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图1 风-蓄联合参与现货市场运营模式Fig. 1 Wind-storage joint operation mode in spot market
1.1 风电商间的联合竞标分析
在日前市场中,若多个风电场形成一个联盟,不只可以利用多风场资源上的互补性,联合上报预测信息还可有效减少整体风电出力的不确定性,进而提升各主体在现货市场中的收益。
风电出力不确定性可以通过其预测误差来表示,不失一般性,认为预测误差服从正态分布[21]。多风电场的出力存在一定的相关性,可由历史数据统计得到的相关系数矩阵表示。由统计学知识可知,考虑风场相关性的两风电场联合出力预测标准差如下式:
式中:σx、σy分别为风电场x、y出力预测误差的标准差;ρxy为风电出力相关系数。
因为ρ≤≤1,由式(1)可知多个风电场联合出力所对应的标准差小于等于多个风场预测误差的标准差之和,这表明多风场间互补平滑效应能减少整体出力预测误差,降低联合出力的不确定性。因此,风电商联合参与市场竞争可使实时出力偏差减小,能获得更高的收益。这其中的关键问题在于考虑风电商出力的互补特性选择合理的联合竞标方式,并确定适合的收益分配方式,以保证联盟的稳定性。
1.2 风电与抽蓄电站间的联合分析
抽蓄电站与风电场联合参与现货市场,抽蓄电站的灵活调节能力能够有效减少风电实时运行时的出力偏差,进而减少不平衡结算费用,提高整体参与市场的收益。例如,当风电实时运行超发时(即该时段的实际出力大于日前市场中标功率),抽蓄电站可以将多余电能储存起来,一方面避免风电商因偏差导致的不平衡结算费用,另一方面还可以在风电商欠发时,起一个补充作用。除此之外,由于风电出力的反调峰特性,电价较高时,风电机组往往出力相对较低,抽水蓄能电站的加入在一定程度能够改善风电出力的反调峰特性,将负荷低谷所发的电能转移到负荷高峰出售,也就是说抽蓄与风电商的联合能够充分利用其双向调节能力,最大化套利收益。
基于以上分析,多风电与抽水蓄能电站联合的日前市场优化运行策略需要解决两个关键问题:一是如何充分利用各主体间的互补特性确定最优的联合竞标策略;二是如何描述风电实时出力不确定性在实时平衡市场面临的平衡风险对联盟运行收益的影响。为此本文采取Look ahead的思想设计两阶段的随机优化模型,如图2所示。第一阶段针对日前市场考虑次日多风电预测出力及其相关性,确定日前联合优化竞标策略。针对风电实时出力不确定性,采用多场景描述,并且依据风电及电价实时的可能情况确定抽水蓄能电站的最优运行模式,以最小化不平衡成本,这是第二阶段的问题,并且将其嵌入日前优化模型中。这个两阶段模型旨在日前制定联盟优化竞标策略时,充分展望实时运行时可能出现的不确定性风险,并且同时给出风储优化运行策略。
图2 二阶段随机优化模型Fig. 2 Two-stage stochastic optimization model
2 多风电及抽水蓄能两阶段联合优化模型
为了便于对所提模型理解的准确性,先给出模型相关的考虑及假设:
1)风电实时出力的不确定性在日前预测数据的基础上通过一系列场景进行表征[21]。
2)考虑到我国电力现货市场尚在启动阶段,各主体的市场意识尚不成熟。平衡市场中的结算方法采用二价法。二价法指的是对正负不平衡电量均采用惩罚性价格结算[22],二价法对市场主体激励性更强,且不存在套利空间,有利于现货市场初期各主体市场意识的培养[23]。这一不平衡定价模式与我国之前大部分省份针对中长期电量交易偏差所采用双向惩罚机制一致,有利于我国由中长期电量市场向现货市场平稳过渡。
3)当前风电在系统中占比仍然较低,本文认为风电商在现货市场中作为价格接受者,即认为风电出力对日前及平衡市场价格不产生影响。同时考虑到平衡市场价格波动性较大且难以预测,不平衡结算电价的不确定性通过服从正态分布的随机变量生成对应的价格场景来表征,并且同时满足如下条件:
式中:φdown、φup为正负不平衡电量对应的惩罚系数;λD t、λdownωt、λupωt分别为日前市场出清电价以及平衡市场中正负不平衡电量的结算价格。
4)风电商及抽水蓄能机组提交的竞价中包含各时段的出力值及对应价格,为避免弃风,保证联盟所提交申报曲线中标,各时段报价均为0。
5)针对风电出力及市场电价不确定性导致的风险,考虑风电商的风险偏好,用风险偏好系数β衡量风电商在市场中的总收益与考虑不平衡结算后收益变动风险价值之间的关系,风电商单独参与市场与联盟参与市场对应的风险偏好系数应相同。
6)所提的联合优化模型旨在考虑日前和实时平衡市场间的耦合关系,利用多风电场和抽蓄机组的互补特性最大化联盟收益。考虑到目前风电商、抽蓄电站在整体市场中占比相对较小,因此在文中假定为价格接受者,即他们联合竞标行为不会对市场出清电价产生影响,这样为了模型的简练,忽略了网络约束。
基于以上假设,建立考虑条件价值风险的两阶段多风电场与抽水蓄能电站联合竞标随机优化 模型。
2.1 目标函数
目标函数包含3部分:
式中:第一部分为联盟在日前市场中的收益RDA;第二部分为考虑实时出力波动在平衡市场中的预期收益RB,包括不平衡结算收益并需要扣减对应抽水蓄能机组运行模式的启停成本;第三部分为条件风险价值CVaR和风险偏好系数β的乘积。式中用XCVaR表示CVaR;风险偏好系数β表示联盟对风险的偏好程度。当β>0时,联盟为风险厌恶者,对应收益稳定性至上的态度,此时联盟采用较为保守的竞标策略,尽可能利用抽水蓄能机组使实时出力偏差最小;β=0时,联盟为风险中立者,即仅以预期收益最大为目标,此时联盟最大化利用抽水蓄能调节能力在现货市场采用较为激进的竞标策略。考虑到在目标函数中考虑CVaR本身即为一种风险规避的竞标策略,因而本文未考虑β<0的情况。
其中日前市场中的收益RDA如下式所示:
式中:λDt为日前市场t时刻的出清电价;PDpst、PDwpct分别表示t时刻抽蓄电站以及多个风电场在日前市场的申报功率。
平衡市场预期收益RB如下:
(7)
式中:前两项对应联盟不平衡结算收益;πω为包含风电出力及价格的场景ω概率;Pdownωt、Pupωt为场景ω下的正负不平衡功率;后两项对应抽蓄机组的启停成本;nsuωt、nsdωt分别为t时刻场景ω下抽蓄电站启停的机组数目;csu、csd为单个抽蓄机组启停成本。
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