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摘要
在碳约束下,市场中的多零售商竞争售电和多用户购电给电力零售商制定售电价格提高自身利润带来了挑战。为解决零售商售电价格制定的问题,提出了在碳约束条件下多电力零售商竞争售电和多用户购电的双重博弈价格决策优化模型。首先,建立各市场参与者的决策模型。其次,建立并描述电力零售商的双重博弈架构,其中,各电力零售商间构成非合作博弈,各零售商与各用户间构成主从博弈。然后,采用循环迭代嵌套IPOPT求解器的方法求解零售商的双重博弈问题。最后,通过仿真算例对所提模型进行验证分析。仿真结果表明,通过所提模型寻优合理的售电价格可以实现各零售商自身售电利润的最大化,同时用户也能通过博弈模型得到最优的购电策略,以提升用电综合满意度。
(来源:中国电力 作者:李方姝, 余昆, 陈星莺, 等)
01
研究场景介绍及模型假设
本文所设置的场景中包含N个电力零售商(包括Ng个火电零售商和Nf个绿电零售商)和M个用户。场景中各参与者的关系如图1所示。火电零售商从电力批发市场购买电力并出售给用户。绿电零售商与可再生能源发电厂签订协议并购买绿电,然后出售给用户。用户通过向电力零售商购电来满足自身的用电需求。在碳约束的背景下,用户购买电力的来源包括火电和绿电,当用户因使用火电产生的碳排放超过碳约束时,需要从碳市场购买碳排放权来抵消超出的碳排放,否则就要支付罚款。此外,为了提升自身用电综合满意度,用户在制定购电策略时还会根据电力零售商的售电价格灵活调整自身的用电需求,即通过调整负荷进行需求响应。
图1研究场景及各参与者间的关系
Fig.1Research scenarios and relationship between participants
为了保证本文研究的可靠性,做出以下假设。1)为方便计算,规定用户使用火电产生的碳排放核算方法为:使用1 MW·h的火电会产生1 t二氧化碳排放。2)假设用户不具备自发电设备,也不能通过现货市场或其他发电厂购电,只能通过电力零售商购买电力。3)假设用户通过火电零售商和绿电零售商购买的电力除了电力来源不同外,其他并无差别。
4)为激励用户参与需求响应,每个电力零售商向每个用户售电的价格不同,每个电力零售商分峰、平、谷3个时段制定向各用户的售电价格。
02
售电价格决策双重博弈模型
2.1 电力零售商和用户的决策模型
2.1.1 电力零售商售电价格决策模型
火电(绿电)零售商的售电收益是通过向各用户出售火电(绿电)获得的。火电零售商的售电成本是通过从电力批发市场购火电构成。绿电零售商的售电成本是通过与可再生能源发电厂签订协议向该发电厂购买绿电构成。火电(绿电)零售商的售电利润为售电收益与售电成本的差值,可表示为
式中:
分别为火电零售商i(i=1,2,⋯,mg)、绿电零售商j(j=1,2,⋯,mf)的售电利润,元;pg,i,m,t为t时刻火电零售商i向用户m售火电的电价,元/(MW·h);qg,i,m,t为t时刻用户m向火电零售商i购买火电的电量,MW·h;pg为火电零售商从批发市场购买火电的电价,元/(MW·h);pf,j,m,t为t时刻绿电零售商j向用户m售绿电的电价,元/(MW·h);qf,j,m,t为t时刻用户m向绿电零售商j购买绿电的电量,MW;pf为绿电零售商从可再生能源发电厂购买绿电的电价,元/(MW·h);T为零售商与用户间的交易周期。各电力零售商的目标是最大化其售电利润,则火电零售商的目标为,绿电零售商的目标为。
对电力零售商售电模型的约束主要体现在对电力零售商售电价格的约束上。各时段火电零售商、绿电零售商的售电价格为
式中:分别为谷、平、峰时段火电零售商的售电价格,元/(MW·h);
分别为谷、平、峰时段绿电零售商的售电价格,元/(MW·h);TⅠ、TⅡ、TⅢ分别对应谷、平、峰时段。各电力零售商在不同时段的售电价格约束为
式(5)和(6)表示各电力零售商在谷时段的售电价格低于平时段,平时段的售电价格低于峰时段。
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