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        風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)投標(biāo)決策研究

        2021-10-20 06:33:18孫心玥
        關(guān)鍵詞:存儲(chǔ)系統(tǒng)電價(jià)電量

        孫心玥,劉 健,歐 盟

        (南京理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南京 210094)

        近年來(lái),新能源的發(fā)展已是大勢(shì)所趨,可再生能源如水能、風(fēng)能、太陽(yáng)能等正在成為許多國(guó)家發(fā)電的重要組成部分[1].基于風(fēng)電的良好環(huán)境效益以及逐步降低的成本,文獻(xiàn)[2]分析了中國(guó)風(fēng)能資源現(xiàn)狀的分析,指出風(fēng)電必將成為中國(guó)新能源發(fā)電的領(lǐng)跑者.隨著中國(guó)可再生能源的快速發(fā)展,針對(duì)新能源發(fā)電的補(bǔ)貼政策也在不斷完善[3],將進(jìn)一步促進(jìn)中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展.考慮到電力市場(chǎng)特殊的運(yùn)作機(jī)制,即主要采用提前投標(biāo)機(jī)制:將電力視作期貨[4],在企業(yè)之間進(jìn)行交易,各電力企業(yè)與市場(chǎng)之間按照投標(biāo)、競(jìng)標(biāo)、實(shí)時(shí)操作的順序來(lái)進(jìn)行電力交易[5].電力作為商品,與普通商品的不同之處在于:電力作為社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的保障,其供給和需求必須保證實(shí)時(shí)匹配[6],這也為電力企業(yè)的經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了難度.由于風(fēng)力發(fā)電極大依賴自然環(huán)境,其發(fā)電量存在極大的不穩(wěn)定性,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電未來(lái)供給的電量十分困難.因此當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商參與日前電力市場(chǎng)投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)時(shí),如何處理其日前投標(biāo)量與當(dāng)日實(shí)際發(fā)電量的偏差顯得尤為重要.而在電力市場(chǎng),管理者為維持市場(chǎng)穩(wěn)定,將采取懲罰機(jī)制:當(dāng)實(shí)際發(fā)電量與投標(biāo)量出現(xiàn)偏差時(shí),市場(chǎng)管理者將對(duì)其進(jìn)行懲罰[7].由于風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)性,運(yùn)營(yíng)商在參與市場(chǎng)投標(biāo)時(shí)可能會(huì)面臨懲罰風(fēng)險(xiǎn),影響其收益,如:作為供應(yīng)方,若其實(shí)際發(fā)電量未達(dá)到投標(biāo)量,出現(xiàn)電力短缺,則需要從市場(chǎng)上以高于當(dāng)前電價(jià)的價(jià)格額外購(gòu)買電力彌補(bǔ),這部分購(gòu)買支出即為懲罰金;若供應(yīng)方向市場(chǎng)提供了超過(guò)投標(biāo)量的電能,出現(xiàn)電力盈余,也需要支付一定的費(fèi)用消耗多余的電能[8].在電力市場(chǎng)中,對(duì)每個(gè)參與競(jìng)標(biāo)的電力供應(yīng)商而言,理想策略是最大化自身利潤(rùn)[9],因此基于風(fēng)力發(fā)電的不可預(yù)測(cè)性,設(shè)置科學(xué)合理的投標(biāo)決策以及投標(biāo)量十分重要.

        針對(duì)風(fēng)力發(fā)電的不可預(yù)測(cè)性和不確定性,為滿足電力市場(chǎng)供需實(shí)時(shí)匹配的要求,有效的策略是與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)相結(jié)合[10].電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的作用其一是平滑電力供給波動(dòng)[11],在電量不足以滿足市場(chǎng)需求時(shí),通過(guò)存儲(chǔ)系統(tǒng)放電來(lái)滿足剩余需求,而在電量超過(guò)市場(chǎng)需求時(shí),將多余電量存入系統(tǒng)備用.電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的作用其二是延后電力的售出,電力運(yùn)營(yíng)商會(huì)對(duì)未來(lái)電價(jià)進(jìn)行預(yù)估,準(zhǔn)確的短期電價(jià)預(yù)測(cè)對(duì)于供應(yīng)商競(jìng)價(jià)策略的制定至關(guān)重要[12].當(dāng)預(yù)測(cè)未來(lái)電價(jià)更高的情況下,當(dāng)前階段不出售電力亦或從市場(chǎng)買入額外電量存入系統(tǒng)中,在未來(lái)高價(jià)時(shí)再賣出,從而獲得更高的利潤(rùn)[13].總之,電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的使用,有助于提高電能的利用率,減少懲罰金的支出,增加收益.文中通過(guò)報(bào)童模型對(duì)風(fēng)電發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化投標(biāo)機(jī)制問(wèn)題進(jìn)行研究.

        現(xiàn)有的電力存儲(chǔ)系統(tǒng)主要有抽水蓄能系統(tǒng)以及電池存儲(chǔ)系統(tǒng),現(xiàn)有的研究主要集中在利用不同方法對(duì)當(dāng)前組合發(fā)電進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化從而實(shí)現(xiàn)收益最大.對(duì)于抽水蓄能系統(tǒng),為將日常運(yùn)營(yíng)成本降至最低,文獻(xiàn)[14]研究如何結(jié)合使用風(fēng)力發(fā)電機(jī)和抽水蓄能來(lái)滿足市場(chǎng)電力需求,抽水蓄能系統(tǒng)的原則在于當(dāng)市場(chǎng)電力需求低、電價(jià)低時(shí)從市場(chǎng)買電進(jìn)行抽水,在電力需求高、電價(jià)高時(shí)放水發(fā)電售出獲得利潤(rùn)[15].對(duì)于電池存儲(chǔ)系統(tǒng),文獻(xiàn)[16]采用順序隨機(jī)決策過(guò)程,制定了聯(lián)合電池存儲(chǔ)的風(fēng)電場(chǎng)控制方案.針對(duì)電池儲(chǔ)能的動(dòng)態(tài)能量特性,文獻(xiàn)[17]以鋰電池儲(chǔ)能為例,提出了一種基于能量分配的鋰電池儲(chǔ)能電力市場(chǎng)投標(biāo)策略.為實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙重目標(biāo)的優(yōu)化運(yùn)行,文獻(xiàn)[18]提出一種經(jīng)濟(jì)與環(huán)保協(xié)調(diào)控制下的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型.

        關(guān)于電力投標(biāo),多數(shù)研究集中在發(fā)電廠商的競(jìng)價(jià)策略上,包括不完全信息下利用貝葉斯博弈模型研究發(fā)電商的競(jìng)價(jià)策略[19];利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)其他電力供應(yīng)商的投標(biāo)行為,并在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)后,給出電力供應(yīng)商在利潤(rùn)最大化下的競(jìng)標(biāo)電價(jià)[20];采用兩階段優(yōu)化法,考慮風(fēng)電出力和電力現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的不確定性,解決風(fēng)儲(chǔ)電站參與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)與運(yùn)行計(jì)劃問(wèn)題[21]等.不同于競(jìng)價(jià)策略的研究,文中針對(duì)電力投標(biāo)主要通過(guò)報(bào)童模型研究投標(biāo)決策及其投標(biāo)量的問(wèn)題.

        傳統(tǒng)的報(bào)童問(wèn)題主要是面對(duì)市場(chǎng)中需求的不確定性,如何對(duì)產(chǎn)品的訂購(gòu)和庫(kù)存做最優(yōu)決策,如:利用貝葉斯預(yù)測(cè)更新的報(bào)童模型給出企業(yè)最優(yōu)庫(kù)存策略[22];在供應(yīng)商回收零售商賣剩的產(chǎn)品并在此后再次出售的背景下,利用報(bào)童模型研究最優(yōu)訂購(gòu)量[23]等.文中基于風(fēng)力發(fā)電供方的不確定性和不可預(yù)測(cè)性,而需求方確定的情形,利用報(bào)童模型對(duì)風(fēng)力發(fā)電商的最優(yōu)提前投標(biāo)決策以及投標(biāo)量進(jìn)行研究.與傳統(tǒng)經(jīng)典報(bào)童模型的不同之處在于,文中主要考慮供方的不確定性[24].

        針對(duì)具有特殊性的電力商品,在考慮需求方確定而供給方不確定性的情形下,文中首先通過(guò)報(bào)童模型,以風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化進(jìn)行投標(biāo)決策為背景,基于賣出和買入電力的不同投標(biāo),將運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)決策具體分為3種情況,分別建立利潤(rùn)模型并進(jìn)行優(yōu)化求解,從而得到最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量;接著分別對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行性質(zhì)分析,得到不同情形下最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量與市場(chǎng)的懲罰機(jī)制,電力的傳輸效率,儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電效率以及政府的補(bǔ)貼額之間的關(guān)系;最后,基于分析結(jié)果對(duì)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商提出管理啟示.

        1 情形分類及符號(hào)說(shuō)明

        對(duì)電力市場(chǎng)而言,為了簡(jiǎn)化求解過(guò)程,假設(shè)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商僅考慮兩個(gè)時(shí)間段的優(yōu)化,并假設(shè)其投標(biāo)時(shí)對(duì)某個(gè)時(shí)刻電的售價(jià)預(yù)測(cè)為p,同時(shí)預(yù)測(cè)該時(shí)刻結(jié)束后電的價(jià)值為γ,線路傳輸效率為η.假設(shè)電力存儲(chǔ)系統(tǒng),其充電效率為α,放電效率為β,在發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化的背景下,為實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化,基于未來(lái)電價(jià)的情形,對(duì)投標(biāo)決策進(jìn)行分類:

        (1) 當(dāng)γαβ≤p,即運(yùn)營(yíng)商將當(dāng)期產(chǎn)生的電力進(jìn)行出售所獲得的利潤(rùn)大于存入系統(tǒng)留于后期售賣所獲得的利潤(rùn)時(shí),其投標(biāo)決策為向市場(chǎng)出售電力,即賣電.同時(shí),考慮到電力市場(chǎng)中的懲罰金,當(dāng)實(shí)際發(fā)電量不足以滿足投標(biāo)量從而造成偏差時(shí),假設(shè)其電力短缺的懲罰系數(shù)為k(k>1),即需要按高于市場(chǎng)電價(jià)的價(jià)格對(duì)缺少的電量進(jìn)行額外購(gòu)買以達(dá)到真實(shí)投標(biāo)電量;當(dāng)投標(biāo)量小于實(shí)際發(fā)電量且多余電量已無(wú)法被電力存儲(chǔ)系統(tǒng)容納,造成電力浪費(fèi)時(shí),其電力盈余的懲罰系數(shù)為l(不失一般性,0

        在當(dāng)天投標(biāo)時(shí),根據(jù)比較預(yù)測(cè)時(shí)刻的電價(jià)與后某個(gè)時(shí)刻的電價(jià)之間的大小關(guān)系,存在3種不同情形.在風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化背景下,將XJ1作為運(yùn)營(yíng)商提前優(yōu)化時(shí)刻的聯(lián)合投標(biāo)額,i=1,2,3,即根據(jù)3種不同情形所對(duì)應(yīng)的聯(lián)合投標(biāo)額,其中:XJ1>0表示賣電,XJ1<0則表示買電.相應(yīng)地,假設(shè)運(yùn)營(yíng)商的發(fā)電成本為c,實(shí)際發(fā)電量為y,風(fēng)力發(fā)電的概率密度函數(shù)為f(y),遵循Kim和Powell以及Densing的假設(shè)及數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)論:假設(shè)風(fēng)力發(fā)電廠的風(fēng)力輸出為均勻分布[1, 25-26],即y服從均勻分布:

        (1)

        式中:Gmax為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)電量上限(由機(jī)組的物理?xiàng)l件約束),0為下限.

        對(duì)于風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商,需考慮其在運(yùn)作過(guò)程中的自身屬性,假設(shè)初始狀態(tài)時(shí)電力存儲(chǔ)系統(tǒng)現(xiàn)有的電量E,當(dāng)前系統(tǒng)內(nèi)所存儲(chǔ)電能的單位成本m,電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的容量上限為Cmax.基于當(dāng)前國(guó)家對(duì)新能源發(fā)電的補(bǔ)貼政策,文中假設(shè)運(yùn)營(yíng)商在賣電情形下,對(duì)其出售到市場(chǎng)上的實(shí)際電量進(jìn)行補(bǔ)貼[27],即運(yùn)營(yíng)商通過(guò)賣電可獲得單位補(bǔ)貼成本s,但若運(yùn)營(yíng)商選擇買電,進(jìn)行存儲(chǔ)作為后期再賣電獲取利潤(rùn)的情形,不設(shè)置補(bǔ)貼.

        2 聯(lián)合投標(biāo)賣電時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

        2.1 模型構(gòu)建

        當(dāng)γαβ≤p,即風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商選擇將當(dāng)期電力存入系統(tǒng)留于后期售賣所獲得的利潤(rùn)小于當(dāng)期售出所獲得的利潤(rùn)時(shí),運(yùn)營(yíng)商將直接向市場(chǎng)投標(biāo)計(jì)劃售出電量,當(dāng)期所產(chǎn)生及所存儲(chǔ)的電量當(dāng)期賣出.

        kp(XJ1-Eβη-yη)+s(yη+

        Eβη)]f(y)dy

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        因此,運(yùn)營(yíng)商的總期望利潤(rùn)函數(shù)為:

        E1(∏)=∏1+∏2+∏3+∏4=

        (6)

        2.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

        運(yùn)營(yíng)商的目標(biāo)是期望利潤(rùn)最大化,對(duì)式(6)進(jìn)行優(yōu)化求解(即求一階偏導(dǎo)),可得:

        (7)

        此時(shí)式(6)二階偏導(dǎo)為:

        (8)

        (9)

        則最優(yōu)投標(biāo)量為:

        (10)

        結(jié)果表明,在利潤(rùn)最大化的目標(biāo)下,最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量與電力的線路傳輸效率,懲罰系數(shù),政府單位補(bǔ)貼額以及電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的屬性都有關(guān).因此,對(duì)式(10)中各個(gè)參數(shù)進(jìn)行性質(zhì)分析,可得:

        (11)

        通過(guò)式(11)可得下面的性質(zhì).

        性質(zhì)1:最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞減.當(dāng)k增大時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)槎倘倍Ц陡鄳土P金,所以會(huì)減小投標(biāo),來(lái)保證按照市場(chǎng)要求的投標(biāo)量提供電量,減小違約概率,維持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定;當(dāng)k減小時(shí),投標(biāo)量會(huì)增大,運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)槎倘倍Ц遁^少懲罰金,所以會(huì)增大投標(biāo),盡量多地爭(zhēng)取市場(chǎng)份額,以期通過(guò)出售更多的電力獲取更大的收益.

        最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l單調(diào)遞增.當(dāng)l增大時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)為實(shí)際發(fā)出的盈余電力支付更多懲罰金,因此會(huì)增大投標(biāo)量,來(lái)減小第二天可能出現(xiàn)的電力盈余;當(dāng)l減小時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)保守估計(jì)自己第二天的實(shí)時(shí)發(fā)電量從而提供較小的投標(biāo)量,盡量保證能按額交付.

        最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨線路傳輸效率η單調(diào)遞增.當(dāng)η增大時(shí),線路傳輸效率提高,運(yùn)營(yíng)商同樣的發(fā)電量可以售出更多電力到市場(chǎng)中,反之當(dāng)η減小時(shí),在相同的發(fā)電量預(yù)測(cè)下,運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)會(huì)減少.與此同時(shí),最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*與政府提供的單位補(bǔ)貼s呈正相關(guān).當(dāng)s增大時(shí),補(bǔ)貼量提高,運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)也會(huì)增加;反之當(dāng)s減小時(shí),運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)也會(huì)減少.

        因此,運(yùn)營(yíng)商需要根據(jù)以上參數(shù)對(duì)利潤(rùn)的影響,從而對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整.

        3 買電情況下無(wú)額外買電需求時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

        3.1 模型建立

        mE+pXJ2]f(y)dy

        (12)

        (13)

        (14)

        因此,運(yùn)營(yíng)商的總利潤(rùn)函數(shù)為:

        E2(∏)=∏1+∏2+∏3=

        (15)

        3.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

        對(duì)式(15)進(jìn)行優(yōu)化分析,可得其最優(yōu)解為:

        (16)

        在運(yùn)營(yíng)商選擇從電力市場(chǎng)選擇購(gòu)買電力進(jìn)行存儲(chǔ)用于未來(lái)出售時(shí),聯(lián)合系統(tǒng)的最優(yōu)買電投標(biāo)量同樣與電力的線路傳輸效率、電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的充電效率以及兩個(gè)懲罰系數(shù)都有關(guān).對(duì)式(16)進(jìn)行分析可得:

        (17)

        從而可得下面的性質(zhì).

        性質(zhì)2:與性質(zhì)1的不同之處在于,最優(yōu)投標(biāo)量XJ2*隨電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞增.當(dāng)k增大時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)闆](méi)有按額完成購(gòu)買訂單而支付更多的懲罰金,由于此時(shí)運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)決策是買電,即XJ2*<0,最優(yōu)投標(biāo)購(gòu)買量XJ2*增大即運(yùn)營(yíng)商將減小投標(biāo)購(gòu)買量.相反,當(dāng)k減小時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)增大買電的投標(biāo)購(gòu),以確定能充滿電力存儲(chǔ)系統(tǒng).與性質(zhì)1的相似之處在于,最優(yōu)投標(biāo)量XJ2*隨線路傳輸效率η單調(diào)增.當(dāng)η增大時(shí),傳輸效率提高,運(yùn)營(yíng)商預(yù)估購(gòu)入存儲(chǔ)同樣多的電量時(shí),所需要購(gòu)買的電量減少,即XJ2*增大;反之同理.

        4 買電情況下有額外買電需求時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

        4.1 模型建立

        (18)

        其余兩種情況的收益函數(shù)與式(12,13)類似,可得聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的總利潤(rùn)函數(shù)為:

        E3(∏)=∏1+∏2+∏3=

        (19)

        4.2 模型求解與性質(zhì)分析

        對(duì)式(19)進(jìn)行優(yōu)化求解,可得風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)解:

        (20)

        類似的,在利潤(rùn)收益最大化的目標(biāo)下,聯(lián)合系統(tǒng)的最優(yōu)買電投標(biāo)量與電力的線路傳輸效率、電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的充電效率以及兩個(gè)懲罰系數(shù)都有關(guān).同樣地,對(duì)式(20)進(jìn)行分析,可得:

        (21)

        從而可得下面的性質(zhì).

        性質(zhì)3:與性質(zhì)2類似之處在于最優(yōu)投標(biāo)量XJ3*隨懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞增,隨線路傳輸效率η單調(diào)增,與性質(zhì)2的不同之處在于,最優(yōu)投標(biāo)量XJ3*與電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l也有關(guān).該性質(zhì)與性質(zhì)1的不同之處在于XJ3*隨懲罰價(jià)格系數(shù)l單調(diào)減.當(dāng)l增大時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)轭~外向市場(chǎng)購(gòu)買電力支付更多懲罰金,由于投標(biāo)決策未買電,即XJ3*<0,所以XJ3*減小即表示運(yùn)營(yíng)商會(huì)增大投標(biāo)購(gòu)

        買量,來(lái)盡量減小需要額外購(gòu)買電力的概率;而當(dāng)l減小時(shí),運(yùn)營(yíng)商會(huì)減小投標(biāo)購(gòu)電量.

        5 隨機(jī)情形下的模型構(gòu)建及求解分析

        5.1 模型建立

        對(duì)上述3種情形分別進(jìn)行優(yōu)化求解,可知未來(lái)電價(jià)的預(yù)測(cè)起到非常重要的作用,將情形劃分為3類不同的情形,基于第二個(gè)周期電價(jià)γ在未來(lái)時(shí)刻的不同預(yù)測(cè)值,假設(shè)電價(jià)在3種情形發(fā)生的概率分別為:ω1,ω2,ω3(不針對(duì)電價(jià)的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究),可得利潤(rùn)函數(shù)為:

        E(∏)=ω1E1(∏)+ω2E2(∏)+ω3E3(∏)

        (22)

        5.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

        (23)

        根據(jù)式(10,16和20),式(23)可表示為:

        XJ*=ω1XJ1*+ω2XJ2*+ω3XJ3*

        (24)

        對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行性質(zhì)分析,可得下面的性質(zhì).

        綜上得出管理啟示:由于風(fēng)力發(fā)電的間歇性和不可預(yù)測(cè)性,發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)的情況下,根據(jù)對(duì)未來(lái)電價(jià)的預(yù)測(cè),運(yùn)營(yíng)商主要有兩種投標(biāo)決策:賣電或買電,具體對(duì)應(yīng)3種情形.運(yùn)營(yíng)商決定投標(biāo)售出電量還是購(gòu)買電量的前提是基于為未來(lái)電價(jià)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能力.

        當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商決定賣電時(shí),在對(duì)聯(lián)合投標(biāo)量做出決策時(shí),需要針對(duì)相關(guān)參數(shù),如市場(chǎng)的懲罰系數(shù),政府的單位補(bǔ)貼額對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整:若電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k增大,則應(yīng)適當(dāng)減少最優(yōu)投標(biāo)量,而電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l增大時(shí),應(yīng)適當(dāng)增加最優(yōu)投標(biāo)量;當(dāng)政府的單位補(bǔ)貼額提高時(shí),也應(yīng)適當(dāng)增加最優(yōu)投標(biāo)量.當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商決定買電,在對(duì)聯(lián)合投標(biāo)量做出決策時(shí),同樣需要針對(duì)相關(guān)參數(shù)的變化對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整:在無(wú)額外買電的情況下,當(dāng)懲罰價(jià)格系數(shù)k增大時(shí),應(yīng)適當(dāng)減小投標(biāo)購(gòu)買量,在此情況下,最優(yōu)投標(biāo)量與電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l無(wú)關(guān);在有額外買電的情況下,當(dāng)k增大時(shí),應(yīng)適當(dāng)減小投標(biāo)購(gòu)買量;當(dāng)懲罰價(jià)格系數(shù)l增大時(shí),應(yīng)增加投標(biāo)購(gòu)買量.而在隨機(jī)情形時(shí),最優(yōu)投標(biāo)量還與對(duì)3種情形預(yù)測(cè)概率的大小關(guān)系有關(guān).

        聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商還應(yīng)提高電力的線路傳輸效率,降低損耗成本,關(guān)于電力存儲(chǔ)設(shè)備,也應(yīng)注重存儲(chǔ)系統(tǒng)的充放電效率對(duì)利潤(rùn)的影響,應(yīng)當(dāng)尋找方法提高充放電效率,降低充放電損耗,增大電量利用率.

        6 結(jié)論

        文中從可再生能源發(fā)電——風(fēng)力發(fā)電企業(yè)的視角,結(jié)合可再生能源發(fā)電的不確定性和難以預(yù)測(cè)的特點(diǎn),為實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化的目標(biāo),研究了風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行優(yōu)化策略及相應(yīng)的提前投標(biāo)機(jī)制和投標(biāo)量.

        通過(guò)電力存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)平滑風(fēng)力發(fā)電的供給波動(dòng),在當(dāng)日投標(biāo)時(shí),通過(guò)對(duì)第二天(下一個(gè)優(yōu)化周期)的市場(chǎng)電價(jià)預(yù)測(cè)值和優(yōu)化周期結(jié)束后市場(chǎng)電價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行大小關(guān)系比較,決定其投標(biāo)決策是售出電量還是購(gòu)入電量.得出結(jié)論如下:

        (1) 在賣電情況下,最優(yōu)投標(biāo)量與不能按額完成訂單的懲罰價(jià)格系數(shù)呈負(fù)相關(guān),與對(duì)市場(chǎng)有額外需求的懲罰價(jià)格系數(shù)、線路傳輸效率以及單位補(bǔ)貼額呈正相關(guān).

        (2) 在買電且無(wú)額外購(gòu)電需求下,最優(yōu)投標(biāo)量與不能按額完成訂單的懲罰價(jià)格系數(shù)和線路傳輸效率呈正相關(guān).在買電且有額外購(gòu)電需求情況下,最優(yōu)投標(biāo)量與對(duì)市場(chǎng)有額外需求的懲罰價(jià)格系數(shù)呈負(fù)相關(guān).

        (3) 風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商應(yīng)當(dāng)根據(jù)未來(lái)電價(jià)對(duì)當(dāng)期投標(biāo)量做出決策,針對(duì)不同情況,根據(jù)不同參數(shù)的變化,對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行及時(shí)調(diào)整,以期使得運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)最大化.此外,在應(yīng)用儲(chǔ)能技術(shù)時(shí),必須根據(jù)電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、用電規(guī)劃等的不同,合理應(yīng)用儲(chǔ)能技術(shù),才能夠充分發(fā)揮儲(chǔ)能技術(shù)的優(yōu)勢(shì),以實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的最大化.

        文中利用報(bào)童模型對(duì)電力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商兩階段的聯(lián)合投標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行研究,但未考慮電力存儲(chǔ)的多階段優(yōu)化問(wèn)題,未來(lái)將拓展到多階段,利用多階段報(bào)童模型或動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法來(lái)進(jìn)一步分析.在實(shí)際情況下,電力市場(chǎng)中可能會(huì)出現(xiàn)負(fù)價(jià)情況,電力負(fù)價(jià)的出現(xiàn)將影響電力運(yùn)營(yíng)商的存儲(chǔ)策略,為此將拓展到電價(jià)為負(fù)價(jià)的情形進(jìn)行優(yōu)化求解.文中運(yùn)營(yíng)商只向市場(chǎng)提交計(jì)劃售出量或計(jì)劃購(gòu)入量,未來(lái)將對(duì)同時(shí)提交投標(biāo)量和價(jià)格的組合策略進(jìn)行研究.

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