新能源参与下的日前市场出清模型研究

新能源发电装机容量已成为我国电力系统的重要组成部分,并且持续增长。通过有效的市场机制可以促进电力系统对新能源的消纳容量,提高新能源发电的利用率,降低“弃风”和“弃光”概率。研究了分时竞价模式下新能源发电参与的日前市场出清模型,并通过基于Q学习的求解算法研究了日前市场出清模型的最优解。结果表明:所推导的日前市场出清模型,可提高发电厂的收益,同时降低发电成本与排放成本。

计及中长期合同电量分解与风电报价的日前市场出清模型研究

运用市场化机制保障并促进风电消纳,已成为中国电力市场建设的关键任务之一。针对当前中国电力市场中长期交易与日前现货交易衔接问题,以及风电参与市场交易机制不合理、不完善问题,设计了计及发电商中长期合同电量分解的日前市场出清模型。综合考虑风电的发电能力、日前预测功率和常规机组调节能力,建立风电商和常规机组中长期合同电量分解的日分时电力合同曲线,以确定各发电主体参与日前竞价的报价空间;在此基础上,通过引入能够反映风电预测误差和波动性对系统运行成本影响的协调因子,构建基于风电协调价格的日前市场二次出清模型。该模型有助于实现中长期交易与日前现货交易的有效衔接,发挥集中式现货市场机制的集中协调优势以促进风电消纳。通过算例分析,验证了所提日前市场出清模型的有效性。

激励性含柔性负荷日前市场出清电价机制的建模

对于电力市场而言,发电竞争只是电力改革的初级阶段,进一步让柔性负荷参与市场竞价是电力市场化的必经之路。传统上采用节点边际电价的日前市场出清电价机制,理论与实践均证明,该机制难以同时实现个体理性、激励相容和社会福利最大化等要求。考虑到电力市场成员之间的信息不对称性,为克服电力市场中市场成员的策略性报价行为,实现市场的高效运行及社会福利最大化,基于VCG的机制设计理论,给出了一种考虑发电机组和柔性负荷参与日前市场出清的电价机制,该机制同时满足激励相容、个体理性以及社会福利最大化要求。最后,采用某2节点系统和修改的IEEE14节点系统为例说明了该日前市场出清电价机制的基本特征。

激励性含风电竞标日前市场出清电价机制的建模

在日前市场出清电价机制中,为同时实现发电机组个体理性和激励相容以及市场出清总成本最小化的要求,应用基于VCG(Vickrey-Clarke-Groves)的机制设计理论,给出了一种含风力机组竞标的日前市场出清电价机制。建立了含风电竞标日前市场出清模型,采用抽样平均逼近法求解该市场出清模型。基于VCG机制设计理论,定义发电机组(常规/风电)获得的支付为该机组参与日前市场出清前后,日前市场出清总成本的变化量。采用某2节点系统和修改的IEEE14节点系统为例说明了该含风电竞标日前市场出清电价机制的基本特征。仿真结果表明,所提电价机制满足市场出清总成本最小化、激励相容以及个体理性等要求。

考虑实时市场平衡费用的含风电日前市场电能-备用联合出清模型

风电出力的不确定性为日前市场出清带来了挑战。提出一种风电参与的日前电能-备用联合出清模型,采用多场景技术描述风电出力的不确定性,基于场景集合求解模型达到出清结果。所提出的模型引入风电出力不确定性所带来的备用购买费用和实时市场的平衡费用来考虑日前市场出清结果对实时市场的影响,以达到减少实时市场的平衡压力,保障系统稳定运行的效果。同时该模型考虑弃风和失负荷惩罚费用来保障风电资源的充分利用和系统的安全稳定运行。改进的IEEE30系统算例结果对比及分析表明,所提出的模型可充分利用风电资源,有效降低日前市场电能生产成本,并减少弃风量,降低失负荷风险。在风电大规模接入电力系统的情况下具有较好的实际应用价值。

省级电力现货市场中衔接日前出清环节的多日机组组合策略

在我国新一轮电力市场改革背景下,为了进一步提升电力现货市场的资源配置能力,提出了市场环境下衔接日前出清环节的多日机组组合优化策略。提出的多日机组组合方法作为日前市场出清的辅助手段,在充分考虑了未来几日电网负荷特性变化情况的前提下,采用市场化的方式,提前多日对系统发电资源的运行方式进行了统筹预安排。进一步,将多日机组组合的优化结果设置为日前市场出清模型的边界条件,实现了多日机组组合与日前出清环节的有效衔接,使得日前市场的出清计算结果更加合理,同时解决了燃煤机组由于开机准备时间长而无法在日前市场中新增启动的问题。最后,采用我国某省的实际电网数据进行算例研究,验证了所提出的多日机组组合优化策略的有效性。

深度学习辅助约束辨识的电力市场快速出清方法

日前电力市场出清需要求解大规模安全约束经济调度问题,尽管实际采用线化处理方法,但需要考虑N-1场景下的大量安全约束,导致其规模庞大,难以快速求解。提出了一种深度学习辅助的日前市场快速出清方法,以满足快速出清计算场合的应用需求。首先,设计基于深度神经网络的安全约束经济调度模型计算框架,将深度学习技术应用于日前电力市场出清计算过程,兼顾安全约束经济调度模型的求解速度和求解精度;其次,提出面向起作用约束辨识的深度学习策略,从特征向量、深度神经网络结果处理2个方面,实现安全约束经济调度起作用约束集的辨识,并将其纳入日前市场出清模型,以简化模型的复杂度;最后,在接入新能源的IEEE 30标准测试系统中验证了所述方法的有效性。利用深度神经网络预辨识安全约束经济调度模型的起作用约束,有利于降低模型复杂度,提高日前市场出清的计算效率。

考虑激励相容的含风电电力市场价格机制研究

节点边际价格机制作为电力市场广泛采用的出清方式,其市场效率只有在完全竞争的假设下才能得到保证。然而,由于边际价格机制下市场成员不能做到完全真实报价,导致电力市场存在信息不对称。本研究在电力市场Vickrey-Clarke-Groves(VCG)理论的基础上提出一种适应电力日前市场的改进VCG价格机制。首先,构建计及风电不确定性的日前市场出清模型,并证明所提机制满足激励相容、个体理性及系统综合成本最小化;其次,针对VCG价格机制不能保证收支平衡的缺点,在不同风电渗透率下提出一种不平衡资金分配策略,达到解决系统资金赤字的目的;最后,通过IEEE 24节点测试系统验证了该机制的有效性,从电力市场角度为提升新能源消纳水平提供了理论依据。

孤立发电系统参与电力市场的模式探讨

独立海岛群中可再生能源资源的最大化开发利用对远洋海岛的可持续发展至关重要。合理的开发模式应为政府搭建电力基础设施,构建合理的市场架构,吸引多元化主体投资建设运营。为此,构建了包含售电方、购电方及独立系统运营机构的独立海岛电力市场运营架构,并考虑到岛群内相当一部分海岛不具备与负荷中心岛敷设电缆(无线资源富集岛)的现实困难,提出一种多功能船舶运营商与无线资源富集岛合作的孤立发电系统参与电力市场的模式。基于上述架构和模式建立了相应的双层决策模型、日前市场统一出清模型。以我国南海南沙的岛屿群为背景,算例仿真结果表明,所提运营模式可以在保证社会效益最大化的同时提高资源富集岛发电主体收益,验证了孤立发电系统参与电力市场的可行性。