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.     

多虚拟电厂参与日前电力市场的鲁棒竞标博弈方法EI北大核心CSCD

针对风电出力的不确定性和多元决策主体间的复杂博弈关系对虚拟电厂(VPP)参与日前电力市场的竞标方案的影响,提出了一种基于非合作博弈理论和鲁棒优化思想的多VPP参与日前市场的竞标博弈方法。设计了多VPP同时参与能量市场和调峰市场的非合作博弈框架和相应的交易流程。建立了各VPP在其余竞标主体报价方案的基础上,聚合多种分布式能源参与市场交易的非合作博弈竞标模型。计及风电出力不确定性对VPP运营的影响,通过强对偶理论和鲁棒优化方法将确定性竞标模型扩展为鲁棒优化模型,并在模型中引入了鲁棒调节系数来灵活调整VPP竞标方案的保守性。通过重复执行多轮竞标博弈的求解策略,直至各市场主体均不能从单方面改变投标方案中获利后,确定各VPP在日前市场中的综合出清方案。算例分析表明,所提方法给出了VPP在能量市场和调峰市场的投标优化方案,可为VPP最优参与电力市场多类型交易产品提供参考。     

多虚拟电厂日前鲁棒交易策略研究

随着市场改革逐步深入,大量社会资本涌入售电侧展开激烈竞争,未来电力市场交易必然存在多个虚拟电厂参与的格局,且各虚拟电厂内部风电等清洁能源存在不确定性,基于此,构建了多虚拟电厂非合作动态博弈日前市场优化交易模型。各主体充分考虑需求响应和电动汽车等为运行约束,采用市场模拟出清来表征其他虚拟电厂对自身决策的作用关系,并通过库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件等值表达,以收益最大化为目标制定最优竞标方案。此外,考虑虚拟电厂内部可再生能源出力不确定性以及控制对象的调节能力,将确定性竞标模型扩展为两阶段鲁棒优化模型,并通过列约束生成算法对主子问题进行交替求解,其中子问题中利用强对偶理论及Big-M法对max-min模型进行对偶并线性化处理。最后通过对整合不同分布式能源的多虚拟电厂系统进行算例分析,为虚拟电厂市场交易提供思路和参考。     

气电虚拟电厂多能源市场竞标策略

针对虚拟电厂竞标中需求响应、风电出力的不确定性造成的风险,利用新型电转气技术和燃气轮机快速调节能力,构成含气电双向转换的气电虚拟电厂,提出气电虚拟电厂的多能源市场竞标模型,同时参与电力市场和天然气市场的竞标。模型以气电虚拟电厂总利润最大为目标,不确定性表达为需求响应、风电出力的误差概率分布,并通过抽样和筛选确定场景描述。算例结果表明：含气电双向转换的气电虚拟电厂通过在2个市场中灵活竞标,获得了更高的竞标利润;控制燃气轮机和电转气出力,显著降低了不平衡惩罚成本。气电虚拟电厂扩展了虚拟电厂的竞标市场,有利于将来虚拟电厂根据不同电价和气价波动切换能源形式。     

含多类型资源虚拟电厂鲁棒竞标模型研究

虚拟电厂(virtual power plants, VPP)能有效聚合分散的多类型需求侧资源时,是需求侧资源参与电力市场的有效方式。但是VPP的市场行为无法直接采用传统的火电竞价模型进行描述,线路输电约束等出清过程中考虑的物理条件也会对虚拟电厂内部资源管理策略产生影响,基于此,文章以风电、储能、燃气轮机及需求响应负荷组成虚拟电厂为研究对象,考虑VPP内部风电出力不确定性以及聚合对象的调节能力,建立市场环境下 VPP 多类型资源鲁棒竞标模型。该模型采用库恩-塔克 (Karush-Kuhn-Tucker,KKT) 条件等值市场出清模型,并将其作为约束条件在VPP决策中进行考虑。算例表明该模型可以根据市场现状优化VPP内部多类型资源组合出力,提供经济可靠的竞标策略,有效提高VPP经济效益。     

含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度

随着电动汽车和分布式电源接入电网的比例不断提升,虚拟电厂为有效解决电动汽车、分布式电源并网提供了新思路。由于可调度充放电的电动汽车数量和分布式电源出力存在明显的不确定性,因此虚拟电厂优化调度时必须考虑这些不确定性。在此背景下,采用场景模拟技术处理风电出力的不确定性,形成经典场景。针对可调度电动汽车数量的随机性与不确定性,利用鲁棒优化方法建立了原模型的对偶模型,构建含电动汽车的虚拟电厂鲁棒随机优化调度模型。算例分析证明了所提模型具有实用性和有效性,在优化调度模型中考虑不确定性的影响,可减小实际日运行成本,提高优化策略的鲁棒性。结果表明鲁棒系数和置信水平影响了日运行成本,通过合理制定燃气轮机等常规机组的发电计划可以减小日运行成本。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略EI北大核心CSCD

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

虚拟电厂的灵活性辅助服务投标策略研究

虚拟电厂(VPP)作为灵活性辅助服务商,有助于缓解可再生能源的不确定性给电网带来的影响。由于VPP在灵活性辅助投标过程中,其内部风电预测出力和实际出力具有偏差性。因此,为了降低VPP参与灵活性投标出力受到偏差惩罚和投标风险,采用鲁棒优化法处理风电出力的不确定性。将不确定风电出力限制在一个确定区间内,通过调节鲁棒系数得出不同优化投标方案。由于VPP在提供能量与灵活性辅助时在容量上存在耦合效应,建立了VPP同时参与能量–辅助服务市场鲁棒随机投标模型,提高VPP的实际利润。算例分析证明了鲁棒随机投标模型的有效性。     

含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略

对于含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂,由于可调度充放电的电动汽车数量和风电机组出力均存在明显的不确定性,这样虚拟电厂在电力市场中参与竞价时就必须考虑这些不确定性。在此背景下,计及上述不确定性因素的影响,并在下述假定的基础上研究了含电动汽车和风电机组的虚拟发电厂竞价策略:风机出力的上下限为随机变量;日前能量市场和调节市场电价均为波动区间已知的随机变量;虚拟电厂中可调度充放电的电动汽车数量足够大,能够在平抑虚拟电厂内的风电机组出力波动的同时参与调节市场竞价。在同时考虑电动汽车电池放电损耗成本以及调节备用被实际调用比例的情形下,构建了虚拟电厂参与日前能量市场和调节市场的联合竞价策略的鲁棒优化模型。之后,采用IBM公司开发的高效商业求解器CPLEX 12.2对模型进行了求解。最后,通过算例对所构建的模型和采用的方法进行了验证,算例结果表明了所建立模型的合理性和求解方法的有效性。     

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。     

面向多重不确定性环境的虚拟电厂日前优化调度策略

对虚拟电厂中多类型不确定性源的精确建模,有助于提升虚拟电厂调度策略的有效性.在详细分析不确定性源的不确定性特性的基础上,采用场景规划法和自适应鲁棒优化法对电价、风电出力和需求响应的不确定性进行建模.结合工程博弈思想,将不确定性源理性化为博弈主体,构建不确定性源和虚拟电厂运营商二者零和博弈模型,并采用粒子群优化算法求得博弈的均衡解.基于某地区的实际数据进行算例仿真分析,结果表明所提模型能够有效提升虚拟电厂调度结果的经济性与安全性.     

碳电市场环境下火电厂市场竞价策略及交易技术

电力现货市场与碳排放权市场建设的不断推进,为火电厂的生产运营带来了新的机遇与挑战。文中提出了一种碳电市场环境下火电厂市场竞价策略及交易技术。首先,分析了火电机组碳排放权交易及管理办法,研究了碳电市场的关联关系与关键影响因素;然后,基于火电机组出力特性模型与成本模型,计入碳电市场价格分别建立了电力市场、电力市场+免费配额、电力市场+有偿配额3种模式下的机组竞价模型,并进一步提出了以火电机组效益最大化为目标的出力优化模型及求解方法;最后,通过算例仿真验证了所提方法的有效性。     

考虑风光不确定性的电气互联虚拟电厂近零碳调度优化模型

风电、光伏出力的不确定性给电力系统的稳定运行带来威胁,含电转气(power-to-gas,P2G)的电气耦合系统能够解决这一难题。文章将电转气与虚拟电厂(virtual power plant,VPP)进行集成,提出电气互联虚拟电厂的基本概念、通用建模及调度优化模型。针对风光不确定性,引入条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)方法和鲁棒随机优化方法,分别用于刻画目标函数和约束条件中的不确定性变量,并引入最大碳排放限额(maximum total emission allowances,MTEA)指标,考虑虚拟电厂近零碳运营方案可行性。为求解多目标优化模型,构建了基于目标函数投入产出表和权重偏差校核的模型求解算法,并选取9节点能源集线器系统开展实例分析,结果表明电气互联虚拟电厂能实现分布式能源互补利用,形成电-气-电循环利用模式,所提模型能够同时兼顾分布式能源的高额经济收益和不确定性风险。     

考虑购售风险的虚拟电厂双层竞标策略

虚拟电厂（virtual power plant，VPP）是聚合优化“源网荷储”协调发展的新一代智能控制技术和互动商业模式。针对虚拟电厂内部资源和外部市场对竞标策略的互动影响，提出了考虑购售风险的虚拟电厂双层竞标策略。首先，考虑虚拟电厂对内对外的双侧互动特性，构建了虚拟电厂双层竞标框架；其次，考虑用户效用，建立了用户侧资源对虚拟电厂的下层竞标模型；然后，考虑外部市场的价格不确定性，采用条件风险价值（conditional value at risk，CVaR）量化虚拟电厂购售环节的风险，建立了考虑购售风险的虚拟电厂上层多目标竞标模型；最后，通过算例验证了竞标策略的有效性。