考虑新能源发电商租赁共享储能的电力市场博弈分析

针对实际中储能资源利用率不高等问题,提出一种新能源发电商和储能运营商之间的储能租赁共享模式,其中储能运营商除了租赁部分储能给新能源发电商外,还可利用剩余储能独立参与市场竞争,因而该模式有助于提高储能资源利用率。为了研究该共享模式对电力市场运行的影响,建立了考虑该共享模式的日前电力市场双层博弈模型,其中,上层为储能运营商与多个新能源发电商基于讨价还价博弈理论来确定储能租赁价格的优化模型,下层为新能源发电商、储能运营商与传统发电商作为价格影响者参与日前电力市场竞争的多时段非合作博弈模型。然后采用非线性互补方法将双层博弈模型转化为单层优化问题求解。最后通过算例仿真验证所提出租赁模式的合理性和有效性。

基于博弈论组合赋权和改进TOPSIS的新能源发电商信用风险评价模型研究

新能源发电商参与市场是实现我国能源体系清洁低碳转型的关键路径,但其自身出力的不确定性会引发信用风险,因此有必要对其信用风险进行评价,为推进企业信用风险分类管理提供参考。基于意愿—能力—行为框架设计了包含3个一级指标14个二级指标的新能源发电商信用风险评价指标体系,构建了基于博弈论组合反熵权法和分层赋权法的指标赋权方法,以及基于差商灰色关联改进TOPSIS法的信用风险评价方法,以7个新能源发电商为例进行了分析。结果表明,合同电量履约率、现货市场申报偏差率、出力预测偏差率是影响新能源发电商信用风险的关键因素,此外主体的不正当竞争行为和偷税漏税行为也是市场信用管理机构需要关注的重点。排序一致性检验和留一法(Leave-One-Out,LOO)分析表明所提出的模型具有较强的鲁棒性。

考虑储能与新能源双边交易的日前市场报价策略

针对新能源不确定性导致新能源发电商(new energy producer,NEP)损失的问题,将储能作为一个主体参与电力市场交易,为NEP提供功率支撑。首先,在集中式电力现货市场基础上,允许NEP与储能商(battery energy storage producer,BESP)电力交易,再参与市场申报价格。利用线性模型刻画了NEP与交易量相关的报价策略和受荷电状态影响的BESP竞价策略。利用场景法描述新能源出力的不确定性,建立NEP和BESP参与日前市场的双层博弈模型。上层为NEP与BESP参与市场收益最大化的双方博弈模型;下层为NEP和传统发电商总报价最低的日前市场出清模型。上下层通过交互决策变量实现信息交互,并利用内点法和自适应全局和声搜索算法求解NEP和BESP的竞价策略。最后,算例分析结果表明了BESP参与日前市场交易不仅能提高NEP报价的灵活性,还能降低NEP因新能源不确定导致的损失。

基于多智能体强化学习的发电商竞价策略模型

随着越来越多的新能源发电商加入电力现货市场的竞价行列,各发电商都面临着如何调整报价策略来使自身利益最大化的问题。为了解决各发电商的报价策略问题,提出了基于多智能体强化学习的MARL-SCCP模型来模拟各发电商的竞价行为以学习报价策略。上述模型首先将每一个发电商建模为一个智能体。其次在建模过程中使用随机机会约束规划来解决风力发电商的不确定性。最后,将神经网络引入WoLF-PHC算法来更好应对智能体较大的状态空间并大幅提高求解速度。实验表明,使用多智能体强化学习来模拟各发电商的竞价过程是可行的,并且能够在较少的迭代次数后学习到较优的策略。在此策略下,各发电商均能实现利益最大化,且新能源发电商能够减少由外界不确定性带来的影响。

考虑系统性风险的现货市场双边报价交易机制与模型

随着我国电力市场建设进程的加快,越来越多的新能源及用户侧资源将成为市场交易的主要参与者。不同于传统火力发电商,这些新能源发电商的竞价策略更灵活、竞标行为更复杂多变,同时也为电力市场带来了更多的风险,亟需1种适用于新能源发电商参与的现货市场交易机制。首先设计了一种现货市场双边交易机制,分析并建立了新能源发电商和用户侧的报价模型。然后构建了基于CoVaR的市场参与者系统性风险指标,给出了不同市场主体系统性风险评估方法,并提出了风险规避的现货市场双边交易出清模型。最后通过算例仿真计算了不同主体的系统性风险,分析不考虑和考虑系统性风险出清模型下市场交易结果,验证了模型的有效性。

现货市场下风光储独立决策联合效用研究

本文通过序贯蒙特卡罗模拟生成风光储系统的年时序运行状态,通过概率潮流计算运行时的潮流分布,分析参数、计算评价指标研究风光储运行对电网各方面产生的综合影响及风光储联合运行在不同配置、不同接入位置下电网的适应性。