基于投资组合的虚拟电厂多电源容量配置

可再生能源出力的不确定性导致含多个分布式电源的虚拟电厂收益波动。文中以某云南风/光/水分布式发电示范工程为例,基于投资组合理论基本思想,提出将虚拟电厂可再生能源出力随机性映射到一般投资组合模型考虑价格随机性的思路,建立了考虑多个可再生能源发电电源不确定性的容量配置模型。在单一时段容量配置模型基础上,进一步分析了考虑可再生能源出力偏差惩罚及多时段容量配置问题。算例表明,所提出的模型有效考虑了各类可再生能源发电的互补性,为分析可再生能源发电批复电价、备用价格、风险偏好、可再生能源发电电源相关性等对虚拟电厂电源配置的影响提供了定量依据。     

风险导向下基于成本效益分析的多投资商虚拟电厂容量配置模型

为了分析多个投资商在不同风险偏好下的虚拟电厂容量配置问题,提出一种风险导向下基于成本效益分析的多投资商虚拟电厂容量配置模型。首先,参考城市热环境设计中典型气象日的定义,提出一种基于最小相对偏差的典型日场景集构建方法;其次,以各投资商年均建设运维成本最小为目标函数,考虑分时电价、建设补贴等因素,分别运用条件风险价值度量风、光、负荷不确定性带来的经济风险,并将其与目标函数相结合,构建多投资商虚拟电厂容量配置模型;最后,基于成本效益分析原则,采用净现值和内部收益率对配置结果的可行性和抗风险能力进行评价。仿真结果表明该模型能够根据不同投资商的风险偏好给出相应容量配置方案并对决策结果进行经济学评价。     

基于条件风险价值风险控制的多电源虚拟电厂机组动态聚合优化模型

虚拟电厂存在源荷不确定性的问题会导致虚拟电厂在获取收益同时也要面对一定的风险损失。针对此问题,提出在日前从现有的多电源机组中选择可调容量合适的机组组建虚拟电厂,就能有效规避风险损失,使虚拟电厂的收益最大化。文中采用条件风险价值作为风险度量的指标,以运行收益最大化和风险损失最小化为优化目标,建立基于条件风险价值点（CVaR）风险控制的多电源虚拟电厂机组动态聚合优化模型。首先,采用场景技术来模拟虚拟电厂中源荷的不确定性;然后,在此基础上研究了虚拟电厂管理者的风险偏好对虚拟电厂机组选择的影响,以及环境惩罚成本和购电电价对虚拟电厂机组选择的影响;最后,通过算例仿真验证了该模型的正确性。结果表明,当虚拟电厂管理者选择合适的风险偏好时,虚拟电厂机组的动态聚合模型可有效降低虚拟电厂的风险损失以及提高虚拟电厂供能的稳定性。     

分时电价下企业光储系统的容量配置及优化运行

针对企业光储系统普遍存在的高用能成本问题,考虑光伏出力、负荷需求以及峰谷分时电价三者于不同时段的相关性对光储容量配置的影响,基于峰谷分时电价和储能荷电状态信息,以光伏出力和负荷实际大小为判断依据确定系统运行策略及容量配置原则。综合各组成部分成本和收益,建立以用能成本最低为目标的容量配置模型。采用遗传算法求解优化问题,得到光储最优配置容量以及优化运行策略。实例验证了模型的有效性,对系统灵敏度的分析表明,未来的光储系统规划还可根据分时电价及储能投资成本变化选择适宜容量的光储组合,具有实际工程价值。     

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。     

基于场景集的虚拟电厂中储能系统优化配置研究

虚拟电厂作为一种新型的综合能源服务商,能够有效管理分布式电源并网发电.由于储能系统是虚拟电厂的重要组成部分,因此,有必要提出一种虚拟电厂中储能系统的随机优化配置方法以提高虚拟电厂的运行收益.基于蒙特卡洛抽样,生成分布式电源出力和负荷预测不确定性场景集.在虚拟电厂参与电力市场交易的背景下,以储能系统的建设和运维成本最小为上层目标函数,以虚拟电厂日运营成本最小为下层目标函数,建立了双层规划模型,对储能系统的位置、容量和电池类型进行优化,并采用粒子群算法和二阶锥优化求解该模型.通过算例仿真,分析了储能系统不同的配置方案对虚拟电厂经济性的影响,验证了该优化配置模型和算法的有效性.     

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。     

考虑虚拟电厂参与调峰的电源容量规划

尖峰负荷大大降低电源装机利用率和投资效益,虚拟电厂参与调峰可有效延缓电源建设。首先,针对城市级虚拟电厂可调度容量无法精确计算的问题,提出一种考虑多领域、多评估指标的模糊区间估计方法。该方法将可调度容量估计任务分解至工业、建筑、交通领域,并构建考虑用户参与度、收益敏感度、资源可控度及可控规模的模糊区间评估模型。接着,基于可调度容量模糊估计,提出了一种考虑虚拟电厂参与调峰的电源容量规划方法。该方法在满足电源备用容量的情况下,以电源扩展安装容量最小为目标函数,考虑不同电源结构、新能源出力不确定性、虚拟电厂可调度容量等多种因素,构建电源容量规划模型。最后,以华东地区某城市为算例背景,验证所提方法的有效性。     

基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度

提出了一种基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度方法。首先,通过虚拟电厂对分布式电源和主动负荷进行整合;其次,在电价激励机制下,利用双层机会约束规划描述电网与虚拟电厂的互动机理,并对碳排放成本、电动汽车的充放电成本、空调的舒适度效益、电网与虚拟电厂的供需不平衡成本等进行详细分析;进一步利用模糊参数描述分布式新能源发电和负荷的不确定性,由此建立基于双层模糊机会约束规划的虚拟电厂优化调度模型;接着,综合利用支持向量回归、模糊模拟、清晰等价类方法将所提模型的模糊机会约束条件转换为确定性条件,并结合模式搜索算法和人工蜂群算法进行求解;最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

考虑双侧不确定性的负荷聚集商需求响应资源规划

电力市场中,负荷聚集商的投资运行面临着电价和用户需求响应行为的双侧不确定性.基于条件风险价值理论,以利润最大化和风险最小化为规划目标,建立了负荷聚集商的需求响应资源规划模型.提出的模型采用历史模拟法处理市场电价不确定性,采用随机模拟法描述用户响应行为不确定性.算例通过模拟投资者在不同风险偏好水平下的最佳规划方案,分析了负荷聚集商的投资利润与投资风险的均衡关系,为国内负荷聚集商的发展提供了有益参考.     

基于混合随机规划/信息间隙决策理论的虚拟电厂调度优化模型

虚拟电厂(VPP)在调度过程中面临多种不确定因素,给决策和系统安全运行带来一定的困难。提出了基于混合随机规划/信息间隙决策理论(IGDT)的VPP调度优化模型,该模型针对电价概率分布描述较为准确、预测精度较高的特点,采用随机规划处理电价的不确定性;针对风光出力概率分布难以精确刻画、预测精度较低的特点,采用IGDT处理风光出力的不确定性,通过赋予风光出力偏差系数不同的权重,解决了IGDT同时处理风光出力不确定性的问题。此外,针对不确定性决策的盲目性和不同策略面临风险程度的不同,引入风险成本量化不同决策方案对应的风险。仿真结果验证了所提模型的有效性。     

计及日前-实时交易和共享储能的VPP运行优化及双层效益分配

随着“双碳目标”的提出和可再生能源渗透率的增加,确保电力系统灵活运行变得愈加重要。针对源、荷、储等多类分布式灵活性资源,构建了电力市场环境下计及风光不确定性和共享储能的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)运行优化和双层效益分配模型。首先,构建了含分布式风光机组、共享储能、柔性负荷的VPP系统结构,并建立了两级电力市场交易机制。其次,利用场景生成与削减的方法处理了风光出力不确定性,在此基础上以VPP运行收益最大化为目标,构建了考虑日前-实时交易的VPP运行优化模型。再次,为保障参与主体收入公平性和合理性,基于双层合作博弈Owen值法,分别建立了VPP参与主体收益分配策略和共享储能投资主体收益分配策略。最后,通过算例分析验证了所提模型的有效性。算例结果表明含共享储能的VPP能够有效降低风光不确定性造成的干扰,提高VPP在日前-实时两级市场中的收益;通过Owen值法对各投资主体进行效益分配,有助于保障系统的公平合理性。     

考虑分时电价及光热电站参与的多能源虚拟电厂优化调度

针对分布式风电、光伏并网对电网调度运行的影响,利用光热电站(concentrating solar power plant,CSP)出力可调的特点,联合储能电池构建包含风电、光伏、光热及储能电池的多能源虚拟电厂(virtual power plant,VPP).根据光热及储能电池特性,基于分时电价制定运行策略,以各时段...     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

计及日前-实时交易和共享储能的VPP运行优化及双层效益分配

随着“双碳目标”的提出和可再生能源渗透率的增加,确保电力系统灵活运行变得愈加重要。针对源、荷、储等多类分布式灵活性资源,构建了电力市场环境下计及风光不确定性和共享储能的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)运行优化和双层效益分配模型。首先,构建了含分布式风光机组、共享储能、柔性负荷的VPP系统结构,并建立了两级电力市场交易机制。其次,利用场景生成与削减的方法处理了风光出力不确定性,在此基础上以VPP运行收益最大化为目标,构建了考虑日前-实时交易的VPP运行优化模型。再次,为保障参与主体收入公平性和合理性,基于双层合作博弈Owen值法,分别建立了VPP参与主体收益分配策略和共享储能投资主体收益分配策略。最后,通过算例分析验证了所提模型的有效性。算例结果表明含共享储能的VPP能够有效降低风光不确定性造成的干扰,提高VPP在日前-实时两级市场中的收益;通过Owen值法对各投资主体进行效益分配,有助于保障系统的公平合理性。     

考虑电价和碳价间Copula风险依赖的虚拟电厂竞标策略

作为促进温室气体减排的新兴市场, 碳交易市场逐渐成为影响发电公司收益的重要因素。碳市场中的碳排放配额具有典型的金融产品特征, 碳价波动及其与电价的交互作用会给参与电力市场运营的发电公司竞标决策带来风险。在此背景下, 针对由同一区域的火电机组、分布式发电单元、电动汽车和需求侧资源所集成的虚拟电厂（virtual power plant, VPP）, 首先利用条件风险价值（conditional-value-at-risk, CVaR）理论度量VPP所面临的不确定性因素。然后, 采用Copula函数对电价与碳价的联合概率分布进行建模, 并以CVaR最小化为目标, 针对虚拟电厂构建了计及电价和碳价间风险依赖的Copula-CVaR竞标优化模型。最后, 采用YALMIP/CPLEX对所建立的竞标优化模型进行求解, 并用一个算例系统的4个场景说明了采用所提方法刻画VPP竞标风险的可行性与有效性。     

计及碳交易与条件风险值的虚拟电厂竞价策略

为探索虚拟电厂(VPP)兼顾经济性与低碳性的竞价策略,从VPP作为价格制定者的角度提出一种计及碳交易与风险的VPP参与电能量市场和备用市场的主从博弈竞价模型。以含风电、光伏的VPP为研究对象,首先,采用基准线法为VPP无偿分配碳排放配额,建立了VPP的碳交易模型;之后建立了基于主从博弈理论的双层竞价模型,上层领导者为参与碳、电、备用市场的VPP运营商,下层跟随者为电力市场运营商;同时,运用条件风险值（CVaR）将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题;最后采用遗传算法和求解器联合求解。算例表明该模型可以在多市场的环境下提供经济、低碳的竞价策略及不同市场的出力计划,并分析了不同市场类型、碳交易的加入、不同风险厌恶系数对VPP竞价结果的影响,为提高VPP运营商收益提供了新思路。     

含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略

随着电转气(power-to-gas,P2G)技术的不断发展和商业化应用,风电机组(wind power generation unit,WPGU)与电转气设备的协同运行逐步受到关注。电转气设备的运行方式比较灵活,可有效平衡风电出力波动,二者可协同形成虚拟电厂(virtual power plant,VPP)参与电力市场运营。在此背景下,研究了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂竞价策略。首先构建了含风电机组与电转气设备的虚拟电厂参与电力市场运营的模型架构。之后,以最大化总体收益为目标,构建了虚拟电厂在日前电力市场的竞价策略模型,并确定虚拟电厂自调度运行策略。然后,考虑到风电出力预测误差的不确定性,发展了基于信息间隙决策理论(information gap decision theory,IGDT)的鲁棒竞价策略和机会竞价策略,以反映虚拟电厂不同的风险偏好水平。接着,采用成熟的商用求解器AMPL/IPOPT求解所构造的非线性优化模型,确定针对预期成本的鲁棒和机会竞价策略。最后,以北欧电力市场的实际数据为例说明所构建的优化模型和采用的求解方法的基本特征。     

A dynamic model for distributed energy resource expansion planning considering multi-resource support schemes

In this paper, a system dynamics based model is developed to investigate the impacts of multi-resource regulatory policies on distributed energy resource (DER) expansion planning. DERs usually include a variety of renewable and fossil based generation technologies such as wind and gas engine resources, combined heat and power (CHP), demand response (DR) and energy storage. The intermittent nature and uncertainty in power generation of some of these resources and other uncertainties that exist in the market environment would cause investors to encounter risk in their investment decisions. Implementation of any supporting policy affects any investor’s behavior and investment level of other investors. Regulators should properly identify long-term impacts of their support policies in the energy resource expansion in order to choose a proper support scheme. These support schemes should ensure the long-term market stability. It is important for a DER investor to properly identify his/her long-term investment behavior to select an appropriate strategy. In this paper, the system dynamics method is used to investigate these issues. The impacts of various multi-resource regulatory policies on market dynamics are modeled and compared with the single-resource support schemes ones. In this study, support schemes are considered for supporting DR, wind resources, CHPs and photovoltaic resources.