先进绝热压缩空气储能电站日前电力市场主从博弈竞标策略

先进绝热压缩空气储能(advanced adiabatic compressed air energy storage,AA–CAES)是支撑电力系统削峰填谷、阻塞管理及可再生能源消纳的有效手段之一.在储能产业商业化初期,研究面向日前电力市场的竞标策略对实现AA–CAES电站的经济运行大有裨益.本文在计及压力动态的AA–CAES运行模型基础上,采用主从博弈研究了AA–CAES电站竞标策略.作为主从博弈Leader,AA–CAES电站运营商向日前电力市场上报竞标标的(储能功率、发电功率、储能电价及发电电价);作为主从博弈Follower,市场交易机构以最大化社会福利出清电力市场.为高效求解主从博弈竞标模型,采用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性条件及布尔展开法将双层主从博弈竞标模型转化为单层混合整数线性规划.IEEE–24节点测试系统算例表明,AA–CAES电站可利用低谷电进行充电,在高峰时刻再以高价售出,实现套利运行.基于主从博弈的日前电力市场竞标策略,可支撑AA–CAES电站的经济运行.     

基于博弈理论的农田能量异构网络节点协同资源利用

针对无线传感器网络中耗能不均问题,以及可再生能源节点在农田无线传感器网络中应用的具体情况,将博弈理论引入无线传感器网络能耗问题研究中,建立了基于博弈理论的节点成簇方法,实现提高可再生能源利用率、均衡非可再生能源节点能耗的目标。方法首先建立簇收益与簇内节点收益评估模型,进行簇收益计算、簇内的两类能量异构节点个体收益的计算。在计算簇收益和节点收益的基础上进行节点成簇博弈,使得成簇方案向收益更高的策略空间进行跳转,最终达到博弈中的均衡状态。仿真实验表明,通过博弈进行无线传感器网络成簇,能够充分利用可再生能源节点能量,降低和均衡非可再生能源节点能耗,最终达到延长网络寿命的目标。     

多虚拟电厂接入的主动配电系统优化经济调度

在市场环境下,为促进含随机性可再生能源的消纳同时协调各经济主体矛盾并挖掘各主体价值和经济效益,本文提出一种基于分析目标级联理论的主动配网调度优化模型,以配网与虚拟电厂存在电能交互为建模背景。考虑虚拟电厂组成的多样性,设置风储型虚拟电厂以及含冷热电系统型虚拟电厂,各虚拟电厂可以分别与配网进行电能交互,各经济主体根据自身组成优化内部变量以及交互功率,通过分析目标级联法与其他主体协调交互功率实现分布式求解。最后通过IEEE33节点配电系统的算例仿真表明,调度结果能较好的反应主体经济性,得出风储型虚拟电厂有利于提高风电的消纳量,冷热电联供型虚拟电厂可以实现综合能源经济管理,分析目标级联法用于本文所提的模型背景是有效的。     

可再生能源对平均电价和尖峰电价的影响

在气候变化背景下，大力发展可再生能源成为了许多国家保障能源持续供应的战略举措。而可再生能源具有不可控制、难以预测以及边际成本几乎为零的特征，随着可再生能源发电量占比不断提高，电价的特点会发生变化，这对电力市场的建设带来了新的考验。选取了丹麦作为欧洲经验的代表，首先介绍了丹麦电力市场及其电价的特点，结合丹麦电力市场电价数据，分析风力发电对平均电价的影响以及风力发电占比与尖峰电价频率之间的关系。     

基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法

为解决传统能源中心化交易模式缺少灵活性、透明性和可监督性等问题,满足新型电力系统中电网各主体间电力交易市场化、定价灵活化等新要求,提出一种基于区块链的电力交易模型及博弈定价方法。该电力交易模型具有分布式、去中心化、不可篡改和加密安全等优势。首先,建立基于区块链的电力交易模型,协调发、供、用等主体间的生产和消费行为,形成统一的市场机制;其次,提出了基于博弈的多时间尺度电力交易竞价机制,利用蚁群优化(ACO)算法求解可得每小时的最佳竞拍价格。最后,通过仿真验证了交易模型及博弈定价方法,在激励政策下各交易方收益最优化。结果表明,交易模型及定价方法在新能源参与交易背景下能有效地平衡市场各主体的效益;基于区块链的智能合约可实现电力交易过程的智能化、透明化和可追溯性。     

区块链技术在电力市场的应用探索

随着物联网应用与电网智能化的不断发展,电力系统与技术相结合的应用对电力系统各种问题的解决方案也越来越多元化,随之产生的应用也不断的在推陈出新。文章提出将区块链技术应用于电力市场来解决电力市场的弊端,先是简介区块链技术的基本概念以及运作原理,然后分析了区块链技术应用于当前的电力市场可能性以及当前的可再生能源电力市场,与加入区块链的可再生能源电力市场进行对比分析。     

考虑节点边际价格的热电联产机组主从博弈竞价策略

本文构建了以热电联产机组(combined heat and power unit,CHP)、电力市场和热力市场为参与者的主从博弈模型,并基于电力市场中节点边际电价(locational marginal electricity price,LMEP)的概念,提出了节点边际热价(locational marginal heat price,LMHP)的概念.在节点边际电价的求解中,采用了支路潮流(branch power flow,BPF)模型,考虑了配电网中的网络损耗从而可以得到更精确的计算结果.在节点边际热价的求解中,考虑了管道热损耗,并基于管道损耗方程分析了节点边际热价的分布规律.在此基础上,采用变步长迭代寻优算法求解热电联产机组、电力市场、热力市场各自最优出力和最优报价策略.最后,通过一个6节点电网–4节点热网的算例对所构建的主从博弈模型及热电联产机组的竞价策略进行了验证.     

基于主从博弈的综合能源系统优化调度策略

以综合能源系统为研究对象，建立了以综合能源系统运营商为领导者，负荷聚合商为跟随者的主从博弈模型，并使用改进的混沌阿基米德优化算法求解该模型。依据该模型，综合能源系统运营商需根据用户用能情况对系统设备出力进行优化调度并向负荷聚合商制定能源价格，负荷聚合商根据能源价格对用户的用能策略进行调整。仿真实例表明，该主从博弈模型能够有效增强可再生能源发电的消纳能力，可再生能源出力利用率提升了4.45%。     

基于区块链的虚拟电厂模型研究

新能源技术和互联网技术推动了电力系统由智能电网向能源互联网进化,未来能源互联网将以分布式能源作为主要的一次能源。虚拟电厂技术能够聚合分布式能源并建立虚拟电力资源交易,逐步成为分布式能源高渗透情况下的核心并网技术。针对以实时电价为驱动的未来能源互联网,结合区块链这一安全、透明、去中心化的分布式计算范式,建立基于区块链的虚拟电厂模型,通过区块链的激励机制将虚拟电厂协调控制手段和分布式能源独立并网行为有机联动,从而实现高效的分布式调度计算。仿真实验表明,所提模型满足能源互联网中分布式能源高渗透率、高自由度、高交易频率、高响应速度的并网需求。     

考虑新能源消纳的综合能源系统多层博弈策略

研究了综合能源系统多市场主体参与新能源消纳的博弈行为分析问题。建立了从综合能源系统电、气、热供给到终端用户电、热、冷需求的多能流供应、转换、存储、消费的多级竞标策略优化模型,提出了涉及多能源趸售-零售-终端环节的Cournot-Stackelberg两层主从博弈结构;提出了相应的迭代求解算法,并在定价机制、多能互补、储能配置等方面对博弈均衡结果进行了算例分析。     

实时电价下用户侧电力需求响应模型优化策略及数字仿真谈竹奎1,汪元芹2,赵菁2,刘斌1,刘敏2

为解决智能电网发展中用户参与电力市场运营的响应积极性以及用户收益最大化问题,本文在经济学原理基础上,引用需求价格弹性系数表征用户的用电量随电价的变化情况,建立实时电价下的用户负荷调节能力模型,根据该模型,进一步研究了基于实时电价的用户侧电力需求响应模型优化策略,考虑用户在不同响应场景和不同负荷调节潜力下的需求响应。解决供电与用电间的电力供需不平衡问题,实现用户积极响应及其利益最大化,并提高系统稳定性与安全性。以某地需求响应系统为例,对进入现货市场交易的用户进行数字仿真,通过算例分析表明该模型能有效改善用电负荷曲线,减小用户购电成本,验证了基于实时电价下的电力需求响应优化策略的优化效果。     

可再生能源接入下配电网协同调度策略研究

可再生能源接入配电物联网(IoT)后，由于调度策略较复杂，使得配电网运行的网损较高、弃风弃光率结果不够理想。因此，提出一种可再生能源接入下配电网协同调度策略。通过电力IoT获取配电网的电力数据，并构建目标函数。设置储能运行约束条件和双向潮流约束条件。通过构建含可再生能源的配电网协同调度目标函数，采用交叉熵随机抽样算法获取目标函数的最优解，完成含可再生能源的配电网协同调度。试验结果表明，所提策略的网损值在680 MWh以内、弃风弃光率在30%以内、配电网的灵活性不足率均低于10%、系统综合安全性指数接近1。所提策略降低了配电网的功率波动。该结果验证了所提策略的整体有效性。     

基于信息间隙决策理论的发电商电量分配策略

在电力市场环境下,发电商需要在现货市场、双边合同和期权等交易选择中合理分配交易电量.针对现货市场电价的严重不确定性,采用信息间隙决策理论,提出风险回避发电商在多种交易选择中的电量分配鲁棒决策模型.算例仿真验证了模型方法的合理性和有效性,并表明,所提出方法提供了发电商不同预期收益目标下的电量分配策略可抵抗的现货价格波动幅度,风险回避发电商可由此评价不同的电量分配策略,并采用相应的策略来保证预期收益目标.     

基于宽度学习预测的可重构多微电网随机优化框架

针对多微电网稳定性差、能量管理复杂等问题，提出一种智能随机优化框架，对可再生能源普及率较高的微电网系统进行优化运行和管理。该模型考虑了电动汽车的高移动充电需求以及可再生能源的随机性。为了减轻车辆对单个微电网的负面影响，采用V2G方案，并与微电网成本函数兼容。作为可再生能源的支持策略，提出一种基于UT框架和宽度学习的深度学习的概率方法，该方法考虑到可再生能源的随机性，将系统运行在安全区域。在此基础上，设计一种基于改进SCE(Shuffled Complex Evolution)的智能优化算法，在全局空间寻找最优解。通过IEEE测试系统检验了该模型的适用性。     

考虑需求响应的综合能源虚拟电厂多级管理模型

电力系统资产协同运行面临严峻挑战,微电网与虚拟电厂可解决一些实际问题.针对不确定性会增加运行成本问题,提出同时调度微电网和虚拟电厂能源的分层模型.该模型是一种虚拟发电厂和微电网同时调度的三阶段随机模型.考虑到可再生能源发电和负荷需求的不确定性,模型包含协调和不协调两种运行方式.另外,在调度模型中分析了相邻微电网之间进行功率交换的可能性,从而防止了不真实功率变化.通过算例验证电网协调运行可以降低负荷供应成本,同时分时定价机制可为微电网较提供较实时定价和尖峰定价更高的利润.     

他山之石：美国交易软件的兴衰

美国交易软件的兴衰 美国电力交易软件的发展与美国电力市场的放松管制是同步进行的。 1996年以前,美国电力在电力市场价格未放开的情况下,电力交易公司受市场管制要求,以固定价格的现货市场交易为主,基本上不存在电力的远期交易。在这一阶段,各大电厂仍然存在对软件产品需求旺盛,但这种需求主要是基于电厂自身生产运营的需要。但由于不存在活跃的远期市场、电力的金融合约交易,电厂对为电力交易服务的软件需求并没有形成潮流。     

电厂汽轮机节能降耗的主要对策分析

在非可持续发展的各种能源中,电力能源也是其中能源消耗最多的种类之一。风力、水力发电等可持续生产的电力能源没有电厂产生电力能源的数量多,因此,电厂是产生电力能源的主要产业。虽然电厂产生的电力不会是可持续发展的,但是,电厂产电也有很大的潜力,电厂对于汽轮机环节的节能方面研究还很薄弱,可探索及提升的空间还很大。因此,就电厂汽轮机而言,它是电厂节能降耗研究的主要方向。对电厂汽轮机的研究深浅是当前各大企业在激烈的市场中能否脱颖而出的关键。在此根据电厂的实际情况来对汽轮机的节能降耗进行一些分析,为电厂的发展提供一些建议,能够让国家的电力资源更加丰富,使人们的生活水平得到更好的提高。     

考虑不确定性电源的气-电综合能源系统优化调度研究

分析互联综合能源系统概念及框架,建立了天然气市场与电力市场综合能源协调框架。在能源系统中综合考虑电源和用能需求的不确定性,对日前市场阶段和实时平衡市场阶段,建立了基于混合整数优化的综合能源系统优化调度模型;根据天然气市场在日前和实时阶段与电力市场的配合关系,针对天然气供需约束、用气量约束、物理变量约束等进行详细分析和建模,分别建立综合能源系统随机优化调度模型和综合能源系统序列优化调度模型。并通过仿真模型分析两种模型之间的差异和优势,论证了通过多种能源源类型的市场协调运行在更大范围内平衡多种能源需求和供给的不确定性,进而更好的利用可再生能源的可行性。同时指出综合能源系统序列优化调度模型更加适用于气-电综合能源系统。     

美欧智能电网建设动机分析

建设智能电网的主要目的是实现智能化的能源供需平衡。本文详细分析了美国和欧洲智能电网建设的动机,说明两者的不同。即:美国志在产业主导权,希望控制对不断扩大的电力市场的设备投资;而欧洲注重实用与稳定,志在推进可再生能源的大规模部署。智能电网建设动机有两大方面:一是,应对电力市场的扩大,为提升设备投资的效率,请求需求侧配合,主要通过在家庭搭建AMI或实施转移电力峰值等手段来实现;二是,应对可再生能源的大量部署,构建可吸收不稳定电源的电力系统,实现手段包括AMI搭建等方式以及对可再生能源的优惠措施、蓄电池的应用等综合对策。     

博弈论在感知无线电决策机的应用研究

为了使决策机进行策略分析,得到最优的策略,对感知循环、博弈理论以及基于博弈的感知无线电决策机进行了分析.对感知无线电博弈模型中的游戏者、行为、收益等做了相应定义,并针对Neel的决策模型的局限进行了研究.对于多游戏者、多行为、以及多均衡等问题,Neel模型不能很好解决.通过博弈案例的求解分析了多纳什均衡解情况,说明只依靠博弈理论无法得到最优策略,并提出了解决问题的思路.