Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game

HOU Langbo; SUN Hao; CHEN Heng; GAO Yue

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.24144

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Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game

Modeling, Simulation and Optimal Operation of Integrated Energy System Based on Swarm Intelligence | 更新时间：2025-07-29

- Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game
- Power Generation Technology Vol. 46, Issue 2, Pages: 219-230(2025)
- 作者机构：
  
  华北电力大学能源动力与机械工程学院，北京市昌平区102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(52276006)
- DOI：10.12096/j.2096-4528.pgt.24144
  CLC： TK 01;TM 73
- Received：12 July 2024，
  
  Revised：2024-10-27，
  
  Published：30 April 2025
- 稿件说明：
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侯朗博,孙昊,陈衡等.基于需求响应与Stackelberg博弈的小区综合能源系统优化调度[J].发电技术,2025,46(02):219-230.

HOU Langbo,SUN Hao,CHEN Heng,et al.Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game[J].Power Generation Technology,2025,46(02):219-230.
侯朗博,孙昊,陈衡等.基于需求响应与Stackelberg博弈的小区综合能源系统优化调度[J].发电技术,2025,46(02):219-230. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.24144.

HOU Langbo,SUN Hao,CHEN Heng,et al.Optimization Scheduling of Integrated Energy Systems in Communities Based on Demand Response and Stackelberg Game[J].Power Generation Technology,2025,46(02):219-230. DOI： 10.12096/j.2096-4528.pgt.24144.

摘要

目的

随着需求侧响应资源的不断增长，传统的能源调度模式难以满足新能源大量接入的系统需求。为实现小区内多种能源的合理调配，提出了一种基于用户需求侧响应的能源交易策略，旨在优化智能小区内能源的调度。

方法

针对含多栋楼宇的居民小区，对其中的分布式光伏、储能设备和柔性负荷进行统一调配，并根据小区运营商和用户负荷聚合商的定价交互，采用Stackelberg博弈建立两阶段调度优化模型。

结果

算例仿真模拟结果显示，相比传统的以热定电策略，所提模型可以降低40.22%的运行成本，提高22.57%的光伏消纳水平；相比传统的最优运行成本策略，所提模型可以降低29.66%的运行成本，提高6.78%的光伏消纳水平。

结论

所设计的策略在实现公平利益分配、缓解电力波动、灵活应对调度高峰需求、加强新能源整合及确保电网运行安全方面具有良好效果。

Abstract

Objectives

With the continuous growth of demand-side response resources

traditional energy scheduling models struggle to meet the system requirements of high penetration levels of renewable energy. To achieve the rational allocation of multiple energy sources within a community

this study proposes an energy trading strategy based on demand-side response from users

aiming to optimize energy scheduling in smart community.

Methods

For a residential community with multiple buildings

this study coordinates distributed photovoltaics

energy storage systems

and flexible loads. A two-stage scheduling optimization model is established using the Stackelberg game framework based on pricing interactions between community operators and user load aggregators.

Results

Simulation results show that

compared to the traditional heat-determined power strategy

the proposed model reduces operational costs by 40.22% and increases photovoltaic utilization by 22.57%. Compared to the conventional cost-optimal operation strategy

the proposed model results in a 29.66% reduction in operational costs and a 6.78% increase in photovoltaic utilization.

Conclusions

The proposed strategy demonstrates excellent performance in achieving equitable benefit distribution

mitigating power fluctuations

flexibly meeting peak-load demands

enhancing renewable energy integration

and ensuring grid operational security.

关键词

Keywords

references

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