Dual Layer Optimization Model for Capacity Configuration of Rural Multi-Microgrid System with Biogas Energy Generation

ZHANG Jinliang; CHENG Jia

doi:10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.007

English Version Reader LoginJournal Login

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Dual Layer Optimization Model for Capacity Configuration of Rural Multi-Microgrid System with Biogas Energy Generation

Dispatch & Operation | 更新时间：2026-01-27

- Dual Layer Optimization Model for Capacity Configuration of Rural Multi-Microgrid System with Biogas Energy Generation
- Electric Power Construction Vol. 46, Issue 10, Pages: 73-87(2025)
- 作者机构：
  
  华北电力大学经济与管理学院，北京市 102206
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(72342007);the Fundamental Reasearch Funds for the Central Universities(2023FR001)
- DOI：10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.007
  CLC： TM73
- Received：25 November 2024，
  
  Revised：2024-12-31，
  
  Published：01 October 2025
- 稿件说明：
移动端阅览
张金良,程佳.含沼气能发电的农村多微网系统容量配置双层优化模型[J].电力建设,2025,46(10):73-87.

ZHANG Jinliang,CHENG Jia.Dual Layer Optimization Model for Capacity Configuration of Rural Multi-Microgrid System with Biogas Energy Generation[J].Electric Power Construction,2025,46(10):73-87.
张金良,程佳.含沼气能发电的农村多微网系统容量配置双层优化模型[J].电力建设,2025,46(10):73-87. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.007.

ZHANG Jinliang,CHENG Jia.Dual Layer Optimization Model for Capacity Configuration of Rural Multi-Microgrid System with Biogas Energy Generation[J].Electric Power Construction,2025,46(10):73-87. DOI： 10.12204/j.issn.1000-7229.2025.10.007.

摘要

目的

为解决农村地区新能源系统容量配置问题，响应乡村振兴与低碳要求，提高可再生能源的消纳率，提出一种基于子微网间交互且考虑沼气能发电的微网系统容量配置方法。

方法

首先对农村多微网结构进行了分析，并建立一个包含了微网间能量调度策略的沼气能发电的多微网系统模型；其次建立含沼气能发电的多微网系统容量配置与运行协同优化双层模型，上层目标为多微网的年综合成本最小与可再生能源利用率最大，下层目标为多微网系统的运行成本最低，并利用粒子群算法结合Cplex求解器进行求解；针对微网系统成本，采用Shapley值法对各微网进行公平分摊。

结果

Matlab仿真结果和算例分析表明：所提引入沼气能作为发电单元，能够增加新能源的渗透率；所提农村微网间电能交互，新能源与储能的容量配置总体均有减少，降低了年投资成本，使得多微网从外部购买电能成本降低9%，售电量也呈下降趋势；采用Shapley值法对微网成本进行分摊，各微网实际成本相较于各微网独立运行场景下分别降低6.3%、2%、4.4%。

结论

所提含沼气能发电的农村多微网系统容量配置双层优化模型，使得年综合成本降低，减少了碳排放，增加了新能源的内部消纳，同时减少农村负荷侧对电网的依赖，能够实现经济性与环保性。

Abstract

Objective

To solve the problem of new energy system capacity allocation in rural areas， respond to the requirements of rural revitalization and low carbon， and improve the rate of renewable energy consumption， a microgrid system capacity allocation method based on the interaction between sub-microgrids and considering biogas energy generation are proposed.

Methods

First， the structure of rural multi-microgrids was analyzed， and a multi-microgrid system model for biogas energy generation containing an inter-microgrid energy scheduling strategy was established. Subsequently， a two-layer model for capacity allocation and operation co-optimization of a multi-microgrid system incorporating biogas generation was established. The upper-level objective is to minimize the annual integrated cost of the multi-microgrid system while maximizing the utilization of renewable energy sources. Contrarily， the lower-level objective is to minimize the operating cost of the system. The model was solved using a particle swarm optimization algorithm combined with the CPLEX solver. To ensure fair cost allocation among microgrids， the Shapley value method was employed.

Results

Matlab simulation results and example analyses show that the proposed introduction of biogas energy as a power generation unit can increase the penetration rate of new energy. The proposed rural inter-microgrid power interaction effectively reduced the overall capacity allocation of the new energy and energy storage， thereby lowering the annual investment cost. It also decreased the cost of purchasing external power by 9%， although the amount of power sales was correspondingly reduced. The microgrid cost was apportioned using the Shapley value method， and the actual cost of each microgrid was reduced by 6.3%， 2%， and 4%， compared to the scenario of independent operation. Using the Shapley value method to apportion the costs of the microgrids， the actual costs of each microgrid were reduced by 6.3%， 2%， and 4.4%， compared with scenarios in which the microgrids were operated independently.

Conclusions

The proposed two-layer optimization model for the capacity allocation of rural multi-microgrid systems containing biogas energy generation resulted in lower annual integrated costs， reduced carbon emissions， increased internal consumption of new energy sources， and reduced dependence on the grid on the rural load side， which can achieve both economic and environmental friendliness.

关键词

Keywords

references

郑云平，焦春雷，亚夏尔·吐尔洪，等 . 基于新能源发电的构网型协调储能控制策略研究［J］. 高压电器， 2023 ， 59 （ 7 ）： 65 - 74 .

ZHENG Yunping ， JIAO Chunlei ， YASHAR Turhong ， et al . Research on grid-forming coordinated energy storage control strategy based on converter-interfaced generation ［J］. High Voltage Apparatus ， 2023 ， 59 （ 7 ）： 65 - 74 .

张礼浩，刘翔宇，顾雪平，等 . 新型电力系统频率安全稳定研究综述及展望［J］. 浙江电力， 2024 ， 43 （ 10 ）： 12 - 26 .

陈心宜，胡秦然，石庆鑫，等 . 新型电力系统居民分布式资源管理综述［J］. 电力系统自动化， 2024 ， 48 （ 5 ）： 157 - 175 .

CHEN Xinyi ， HU Qinran ， SHI Qingxin ， et al . Review on residential distributed energy resource management in new power system ［J］. Automation of Electric Power Systems ， 2024 ， 48 （ 5 ）： 157 - 175 .

李志浩，倪筹帷，陈哲，等 . 考虑信息交互的微电网群分布式经济调度方法［J］. 浙江电力， 2023 ， 42 （ 10 ）： 8 - 16 .

田健 . 微电网绿色低碳发展的关键技术与应用［J］. 计量科学与技术， 2023 ， 67 （ 7 ）： 25 - 33 .

TIAN Jian . Key technologies and applications for the green and low-carbon advancement of microgrids ［J］. Metrology Science and Technology ， 2023 ， 67 （ 7 ）： 25 - 33 .

许中阳，宋晓通 . 含高比例清洁能源的微电网多目标优化调度策略［J］. 分布式能源， 2023 ， 8 （ 2 ）： 19 - 25 .

XU Zhongyang ， SONG Xiaotong . Multi-objective optimal scheduling strategy for microgrid with high permeability clean energy ［J］. Distributed Energy ， 2023 ， 8 （ 2 ）： 19 - 25 .

邱益林 . 智能电网可再生能源微电网系统设计分析［J］. 太阳能学报， 2023 ， 44 （ 8 ）： 568 .

QIU Yilin . Design and analysis of renewable energy microgrid system in smart grid ［J］. Acta Energiae Solaris Sinica ， 2023 ， 44 （ 8 ）： 568 .

艾平，彭宇志，金柯达，等 . 面向低碳村镇的可再生能源热电联供系统仿真与优化［J］．农业机械学报， 2023 ， 54 （ S2 ）： 350 - 358 .

AI Ping ， PENG Yuzhi ， JIN Keda ， et al . Simulation and optimization of renewable energy cogeneration system for low-carbon villages and towns ［J］. Journal of Agricultural Machinery ， 2023 ， 54 （ S2 ）： 350 - 358 .

刘金华，陈璐，刘凡骞，等 . 风-光-抽水蓄能互补系统经济容量配置研究［J］. 供用电， 2025 ， 42 （ 4 ）： 99 - 107 .

LIU Jinhua ， CHEN Lu ， LIU Fanqian ， et al . Study on economic capacity allocation for wind-solar-pumped storage complementary system ［J］. Distribution & Utilization ， 2025 ， 42 （ 4 ）： 99 - 107 .

杨跃，安然然，梁晓兵，等 . 计及灵活性约束的配电网-微电网灵活性资源协同规划模型［J］. 广东电力， 2023 ， 36 （ 8 ）： 54 - 69 .

YANG Yue ， AN Ranran ， LIANG Xiaobing ， et al . Collaborative planning model of distribution network-microgrid flexibility resources with flexibility constraints ［J］. Guangdong Electric Power ， 2023 ， 36 （ 8 ）： 54 - 69 .

赵安军，李旺，于军琪，等 . 基于户间调度的青海农村家庭光储容量配置优化［J］. 电力系统及其自动化学报， 2023 ， 35 （ 7 ）： 45 - 56 .

ZHAO Anjun ， LI Wang ， YU Junqi ， et al . Configuration optimization of photovoltaic and energy storage capacity for rural households in Qinghai Province based on inter-user dispatching ［J］. Proceedings of the CSU-EPSA ， 2023 ， 35 （ 7 ）： 45 - 56 .

端木陈睿，史林军，蹇德平，等 . 计及多时间尺度的梯级水-风-光互补基地储能容量优化配置［J］. 电力自动化设备， 2024 ， 44 （ 7 ）： 173 - 179 .

DUANMU Chenrui ， SHI Linjun ， JIAN Deping ， et al . Optimization of energy storage capacity allocation in multi-time scales cascaded hydro-wind-solar base ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2024 ， 44 （ 7 ）： 173 - 179 .

YUAN H Z ， YE H H ， CHEN Y T ， et al . Research on the optimal configuration of photovoltaic and energy storage in rural microgrid ［J］. Energy Reports ， 2022 ， 8 ： 1285 - 1293 .

金家桢，易承东，冯震 . 偏远农村的风光储微网容量配置优化［J］. 电工材料， 2024 （ 5 ）： 92 - 96 .

JIN Jiazhen ， YI Chengdong ， FENG Zhen . Optimization of capacity configuration for wind solar energy storage microgrid of remote rural areas ［J］. Electrical Engineering Materials ， 2024 （ 5 ）： 92 - 96 .

侯永全，徐敦彬，袁晓冬，等 . 基于博弈论的含氢微网多主体能源系统优化配置［J］. 高压电器， 2024 ， 60 （ 7 ）： 48 - 59 .

HOU Yongquan ， XU Dunbin ， YUAN Xiaodong ， et al . Optimized allocation of hydrogen-containing micro grid multi-subject energy system based on game theory ［J］. High Voltage Apparatus ， 2024 ， 60 （ 7 ）： 48 - 59 .

张冲标，钱辰雯，俞红燕，等 . 基于ADMM的多场景县域多微电网交互运行策略［J］. 中国电力， 2024 ， 57 （ 2 ）： 9 - 18 .

ZHANG Chongbiao ， QIAN Chenwen ， YU Hongyan ， et al . Interactive operation strategy for multi-scenario county-level multi-microgrid based on ADMM ［J］. Electric Power ， 2024 ， 57 （ 2 ）： 9 - 18 .

黄冬梅，陈柯翔，孙锦中，等 . 含电解制氢装置及光热电站的海岛微网优化调度［J］. 电力系统及其自动化学报， 2022 ， 34 （ 11 ）： 24 - 31 .

HUANG Dongmei ， CHEN Kexiang ， SUN Jinzhong ， et al . Dispatch optimization of island microgrid with electrolytic hydrogen unit and CSP station ［J］. Proceedings of the CSU-EPSA ， 2022 ， 34 （ 11 ）： 24 - 31 .

朱祖祥，朱革兰，秦飞翔 . 基于博弈的多综合能源微网系统优化运行策略［J］. 广东电力， 2023 ， 36 （ 2 ）： 52 - 65 .

ZHU Zuxiang ， ZHU Gelan ， QIN Feixiang . Optimal operation strategy of multi-integrated energy microgrid system based on game ［J］. Guangdong Electric Power ， 2023 ， 36 （ 2 ）： 52 - 65 .

吕荣胜，黄正伟，魏业文，等 . 基于主从博弈的多微网共享储能优化调度研究［J］. 现代电子技术， 2024 ， 47 （ 20 ）： 46 - 50 .

LÜ Rongsheng ， HUANG Zhengwei ， WEI Yewen ， et al . Research on master-slave game based optimal scheduling of multi-MG shared energy storage ［J］. Modern Electronics Technique ， 2024 ， 47 （ 20 ）： 46 - 50 .

王永利，姜斯冲，郭璐，等 . 基于共享氢容量备用的多微网双层优化方法［J］. 电力建设， 2024 ， 45 （ 11 ）： 65 - 78 .

WANG Yongli ， JIANG Sichong ， GUO Lu ， et al . Multiple microgrid bilayer optimization method based on shared hydrogen capacity backup ［J］. Electric Power Construction ， 2024 ， 45 （ 11 ）： 65 - 78 .

王俊翔，李华强，邓靖微，等 . 考虑需求侧灵活性资源的商业园区微网多目标优化调度［J］. 电力建设， 2021 ， 42 （ 3 ）： 35 - 44 .

WANG Junxiang ， LI Huaqiang ， DENG Jingwei ， et al . Multi-objective optimal scheduling of business park microgrid considering demand-side flexible resources ［J］. Electric Power Construction ， 2021 ， 42 （ 3 ）： 35 - 44 .

寇凌峰，季宇，曲雪原，等 . 含海洋能发电的海岛微网源荷储容量优化配置研究［J］. 电测与仪表， 2024 ， 61 （ 5 ）： 135 - 145 .

KOU Lingfeng ， JI Yu ， QU Xueyuan ， et al . Research on optimal capacity configuration of source， load and storage for island microgrid containing marine energy generation ［J］. Electrical Measurement & Instrumentation ， 2024 ， 61 （ 5 ）： 135 - 145 .

檀勤良，单子婧，丁毅宏，等 . 考虑蓄电池与电制氢的多能源微网灵活性资源配置双层优化模型［J］. 电力建设， 2023 ， 44 （ 2 ）： 38 - 49 .

TAN Qinliang ， SHAN Zijing ， DING Yihong ， et al . Bi-level optimal configuration for flexible resources of multi-energy microgrid considering storage battery and P2H ［J］. Electric Power Construction ， 2023 ， 44 （ 2 ）： 38 - 49 .

安源，郑申印，苏瑞，等 . 风光水储多能互补发电系统双层优化研究［J］. 太阳能学报， 2023 ， 44 （ 12 ）： 510 - 517 .

AN Yuan ， ZHENG Shenyin ， SU Rui ， et al . Research on two-layer optimization of wind-solar-water-storage multi energy complementary power generation system ［J］. Acta Energiae Solaris Sinica ， 2023 ， 44 （ 12 ）： 510 - 517 .

WANG W J ， LI C ， HE Y ， et al . Enhancement of household photovoltaic consumption potential in village microgrid considering electric vehicles scheduling and energy storage system configuration ［J］. Energy ， 2024 ， 311 ： 133330 .

杨昆，刘通，柏林，等 . 基于谈判博弈的微电网群多主体共享储能容量优化配置策略［J］. 电测与仪表， 2024 ， 61 （ 3 ）： 33 - 41 .

YANG Kun ， LIU Tong ， BAI Lin ， et al . Optimal configuration strategy of shared energy storage capacity for micro-grid cluster based on multi-party bargaining game ［J］. Electrical Measurement & Instrumentation ， 2024 ， 61 （ 3 ）： 33 - 41 .

赵杰，王聪，李冠冠，等 . 考虑需求响应的多微网P2P能源交易低碳运行策略［J］. 电力建设， 2023 ， 44 （ 12 ）： 54 - 65 .

ZHAO Jie ， WANG Cong ， LI Guanguan ， et al . Low-carbon operation strategy for P2P energy trading among multiple microgrids considering demand response ［J］. Electric Power Construction ， 2023 ， 44 （ 12 ）： 54 - 65 .

贝斌斌，乐程毅 . 基于供需博弈的园区综合能源微网系统优化［J］. 自动化仪表， 2023 ， 44 （ 2 ）： 91 - 96 .

BEI Binbin ， LE Chengyi . Optimization of integrated energy micro- grid system in campus based on supply and demand game ［J］. Process Automation Instrumentation ， 2023 ， 44 （ 2 ）： 91 - 96 .

徐艳春，刘海权，孙思涵，等 . 计及需求响应和共享储能的多微网系统双层优化调度［J］. 电力自动化设备， 2023 ， 43 （ 6 ）： 18 - 26 .

XU Yanchun ， LIU Haiquan ， SUN Sihan ， et al . Bi-level optimal scheduling of multi-microgrid system considering demand response and shared energy storage ［J］. Electric Power Automation Equipment ， 2023 ， 43 （ 6 ）： 18 - 26 .

胡俊杰，曲佳桐，王文浩 . 基于模型预测控制的高速公路综合能源微网群分布式能量优化调度方法［J］. 广东电力， 2024 ， 37 （ 12 ）： 87 - 96 .

HU Junjie ， QU Jiatong ， WANG Wenhao . Distributed energy optimization scheduling of highway integrated energy microgrid group based on model predictive control ［J］. Guangdong Electric Power ， 2024 ， 37 （ 12 ）： 87 - 96 .

吴睿行，刘丽军，林锟，等 . 考虑虚拟储能参与的多微网混合博弈运行策略［J/OL］. 电网技术， 1 - 15 .［ 2024-08-27 ］. https：//doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1905 https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1905 .

WU Ruixing ， LIU Lijun ， LIN Kun ， et al . Multi-microgrid hybrid game operation strategy considering virtual energy storage participation ［J/OL］. Power System Technology ， 1 - 15 .［ 2024-08-27 ］. https：//doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1905 https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2024.1905 .

杨磊，周凯旋，贺凯，等 . 温度修正对光伏发电系统性能比影响分析［J］. 可再生能源， 2024 ， 42 （ 1 ）： 16 - 21 .

YANG Lei ， ZHOU Kaixuan ， HE Kai ， et al . Analysis of temperature correction influence on performance ratio of photovoltaic system ［J］. Renewable Energy Resources ， 2024 ， 42 （ 1 ）： 16 - 21 .

张雷，刘思彤，李勇 . 分布式光伏发电系统并网技术分析［J］. 电子技术， 2024 ， 53 （ 2 ）： 372 - 374 .

ZHANG Lei ， LIU Sitong ， LI Yong . Analysis of grid connection technology for distributed photovoltaic power generation systems ［J］. Electronic Technology ， 2024 ， 53 （ 2 ）： 372 - 374 .

卢颖辉 . 计及微网储能系统多尺度不确定性容量协调优化［J］. 储能科学与技术， 2021 ， 10 （ 6 ）： 2235 - 2243 .

LU Yinghui . Capacity coordination and optimization considering multi-scale uncertainty of micro-grid energy storage system ［J］. Energy Storage Science and Technology ， 2021 ， 10 （ 6 ）： 2235 - 2243 .

王尚斌，苑丽伟，方莹，等 . 计及新能源波动的分布式储能分层控制策略［J］. 山东电力技术， 2024 ， 51 （ 9 ）： 74 - 84 .

WANG Shangbin ， YUAN Liwei ， FANG Ying ， et al . Distributed energy storage layered control strategy considering renewable energy fluctuations ［J］. Shandong Electric Power ， 2024 ， 51 （ 9 ）： 74 - 84 .

Views

121

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Bidirectional Collaborative Optimization Scheduling of Adjustable Resources in Computing Node and Power Node

Double-Layer Optimal Control Strategy for Distribution Network with Photovoltaic Power Driven by Data

Cost Sharing of Distributed Photovoltaic Power Generation Considering Carbon Footprint and Transactions

Related Author

WEI Zhichu

LI Fengneng

CUI Jiayan

WAN Siyang

YANG Ping

ZHOU Qianyufan

WEI Minjie

CHEN Han

Related Institution

School of Electric Power， South China University of Technology

College of Electric Power Engineering,Shanghai University of Electric Power

State Grid Quanzhou Power Supply Company

Faculty of Electric Power Engineering, Kunming University of Science and Technology

College of Energy and Electrical Engineering, Hohai University

AI脑图

AI问答

⁰