风电和电动汽车组成虚拟电厂参与电力市场的博弈模型

风电与电动汽车(EV)等储能装置联合运行,有助于缓解风电不确定性对电网带来的影响。为了研究风电商与EV聚合商以合作模式组成虚拟电厂(VPP)参与电力市场投标竞争对市场均衡结果的影响,基于寡头竞争的博弈均衡理论,分别建立风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争,以及以非合作模式独立参与投标竞争的电力市场多时段随机博弈均衡模型,采用场景生成与削减技术计入风速不确定性,并引入投标偏差惩罚机制。根据合作博弈理论,采用Shapley值法对VPP合作收益在风电商和EV聚合商之间进行分配。最后,算例分析验证了模型的合理性和有效性,并表明风电商和EV聚合商以VPP合作模式参与投标竞争时,能有效减少投标偏差,并能增加风电商和EV聚合商各自的利润,因而风电商和EV聚合商具有自愿组成VPP参与电力市场竞争的动机。     

基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度研究

为促进电动汽车与电网协调发展,提出了一种基于需求侧放电竞价的电动汽车充放电调度模型。在日前调度中,负荷聚合商根据电力公司公布的次日需要削减负荷时段。通过对电动汽车用户行为特性的预测,以最大化电动汽车放电量为目标对可控容量进行预测,并参与需求侧放电竞价。电力公司根据负荷聚合商在各时段的出力和报价,以最小化负荷调度成本为目标优化调度计划。在实时调度中,负荷聚合商以最大化其利益为目标对电动汽车进行充放电调度,使得在满足电动汽车用户充电需求的同时,降低充电成本和调度偏差。算例分析表明,电动汽车通过负荷聚合商参与需求侧放电竞价可以起到削峰填谷的作用,对预测精度的分析可以为负荷聚合商的投标决策提供指导。     

考虑风电投标偏差惩罚的电力市场均衡分析

在风电参与竞价的电力市场中如何处理风电投标偏差,是含风电电力市场设计的重要课题之一。为了研究风电投标偏差惩罚机制对风电商投标行为的影响,基于寡头竞争的古诺均衡理论,采用场景削减技术计入风速不确定性,建立了一个考虑风电投标偏差惩罚的电力市场随机均衡模型,并采用非线性互补方法求解。算例分析验证了模型的合理性和有效性,并表明,引入风电投标偏差惩罚机制可有效激励风电商减少投标出力与实际出力之间的偏差,有助于电力市场管理者通过选择合适的偏差惩罚力度控制风电商的投标偏差。     

虚拟电厂的灵活性辅助服务投标策略研究

虚拟电厂(VPP)作为灵活性辅助服务商,有助于缓解可再生能源的不确定性给电网带来的影响.由于VPP在灵活性辅助投标过程中,其内部风电预测出力和实际出力具有偏差性.因此,为了降低VPP参与灵活性投标出力受到偏差惩罚和投标风险,采用鲁棒优化法处理风电出力的不确定性.将不确定风电出力限制在一个确定区间内,通过调节鲁棒系数得出...     

含多类型资源虚拟电厂鲁棒竞标模型研究

虚拟电厂(virtual power plants,VPP)能有效聚合分散的多类型需求侧资源时,是需求侧资源参与电力市场的有效方式。但是VPP的市场行为无法直接采用传统的火电竞价模型进行描述,线路输电约束等出清过程中考虑的物理条件也会对虚拟电厂内部资源管理策略产生影响,基于此,文章以风电、储能、燃气轮机及需求响应负荷组成虚拟电厂为研究对象,考虑VPP内部风电出力不确定性以及聚合对象的调节能力,建立市场环境下VPP多类型资源鲁棒竞标模型。该模型采用库恩塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件等值市场出清模型,并将其作为约束条件在VPP决策中进行考虑。算例表明该模型可以根据市场现状优化VPP内部多类型资源组合出力,提供经济可靠的竞标策略,有效提高VPP经济效益。     

基于云储能租赁服务的风储参与能量–调频市场竞价策略研究

随着可再生能源渗透率的不断提高,新能源将承担部分调频任务。然而风电出力的不确定性极大地限制了其所提供的调频辅助服务利益最大化。提出了一种云储能租赁机制以降低风电的投标偏差惩罚并提高云储能聚合商的收益。在该机制下,风电首先提出租赁储能容量与额定功率的需求,云储能聚合商合理组合实际储能以满足风电需求。进一步提出风储协调策略,使风电可利用租赁储能实现风储联合投标利益最大化,而云储能聚合商将剩余的云储能通过最优组合参与电力市场投标。引入鲁棒优化模型以计及风电与市场价格的不确定性。最后利用实际风电出力和储能数据以及PJM市场价格验证了所提出的租赁机制、风储协调策略与最优组合策略的正确性与优越性。     

多虚拟电厂参与日前电力市场的鲁棒竞标博弈方法EI北大核心CSCD

针对风电出力的不确定性和多元决策主体间的复杂博弈关系对虚拟电厂(VPP)参与日前电力市场的竞标方案的影响,提出了一种基于非合作博弈理论和鲁棒优化思想的多VPP参与日前市场的竞标博弈方法。设计了多VPP同时参与能量市场和调峰市场的非合作博弈框架和相应的交易流程。建立了各VPP在其余竞标主体报价方案的基础上,聚合多种分布式能源参与市场交易的非合作博弈竞标模型。计及风电出力不确定性对VPP运营的影响,通过强对偶理论和鲁棒优化方法将确定性竞标模型扩展为鲁棒优化模型,并在模型中引入了鲁棒调节系数来灵活调整VPP竞标方案的保守性。通过重复执行多轮竞标博弈的求解策略,直至各市场主体均不能从单方面改变投标方案中获利后,确定各VPP在日前市场中的综合出清方案。算例分析表明,所提方法给出了VPP在能量市场和调峰市场的投标优化方案,可为VPP最优参与电力市场多类型交易产品提供参考。     

考虑新增电动汽车充放电中断风险的聚合商调频辅助服务投标策略

针对部分新增电动汽车(EV)用户主观中断充放电给聚合商带来的违约风险,充分考虑聚合商控制度与用户满意度之间的矛盾关系,提出了一种考虑新增EV充放电中断风险的聚合商调频辅助服务投标策略。首先,在聚合商与交易中心互动流程的基础上,提出多级别EV充放电控制度的分析方法,采用Stevens定律确定调频辅助服务补贴价格与用户响应率之间的关系,并基于蒙特卡罗法建立不同控制度下EV充放电响应容量的评估模型;然后,考虑EV中断退出风险,提出基于条件风险价值的中断退出风险评估方法,以聚合商净收益最大为目标,建立计及中断退出风险的聚合商投标决策模型,并采用MATLAB中的YALMIP、CPLEX工具箱进行求解;最后,以日前24 h调频辅助服务市场中某EV聚合商对目标资源投标为算例,验证所提投标决策模型的有效性。     

计及电动汽车和需求响应的多类电力市场下虚拟电厂竞标模型

分析了虚拟电厂(virtual power plant,VPP)同时参与双边合同市场、日前市场(day-ahead market,DAM)、实时市场(real-time market,RTM)和平衡市场的三阶段竞标流程,并以此为依据建立了同时参与多类电力市场情况下计及电动汽车(electric vehicle,EV)和需求响应(demand response,DR)的VPP三阶段竞标模型,该模型考虑单辆EV的充放电管理,并将DR分为基于价格DR和基于激励DR。阶段1,VPP于日前签订双边合同并提交DAM竞标策略;阶段2,VPP逐个时段提交交易日RTM竞标策略;阶段3,VPP完成电量交易,平衡市场负责消纳可再生能源出力偏差量并向VPP收取费用。仿真算例验证了所构模型的有效性,结果表明:该模型能实现单辆EV和DR的有效控制,并有效降低VPP的运营成本。     

考虑不确定性因素的虚拟电厂竞标模型

考虑了由风电场、抽水蓄能电站和燃气轮机组成的虚拟电厂(VPP).VPP可参与中期合同市场、日前市场以及平衡市场的运营,以利润最大化为其优化目标.由于电价和风电出力的不确定性以及不平衡惩罚的存在,VPP的竞标存在风险.针对电价预测精度较高、误差分布规律可以较为准确描述的特点,采用随机规划的方法处理电价的不确定性;针对风电出力预测精度较低、概率分布难以准确刻画的特点,采用鲁棒优化的方法处理风电出力的不确定性,即将不确定的风电出力限定在一个确定的区间内,通过调节鲁棒系数决策出不同程度上抑制不确定性影响的优化调度方案.基于上述两种方法,并考虑环境成本,建立了VPP鲁棒随机竞标模型,提高了VPP的实际利润,同时减轻了计算负担.算例分析证明了鲁棒随机竞标模型的有效性.     

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。     

考虑不确定性的火电发电商现货-深度调峰市场优化决策

针对电力现货市场与深度调峰市场联合运行背景下发电商电能量利润空间压缩、深度调峰功能亟待拓展等问题,提出考虑不确定性的发电商现货-深度调峰市场优化策略。基于Stackelberg博弈,构建兼顾联合市场利润和风险的发电商日前报价策略双层优化模型。在上层模型中,以发电商联合市场利润最大化为目标,对发电商分段报价进行优化;在下层模型中,考虑竞争对手报价场景的不确定性,提出电力现货-深度调峰市场联合出清模型。针对净负荷不确定性,引入波动不确定度参数,将双层模型转换为基于信息间隙决策理论的发电商现货-深度调峰市场决策模型。基于安徽省实际市场数据进行仿真验证,得到适应不同负荷场景的发电商联合市场日前报价策略,结果表明考虑不确定性的联合优化决策能够有效规避负荷不确定性带来的利润波动风险。     

Risk-based framework for supplying electricity from renewable generation-owning retailers to price-sensitive customers using information gap decision theory

In this paper, selling price determination problem for an electricity retailer has been studied. In the proposed model, the selling price is determined under fixed pricing (FP), time-of-use pricing (TOU) and real-time pricing (RTP). It is shown that the selling price determination based on RTP by the retailer can lead to the higher expected profit. Furthermore, to exchange power between retailer and power market, the bidding and offering curves should be prepared to bid and offer to the day-ahead market. Therefore, this paper proposes an information gap decision theory (IGDT) for obtaining of optimal bidding and offering strategies of retailer. IGDT assesses the robustness and opportunity decisions of optimal bidding and offering strategies in the presence of market price uncertainty while retailer considers whether robustness decision (risk-averse) or opportunity decision (risk-taking). It is shown that risk-aversion and risk-taker influence the expected profit and optimal bidding and offering curves. Meanwhile, the scenario-based stochastic framework is used for uncertainty modeling of market prices, client group demand and variable climate condition containing temperature, irradiation and wind speed. To validate the proposed model, three case studies are used and the results are compared.     

基于鲁棒后悔度的含风电日前和日内市场两阶段出清优化

由于风电的不确定性,含有风电较多的系统将引入日内市场,以减小实时市场的功率偏差,提高系统运行的经济性和稳定性。文中利用区间模型表示风电出力的不确定性,在日前市场中考虑日内市场风电偏差功率的不确定性,建立日前市场和模拟日内市场联合优化模型;在各个日内市场考虑对应实时市场风电偏差功率的不确定性,建立各日内市场和模拟实时市场联合优化模型。在日前市场和日内市场中考虑购电决策者的后悔心理,以鲁棒后悔度最小为目标,实现分阶段不同时间尺度购电出清优化,提高日前市场和日内市场购电方案的经济性和鲁棒性。最后,基于一个具体算例对优化模型和结果进行详细的分析,体现了两阶段优化出清方法的可行性和优越性。     

考虑预测误差的风电场电量投标博弈分析

随着电力市场化改革的深入发展,风电等新能源需要逐步与火电等其他传统电源进行竞争,同时风电等新能源出力的不确定性也增加了其在市场上博弈的复杂性。文中针对现货市场中风电场采用电量投标模式下的利益博弈问题,考虑风电出力的不确定性及预测误差,基于日前、日内2级现货市场出清模型,推导了风电场在不同投标组合情形下市场博弈均衡点的解析式,并采用实际风电出力及预测数据进行了仿真验证。对市场均衡下的风电投标结果进行分析,结果表明:在风电场电量投标模式下,风电场的博弈策略与风电出力预测值及预测误差有关,风电场可通过提高预测精度降低其投标收益风险;同时,此投标模式下风电场的投标策略出现了日前电量持留,加剧了风电场的投机行为,增加了市场运行风险。     

考虑电动汽车可调度潜力的充电站两阶段市场投标策略

在电力市场环境下,充电站优化投标策略能降低电力成本,甚至通过售电获取收益.文中考虑了电动汽车成为柔性储荷资源的潜力,提出了日前电力市场和实时电力市场下充电站的投标策略.首先,基于闵可夫斯基加法提出了充电站内电动汽车集群模型的压缩方法,并建立了日前可调度潜力预测模型和实时可调度潜力评估模型.同时,考虑充电站间的非合作博弈,建立了电力零售市场下充电站的策略投标模型,并基于驻点法将其转化为一个广义Nash均衡问题.然后,提出了基于日前报价和实时报量的两阶段市场交易模式,并与合作投标模式、价格接受模式和集中调度模式进行对比.最后,基于一个38节点配电系统进行了仿真.仿真结果表明所提出的可调度潜力计算方法能够将电动汽车集群封装为广义储能设备,从而降低了模型的维度.基于可调度潜力的策略投标模型能够挖掘电动汽车的储荷潜力,实现电动汽车与电网的有序互动.     

计及电价不确定性和损耗成本的储能竞价策略

储能是促进新能源消纳、提高电力系统稳定性和灵活性的有效措施。然而储能参与电力市场的策略极其复杂,现已成为实现储能商业化应用的关键问题之一。文中提出储能在日前和实时市场价格不确定环境下考虑循环损耗成本的最优竞价策略。为权衡储能多次循环增加的售电利润和损耗成本,在制定储能竞价策略时,将其循环损耗成本的影响计及在内,并充分考虑电池充、放电深度对循环损耗成本和利润的影响;在日前市场中建立电价-电量投标模型,对电价和电量同时进行投标以充分考虑电价不确定性;在实时市场中建立电量投标模型对日前市场投标进行弥补修正,使竞价策略更加合理与优化。算例验证了所提储能竞价策略的有效性,并说明所建模型可以确定最优电池充、放电深度。     

考虑需求响应的虚拟电厂两阶段市场竞标模型

虚拟电厂为大规模新能源电力涌入电网提供框架和技术支撑的同时,也为其参与电力市场提供了保障,因此为虚拟电厂建立经济可靠的竞标模型是当前研究的热点。在双结算模式与偏差考核的背景之下,提出了考虑激励型需求响应参与的虚拟电厂竞标模型。考虑在日前与实时市场、当前实时与后续实时市场的双重耦合下,得到虚拟电厂的日前与实时竞标策略;并提出“双因素激励因子”的概念,调动实时需求响应的积极性,减小虚拟电厂的偏差惩罚的同时也可以利用价差获利。最后,以38节点的RBTS配电系统为例进行仿真,仿真结果表明该策略在充分挖掘用户需求响应潜力的同时,提高了虚拟电厂的经济效益,为虚拟电厂参与电力现货市场提供了模型参考。