CN109872228A - 计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，所述的柔性负荷聚合商由电动汽车、温控负荷及分布式储能构成，分别建立电动汽车聚合模型、分布式储能的聚合模型、控负荷聚合模型；分别建立柔性负荷运行约束条件；分布式储能聚合商，电动汽车聚合商及温控负荷聚合商将功率和容量可调潜力传递给柔性负荷聚合商；使用蒙特卡洛方法模拟生成多种电价场景；利用置信区间描述电动汽车充电行为和温控负荷中外界温度的不确定性；柔性负荷聚合商以收益最大化为目标，建立日前投标模型，以柔性负荷参与电力市场的最大化收益为目标，求解各时间段下，柔性负荷聚合商的投标功率曲线。该投标方法可保证各时间段内在不同电价下的最优投标功率，确保柔性负荷聚合商收益最大化，具有很好的应用前景。
Description
技术领域
本发明属于电力系统调度及电力市场领域，由其是一种计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力日前能量市场的优化投标方法。
背景技术
近年来，电动汽车补偿政策的激励和人们对生活舒适度的提高，使得电动汽车及温控负荷的市场存量和增量不断攀升。与此同时，随着储能技术的发展和成本的下降，分布式储能在电网广泛应用成为必然趋势。柔性负荷资源在电力系统接入的比例快速增长，为系统安全运行带来隐患的同时，也带来机遇。因此，如何利用柔性负荷的聚合资源参与电网安全运行和在电力市场取得经济效益，具有一定的实际研究意义。
柔性负荷聚合商为运营管理柔性负荷聚合资源，提供了一种新的研究路径。柔性负荷聚合商可以看作是众多柔性负荷的有机组合，通过能量管理中心以一个利益主体参与电网运行和市场交易。本文以电动汽车、温控负荷和分布式储能作为典型柔性负荷构成柔性负荷聚合商，由于电动汽车及分布式储能都是以电池作为核心媒介，具有充放电双向特性，使得柔性负荷聚合商不仅可以通过削减负荷功率节省运行成本，还可利用电价差套利获取经济收益。
发明内容
本发明的目的是针对研究对象的特点和现有技术的不足，提供一种计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力日前能量市场优化投标方法，为未来大规模碎片化柔性负荷接入电网提供一种聚合商运营柔性负荷的思路，在计及多种不确定因素的场景下实现了柔性负荷聚合商的最优投标曲线。
本发明所述问题是通过以下技术方案实现的：
一种柔性负荷聚合商参与日前能量市场的优化投标方法，柔性负荷聚合商由电动汽车、温控负荷及分布式储能构成；根据电动汽车的充电行为，建立电动汽车聚合模型；根据分布式储能的运行策略建立分布式储能的聚合模型；根据温控负荷的热力转换理论，建立温控负荷聚合模型；分别建立柔性负荷运行约束条件；采用蒙特卡洛模拟构建电力市场电价多场景集合；利用置信区间描述电动汽车充电行为和温控负荷中外界温度的不确定性；以柔性负荷参与电力市场的最大化收益为目标；求解各时间段下，柔性负荷聚合商的投标曲线。
所述目标函数具体为
式中πs为随机生成电价场景s发生的概率；λs,t在场景s下t时刻的电价；为柔性负荷聚合商从电力市场购入的功率；为柔性负荷聚合商向电力市场卖出的功率。
约束条件：
能量平衡约束
式中为电动汽车聚合充电功率；分布式储能聚合充电功率；为温控负荷聚合使用功率；为分布式储能聚合放电功率；为电动汽车聚合放电功率。
鲁棒优化约束:
式中 为鲁棒辅助变量， 为鲁棒控制参数。其中和P t eva,+,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大充电功率置信区间的上下限；和P t eva,-,max为电动汽车聚合商在t时刻最大放电功率置信区间的上下限；和为电动汽车聚合商在t时刻最大容量置信区间的上下限；和为电动汽车聚合商在t时刻最小容量置信区间的上下限；Tt tcla,max和Tt tcla,min为外界温度范围的置信区间上下限。
电动汽车聚合商的能量平衡约束、功率约束及能量约束如下：
0≤Pt eva,+≤Pt eva,+,max (2)
0≤Pt eva,-≤Pt eva,-,max (3)
式(1)为电动汽车聚合商在t-1时刻的能量；Pt eva,+和Pt eva,-为电动汽车聚合商在t时刻的充放电功率；ηeva,+和ηeva,-为电动汽车的充放电效率，在本文中，假设电动汽车为同一类型，所以此充电效率等同于电动汽车聚合商的充电效率；Pt eva,arr为t时刻电动汽车新接入电动汽车聚合商的功率；Pt eva,dep为t时刻电动汽车离开电动汽车聚合商的功率，该式表示电动汽车聚合商的能量平衡约束。式(2)中Pt eva,+,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大充电功率，由此时刻接入电动汽车聚合商中电动汽车的数量及单台车充电功率决定，该式表示电动汽车聚合商的充电功率约束。式(3)中Pt eva,-,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大放电功率。式(4)中和分别表示t时刻电动汽车聚合商中可充电容量的最小值和最大值，该式表示电动汽车聚合商的能量约束。
分布式储能聚合商运行约束
分布式储能聚合商为管理众多分布式储能充放电策略的聚合体。分布式储能不同与电动汽车，其充放电行为是由分布式储能聚合直接控制，在运行约束下，不受到外部因素影响。
0≤Pt desa,+≤Pt desa,+,max (6)
0≤Pt desa,-≤Pt desa,-,max (7)
式(5)中为DESA在t-1时刻的能量；Pt desa,+和Pt desa,-分别表示分布式储能聚合商的充放电功率；ηdesa,+和ηdesa,-分别表示分布式储能聚合商的充放电功率效率，该式表示分布式储能聚合商的能量平衡约束。式(6)和式(7)中Pt desa,+,max、Pt desa,-,max分别表示分布式储能聚合商在t时刻时充放电功率的最大值，此处表示分布式储能聚合商充放电功率限制约束。式(8)中为分布式储能聚合商在t时刻能量的最大值，该式为分布式储能聚合商能量约束。
温控负荷聚合商运行约束
温控负荷的能量转换模型，由室外温度、室内温度、能效比、热容、热阻等诸多参数条件组成以制冷温控负荷为例，其结论可以复制应用到制热温控负荷模型中。单个温控负荷动态等效模型的描述如下：
式中：为第j个温控负荷的室内温度；为室外温度；C表示温控负荷的等效热容；R表示温控负荷的等效热阻；为温控负荷的制冷、制热功率；为温控负荷的电功率；为温控负荷的能效比；是定频温控负荷的运行状态，其中0表示温控负荷关机，1表示温控负荷在运行状态；aT,j为 表示温控负荷在正常运行状态下室内变化范围和上下界限约束；为温控负荷的死区宽度。
温控负荷聚合商的聚合功率模型及聚合功率上下限：
式中：为温控负荷的设置温度；Pt tcla为温控负荷聚合功率；单个温控负荷运行功率；和P t tcla分别为温控负荷聚合功率的上下限约束。通过求解式(9)，得出TCL开机时间Ton,j与停机时间Toff,j，当温控负荷数量较多时，根据大数定律，将式(14)变换为式(16)，通过求解占空比的最大值和最小值，从而得出温控负荷聚合商的聚合功率上下限，如式(18)和(19)。
柔性负荷运行约束与各类柔性负荷使用行为相关。电动汽车充电行为和温控负荷外界温度的不确定性范围约束，由各自的置信区间表示。
柔性负荷聚合商投标模型采用cplex软件对调度模型求解得到各个柔性负荷调度结果，及不同时间点下的投标价格曲线；柔性负荷聚合商根据电价来执行投标策略；管理各类柔性负荷调度。
本发明的优点和有益效果
本发明柔性负荷聚合商参与日前能量市场的投标方法，考虑电动汽车充放电行为及温控负荷外界温度变化的不确定性，各时间段内在不同电价下的最优投标功率，确保柔性负荷聚合商的收益最大化。
附图说明
图1为柔性负荷聚合商结构示意图；
图2为柔性负荷聚合商参与电力市场竞价流程图；
图3为柔性负荷聚合商分别在5，7，12，14，20和24点的投标曲线；
图4为柔性负荷聚合商7和14点在不同鲁棒系数下的投标曲线。
最佳实施方式
下面结合附图，对一优选实力进行详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
图1是柔性负荷聚合商的结构示意图，具体包括：柔性负荷聚合商由温控负荷聚合商，分布式储能聚合商及电动汽车聚合商组成，各类型聚合商分别管理运营调度各类型负荷；柔性负荷聚合商，将聚合的柔性可调功率和容量参与电力市场投标中。
图2是柔性负荷聚合商参与日前能量市场投标流程图：具体包括如下步骤：
步骤1：获取分布式储能聚合商下分布式储能的数量，充放电功率值，容量上限及起始荷电状态；获取电动汽车聚合商中电动汽车的接入类型，接入时间，离开时间及功率能量限制；获取温控负荷聚合商中温控负荷的数量，外界温度，开启关闭时间及温控负荷运行参数；
步骤2：分布式储能聚合商，电动汽车聚合商及温控负荷聚合商将功率和容量可调潜力传递给柔性负荷聚合商；
步骤3：使用蒙特卡洛方法模拟生成多种电价场景；
步骤4：确定电动汽车充电行为和温控负荷外界温度的不确定性的可调鲁棒系数；
步骤5：柔性负荷聚合商以收益最大化为目标，建立日前投标模型
竞价模型目标函数为：
式中πs为随机生成电价场景s发生的概率；λs,t在场景s下t时刻的电价；为柔性负荷聚合商从电力市场购入的功率；为柔性负荷聚合商向电力市场卖出的功率。
约束条件：
能量平衡约束
式中为电动汽车聚合充电功率；分布式储能聚合充电功率；为温控负荷聚合使用功率；为分布式储能聚合放电功率；为电动汽车聚合放电功率。
柔性负荷运行约束与各类柔性负荷使用行为相关。电动汽车充电行为和温控负荷外界温度的不确定性范围约束，由各自的置信区间表示。
柔性负荷聚合商投标模型采用cplex软件对调度模型求解得到各个柔性负荷调度结果，及不同时间点下的投标价格曲线；柔性负荷聚合商根据电价来执行投标策略；管理各类柔性负荷调度。
下面通过一优选实例来说明本发明提出的柔性负荷聚合商投标模型。
步骤一：选定分布式储能聚合商由50个同类型分布式储能组成，单个分布式储能的充放电功率为100kW，容量为300kWh，数量为50个，充放电效率为0.92，设定分布式储能聚合商的聚合起始容量设置为5000kWh。EVA运营管理1000台类型参数相同电动汽车，其单台电动汽车的充放电功率为10kW，充放电效率为0.90，汽车电池容量为25kWh，设定电动汽车聚合商的起始容量为5000kWh。温控负荷聚合商由500台空调聚合构成，电功率为15kW，设定舒适温度为26度。
步骤二：建立柔性负荷聚合商收益最大目标，建立柔性负荷聚合商参与电力市场的投标模型。
根据本发明所提出的柔性负荷聚合商参与电力市场的投标模型，仿真得到结果如图4所示：随机日前电价场景中在5:00时，电价处于相对最低值，因此，柔性负荷聚合商在此时刻将以较低的投标价格购买能量，在投标购买能量超过5455kW时，将以23($/MWh)成交；柔性负荷聚合商不会以小于3233kW的能量参与日前市场投标。在7:00时，电价相对之前电价的趋势处于高值，柔性负荷聚合商需将前期购买所存储的能量，在高点电价尽快套利盈利，因此，柔性负荷聚合商在7:00时，全部是卖出能量的投标策略，其中柔性负荷聚合商投标卖出能量的不会小于900kW，投标成交价格区间在42至50($/MWh)之间。
鲁棒系数调整后，柔性负荷聚合商的投标曲线如图4所示。鲁棒系数Γ取0、0.5、1，分别代表不同的风险水平及鲁棒性。当Γ＝0时，柔性负荷聚合商为确定性模型，参与日前市场，投标策略风险较大；当Γ＝1时，柔性负荷聚合商为考虑不确定因素的最大置信区间，鲁棒性最大化参与日前市场投标，风险最小。从图4中，可以看出随着鲁棒系数的增加，柔性负荷聚合商的投标能量相对减小，投标策略相对保守。
以上所述仅为本发明的优选实例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发的保护范围。
Claims (6)
1.一种计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，所述的柔性负荷聚合商由电动汽车、温控负荷及分布式储能构成，具体步骤如下：
步骤1：根据电动汽车的充电行为，建立电动汽车聚合模型；根据分布式储能的运行策略建立分布式储能的聚合模型；根据温控负荷的热力转换理论，建立温控负荷聚合模型；分别建立柔性负荷运行约束条件；
步骤2：分布式储能聚合商，电动汽车聚合商及温控负荷聚合商将功率和容量可调潜力传递给柔性负荷聚合商；
步骤3：使用蒙特卡洛方法模拟生成多种电价场景；
步骤4：利用置信区间描述电动汽车充电行为和温控负荷中外界温度的不确定性；
步骤5：柔性负荷聚合商以收益最大化为目标，建立日前投标模型，以柔性负荷参与电力市场的最大化收益为目标，求解各时间段下，柔性负荷聚合商的投标曲线。
2.根据权利要求1所述的计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，其特征在于：所述的竞价模型目标函数为：
式中πs为随机生成电价场景s发生的概率；λs,t在场景s下t时刻的电价；为柔性负荷聚合商从电力市场投标购入的功率；为柔性负荷聚合商向电力市场投标卖出的功率；
约束条件：
能量平衡约束
式中为电动汽车聚合充电功率；分布式储能聚合充电功率；为温控负荷聚合使用功率；为分布式储能聚合放电功率；为电动汽车聚合放电功率；
鲁棒优化约束
式中 均为鲁棒辅助变量，均为鲁棒控制参数；其中和P t eva,+,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大充电功率置信区间的上下限；和P t eva,-,max为电动汽车聚合商在t时刻最大放电功率置信区间的上下限；和为电动汽车聚合商在t时刻最大容量置信区间的上下限；和为电动汽车聚合商在t时刻最小容量置信区间的上下限；Tt tcla,max和Tt tcla,min为外界温度范围的置信区间上下限。
3.根据权利要求2所述的计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，其特征在于：柔性负荷聚合商投标模型采用cplex软件对调度模型求解得到各个柔性负荷调度结果，及不同时间点下的投标价格曲线；柔性负荷聚合商根据电价来执行投标策略；管理各类柔性负荷调度。
4.根据权利要求1所述的计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，其特征在于：
电动汽车聚合商的能量平衡约束、功率约束及能量约束如下：
0≤Pt eva,+≤Pt eva,+,max (2)
0≤Pt eva,-≤Pt eva,-,max (3)
式(1)为电动汽车聚合商在t-1时刻的能量；Pt eva,+和Pt eva,-为电动汽车聚合商在t时刻的充放电功率；ηeva,+和ηeva,-为电动汽车的充放电效率，在本文中，假设电动汽车为同一类型，所以此充电效率等同于电动汽车聚合商的充电效率；Pt eva,arr为t时刻电动汽车新接入电动汽车聚合商的功率；Pt eva,dep为t时刻电动汽车离开电动汽车聚合商的功率，该式表示电动汽车聚合商的能量平衡约束；式(2)中Pt eva,+,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大充电功率，由此时刻接入EVA电动汽车的数量及单台车充电功率决定，该式表示电动汽车聚合商的充电功率约束；式(3)中Pt eva,-,max为电动汽车聚合商在t时刻的最大放电功率；式(4)中和分别表示t时刻电动汽车聚合商可充电容量的最小值和最大值，该式表示EVA的能量约束。
5.根据权利要求1所述的计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，其特征在于：
分布式储能聚合商运行约束如下：
0≤Pt desa,+≤Pt desa,+,max (6)
0≤Pt desa,-≤Pt desa,-,max (7)
式(5)中为分布式储能聚合商在t-1时刻的能量；Pt desa,+和Pt desa,-分别表示分布式储能聚合商的充放电功率；ηdesa,+和ηdesa,-分别表示分布式储能聚合商的充放电功率效率，该式表示分布式储能聚合商的能量平衡约束；式(6)和式(7)中Pt desa,+,max、Pt desa,-,max分别表示分布式储能聚合商在t时刻时充放电功率的最大值，此处表示分布式储能聚合商充放电功率限制约束；式(8)中为分布式储能聚合商在t时刻能量的最大值，该式为分布式储能聚合商能量约束。
6.根据权利要求1所述的计及不确定性的柔性负荷聚合商参与电力市场投标方法，其特征在于：
温控负荷聚合商单个温控负荷动态等效模型的描述如下：
式中：为第j个温控负荷的室内温度；为室外温度；C表示温控负荷的等效热容；R表示温控负荷的等效热阻；为温控负荷的制冷、制热功率；为TCL的电功率；为温控负荷的能效比；是定频温控负荷的运行状态，其中0表示温控负荷关机，1表示温控负荷在运行状态；aT,j为 表示温控负荷在正常运行状态下室内变化范围和上下界限约束；为温控负荷的死区宽度；
温控负荷聚合商的聚合功率模型及聚合功率上下限：
式中：为温控负荷的设置温度；Pt tcla为温控负荷聚合功率；单个温控负荷运行功率；和P t tcla分别为温控负荷聚合功率的上下限约束；通过求解式(9)，得出温控负荷开机时间Ton,j与停机时间Toff,j，当TCLs数量较多时，根据大数定律，将式(14)变换为式(16)，通过求解占空比的最大值和最小值，从而得出温控负荷聚合商聚合功率的上下限，式(18)和(19)。
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