考虑高比例新能源消纳和火电机组调峰补偿的电力现货市场交易机制设计

针对新能源参与市场竞争和保障性消纳的矛盾,设计高比例新能源电力系统现货市场交易机制。首先,考虑到新能源的市场性消纳,对电力现货市场现有出清机制进行改进,在新能源和火电机组共同参与市场竞价的交易环境下建立出现弃风弃光时触发的发电替代模型,调动火电机组调峰能力,由新能源替代火电进行发电;其次,提出激励相容的结算机制,由新增消纳空间的新能源给予火电机组调峰补偿;最后,对不同调度场景进行仿真计算,结果表明所提机制能够在电力现货市场中实现调峰资源的供需匹配,促进新能源市场化消纳的同时补偿火电机组调峰费用,保证市场主体竞争公平、收益合理。

市场环境下运行的光热电站子系统容量优化配比研究

依托于聚光型太阳能发电技术的光热电站(concentrating solar power,CSP)可充分应对新能源发电的不确定性,为“双碳”愿景下新型电力系统的转型与建设提供有力保障。然而,CSP电站如何摆脱高昂建设成本的制约,为自身赢得更多可持续发展的机会是亟需解决的关键难题。因此,该文提出了一种考虑电力市场机制的CSP电站子系统容量优化规划方法。首先,围绕借助CSP电站灵活调控特性在运行时间尺度下提升CSP电站自身经济收益这一问题,提出CSP电站以价格制定者这一角色参与电力市场的竞价策略。然后,构建以经济效益最大为目标的CSP电站聚光、储热、发电容量配比双层随机规划模型,并采用离散线性化转换方法将规划模型转化为混合整数线性模型,解决模型重构后非线性模型带来的求解难问题。最后,基于我国西北某地区实际历史数据的算例仿真验证所提优化配比方法的有效性,并分析说明与价格接受者相比电力市场中的议价权能使CSP电站获得更好的市场经济效益。

数据驱动下考虑多预测误差带信息的多场景随机优化调度

针对高比例可再生能源接入电网后省级电网面临的风光功率预测不确定性大、调度决策难等问题,提出一种多场景随机优化调度模型。基于核密度估计方法引入调度预测误差带的概念,结合风光聚合场站的预测出力和实际出力构建计及时间相关性的海量随机场景,结合改进的K-means聚类与同步回代消除算法进行场景缩减,引入布莱尔分数评价削减后随机场景的性能;基于风光随机出力场景,考虑供热系统中的热用户舒适度,构建日前随机优化调度模型。基于新疆电网实际网架结构和风光实际历史出力数据进行算例验证,结果表明:所提方法生成的风光出力随机场景可以更好地描述风光的预测轨迹;相较于传统日前调度方法,基于场景法的随机优化调度模型可有效提升风光可再生能源消纳率;以供热系统中热用户舒适度为导向,热电联产机组参与热力系统热电调节可进一步降低风光弃电率。