量子增强的电氢综合能源系统协同交易框架与混合共享储能

《Journal of Energy Storage》：Quantum-enhanced collaborative trading framework for electro-hydrogen integrated energy systems with hybrid shared energy storage

　　•为电氢系统构建了一种带有混合共享储能的双层协同交易框架。
•提出了一种动态量子博弈机制，以抑制非合作行为并增强参与稳定性。
•采用了一种量子启发式鹦鹉优化算法，用于电氢定价策略。
•与粒子群优化相比，该框架使系统收益和可再生能源利用率分别提高了19.97%和11.49%。
•通过所提方法，混合共享储能的年化平准化储能成本从122美元/兆瓦时（粒子群优化）降至107美元/兆瓦时。

引言

全球向可再生能源的转型需要强大的跨时间尺度灵活性，以缓解风能和太阳能发电固有的间歇性[1], [2], [3]。为了克服单体储能的冗余资本投资和低利用率，共享储能模式有效地汇集了分布式的灵活性需求[4], [5]。在这一概念的基础上，混合共享储能（HSES）集成了飞轮、电化学和氢能技术，以提供全面的多时间尺度调节能力[6]。这种共享灵活性对于电氢综合能源系统（EH-IESs）至关重要，因为它能够缓冲波动性可再生能源发电与稳定氢能需求之间严格的时间错配[6], [7]。因此，最大化HSES在多能源网络中的运营价值已成为一个关键的研究重点。

尽管HSES具有物理优势，但在涉及多元化参与者的分散市场中有效运营它仍然是一个重大挑战[8]。高效运行依赖于精确的价格信号来管理电力和氢能流的复杂耦合[9]。然而，储能囤积和可再生能源弃电等自利行为会产生冲突的交易策略，从而助长非合作行为，最终削弱系统协作、经济效率和可再生能源整合[10]。传统的市场机制难以解决这一困境，因为它们无法处理电氢定价的复杂性，也无法有效约束自利动机。因此，迫切需要一种新型协同交易框架，以生成精确的价格信号并从根本上重塑激励结构，从而引导参与者走向稳定、高效的合作。

随着技术成熟和电力市场改革的深化，HSES现在可以作为独立实体参与市场交易[11], [12]。这一转变使EH-IES的协同运营面临复杂挑战，将其从集中控制转向多智能体博弈论交互[13]。文献[14]开发了一种双层博弈调度策略，用于协调多利益相关者的资源分配，并在本地能源市场和微电网集群中实现共享储能整合。文献[15]提出了一种基于纳什谈判的多阶段规划方法，用于动态扩展共享混合储能，通过隐私保护的分布式算法解决多利益相关者的利益平衡问题，以降低系统成本和储能容量。文献[16]开发了一种用于动态定价共享混合氢储能系统的双层优化模型，以提高综合能源系统联盟的储能利用率和可再生能源消纳，并验证了其经济和运营优势。文献[17]开发了一种用于共享储能运营的博弈论分布式优化框架，通过定制化的容量交易和运营博弈，降低了系统能源成本和电网峰谷比。

然而，现有框架未能充分表征HSES内异质参与者之间的协同耦合，往往将交易行为视为孤立事件。此外，它们难以准确建模复杂的电氢市场，缺乏对动态系统状态和明确碳激励的整合。因此，迫切需要一种新的建模范式来捕捉这些复杂的市场动态，并从根本上纠缠不同实体的决策，以实现稳定合作。

高效的多能源交易框架对于耦合能源系统至关重要[18], [19]。近期研究主要围绕博弈论方法建模多能源交易框架。文献[20]采用斯塔克尔伯格博弈来协调多能源工业园区的电力和热能交易，通过计算高效的均衡解实现峰值负荷转移。文献[21]开发了一种两阶段点对点共享储能交易策略，结合了议价和进化博弈论，并纳入碳交易以平衡供需利益和提高利用率。文献[22]提出了一个混合斯塔克尔伯格与合作博弈框架，用于多能源综合能源系统的能源共享，显著降低了运营成本和外部电网依赖。

同时，元启发式优化技术已被广泛部署用于解决由此产生的复杂调度问题。文献[23]将解耦的P2G-CCS和动态氢掺混集成到船舶能源系统中，在阶梯碳交易机制下应用粒子群优化（PSO），同时降低运营成本和排放。文献[24]开发了一种增强型蜻蜓算法驱动的调度框架，用于氨集成建筑多能源系统，在分级碳交易下同时减少碳排放和运营成本。文献[25]应用多目标高级灰狼优化器（GWO）来优化低压配电网中的点对点市场运营，最大化产消者利润，同时最小化投资回收期和消费者能源成本。

现有交易框架面临两个关键限制。首先，在缺乏明确惩罚合同或长期重复互动的情况下，经典激励措施无法确保稳定合作。其次，传统优化算法经常遇到计算瓶颈，无法在复杂的电氢耦合下生成精确的价格信号。因此，迫切需要一种将稳健的博弈论协调机制与高效元启发式求解器相结合的新框架。

量子力学的固有特性，如状态叠加和纠缠，为解决异构耦合系统中的协作稳定性问题提供了天然优势[26]。在这些原理的驱动下，量子博弈论已成为一种强大的数学框架，用于克服经典策略的根本局限性[27]。文献[28]将量子博弈论应用于食品供应链，分析供应商-零售商努力决策如何影响食品损失和浪费结果。文献[29], [30]将量子博弈扩展到低碳建筑投资和合同，展示了纠缠如何改变多阶段决策过程中的合作激励。文献[31]通过使用量子博弈模拟金融机构和能源企业之间的战略互动，研究了“一带一路”能源项目的投资合作。文献[32]证明了量子博弈框架可以重塑支付结构，并在资源受限的分配环境下提高合作效率。

与此同时，在当前含噪声的中等规模量子（NISQ）时代，量子启发算法提供了实用的计算解决方案[33], [34]。通过将量子机制整合到经典启发式框架中，这些算法从根本上增强了全局搜索能力[35], [36], [37]。文献[38]应用量子粒子群优化（QPSO）增强的递归神经网络来预测教育建筑电力需求，展示了量子启发优化如何提高预测准确性。文献[39]应用量子白鲸优化（QBWO）算法来优化混合光伏/风电/氢储能系统的规模，实现了比传统算法更低的总净现值成本和更高的可靠性。文献[40]将量子完整图神经网络（QCGNN）与莲花效应优化算法相结合，用于预测系统性能和优化物联网智能电网中的能源管理，实现了比传统元启发式算法更低的成本和更高的稳定性。

尽管取得了这些进展，量子在能源系统中的应用在很大程度上仍然是静态和理论性的。现有量子博弈未能将实时物理条件（如储能动态和供需不匹配）嵌入其纠缠机制。此外，量子启发算法很少针对高维能源定价进行定制。因此，需要一个实用的框架，将这些理论量子优势转化为EH-IESs的动态工程应用。

总之，在带有混合储能的EH-IESs中实现高效协同交易面临双重挑战：经典机制需要明确的惩罚协议并面临计算瓶颈，而现有量子应用在很大程度上仍是理论性的，未能嵌入实时物理条件。为了弥合这些差距，需要一个实用的量子增强框架，通过纠缠从根本上重塑支付反馈，从而在不强制合同的情况下确保稳定合作。同时，它需要定制的量子启发求解器来优化实时电氢定价。

为了弥合上述研究空白，本文提出了一种用于配备HSES的EH-IESs的双层协同交易框架。本研究的主要贡献总结如下。

（1）建立了一个双层协同交易框架。通过将上层博弈协调与下层定价和响应优化相结合，该框架在闭环迭代中耦合了物理运行状态与市场交易决策，从而提高系统整体效益并降低平准化储能成本。

（2）制定了一个嵌入动态状态因子和碳约束的动态量子博弈（DQG）模型。动态状态（DS）因子直接将实时系统条件映射到博弈机制中。同时，量子纠缠被实现为交易平台的基于状态的结算规则，这将背叛成本完全转移给违约方。

（3）采用量子启发式鹦鹉优化算法（QPOA）作为下层求解器。它高效处理高维电氢耦合约束，生成自适应价格和响应信号，并为上层博弈提供最佳响应反馈。

本文的其余部分组织如下。第2节建立了系统结构和问题表述，介绍了双层协同框架。第3节详细介绍了动态量子博弈机制。第4节介绍了量子鹦鹉定价策略。第5节讨论了案例研究。最后，第6节总结了本文。

章节片段

带有HSES的EH-IES

如图1所示，EH-IES包括可再生能源发电（光伏和风电场）、多样化的电氢负荷、一个HSES枢纽以及双向配电网。电解槽和储氢罐在物理上耦合了电力和氢能流，确保电力利用和氢气生产/消费在一个统一的、协调的框架内运行。

为了满足多时间尺度调节需求，HSES集成了飞轮（FS）、电化学（ES）和氢能技术。

上层模型：动态量子博弈机制

在EH-IES的电氢交易中，每个参与者追求自身利润最大化，而自利行为带来的收益本质上是从交易对手方获取的。因此，合作本质上是脆弱的：只要偏离的即时收益为正，偏离就仍然有利可图，甚至合作纳什均衡也可能与一个较差的、风险占优的均衡共存，而有界理性的参与者无法摆脱这种均衡。个体理性与集体理性之间的这种冲突

经典鹦鹉算法

鹦鹉优化算法（POA）是一种受鹦鹉协调觅食行为启发的群体智能方法[52], [53]。在该算法中，每个个体代表一个候选解，通过自适应行为转换来探索搜索空间。在每次迭代中，个体根据四种概率模式更新位置：探索、休息、跟随和躲避。结合随机扰动以保持轨迹多样性，这些

系统描述

建立了一个区域EH-IES，以评估所提出的交易框架。案例研究数据集是通过整合中国杭州的一个电氢综合能源微电网和沈阳康平县的一个风氢生产项目的运营数据构建的。风电功率曲线主要来源于康平项目，而光伏发电、电力需求、交通负荷和氢能需求曲线主要基于

结论

本研究提出了一个双层协同交易框架，用于优化与可再生能源发电耦合的异质储能系统的运行。上层构建了一个由实时物理状态和碳约束驱动的动态量子博弈。下层采用量子启发式鹦鹉优化算法来解决复杂的电氢定价策略。然后，该算法将优化的最佳响应反馈给上层，以形成一个

CRediT作者贡献声明

王龙泽：写作 - 初稿，验证，软件，资金获取。李瑞聪：写作 - 审阅与编辑，数据管理。翁振浩：写作 - 审阅与编辑，概念化。王世昭：正式分析。徐静文：调查研究。孔宇：方法论。张燕：正式分析。谢子涵：写作 - 审阅与编辑。李美成：可视化，验证，资金获取。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的竞争经济利益或个人关系，可能影响本文报告的工作。

致谢

本工作部分得到北京市自然科学基金（L2609008）、国家自然科学基金（批准号：52272200, 51972110, 52102245, 52102203和52072121）、新能源电力系统国家重点实验室（LAPS21004, LAPS202114, LAPS25002）、北京市自然科学基金（26JL001, 2222076, 2222077）、河北省自然科学基金（E2022502022）、2022年战略研究重点项目（科技部）的资助。

王龙泽|李瑞聪|翁振浩|王世昭|徐静文|孔宇|张燕|谢子涵|李美成