在竞争激烈的电力市场中各售电主体如何优化交易策略使其收益最大？-北极星售电网

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摘要

随着市场改革逐步深入,大量社会资本涌入售电侧展开激烈竞争,未来电力市场交易必然存在多个虚拟电厂参与的格局,且各虚拟电厂内部风电等清洁能源存在不确定性,基于此,构建了多虚拟电厂非合作动态博弈日前市场优化交易模型。各主体充分考虑需求响应和电动汽车等为运行约束,采用市场模拟出清来表征其他虚拟电厂对自身决策的作用关系,并通过库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件等值表达,以收益最大化为目标制定最优竞标方案。此外,考虑虚拟电厂内部可再生能源出力不确定性以及控制对象的调节能力,将确定性竞标模型扩展为两阶段鲁棒优化模型,并通过列约束生成算法对主子问题进行交替求解,其中子问题中利用强对偶理论及Big-M法对max-min模型进行对偶并线性化处理。最后通过对整合不同分布式能源的多虚拟电厂系统进行算例分析,为虚拟电厂市场交易提供思路和参考。

关键词 : 多虚拟电厂; 电力市场交易; 博弈论; 鲁棒优化;

（来源：电网技术作者：周博, 吕林, 高红均, 刘俊勇, 陈庆攀, 谭心怡）

0 引言

随着《关于进一步深化电力体制改革的若干意见(中发[2015]9号》的发布,大量社会资本涌入电力市场展开激烈竞争[1],市场参与者分属不同的利益主体呈现多元化的趋势,各自整合不同的资源优化自身运行目标,在决策时需充分考虑各主体相互间的影响[2]。而虚拟电厂(virtual power plant,VPP)能有效整合分散的不同容量等级的分布式能源作为整体参与电力市场[3],具有更强的市场竞争力及稳定性,受到社会资本的青睐。因此研究虚拟电厂在竞争环境下的市场交易尤为必要。

目前关于虚拟电厂市场交易研究主要包括：文献[4]VPP整合储能及风电等分布式能源,构建改进多阶段随机规划模型优化VPP短期市场竞标策略。文献[5-6]以日前市场和平衡市场为背景,构建含间歇性电源、储能设施和可调度电厂的VPP购售电模型。文献[7]进一步研究了VPP同时参与多类市场下的竞标问题。上述文献对虚拟电厂市场交易奠定了重要的理论基础,但仍存在如下问题：一是未考虑虚拟电厂对市场出清结果的影响,仅作为价格接受者参与市场运行,本质上仍为VPP内部优化;二是市场环境单一,未充分考虑竞争对手决策行为对自身优化策略的影响,在多元化且竞争激烈的电力市场中无实际参考价值。在多VPP参与的市场中,各主体需综合其余竞争者的市场行为制定竞标策略,影响出清结果实现自身收益最大化,属于典型的多主体决策问题,博弈论能有效解决不同主体之间利益冲突问题[8-10]。文献[11]构建风火网3方非合作博弈模型,切实解决了各主体利益分配问题。文献[12]研究了日前调度、时前调度和实时调度相结合的多时间尺度滚动调度策略,基于需求响应和博弈论构建多VPP交互式调度模型。因此,可构建非合作博弈模型对多虚拟电厂市场交易行为进行优化。

同时,可再生能源出力的不确定性给VPP决策和安全运行带来极大的挑战,合理考虑不确定性因素的影响,制定经济可靠的交易策略,成为VPP市场交易问题研究的关键。鲁棒优化采用不确定集表征参数不确定性,克服随机规划中不确定参数概率分布难以准确获取的困难,且决策方案可以根据鲁棒系数灵活调节,实现经济可靠运行。文献[13-14]采用随机规划法处理不确定性,通过有限的场景模拟不确定参数,无法真实反映变量的实际情况,决策结果不能有效抵御潜在风险。文献[15]采用多面体不确定集表征风电、光伏的不确定性,构建清洁能源高渗透率下的鲁棒经济调度模型,提升调度方案的鲁棒性。文献[16]根据参数的调节能力,构建两阶段鲁棒优化模型,与传统鲁棒优化相比,两阶段鲁棒部分决策变量可随实际情况灵活调节,系统鲁棒性和经济性都得到极大提升。

基于上述分析,本文考虑市场参与者为价格制定者构建多主体非合作博弈模型,所有竞标主体计及其余竞争者的竞标影响分别寻求使得自身收益最大化的最优竞标策略,直至任何主体都不能从单方面改变竞标策略中获益,即达到纳什均衡。首先建立各虚拟电厂确定性优化竞标模型,并采用KKT条件及二进制扩充法将模型转化为混合整数线性规划模型。然后考虑风电等不确定性的影响,将确定性的线性模型扩展为两阶段鲁棒优化模型,并采用列约束生成算法(column and constraint generation,CCG)将模型分解为主问题和子问题,紧接着利用强对偶理论及Big-M法将子问题解耦并线性化,通过子问题与主问题交互迭代求解最优竞标策略。最后通过对整合不同分布式能源的多虚拟电厂系统进行算例分析,为虚拟电厂市场交易提供思路和参考。

1 非合作博弈框架

新一轮电力市场改革放开配售电市场,引入多方竞争,各利益主体分别整合不同分布式能源最大化运行目标,相互竞争却也相互依存。因此在深化改革的电力市场环境下,以虚拟电厂运营商个体或联盟作为博弈的参与者,决策方案必须充分考虑其他运营商的策略信息,VPP运营商i以最大化效益函数Gi为目标决策竞标策略si,从而建立多虚拟电厂非合作博弈市场交易模型：F=(S1,⋅⋅⋅,Sn;F=(S1,⋅⋅⋅,Sn;G1,⋅⋅⋅,Gn)G1,⋅⋅⋅,Gn)。模型中纳什均衡解为博弈的最优决策方案,任何主体都不能从单方面改变纳什均衡中获益。此时该博弈模型的纳什均衡最优解(s∗1,s∗2,⋅⋅⋅s∗n)(s1∗,s2∗,⋅⋅⋅sn∗)应满足Gi(s∗i,s∗−i)≥Gi(si,s∗−i) Gi(si∗,s−i∗)≥Gi(si,s−i∗) ∀i∈I ∀si∈Si∀i∈I ∀si∈Si,其中“-i”表示除虚拟电厂运营商i外的其余博弈参与者。

多虚拟电厂市场交易结构如图1所示,虚拟发电厂通过整合分散的不同容量等级的分布式能源,如可再生能源(风电、光伏)、燃气轮机、储能以及柔性负荷等,从而作为整体参与电力市场交易,合理预测内部资源信息及竞争者的报价数据,基于上述非合作博弈模型求解最优竞标策略,并上报给调度中心;调度中心在接收到各VPP运营商提交的竞标策略和负荷信息之后,在满足市场负荷需求的前提下,确定统一市场出清价及各VPP中标电量,最大化社会效益。