北极星

搜索历史清空

  • 水处理
您的位置:电力电力新闻评论正文

深度|市场环境下园区售电商的最优报价及运行优化

2019-01-24 09:48来源:电网技术作者:甘宇翔 蒋传文等关键词:售电公司电力市场售电侧改革收藏点赞

投稿

我要投稿

3.3 园区最优报价的效益

下面比较园区最优报价和以边际效用报价的优化结果,说明园区最优报价带来的效益。

图6为以园区负荷边际效用报价时的优化结果。

1.jpg

图6 园区边际报价优化结果Fig. 6 Optimal result of industrial park marginal bidding

当以边际效用报价时,由于园区负荷的边际效用较高,因此报价较高,ISO始终将园区当作负荷处理并以联络线最大功率供给电力,在此情况下,园区自身的优化运行只能在接受主网供给的情况下进行,其优化结果见表1。

1.jpg

表1 园区最优报价和边际效用报价Tab. 1 Industrial park optimal and marginal bidding

从表1可知,在以边际效用报价时,园区在市场上始终作为负荷出清,因此自身的运行优化受到限制,结果表明,与最优报价时相比,园区的可控DG出力大幅减小,由5 978.02 kW·h下降为977.95 kW·h,这是由于大部分电力由主网供给,同时,可再生能源发电的消纳能力也大幅下降,最优报价的情况下,可再生能源发电能够得到完全消纳,而以边际效用报价时,24 h的弃风、弃光量达到了1 235.00 kW·h。

由于自身的优化运行受到限制,在以边际效用报价的情况下,园区的经济性也受到影响,相比最优报价时,园区的总效用由1 572.33 USD下降为1 355.24 USD。

上述分析表明,园区通过报价来实现自身与主网的互动,在园区最优报价的情况下,可以更好的实现自身的运行优化,增强可再生能源的消纳能力,并具有更好的经济性。

3.4 园区参与实时市场的作用

在本文的二阶段市场模型中,园区参与日前市场和实时平衡市场,本节比较园区参与实时市场和不参与实时市场的优化结果,说明该市场机制对园区运行的影响。园区参与实时市场的优化结果见表2。

1.png

表2 园区参与实时市场的优化结果Tab. 2 Optimal result of industrial park real time market

从表2数据可以分析,在参与实时平衡市场的情况下,园区有更大的调整裕度来出力可再生能源发电的波动性,因而将更多可再生能源发电电量在实时进行消纳,而不参与实时市场时,在日前计划时就偏向保守,将更多可再生能源发电量列入日前计划。同时,参与实时市场可以更多的消纳可再生能源发电的发电量,不参与实时市场时,可再生能源发电的消纳量由3 671.25 kW·h下降为3 666.26 kW·h。

从可控DG出力的角度分析,由于不参与实时市场,因此总的可再生能源发电利用量减少,同时需要DG更多的调整来应对出力的不确定性,因此可控DG的出力较参与实时市场更大。

参与实时市场对园区来说具有更好的经济性,因为此时园区具有更多的选择,对于出力的波动,园区可以根据需要花费的支出来决策是调用自身备用资源处理出力偏差还是通过实时市场处理偏差,数据表明,参与实时市场的园区效用为1572.33 USD,大于不参与实时市场时的1 568.02 USD。

上述分析表明,园区参与实时市场有利于更好的消纳可再生能源的发电量,并且具有更好的经济性。

4 结论

本文建立了日前市场和实时平衡市场的二阶段电力市场出清模型,并建立了园区参与此市场的双层优化模型,通过最优性条件对双层模型进行处理,将其转换成单层模型的MILP问题求解,并通过算例仿真分析了园区的最优报价策略和运行优化,主要结论如下:

1)在园区最优报价决策下,园区能够实现对市场价格的响应,优化自身运行,充分利用需求侧资源,实现削峰填谷,实现与主网的友好互动。

2)园区通过报价实现与主网的互动,在最优报价的情况下,园区能够最大限度的优化自身运行,提高经济性,并增强可再生能源消纳能力。

3)园区参与实时平衡市场有助于增强园区应对可再生能源发电波动的能力,提高可再生能源消纳能力,提升经济效益。

附录A

互补松弛条件:

附录B

参考文献

[1]江泽民.对中国能源问题的思考[J].上海交通大学学报,2008,42(3):345-359.JiangZemin.Reflections on energy issues in China[J].Journal of Shanghai Jiaotong University,2008,42(3):345-359(in Chinese).

[2]吴鸣,任学婧,周丹,等.新电改背景下产业园区供电系统容量优化配置方法[J].电力系统自动化,2017,41(1):3-18.WuMing,RenXueqian,ZhouDan,et al.Optimal allocation method for capacity of power supply system in industrial park under new electricity market reform[J].Automation of Electric Power Systems,2017,41(1):3-18(in Chinese).

[3]王刚,孙文健,李歧强,等.基于鲁棒后悔度的光储微网优化调度[J].电网技术,2017,41(1):106-111.WangGang,SunWenjian,LiQiqiang,et al.Robust regret optimal scheduling of microgrid with PV and battery[J].Power System Technology,2017,41(1):106-111(in Chinese).

[4]梁子鹏,陈皓勇,王勇超,等.含电动汽车的微网鲁棒经济调度[J].电网技术,2017,41(8):2647-2656.LiangZipeng,ChenHaoyong,WangYongchao,et al.Robust economic dispatch of microgrids containing electric vehicles[J].Power System Technology,2017,41(8):2647-2656(in Chinese).

[5]朱兰,严正,杨秀,等.计及需求侧响应的微网综合资源规划方法[J].中国电机工程学报,2014,34(16):2621-2628.ZhuLan,YanZheng,YangXiu,et al.Integrated resources planning in microgrid based on modeling demand response[J].Proceedings of the CSEE,2014,34(16):2621-2628(in Chinese).

[6]Nguyen DT,Le LB.Optimal bidding strategy for microgrids considering renewable energy and building thermal dynamics[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2014,5(4):165-180.

[7]LiuG,XuY,TomsovicK.Bidding strategy for microgrid in day-ahead market based on hybrid stochastic/robust optimization[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2016,7(1):227-237.

[8]WongS,Fuller JD.Pricing energy and reserves using stochastic optimization in an alternative electricity market[J].IEEE Transactions on Power Systems,2007,22(2):631-638.

[9]Arroyo JM,Galiana FD.Energy and reserve pricing in security and network-constrained electricity markets[J].IEEE Transactions on Power Systems,2005,20(2):634-643.

[10]邵成成,王锡凡,王秀丽,等.考虑风电的电力联营市场日前出清模型[J].电力系统自动化,2014,38(13):45-50.ShaoChengcheng,WangXifan,WangXiuli,et al.An electricity market clearing model for day-ahead pool market considering wind power[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(13):45-50(in Chinese).

[11]BouffardF,Galiana FD,Conejo AJ.Market-clearing with stochastic security-part I: formulation[J].IEEE Transactions on Power Systems,2005,20(4):1818-1826.

[12]BouffardF,Galiana FD,Conejo AJ.Market-clearing with stochastic security-part II: case studies[J].IEEE Transactions on Power System,2005,20(4):1827-1835.

[13]DaraeepourA,Kazempour SJ,Patiño-EcheverriD,et al.Strategic demand-side response to wind power integration[J].IEEE Transactions on Power Systems,2016,31(5):3495-3505.

[14]DaiT,QiaoW.Finding equilibria in the pool-based electricity market with strategic wind power producers and network constraints[J].IEEE Transactions on Power Systems,2017,32(1):389-399.

[15]Schweppe FC,Caramanis MC,Tabors RD,et al.Spot pricing of electricity[M].Springer US,1988:162-388.

[16]Wood AJ,Wollenberg BF.Power generation, operation, and control[M].J. Wiley & Sons,1996:689-742.

[17]Fortuny-AmatJ,McCarl B.A representation and economic interpretation of a two-level programming problem[J].The Journal of the Operational Research Society,1981,32(9):783-792.

甘宇翔1, 蒋传文1, 白宏坤2, 王江波2, 杨萌2

1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学 电气工程系),上海市 闵行区 200240

2.国网河南省电力公司经济技术研究院,河南省 郑州市 450000

甘宇翔(1993),男,硕士研究生,主要研究方向为可再生能源发电、电力市场,E-mail:w12379564@sjtu.edu.cn;

蒋传文(1966),男,通信作者,教授,博士生导师,主要研究方向为电力市场、主动配电网,E-mail:jiangcw@sjtu.edu.cn;

白宏坤(1971),女,博士,主要研究方向为能源电力经济、电网规划,E-mail:baihongkun @ha.sgcc.com.cn;

王江波(1985),男,硕士,主要研究方向为能源电力经济、电网规划,E-mail:wangjiangbo@ha.sgcc.com.cn;

杨萌(1988),男,硕士,主要研究方向为能源电力经济、电网规划,E-mail:angmeng7@ha.sgcc.com.cn。

原标题:市场环境下园区售电商的最优报价和运行优化
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

特别声明:北极星转载其他网站内容,出于传递更多信息而非盈利之目的,同时并不代表赞成其观点或证实其描述,内容仅供参考。版权归原作者所有,若有侵权,请联系我们删除。

凡来源注明北极星*网的内容为北极星原创,转载需获授权。

售电公司查看更多>电力市场查看更多>售电侧改革查看更多>