关于浙江电力现货市场若干关键问题的思考

作为有代表性的省级市场,浙江电力现货市场在建设和运行中遇到了若干挑战。首先,对浙江电力现货市场的特点进行分析;其次,对影响节点边际电价计算准确性的因素进行研究和讨论,并提出相应的改进措施;最后,结合调度运行经验,从市场设计和运行机制2个层面,对省级电力现货市场建设提出技术建议,以期推动省级电力现货市场的平稳有序发展。     

计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度

风电出力具有随机性和间歇性的特点,如何在经济调度模型中处理大型并网风电场模型是长期以来关注的热点.为此,引入高估出力期望、低估出力期望以及惩罚成本系数的概念,在此基础上,提出了计及风电出力惩罚成本的电力系统经济调度模型.通过在目标函数中引入惩罚成本,使优化结果兼顾了风能的利用率和总经济成本.算例结果验证了该方法的有效性.     

发电商资产组合研究

发电商在电力市场中的整个决策过程可分为3个阶段:投资决策、资产组合和策略选择.资产组合与投资决策和策略选择一样,是整个发电商效用最大化问题的重要一环.文中基于证券投资领域近年来的研究成果,提出了一种方法,根据该方法对电力市场重新建模,并对该方法的可信性和有效性进行了全面的验证和考察.为了使结果更有可信度,算例采用实际电力市场(PJM)的真实电价数据.算例和拓展计算的结果反映了该资产组合方法的可信性扣有效性,且不同的资产组合会使发电商的收益和风险产生很大的差别.     

基于金融输电权和BDE算法的双层最优购电组合策略

在输电网开放的电力市场环境下,利用金融输电权(FTR)进行阻塞管理是近年来阻塞管理领域的研究热点,而拍卖是进行FTR分配的主要方式之一。采用FTR对冲阻塞风险,将FTR拍卖市场和电能交易市场相结合,提出了考虑阻塞风险的供电公司双层最优购电组合模型,上层优化以供电公司效用最大化为目标,下层以FTR拍卖收益最大化为目标。在决策过程中综合考虑了电能市场和FTR拍卖市场的双重不确定因素。针对该双层优化模型的随机性特点设计了基于蒙特卡罗和微分进化的双层微分进化(BDE)算法。算例结果证明了适当的FTR可降低购电组合的风险,并表明了该双层模型和算法的合理性和有效性。     

结合主成分分析及生产函数的电网智能技术评价探讨

为科学合理评价智能技术总体发展水平及其对智能电网经济效益带来的促进作用,文中提出一种利用主成分分析理论改进的广义生产函数模型。该模型对投入产出要素下的多元评价指标体系进行降维和去相关处理,利用重构后的综合主成分评价指标量进行基于广义生产函数模型的智能技术发展水平测算,通过索洛余值法求解智能技术进步率及其对产出的贡献度,根据希克斯定义测算智能技术进步倾向,最终规划出电网智能技术评价流程。相关算例验证了该评价方法的正确性与可行性。     

考虑可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度

提出一种考虑系统可靠性约束的含风电场电力系统动态经济调度模型,在目标函数中加入了中断负荷费用.针对风速预测和负荷预测的不确定性,引入净负荷的概念,利用七分段高斯分布模拟预测误差的不确定性.在系统可靠性指标的计算过程中,考虑了系统机组的不确定性以及旋转备用.为求解模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入信息分享和精英学习策略.以IEEE-RTS测试系统为算例,通过仿真分析,验证了所提模型的可行性与有效性.该模型可以在保证系统可靠性水平的基础上优化系统调度.     

大规模风电接入的电力系统低碳经济调度

以大规模风电并网为背景,以实现有效接纳风电和低碳经济调度这两大目标为目的,在考虑到风电所具有的波动性和随机性的基础上,通过引入穿透因子,并对风电概率特性进行分析,提出一种将风电作为约束的经济调度模型。在此模型中,通过引入排放价格因子这一权重系数将原有的双目标优化问题转化为单目标优化问题,并在此基础上建立了一种兼顾经济高效和低碳环保的目标函数。本文以一个含9台常规燃煤机组和1个大型并网风电场的电力系统为例进行仿真分析,其数值结果验证了所提模型的有效性。     

采用拉格朗日松弛法的电动汽车分散优化充电策略

电动汽车聚合商作为电动汽车充电服务的提供商,是电网公司和电动汽车用户之间交互的重要协调者。从电动汽车聚合商的角度出发,在考虑电动汽车用户的电量需求、充电时间以及配电变压器的可用容量等约束条件下,以电动汽车聚合商充电收益最大化为目标,构建了基于拉格朗日松弛法的分散优化模型,研究了分散优化充电策略的执行机制和流程。采用蒙特卡洛方法模拟电动汽车的充电情况,通过仿真算例,对比分析了在无序充电、集中优化充电和分散优化充电模式下的负荷曲线、经济效益和计算效率。结果表明：基于拉格朗日松弛法的分散优化充电策略可得到近似于集中优化模式下的充电收益,同时具有更高的计算效率,适合实际应用。     

基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略

针对大规模电动汽车的实时调度存在维度高和随机性强等问题,提出基于强化学习的电动汽车集群实时优化调度策略.首先,以最小化综合成本(机组发电成本和补贴成本)为目标,建立电动汽车集群参与的电网机组经济调度模型.将实时阶段下的该模型构建为一个马尔可夫决策过程,利用基于最大熵的深度强化学习算法对马尔可夫决策过程进行模型训练和求解...     

关于浙江电力现货市场若干关键问题的思考

作为有代表性的省级市场,浙江电力现货市场在建设和运行中遇到了若干挑战。首先,对浙江电力现货市场的特点进行分析;其次,对影响节点边际电价计算准确性的因素进行研究和讨论,并提出相应的改进措施;最后,结合调度运行经验,从市场设计和运行机制2个层面,对省级电力现货市场建设提出技术建议,以期推动省级电力现货市场的平稳有序发展。