计及随机因素的CVPP短期交易与优化运行策略研究

发布时间：2017-10-01 15:13

  本文关键词：计及随机因素的CVPP短期交易与优化运行策略研究

  更多相关文章： 商业型虚拟发电厂 电力市场 短期交易 优化运行 随机因素

【摘要】：能源紧缺、环境污染等问题日益严峻,大力开发利用可再生能源成为能源革命的主题。电力作为最重要的二次能源形式,其生产和消费的方式正在发生根本变革。在配网侧,大量的分布式电源和需求响应资源的出现使得未来的配电网呈现出资源类型多样、负荷互动性增强、双向潮流等特征,电网的运行特性将更加复杂,需要在调度模式、管理理念等方面做出改变,以适应智能电网的发展要求。作为连接配网侧资源和电网的有效途径,虚拟发电厂技术在实现分布式能源聚合与优化的基础上,以一个特殊电厂的形式参与到电力市场交易和电网管理中,是电力系统在配网侧智能化、互动化特征的体现。本文以虚拟发电厂技术和电力市场机制为切入点,对商业型虚拟发电厂(CVPP)参与电力市场短期交易和内部优化的策略进行研究,在保证虚拟发电厂利润最优的同时,实现对配网侧资源的有效控制与管理,减小风电等分布式能源出力随机性造成的影响。首先,以电能量主市场为背景,以日前市场的竞标利润和平衡市场的奖惩的期望和最大为目标,运用多场景法处理日前市场电价和风电出力的随机性,建立CVPP参与市场交易的随机规划模型。在此基础上,考虑日前市场电价和风电出力的预测值随时间变化准确性增加的特性及可能对优化结果造成的影响,将传统的随机规划模型修改为多阶段随机规划模型。随后,考虑CVPP参与多种类型市场联合交易的情形,以其在电能量和旋转备用服务组成的联合市场中竞标利润最大为目标,采用鲁棒优化的方法处理风电出力随机性,建立CVPP联合交易的鲁棒优化模型。其中,内部的分布式能源根据各自特性的差异选择参与不同类型市场交易。算例分析的结果证明了所建模型的有效性,符合电力市场的交易规律。第一个算例表明,CVPP在市场中的交易行为受电价影响明显,且考虑随机变量确定性增加影响的多阶段随机规划模型能显著提高整体的确定性收益；而第二个算例表明,CVPP参与联合市场交易的总利润受到鲁棒系数和风电预测误差系数影响较大,运营商可根据对风险的偏好程度,选择合适交易策略。这两部分研究可为今后CVPP的参与市场交易提供参考。
【关键词】：商业型虚拟发电厂 电力市场 短期交易 优化运行 随机因素
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426.61
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-14
• 1.2.1 虚拟发电厂技术研究动态11-13
• 1.2.2 电力市场研究动态13-14
• 1.2.3 含随机变量的优化问题研究动态14
• 1.3 本文的主要工作14-15
• 第2章 虚拟发电厂资源及其特性分析15-26
• 2.1 引言15
• 2.2 虚拟发电厂设计理念15-17
• 2.2.1 虚拟发电厂的基本结构15-16
• 2.2.2 虚拟发电厂的特征和主要功能16-17
• 2.3 虚拟发电厂的分类与运行机制17-19
• 2.3.1 虚拟发电厂的分类17-18
• 2.3.2 虚拟发电厂运行机制18-19
• 2.4 虚拟发电厂典型资源特性19-24
• 2.4.1 发电侧资源特性19-22
• 2.4.2 需求侧资源特性22-23
• 2.4.3 储能资源特性23-24
• 2.5 本章小结24-26
• 第3章 CVPP电能量市场交易与优化策略研究26-39
• 3.1 引言26
• 3.2 CVPP参与市场交易问题概述26-29
• 3.2.1 电力市场交易框架26-28
• 3.2.2 多阶段随机规划模型28-29
• 3.2.3 随机因素处理方法29
• 3.3 电能量交易与优化运行模型29-33
• 3.3.1 模型假设29-30
• 3.3.2 优化模型30-33
• 3.4 算例分析33-38
• 3.4.1 算例介绍33
• 3.4.2 优化结果及分析33-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 基于鲁棒优化的CVPP联合市场交易策略研究39-52
• 4.1 引言39
• 4.2 辅助服务市场简介39-42
• 4.2.1 辅助服务分类39-40
• 4.2.2 电能量和辅助服务市场交易模式40-41
• 4.2.3 国内外辅助服务市场开展现状41-42
• 4.3 联合交易与优化运行模型42-46
• 4.3.1 未考虑风电随机性影响的交易模型42-44
• 4.3.2 基于鲁棒优化的交易模型44-46
• 4.4 算例分析46-51
• 4.4.1 算例介绍46-47
• 4.4.2 优化结果及分析47-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第5章 结论与展望52-54
• 5.1 结论52
• 5.2 展望52-54
• 参考文献54-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果59-60
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作60-61
• 致谢61

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本文编号：954150