基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法及装置

1.一种基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，包括：以最大化自身收益为目标，并根据负荷聚合商的储能资源运行成本和所述负荷聚合商的调峰市场收益，建立上层模型；根据可调资源主体的运行成本和所述可调资源主体对应的电量参数，建立下层模型；根据所述上层模型和所述下层模型，建立主从博弈模型；根据启发式算法，对所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群进行更新，并求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略；根据所述最优用电策略，调整可调资源主体的购售电量；所述根据启发式算法，对所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群进行更新，并求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略，具体为：初始化电网购售电价、调峰参数、初始最优适应度和迭代次数，并随机生成所述负荷聚合商的初始电价种群；根据所述电网购售电价、所述调峰参数、所述上层模型和所述下层模型，求解并更新所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群，直至所述迭代次数达到预设值，或者，适应度满足预设条件时，从更新后的电价种群和更新后的策略种群中获取最优用电策略;所述根据所述电网购售电价、所述调峰参数、所述上层模型和所述下层模型，求解并更新所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群，直至所述迭代次数达到预设值，或者，适应度满足预设条件时，从更新后的电价种群和更新后的策略种群中获取最优用电策略，具体为：S1、根据第一电价种群，求解所述下层模型，得到所述可调资源主体的策略种群；其中，所述第一电价种群，包括：上一次迭代中的更新后的电价种群或所述初始电价种群；S2、根据所述策略种群，求解所述上层模型，得到第二适应度；S3、根据启发式算法，更新所述第一电价种群，得到更新后的电价种群；S4、更新迭代次数，判断所述迭代次数是否达到预设值；根据第一适应度和所述第二适应度，计算得到适应度函数差值，并判断所述适应度函数差值是否小于收敛阈值；其中，所述第一适应度，包括：上一次迭代中的第二适应度或初始最优适应度；当所述迭代次数达到预设值，并且，所述适应度函数差值小于等于收敛阈值时，执行S5；当所述迭代次数未达到预设值，或者，所述适应度函数差值大于收敛阈值时，返回S1；S5、根据所述更新后的电价种群，求解所述下层模型，得到更新后的策略种群，并根据所述更新后的电价种群和所述更新后的策略种群，求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略。 2.如权利要求1所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述S2、根据所述策略种群，求解所述上层模型，得到第二适应度，具体为：以电网购售电价作为所述上层模型的参数，并根据所述策略种群和所述调峰参数，求解所述上层模型，得到与所述策略种群对应的第一收益；计算所述第一收益的相反数，并以所述第一收益的相反数作为启发式算法对应种群的第二适应度。 3.如权利要求1-2任意一项所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述下层模型为：其中，所述可调资源主体的运行成本包括：分布式机组的运行成本、可转移负荷对应的用户满意度成本、可中断负荷对应的用户满意度成本和储能成本；所述可调资源主体对应的电量参数包括：可调资源主体向上层聚合体的售电量、可调资源主体向上层聚合体的购电量、分布式机组的发电量、新能源资源出力量、可转移负荷调整量、可中断负荷调整量、储能充电量和储能放电量； ；其中， 为第i个可调资源主体参与负荷聚合商下的运行成本，i表示第i个可调资源主体，t为时段， 为分布式机组的运行成本， 为可转移负荷对应的用户满意度成本， 为可中断负荷对应的用户满意度成本， 为储能成本， 为负荷聚合商向资源主体的购电价格， 为负荷聚合商向资源主体的售电价格， 为可调资源主体向上层聚合体的售电量， 为可调资源主体向上层聚合体的购电量， 为可调资源主体的决策向量， 为分布式机组的发电量， 为新能源资源出力量， 为可转移负荷调整量， 为可中断负荷调整量， 为储能充电量， 为储能放电量， 为用电需求。 4.如权利要求3所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述分布式机组的运行成本的模型为： ；其中， 、 和 分别为分布式机组的运行成本系数， 为分布式机组出力功率下限约束， 为分布式机组出力功率上限约束。 5.如权利要求3所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述储能成本的模型为： ；其中， 为储能退化成本系数， 为储能充电效率， 为储能放电效率， 为储能充电功率的下限约束， 为储能充电功率的上限约束， 为储能放电功率的下限约束， 为储能放电功率的上限约束， 为储能荷电状态， 为储能荷电状态的下限约束， 为储能荷电状态的上限约束。 6.如权利要求3所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述新能源资源出力量的模型为： ；其中， 为新能源资源的最大出力。 7.如权利要求1-2任意一项所述的基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制方法，其特征在于，所述上层模型为：其中，负荷聚合商的储能资源运行成本包括：负荷聚合商所拥有储能资源的运行成本；所述负荷聚合商的调峰市场收益包括：负荷聚合商向各资源主体购售电的收益、负荷聚合商向电网的购售电收益和负荷聚合商参与调峰市场的收益； ；其中， 为含自主储能资源的负荷聚合商在t时段下的收益， 表示时段， 表示第i个可调资源主体， 为负荷聚合商所拥有储能资源的运行成本， 为负荷聚合商向各资源主体购售电的收益， 为负荷聚合商向电网的购售电收益， 为负荷聚合商参与调峰市场的收益， 为调峰补偿价格， 为负荷聚合商的决策向量， 为负荷聚合商拥有的储能充电量， 为负荷聚合商拥有的储能放电量， 为负荷聚合商向资源主体的购电价格， 为负荷聚合商向资源主体的售电价格， 为负荷聚合商向电网的售电量， 为负荷聚合商向电网的购电量， 为负荷聚合商向可调资源主体的的购电量， 为负荷聚合商向可调资源主体的的售电量， 为可调资源主体向上层聚合体的售电量， 为可调资源主体向上层聚合体的购电量， 为可调资源主体的总数。 8.一种基于调峰市场的对可调资源主体的间接控制装置，其特征在于，包括：第一模型建立模块、第二模型建立模块、模型求解模块和资源调控模块；其中，所述第一模型建立模块用于以最大化自身收益为目标，并根据负荷聚合商的储能资源运行成本和所述负荷聚合商的调峰市场收益，建立上层模型；以及用于根据可调资源主体的运行成本和所述可调资源主体对应的电量参数，建立下层模型；所述第二模型建立模块用于根据所述上层模型和所述下层模型，建立主从博弈模型；所述模型求解模块用于根据启发式算法，对所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群进行更新，并求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略；所述资源调控模块用于根据所述最优用电策略，调整可调资源主体的购售电量；所述根据启发式算法，对所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群进行更新，并求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略，具体为：初始化电网购售电价、调峰参数、初始最优适应度和迭代次数，并随机生成所述负荷聚合商的初始电价种群；根据所述电网购售电价、所述调峰参数、所述上层模型和所述下层模型，求解并更新所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群，直至所述迭代次数达到预设值，或者，适应度满足预设条件时，从更新后的电价种群和更新后的策略种群中获取最优用电策略;所述根据所述电网购售电价、所述调峰参数、所述上层模型和所述下层模型，求解并更新所述负荷聚合商的电价种群和所述可调资源主体的策略种群，直至所述迭代次数达到预设值，或者，适应度满足预设条件时，从更新后的电价种群和更新后的策略种群中获取最优用电策略，具体为：S1、根据第一电价种群，求解所述下层模型，得到所述可调资源主体的策略种群；其中，所述第一电价种群，包括：上一次迭代中的更新后的电价种群或所述初始电价种群；S2、根据所述策略种群，求解所述上层模型，得到第二适应度；S3、根据启发式算法，更新所述第一电价种群，得到更新后的电价种群；S4、更新迭代次数，判断所述迭代次数是否达到预设值；根据第一适应度和所述第二适应度，计算得到适应度函数差值，并判断所述适应度函数差值是否小于收敛阈值；其中，所述第一适应度，包括：上一次迭代中的第二适应度或初始最优适应度；当所述迭代次数达到预设值，并且，所述适应度函数差值小于等于收敛阈值时，执行S5；当所述迭代次数未达到预设值，或者，所述适应度函数差值大于收敛阈值时，返回S1；S5、根据所述更新后的电价种群，求解所述下层模型，得到更新后的策略种群，并根据所述更新后的电价种群和所述更新后的策略种群，求解所述主从博弈模型，得到最优用电策略。