基于CVaR的风电机组日前申报出力优化模型研究

在我国,风电机组需提前一天提交次日24小时的申报出力信息,由于来风具有明显的不确定性和随机性特征,风电机组次日实际出力与日前申报出力会存在一定的偏差。为解决以上问题,首先采用K-means聚类法对风电机组实际出力数据进行聚类,并生成样本集;其次,基于风电不确定性样本集构建风险中性风电机组日前申报出力决策优化模型;再次,构建基于条件风险值(CVaR)的日前申报出力优化模型;最后,基于实际数据进行了算例分析。算例分析结果表明,基于CVaR的日前申报出力决策优化模型能有效减少风电机组日前申报出力与次日实际出力的偏差,且使风电机组获得风险价值更好的申报出力,从而实现申报利润的风险可控性。

电力现货市场售电侧日前申报策略分析与研究

新一轮电力体制改革在全国如火如荼地开展,面对现货市场的到来,售电公司如何根据现货交易规则,做好代理用户负荷预测,制定相关的交易策略,从而在新形势下找到自己的生存与发展道路成为售电公司亟需解决的难题。据此分析了电力现货市场下不同申报策略对售电公司收益的影响,为售电公司在电力现货市场中调整、制定申报策略提供参考。

售电公司在电力现货市场日前申报策略探讨

对现行体制下申报策略与售电收益之间的关系作出探讨,以期为售电公司在新时代的日前申报策略提供参考。

基于改进CVaR的售电公司电力现货日前申报优化策略

在电力现货市场环境下,售电公司需要面向市场电价及用户负荷的双重不确定性,在日前申报的环节易造成额外购电成本。然而现有基于条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)等随机优化方法的购电方案与风险管理策略中存在等概率缩减关键场景与主观进行置信度选值的问题,为此基于传统的中性风险模型及CVaR优化模型,引入基于K-means的场景聚类缩减方法,提出基于外推内插法的置信度选值优化方法,综合形成改进CVaR的售电公司日前申报优化模型及其求解策略。仿真算例结果验证了改进CVaR优化模型能有效降低售电公司的综合购电成本及潜在风险损失,并探究了在不同的风险厌恶程度与市场波动程度的情况下对日前申报优化策略的影响,体现了改进优化申报策略的适用性与鲁棒性。