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3.2 风险规避优化模型
为考虑不确定性因素给VPP运行带来的风险,应用CVaR理论描述VPP调度运行风险。若虚拟VPP运行净收益优化目标为ΔR(G,g)ΔR(G,g),GT=GT=[gVPP,t(1),[gVPP,t(1),gVPP,t(2),⋯,gVPP,t(T)]gVPP,t(2),⋯,gVPP,t(T)]为决策向量,yT=yT=[gWPP,t,[gWPP,t,gPV,t,Lt]gPV,t,Lt]为多元随机向量,则ΔR(G,g)ΔR(G,g)可以为
为分析负荷不确定性对VPP运行的影响,引入随机机会约束规划中置信度概念,转换式(17)(18)和式(29)(30)：
式中β1β2β3β1β2β3为负荷供需平衡约束条件、上旋转备用约束和下旋转备用约束的置信度。通过转换公式(39)—(42),可对负荷不确定性因素进行处理。
4 算例分析
4.1 基础数据
为对所提模型进行实例分析,以改进IEEE 30节点系统作为仿真系统。节点30处接入2×1 MW风电机组和1×0.5 MW储能系统,节点29处接入5× 0.2MW光伏发电机组和1×1 MW燃气轮机。ESSs充电和放电功率不超过0.04 MW、0.05 MW。燃气轮机主要选择G3406LE型燃气轮机,额定输出功率为1.025 MW,启停时间为0.1 h和0.2 h,启停成本约为95元/(MW˙h),参照文献[2]将发电成本函数线性化为两部分,两部分斜率系数分别为105元/MW和355元/MW。风电机组切入、额定和切出风速为2.8m/s、12.5 m/s和22.8 m/s,形状参数φ=2φ=2和尺度参数ϑ=2v¯/ π √ϑ=2v¯/ π [2]。光伏分布函数的形状参数ξξ和ψψ分别为0.3和8.54[3]。选择某海岛典型负荷日负荷需求数据拟合负荷需求函数[9],结合风速和光伏辐射强度分布函数,借助文献[10]所提场景模拟方法,得到10组典型模拟场景,选择发生概率最大的场景作为模拟场景,具体见表1所示。
参照文献[6]划分为峰、谷、平时段,PBDR前用电价格为0.55元/(kW˙h),PBDR后峰时段和谷时段用电价格分别上调25%和下调40%,平时段用电价格基本维持不变,电力价格弹性矩阵参照文献[7]设定。设定IBDR提供备用价格分别为0.2元/(kW˙h)和0.6元/(kW˙h),参与市场调度价格为0.5元/(kW˙h)。储能系统充电价格和放电价格享受峰谷分时电价,PBDR提供负荷变动量不超过±0.04MW,IBDR提供出力不超过±0.03 MW。
4.2 算例结果
以VPP常规调度优化结果作为门槛值α,即9550.19元,对比不同时段VPP运行结果。峰时段负荷需求主要由WPP和PV发电满足,CGT、ESS和IBDR主要为风电和光伏发电提供备用服务,储能系统发电,IBDR提供下旋转备用。在其他时段,负荷需求主要由CGT和WPP发电满足,ESS和IBDR在部分时刻提供上旋转备用,提升风电并网空间。CGT、WPP和PV出力分别为8.125 MW˙h、9.13 MW˙h和3.36 MW˙h。图2为VPP常规调度优化结果。
为便于分析和讨论,本文设定置信度向量β=0.95,得到考虑不确定性时VPP调度优化结果。若考虑不确定性,为规避VPP运行风险,决策者会减少风电和光伏发电出力,增加CGT机组发电出力。CGT机组发电增加1.251 MW˙h,弃风和弃光电量为1.10 MW˙h和0.35 MW˙h。由于WPP和PV发电出力降低,IBDR和ESS提供备用也相应降低,
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