不同资本主体梯级水电参与日前市场的出清方法

当不同资本主体梯级水电站参与日前市场时,由于梯级水电中下游电站受限于径流变化和水库调节能力的特征,无法明确自身的可发电量,面临中标电量与实发电量不匹配的问题,导致出现"弃水"或"欠发"。为此,提出了梯级水电站上下游电站单独化市场竞标的三类出清方法,即二次出清、下游电站可发电量全额收购及电量转移三类方法。算例仿真结果表明,这三种方法均有利于优化出清模型,保证流域水电站水电与水资源的正常管理,减少"弃水"和"欠发",为不同资本主体梯级水电站的市场化运营奠定基础。     

梯级水电站合约电量调度风险预警机制研究

针对梯级水电站合约电量调度中众多不确定性因素导致的调度风险,在合约电量确定与时段内电量分解研究的基础上,通过调度风险因子的辨识及风险指标的量化计算,提出了梯级水电站合约电量调度风险预警机制。案例分析结果表明,梯级水电站合约电量风险预警机制可有效融入调度决策者的风险偏好和利益趋势,使刚性计划与柔性决策有机耦合,实现了调度效益和调度风险的平衡,为水电在电力市场的竞争提供了借鉴。     

高比例可再生能源环境下考虑绩效的发电出清模式研究

在可再生能源渗透率日益提高的背景下,为了促进优质灵活调节电源在市场环境下的发展,以电力市场的运行特征和实际发展需求为依据,综合考虑机组调节性能和调节效果,提出基于AHP的主能量市场绩效评价体系,兼顾灵活性和经济性的要求,设计差异化的主能量市场出清机制,并以系统运行成本最小化为目标,构建基于绩效的主能量市场与备用市场联合优化出清模型,通过与传统出清模式的对比分析,来验证该发电出清模式的有效性,最后分析可再生能源占比对运行结果的影响。算例结果表明,新的市场机制能综合考虑性能与成本进行电力市场出清,起到了有效进行资源优化配置、引导灵活性电源投资的作用。     

风氢耦合系统参与现货市场的竞标策略及优化调度方法

为解决高比例风电市场竞标能力弱、市场消纳困难的问题,提出高比例风电耦合氢储能系统联合参与现货市场竞价的双层Stackelberg博弈模型。首先,研究风氢耦合系统内部能量转换关系,揭示风氢耦合系统的能量“时空平移”机理,在综合考虑风氢耦合系统收益和成本的基础上,建立风电投标和氢储能充放电决策模型;其次,兼顾风氢耦合系统和独立系统运营商的利益诉求,基于Stackelberg博弈建立以火电机组、风氢耦合系统为主体的市场出清模型;最后,针对双层模型求解困难的问题,运用KKT条件和强对偶理论将双层模型转换为易于求解的单层混合整数规划模型。仿真结果表明,所提策略对高比例风电的市场消纳起到了积极作用。     

基于聚合节点的级联水电机组报价机制及策略研究

我国电力现货市场建设处于初级阶段,单机组报价的竞价模式与级联发电机组的物理运行特性之间存在矛盾。当市场中所有发电机都独立进行价格申报及结算时,可能会使调度出清结果与实际机组群的运行性能相违背,由此给机组群报价带来困难,同时导致严重的调度偏差以及实际资源的浪费。文中针对级联水电机组等资源耦合的发电资源,提出了一种基于聚合节点的报价机制。首先详细介绍了聚合节点的报价机制及其报价策略;然后建立了聚合节点报价的现货市场出清模型;最后,通过IEEE5仿真算例证明了基于聚合节点的报价机制能够使得市场出清结果反映机组交易意愿,且有效地配置了级联水电发电资源,提高了电力现货市场的交易效率。     

多元电力市场环境下梯级水电站群组合交易优化模型

新一轮电力体制改革为我国梯级水电消纳带来了契机,基于西南大型梯级水电基地工程实际,考虑市场不确定性电价因素,提出了梯级水电站群参与省内和西电东送市场的组合交易优化模型,通过引入调度期内不同市场间的电量比例约束以及各调度时段梯级参与省内市场的最小电量约束,提高模型实用性。求解中,首先对电价不确定性进行描述,然后利用场景缩减技术降低模型复杂度,并采用LINGO 17软件进行仿真求解。最后以乌江梯级为例,验证所提模型有效性并与常规调度模式相比较。结果表明,所提方法可更好地响应市场电价变化、提高梯级市场化收益。     

考虑收益风险的梯级水电站群中长期合约电量最优组合模型

针对梯级水电站群参与不同时间尺度的合约电量交易时天然来水和交易电价的不确定性因素导致不同市场份额难以确定、水资源利用不充分及不同时间尺度电量分配不合理导致收益存在较大风险问题，提出了考虑收益风险的梯级水电站群中长期合约电量最优组合模型，该模型采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标，其求解首先由多年来水数据生成随机月尺度来水过程，然后根据梯级水电站占市场比重不同模拟出三种电价函数，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力和合约电量组合循环迭代求解。最后以西南地区某流域梯级水电站为例进行验证。结果表明，所提出的优化调度模型能够合理制定年度和月度双边合约电量申报策略，有效降低收益风险，为梯级水电站群参与不同时间尺度的双边交易市场提供可靠依据。     

促进可再生能源市场化的省内中长期运行策略研究

针对可再生能源市场化进程的加快,结合中国电力市场建设现状,对促进可再生能源市场化消纳的省级中长期交易机制以及与现货市场的衔接问题进行研究。利用资源分布特点,提出以可再生能源消纳及常规机组合约完成进度偏差为目标的电量分解模型,针对可再生能源的不确定性,提出基于多场景集的ANFIS预测技术进行可再生能源中长期电量预测,以此为基础进行电量分解,提升可再生能源利用率;建立计及中长期合约分解电量及可再生能源出力不确定性的日前市场出清策略,保证中长期合约电量的物理执行,实现与现货市场的有序衔接。最后通过算例分析验证所提模型的有效性和实用性。     

基于恢复力约束的分布式储能优化规划

提出基于恢复力约束的分布式储能优化规划方法,以保证重要用户的恢复力为前提条件,采用双层耦合规划模型。内层模型在满足电网运行的潮流约束下,灵活地控制重要用户侧分布式储能参与需求侧响应,实现用电成本与动作频次最小的目标,采用竞争深度Q网络（dueling deep Q network, DDQN）结构的深度增强学习方法进行求解,内层模型将分布式储能响应策略传递给外层模型;外层模型进一步基于重要用户的恢复力约束和投资收益校核分布式储能的配置方案,通过双层优化耦合反馈,最终实现基于恢复力约束的分布式储能优化规划。通过分时电价引导分布式储能等重要互动资源参与配电网的优化运行,保证重要用户电力供应连续性的同时给用户明显的投资收益。最后以某10 kV变电站的重要用户储能优化配置为例,分析了所提方法的有效性。     

基于多元GARCH-VaR的水电站短期发电风险调度

发电风险调度是电力市场下水电企业风险规避及管理的一种方式。基于VaR风险测量理论,在水电站短期优化调度中考虑电价风险,提出了更易理解、更具有可操作性的风险收入指标,并将GARCH-VaR电价风险测量模型与水电站短期优化调度模型有机耦合,建立了多元的GARCH-VaR发电风险调度模型。通过实例分析得到两种极端风险调度下的出力组合方案,同时还可以根据不同的风险水平和收入期望设置风险收入限额,得到同一风险下的最优组合解,为水电站参与市场竞争、短期发电风险管控提供了决策依据。     

流域梯级多业主电站共生机制及其稳定性

针对流域梯级电站优化运营已成为用水竞争、市场策略合作等约束下的大型、动态、高维优化问题,引入生态经济学中的共生理论,分析了梯级多业主电站间的竞合关系,通过Nash均衡博弈求解影响各电站战略选择条件的临界点,并以共生能量有效性和利益分配公平性为主要参数构建流域梯级多业主电站共生联盟稳定性评价计量模型。仿真计算结果表明,梯级多业主电站间形成共生联盟能增加梯级电站发电效益。通过共生联盟四种模式的稳定性量化对比分析可知,梯级电站对称性互惠共生模式稳定性最高。     

梯级小水电站日负荷优化分配计算的逐次优化法

针对梯级小水电站的实际情况，在给定水库用水量及计划日负荷图的条件下，将负荷优化分配至各电站、各台机组，建立了基于POA算法的数学模型，应用该模型计算的优化分配方案与实际运行数据相比较，电站的经济效益得到了提高。     

基于对手报价预测的流域梯级水电站联盟博弈

为分析电力市场下流域梯级水电站的联盟策略,结合梯级水电站自身特点与发电约束,剖析流域上不同投资主体水电站的潜在联盟结构,建立联盟博弈模型,并采用改进的灰色GM(1,1)模型预测市场中对手的报价,以解决博弈的不完全信息问题。以某梯级水电站为例,探讨了梯级水电站不同联盟结构的形成条件。结果表明,市场需求弹性系数越高,梯级水电站的结盟偏好越显著。     

径流补偿时梯级水电站群系统保证出力的计算模型

简述了一般梯级水电站群不考虑上下游电站径流补偿时系统保证出力的计算方法，在此基础上提出了利用龙头水库进行梯级水电站群径流补偿时系统保证出力的计算模型和通用算法。根据该算法应用面向对象技术编制了相应的梯级水电站群补偿调节电算模型，并且在建模过程中充分考虑了模型的通用性和实用性。实例验证，该模型能够解决混联水电站群保证出力的计算，达到了进行梯级水电站系统实际规划的要求。     

基于总保证出力协调的梯级水库联合调度图研究

针对具有龙头调节的多个季调节性能及以上水库构成的串联梯级水电站的联合调度问题,借鉴单库水库调度图制作思想,基于梯级总保证出力协调原则,提出了梯级水库联合调度图制定的基本原理,以梯级总电量最大化为目标探讨了梯级水库联合调度图的优化方法,并以沅水为例研究了梯级联合调度图。结果表明,该方法在梯级水头及水量充分利用、梯级相互补偿等方面作用显著,对提高梯级水电站的年均发电量和梯级总保证出力成效突出。     

梯级水电站群短期经济运行研究——关联预估与微增率逐次辐近相结合法

提出了梯级水电站群短期经济运行的数学模型,并用大系统关联预估与微增率逐次逼近相结合的方法成功有效地求解了所建立的数学模型。通过实例验证了所建模型的正确性和实用性,证明了求解模型方法的有效性和可靠性。     

多级协同模式下华中电网大规模水电站群跨网调峰调度研究

根据华中区域大规模电站群跨省电力输送运行实际,针对水电站群优化调度需兼顾多电网调峰需求、电站出力计划编制复杂问题,提出了一种多级协同模式(MLCM)下大规模水电站群跨网调峰调度方法。以各受端省级电网余荷均方差最小为目标建立电站群联合跨网调峰调度模型,通过流域梯级电站群层级排序获得电站优化次序,简化电站间复杂耦合关系,将约束处理耦合至电站出力网间二次分配过程中,逐步迭代调整各受电网受电计划,获得满足多电网调峰需求的电站出力计划与电网受电过程。所提方法通过华中区域三葛梯级、清江梯级、沅水梯级水电站群调度模拟得到验证,应用结果显示电站出力计划在兼顾多电网调峰需求的同时充分发挥了水电站群联合调峰容量效益,具有工程实用价值。     

沅水流域梯级电站发电优化调度决策支持系统

介绍了沅水流域梯级电站发电优化调度决策支持系统的开发目标、模式及开发原则,提出了结构合理、设计先进、功能齐全、实用性和可扩展性强的功能结构,成功地解决了沅水流域梯级电站发电调度问题,为沅水梯级电站发电优化调度提供了决策支持。     

Two-stage stochastic-based scheduling of multi-energy microgrids with electric and hydrogen vehicles charging stations,considering transactions through pool market and bilateral contracts

In order to mitigate greenhouse gas emissions and improve energy efficiency, sustainable energy systems such as multi-energy microgrids (MEMGs) with the high penetration of renewable energy resources (RES) and satisfying different energy needs of consumers have received significant attention in recent years. MEMGs, by relying on renewable resources and energy storage systems along with energy conversion systems, play an essential role in sustainability of energy supply. However, renewable energies are uncertain due to the intermittent nature of solar and wind energy sources. Thus, optimal operation of the MEMGs with the consideration of the uncertainties of RES is necessary to achieve sustainability. In this paper, risk constrained scheduling of a MEMG is carried out with the presence of the PV, wind, biomass, electric vehicles (EVs) and hydrogen vehicles (HVs) charging stations, combined heat and power (CHP), boiler, hydrogen electrolyzer (HE), cryptocurrency miners (CMs), electrical, thermal and hydrogen storage systems, responsive demands. From the trading and business model side, the proposed MEMG optimized operation relies on bilateral contracts between producers and consumers and pool electricity markets. A two-stage stochastic programming method is used for considering the uncertainties of electrical, thermal and hydrogen demands, EV and HV charging stations load, CM load, PV and wind power, and the price of electricity purchased from the pool market. The proposed mixed integer linear programming (MILP) model is solved using the CPLEX solver in GAMS which guarantees to achieve a globally optimal solution. The results show that due to the certain prices of bilateral contracts, the possibility of transaction by bilateral contracts decreases the risk metric CVaR by 50.42%. The simulation results demonstrate that risk of high operation costs while considering flexibility sources, such as storages and demand response (DR) programs, is decreased by 5.45% and 4.6%, respectively. As far as operation costs are concerned, results reveal that using renewable resources decreases operation costs by 34.47%. Moreover, the operation cost is reduced by 5.94% and 4.57% in the presence of storage units and DR programs, respectively. In the same way, storages and DR programs decrease cost of purchased electricity by 13.47% and 14.46%, respectively.