基于两阶段随机规划的虚拟电厂优化交易策略

针对市场电价以及可再生能源(renewable energy sources,RES)出力的不确定性,文章以虚拟电厂(virtual pow er plant,VPP)模式聚合分布式能源(电动汽车、需求响应等)参与电力市场交易,通过分布式能源间的协调优化互补,提升虚拟电厂出力稳定性和市场竞争力。采用多场景法模拟日前市场出清电价和风电的不确定性,以虚拟电厂运行效益最大化为目标,构建基于两阶段随机规划的虚拟电厂最优交易策略模型,其中第一阶段日前市场考虑出清电价的不确定性,第二阶段平衡市场考虑风电出力的随机性。此外,利用条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)来度量交易策略风险,从而实现经济性和风险的偏好选择。最后,通过算例分析了不确定性和风险偏好对虚拟电厂收益以及风险损失的影响,为不同风险偏好主体提供参考。     

考虑需求响应交易市场的虚拟电厂多阶段竞价策略研究

虚拟电厂是解决分布式电源参与电力市场交易问题的重要途径,然而分布式可再生能源出力的不确定性为虚拟电厂带来了较高的交易风险。针对具有可再生能源渗透率的虚拟电厂,考虑可再生能源出力、负荷及市场电价的不确定性,基于随机规划理论,提出其参与日前能量市场、日内需求响应交易市场和实时能量市场的多阶段竞价策略模型。以IEEE 6节点和24节点系统作为算例进行竞价策略优化,结果表明,需求响应交易可有效促进分布式可再生能源的消纳利用,提高虚拟电厂的经济效益。     

计及需求响应的虚拟发电厂优化调度模型

由于虚拟发电厂内部具有大量的风电等可再生能源,使得虚拟发电厂的出力存在不确定性;而需求响应作为虚拟发电厂内部重要的用户侧资源,在保证虚拟发电厂出力稳定性上具有重要的作用。为实现虚拟发电厂内部机组与需求响应的互动,提出了考虑虚拟发电厂内部需求响应的虚拟发电厂优化调度模型。该模型以最大化虚拟发电厂收益为目标,在考虑机组运行约束、需求侧响应约束后,利用了机会约束描述虚拟发电厂的内部功率平衡,并采用了基于极限学习网络的粒子群算法对模型进行求解。通过算例分析了不同风电波动范围和不同置信度对虚拟发电厂的收益和需求响应量的影响,讨论了不同场景下的需求响应对虚拟发电厂调度收益的影响,得出了需求响应能够提高虚拟发电厂对主网的售电量、促进虚拟发电厂的整体收益的结论。     

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。     

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。     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

市场环境下考虑需求响应的虚拟电厂经济调度

虚拟电厂作为能源互联网中的重要组成部分,在聚合分布式能源和用户侧资源、完善电力市场交易体制等方面发挥着重要作用。由于虚拟电厂中新能源装机容量较大,其出力具有随机性,导致其在电力市场中需要承担惩罚费用。提出以虚拟电厂聚合分布式能源为多类负荷提供电能服务,首先通过蒙特卡洛抽样建立了分布式电源出力不确定性模型。随后在考虑需求响应的前提下,建立了虚拟电厂与用户侧的双层优化模型,以虚拟电厂净收益为上层目标函数,综合考虑市场交易收益、售电收益、发电成本等因素;以用户侧购电成本为下层目标函数,对用户的购电行为、响应行为进行优化。最后,通过算例验证了该模型能够减少虚拟电厂在电力市场中的投标偏差,提高运营收益,并有效降低负荷的购电成本。     

基于WCVaR评估的虚拟发电厂能量市场收益——风险模型

由于虚拟发电厂中存在风电机组等出力波动的可再生分布式电源,为了量化风电机组出力不确定性对虚拟发电厂进行能量交易时的收益风险,在考虑了风电机组出力不确定性因素后,利用最差情景下的条件风险价值(WCVaR)方法构建了包含运行成本、售电收益和交互收益的虚拟发电厂能量市场的收益—风险模型,然后采用遗传算法对其进行求解,并通过算例分析了不同风险水平下的机组出力情况、交互收益和碳排放量,以及虚拟发电厂在不同风险水平下进行能量交易时的WCVaR,验证了所提出模型的正确性,为分析风电机组出力对虚拟发电厂的收益、风险和减碳的影响提供了理论支持。     

考虑需求响应和风险规避的虚拟电厂最优调度

合理考虑能源生产和消耗过程中的不确定因素对于提升虚拟电厂调度策略的有效性和经济性具有重要意义。提出一种考虑需求响应和风险规避的虚拟电厂（VPP）二阶段优化调度策略。第1阶段的日前市场中VPP基于随机参数和确定性参数制定日前竞标策略,与市场运营机构签订双边合同;第2阶段通过实时市场价格VPP调整机组出力,同时承担多重不确定性因素所导致的调度决策风险,并采用CVaR表征VPP运营商的收益与风险之间的关系。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

计及风险约束的虚拟电厂能量管理建模

大规模分布式能源资源接入配电网不可避免地增加了电力系统运行的复杂程度,基于分散式管理的虚拟电厂运行模式能有效整合不同类型的分布式能源资源。虚拟电厂中的不确定性因素诸如随机发电机组出力和市场购售电策略往往会给虚拟电厂的运营决策带来风险,该文从可调度机组、随机发电机组、储能设备和柔性负荷的综合建模角度,基于两阶段随机规划建立计及条件风险价值的虚拟电厂能量管理模型,在将风险水平限制在可接受的前提下(或条件下)追求虚拟电厂收益最大。通过某虚拟电厂示例模拟仿真,探讨了不同风险偏好程度对虚拟电厂参与电力市场购售电和能量管理过程的影响,为虚拟电厂运行人员提供参考。     

考虑不确定性的区域能源互联网源荷储协调优化

能源互联网概念的提出,为综合能源利用方式提出了新的思路。计及可再生能源出力和负荷预测不确定性,考虑区域内发电、储能、需求侧多种调度响应资源,采用多场景随机规划方法建立区域能源互联网的源荷储两阶段协调优化模型。日前考虑电价制定,以总社会福利最大为目标,确定第二天电价策略、需求侧响应情况及机组运行计划。日内以总运行成本最小为目标,对日前机组运行计划进行修正。算例证明所提出模型及方法能够充分调动发电侧与需求侧的响应特性,有效实现区域能源互联网系统的协调优化,保证系统的运行经济性和可靠性。     

基于矩不确定性的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合

由于分布式能源输出的随机性使得虚拟发电厂难以向独立系统运营商提供具体物理参数。为此,本文建立基于高阶矩模糊集的分布鲁棒优化模型来评估虚拟发电厂的物理特性。首先采用虚拟净负荷的矩信息（例如均值和协方差）来描述风电输出功率和负荷需求的不确定性;然后,在第1阶段优化虚拟发电厂的机组组合,在第2阶段优化机组出力和储能充放电,建立虚拟发电厂的两阶段分布鲁棒优化模型;最后,结合对偶变换将虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型转化为二次二阶锥规划模型,便于采用两阶段迭代求解。通过案例分析验证了本文所建立的虚拟发电厂分布鲁棒机组组合模型的有效性。     

考虑源荷不确定性的直流配电网模糊随机日前优化调度

针对直流配电网中分布式可再生能源出力及典型直流类负荷的不确定性,提出了综合考虑负荷自弹性系数以及电价型需求响应的不确定性负荷模型;在考虑可再生能源随机性的基础上,通过签订日前充电合同将电动汽车这类高可调度单元转换为确定性负荷;以直流配电网与上级电网联络线功率最平滑及日前调度成本最小为优化目标,建立了模糊随机日前优化调度模型,并采用熵权法确定两者权重进行求解.以某直流配电网为例,针对不同场景、不同光伏出力、不同置信水平以及不同的电动汽车合同签订率,验证了优化调度模型的有效性、优越性.     

考虑虚拟电厂调度方式的售电公司多时间尺度滚动优化

为了增加售电公司参与电力市场的灵活性和经济性,提高售电公司对分散式资源的利用效率,基于虚拟电厂的聚合管理方式,提出了一种售电公司多时间尺度滚动优化模型。日前阶段以售电公司收益最高为优化目标,融合多场景分析方法,制定售电公司购售电策略及各虚拟电厂日前调度计划。日内阶段考虑更高精度的分布式光伏和负荷预测,以虚拟电厂调度成本最低为目标构建日内优化调度模型。实时阶段以机会约束形式考虑虚拟电厂容量备用,修正虚拟电厂部分单元的出力,并将不确定性单元出力情况向日内阶段反馈校正。算例仿真验证了售电公司采用所提多时间尺度优化模型能够改善运营策略,合理分配资源,实现自身经济效益最大化。     

考虑传输线重构的电气综合能源系统分布鲁棒扩展规划模型

针对综合能源系统扩展规划模型多采用随机优化处理系统负荷需求增长不确定性问题,且场景信息缺失,易造成随机优化结果经济性与可参考性低的情况,提出一种以系统综合成本最小为目标函数、考虑传输线重构的两阶段电气综合能源系统分布鲁棒扩展规划模型.第一阶段为考虑综合能源负荷预测和传输线重构的扩展规划模型;第二阶段为计及机组调整出力与...     

计及需求响应的含风电场日前两阶段动态环境经济调度

需求响应作为发电侧与需求侧之间的重要互动资源,能有效调节负荷需求分布来实现节能减排和提高系统风电接纳能力的目的。基于此,将需求响应融入环境经济中,提出一种智能电网下的日前两阶段调度模型:第1阶段为日前用户互动阶段,通过分时电价的杠杆作用引导用户理性用电,以调整次日负荷需求分布,综合考虑负荷水平和用户用电满意度确定最优负荷曲线和分时电价;第2阶段为日前调度阶段,针对风电出力随机性,建立基于机会约束规划的环境经济调度模型,采用风电出力分布函数将其转化为确定性模型。将种群多样性指标和随机黑洞理论引入粒子群算法中,结合多目标搜索机制,提出一种改进多目标粒子群算法对模型求解,并采用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)对Pareto前沿个体排序,辅助调度人员进行科学决策。改进10机系统的仿真结果验证了该模型及方法的有效性与合理性。     

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。     

需求响应不确定性对日前优化调度的影响分析

需求侧资源参与电网有功调度是消纳风电的重要方式之一,但价格型需求响应的不确定性又会对电网调度产生重要影响。为分析该影响,文中首先分析了负荷响应量、负荷自弹性系数和电价激励水平对价格型需求响应不确定性的影响,并建立了分时电价下的负荷模糊响应模型。在此基础上,考虑价格型需求响应、风电出力和系统负荷的不确定性,建立了考虑风电消纳效益的电力系统源荷互动日前模糊优化调度模型。根据模糊规划理论,对模糊期望约束和模糊机会约束进行了等效处理,等效后的模糊优化问题可以转换为确定性优化问题,并分析了价格型需求响应不确定性对电力系统日前优化调度的影响。通过仿真算例验证了模型的有效性。     

考虑需求响应和储能的微电网市场竞价策略

由于可再生能源出力的间歇性、负荷用电量和市场电价的不确定性这两方面因素,使得微电网内的竞价策略存在较大的风险和和较高的计算难度.为应对这些问题,设计采用三阶段混合随机/区间优化(Hybrid Stochastic/Interval Optimization,HSIO)模型来构建微电网内部的竞价问题,通过微电网内潜在灵活资源和实时市场支撑这两种方式来处理上述波动.其中,采用经济有效的随机规划来实现日前市场决策中的微电网利益最大化,从而解决日前市场价格的不确定性.此外,设计了一种基于快速鲁棒区间优化的灵活方法来实现实时阶段微电网的平衡成本最小化,从而应对可再生能源能出力的间歇性和实时市场电价的不确定性.算例综合比较分析了所提出方法的有效性、鲁棒性和计算复杂度.结果 表明HSIO模型能够同时兼具随机规划模型的成本效益性和区间优化模型计算简单和鲁棒性的特点.     

考虑不确定性的综合能源供应商日前优化运行策略

综合能源供应商作为多能源供应主体,可以参与市场化交易。为探索综合能源供应商在电力市场环境下新的盈利点,构建了考虑需求响应的多主体互动机制,并充分考虑光伏出力、多元用能需求、市场电价以及需求响应资源潜力的不确定性,采用区间优化方法构建了表征综合能源供应商日前运行优化问题的混合整数线性规划模型,得到综合能源供应商的购能、设备运行以及需求响应资源调用等策略。算例验证结果表明,需求响应机制可以有效降低购电成本,增加综合能源供应商的运行收益。