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IBDR提供上下备用为0.06 MW˙h和-0.14 MW˙h。
图3为考虑不确定性时VPP调度结果。对比考虑不确定性前后VPP调度优化结果,主要分析虚拟电厂出力、净负荷需求曲线和VPP运收益与风险水平等内容。表2为虚拟电厂调度运行优化结果。
就VPP发电出力来说,若考虑不确定性因素,WPP和PV发电出力降低,燃气轮机发电出力增加1.251 MW˙h。尤其在峰时段,CGT机组的出力由2.54 MW˙h增加至3.39 MW˙h。在谷时段由于负荷需求较低,CGT发电略有增加,平时段CGT机组发电基本维持不变。
就系统净负荷需求来看,不考虑不确定性时,IBDR和ESS调用程度最深,净负荷曲线峰谷比达到最小。但由于WPP和PV发电最大,VPP运行面临着较大的风险。考虑不确定性时,由于WPP和PV发电出力被限制,IBDR和ESS调用程度较浅,负荷曲线峰谷比为1.41,但VPP运行风险最小。图4为不同情景净负荷需求曲线。
就VPP运行收益和风险来看,考虑不确定性时,WPP和PV发电的减少降低了VPP运营净收益,但运营风险也相应降低,这表明决策者为规避风险损失,需承担部分运行净收益的降低,反之,为了追求超额收益,将会承担相应的风险。
4.3 敏感性分析
为分析门槛值α和置信度β对VPP运营结果的影响,本节对α和β进行敏感性分析。随着α增加,VPP运行收益逐渐降低,反之,VPP运行收益逐渐增加,这表明CVaR方法能够用以描述不确定因素导致的风险水平,α的高低反映了决策者的风险态度。图5为不同α变动率下VPP调度运行收益。
然后,分析置信度对VPP运行净收益的影响。随着β的增加,决策者风险承受能力逐渐降低,导致收益相应降低。当β≤0.85时,收益降幅不大,说明决策者能够承受一定的风险,以追求超额收益;当0.85≤β≤0.95时,收益降幅明显,表明决策者风险态度较为敏感;当β≥0.95时,收益略有降低,但幅度不大。图6为不同α和β下VPP调度净收益。
最后,分析不同α和β下VPP运行CVaR值,CVaR值直接反映VPP调度方案风险水平,当0.85≤β≤0.95时,CVaR值下降斜率较大,决策者对VPP运行风险的敏感程度较高;当β≤0.85,CVaR值下降斜率较小,决策者的风险敏感程度较弱,愿意以一定风险博取VPP运行超额收益;当β≥0.95,尽管决策者风险敏感程度较高,但VPP运行方案已基本达到最保守方案,故CVaR值下降斜率较小。图7为不同α和β下VPP运行CVaR值。
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