考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

面向主辅能量市场出清的输电网双层扩展规划

电力市场开放下源荷频繁互动给高比例可再生能源并网的电力系统规划带来一系列挑战。提出了一种面向电力主辅市场出清的价格驱动下的输电系统双层规划模型。上层模型主要考虑系统运营商的投资成本及系统运行效用成本。下层模型则主辅电力市场出清模型,在考虑系统运行宽裕度的前提下以边际节点电价与备用价格引导上层输电网扩展规划。通过将下层市场出清模型基于Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件作为约束代入上层优化模型,构成混合整数非线性规划问题,进一步用近似线性化以及互补松弛等方式将非线性优化问题线性化。最后,以Garver-6节点系统及中国西南某500 kV输电网络为例进行验证。仿真结果表明所提输电网扩展规划方案有利于激励用户参与新能源市场化消纳,降低尖峰负荷场景下线路阻塞,保障电力市场交易的公平性。     

考虑需求响应交易市场的虚拟电厂多阶段竞价策略研究

虚拟电厂是解决分布式电源参与电力市场交易问题的重要途径,然而分布式可再生能源出力的不确定性为虚拟电厂带来了较高的交易风险。针对具有可再生能源渗透率的虚拟电厂,考虑可再生能源出力、负荷及市场电价的不确定性,基于随机规划理论,提出其参与日前能量市场、日内需求响应交易市场和实时能量市场的多阶段竞价策略模型。以IEEE 6节点和24节点系统作为算例进行竞价策略优化,结果表明,需求响应交易可有效促进分布式可再生能源的消纳利用,提高虚拟电厂的经济效益。     

基于两阶段随机规划的虚拟电厂优化交易策略

针对市场电价以及可再生能源(renewable energy sources,RES)出力的不确定性,文章以虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)模式聚合分布式能源(电动汽车、需求响应等)参与电力市场交易,通过分布式能源间的协调优化互补,提升虚拟电厂出力稳定性和市场竞争力。采用多场景法模拟日前市场出清电价和风电的不确定性,以虚拟电厂运行效益最大化为目标,构建基于两阶段随机规划的虚拟电厂最优交易策略模型,其中第一阶段日前市场考虑出清电价的不确定性,第二阶段平衡市场考虑风电出力的随机性。此外,利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)来度量交易策略风险,从而实现经济性和风险的偏好选择。最后,通过算例分析了不确定性和风险偏好对虚拟电厂收益以及风险损失的影响,为不同风险偏好主体提供参考。     

可再生能源消纳责任权重制下计及源荷储互动的电力市场均衡研究

由于可再生能源发电具有的不确定性与波动性,弃风弃光现象居高不下。可再生能源消纳责任权重制（renewable energy portfolio standard,RPS）试图通过规定供用电主体的消纳责任,保障可再生能源发电主体的经济运行。因此,分析RPS下电力市场中源荷储运行策略以及市场均衡状态变得尤为重要。基于电力现货市场与RPS规则,提出了用于分析RPS下电力市场中源荷储交互均衡的2阶段模型:下层模型考虑了可再生能源发电不确定性的日前现货市场出清模型和超额消纳量交易模型;上层模型中微电网基于下层模型的分时节点电价和超额消纳量交易价格,优化投资、交易、运行策略。文章使用对角化算法迭代求解上述双层均衡问题,并以IEEE 14节点为例验证模型和算法的可行性。结果表明微电网投资、运行和交易策略在RPS下发生显著改变,系统可再生能源消纳量显著提升。     

计及光伏不同交易模式的售电公司日前市场购售电策略

随着我国电力体制改革的深化以及可再生能源的发展,让可再生能源参与电力市场将成为促进其消纳的重要手段之一。在光伏发电商与售电公司开展的2种市场交易模式的基础上,考虑了日前市场出清电价、光伏出力的不确定性,通过场景法与信息间隙理论相结合,构建了售电公司日前市场购售电模型,以利润最大化为目标,对模型进行求解。最后通过算例分析,验证了所建模型的有效性,为售电公司参与市场竞争提供了有效的参考。     

数据驱动下风电–抽蓄联合参与日前–实时市场随机鲁棒竞价策略

风电出力不确定性和波动性导致其市场竞争力较弱,且电价的预测偏差可能进一步加大其市场风险。为减少不确定性因素对风电-抽蓄联合系统收益的不良影响,由对抗变分贝叶斯神经网络生成以风电为代表的可再生能源出力场景,基于数据驱动方法对实时电价进行模糊不确定性建模。通过随机鲁棒优化建立风电-抽蓄联合参与日前和实时电力市场的三阶段模型,相较于常规的两阶段随机优化,增加了第三阶段鲁棒改进过程,保证了竞价方案能够既有经济性又能够有效应对极端场景、既有鲁棒性又不过分保守。结果表明,所提方法比传统不确定性分析方法具有明显优势,能够在避免人为假设的前提下,高效且真实反映可再生能源出力场景以及表征电价不确定性,可有效减少风电实时出力波动和电价预测偏差带来的较高不平衡惩罚。     

考虑网损的配电节点电价模型及迭代计算方法

在分布式电源装机容量快速增长的背景下，建立本地电力市场可促进分布式机组出力的消纳和配电网的优化运行。文章提出了适用于本地市场竞价出清的配电节点电价（distribution locational marginal pricing，DLMP）模型，将其分解为有功价格分量、无功价格分量、网损价格分量、电压支撑价格分量以及阻塞价格分量，可量化各分量对节点电价的贡献。同时采用迭代算法对该模型进行求解，通过市场出清模型与交流潮流的迭代计算克服线性化节点电价模型对预设网损因子的依赖。通过对IEEE 33节点配电系统的仿真分析，验证了所提模型的有效性和所提算法的准确性。     

考虑风电的电力联营市场日前出清模型

大规模风电并网对电力市场的运行提出了诸多挑战。文中分析了风电不确定性对日前市场的影响,提出了一种考虑风电的电力联营市场的日前出清模型。相比于传统出清模型而言,所提出的模型借鉴"事后电价"思想,根据概率性风电功率预测的结果生成多场景模型,模拟描述风电的随机性,考虑实际运行中电价不确定性所造成的风险;同时,考虑了发电计划的调节需求和火电机组的调节能力,兼顾系统运行的经济性和安全性。IEEE-RTS 1979算例分析表明,采用所提出的模型进行风电出清能够保障负荷供应,降低系统生产成本。     

考虑动态碳交易曲线的电–碳市场出清模型及节点边际电价构成机理分析

当前社会经济发展面临着能源短缺和化石燃料过度消耗的重大挑战，碳市场作为一种强制性市场手段可助力全社会减排行动。但因其与电力市场之间缺乏关联，故难以促进电碳耦合市场的有效协同。文章提出了一种考虑动态碳交易供需曲线的电碳耦合市场出清模型，并对节点边际电价构成机理进行了分析。首先，从电力交易中心把控碳市场流动商品及其价格的角度出发，考虑碳市场不同阶段对于排放总量限制的松紧程度，前瞻性地制定了基于供需关系原理的动态碳交易曲线，并建立了多能源发电商参与的考虑碳成本的电力市场出清模型；然后，基于此分析了节点边际电价构成机理，以定量体现碳配额约束对节点边际电价的影响。算例结果对节点边际电价组成和碳价的变化进行了分析，说明了引入动态碳交易供需曲线的必要性，同时分析了碳市场不同发展阶段、不同目标函数以及不同可再生能源出力特性对于出清结果的影响。     

考虑可再生能源保障性消纳的电力市场出清机制

以风电、光伏、水电为主的可再生能源已成为中国重要的能源供应形式,也广泛参与到电力市场交易之中。通过市场化机制保障并促进可再生能源消纳,已成为中国电力市场建设,尤其是现货市场建设的一项关键任务。文中将可再生能源的保障性消纳纳入电力市场的机制设计之中,提出了现货市场在发生弃能时触发的出清机制。在现货市场一般性出清计算的基础上,发生弃能时,首先修正弃能机组的投标价格,在保持机组报价序列的前提下进行价区缩放,调整为优先出清的价格接受者;其次,基于修正后的投标信息进行第2次出清,以实现可再生能源的保障性消纳;基于2次出清的结果,提出激励相容的结算补偿机制。为了充分考虑可再生能源的运行特性,文中还在出清模型中特别引入了梯级水电站的水位控制、水量平衡与梯级耦合等复杂约束。最后,基于改进的IEEE 30节点系统对文中所提出的市场机制进行了验证。     

考虑CVaR的“新能源+储能”电厂日前市场投标策略

双碳背景下我国正积极构建以新能源为主体的新型电力系统，大力推进电力市场化改革。大量新能源电厂无序上网将会对电力系统的安全稳定运行带来巨大压力，也不利于其作为独立主体参与市场化竞争。将“新能源+储能”电厂作为价格接受者，以“报量不报价”的形式参与电力现货交易。采用随机优化方法构建新能源出力场景、日前及实时出清电价场景，采用K-medoids方法将数量众多的场景转化为数量有限的概率化确定性场景。以日前收益最大为目标，考虑条件风险价值并计及不平衡惩罚费用，建立“新能源+储能”电厂参与日前市场的最优投标策略模型并求解。最后，以某风电厂的历史出力数据以及现货市场电价数据开展数值仿真，仿真结果验证了所建投标策略模型的有效性。     

可再生能源消纳责任权重制下电力市场优化决策模型

可再生能源消纳责任权重制与电力现货市场建设并行推进,实际消纳可再生能源电力将成为电力用户完成考核要求的主要完成方式,并且可再生能源电力也将逐步进入电力现货市场参与交易。基于以上框架建立了可再生能源消纳责任权重制下包含可再生能源日前市场、常规能源日前市场、实时市场的双层多主体优化决策模型,通过库恩-塔克(KKT)条件、强对偶定理、二进制拓展法等方法将其转化为混合整数线性规划模型来求解市场均衡点。算例分析探究了考核权重指标、绿色电力证书价格、可再生能源功率渗透率对市场均衡点的影响。分析结果表明,在市场均衡点日前市场中,可再生能源电力出清电价等于常规能源出清电价加上绿色电力证书价格,且随着可再生能源功率渗透率提高,电力现货市场出清电价呈现下降趋势。     

Bi-level optimization based two-stage market clearing model considering guaranteed accommodation of renewable energy generation

The existing electricity market mechanisms designed to promote the consumption of renewable energy generation complicate network participation in market transactions owing to an unfair market competition environment, where the low cost renewable energy generation is not reflected in the high bidding price of high cost conventional energy generation. This study addresses this issue by proposing a bi-level optimization based two-stage market clearing model that considers the bidding strategies of market players, and guarantees the accommodation of renewable energy generation. The first stage implements a dual-market clearing mechanism that includes a unified market for trading the power generations of both renewable energy and conventional energy units, and a subsidy market reserved exclusively for conventional generation units. A re-adjustment clearing mechanism is then proposed in the second stage to accommodate the power generation of remaining renewable energy units after first stage energy allocations. Each stage of the proposed model is further described as a bi-level market equilibrium problem and is solved using a co-evolutionary algorithm. Finally, numerical results involving an improved IEEE 39-bus system demonstrate that the proposed two-stage model meets the basic requirements of incentive compatibility and individual rationality. It can facilitate the rational allocation of resources, promote the economical operation of electric power grids, and enhance social welfare.     

Bi-level optimization based two-stage market clearing model considering guaranteed accommodation of renewable energy generation

Outage recovery is important for reducing the economic cost and improving the reliability of a distribution system (DS) in extreme weather and with equipment faults. Previous studies have separately considered network reconfiguration (NR) and dispatching mobile power sources (MPS) to restore the outage load. However, NR cannot deal with the scenario of an electrical island, while dispatching MPS results in a long power outage. In this paper, a resilient outage recovery method based on co-optimizing MPS and NR is proposed, where the DS and traffic network (TN) are considered simultaneously. In the DS, the switch action cost and power losses are minimized, and the access points of MPSs are changed by carrying out the NR process. In the TN, an MPS dispatching model with the objective of minimizing power outage time, routing and power generation cost is developed to optimize the MPSs’ schedule. A solution algorithm based on iteration and relaxation methods is proposed to simplify the solving process and obtain the optimal recovery strategy. Finally, numerical case studies on the IEEE 33 and 119-bus systems validate the proposed resilient outage recovery method. It is shown that the access point of MPS can be changed by NR to decrease the power outage time and dispatching cost of MPS. The results also show that the system operation cost can be reduced by considering power losses in the objective function.     

以配额制激励可再生能源的需求与供给国家可再生能源市场机制设计

针对中国可再生能源消纳面临的挑战,设计了基于配额制的国家可再生能源市场及其与省级日前市场的协调机制、国家绿色证书市场和激励可再生能源准确预测自身出力的偏差电量结算机制。在国家层面,以跨区跨省交易总剩余最大化为目标,构建了内嵌输电成本的国家可再生能源市场出清模型;在省级层面,将国家可再生能源市场出清结果作为可松弛的边界条件,构建了多目标的省级日前市场出清模型。算例分析验证了所述机制的有效性。提出的机制能够实现以配额制的方式激励可再生能源的需求与供给,以市场的方式发现可再生能源的真实成本及其正外部性的货币价值,引导可再生能源和电网投资规划,激励市场成员提升可再生能源发电的预测水平。