Optimal Scheduling Strategy for Multi-microgrid Resource Sharing Operation Under Dynamic Carbon Credit Trading Mechanism

LU Jiafu; LIANG Ning; XU Huihui; XU Yayin; SHANG Yingzhan

doi:10.20204/j.sp.2025.10008

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Optimal Scheduling Strategy for Multi-microgrid Resource Sharing Operation Under Dynamic Carbon Credit Trading Mechanism

更新时间：2025-12-19

- Optimal Scheduling Strategy for Multi-microgrid Resource Sharing Operation Under Dynamic Carbon Credit Trading Mechanism
- Vol. 53, Issue 10, Pages: 54-60(2025)
- 作者机构：
  
  1. 昆明理工大学电力工程学院,云南,昆明,650500
  2. 国网甘肃经济技术研究院,甘肃,兰州,730050
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20204/j.sp.2025.10008
  CLC：
- Published：2025
- 稿件说明：
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卢佳富,梁宁,徐慧慧,徐雅崟,尚应战.动态碳积分交易机制下多微电网资源共享运行优化调度策略[J].智慧电力,2025,53(10):54-60.

LU Jiafu, LIANG Ning, XU Huihui, et al. Optimal Scheduling Strategy for Multi-microgrid Resource Sharing Operation Under Dynamic Carbon Credit Trading Mechanism[J]. 2025, 53(10): 54-60.
卢佳富,梁宁,徐慧慧,徐雅崟,尚应战.动态碳积分交易机制下多微电网资源共享运行优化调度策略[J].智慧电力,2025,53(10):54-60. DOI： 10.20204/j.sp.2025.10008.

LU Jiafu, LIANG Ning, XU Huihui, et al. Optimal Scheduling Strategy for Multi-microgrid Resource Sharing Operation Under Dynamic Carbon Credit Trading Mechanism[J]. 2025, 53(10): 54-60. DOI： 10.20204/j.sp.2025.10008.

摘要

在“双碳”目标下，微电网（MG）作为新型电力系统分布式能源聚合与优化运行的重要组成部分，其资源交互成为研究热点。为此，针对含资源共享的多MG系统，提出一种计及动态碳积分交易机制的优化调度策略。首先，建立动态碳积分交易机制，激励MG间进行有效的能量交互与资源共享；其次，基于非对称纳什谈判理论建立考虑动态碳积分交易机制的多MG资源合作博弈模型；最后，采用改进交替方向乘子法（ADMM）进行分布式求解，在保护各主体隐私的同时提高模型收敛速度。仿真分析表明，所提策略能够提高新能源本地消纳率，并实现系统低碳经济运行。

Abstract

Under the “dual carbon” goals，microgrids （MGs），as a critical component of distributed energy aggregation and optimized operation in new power systems，have garnered significant research interest for their resource interaction capabilities. Accordingly，this paper proposes an optimal scheduling strategy for multi-MG systems with resource sharing，incorporating a dynamic carbon credit trading mechanism. First，a dynamic carbon credit trading mechanism is established to incentivize effective energy interaction and resource sharing among MGs. Second，a cooperative game model for multi-MG resources considering the dynamic carbon credit trading mechanism is developed based on asymmetric Nash bargaining theory. Finally，an improved alternating direction method of multipliers （ADMM） is employed for distributed solution，enhancing convergence speed while preserving the privacy of each entity. Simulation analysis demonstrates that the proposed strategy improves the local consumption rate of renewable energy and achieves low-carbon economic operation of the system.

关键词

Keywords

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马成元，陈皓勇，肖东亮. 考虑碳约束的新型电力系统跨区域优化调度研究 [J ] .智慧电力，2024，52（6）：38-45.

何玉朝，郭枫，钱辉敏，等. 微电网源网荷储分布鲁棒优化调度方法研究 [J ] .电子设计工程，2023，31（17）：123-127.

高玉，王琦，陈严，等. 考虑需求响应和能量梯级利用的含氢综合能源系统优化调度 [J ] .电力系统自动化，2023，47（4）：51-59.

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.

XING X L，JIA L M. Energy management in microgrid and multi‐microgrid [J ] .IET Renewable Power Generation，2024，18（15）：3480-3508.

姚俊伟，何奇，张宇，等. 考虑风电出力不确定性的微电网两阶段鲁棒优化调度模型 [J ] .浙江电力，2024，43（11）：106-115.

LIU N，CHENG M Y，YU X H，et al. Energy-sharing provider for PV prosumer clusters：a hybrid approach using stochastic programming and stackelberg game [J ] .IEEE Transactions on Industrial E lectronics，2018，65（8）：6740-6750.

WANG C，WEI W，WANG J，et al. Strategic offering and equilibrium in coupled gas and electricity markets [J ] .IEEE Transactions on Power Systems，2018，33（1）：290-306.

顾洁，白凯峰，时亚军. 基于多主体主从博弈优化交互机制的区域综合能源系统优化运行 [J ] .电网技术，2019，43（9）：3120-3236.

刘洪，李吉峰，葛少云，等. 基于多主体博弈与强化学习的并网型综合能源微网协调调度 [J ] .电力系统自动化，2019，43（1）：40-48.

梅生伟，刘锋，魏韡. 工程博弈论基础及电力系统应用 [M ] .北京：科学出版社，2016.

KIRSTEIN R. Strategic delegation in nash bargaining [J ] .Managerial and Decision Economics，2024，45（2）：784-794.

马腾飞，裴玮，肖浩，等. 基于纳什谈判理论的风-光-氢多主体能源系统合作运行方法 [J ] .中国电机工程学报，2021，41（1）：25-39.

崔明勇，宣名阳，卢志刚，等. 基于合作博弈的多综合能源服务商运行优化策略 [J ] .中国电机工程学报，2022，42（10）：3548-3563.

ZHONG K F，XIE S L，XIE K，et al. Cooperative P2P energy trading in active distribution networks：an MILP-based nash bargaining solution [J ] .IEEE Transactions on Smart Grid，2021，12（2）：1264-1276.

吴锦领，楼平，管敏渊，等. 基于非对称纳什谈判的多微网电能共享运行优化策略 [J ] .电网技术，2022，46（7）：2711-2723.

魏震波，杨超，李银江. 参与多元耦合市场的电-气综合能源系统低碳经济调度 [J ] .智慧电力，2023，51（5）：8-14，22.

樊伟杰，崔双喜，邱红桦. 计及P2G-CCS和柔性负荷的综合能源系统低碳经济调度 [J ] .现代电子技术，2023，46（5）：132-138.

马跃，孟润泉，魏斌，等. 考虑阶梯式碳交易机制的微电网两阶段鲁棒优化调度 [J ] .电力系统保护与控制，2023，51（10）：22-33.

王坤，徐程炜，文福拴，等. 绿色证书交易下可再生能源参与现货市场的过渡机制 [J ] .电力系统自动化，2023，47（14）：1-11.

崔杨，沈卓，王铮，等. 考虑绿证-碳排等价交互机制的区域综合能源系统绿色调度 [J ] .中国电机工程学报，2023，43（12）：4508-4517.

张开智，杨娜，尹江. 计及绿证-碳交易的综合能源系统运行优化 [J ] .自动化应用，2024，65（17）：95-100.

冯昌森，谢方锐，文福拴，等. 基于智能合约的绿证和碳联合交易市场的设计与实现 [J ] .电力系统自动化，2021，45（23）：1-11.

肖云鹏，朱玥荣，王秀丽，等. 电力-绿证点对点交易下基于多产消者博弈均衡的分布式资源扩展规划 [J ] .中国电机工程学报，2024，44（6）：2144-2157.

孙国强，周亦洲，卫志农，等. 能量和旋转备用市场下虚拟电厂热电联合调度鲁棒优化模型 [J ] .中国电机工程学报，2017，37（11）：3118-3128，3367.

杨王琦，李宁，顾欣，等. 考虑碳减排的综合能源服务商合作运行优化策略 [J ] .电力系统自动化，2022，46（7）：131-140.

张翔，廖海君，周振宇，等. 含规模化5G基站租赁共享储能的配电网混合博弈优化调度 [J ] .电测与仪表，2023，60（5）：23-32.

王鹏，喻译，赵艺涵，等. 基于纳什谈判的光伏产消者与共享储能协同参与市场优化策略 [J ] .电网技术，2025，49（2）：642-652.

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