渗透的互联多微网系统，针对现有交易机制依赖预定义买卖角色及收益分配偏重于个体层面而忽视群体间利润失衡的问题展开。传统方法通常假设各微网在交易前已明确为买方或卖方，但在储能广泛部署的情况下，微网可根据电价变化在低电价时段购电储能并在高电价时段放电获利，因此买卖角色应随价格与调度决策内生确定。此外，虽然已有研究通过纳什谈判、沙普利值等方法实现个体层面的收益公平，但无法避免买方与卖方群体之间整体利润失衡的情况。为此，研究人员构建了角色自适应双层优化框架，上层由独立系统运营商制定内部价格，下层由各微网依据本地成本、储能状态及运行条件自主决策，并在市场出清中嵌入群体级公平目标，以最小化买卖双方总利润差异。该方法突破了传统固定角色与事后再分配的局限，实现了经济效率优先下的公平补充。研究结果显示，该框架可在保障系统经济运行的同时显著提升可再生能源消纳率，并在大规模系统扩展中保持良好的计算性能与应用稳定性。

关键技术方法方面，研究人员采用基于真实数据的宁波三微网案例及60微网的仿真集群开展验证，结合Karush-Kuhn–Tucker条件将双层优化问题转化为单层可解形式，并设计了定制迭代算法处理公平目标中的非线性绝对值函数，同时保留储能运行的非线性约束特性，以实现多目标协同优化。

在互联多微网系统架构部分，研究构建了由独立系统运营商协调的市场层结构，各微网配备分布式电源、储能及负荷，通过配电网络连接并与主网互联，聚焦于市场机制而非详细电网拓扑。组件建模方面，分别对常规机组出力范围、爬坡约束及二次成本函数进行了数学刻画，并建立了储能充放电动态与容量限制模型，为优化提供基础约束条件。

在公平机制的必要性分析中，研究人员指出仅依靠成本最小化模型会导致经济剩余分配不明确，同一最优交易量可由多种内部价格组合支撑，需在市场设计中引入群体级公平目标以平衡买卖双方利益。

在问题解析部分，研究明确了公平—效率协同优化问题的复杂性来源于双层结构与非线性公平目标，并提出通过数学变换与迭代求解相结合的方法克服计算困难。

在参数与案例设置部分，研究分别基于真实的三微网系统与大规模仿真系统开展测试，确保结果在不同规模与运行条件下的适用性。

结论部分，研究确认所提出的角色自适应双层模型可在价格信号与调度决策的互动中内生确定买卖角色，捕捉储能带来的策略灵活性，并通过群体级公平目标调节市场结果，提升了系统运行的综合性能与市场可持续性。

讨论中，研究人员强调该框架兼顾了经济效率与交易公平，适应高比例储能场景的动态角色变化，可为未来分布式电力市场的设计与运营提供理论与实践支持。

研究结论翻译：本文开发并验证了一种适用于含储能互联多微网系统的能量交易协同优化框架。该角色自适应双层模型通过内部价格信号与微网调度决策的互动内生确定买卖角色，从而捕捉储能型产消者的策略灵活性。为进一步规范市场结果，在市场出清中嵌入了群体级公平目标，实现了效率与公平的协同优化。案例验证表明，该方法在提升可再生能源利用率、降低系统运行成本及改善交易公平性方面均具有显著优势，并具备良好的可扩展性。