CN114757699A - 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质 - Google Patents

电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114757699A
CN114757699A CN202210373737.2A CN202210373737A CN114757699A CN 114757699 A CN114757699 A CN 114757699A CN 202210373737 A CN202210373737 A CN 202210373737A CN 114757699 A CN114757699 A CN 114757699A
Authority
CN
China
Prior art keywords
load
power
clearing
aggregation
constraint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210373737.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114757699B (zh
Inventor
耿建
周竞
吴华华
朱炳铨
苏宜靖
杨侃
吕建虎
张静
郭晓蕊
黄启航
蒙志全
毛文博
王勇
王礼文
刘建涛
朱克东
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI, Economic and Technological Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority to CN202210373737.2A priority Critical patent/CN114757699B/zh
Publication of CN114757699A publication Critical patent/CN114757699A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114757699B publication Critical patent/CN114757699B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明属于电力自动化技术领域，公开一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质；所述方法，包括：接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。本发明能够扩大资源优化配置的空间，减小电网损耗，充分利用负荷侧的调峰资源。

Description

电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明属于电力自动化技术领域，特别涉及一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质。
背景技术
近年来，伴随着各地区经济社会的快速发展以及新能源发电的爆发式增长，电网调峰矛盾日益突出、调峰需求持续走高。一方面，随着生产用电需求旺盛及居民消费升级、煤炭价格走高发电成本大幅提升，电力供应紧张局势日趋严峻，以季节性和区域性为特征高峰供电紧张问题也日益凸显。另一方面，大规模、高比例发展零碳能源是必然趋势，新能源消纳和电网灵活性调节资源的需求将大大提升。在成熟电力市场，调峰问题通过现货市场(如美国)、平衡机制(如英国)以及中长期容量市场解决。由于现阶段现货市场处于起步阶段尚不成熟，目前主要采用电源侧调峰补偿、电源侧调峰市场、负荷侧电价制度和有序用电等途径，在一定程度上缓解了电网调峰压力。
但是，上述途径仍无法充分解决日益严峻的调峰问题。一方面，电源侧调峰能力已经严重不足，可再挖掘的电源侧调峰空间极为有限，调峰代价也较高；另一方面，以电动汽车平台、虚拟电厂、负荷聚合商等新型聚合主体逐渐涌现，负荷侧资源从原来的用电需求方逐步演变成同时具有供给能力的“产销者”，现有的负荷侧电价制度不够灵活，难以激发大规模可调节负荷的灵活调节价值。双碳行动计划提出挖掘负荷侧调节潜力，构建不少于最大负荷5％的可调节负荷资源库，调节规模十分可观。
目前可调负荷参与调峰的出清模型尚不完善，现货市场处于初步发展阶段，各省各地区的市场环境与资源特性复杂多变，可调节负荷侧资源以什么市场品种、多大交易规模、什么市场机制最能够发挥其调节价值尚不明朗，目前国内存在多种发展路径，各省各地区在市场模式选择方面存在试探风险，缺乏不同出清模型的实验性验证。
目前对于可调节负荷参与调峰的出清模型并不完善，现有的出清方式是将可调节负荷作为一个整体进行调峰出清，然而可调节负荷资源种类众多，不同类型的资源具有不同的调峰特性；现有的出清方式没有考虑到地理因素，可调节资源容量小，分布区域广泛，不考虑区域因素直接进行调峰辅助服务市场的出清容易造成负荷侧资源的浪费。
发明内容
本发明的目的，在于提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质，以解决现有技术直接进行调峰出清容易造成负荷侧资源浪费的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法，包括：
接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
本发明进一步的改进在于：所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述预先建立的单一聚合模型通过以下步骤建立：
获取若干局域的负荷资源，将各局域中的负荷资源进行聚合获得对应局域负荷资源的单一聚合模型；所述单一聚合模型包括：空调负荷聚合模型、电动汽车聚合模型和储能聚合模型；
所述空调负荷聚合模型的表达式为：
Pm＝Pd(tco,tzi,twi,tni)+Pf(twi,tni)+Pb(twi,tco,tci,tni)+Pg(tzi)
Figure BDA0003589945740000031
式中，Pm为t时刻单台空调功率，kW；Pd为t时刻制冷机功率，kW；Pf为t时刻风机功率，kW；Pb为t时刻水泵功率，kW；Pg为t时刻冷却塔功率，kW；tco为制冷机出水温度，℃；tzi冷却水进水温度，℃；twi为送风温度，℃；tni为室内干球温度，℃；tci制冷机进水温度，℃；M为局域内空调总台数，Pair(t)为t时刻空调总功率；
所述电动汽车聚合模型及运行约束如下：
Figure BDA0003589945740000032
Figure BDA0003589945740000033
Figure BDA0003589945740000034
Figure BDA0003589945740000035
Figure BDA0003589945740000036
Figure BDA0003589945740000037
式中，
Figure BDA0003589945740000038
和
Figure BDA0003589945740000039
分别为局域内第v辆电动汽车在t时刻的充放电功率；
Figure BDA00035899457400000310
和
Figure BDA00035899457400000311
分别为第v辆电动汽车的充放电效率；
Figure BDA00035899457400000312
为电动汽车聚合商(Electric VehicleAggregator,EVA)在t-1时刻的能量；
Figure BDA00035899457400000313
和
Figure BDA00035899457400000314
为t-1时刻EVA的充放电功率；
Figure BDA00035899457400000315
为t时刻电动汽车新接入EVA的能量；
Figure BDA00035899457400000316
为t时刻电动汽车离开EVA的能量；V表示接入EVA中电动汽车的集合；
Figure BDA00035899457400000317
为EVA在t时刻的最大充电功率；
Figure BDA00035899457400000318
为第v辆电动汽车的最大充电功率上限；
Figure BDA00035899457400000319
为EVA在t时刻的最大放电功率；
Figure BDA00035899457400000320
为第v辆电动汽车在t时刻的最大放电功率上限；
Figure BDA0003589945740000041
和
Figure BDA0003589945740000042
分别表示t时刻EVA可充电容量的最小值和最大值；
储能聚合模型通过模拟可用电量Ei和可用功率Pi来得到，约束如下：
Ei,ESmin≤Ei≤Ei,ESmax
其中Ei＝SOCi×Eia，Ei,ESmin和Ei,ESmax为储能i可用电量的下限和上限，SOCi为储能i的荷电状态，Eia为储能i的额定容量；
Figure BDA0003589945740000043
Figure BDA0003589945740000044
Figure BDA0003589945740000045
式中，Pi为单个储能i的功率，
Figure BDA0003589945740000046
和
Figure BDA0003589945740000047
为单个储能i功率的下限和上限，
Figure BDA0003589945740000048
和
Figure BDA0003589945740000049
为单个储能i能量的下限和上限，
Figure BDA00035899457400000410
和
Figure BDA00035899457400000411
为储能i荷电状态的上下限；
根据以上约束，计算所有储能装置的能量边界和功率边界的综合计算聚合后的储能的总能量和总功率的上下限：
Figure BDA00035899457400000412
Figure BDA00035899457400000413
Figure BDA00035899457400000414
Figure BDA00035899457400000415
Figure BDA00035899457400000416
式中，S表示储能设备的总数，Ps表示总的储能设备的聚合功率，Ps-和Ps+分别表示存储能设备聚合功率的下限和上限，Es-和Es+分别表示存储能设备聚合能量的下限和上限。
本发明进一步的改进在于：所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述局域约束具体包括：
负荷聚合商的供需平衡约束
Figure BDA0003589945740000051
式中，C(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的供应电量，R(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的需求电量；
负荷聚合商的价值约束
Figure BDA0003589945740000052
Figure BDA0003589945740000053
式中，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
Figure BDA0003589945740000054
分别表示负荷供应侧报价、负荷需求侧报价价格；
Figure BDA0003589945740000055
分别表示负荷供应侧、负荷需求侧对应的供需电量；
Figure BDA0003589945740000056
分别为对应报价的成交率。
本发明进一步的改进在于：所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数具体为：
Figure BDA0003589945740000057
式中，wtot为目标社会福利，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值。
本发明进一步的改进在于：所述调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果的步骤中，所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数为：
Figure BDA0003589945740000061
式中：P'i,j,t为剩余负荷聚合商i中第j种可调节资源在t时刻的可调量，λi,j,t为负荷聚合商i中第j种可调节资源在时段t的深度调峰报价；P'd,t为剩余燃气轮机d在t时刻的可调节量，λd,t为燃气轮机d在时段t的深度调峰报价。
本发明进一步的改进在于：所述调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果的步骤中，所述区域约束具体包括：
日前市场调峰需求平衡约束
Figure BDA0003589945740000062
式中：R(t)表示调控中心发布的t时段负荷资源调峰需求，Pi,j,t第i个负荷聚合商中第j种可调节资源t时段的可调量，Pd,t表示t时段燃气轮机出力；
负荷聚合商调峰功率的最大出力约束
0≤Pi,j,t≤Pi,j,t,max-Pi,j,t,st
式中，Pi,j,t,st和Pi,j,t,max分别为负荷聚合商i在t时段的基准曲线出力和可提供的最大出力；
电能量约束
Figure BDA0003589945740000063
式中，τ表示每个时段的时间，为15min；
Figure BDA0003589945740000064
表示负荷聚合商i可提供的最大调峰电量；
考虑线路和断面潮流约束
Figure BDA0003589945740000065
式中，
Figure BDA0003589945740000066
表示线路l的潮流传输极限值；Gl-i表示负荷聚合商i所在节点对线路l的输出功率转移分布因子；Gl-q表示节点q对线路l的输出功率转移分布因子；Dq,t表示节点q在时段t的母线负荷值；
Figure BDA0003589945740000071
式中：
Figure BDA0003589945740000072
分别表示断面s的潮流传输极限值；Gs-i表示负荷聚合商i所在节点对断面s的输出功率转移分布因子；Gs-q表示节点q对断面s的输出功率转移分布因子。
第二方面，本发明提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清装置，包括：
接收模块，用于接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
局域调用求解模块，用于调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
区域调用求解模块，用于调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出模块，用于输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
本发明进一步的改进在于：所述局域调用求解模块中，所调用的局域约束具体包括：
负荷聚合商的供需平衡约束
Figure BDA0003589945740000073
式中，C(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的供应电量，R(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的需求电量；
负荷聚合商的价值约束
Figure BDA0003589945740000081
Figure BDA0003589945740000082
式中，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
Figure BDA0003589945740000083
分别表示负荷供应侧报价、负荷需求侧报价价格；
Figure BDA0003589945740000084
分别表示负荷供应侧、负荷需求侧对应的供需电量；
Figure BDA0003589945740000085
分别为对应报价的成交率；
所述局域调用求解模块中，预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数具体为：
Figure BDA0003589945740000086
式中，wtot为目标社会福利，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
所述局域调用求解模块中，所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数为：
Figure BDA0003589945740000087
式中：P'i,j,t为剩余负荷聚合商i中第j种可调节资源在t时刻的可调量，λi,j,t为负荷聚合商i中第j种可调节资源在时段t的深度调峰报价；P'd,t为剩余燃气轮机d在t时刻的可调节量，λd,t为燃气轮机d在时段t的深度调峰报价；
所述区域约束具体包括：
日前市场调峰需求平衡约束
Figure BDA0003589945740000088
式中：R(t)表示调控中心发布的t时段负荷资源调峰需求，Pi,j,t第i个负荷聚合商中第j种可调节资源t时段的可调量，Pd,t表示t时段燃气轮机出力；
负荷聚合商调峰功率的最大出力约束
0≤Pi,j,t≤Pi,j,t,max-Pi,j,t,st
式中，Pi,j,t,st和Pi,j,t,max分别为负荷聚合商i在t时段的基准曲线出力和可提供的最大出力；
电能量约束
Figure BDA0003589945740000091
式中，τ表示每个时段的时间，为15min；
Figure BDA0003589945740000092
表示负荷聚合商i可提供的最大调峰电量；
考虑线路和断面潮流约束
Figure BDA0003589945740000093
式中，
Figure BDA0003589945740000094
表示线路l的潮流传输极限值；Gl-i表示负荷聚合商i所在节点对线路l的输出功率转移分布因子；Gl-q表示节点q对线路l的输出功率转移分布因子；Dq,t表示节点q在时段t的母线负荷值；
Figure BDA0003589945740000095
式中：
Figure BDA0003589945740000096
分别表示断面s的潮流传输极限值；Gs-i表示负荷聚合商i所在节点对断面s的输出功率转移分布因子；Gs-q表示节点q对断面s的输出功率转移分布因子。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质，将局域中的负荷资源进行聚合，获得对应局域负荷资源的单一聚合模型，所述聚合模型包括：空调负荷聚合模型、电动汽车负荷聚合模型、储能聚合模型；建立负荷聚合资源局域级市场交易模型；求解负荷聚合资源的局域级交易电力，得到交易结果；建立剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型；求解负荷聚合资源区域级电力调峰辅助服务市场的交易电力，得到最终出清结果。本发明能够扩大资源优化配置的空间，减小电网损耗，充分利用负荷侧的调峰资源。
本发明根据电网拓扑数据信息以及申报数据建立虚拟电厂参与电力辅助调峰的约束条件；构建虚拟电厂参与电力辅助调峰的优化目标；根据优化目标以及约束条件，求解在约束条件下配电市场的调整电力，进而得到出清结果。本发明对虚拟电厂参与电力辅助调峰市场满足可行性、安全性、效率性及可靠性的前提下建立了虚拟电厂参与电力辅助调峰的出清模型，通过对模型的分析，建立调峰服务费用最少为目标函数，并求解得到最优出清电量及电价，解决了虚拟电厂参与调峰辅助服务市场的出清问题。
本发明通过对负荷侧资源进行分级出清的方式，使得局域内的负荷资源优先进行内部交易，扩大资源优化配置的空间，减小电网损耗，充分利用负荷侧的调峰资源。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明一种负荷侧资源参与的电力调峰辅助服务市场分级出清方法的流程示意图；
图2为本发明一种负荷侧资源参与的电力调峰辅助服务市场分级出清装置的结构框图；
图3为本发明一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
可调负荷：一般认为可调负荷是指可通过主动参与电网运行控制，能够与电网进行能量互动，具有可调控特征的负荷。负荷可控性表现为在一定时间段内灵活可变。
资源聚合：“聚合”(Aggregation)指对大量资源进行内容挑选、分析、组织、归类，最后为学习者提供更具有针对性的个性化资源。
调峰市场：由于用电负荷是不均匀的。在用电高峰时，电网往往超负荷。此时需要投入在正常运行以外的发电机组以满足需求。因为他用于调节用电的高峰，所以称调峰机组。调峰机组的要求是启动和停止方便快捷，并网时的同步调整容易。一般调峰机组有燃气轮机机组和抽水蓄能机组等等。
出清模型：市场出清模型，是供给与需求可以在价格机制调整下很快达到均衡的模型。
目前，常见的调峰方式多为常规机组参与调峰市场出清，随着负荷侧资源逐渐增多，亟需提出一种负荷侧资源参与调峰的出清模型，本发明提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质，能够使得区域内的负荷资源优先进行内部交易，扩大资源优化配置的空间，减小电网损耗，充分利用负荷侧的调峰资源。本发明中局域和区域为上下级关系，一个区域可以包括多个局域；例如局域为区，区域为市；或者局域为市，区域为省；或者局域为省，区域为地区等等。
实施例1
请参阅图1所示，本发明提供一种负荷侧资源参与的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，包括如下步骤：
S1、接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
S2、调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
S3、调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
S4、输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
步骤S1中获取局域负荷资源，将局域中的负荷资源进行聚合获得对应局域负荷资源的单一聚合模型；所述单一聚合模型包括：空调负荷聚合模型、电动汽车聚合模型和储能聚合模型；具体包括：
1.1、首先建立单台空调能耗模型，得到空调功率与决策变量间的关系，空调功率表示为：
Pm＝Pd(tco,tzi,twi,tni)+Pf(twi,tni)+Pb(twi,tco,tci,tni)+Pg(tzi)
Figure BDA0003589945740000121
式中，Pm为t时刻单台空调功率，kW；Pd为t时刻制冷机功率，kW；Pf为t时刻风机功率，kW；Pb为t时刻水泵功率，kW；Pg为t时刻冷却塔功率，kW；tco为制冷机出水温度，℃；tzi冷却水进水温度，℃；twi为送风温度，℃；tni为室内干球温度，℃；tci制冷机进水温度，℃；M为局域内空调总台数，Pair(t)为t时刻空调总功率。
1.2、电动汽车(EVA)聚合模型及运行约束如下：
Figure BDA0003589945740000122
Figure BDA0003589945740000123
Figure BDA0003589945740000124
Figure BDA0003589945740000131
Figure BDA0003589945740000132
Figure BDA0003589945740000133
式中，
Figure BDA0003589945740000134
和
Figure BDA0003589945740000135
分别为局域内第v辆电动汽车在t时刻的充放电功率；
Figure BDA0003589945740000136
和
Figure BDA0003589945740000137
分别为第v辆电动汽车的充放电效率；
Figure BDA0003589945740000138
为电动汽车聚合商(Electric VehicleAggregator,EVA)在t-1时刻的能量；
Figure BDA0003589945740000139
和
Figure BDA00035899457400001310
为t-1时刻EVA的充放电功率；
Figure BDA00035899457400001311
为t时刻电动汽车新接入EVA的能量；
Figure BDA00035899457400001312
为t时刻电动汽车离开EVA的能量；V表示接入EVA中电动汽车的集合；
Figure BDA00035899457400001313
为EVA在t时刻的最大充电功率，由t时刻EVA中电动汽车的数量及单台车充电功率决定；
Figure BDA00035899457400001314
为第v辆电动汽车的最大充电功率上限；
Figure BDA00035899457400001315
为EVA在t时刻的最大放电功率；
Figure BDA00035899457400001316
为第v辆电动汽车在t时刻的最大放电功率上限；
Figure BDA00035899457400001317
和
Figure BDA00035899457400001318
分别表示t时刻EVA可充电容量的最小值和最大值。
1.3、客户侧分布式储能通过灵活的充放电策略参与电网互动；单个储能可以通过模拟其可用电量Ei和可用功率Pi来得到，其约束如下：
Ei,ESmin≤Ei≤Ei,ESmax
其中Ei＝SOCi×Eia，Ei,ESmin和Ei,ESmax为储能i可用电量的下限和上限，SOCi为储能i的荷电状态，Eia为储能i的额定容量。
Figure BDA00035899457400001319
Figure BDA00035899457400001320
Figure BDA00035899457400001321
式中，Pi为单个储能i的功率，
Figure BDA00035899457400001322
和
Figure BDA00035899457400001323
为单个储能i功率的下限和上限，
Figure BDA00035899457400001324
和
Figure BDA00035899457400001325
为单个储能i能量的下限和上限，
Figure BDA00035899457400001326
和
Figure BDA00035899457400001327
为储能i荷电状态的上下限；
根据以上约束，通过计算所有储能装置的能量边界和功率边界的综合可以计算聚合后的储能的总能量和总功率的上下限。
Figure BDA0003589945740000141
Figure BDA0003589945740000142
Figure BDA0003589945740000143
Figure BDA0003589945740000144
Figure BDA0003589945740000145
式中，S表示储能设备的总数，Ps表示总的储能设备的聚合功率，Ps-和Ps+分别表示存储能设备聚合功率的下限和上限，Es-和Es+分别表示存储能设备聚合能量的下限和上限。
步骤S2中所述局域约束具体包括：
2.1、负荷聚合商需要满足供需平衡约束：
Figure BDA0003589945740000146
式中，C(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的供应电量，R(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的需求电量。
2.2、负荷聚合商需要满足价值约束：
Figure BDA0003589945740000147
Figure BDA0003589945740000148
式中，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值。
Figure BDA0003589945740000149
分别表示负荷供应侧报价、负荷需求侧报价价格；
Figure BDA00035899457400001410
分别表示负荷供应侧、负荷需求侧对应的供需电量；
Figure BDA0003589945740000151
分别为对应报价的成交率。
步骤S2中预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，具体包括：
Figure BDA0003589945740000152
式中，wtot为目标社会福利，优化问题即求wtot的最大值，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值。
步骤S2中求解负荷聚合资源的局域级交易电力，得到交易结果，具体方法如下：
根据所述社会福利最大化目标函数式，求解其在约束条件式下的最大值，进而得到负荷聚合资源局域级交易结果。
步骤S3中根据电网数据信息以及申报数据建立剩余负荷资源参与区域级电力辅助调峰的区域约束条件，具体方法如下：
4.1、负荷聚合资源总的中标调峰容量需满足调控中心发布的调峰需求，日前市场调峰需求平衡约束为；
Figure BDA0003589945740000153
式中：R(t)表示调控中心发布的t时段负荷资源调峰需求，Pi,j,t第i个负荷聚合商中第j种可调节资源t时段的可调量，Pd,t表示t时段燃气轮机出力。
4.2、负荷聚合商调峰功率需要满足最大出力约束；
0≤Pi,j,t≤Pi,j,t,max-Pi,j,t,st
式中，Pi,j,t,st和Pi,j,t,max分别为负荷聚合商i在t时段的基准曲线出力和可提供的最大出力。
负荷聚合商中由于存在储能、电动汽车充电站等组成单元，会存在电能量约束：
Figure BDA0003589945740000154
式中，τ表示每个时段的时间，为15min；
Figure BDA0003589945740000161
表示负荷聚合商i可提供的最大调峰电量。
4.3、假设每个负荷聚合商与电网有唯一的并网点，考虑线路和断面潮流约束：
Figure BDA0003589945740000162
式中，
Figure BDA0003589945740000163
表示线路l的潮流传输极限值；Gl-i表示负荷聚合商i所在节点对线路l的输出功率转移分布因子；Gl-q表示节点q对线路l的输出功率转移分布因子；Dq,t表示节点q在时段t的母线负荷值。
Figure BDA0003589945740000164
式中：
Figure BDA0003589945740000165
分别表示断面s的潮流传输极限值；Gs-i表示负荷聚合商i所在节点对断面s的输出功率转移分布因子；Gs-q表示节点q对断面s的输出功率转移分布因子。
步骤S3中预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，具体包括：
Figure BDA0003589945740000166
式中：P'i,j,t为剩余负荷聚合商i中第j种可调节资源在t时刻的可调量，λi,j,t为负荷聚合商i中第j种可调节资源在时段t的深度调峰报价；P'd,t为剩余燃气轮机d在t时刻的可调节量，λd,t为燃气轮机d在时段t的深度调峰报价。
步骤S3中根据目标函数以及约束条件，求解在约束条件下的配电市场的调整电力，具体方法如下：根据所述最小化目标函数式，求解其在约束条件式下的最小值，进而得到出清结果。
本发明还能够对不同出清模型的出清结果进行性能评价，本实施例同时建立多种性能指标用于对预测结果进行评价，包括成交相对集中度(herfindahl-hirschman index,HHI)
Figure BDA0003589945740000167
剩余供应率(residual supply index,RSI)
Figure BDA0003589945740000171
表示市场垄断程度，若连续交易周期的
Figure BDA0003589945740000172
增大，说明该出清方式会导致少数发电企业市场份额增大，垄断情况恶化；
Figure BDA0003589945740000173
指将第k个发电企业的供应电量去除后，剩余的其他发电企业供应总电量所占的市场份额。
Figure BDA0003589945740000174
的大小可以评估出清方式是否对市场结构利好，具体公式如下：
Figure BDA0003589945740000175
Figure BDA0003589945740000176
式中，Ngen为负荷聚合商的个数，Npur为出清后剩余负荷聚合商个数；
Figure BDA0003589945740000177
为第i个负荷聚合商的中标容量。
Figure BDA0003589945740000178
为第k个负荷聚合商的供应电量去除后，剩余的其他负荷聚合商供应总电量所占的市场份额。
Figure BDA0003589945740000179
为出清后剩余负荷聚合商供应总电量，
Figure BDA00035899457400001710
为调峰辅助服务市场的总供应电量。
本发明提供一种负荷侧资源参与的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，包括：将区域中的负荷资源进行聚合，获得对应区域负荷资源的单一聚合模型，所述聚合模型包括：空调负荷聚合模型、电动汽车负荷聚合模型、储能聚合模型；建立考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型；求解负荷聚合资源的局域级交易电力，得到交易结果；建立剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型；求解负荷聚合资源区域级电力调峰辅助服务市场的交易电力，得到最终出清结果。
利用本实施例的方法，假设浙江省某市某典型日0:00-2:00局域级市场，需要负荷侧资源进行局域级市场化交易，该日负荷聚合商申报信息如表1和表2所示。
表1局域内负荷聚合商报价信息
Figure BDA00035899457400001711
Figure BDA0003589945740000181
表2局域内负荷聚合商需求量(MW)
时段 负荷聚合商6 负荷聚合商7 负荷聚合商8 负荷聚合商9 负荷聚合商10
0 25 22 31 22 30
1 19 21 54 11 26
2 34 19 45 15 35
3 40 25 63 65 42
4 45 14 32 24 36
5 34 14 24 43 35
6 33 35 12 24 24
7 45 24 13 12 25
负荷聚合商局域级交易结果如表3和表4所示。
表3局域内负荷聚合商交易量
时段 负荷聚合商1 负荷聚合商2 负荷聚合商3 负荷聚合商4 负荷聚合商5
0 20 27 21 27 35
1 16 24 44 16 31
2 29 24 30 25 40
3 35 40 63 45 52
4 35 24 22 29 41
5 29 24 30 38 29
6 23 28 22 25 30
7 35 19 23 22 20
表4各时段总调峰费用(元)
Figure BDA0003589945740000182
负荷聚合商进行局域级市场化交易后，资源剩余容量如表5所示。
表5局域内剩余负荷侧资源容量(MW)
负荷聚合商1 负荷聚合商2 负荷聚合商3 负荷聚合商4 负荷聚合商5
415 360 389 353 315
利用本实施例的方法，假设浙江省某市某典型日0:00-2:00有调峰需求，每个时段15min，需要负荷侧资源调峰辅助服务市场，该日电网调峰需求如表6所示。
表6电网调峰需求(MW)
Figure BDA0003589945740000191
该日负荷聚合商申报信息如表7所示。
表7机组和负荷聚合商申报价格(元·(MWh)-1)
申报容量/KW 申报价格/(元·(MWh)-1)
机组1 930 380
机组2 943 410
负荷聚合商1 415 245
负荷聚合商2 360 248
负荷聚合商3 389 382
负荷聚合商4 353 274
负荷聚合商5 315 394
为验证所提负荷侧资源参与电力调峰辅助服务市场地分级出清方法的优越性，分析对比负荷聚合商不进行局域级市场化交易，直接参与调峰辅助服务市场出清模型与本发明提出的分级出清模型的出清性能。直接出清模型的出清结果如表8和表9所示，分级出清的结果如表10和表11所示：
表8直接出清中标容量(MW)
Figure BDA0003589945740000192
表9各时段总调峰费用
Figure BDA0003589945740000201
表10分级出清中标容量(KW)
Figure BDA0003589945740000202
表11各时段总调峰费用
Figure BDA0003589945740000203
如表8和表10所示，可以看出分级出清方法在
Figure BDA0003589945740000204
和
Figure BDA0003589945740000205
指标上的表现优于直接出清，
Figure BDA0003589945740000206
值的增大，说明该出清方式能够抑制少数发电企业的市场份额增大，有效打破少数发电企业垄断市场的情况，增强市场竞争力；
Figure BDA0003589945740000207
值的增大，说明该出清方式能够充分利用负荷侧资源进行出清。分级出清通过使局域内的负荷资源优先进行内部局域级出清，进行局域级市场化交易后剩余的负荷侧资源再进行区域级出清。多级出清的出清方法能够在一定程度上扩大资源优化配置的空间，减小电网损耗，充分利用负荷侧的调峰资源，促进新能源的并网消纳。
实施例2
请参阅图2所示，本实施例提一种电力调峰辅助服务市场分级出清装置，包括：
接收模块，用于接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
局域调用求解模块，用于调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
区域调用求解模块，用于调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出模块，用于输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
局域调用求解模块和区域调用求解模块的执行步骤详见实施例的步骤S2和S3。
实施例3
请参阅图3所示，本发明还提供一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法的电子设备100；所述电子设备100包括存储器101、至少一个处理器102、存储在所述存储器101中并可在所述至少一个处理器102上运行的计算机程序103及至少一条通讯总线104。
存储器101可用于存储所述计算机程序103，所述处理器102通过运行或执行存储在所述存储器101内的计算机程序，以及调用存储在存储器101内的数据，实现实施例1所述的电能与辅助服务市场的日前鲁棒联合优化方法步骤。所述存储器101可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据电子设备100的使用所创建的数据(比如音频数据)等。此外，存储器101可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。
所述至少一个处理器102可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器102可以是微处理器或者该处理器102也可以是任何常规的处理器等，所述处理器102是所述电子设备100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备100的各个部分。
所述电子设备100中的所述存储器101存储多个指令以实现一种电力调峰辅助服务市场分级出清方法，所述处理器102可执行所述多个指令从而实现：
接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
具体地，所述处理器102对上述指令的具体实现方法可参考实施例1中相关步骤的描述，在此不赘述。
实施例4
所述电子设备100集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器及只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (10)

1.电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，包括：
接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
2.根据权利要求1所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述预先建立的单一聚合模型通过以下步骤建立：
获取若干局域的负荷资源，将各局域中的负荷资源进行聚合获得对应局域负荷资源的单一聚合模型；所述单一聚合模型包括：空调负荷聚合模型、电动汽车聚合模型和储能聚合模型；
所述空调负荷聚合模型的表达式为：
Pm(t)＝Pd(tco,tzi,twi,tni)+Pf(twi,tni)+Pb(twi,tco,tci,tni)+Pg(tzi)
Figure FDA0003589945730000011
式中，Pm为t时刻单台空调功率，kW；Pd为t时刻制冷机功率，kW；Pf为t时刻风机功率，kW；Pb为t时刻水泵功率，kW；Pg为t时刻冷却塔功率，kW；tco为制冷机出水温度，℃；tzi冷却水进水温度，℃；twi为送风温度，℃；tni为室内干球温度，℃；tci制冷机进水温度，℃；M为局域内空调总台数，Pair(t)为t时刻空调总功率；
所述电动汽车聚合模型及运行约束如下：
Figure FDA0003589945730000021
Figure FDA0003589945730000022
Figure FDA0003589945730000023
Figure FDA0003589945730000024
Figure FDA0003589945730000025
Figure FDA0003589945730000026
式中，
Figure FDA0003589945730000027
和
Figure FDA0003589945730000028
分别为局域内第v辆电动汽车在t时刻的充放电功率；
Figure FDA0003589945730000029
和
Figure FDA00035899457300000210
分别为第v辆电动汽车的充放电效率；
Figure FDA00035899457300000211
为EVA在t-1时刻的能量；
Figure FDA00035899457300000212
和
Figure FDA00035899457300000213
为t-1时刻EVA的充放电功率；
Figure FDA00035899457300000214
为t时刻电动汽车新接入EVA的能量；
Figure FDA00035899457300000215
为t时刻电动汽车离开EVA的能量；V表示接入EVA中电动汽车的集合；Pt eva,+,max为EVA在t时刻的最大充电功率；
Figure FDA00035899457300000216
为第v辆电动汽车的最大充电功率上限；Pt eva,-,max为EVA在t时刻的最大放电功率；
Figure FDA00035899457300000217
为第v辆电动汽车在t时刻的最大放电功率上限；
Figure FDA00035899457300000218
和
Figure FDA00035899457300000219
分别表示t时刻EVA可充电容量的最小值和最大值；
储能聚合模型通过模拟可用电量Ei和可用功率Pi来得到，约束如下：
Ei,ESmin≤Ei≤Ei,ESmax
其中Ei＝SOCi×Eia，SOCi为储能i的荷电状态，Eia为储能i的额定容量，Ei,ESmin和Ei,ESmax为储能i可用电量的下限和上限；
Pi -≤Pi≤Pi +
Figure FDA00035899457300000220
Figure FDA00035899457300000221
式中，Pi为单个储能i的功率，Pi -和Pi +为单个储能i功率的下限和上限，
Figure FDA00035899457300000222
和
Figure FDA00035899457300000223
为单个储能i能量的下限和上限，
Figure FDA0003589945730000031
和
Figure FDA0003589945730000032
为储能i荷电状态的上下限；
根据以上约束，计算所有储能装置的能量边界和功率边界的综合计算聚合后的储能的总能量和总功率的上下限：
Figure FDA0003589945730000033
Figure FDA0003589945730000034
Figure FDA0003589945730000035
Figure FDA0003589945730000036
Figure FDA0003589945730000037
式中，S表示储能设备的总数，Ps表示总的储能设备的聚合功率，Ps-和Ps+分别表示存储能设备聚合功率的下限和上限，Es-和Es+分别表示存储能设备聚合能量的下限和上限。
3.根据权利要求1所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述局域约束具体包括：
负荷聚合商的供需平衡约束
Figure FDA0003589945730000038
式中，C(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的供应电量，R(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的需求电量；
负荷聚合商的价值约束
Figure FDA0003589945730000041
Figure FDA0003589945730000042
式中，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
Figure FDA0003589945730000043
分别表示负荷供应侧报价、负荷需求侧报价价格；
Figure FDA0003589945730000044
分别表示负荷供应侧、负荷需求侧对应的供需电量；
Figure FDA0003589945730000045
分别为对应报价的成交率。
4.根据权利要求1所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，所述调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果的步骤中，所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数具体为：
Figure FDA0003589945730000046
式中，wtot为目标社会福利，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值。
5.根据权利要求1所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，所述调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果的步骤中，所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数为：
Figure FDA0003589945730000047
式中：P′i,j,t为剩余负荷聚合商i中第j种可调节资源在t时刻的可调量，λi,j,t为负荷聚合商i中第j种可调节资源在时段t的深度调峰报价；P′d,t为剩余燃气轮机d在t时刻的可调节量，λd,t为燃气轮机d在时段t的深度调峰报价。
6.根据权利要求1所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法，其特征在于，所述调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果的步骤中，所述区域约束具体包括：
日前市场调峰需求平衡约束
Figure FDA0003589945730000051
式中：R(t)表示调控中心发布的t时段负荷资源调峰需求，Pi,j,t第i个负荷聚合商中第j种可调节资源t时段的可调量，Pd,t表示t时段燃气轮机出力；
负荷聚合商调峰功率的最大出力约束
0≤Pi,j,t≤Pi,j,t,max-Pi,j,t,st
式中，Pi,j,t,st和Pi,j,t,max分别为负荷聚合商i在t时段的基准曲线出力和可提供的最大出力；
电能量约束
Figure FDA0003589945730000052
式中，τ表示每个时段的时间，为15min；
Figure FDA0003589945730000053
表示负荷聚合商i可提供的最大调峰电量；
考虑线路和断面潮流约束
Figure FDA0003589945730000054
式中，
Figure FDA0003589945730000055
表示线路l的潮流传输极限值；Gl-i表示负荷聚合商i所在节点对线路l的输出功率转移分布因子；Gl-q表示节点q对线路l的输出功率转移分布因子；Dq,t表示节点q在时段t的母线负荷值；
Figure FDA0003589945730000056
式中：
Figure FDA0003589945730000057
分别表示断面s的潮流传输极限值；Gs-i表示负荷聚合商i所在节点对断面s的输出功率转移分布因子；Gs-q表示节点q对断面s的输出功率转移分布因子。
7.电力调峰辅助服务市场分级出清装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收电力调峰辅助服务市场分级出清请求，请求进行电力调峰辅助服务市场分级出清；
局域调用求解模块，用于调用局域约束、预先建立的单一聚合模型求解所述预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数，获得局域交易结果；
区域调用求解模块，用于调用区域约束、局域交易结果求解所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数，获得电力调峰辅助服务市场分级出清结果；
输出模块，用于输出所述电力调峰辅助服务市场分级出清结果。
8.根据权利要求7所述的电力调峰辅助服务市场分级出清装置，其特征在于，所述局域调用求解模块中，所调用的局域约束具体包括：
负荷聚合商的供需平衡约束
Figure FDA0003589945730000061
式中，C(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的供应电量，R(i,t)表示t时刻负荷聚合商i的需求电量；
负荷聚合商的价值约束
Figure FDA0003589945730000062
Figure FDA0003589945730000063
式中，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
Figure FDA0003589945730000064
分别表示负荷供应侧报价、负荷需求侧报价价格；
Figure FDA0003589945730000065
分别表示负荷供应侧、负荷需求侧对应的供需电量；
Figure FDA0003589945730000071
分别为对应报价的成交率；
所述局域调用求解模块中，预先建立的考虑供需平衡的负荷聚合资源局域级市场交易模型的目标函数具体为：
Figure FDA0003589945730000072
式中，wtot为目标社会福利，wdem为负荷供应侧总价值，wsup为负荷需求侧总价值；
所述局域调用求解模块中，所述预先建立的剩余负荷聚合资源参与区域级电力调峰辅助服务的出清模型的目标函数为：
Figure FDA0003589945730000073
式中：P′i,j,t为剩余负荷聚合商i中第j种可调节资源在t时刻的可调量，λi,j,t为负荷聚合商i中第j种可调节资源在时段t的深度调峰报价；P′d,t为剩余燃气轮机d在t时刻的可调节量，λd,t为燃气轮机d在时段t的深度调峰报价；
所述区域约束具体包括：
日前市场调峰需求平衡约束
Figure FDA0003589945730000074
式中：R(t)表示调控中心发布的t时段负荷资源调峰需求，Pi,j,t第i个负荷聚合商中第j种可调节资源t时段的可调量，Pd,t表示t时段燃气轮机出力；
负荷聚合商调峰功率的最大出力约束
0≤Pi,j,t≤Pi,j,t,max-Pi,j,t,st
式中，Pi,j,t,st和Pi,j,t,max分别为负荷聚合商i在t时段的基准曲线出力和可提供的最大出力；
电能量约束
Figure FDA0003589945730000075
式中，τ表示每个时段的时间，为15min；
Figure FDA0003589945730000081
表示负荷聚合商i可提供的最大调峰电量；
考虑线路和断面潮流约束
Figure FDA0003589945730000082
式中，
Figure FDA0003589945730000083
表示线路l的潮流传输极限值；Gl-i表示负荷聚合商i所在节点对线路l的输出功率转移分布因子；Gl-q表示节点q对线路l的输出功率转移分布因子；Dq,t表示节点q在时段t的母线负荷值；
Figure FDA0003589945730000084
式中：
Figure FDA0003589945730000085
分别表示断面s的潮流传输极限值；Gs-i表示负荷聚合商i所在节点对断面s的输出功率转移分布因子；Gs-q表示节点q对断面s的输出功率转移分布因子。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序以实现如权利要求1至6中任意一项所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的电力调峰辅助服务市场分级出清方法。
CN202210373737.2A 2022-04-11 2022-04-11 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质 Active CN114757699B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210373737.2A CN114757699B (zh) 2022-04-11 2022-04-11 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210373737.2A CN114757699B (zh) 2022-04-11 2022-04-11 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114757699A true CN114757699A (zh) 2022-07-15
CN114757699B CN114757699B (zh) 2024-06-14

Family

ID=82328384

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210373737.2A Active CN114757699B (zh) 2022-04-11 2022-04-11 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114757699B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077946A (zh) * 2023-08-16 2023-11-17 国网山东省电力公司东营供电公司 适宜参与电网聚合调度的新型市场主体识别方法及系统
CN117236991A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 广东工业大学 一种分布式资源聚合建模方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130556A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 Marhoefer John J Virtual power plant system and method incorporating renewal energy, storage and scalable value-based optimization
CN109359853A (zh) * 2018-10-11 2019-02-19 国电南瑞科技股份有限公司 一种考虑电网安全约束的跨省调峰辅助服务交易出清方法
CN112163687A (zh) * 2020-06-28 2021-01-01 国家电网公司西北分部 一种基于负荷聚合商的用户侧两阶段调峰响应方法
CN112258210A (zh) * 2020-09-07 2021-01-22 中国电力科学研究院有限公司 一种市场单侧报价下市场出清方法、装置、设备及介质
CN112699519A (zh) * 2020-08-20 2021-04-23 国家电网公司西北分部 一种考虑电网安全约束的跨省调峰辅助服务市场出清方法
CN113837444A (zh) * 2021-08-26 2021-12-24 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种虚拟电厂参与多重市场的交易出清优化方法
WO2022021957A1 (zh) * 2021-03-16 2022-02-03 中国科学院广州能源研究所 运营商收益最大化的v2g二阶段随机规划调度模型

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130556A1 (en) * 2010-11-18 2012-05-24 Marhoefer John J Virtual power plant system and method incorporating renewal energy, storage and scalable value-based optimization
CN109359853A (zh) * 2018-10-11 2019-02-19 国电南瑞科技股份有限公司 一种考虑电网安全约束的跨省调峰辅助服务交易出清方法
CN112163687A (zh) * 2020-06-28 2021-01-01 国家电网公司西北分部 一种基于负荷聚合商的用户侧两阶段调峰响应方法
CN112699519A (zh) * 2020-08-20 2021-04-23 国家电网公司西北分部 一种考虑电网安全约束的跨省调峰辅助服务市场出清方法
CN112258210A (zh) * 2020-09-07 2021-01-22 中国电力科学研究院有限公司 一种市场单侧报价下市场出清方法、装置、设备及介质
WO2022021957A1 (zh) * 2021-03-16 2022-02-03 中国科学院广州能源研究所 运营商收益最大化的v2g二阶段随机规划调度模型
CN113837444A (zh) * 2021-08-26 2021-12-24 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种虚拟电厂参与多重市场的交易出清优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
黄海煜;熊华强;江保锋;夏少连;夏清;孙啸天;: "区域电网省间调峰辅助服务交易机制研究", 智慧电力, no. 02, 20 February 2020 (2020-02-20) *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117077946A (zh) * 2023-08-16 2023-11-17 国网山东省电力公司东营供电公司 适宜参与电网聚合调度的新型市场主体识别方法及系统
CN117077946B (zh) * 2023-08-16 2024-04-16 国网山东省电力公司东营供电公司 适宜参与电网聚合调度的新型市场主体识别方法及系统
CN117236991A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 广东工业大学 一种分布式资源聚合建模方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114757699B (zh) 2024-06-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shafie-Khah et al. An innovative two-level model for electric vehicle parking lots in distribution systems with renewable energy
Wu et al. A charging-scheme decision model for electric vehicle battery swapping station using varied population evolutionary algorithms
CN109787261B (zh) 电网侧及用户侧储能系统容量优化配置方法
CN110310173B (zh) 一种可再生能源参与中长期电力交易的电量分配方法
CN109325608A (zh) 考虑储能并计及光伏随机性的分布式电源优化配置方法
CN114757699A (zh) 电力调峰辅助服务市场分级出清方法、装置、设备及介质
CN108446796A (zh) 考虑电动汽车负荷需求响应的网-源-荷协调规划方法
CN103337039B (zh) 一种多目标多约束的中长期购电决策方法
CN110034561B (zh) 一种基于云储能租赁服务的风电场储能容量优化方法
CN110110895A (zh) 电动汽车优化调度的方法及终端设备
Yu et al. A game theoretical pricing mechanism for multi-microgrid energy trading considering electric vehicles uncertainty
Pilz et al. Selfish energy sharing in prosumer communities: A demand-side management concept
Nazari et al. Joint investment of community energy storage systems in distribution networks using modified Nash bargaining theory
Mason et al. Investing in generation and storage capacity in a liberalised electricity market: An agent based approach
Martinez-Rico et al. Energy storage sizing based on automatic frequency restoration reserve market participation of hybrid renewable power plants
Okpako et al. Evaluation of community virtual power plant under various pricing schemes
CN110690700B (zh) 一种基于混合整数规划的能源互联网规划方法
CN105162143A (zh) 一种大区电网间最优交易容量的确定方法
CN110941800A (zh) 一种基于多利益主体的主动配电网双层优化方法
Khalkhali et al. Tapping on the aggregate flexibility of heterogeneous load groups for EV fast charge accommodation in urban power distribution networks
CN115186889A (zh) 一种综合能源服务商源荷储资源协同优化方法及系统
CN115133607A (zh) 用户侧退役电池储能容量配置方法、系统、设备和介质
CN112131695B (zh) 源网协同规划方法及终端设备
Wong et al. Comprehensive framework for long-term distribution system planning
CN114580919A (zh) 多场景两阶段需求响应资源优化调度方法、装置及设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant