基于前景理论的产消者在本地能源交易中的优化决策

在低碳政策激励下,分布式能源资源在电力系统中蓬勃发展,使其拥有者成为电力产消者。在这种新形势下,本地能源交易成为促进分布式能源发展的重要手段。为此,提出了一种非合作交易模式,使分布式能源资源可通过参与本地能源交易实现最大化资源利用。新能源的不确定性问题采用条件风险价值（conditional value at risk,CVaR）建模。在该框架下,产消者在本地能源交易中的行为采用前景理论进行建模,更实际地反映其在本地交易中对盈亏的不同看法,而非假设产消者为完全理性。在此基础上,开发了最优定价算法以帮助其在本地能源交易中利润最大化。采用4个相关算例验证了通过该方法引导产消者的交易行为以实现利润最大化的有效性。     

基于分布式分支界限算法的产消者联盟电能交易策略

随着分布式能源在配电网中的高比例渗透,产消者作为新型主体参与市场竞争日益受到关注。基于合作博弈的产消者联盟电能交易可增加产消者的整体收益,产消者采用动态联盟结构可提升对环境变化的适应协调能力。为此,提出基于多代理系统（MAS）的产消者联盟运行框架,以及在此框架下产消者联盟电能交易的双层优化模型。上层模型使用分布式分支界限算法求解最优联盟结构下的产消者电能交易策略;下层模型根据更新的交易电价调整产消者购售电计划。最后通过仿真算例验证了所提方法的合理性、有效性及模型的可扩展性。     

考虑电/热储能灵活经济调控的综合能源系统与产消者日前协调优化运行策略北大核心CSCD

多元异质储能技术对含产消者的综合能源系统灵活运行和统筹资源协调具有积极作用。本工作提出考虑电/热储能灵活经济调控的综合能源系统日前博弈-鲁棒优化运行策略,该方法挖掘电/热异质储能在能源交易中的经济潜力和不确定因素下的灵活潜力。首先,考虑节点电压、管道温度等状态量的安全限制建立综合能源系统调度模型和储能运行模型;进而,在电热能源市场框架下,建立考虑储能经济运行的综合能源服务商与产消者博弈的Stackelberg模型及其MPEC形式;然后,基于Stackelberg博弈模型,提出计及电池储能日内灵活调整的两阶段鲁棒优化模型,采用改进的列约束生成算法求解。最后,算例验证了所提方法的有效性,储能灵活经济调控降低系统运行成本以及保证日内电力供需平衡。     

基于马尔科夫链模型的湖北省干旱短期预测

针对干旱预警预测十分困难的问题,基于湖北省16个气象站点1960~2009年的逐月降水资料,计算了各站点的标准化降水指数(SPI),并利用马尔科夫链模型预测了湖北省未来干旱的发生概率,得出了各个干旱等级的发生概率、预计持续时间、初次转移到无旱状态的时间、重现时间以及预见期为1~3个月的短期概率。与实际统计频率对比发现,马尔科夫链模型能很好地估算各个干旱等级的发生概率,且大多数站点未来干旱等级预测概率的误差都控制在20%以内,说明该模型对于未来干旱情况具有一定的预测能力,可以为早期干旱预警提供依据。     

基于CO2热泵的产消型数据中心能效联动优化

  目的  随着数字经济的发展,数据中心的“规模”将不断扩大,“算力”不断提高,随之带来的“能耗”及“运行成本”也将不断攀升。为实现数据中心余热的有效利用,并实现能效的联动优化,构建了一种基于CO₂热泵的产消型数据中心能源系统。  方法  将数据中心视为产消者,耗电的同时将制冷系统的余热回收,用于住宅供暖。产消型数据中心能源系统采用空气直接冷却、直膨式地埋管冷却和建筑供暖末端冷却三种方式实现数据中心全年的冷却,最大程度利用自然冷却,降低系统电耗。CO₂作为余热回收用热泵的工作介质,能够提高系统紧凑性与环境友好性。  结果  本系统可有效削减冷负荷,进而在平均占用率较低时,实现制冷电耗的降低。当平均占用率为0.6时,与常规房间级风冷空调机组相比,本系统可降低全年冷负荷108 MWh,节约电耗制冷电耗167 MWh,为建筑供热290 MWh,获得年收益4.23万元。  结论  本系统可实现数据中心余热回收用于建筑供暖,实现了数据中心非供暖期余热的有效利用。并通过地源热泵系统实现了数据中心余热与建筑热负荷的协调,为产消型数据中心的能效联动优化提供了借鉴。     

基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测

通过风电场历史功率数据和风电机组功率数据分析,把两组数据之差作为弃风电量时间序列,在此基础上将经验模态分解和马尔科夫链结合,对弃风电量进行预测。首先,将弃风电量时间序列EMD分解,提高序列的平稳性和周期性,生成9个序列分量;然后,将各序列分量进行状态划分,采用马尔科夫链分别对9个分量进行时间序列生成;最后,将各生成的时间序列进行叠加,完成对弃风电量的预测。文章以某风电场为例,对基于经验模态分解和马尔科夫链的弃风电量预测方法进行了仿真验证,结果显示,此方法能较好地跟踪弃风电量的走势,其预测精度达到了相应的要求。     

基于马尔科夫链修正的RBFNN模型在碾压混凝土重力坝变形预报中的应用

针对径向基神经网络(RBFNN)预报模型的不足,提出了一种基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型,以RBFNN模型的预测结果为基准,利用马尔科夫链进行误差修正,进而显著提高模型的预报精度。以某碾压混凝土重力坝的变形监测为例,建立大坝变形预报模型,并将其结果与单一的RBFNN模型的预报结果做了对比,结果表明,基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型精度更高,结果更符合实际。     

基于静态贝叶斯博弈的电动汽车放电电价分析

车电互联是未来对电网负荷削峰填谷的重要途径之一。合理制定电动汽车放电电价是车电互联实施的关键。作为车电互联的博弈双方,电动汽车用户和电网公司采用静态贝叶斯博弈,引入双方报价拍卖模型来制定放电电价。文章以上海市为例,计算了电动汽车在不同放电量下的放电电价取值以及双方的相应收益。研究结果表明,放电电价与放电量呈正相关,随着放电量的增加,车电互联双方的单位电能收益也会随之增加。     

计及负荷聚合商的综合能源系统双层主从博弈运行优化

随着综合能源系统（Integrated Energy System,IES）的兴起,传统的需求响应逐渐转变为综合需求响应（Integrated Demand Response,IDR）。如何在综合能源系统中建立涉及综合能源用户与负荷聚合商（Load Aggregator,LA）的多方利益主体运行机制和价格策略,是将负荷聚合商引入综合能源市场的首要问题。文章考虑两类需求响应类型,建立了综合能源系统、负荷聚合商和用户三者之间的运行优化机制和交易策略模型,并将其表达为双层主从博弈模型;提出了分布式组合求解算法,在三者不断交互的博弈过程中,实现三者利益均衡。考虑负荷聚合商是否实施电力辅助服务及综合需求响应,建立了3种情景,比较不同情景下综合需求响应策略、能源定价策略及能源交互策略。结果表明,文章所提出的负荷聚合商参与综合需求响应的运行机制有效地发挥了需求响应资源的作用,双层主从博弈模型的引入保证了该机制长久运行,为未来综合能源系统的发展提供了新思路。     

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的电量组合预测模型的研究

将诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链相结合,提出一种基于诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的组合预测模型,该模型可以克服传统的组合预测方法赋予不变的权系数和以单一误差指标作为预测精度衡量的缺陷,同时采用马尔科夫链推出各单项预测模型在各个预测时间点预测精度的状态,从而得到组合模型的权系数。文中首先采用回归法、指数平滑法及灰色预测法分别建立了陕西省某市年用电量单项预测模型,随后引进诱导有序加权调和平均算子和马尔科夫链的概念,建立了年用电量的组合预测模型,并对年用电量进行了实证分析。实例分析表明了新模型能有效地提高组合预测精度,降低预测的风险性,从而证明这种组合模型具有较好的实用性。     

计及需求侧灵活资源的综合能源系统合作博弈优化运行

综合能源系统能够提高能源的综合利用效率,是能源领域未来的发展趋势。为了充分发挥需求侧灵活资源对综合能源系统运行的优化作用,提出一种计及需求侧灵活资源的综合能源系统合作博弈优化运行方法。首先,构建综合能源系统的需求侧灵活资源运行模型,包括综合需求响应和多类型储能设备;接着,考虑多个综合能源系统间的电能交易合作,以合作联盟效益最大化为目标函数,构建计及需求侧灵活资源的综合能源系统合作博弈优化运行模型;然后,运用数学方法对所提模型进行两阶段等效转换,使其易于求解;最后,通过算例分析验证了所提模型能够充分发挥需求侧灵活资源的优势,提高综合能源系统的运行经济性。     

基于合作博弈的多间歇式能源站站间综合能源协调控制

新型生态能源小镇存在多类型能源站和冷热电等多种负荷,各能源站的出力具有间歇性,难以满足站内多种负荷需求.针对能源站出力的间歇性和不确定性,提出了一种合作博弈模式下的风险控制方案.该方案利用风机出力和光伏出力的时间与地域天然互补性,通过交易多能源站间的站间风险电量,将风力发电、光伏发电联合起来.该方案同时针对各个区域具有...     

基于区块链和市场机制的新能源消纳优化调度策略

为充分发挥市场调节能力,顾及电力交易规模大、频率高、参与主体类型多以及交易需求多样的特点,提出一种基于区块链和市场机制的新能源消纳优化调度策略。对基于区块链的电力市场交易机制框架进行说明,分时段对供电电源主体从发电类型、价格和输电损耗3个方面进行评估,依据评估结果结合发电特性对各类电源进行分时段调度,确保新能源的优先消纳;在新能源大发阶段通过电网价格调节手段激励用电负荷积极参与新能源消纳;同时电源和负荷主体都可以响应电网调频调压需求并提出相应报价,协同电力市场交易各方积极参与电网的稳定控制。仿真实验表明提出的新能源消纳优化调度策略可促进新能源的消纳,促进电网短期电力调度与新能源波动性的结合,助力能源系统升级。     

适应能源互联网多主体合作共享的区块链交易平台

随着售电侧的放开,配电网中接入了大规模小容量的分布式发电单元,形成了如微电网、综合能源服务商和虚拟电厂等多类型市场主体.由于分布式能源大规模接入,能源互联网下的能源市场与传统的输电网也有所区别,正朝着主体多元化、结构扁平化、商品多样化的方向发展,最终形成多方的竞争性市场机制和灵活性市场环境.因此针对上述背景,本文分析了...     

基于区块链和动态定价模型的微电网P2P能源交易

微电网之间的能源贸易可以减少对公用大电网的依赖.研究了基于区块链的微电网对等能源交易,微电网中的消费者和生产者不需要第三方就可以交易能源,在提出的模型中引入了滞期费机制,构建动态定价模型,使微电网优化能源消耗并最大程度地减少电费,并为微电网提供了足够的能量.仿真结果验证了所提模型的有效性.     

考虑可再生能源出力不确定性与碳排放成本的台区运行优化策略研究

随着电网公司市场化改革的进行,电力市场将逐渐吸引各类社会资本的投入。配电网下辖的台区和配电网本身将成为隶属于不同利益主体的竞争场所,形成相互竞争的博弈格局。与此同时,分布式可再生能源的高比例接入提升了配电网能源构成的清洁性,但其出力的不确定性也导致配电网调度运行风险进一步提升。为平抑分布式可再生能源出力的不确定性,将隶属于同一配电台区的“分布式可再生能源-分布式火电-储能-灵活性负荷”作为整体,以安全性和经济性为目标,由配电网运营商统一调控。首先,为协调配电网运营商和其下辖台区之间的利益关系,文章建立了由配电网运营商和其下辖的多个台区所构成的主从博弈模型,运用条件风险价值理论量化以风光为主的分布式可再生能源导致的不确定性风险;然后,为进一步考虑分布式火电的碳排放成本,实现分布式可再生能源与火电的灵活互补调控,将各台区主体在碳市场中的获利加入优化调度模型中,通过BP神经网络拟合,将主从博弈模型简化为单层模型,并运用粒子群算法进行求解;最后,通过算例讨论了不同可再生能源出力风险与碳价下各台区内不同种类分布式电源出力变化,进一步验证了该优化策略的有效性。     

区块链下考虑用户绿色偏好的新能源电力消纳策略

大力发展新能源电力是实现国家“双碳”目标的重要方式,但当前新能源电力难以在市场中被识别。提出了一种以区块链为工具促进用户消纳新能源电力的策略。基于需求侧角度并考虑到用户的潜在绿色偏好,利用区块链技术有效实现了新能源电力价值在供需双方的传递,并量化了区块链技术对用户绿色偏好的影响,构建了重视低碳环保的供电系统和具有绿色偏好的用户之间互动的Stackelberg博弈模型。仿真结果表明：与未应用区块链场景相比,区块链的信息共享特征促使用户显现电力的绿色偏好,显著提高了需求侧对新能源电力的消纳,有利于我国“双碳”目标的实现。     

基于合作博弈的风-光-综合能源系统多主体协同运行策略

为促进可再生能源高效利用,推动我国“双碳”计划进程,提出一种风-光-综合能源系统协同运行模型。首先,对风电场主体、光伏主体和综合能源系统主体运行模型进行建模。其次,建立基于纳什谈判理论的风光综合能源系统协同运行模型,并将其等效为联盟效益最大化子问题和电能交易支付子问题。利用交替方向乘子法对联盟效益最大化问题和电能交易支付问题进行求解,并利用价值贡献度对不同主体对联盟的贡献进行量化。最后,通过算例分析表明,所提算法策略可有效求解风-光-综合能源系统各能源主体间的电能交易和电能价格,经过各主体的合作运行,有效改善了各主体的运行收益,并对各个主体的合作收益进行公平分配。