现货市场环境下基于深度强化学习的光储联合电站储能系统最优运行方法

光伏-储能联合电站不仅能够有效减少光伏实时出力偏差,也是一种能够提供电能量和调频辅助服务的潜在市场主体。为实现上述3类目标,与光伏出力协同的储能电量调度策略至关重要,然而目前大部分光储联合电站的储能电量调度策略无法同时协调降低光伏实时出力偏差和参与电能量与调频辅助服务市场3种决策;另一方面,电力现货市场价格与调频信号不确定性及储能电量调度策略将光储联合电站储能运行优化问题转化为一个随机动态非凸优化问题,现有相关研究大部分利用随机场景法或智能算法处理非凸优化,所获得的储能运行方案存在一定的局限性,且难以根据实时数据动态制定运行方案。因此,提出一种现货市场环境下基于DQN(deep Q-network)的光储联合电站储能系统优化运行方法,该方法克服了非凸优化难题,结合所提储能电量闭环调度策略能够实现光储联合电站在考虑偏差考核成本、电能量收益、调频辅助服务收益下的储能系统小时级动态优化运行,进而最大化光-储联合电站的经济收益。测试算例通过实际市场数据验证了所提方法的可行性和有效性。     

风电参与能量—调频联合市场的优化策略

设计合理的市场机制,允许风电自行选择参与能量市场与调频市场,将有助于缓解系统调频压力,并提升风电自身收益。考虑调频资源的调频性能、按调频质量结算是调频市场的主要特征,而风电的调频性能指标受到其投标策略和风电出力的影响,是一个动态变化的参数。为此,文中开展了风电参与能量—调频联合市场的优化策略研究,提出了考虑调频性能指标与偏差惩罚机制的能量—调频联合市场机制。对风电的调频性能指标进行了建模分析,提出了调频性能指标的估值方法,建立了所提出市场机制下的风电最大收益模型,并给出了求解风电参与能量—调频联合市场的最优投标策略的方法。算例分析表明,调频性能收益是激励风电调频的重要因素,而在投标决策中精确地对调频性能指标进行动态估值,将有助于提升风电的预期收益。     

基于剩余需求曲线的风电-储能一体化电站投标决策方法

针对风电-储能一体化电站（简称风储电站）在日前电能量和备用市场中同时作为价格决定者的投标问题，提出了一种基于剩余需求曲线的电量-备用联合投标决策方法。首先，考虑储能系统运行约束以及电能量-备用市场的耦合关系，在风储电站日前投标范围内生成电量-备用的可行投标组合，基于神经网络预测计算对应的市场出清电价，提出了电能量和备用市场中剩余需求曲线的联合建模方法。然后，建立了用于开展日前电量-备用联合投标的随机优化决策模型，以风储电站收益期望最大为目标调整储能系统的日前出力计划和备用容量，同时考虑实时市场的不确定性，通过调用储能系统的备用容量降低风储电站的实时偏差惩罚。最后，通过算例仿真验证了所提投标决策方法的有效性。     

计及不确定性的风储联合系统多时间尺度市场参与策略

风电出力的强不确定性严重阻碍了电力市场上报计划的精准执行,由此产生的偏差功率可能使风储联合系统背负高额的偏差惩罚和弃风损失。为了减小投标决策失误导致的经济亏损,建立了一种风储联合系统多时间尺度市场投标模型。借鉴美国现有的市场机制,建立风储联合系统参与能量市场和调频辅助服务市场的收益、成本模型;为了提升风储联合系统投标策略的准确性,基于Copula函数对风电出力不确定性进行量化建模,以此为基础预留部分储能出力能力,从而降低由偏差功率产生的经济性风险;以风储联合系统的预期净收益最大为目标,制定能量市场和调频辅助服务市场的日前投标策略,并在日内阶段根据超短期风电预测数据修正投标决策,提出一种考虑风电出力不确定性的风储联合系统多时间尺度市场参与策略。基于我国某实际风储联合系统进行算例分析,结果表明所提策略能够有效提高风储联合系统的经济收益,避免资源浪费。     

基于模型预测控制的新型电力系统光储电站调频控制策略

光伏渗透率的不断提高降低了新型电力系统的转动惯量,给系统频率稳定性带来了新的挑战,储能出力灵活且迅速,将储能与光伏结合构成光储电站参与电网调频能够提高新型电力系统频率稳定性。光储电站参与系统调频的有功出力受到光照强度、储能荷电系数等多因素的影响,然而现有的与光储电站调频控制有关的研究大多对这些多约束的处理能力较差。在此背景下,提出一种基于模型预测控制的新型电力系统光储电站调频控制策略。该控制策略以最小化系统频率偏差与频率变化率之和为目标,计及光储电站有功出力及总发电量约束,优化光储电站有功出力,并通过控制光储电站有功输出参与系统频率调节。最后,通过仿真算例说明了所提方法相比传统控制策略调频效果更优,能够在考虑多约束的情况下快速精准确定光储电站出力,提高系统频率稳定性。     

基于模型预测控制的新型电力系统光储电站调频控制策略

光伏渗透率的不断提高降低了新型电力系统的转动惯量,给系统频率稳定性带来了新的挑战,储能出力灵活且迅速,将储能与光伏结合构成光储电站参与电网调频能够提高新型电力系统频率稳定性。光储电站参与系统调频的有功出力受到光照强度、储能荷电系数等多因素的影响,然而现有的与光储电站调频控制有关的研究大多对这些多约束的处理能力较差。在此背景下,提出一种基于模型预测控制的新型电力系统光储电站调频控制策略。该控制策略以最小化系统频率偏差与频率变化率之和为目标,计及光储电站有功出力及总发电量约束,优化光储电站有功出力,并通过控制光储电站有功输出参与系统频率调节。最后,通过仿真算例说明了所提方法相比传统控制策略调频效果更优,能够在考虑多约束的情况下快速精准确定光储电站出力,提高系统频率稳定性。     

基于储能SOC和风光功率裕度调节的风光储联合调频策略

利用储能主动参与风光储场站内部调频控制方法,及风电机组和光伏机组配合储能参与风光储场站内部联合控制,以解决风电机组和光伏机组单独控制时带来的电压和频率稳定问题。对风光储各单元采用虚拟同步机（virtual synchronous generator, VSG）控制技术,基于储能的荷电状态（state of charge, SOC）实时调整储能的p-f下垂系数,同时根据风/光机组的功率裕度配合储能调整各自的p-f下垂系数,通过风/光/储联合控制实现系统频率调整。此外,为实现风光储场站系统的二次调频,对VSG技术中的频率-有功控制部分进行了修正,通过实时检测系统频率,对有功功率参考值进行自适应调整;最后,通过阶跃负荷扰动下对比储能单一调频、光储联合调频、风储联合调频及风光储联合调频4种场景来验证所提控制方法的有效性。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略EI北大核心CSCD

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

光储系统参与实时能量-调频市场的运行策略

由于光伏出力和电力市场价格存在不确定性,现有研究常采用基于概率场景的随机优化方法,但准确的光伏发电和电力市场价格概率密度函数较难获取,且可能由于难以满足投标功率而受到惩罚。为此,提出了基于鲁棒模型预测控制的运行策略。以光储系统在能量和调频市场的联合收益最大为目标函数,计及光伏发电的出力约束和储能的充放电约束、功率约束、电量约束,考虑光伏出力和实时市场价格的不确定性,建立了多时步双层鲁棒优化模型。利用对偶理论将该模型转化为一个混合整数线性规划模型,并采用CPLEX求解该模型。最后,利用实际光伏和储能数据及ERCOT电价数据验证了所提运行策略的有效性。     

园区光储多场景协同优化运行策略

光伏园区配备储能可以减小光伏出力的波动性并提高光伏消纳率,除此之外储能的裕量还可以同时参与其他的应用场景,提升光储系统运行经济性。为此以园区光储运营商的收益最大为目标,以光储功率和负荷侧功率为约束条件,提出了储能同时参与3种应用场景,即平抑波动、能量时移、调频市场时的协同优化策略。研究了市场价格因素对于收益、支出和弃光率的影响程度以及对策略倾斜度的影响。算例分析表明,所提协同优化策略可在提高园区光储运营商收益的前提下减小园内用户的支出并提高光伏消纳率,为运营商在面对市场波动的决策处理时提供了理论依据,进而推动光储园区建设的发展。     

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。     

储能调频系统控制策略与投资收益评估研究

本文以华北区域AGC补偿机制为基础,提出了电储能系统响应电网AGC指令的优化控制模型,模型以最大化电储能系统AGC运行的净收益为目标,考虑了电储能系统寿命损耗成本以及AGC补偿收益,并应用粒子群(PSO)算法求解最大化收益的控制策略。在算例分析中,基于电网实际下发的AGC指令,应用本文模型对锂离子电池储能系统的控制策略进行时序仿真,即首先对每个AGC指令周期优化储能系统的控制策略,然后计算电储能调频服务在整个仿真周期净收益,最后对储能调频系统的投资经济性进行评估。     

考虑SOC优化设定的电-氢混合储能系统的运行优化

针对含电-氢混合储能的源网荷储系统,为提高新能源的消纳水平并降低系统运行成本,提出了考虑SOC优化设定的电氢混合储能系统的运行优化方法,实现系统的日前实时优化调度。首先提出了大容量储能系统SOC优化设定的方法,以确定储能系统日前的始末SOC优化设定值。随后,基于双延迟深度确定性策略梯度算法,提出了一种日前实时优化调度模型训练方法。结合储能SOC的优化设定值和日前运行数据,建立了源网荷储系统的实时优化调度模型,实现日前和实时综合优化调度。最后,通过算例分析验证了所提运行优化方法的有效性。结果表明,大容量储能系统的SOC优化设定方法可以有效提高系统收益,日前-实时优化调度模型则在日前优化调度的基础上减少了预测误差带来的影响。     

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.     

考虑可再生能源不确定性的风-光-储-蓄多时间尺度联合优化调度

提出一种计及可再生能源不确定性的风电、光伏、电化学储能和变速抽水蓄能电站多能互补协同的优化调度方法。考虑电化学储能和变速抽水蓄能电站的互补调节特性,建立风-光-储-蓄联合运行的多时间尺度调度架构。在日前调度阶段,考虑风电和光伏出力的相关性,生成基于生成式对抗网络和峰值密度聚类算法的日前风光联合出力典型场景,综合考虑风光出力的不确定性和抽水蓄能电站与电化学储能的容量特性,建立面向调峰需求的随机优化日前调度模型;在日内优化阶段,以最小化弃风弃光与电网备用电能为目标,构建变速抽水蓄能电站出力修正方法,制定电化学储能日内调度计划;在实时校正阶段,基于模型预测控制方法,以日内优化调度结果为参考,对电化学储能出力进行精确控制,最小化风光预测误差的影响。算例分析结果表明,所提方法可以有效减小电网负荷峰谷差,平抑风光联合出力波动,提升可再生能源消纳率。     

电力现货市场环境下电动汽车充换电站的优化调控策略

在构建新型电力系统的战略目标下,电力现货市场不断对电动汽车充换电站等需求侧资源提出新的需求与要求。基于南方电力现货市场系列试点规则,考虑现货电能量、调频辅助服务、多阶段需求响应等交易品种,建立了电动汽车充换电站的调控模型,设计了日前-日内-实时多阶段优化调控策略。日前阶段针对换电需求、调频调用电量和各交易品种价格的不确定性构建鲁棒优化问题,并采用二阶锥规划算法进行求解;日内阶段构建基于模型预测控制的滚动优化环节,实现对需求响应日内邀约的有效响应,同时改善日前调控计划的保守性;实时阶段以调控成本最低为目标,考虑需求响应实时邀约和电价波动,求解电池功率分配策略。仿真算例表明,所提策略可充分发挥充换电站的调节潜力,提升其经济效益。     

考虑源网荷储效益提升的电力现货市场出清优化模型研究

随着我国在“双碳”目标背景下电力现货市场的发展,以风电、光伏等代表的可再生能源将参与到现货市场出清,由于可再生能源的波动性和不确定性,需要通过需求侧响应和储能间的协调,在保证电网调节灵活性的前提下实现市场多主体效益提升,因此开展考虑源网荷储效益提升的电力现货市场出清优化策略研究。考虑参与日前出清阶段各方的效益,将电网不同峰谷差的调节需求纳入到竞价过程中,提出考虑源、网、荷、储收益分配的现货交易体系;为保证系统低碳运行,考虑供能侧的碳排放权交易,建立基于供能侧、储能侧,电网侧、需求侧多方效益协调的电力现货市场出清优化模型,通过算例仿真分析验证所提模型的有效性和优越性。     

基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷竞价策略

研究了在较成熟的电力市场环境下,可转移负荷在日前市场和实时市场的最优竞价策略。在最优报价计算过程中,必须满足可转移负荷在截止时间内完成运行一定的电能消耗的约束条件。考虑到传统平均值短期负荷预测结果存在偏差,提出了一种基于自回归积分滑动平均模型的可转移负荷最优竞价策略,通过历史电价的变化特征估计模型的参数,从而预测第二天的日前电价和实时电价曲线,并以此为依据优化竞价策略。在此基础上,考虑功率限制,提出了基于贪心算法思想的电能竞价自动调整算法。通过实际电价数据进行计算,验证了此策略比单纯利用历史数据的期望值作为模型参数为购电者节省了更多购电费用,并能够有效完成竞价调整,以满足各个周期的功率限制。     

智能楼宇型虚拟电厂参与电力系统调频辅助服务策略

在先进量测技术与调控终端的支持下,智能楼宇中的电动汽车与空调负荷等需求侧灵活资源具有良好的功率实时响应潜力,可通过聚合形成虚拟电厂进而参与系统调频辅助服务。为应对参与调频辅助服务时对用户需求的影响,本文提出智能楼宇型虚拟电厂的控制策略。首先分析了虚拟电厂的调频工作模式,并建立了智能楼宇型虚拟电厂的典型需求侧资源模型和虚拟储能模型。其次考虑调频信号与用户侧的不确定性,建立基于机会约束规划的日前优化调度模型。然后基于成本最优的原则,实现实时的功率分配。最后,通过仿真算例验证了本文提出的虚拟电厂调频策略的有效性和可行性,需求侧资源的联合调度能在保障用户需求的情况下提高虚拟电厂的收益。     

电力现货市场环境下园区型综合能源系统多阶段联合优化运行

针对国内最新电力现货市场规则,设计了园区型综合能源系统参与电力市场的系统框架和运行模式,基于多时间尺度多步递进优化的思想,建立了包含日前、日内、实时三阶段联合优化经济运行模型:在日前和日内阶段,采用随机优化概率约束解决光伏、负荷的不确定性问题,通过线性规划算法求解现货日前市场最优申报用电量和日内24 h功率计划曲线;在实时阶段,采用模型预测控制算法,形成了对功率、电价信息的滚动跟踪预测和校正反馈,实现与实时市场的同步滚动优化.算例分析结果表明,该优化经济运行模型可以使园区用户积极跟踪电力现货市场价格波动,通过降低综合用能成本有效提升盈利空间.