近日，南方科技大学机械与能源工程系教授杨再跃课题组取得点对点（peer-to-peer, P2P）电力市场领域的多项研究成果，三篇论文在学术期刊IEEE Transactions on Smart Grid和IEEE Transactions on Power Systems上发表或被接收。

第一项成果研究了基于机会约束的日前点对点能量备用联合电力市场机制，该成果发表在电力领域学术期刊IEEE Transactions on Smart Grid上。随着可再生能源在市场中的渗透程度不断提高，电力系统需要大量的备用来补偿可再生能源发电的随机波动，这使得在未来的电力市场中，备用将成为与能量同等重要的交易商品。目前还没有研究工作实现备用的分布式交易出清。在此研究中，课题组设计了一个日前点对点能量备用联合电力市场机制，所有参与者可以自由地和邻居参与者完成能量和备用的交易，协商确定交易价格和交易量。本研究首先基于机会约束优化方法确定所需要的备用量，然后提出了一种基于一致性ADMM的市场协商交易机制。仿真结果表明了本研究设计的市场机制具有良好的收敛性能、公平性和可扩展性。

论文由南方科技大学、浙江大学和丹麦技术大学共同完成。论文第一作者为南方科技大学访问学生郭振纬，通讯作者为杨再跃。论文由国家自然科学基金、广东省国际合作项目、深圳市国际合作项目等资助。

图1 算法残差收敛过程

图2 左：参与者数量对迭代次数的影响；右：参与者数量对收敛时间的影响

第二项研究成果考虑基于在线优化的同步实时点对点电力市场机制，该成果刚刚被电力领域学术期刊IEEE Transactions on Smart Grid接收。考虑到未来的不确定性，电力市场需要实时的市场机制来快速地重新制定参与者之间的交易来维持电力实时平衡。但是，将实时机制和P2P机制结合在一起在技术上是非常具有挑战性的。这是因为P2P机制依赖庞大的计算和通信，而实时市场的交易时间短，需要非常快的计算通信速度。在此研究中，课题组创新性地基于在线优化框架，设计了一个在线一致性ADMM算法来实现实时P2P电力市场协商交易机制。该算法计算复杂度低且计算速度快，并且证明了次线性的后悔度上界，这意味着在长时间尺度上，全局社会福利将会最大化。仿真结果表明，设计的算法具有良好的收敛性能、跟踪能力和较高的计算效率。

论文第一作者为南方科技大学访问学生郭振纬，通讯作者为杨再跃。论文由南方科技大学、浙江大学和丹麦技术大学共同完成。论文由国家自然科学基金、深圳市科创委项目等资助。

图3 左：算法平均后悔度收敛效果；右：不同算法的计算时间随参与者数量变化的情况

图4 算法跟踪最优解成本的效果

第三项研究成果是基于在线优化的异步实时点对点能量备用联合电力市场机制，该成果刚刚被电力领域学术期刊IEEE Transactions on Power Systems接收。在上一项研究中提出了在线一致性ADMM算法来实现市场协商交易机制，但是该算法存在一个缺陷，即同步机制的算法严重依赖于参与者的性能和可靠性。在此研究中，课题组对该算法做出进一步改进，提出了异步在线一致性ADMM算法实现实时P2P电力市场交易协商机制，所有参与者都可以自由交易，无需等待空闲或不工作的邻居参与者，只需要和当前时槽正在工作运行的参与者进行协商交易即可。本研究同样证明了设计的异步在线算法的次线性后悔度上界，这表明社会福利从长远来看将会最大化。仿真结果表面，异步机制相比于同步机制具有更好的收敛性能，鲁棒性和公平性。

图5 左：异步机制和同步机制收敛效果；右：异步机制和同步机制参与者个人收益情况

论文由南方科技大学、浙江大学和丹麦技术大学共同完成。论文第一作者为南方科技大学访问学生郭振纬，通讯作者为杨再跃。论文由科技部重点研发项目、国家自然科学基金、深圳市稳定支持重点项目等资助。

论文链接：

1、https://ieeexplore.ieee.org/document/9178314 

2、https://ieeexplore.ieee.org/document/9416277 

3、https://ieeexplore.ieee.org/document/9536422 

供稿：机械与能源工程系

通讯员：邓苏

主图：丘妍

编辑：朱增光