中文引用格式： 滕昌志，曾锃，夏元轶，等. 基于物联网边云协同的电网灵活性资源聚合商博弈优化调度方法[J]. 电子技术应用，2025，51(6)：79-85.
英文引用格式： Teng Changzhi，Zeng Zeng，Xia Yuanyi，et al. Game-theoretic optimization and scheduling method for flexibility resource aggregation commerce in IoT edge-cloud collaboration for power grid[J]. Application of Electronic Technique，2025，51(6)：79-85.
引言
近年来，全球能源结构的调整和物理信息技术的迅猛发展给传统电力系统带来了新的挑战和机遇[1]。随着以新能源为主体的新型电力系统的兴起，越来越多的新能源主体参与需求侧响应[2]。此外，大量的电动汽车负荷[3]和储能系统[4]接入负荷侧，进一步丰富了需求侧的灵活性资源。然而，这也对电力系统的需求侧响应和数据计算处理水平提出了更高的要求。一方面，需求侧智能终端和各种传感器产生的数据呈指数级增长趋势[5]。另一方面，需求方能源数据的聚合、处理、分析和决策往往对隐私保护和传输带宽有更高的要求[6]。因此，为了适应新型电力系统，电力系统优化能源生产和消费调度的方法需要进行变革[7]。在电力系统与其他领域的新技术融合的背景下，需要重新思考需求侧灵活性资源的调度和运行模式，并解决数据爆炸增长带来的通信、计算负担问题。
现有文献[8-9]研究了灵活性资源的聚合商参与电力系统的需求侧响应的方式。其中，激励式的参与方式下，消费者如果提供了需求侧响应，市场则会反馈给他相应的奖励。另一种方式是调控每一时刻的电价，通过隐性地调控对电价敏感的用户的用电曲线实现需求侧响应。以上研究仅仅考虑了市场与用户间的单向关系，其调度方法仍属于集中优化的思想，其计算效率、可求解的规模完全受制于云端服务器的性能参数以及通信带宽。而近年来云计算、边缘计算等技术的发展带来了“云计算-边缘计算”协同即云边协同的新型调度方式，其既能够利用云计算的计算资源，又能够利用边缘计算低延时、分散计算负担的特点，整合了云-边二者优势。
利用云边协同的调度框架，灵活性资源的调度效率能够得到有效的提升。在实际运行中，单一用户的体量太小，每个单一用户都直接与市场进行交互会导致大量的计算和通信成本[10]，而且单一用户的用电特性具有很大的不确定因素。针对这个问题，现阶段比较可行的方案是在住宅区建立聚合商[11]，作为一个商业实体或机构，在特定领域或市场上汇集、整合和管理各种资源或信息。在能源市场中，聚合商负责管理能源系统，并为生产消费者社区提供具有竞争力的费率。这样调度问题便转化为了电网运营商与用户聚合商两者之间多利益主体的博弈问题。通过边缘计算技术，赋予聚合商边缘本地计算能力，可将云端服务器的计算负载卸载至网络边缘的聚合商，实现云端集中计算与边缘节点（聚合商）边缘计算协同优化。
考虑聚合商之后，定价问题便更加复杂，因为它不仅取决于市场价格，还取决于聚合商的供应计划。聚合商与聚合商之间也可以进行竞争与合作，比如文献[12]考虑了聚合商之间的非合作博弈，将能源交易竞争问题转化为非合作博弈问题进行求解，以刺激交易为目标，制定市场的定价机制从而实现了效用最大化。在这种情况下，生产消费者拥有本地资源，可以灵活调整需求，进一步增加了问题的复杂性。所以许多现有文献将其建模为针对电网管理者与聚合商的双层优化问题。文献[13]通过建立家庭能量管理系统，考虑关税模型对用户聚合商参与市场的决策问题进行求解。文献[14]研究了微网运营商在能源互联网背景下的定价策略模型，将社区的运营商视为领导者，产消者视为跟随者，运用主从博弈理论实现各方的收益提升。文献[15]综合考虑电动汽车充放电行为在调频市场中的多阶段交互影响，制定充放电激励机制提升聚合商参与调频市场的收益，同时保证满足电动汽车用户的充电需求。文献[16]主要考虑了价格信号与调频信号的不确定性建模，将电动汽车聚合商的投标决策应用分布式鲁棒优化求解，在不确定性优化问题的框架下提升了投标的经济性。但在实际情况中，所有用户能够提供灵活性资源的设备均存在用于表述启停状态的二元变量，它将优化模型由连续变为了离散，对模型的求解复杂度影响非常大[17]，这是以上研究均未考虑到的。
针对该问题，文献[18]扩展了决策模型，将问题建立为一个双目标混合整数模型，目标是尽量降低用户消费成本和尽量减少灵活性负荷运行计划的重新制定次数。在上层，针对混合整数问题应用了一种混合遗传算法进行求解。文献[19]提出了一个更详细的模型，其中下层考虑了对价格信号进行重新调度的灵活性资源，包括可移动负荷、可中断负荷和恒温负荷；开发了一种基于群体算法的混合优化算法，调用商业求解器求解模型。文献[20]提出了一种基于最优值函数重构的新的解决方案，通过不断迭代目标函数上限和下限直到收敛，并应用于电网运营商与用户聚合商的双层优化问题。
本文旨在解决云边协同的框架下电网运营商与用户聚合商在电力市场上相互作用所带来的挑战，特别关注定价策略。在本文中，提出了一个基于修正最优值函数的启发式算法，针对电网运营商与用户聚合商运行调度的双层模型进行转化，基于可行解池的思想求解该双线性优化问题。通过阐明这个问题，希望为政策制定者和行业利益相关者提供洞见，以设计高效和可持续的能源系统。
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作者信息：
滕昌志1，曾锃1，夏元轶1，李马峰2，顾亚林2，张俊杰2
（1.国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，江苏 南京 211124；
2.南京南瑞信息通信科技有限公司，江苏 南京 211102）
