基于预测负荷不确定性的电价分析

未来时间机组可用率和预测负荷不确定性等因素导致电价是一个随机变量,因此,从概率角度考察电力市场中的电价分布规律是合理、必要的。提出了由预测负荷的不确定性而直接导致的电价不确定性问题,给出了用蒙特卡罗法进行风险值(VaR)计算的解决方法,并建立了基于预测负荷不确定性的电价预测模型,算例研究表明模型和算法的正确性。     

节点边际电价分析与可视化

美国PJM等电力市场均采用节点电价的计算方法.着重分析节点边际电价的实质,从电力市场节点边际电价的定义出发,对不同情况下系统各节点边际电价进行分析,得出节点电价与机组MW出力及报价的线性关系.其次,引入可视化技术,将机组报价、节点实时电价直观、快速地显示于读者面前.对电价实质的分析以及可视化技术可以帮助系统调度员或对电力市场感兴趣的人们可以很快地判断出不同情况下电价的变化情况,并加深他们对电力市场中电价理解.随后利用Power World电力系统分析软件,以一个7节点的示例验算,证明对LMP解析的方法的有效性和准确性.     

抑制电价飞升的系统边际价格与报价价格混合拍卖机制

目前电力市场中的系统边际价格拍卖与报价价格拍卖都不能有效解决不正当市场竞争引起的电价飞升问题。文中给出了设计抑制电价飞升拍卖机制的原则，提出了一种能有效抑制物理持留和经济持留的系统边际价格与报价价格混合拍卖机制。在电价超过高价市场启动价格后，根据卖电商是否拥有系统价格权以及报价是否不利于缓解电力供需矛盾，执行系统边际价格或报价价格两种电价之一，从而加强对卖电商报低电价、减少持留的经济激励，可以有效地限制市场势力，抑制电价飞升。提出多价格限机制限制强市场势力，对不同类卖电商采用不同的价格限，使各类卖电商都能获取正当范围内的稀缺租金，改善市场结构，避免影响发电的长期发展。     

电力拍卖市场的智能代理仿真模型

该文提出了一种电力拍卖市场智能代理仿真模型，给出了发电厂商基于选择概率的随机选择报价形式，提出了一种选择概率的强化学习算法。随着模拟的进行，发电厂商的报价策略将收敛于其均衡位置，市场达到均衡状态。基于该模型该文进一步讨论了节点电价的市场特性。采用节点电价的电力拍卖市场，由于输电线路的容量约束可能放大发电厂商的市场力；节点电价所特有的售，购电能的净收入会随着发电厂商的市场力实施而增加。节点电价的这些特征在不同的电网条件下，其表现强弱会有较大程度的差异，仅仅进行定性估计是不够的。该文提出的智能代理仿真模型提供了一种针对具体系统进行市场特性评估的工具。     

适用于不同电价机制的统一机组组合算法

现有电力市场中存在两种结算电价机制：按机组报价结算(一机一价)和按市场出清价格结算(统一电价)。不同市场之间的结算方式也有所不同,例如,双边交易中采用一机一价结算方式,而实时市场中采用边际电价结算方式。不同结算电价机制下,机组组合的目标函数不同,传统机组组合方法必须根据电价机制的不同进行调整。通过研究发现,两种结算方式下机组组合问题的最优条件具有类似的数学表达形式。基于这一统一的最优条件表达形式,提出了一种新的机组组合算法。与传统拉格朗日松弛法相比,新算法能够有效地求解两种电价机制下的机组组合问题。     

对偶问题多解情况下一种基于激励的节点电价确定方法

在一个有大容量机组和大用户主导的电力市场中,定价多解情况发生的概率是不可忽略的,并且产生的影响也是显著的。针对对偶问题多解情况,文中分析了问题产生的本质,进而提出了一种基于激励的定价方法。首先,在传统定价理论的基础上进行了合理延伸,分析了双侧竞价模式下定价的理论区间,并提出了伪边际报价的概念。然后,通过对市场参与者激励的讨论,构造了关于伪边际报价的附加方程,从而实现拉格朗日乘子的唯一求解,并据此确定节点电价。理论分析和算例表明该方法确定的节点电价是合理且激励相容的。     

级联相关的神经网络模型在边际电价预测中的应用

在实际的电力市场运作中，电厂的报价反映了电厂的运行成本和市场供求，决定电厂机组能否上网发电和上网电量。而报价的一个重要指标是预测的系统边际电价。因此，电力市场中的边际电价预测在发电厂的市场化运营中处于重要的地位，特别是对电力供应商的决策有重要意义。文中应用神经网络理论中的级联相关模型对电力系统的边际电价进行预测，优点在于避免了对网络结构的估计，网络在训练的过程中能够自适应地增加隐含节点，同时提出了在训练集中增加特殊数据点以提高预测精度的方法。通过New EnglandISO数据算例预测第2天的24h边际电价说明了这种方法的可行性，并用3层BP神经网络做了对比研究。     

基于灵敏度分析的机组电价决策及其算法

基于博弈论的机组报价分析算法中，要对所有机组的高中低3种报价组合进行机组功率分配计算。如果系统中机组数较多，计算工作量将会十分巨大。目前的基于Nasb均衡点求解的方法只能竞价一个电价参数，因而很难用于实际系统。该文提出了基于最优解灵敏度的二电价参数的Nasb均衡点求解方法。与已有文献相比，该方法具有数学模型合理可行实用之特点，可用于中长期电量电力市场，日前电力市场，实时电力市场以及辅助服务市场竞价策略的分析。文中给出了实例分析结果，表明所提方法正确合理。     

系统边际电价概率分布检验及模型研究

对系统边际电价的概率分布研究是电力市场定量分析研究工作的基础。该文通过概率坐标图、峰度和偏度分析,对系统边际电价的分布特性进行定性和定量分析,并通过J-B检验严格验证系统边际电价分布的非正态性。根据概率坐标图发现的电价具有分段正态分布的特点,提出用加权双高斯分布模型来刻画系统边际电价概率密度分布,美国PJM (Pennsylvania-new Jersey-Maryland)和澳大利亚NSW (New South Wales)电力市场的实际数据表明,该模型比传统的高斯分布和超高斯分布更接近实际的电价分布。     

电力市场中价格接受者的报价策略研究

以按节点边际电价结算,发电厂按单台机组申报单调非减阶梯形报价曲线为背景,研究价格接受者竞价机组报价策略。首先,分析价格接受者的经济特点,以发电成本曲线为基础,根据边际收益等于边际支出时利润最大这一原则,确立最优申报电价与最优申报功率之间的关系。然后,推导了发电利润随节点边际电价变化的利润函数;不同于价格服从于正态分布这一计量经济学传统假设,提出基于历史数据采用分段多项式曲线拟合的方法统计电价概率密度;再根据利润函数与电价概率密度推导利润期望函数,并分析最优报价与利润期望之间的关系。继而,通过最大化利润期望确定报价策略。最后,应用算例对提出的报价策略的有效性进行了验证,并讨论了分段多项式函数拟合节点边际电价及其历史数据对报价策略的影响。结论表明该方法完全适合于数据完备的成熟电力市场。     

含储能虚拟电厂接入配电网的联合优化调度

为解决不确定性能源发电给配电网带来的隐患和经济性问题,研究含间歇分布式能源的虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)接入配电网的联合优化调度对提高系统安全和促进新能源消纳具有十分重要的意义。综合考虑风电及储能的运行特性,提出一种改进的Buckets方法,建立了考虑风电不确定性和含储能的虚拟电厂参与配电网调度的优化机组组合模型,基于6节点系统研究了改进的Buckets方法对发电成本和机组组合的影响。与传统Buckets方法相比,采用所提方法使得模型的发电成本及开机时段减少,表明该方法能够实现发电成本最优、风电的充分消纳以及储能的灵活运用。     

基于深度强化学习的自适应不确定性经济调度

当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,建模精确度将直接影响调度结果的精确度。但当系统同时包含风电、光伏和负荷复杂的不确定性时,对系统整体不确定性进行精确建模显得尤为困难。针对这一问题,引入深度强化学习中深度确定性策略梯度算法,避免对复杂的不确定性进行建模,利用其与环境交互、根据反馈学习改进策略的机制,自适应不确定性的变化。为确保算法适用性,进行了模型泛化方法的设计,针对算法稳定性问题进行了感知-学习比例调整和改进经验回放的机制设计。算例结果表明,所提方法能在自适应系统不确定性的基础上,实现任意场景下的电力系统动态经济调度。     

机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型与算法

为了有效应对电力系统调度决策中的不确定因素,尤其是大规模间歇式能源并网所带来的不确定性,提出基于仿射可调整鲁棒优化理论的不确定机组组合求解方法。建立了不确定机组组合问题的仿射可调整鲁棒优化模型,利用线性决策规则建立决策变量与不确定参数之间的仿射关系,从而将两阶段问题转化为单个阶段优化问题,在此基础上,采用对偶理论将模型转化为可以直接求解的标准混合整数规划模型。通过标准算例测试,验证了该方法的有效性。     

计及灵活配电单元的分布式电源优化配置方法

分布式电源(distributed generation,DG)接入位置和容量的不合理规划会对配电网造成不利影响，而灵活配电单元具有灵活控制系统潮流分配和改善电压等优点，因此文中提出在规划中计及灵活配电单元的稳态计算模型和控制策略。为更合理地对DG进行选址和定容，文中首先建立基于全寿命周期成本(life cycle cost,LCC)、网络损耗和电压偏差3个指标的综合接受度标准模型。然后提出采用改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm，ISSA)对模型进行求解，并在算法中引入高斯变异和Tent混沌，提高算法的全局搜索能力及收敛速度。最后以IEEE 33节点配电网系统为例进行仿真，考虑未接入和接入灵活配电单元2种情况，分别运用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，SSA)和ISSA进行求解。结果表明，计及灵活配电单元可以有效控制系统潮流，改善配置DG后的系统运行状态，并且ISSA比其他算法的优化结果更高效准确。     

含分布式电源的城市电网故障分析方法研究

分布式电源大规模接入城市电网会给城市电网的故障特征带来一定的影响,其出力的随机性会引起故障特征的不确定。针对现有故障分析方法未考虑出力随机性的影响,提出一种基于蒙特卡洛法的含分布式电源的城市电网故障分析方法。首先,基于分布式电源出力的概率模型,利用蒙特卡洛法进行随机抽样;然后,通过PQ控制和低电压穿越策略下的故障模型进行计算,形成故障电压、短路电流的概率分布;最后,通过算例进行仿真分析。结果表明,分布式电源接入城市电网后故障特征具有概率特性,该方法计及分布式电源出力随机性的影响,可得故障电压、短路电流的概率分布,可对城市电网故障特性分析以及整定值的选取提供依据。     

基于协同进化的光伏电站与电动汽车充电站联合规划

现有规划方法未充分考虑分布式光伏电站（DPVG）出力与电动汽车充电站（EVCS）充电负荷的随机特性,针对该问题,文中首先基于场景概率法进行概率潮流分析,并建立基于机会约束的DPVG-EVCS联合规划模型,在确保配电系统运行工况满足机会约束的前提下,优化DPVG与EVCS的建设位置与容量,降低配电系统网损。然后,采用基于遗传算法（GA）的协同进化算法（CA）求解DPVG-EVCS联合规划模型,将待求优化问题分解为EVCS规划子问题与DPVG规划子问题,采用GA进行求解,并通过生态系统协同2个GA种群进化,直至获得待求优化问题的最优解。最后,搭建IEEE 33节点配电系统进行仿真,结果表明文中所提模型可获得合理的规划方案,且CA求解效率高,可显著提升规划人员工作效率。     

基于深度强化学习的微能源系统优化调度

微能源系统是城市配网终端的重要聚合部分,其应对源荷随机特性的能力为城市配网稳定运行提供了有效支撑。针对城市工业园微能源系统提出一种考虑源荷随机波动的动态调度方法。考虑工业园多种可调度资源对微能源系统的经济调度构建数学模型,然后将构建的微能源系统经济调度模型表示为具有连读动作调节的深度强化学习（DRL）模型,最后采用双延迟深度确定性策略梯度算法获取DRL模型下的动态连续调度策略。所提方法不仅避免对源荷随机波动的不确定性进行建模,同时也避免了离散Q学习的可调节设备出力不连续性。仿真结果表明所提出的动态调度方法具有更好的经济性和自适应性。     

Decision making of a virtual power plant under uncertainties for bidding in a day-ahead market using point estimate method

Environmental concerns, improvements in renewable energy technologies, governmental incentives for the use of these resources, and increased T&D costs, are the main factors driving the energy sector into a new era, where considerable portions of electrical demand will be met through widespread installation of Distributed Energy Resources (DERs). The Virtual Power Plant (VPP) is a decentralized energy management system tasked to aggregate the capacity of some Distributed Generations (DGs), storage facilities, and Dispatchable Loads (DLs) for the purpose of energy trading and/or providing system support services. Due to the stochastic behavior of the prime sources of some DGs, such as wind speed and temperature, the steady state analysis of the systems with integration of such DG units requires a probabilistic approach. In this paper, a probabilistic Price Based Unit Commitment (PBUC) approach using Point Estimate Method (PEM) is employed to model the uncertainty in market price and generation sources, for optimal bidding of a VPP in a day-ahead electricity market. Also, the uncertainty of stochastic DGs generations is handled through increasing the amount of required reserve. The proposed model allows a VPP to decide on the unit commitment of its DERs, and the optimal sale/purchase bids to the day-ahead market. The proposed optimization algorithm is applied to an 18-buses system.     

系统边际价格概率分布的实证分析

该文针对系统边际价格的概率分布模型问题，展开实证分析，验证了系统边际价格概率分布的超高斯性，并提出了适合的电价超高斯型概率分布模型。首先，该文对多个典型电力市场中的日前现货电能量市场的系统边际价格的概率分布特性进行了市场行为分析、频率分布直方图和高阶统计量等多角度的实证剖析，揭示出系统边际价格实际上并不满足传统的高斯分布假设，而是服从超高斯型概率分布的规律。在此基础上，针对各典型市场的系统边际价格的实际概率分布规律，该文提出了适用于系统边际价格的超高斯型概率密度新模型。典型电力市场的实例数据验证了该文所建模型的有效性。     

计及不确定性的预想事故自动选择区间方法

由于发电机出力和负荷需求具有不确定性,引入区间分析方法来处理电力系统静态安全分析中的不确定性问题.利用对区间线性方程组求解的区间直流潮流算法来计算发电机和支路开断后的潮流;提出一种新的改进的对区间进行大小比较的可信度量度函数.在此基础上,提出和实现了计及不确定性的电力系统预想事故自动选择的区间方法.采用5母线算例系统、IEEE 14母线算例系统和中国某省调电网实际系统对算法进行了验证,将文中算法与不计不确定性的传统分析方法以及概率方法相比较,证实了在静态安全分析中计及不确定性的必要性和文中方法的有效性及应用价值.