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图 1智能体与电力市场出清模型交互流程
Fig.1Flowchart of the agent interacting with the electricity market clearing model
2 电力现货市场建模
2.1 安全约束机组组合模型
安全约束机组组合模型以系统发电成本最小为目标,即
3 火电机组智能体模型
3.1 火电机组行为建模
4 算例分析
本文使用Python语言构建上述模型,采用Cplex求解器求解市场出清模型,采用Pytorch库搭建DDPG强化学习算法。
市场出清规则中,基于发电侧报量报价、系统负荷预测以及运行日电网运行边界条件,每小时为一个出清时段,对运行日的24个时段统一出清。市场出清模型中供给曲线由发电侧申报形成。火电机组申报三段非递减阶梯式价格以及对应发电量区间,在仿真模型中作为输入数据,其策略空间为该分段函数的1.0~1.5倍;风电、光伏报价设置为最低100元/(MW·h);市场出清价格上限为1500元/(MW·h)。
4.1 场景设计
本文基于HRP-38节点系统自带数据,该系统包括38个节点、164条输电线路、44台火电机组、52台光伏机组和34台风电机组,其电源形态具备“高比例”可再生能源的特征,拓扑结构、机组装机及相关参数见文献[31]。
1)场景设置。
算例整体场景设置如表1所示。
场景0作为基础情景,根据全年8760 h数据,将系统新能源渗透率划分为40%~45%、55%~60%、65%~70%以及80%以上共4类场景,各场景分别拓展到1500天数据进行训练。用电负荷及风电、光伏出力均采用原始模拟数据作为预测值且根据目前实际水平设置预测误差。
场景1在基础情景上,考虑源侧不确定性下降。
场景2在场景0的基础上,每节点配置2 h独立储能,储能容量按照该节点15%风电机组容量、10%光伏发电机组容量计算加总。设置储能固定参数如下:模拟时间内起始和结束时段SOC均为30%,充、放电效率为92%,申报充电价格为150元/(MW·h),放电价格为300元/(MW·h)。
2)智能体机组选择。
本文根据节点本身机组配置、周边区域各能源机组配置、输电线路容量配置等因素,选取了如表2所示4个典型节点进行分析。接入这4个节点的共计11台火电机组将作为智能体进行战略投标,表3展示了其运行参数。系统中的其余火电机组按照数据默认参数设置,投标按照边际成本曲线。
4.2 场景分析
考虑仿真结果的可信度,以下结果分析选用了从电力市场业务角度和模型计算角度均合理有效的实验结果共30次的均值。
4.2.1 场景0分析
以24 h节点负荷及节点电价作为状态信息进行训练,得到场景0中各智能体奖励曲线如图3所示。其中,场景0.3和0.4结果类似,故略去场景0.3对应图。收敛结果如表4所示,表中最佳报价为边际成本价倍数。各机组利润如表5所示,强化学习前后的结果分别对应标记为1、2。
图 3机组奖励曲线
Fig.3Units reward curve
注:表内数值为边际成本报价的倍数。
1)节点6。
节点6接入了6台火电和1台风机。根据仿真结果,随着新能源渗透率升高,节点6净流入电量增多,火电发电空间下降,6台火电不仅彼此之间凭借成本优势竞争,还与周围节点机组竞争。节点6强化学习前后出清电价的对比以及节点6接入的火电机组的出力结果对比如图4所示。图5为强化学习后输电线路潮流,纵轴正向电量表示流出。其中,场景0.3和0.4结果类似,故场景0.3对应图未列出。
图 4 节点6场景0优化结果
Fig.4 Optimization results of scenario 0 of bus 6
图 5 节点6输电线路潮流
Fig.5 Bus 6 transmission line power flow
场景0.1中,节点6在中午时段有电量净流入,其余时段电量净流出。18:00之后6台火电机组均开机,报价低的机组最多增发电量到第2段发电区间。中午时段新能源未完全消纳,火电机组挤占了新能源发电空间,有调峰缺口。强化学习后第一段报价较低的4台火电机组提高报价且到最高倍数,导致晚高峰时期节点电价有显著提高。上述现象说明当新能源发电量低时,系统对火电机组需求较大,按照满足晚高峰负荷的条件安排火电机组的最小开停机时间,火电作为晚高峰边际机组拥有提高报价的动机和提高报价后仍被调度的条件。
场景0.2中,节点6在大部分时段为电量净流入。强化学习后火电27、29提高报价的同时减少发电量,利润提升。例如火电27在中午节点电价低时段不发电减少亏损,晚高峰作为边际机组抬高节点电价增大收益。
场景0.4中,节点6全时段电量净流入,节点电价100元/(MW·h)的时段继续扩大。火电26和火电39为满足节点6剩余负荷而维持最小技术出力,但该机组与其他节点的机组相比竞争空间小,强化学习后策略为保持最低成本报价。
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