基于Stackelberg-合作博弈的共享租赁储能社区微电网P2P电力交易与定价协同优化机制研究

为解决光伏(PV)产消者(prosumer)储能(ES)高投资成本与低利用率问题，研究人员创新提出共享租赁ES商业模式，构建Stackelberg-合作博弈混合框架，采用A-ADMM算法实现P2P交易定价与利润分配。该模型通过双层随机优化处理PV不确定性，使社区微电网运行成本降低21.3%，PV共享率提升19.8%，为分布式能源经济高效管理提供新范式。

　　

在能源转型浪潮中，社区微电网正成为分布式能源消纳的重要载体。随着光伏(PV)系统普及，传统电力用户逐渐转变为兼具生产与消费特性的"产消者"(prosumer)。然而现实困境凸显：一方面，储能系统(ES)虽能平抑PV波动、提升经济性，但高昂的初始投资（单个用户约需10-20万元）和长达8-10年的回收周期令普通家庭望而却步；另一方面，现有共享储能模式存在容量闲置率高（约40%）、定价机制僵化等问题，导致社区内PV电力自发自用率不足60%。更棘手的是，配电运营商(DSO)与产消者间的市场地位不对等，使得需求响应效率低下，进一步制约了可再生能源的本地化消纳。

针对这一系列挑战，上海电力大学的研究团队在《Renewable Energy》发表创新成果。研究人员创造性地将共享经济理念引入储能领域，设计出动态租赁ES商业模式，并构建Stackelberg-合作博弈混合框架。该研究通过三个关键技术突破：采用机会约束规划处理PV出力不确定性，建立含电价-功率耦合的双层随机优化模型；设计非对称纳什谈判(ANB)机制协调产消者与ES联盟的利益分配；开发自适应ADMM(A-ADMM)算法实现隐私保护的分布式求解。这些方法共同解决了传统模型在经济效益、公平性和计算效率上的三重局限。

框架设计
研究构建的协同运营框架包含两个层级：上层DSO作为Stackelberg领导者，通过峰谷电价差（峰值0.9857元/kWh，谷值0.4197元/kWh）引导用能行为；下层产消者联盟则通过合作博弈优化P2P交易策略。仿真显示，该框架使ES利用率提升至82.7%，较传统模式提高23.5%。

随机优化模型
通过拉丁超立方抽样生成1000个PV出力场景，结合机会约束将复杂非线性问题转化为混合整数线性规划。结果表明，在95%置信水平下，系统总成本降低21.3%，且PV弃光率控制在5%以内。

利润分配机制
创新设计的ANB模型考虑贡献度差异，采用Shapley值-纳什谈判混合方法分配收益。算例显示，三个产消者分别获得利润增幅18.2%、22.7%和15.9%，ES运营商收益率提升14.3%，实现帕累托改进。

算法性能
A-ADMM通过动态调整惩罚参数ρ（0.1-1.5范围自适应），将收敛迭代次数控制在50次以内，计算耗时较标准ADMM缩短37%。

这项研究的突破性在于首次实现"DSO-产消者-ES运营商"三方共赢：DSO通过动态定价提升电网稳定性；产消者节省21%用电成本；ES运营商获得稳定租赁收益。更重要的是，模型提出的P2P交易指数（PTI=0.78）表明，该系统能有效激活产消者间的能量互补潜力。未来若推广至含50户的社区，预计年减排CO₂可达142吨，兼具显著环境效益。

论文最后指出，该模型仍需在跨季节储能调度、多能互补等方面深化研究。但毋庸置疑，这种融合博弈论与分布式优化的方法，为构建高比例可再生能源的新型电力系统提供了重要技术路径。正如通讯作者Chen Jiajia强调的："共享租赁ES不仅是商业模式的创新，更是推动能源民主化进程的关键一步。"