电力系统控制与决策中的博弈问题工程博弈论初(3) -电力系统自动化杂志社投稿

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电力系统控制与决策中的博弈问题工程博弈论初(3)

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3.1 概念层面:电力系统控制与决策问题的博弈内涵(Conceptual level:game connotation of power system control and decision-making problems)

一般而言,对一个人工系统进行控制器设计或优化决策时,其根本目的在于使该人工系统能够满足预期目标,如安全稳定、经济运行等.任何一个人工系统不可能孤立运行,必将与其运行的外部环境交互作用.换言之,系统在运行中除了受到人工干预力以外,同时还不可避免地受到大自然(或外部环境)的影响.例如对于自动发电控制而言,负荷扰动总是倾向于使系统频率偏离额定值;反之,控制系统则通过调整发电机出力维持系统频率,如此则控制系统与负荷变化相互对抗从而形成博弈格局,博弈结果将决定系统真实频率.又如目前实际应用的大型发电机组励磁控制器设计方法,在建模时往往采用具有固定结构和参数的模型,其控制器设计目标是改善系统动态性能.然而电力系统在其运行过程中不可避免地会受到不确定性的影响,如负荷扰动、短路故障、线路跳闸、自动装置误操作等,以及所建立模型的不精确性、控制器的测量误差和输入控制器的参数误差等,这类不确定性或广义干扰都可能使得实际控制效果趋于恶化,故控制其设计者与不确定性之间形成了对立的博弈格局.进一步,在信息–物理系统控制设计问题中,设计者不仅要面对来自大自然(或外部环境)的挑战,更要面对蓄意攻击者的挑战,而且通常后者更难应对.例如,电力系统状态估计的目标是准确判断系统运行状态,辨识错误数据;但蓄意攻击者往往企图篡改数据,使得错误数据不能被状态估计检测出来,如此则形成一种系统设计者与蓄意攻击者之间的博弈格局.

再举一个含风电电力系统调度的例子,它是可再生能源发电面临的一类亟待解决的典型优化决策问题.通常对此类电力系统施加作用的决策主体有二,一是人工决策者,其所发出的调度指令能够平抑风电波动性对系统的影响,实现风电的高效消纳;二是大自然,它确定风电出力,其可能的策略集包括微风、阵风、强风(含高爬坡率阵风)等等,这些策略倾向于使电力系统运行状况恶化,或使其运行成本升高.因此,电力系统是否能够安全经济运行,取决于系统决策者或电网调度中心与大自然相互博弈的结果.从此观点出发,可以将系统决策者(他确定最佳调度指令)和大自然(它确定随机变化的风电出力)的随机变化建模为一类二人零和博弈格局的参与者.后者代表外界不确定性对系统运行带来的影响,是“拟人化”的虚拟决策变量,而博弈的最终目标是,针对某一受限集合内的任一外界干扰(或不确定性),设计最佳策略以使系统可能遭受的成本损失或运行风险达到最小,从而最大程度地抑制不确定性对系统的不利影响.

最后看一个新能源上网电价的例子.新能源机组(如风电或光伏发电)虽然无需燃料消耗,运行成本低,但是建设投资往往较高.新能源的上网电价决定了电站和电网企业的收益与支付.从电站的角度,希望上网电价高,以期尽快收回投资成本;从电网的角度,由于新能源机组出力的不确定性,过多使用新能源电力可能给系统安全造成风险,如果价格上没有较大吸引力,不会大量使用风光发电;从政府角度,希望发电企业降低碳排放,于是会对新能源发电进行补贴.例如光伏上网电价为1元/度,即光伏电站每发一度送如电网电获得1元,其中0.5元由电网公司支付,另外0.5元由国家直接补贴.补贴费用和上网电价是新能源电站、电网公司和政府机构三方博弈的结果.

综上所述,电力系统中的诸多控制与决策问题均涉及多个决策主体和多个优化目标,属于典型的博弈问题,而传统单主体确定性优化问题可视为博弈问题的特例.

3.2 技术层面(Technical level)

工程博弈问题是多主体不确定系统的优化问题,其难点问题在于:建模方面,如何在优化过程中协调相互冲突的优化目标？如何处理不确定性？求解方面,如何刻画实际参与者的有限理性？如何获取均衡策略？以下分别予以阐述.

1)如何处理不确定性.

与确定性优化决策问题相比,考虑不确定性因素最直接的后果是模糊了确定性情况下的边界条件,在实际工程中反映为安全稳定约束.此时,对于系统决策人员而言,最关心的是不确定性对系统运行带来的最坏影响是什么,并尽力避免这一最坏情况带来的严重后果.从这一角度看,不确定性与决策人员之间自然地构成了一种博弈关系:大自然的不确定性试图让系统规划与运行指标恶化,而系统决策者试图给出一种策略,在不确定性各种可能的情况下依然让规划与运行指标得到优化.事实上,将不确定性(准确地讲,应为大自然)视为虚拟博弈者,并给出其理性分析方法,早在1967年即由Harsanyi提出的文献[11–13],为此他还荣获1994年Nobel经济学奖.从此观点出发,可以将系统决策人员和大自然(风电出力)的随机变化建模为一类二人零和博弈的参与者.后者代表外界不确定性对系统运行带来的影响,是“拟人化”的决策变量,而博弈的最终目标是,针对某一受限集合内的任一外界干扰(或不确定性),设计最佳策略以使系统可能遭受的成本损失或运行风险达到最小,以充分抑制不确定性的影响.这一思路源自鲁棒控制理论中的微分博弈思想.以下以一类鲁棒优化问题为例,说明工程博弈方法如何处理不确定性这一虚拟博弈者.

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