电力辅助服务市场下的用户侧广义储能控制策略

负荷聚合商通过整合零散的用户侧资源,可以为系统提供优质的辅助服务,并从中获取收益。然而,用户侧资源响应的不确定性将影响负荷聚合商的服务质量和市场收益。针对这一问题,文中将具有一定调节能力的负荷资源作为虚拟储能,并将其与狭义储能相结合,建立用户侧广义储能的不确定性响应模型。进而提出狭义储能优先响应和虚拟储能优先响应2种负荷聚合商控制策略,并探讨其优缺点。最后,建立2种控制策略下负荷聚合商参与电力辅助服务的市场收益模型,采用美国PJM市场数据进行仿真计算。结果表明,通过配置相对少量的狭义储能设备,并采取虚拟储能优先响应的控制策略,负荷聚合商可以获取可观的经济回报。     

基于贝叶斯推断的用户偏好学习与响应优化

灵活性负荷聚合商通过需求侧响应整合用户侧资源参与电力市场,提高系统可靠性和经济性并获得收益。但用户对用电方式和成本的偏好将对其响应电量带来不确定性,进而影响聚合商的电量申报精度和市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,构建用户响应偏好模型。进而利用贝叶斯推断对用户偏好进行学习,获得响应电量的概率性估计,生成最优响应计划。最后,建立基于偏差电量考核的聚合商市场收益模型,采用美国PJM市场用户报价及典型日交易数据进行算例仿真。仿真结果验证了贝叶斯推断对用户偏好学习的有效性,以及考虑用户响应偏好的广义需求侧资源响应优化的经济性。     

考虑储能装置的负荷聚合商运营策略研究

负荷聚合商作为中小型用户参与电力市场的代理,可以起到整合分散负荷,提供电能批发服务的作用。针对由于用户用电负荷不确定性造成负荷聚合商在实时市场支付额外成本的问题,从减少负荷聚合商运营成本角度出发,将电能储存装置与电动汽车储能技术应用于负荷聚合商日前市场运营,提出了考虑储能装置的负荷聚合商日前市场运营策略。结果表明:该策略可有效减少日前市场购买电量与用户实际用电量之间的误差,降低负荷聚合商的运营成本。     

考虑负荷聚合商诚信度及用户满意度的日前调峰市场双层优化模型

新能源大规模并网对电力系统调峰带来较大挑战,在传统电源侧调峰空间逐步殆尽的背景下,亟需高效的市场机制引导用户侧灵活负荷主动参与调峰市场以维持电网安全稳定。结合用户实际情况,综合考虑用户满意度及负荷需求,提出了电动汽车、电采暖、储能等灵活负荷聚合参与日前调峰的市场机制,并建立了聚合商参与日前调峰市场出清及用户侧灵活负荷调度的双层优化模型。其中,上层模型考虑负荷聚合商诚信度的影响,以调度成本最低为目标进行日前市场出清;下层模型考虑用户满意度,以签订合同的形式调用用户侧灵活资源。仿真结果验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,表明所提出的策略能明显降低系统调度成本,保证市场调峰的可靠性,确保电网安全可靠运行。     

基于负荷类型细分的负荷聚合商日前投标非合作博弈模型

负荷聚合商能整合中小负荷资源并为其提供参与市场调节的机会,以提高需求响应效率。提出了一种基于负荷类型细分和非合作博弈的负荷聚合商日前投标模型,一方面根据居民柔性负荷的不同用电特性进行典型分类并将每一类负荷作为研究对象,避免了以家庭为控制单位参与投标的复杂度;另一方面在开放电力市场下,不同于常规多目标集中优化,引入博弈思想协调优化各聚合商作为独立决策主体的利益。根据物理特性将居民柔性负荷分成4类,并基于用户使用习惯和舒适度建立负荷模型;在市场电价的引导下,基于用户黏性理论优化聚合商售电电价,建立负荷聚合商日前投标决策模型并进行算例分析。仿真结果表明,所建立的负荷聚合商投标决策模型通过对居民负荷的分类聚合和补偿,在计划调度层面能有效减少电网峰时负荷和平抑峰时电价,提高负荷聚合商的利润,降低用户用电成本。     

基于主从博弈的负荷聚合商日前市场最优定价策略

负荷聚合商通过需求响应整合用户侧资源,并由此向电网提供负荷平抑服务以获得收益。因此,聚合商的响应定价策略和用户响应偏好直接影响用户响应精度,进而影响聚合商市场收益。文中将参与需求响应的负荷资源作为广义需求侧资源,提出基于价格激励的需求响应机制,建立考虑用户偏好的用户效用模型和聚合商收益模型。进而,以用户和聚合商两者利益最大化为目标构建主从博弈模型,求解模型获得聚合商最优补偿定价策略,分析用户用电弹性以优化用户响应。最后,采用美国PJM市场数据进行算例仿真,结果表明基于主从博弈的最优定价策略能够充分考虑用户响应偏好差异,有效降低用户综合成本,通过平抑负荷波动提高聚合商市场收益。     

基于虚拟电厂优化算法的负荷聚合商收益分析

针对大量分布式电源接入电网带来的配电网调度和控制问题,和电网日益严重的峰谷差问题,需求响应成为电网调控的必要手段.负荷聚合商通过虚拟电厂技术,将热电联产、光伏、分布式储能、可中断负荷等分布式资源进行聚合,挖掘可控负荷和储能的需求响应价值,实现了区域配电网的源-网-荷协调优化控制机制.首先建立虚拟电厂双层优化模型,上层以负荷聚合商收益最大为最优目标,以各分布式资源自身限制等为约束条件,下层以储能和可中断负荷自身收益最大化为最优目标,以储能和可中断负荷自身限制为约束条件,采用CPLEX求解器进行求解.然后,对单纯价格型需求响应、各主体独自参与激励型需求响应、以虚拟电厂形式参与激励型需求响应3种形式下的负荷聚合商、储能装置、用户的效益进行了分析.最后,通过计算结果的效益分析,证明了此应用场景下以虚拟电厂方式参与激励型需求响应能提升负荷聚合商和储能装置的经济收益.     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

考虑通信可靠性的5G基站储能聚合商优化调度研究

5G通信正在迅速发展,其基站数量十分庞大,基站内部的备用储能可作为灵活资源参与电网调度,实现电力系统与通信系统的有效互动,促成双方的合作共赢。首先,基于5G基站储能特性提出了基站储能聚合商的概念,并设计了其调度架构;其次,考虑通信可靠性对5G基站储能的备电容量进行了建模,并在此基础上对5G基站储能聚合商的可调度潜力进行了分析;最后,针对5G基站储能聚合商参与电网调度,建立了以电网负荷波动标准差与聚合商收益为目标的优化调度模型。算例分析结果表明,在保证通信可靠性所需备电容量时,聚合后的5G基站储能仍具有可观的可调度容量,其参与电网调度在降低电网负荷峰谷差的同时也可为通信运营商带来较大收益。     

负荷聚合商参与可中断负荷项目的成本效益分析

负荷聚合商可以整合中小型需求响应资源以向电网提供备用。在考虑不同用户的负荷特性的基础上,讨论了负荷聚合商和用户签订的不同类型合同。提出了负荷聚合商的运营机制,包括中断补偿方案、向用户提供前期补贴以及参与系统供需平衡调节。提出了用户、负荷聚合商、电网的成本效益计算模型,研究了各方相互间的影响。最后,基于算例分析了各方成本效益变化特点,验证了额外补贴对各方成本效益的协调作用、补偿方案对聚合商益本比的影响以及参与系统供需平衡调节对各方的影响,并给出了实施项目的相关建议。     

考虑用户调节行为多样性的空调负荷聚合商日前调度策略

空调负荷作为重要的柔性负荷资源之一,通过负荷聚合商参与电网调控,对改善夏季电网的负荷特性具有重要意义。然而聚合商通过分组控制方式无法最大化地利用空调的可调潜力,并且对用户舒适度有一定影响。从负荷聚合商的角度出发,对用户空调负荷分别采用温度设定值控制,以保持用户调节行为的多样性。在最大化挖掘负荷可调潜力的同时保证用户舒适度,提出了一种基于用户空调负荷温度控制的负荷聚合商日前调度双层优化模型。模型上层以负荷聚合商利益最大为优化目标,下层考虑用户舒适度差异以用户整体不舒适度水平最小为优化目标。采用粒子群整数规划算法进行求解获得单台空调设备设定温度的调节量。通过仿真验证表明,所提日前调度策略可以在给电网提供一定削峰能力的同时,充分挖掘空调负荷的可调潜力,保证负荷聚合商获得最大化利益并且用户舒适度水平更高。     

需求侧灵活性资源参与调频辅助服务的备用优化与实时调度

需求侧资源有潜力通过其灵活性缓和系统的短期功率不平衡,但也会面临用电不确定性的挑战。文中面向用户侧用电不确定性及调频备用需求,以含电动汽车、温控负荷的聚合商为例,建立了参与调频辅助服务的备用优化与实时调度模型。在日前市场上报阶段,基于电量空间对实时运行的风险成本进行评估,实现能量和备用联合优化;在实时控制阶段,基于电量空间对各个用电方进行功率分配,满足用电需求的同时,提高聚合商响应系统功率调整的能力。仿真分析验证了将不同负荷聚合进行联合调度的可行性,以及聚合负荷在功率互支撑、提高总体运行效率方面的作用。     

基于纵向修正ARIMA的负荷聚合商潜力计算及调峰策略

针对负荷聚合商组织需求侧资源参与调峰市场和电能量市场时,存在的负荷预测准确度不够导致合同购电量误差大、市场界限较为模糊导致考核结算重复等问题,提出了基于纵向修正差分自回归滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA)预测的负荷聚合商潜力计算和调峰策略。首先利用纵向修正ARIMA预测算法预测基线负荷,构建负荷聚合商的调峰潜力测算模型,挖掘需求侧资源的可调节能力为电力市场交易提供数据基础;其次,制定电能量市场与调峰市场的负荷偏差考核方式,在此基础上,以月度滚动时域综合结算收益最大为目标,构建考虑偏差考核的负荷聚合商调峰模型;最后,基于某典型地区负荷聚合商月度历史负荷数据,对所提方法进行算例分析,结果表明所提考虑负荷偏差考核的负荷聚合商调峰策略可以提升聚合商的调峰收益约23.7%,降低负荷聚合商峰谷差约10%,验证了方法的合理性和有效性。 关键词：可调潜力;纵向修正;ARIMA算法;滚动优化;调峰策略;偏差考核 中图分类号：：TM71 文献标志码： A     

分时电价激励下考虑负荷聚集商的日前经济调度

目前中小负荷资源无法进入市场参与系统功率平衡调整,负荷聚集商可整合中小型电力用户作为系统调峰资源,而分时电价可以优化负荷曲线,降低负荷聚集商调峰补偿成本。因此提出分时电价激励下负荷聚集商以安排负荷消减合同的方式参与调峰的源荷互动规则,以系统运行成本最低为目标,构建了日前调度优化模型。对比分析了分时电价与负荷聚集商协调前后3种场景下电力系统调度的经济性,仿真结果表明该源荷互动模型相比于分别单独优化更能有效降低发电机组运行成本,减少碳排放,提升系统的风电消纳水平及运行经济效益。     

负荷聚合商多类型需求侧资源激励价格制定一般模型及应用

负荷聚合商通过整合需求侧可调资源参与系统运行交易获利,是开展电力需求响应的专业机构。实现多类型需求响应资源的个性化激励定制对进一步灵活管理需求侧资源和增加需求响应效益至关重要,是负荷聚合商核心业务。基于主从博弈原理建立了负荷聚合商激励价格定制通用模型,选取了电动汽车用户及楼宇空调用户,考虑舒适度价格随削减负荷变化情况,在主从博弈架构下构建了含不同舒适度价格需求的楼宇空调用户优化模型和电动汽车充放电行为优化模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件、对偶定理和线性松弛等方法,在负荷聚合商经济损失最小基础上推导出含楼宇空调和电动汽车需求响应激励价格制定的单层混合整数线性规划优化模型。算例表明,所提出的模型可用于负荷聚合商定制楼宇空调用户和电动汽车用户动态激励价格,为负荷聚合商开展需求响应提供参考。     

广泛负荷聚集商市场策略建模及风险效益分析

分布式电源、储能设备及主动负荷等需求侧资源可通过广泛负荷聚集商的统一管理参与电力市场的运营,其在提升系统经济效益的同时,也给系统优化调度带来挑战。建立了广泛负荷聚集商管理多种需求侧资源参与电力主能量及辅助服务市场的日前、实时两阶段随机优化市场策略模型,同时采用条件风险价值(CVaR)方法对市场价格波动及需求侧资源不确定性风险进行管理。利用夏普利值(Shapley value)分配方法及风险贡献度理论,对各类需求侧资源在广泛负荷聚集商运营中的效益及风险贡献进行分析。算例说明了所提出模型的有效性,定量说明了广泛负荷聚集商在需求侧资源聚合管理中提升效益、平抑风险的两方面作用,以及各类需求侧资源在聚集商运营中的效益及风险贡献。     

考虑精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度

负荷聚合商可以聚合用户负荷,实现需求响应,缓解电网压力。为了减轻用户需求响应能力差异和响应行为不确定对负荷聚合商响应特性的影响,构建了需求响应潜力评估模型并提出基于精细化潜力评估的负荷聚合商优化调度模型。首先设计使用 4 个指标,建立基于用户历史用电数据的需求响应潜力精细化评估模型,将需求响应潜力的评估精细到设备级,研究在不同经济激励下的用户及设备的需求响应潜力。然后将需求潜力评估模型与负荷聚合商的优化调度模型相结合,求得最优的调度结果。仿真结果表明,设计的模型能精确反应用户及设备的需求响应潜力,将此模型和负荷聚合商的优化调度模型结合可以充分发挥用户的需求响应能力,提高用户满意度,调动用户的积极性,从而提高负荷聚合商的可靠性和整体的经济性。     

基于IGDT理论的电动汽车负荷聚合商需求侧放电投标决策模型

针对现货市场电价的不确定性对电动汽车负荷聚合商的影响,首先通过蒙特卡罗模拟得到负荷聚合商管理区域内次日可参与电力市场的投标电量,再利用信息间隙决策理论量化出清电价与预测电价之间的偏差,并以电动汽车负荷聚合商利益最大化为目标构建需求侧放电投标模型。算例分析表明所提出的投标决策方法在经济性,灵活性等方面具有有效性,同时提高了电动汽车车主参与电力市场竞价的积极性。     

计及源荷双边性能指标的市场交易模型

高比例可再生能源电网内,为促进优质可控电源与可控负荷的发展,提高系统供需平衡的调节能力,考虑电源和负荷响应性能进行电力市场交易模式设计。在电源侧引入机组的调节性能指标;在负荷侧设置负荷聚合商参与市场的场景,并考虑负荷响应偏差的随机性进而提出负荷响应性能指标,以区分不同响应特性带来的运行成本差异。为合理协调计及性能指标的源荷双边资源,设计了两阶段的差异化出清机制。以系统总运行成本最小化为目标,构建有负荷聚合商参与的日前市场出清模型。通过算例结果表明,计及源荷双边性能指标的交易模型,可以引导资源的优化配置,降低市场的风险和损失。     

负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测

为更好地管理用户侧需求响应资源,减小超短期负荷预测误差,提出了一种在负荷聚合商模式下考虑需求响应的超短期负荷预测方法。首先,分析负荷聚合商的需求响应机制,考虑用户用能习惯、自建光伏、储能行为以及电热耦合,分别对每一类需求响应资源建立优化模型,并通过模糊参数表达用户参与需求响应的不确定性,以改善优化模型;调用CPLEX求解器求解得到综合各类资源后的需求响应信号。然后,在考虑历史负荷数据的基础上引入该需求响应信号,建立迭代预测的长短期记忆网络模型。算例通过3种预测场景的对比,验证了计及需求响应信号能够有效减小预测误差,且考虑需求响应不确定性能够进一步提高预测精度。