电力市场中发电商的风险决策

电力市场中的电价是最易波动的量，具有内在的不确定性。而电价的不确定性使每个市场参与者都面临着不同程度的风险。该文提出了不确定的电力市场环境中发电企业的风险决策方法。该方法准确地计及决策者行为的改变对整个市场环境乃至其自身的影响；使用收益的期望值一标准差无差异曲线与相应的效益函数来描述决策者不同的风险态度；通过对不同决策方案的效益水平进行评价、选择，最终得到了最优的风险决策方案。IEEE RTS算例研究表明，该文的分析方法能够全面、准确得到决策者最优的风险决策方案。同时，该文还对不同机组的市场影响力进行了简单的分析。     

三相光伏并网逆变器多目标优化模型预测控制

三相电压型并网逆变器广泛用于光伏发电领域。逆变控制方法用于提高并网系统效率和响应质量。模型预测控制策略使用离散时间模型预测下一个采样周期所有可能的输出值,根据评估函数选取最优电压向量。将模型预测控制用于三相电压型并网逆变器中。首先,建立三相光伏逆变器在d-q坐标系下的瞬时功率数学模型。其次,设计预测函数在线预测逆变并网参数。选择合适的目标函数控制逆变器下一采样周期的输出值。d-q坐标系下的跟踪精确迅速,所提出的控制策略计算量小,无需PWM调制,更容易实现。然后,对模型预测控制进行多目标优化。设计电流解耦控制减小系统输出有功功率,改变评估函数提高输出电流质量,修正交流侧电压参数提高预测的准确性。最后,仿真和实验结果证明提出的控制策略输出电流具有良好的动态性能和较低的谐波畸变率,可快速跟踪给定的参考值,具有无功补偿的功能。     

风电与电动汽车协同并网的电力系统动态环境经济多目标模糊优化调度模型

为协调电动汽车与风电并网给电力系统经济调度带来的影响,构建了考虑插电式混合电动汽车入网的含风电场电力系统环境经济多目标调度模型。而风力发电和负荷的不确定性因素必将增加调度难度,为此应用模糊理论实现风电与电动汽车协同并网的模糊化建模,利用满意度指标将确定性环境与经济的多目标问题转化为单目标优化问题,在采用线性下降搜寻思路和考虑边界约束的粒子信息分享方法对传统粒子群算法进行改进的基础上,采用改进粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法求解所提出的动态环境与经济调度模型,从电网运行和车主需求角度出发,考虑了系统旋转备用和车主日常出行等制约关系。经过仿真以及对不同场景下多个调度方案的对比分析,验证了模型的合理性和以及改进PSO算法对解决此类动态调度问题的优越性。     

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。     

计及电压崩溃风险的风电并网系统多目标无功优化

针对风电出力的随机性及电压崩溃给电力系统带来的影响,分析了风机在潮流计算中的处理方法,以系统网损最小和电压崩溃风险最小为目标函数,建立了含风电场的电力系统多目标无功优化模型.首先采用改进差分进化算法对该模型进行求解,得到Pareto最优集;再利用基于熵权的逼近理想解的排序方法对由Pareto最优集构成的决策矩阵进行多属性决策,挑选出最后的折中解,为决策者做出选择提供指导.最后,以含风电场的IEEE24节点系统为例,验证了模型及算法的有效性.     

电力市场环境下风-储混合发电商的偏差电量考核模型

在含风电现货市场形成前的过渡阶段，风电商的偏差电量考核是完善含风电电力市场建设的过程中不可缺少的环节之一。为了更直观地分析偏差电量考核对风电商经济效益的影响，构建了风电商的偏差电量考核模型，同时采取风-储联合运营的方式来减少风电商需要被考核的偏差电量，并在此基础上建立了储能系统在不同控制模式下风-储混合系统的收益模型。基于混合整数规划技术调用CPLEX优化软件对模型进行求解，对比分析了储能系统对风电商经济效益的影响，并对偏差单位电量考核成本、偏差免考核系数进行敏感性分析。结果表明，在控制储能系统充放电次数的模式下，风-储联合运营能获得更好的经济效益。     

多群体复制动态模型下发电商竞价策略的分析

我国电力市场化改革首先是在发电侧引入竞争机制,发电商作为独立的经济实体,通过竞价上网参与市场竞争,面临的关键问题是如何采用最优的报价策略获得最大收益。根据电力市场中发电机组状况的差异,应用演化博弈论中的多群体复制动态博弈模型对发电商有差别的、有限理性的竞价策略进行了模拟,分析了发电商在竞价过程中竞价策略的自发演化过程及演化稳定策略,并通过算例对模型进行了定量评价。结果表明,不仅多群体复制动态博弈模型能较充分地反映出发电商报价的动态过程,同时还说明只有合理的竞价规则才能促进发电侧电力市场的健康发展。     

多群体复制动态模型下发电商竞价策略的分析

我国电力市场化改革首先是在发电侧引入竞争机制,发电商作为独立的经济实体,通过竞价上网参与市场竞争,面临的关键问题是如何采用最优的报价策略获得最大收益.根据电力市场中发电机组状况的差异,应用演化博弈论中的多群体复制动态博弈模型对发电商有差别的、有限理性的竞价策略进行了模拟,分析了发电商在竞价过程中竞价策略的自发演化过程及演化稳定策略,并通过算例对模型进行了定量评价.结果表明,不仅多群体复制动态博弈模型能较充分地反映出发电商报价的动态过程,同时还说明只有合理的竞价规则才能促进发电侧电力市场的健康发展.     

基于市场风险和风险偏好的购电商最优决策研究

结合前景理论刻画了购电商风险规避度,并在此基础上构建了考虑电力用户随机需求的购电商决策模型。通过求解和分析购电商的最优决策,量化分析了决策者风险偏好、市场风险、零售价格、批发价格、购电商成本对最优决策的影响,为风险规避型购电商在市场风险下的最优决策提供了新的指导和参考。     

基于柔性分析的风电并网容量优化建模

针对目前风电并网容量优化分析对风电出力随机性考虑的不足,在电力系统柔性分析研究的基础上,引入柔性参数,将风电功率的随机性柔性化表示,并将其量化为惩罚成本计入风电运行价值函数中。同时,考虑风电运行价值对风电并网容量的影响,建立了风电并网容量优化柔性数学模型,并运用拉格朗日函数的鞍点理论将此多目标优化模型简化为2个单目标的优化问题。通过IEEE 30节点算例分析表明,风电功率的柔性化表示充分反映了风电出力随机性强的特点,同时优化柔性数学模型的应用使得风电并网容量规划方案的经济性和安全性有机地结合起来,实现了风电运行价值和风电并网容量折中决策。     

考虑电网频率偏差的风电功率爬坡限制指标动态优化

制定风电并网功率的爬坡限制指标可以有效抑制风电剧烈爬坡事件对电网频率偏差的影响。提出了一种考虑电网频率偏差的风电功率爬坡限制指标动态优化策略,根据电网的实时运行情况,对风电并网功率爬坡限制指标进行动态优化,使系统频率始终处于安全范围内。首先以电网的动态频率特性为基础,建立含一次调频和二次调频特性的电力系统频率仿真模型;然后利用二分法,根据电网频率偏差限值获得最优爬坡限制指标,从而有效避免了因固定爬坡限制指标过于宽松而导致的系统状态越限,以及爬坡限制指标过于苛刻而导致的风电场爬坡控制经济性较差的缺点。最后,通过IEEE RTS算例的仿真结果验证了所提策略的有效性。     

基于时间序列分析的风电功率预测模型

风电功率的精确预测对于电网合理调度,降低电网运行成本和保证电网系统安全性等方面有重要的意义。基于风电功率历史数据具有的时间序列特性,应用时间序列法建模,对风电场的发电功率进行短期和中长期预测,同时分析单一机组和汇聚机组对预测效果的影响。实证研究结果表明,利用时间序列分析方法,能比较精确地预测风电场发电功率,且短期内预测平均绝对百分比误差不超过15%,预测的合格率已超过85%,并且集中开发的方式可以减少预测误差。     

考虑风功率分布规律的风电场无功补偿容量优化决策

双馈型风电机组的无功调节范围随其有功功率输出变化而存在波动性,极端条件下,又有其不可调节性,由此必然降低其对自身电压水平支撑的持续性。为此,在依据功率估算数据对风电场输出功率分布特性进行统计分析的基础上,提出考虑风功率分布特性的风电场无功补偿容量优化决策方法。该方法在充分计及双馈感应发电机无功调节能力与风功率分布特性的前提下,以无功补偿的投资成本与运行成本最小化为目标,构建无功补偿容量优化计算模型。该研究可使双馈型风电场的无功补偿决策更具针对性,并以最小代价实现该类风电场连续、无缝的无功电压调节。应用改进粒子群优化算法对所构建算例系统进行求解,分析结果表明了该研究的有效性。     

基于双馈式风电机组的风电场实用动态等值模型研究

针对采用风电场详细模型导致仿真计算复杂的问题,对风电场动态等值展开研究。选取机组类型和参数完全相同的风电场,提出基于风速等值的单机倍乘等值法;以机组类型相同但参数不完全相同的风电场为例,采用基于同调等值的容量加权等值法。基于DIgSILENT／PowerFactory软件,通过比较风电场单机倍乘模型、容量加权模型和详细模型在风速改变和暂态故障情况下的仿真结果,验证了不同模型的准确性和适用性,结果表明所提方法实用有效。     

基于峰谷分时电价的风火电节能调度优化模型

近几年,风电消纳成为中国风电大规模发展的主要瓶颈。风电具有昼少夜多、与用电负荷反调峰的特征,引入峰谷分时电价（TOU）能够调整用户削峰填谷,增加风电消纳。在当前节能发电调度的政策背景下,以发电燃煤成本与机组启停成本最小为目标,构建了用户峰谷分时电价下的风火电联合调度优化模型。算例分析显示,与TOU前风火电联合调度优化模型相比,构建的模型能够有效降低发电燃煤消耗量,增加风电上网发电量。     

基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

传统风电功率预测是确定的、静态的、非条件性的,无法代表不同外部状态的发电过程,缺失预测误差的概率性信息。针对上述问题,提出了一种动态的基于风场景识别的风电功率概率预测方法。首先建立基于K means的风场景识别模型,根据风速和风向识别自然风特征,据此划分风电场风况类别。然后针对各风况类别建立基于相关向量机的概率预测模型。在实际预测中,根据实时风况动态调整概率预测模型参数。以中国西北某风电场为例进行验证,结果表明,该方法提高了单点预测精度、概率预测可靠性和技术分数、运行效率,为预测细化建模提供新的解决思路。     

基于动态时间规整的风电功率爬坡滚动修正模型

不断提高风电爬坡事件特征量的预测精度对电力系统安全稳定运行意义重大.因此,提出一种爬坡事件特征量与数值天气预报(NWP)气象数据相结合的风电爬坡滚动修正模型.首先,基于PRAA算法获得历史数据库与预测数据库中的所有爬坡事件特征量,建立爬坡特征量预测误差向量矩阵.然后,分析误差向量矩阵与NWP中各气象数据的线性和非线性相...     

基于风电功率概率预测的无功优化方法研究

近年来,风电装机规模和并网比例不断增加,对电网的无功分布产生了较大影响。传统无功优化方法未考虑风电的随机性和波动性,无法在整个周期内保持良好优化效果。提出一种基于风电功率概率预测的无功优化方法,构建考虑风电功率概率预测的无功优化数学模型,并采用粒子群算法对模型进行求解,实际算例验证了所提模型方法的有效性。     

考虑风电不确定出力的风电并网协调优化模型

针对风电出力的随机性和间歇性等特点,首先,提出了风电预渗透率的概念,结合风电预测精度,建立了风电预测误差计算模型。其次,考虑到误差随时间的迁移性,建立了风电预测误差增长模型,并建立了基于误差增长的风电不确定出力计算模型。在建立负荷可参与调度的权重区间模型以及引入可调度负荷与储能系统的基础上,建立了风电成本模型和考虑可调度负荷与储能系统风电并网协调优化调度模型。最后,以某地区电力系统为研究对象,采用Matlab对优化模型进行仿真求解,结果表明,所用方法能够有效降低弃风率以及火电备用容量。