CN116012051A - 一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，该报价方法首先基于净负荷的概率密度函数来确定机组爬坡的安全裕度，由安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求，其中，调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值随机分布时，当前时刻需预留的调节能力，以应对预测不准带来的损失；然后根据虚拟竞标曲线得到虚拟报价和虚拟报量，进而确定用作灵活性资源的新型储能的价格和中标量，实现合理补偿机会成本和合理定价的目的；最后建立耦合灵活性资源交易的两阶段实时市场出清模型。本发明能够实现合理补偿机会成本和合理定价的目的，同时有助于提高新能源消纳能力并降低降低综合成本。
Description
技术领域
本发明涉及电气工程技术领域，尤其涉及一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法。
背景技术
在电力市场化的环境下，建设能够充分反映储能特点的市场机制对储能产业的发展具有重大意义，充裕的灵活调节能力是储能参与电力系统应对高比例可再生能源并网的关键。引入灵活爬坡产品进行市场联合出清能够提高电力系统的调节能力，但是现阶段的机组补偿存在不合理的问题、需求确定也不具备经济性，解决的方式是建立考虑储能特性的报价格式。对此，提出一种涵盖具有灵活性的新型储能需求确定、虚拟竞标曲线形成和市场出清的交易框架。本发明系统地阐述了储能具有灵活运行方式的特点，设计了相应的新型电力市场报价机制，建立了市场调度模型。
对储能参与能量市场来说，需要重点考虑以下特点：一段时间内与系统的能量交换总量受限制；能量交换总量存在一定的弹性，在不同的市场价格下可以有不同的值，考虑能量交换量的灵活性。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中灵活爬坡产品机组的补偿不合理、需求确定不经济的问题，提供一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，包括以下步骤：
(1)基于净负荷的概率密度函数确定机组爬坡的安全裕度，根据所述安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求；
(2)对所有报价报量曲线段进行排序以构建虚拟竞标曲线，通过所述虚拟竞标曲线获取虚拟报价和虚拟报量；
(3)根据所述虚拟报价和所述虚拟报量并通过计算常规实时出清的机组出力和出清价格，以建立耦合灵活性新型储能交易的实时市场出清模型；
(4)根据所述调节能力需求、所述虚拟报量、所述虚拟报价以及爬坡容量确定所述市场出清模型的约束条件，其中，所述约束条件包括储能中标量约束、出清电能和储能耦合约束、调节能力需求约束、负荷平衡约束和储能平衡约束；
(5)将所述步骤(4)中的约束条件中的非线性部分进行线性化处理，以将所述市场出清模型转化为混合整数线性规划问题，在Matlab软件中通过Yalmip工具箱调用线性规划求解器Gurobi对所述市场出清模型进行求解，以获取最终的市场出清模型，所述市场出清模型的输出为机组出力；
(6)根据所述步骤(5)中最终的市场出清模型获取机组出力，基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清结束。
可选地，所述安全裕度的表达式为：
其中，
表示安全裕度的上限值，
表示安全裕度的下限值，μN表示净负荷预测误差均值，
表示标准正态分布置信概率为p的置信区间上限值，σN表示负荷预测误差标准差。
可选地，所述调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值
在安全裕度区间内随机分布时，当前时刻需预留的调节能力；所述向上和向下调节能力需求的表达式为：
其中，
分别为向上调节能力需求和向下调节能力需求，
为当前时刻t的实际净负荷，
为下一时刻t+Δt的预测净负荷，安全裕度为
和
为边界的区间。
可选地，所述虚拟报价的表达式为：
其中，
为储能容量的虚拟报价，λ为系统边际电能价格，
为电能量报价。
可选地，所述虚拟报量包括向上报量和向下报量。
可选地，所述市场出清模型的表达式为：
其中，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量，
为第i台机组的电能量报价，Pi R为新型储能的中标量，
为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为新型储能容量向上的虚拟报价，
为新型储能容量向下的虚拟报价，S为综合期望成本，NG表示参与灵活性资源交易的机组总数。
可选地，所述步骤(4)中确定所述市场出清模型的约束条件具体为：
(a)储能中标量约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为第i台机组的向上调节能力虚拟报量和向下调节能力虚拟报量；
(b)出清电能和储能耦合约束，其表达式为：
其中，
为出清电能，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量；
(c)调节能力需求约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组的出力上限，
为第i台机组的出力下限，Rimax为第i台机组的单位时间爬坡速率，
为向上灵活资源需求和向下灵活资源需求；
(d)负荷平衡约束和储能平衡约束，其表达式为：
本发明的有益效果是，本发明基于净负荷的概率分布模型和弃风切负荷成本，提出了确定灵活性储能的调节需求与安全裕度的方法；本发明构建了涵盖虚拟报价和虚拟报量的机组虚拟竞标曲线，从而实现合理补偿机会成本和合理定价的目的；本发明建立了耦合具有灵活性的新型储能的的两阶段实时市场出清模型，提高了新能源消纳能力并降低降低综合成本。
附图说明
图1为本发明新型储能参与电力市场的报价方法的框架图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
通过随机性风电样本数据算例证明耦合灵活性资源交易的市场出清模型的经济性和可行性。取风电样本的出清结果进行市场的局部分析。以每15min为一个交易出清时段，每个运行日含有96个交易出清时段。其中出清电价为每小时4个交易出清时段系统边际价格的平均值。出清价格基本与净负荷的变化趋势保持一致，边际电价偏差的出现是因为低成本机组因预留容量而无法满发，高成本机组成为新的边际机组导致边际价格的升高。含新型储能交易的市场中边际电价偏高的时刻侧面反映了灵活调节能力的供需情况紧张。
参见图1，本发明的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法包括以下步骤：
(1)基于净负荷的概率密度函数确定机组爬坡的安全裕度，根据安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求。
安全裕度Qs由净负荷预测的误差分布函数的置信概率为p的置信区间上下限决定，安全裕度Qs如下式所示：
其中，
表示安全裕度的上限值，
表示安全裕度的下限值，μN表示净负荷预测误差均值，
表示标准正态分布置信概率为p的置信区间上限值，σN表示负荷预测误差标准差。当净负荷预测误差均值μN大于0时，说明实际净负荷一般大于预测的净负荷，因此向上安全裕度要增加均值μN，反之亦然。预测净负荷概率密度函数与安全裕度的关系即置信概率p越大，安全裕度QS的值越大，所能够预留的调节容量越高，能够应对下一时刻净负荷波动的能力越强，但同时由于预留容量造成的额外支付也越高；反之亦然。
由于负荷和新能源发电预测结果存在误差，因此需要安全裕度QS。以安全裕度作为自变量在出清模型中进行优化，能够对储能需求进行最优确定，从而使安全裕度能够根据系统对调节能力的实际需求进行动态响应。
调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值
在安全裕度区间内随机分布时，当前时刻需预留的调节能力，以应对预测不准带来的损失。本实施例中，向上调节能力需求和向下调节能力需求的计算公式为：
其中，
分别为向上调节能力需求和向下调节能力需求，
为当前时刻t的实际净负荷，
为下一时刻t+Δt的预测净负荷，安全裕度为
和
为边界的区间。应当理解的是，预测的净负荷值
可能不准确，并以一定的置信概率在以
为中点、
和
为边界的区间内波动，因此安全裕度为
和
为边界的区间。
(2)对所有报价报量曲线段进行排序以构建虚拟竞标曲线，通过虚拟竞标曲线获取虚拟报价和虚拟报量。
应当理解的是，所构建的虚拟竞标曲线涵盖虚拟报价和虚拟报量。
具体地，对所有报价报量曲线段进行排序，得到向上FR虚拟竞标曲线，根据虚拟竞标曲线得到虚拟报价和虚拟报量，通过虚拟竞标曲线的形成，能够在不须市场主体进行额外信息申报的前提下，确定用作灵活性资源的新型储能的价格和中标量，实现储能与电能量的联合出清和对机组机会成本的合理补偿以及合理定价的目的，实现FR交易与电能量交易的联合出清，从而达到整体效率最高。
通过虚拟竞标曲线的形成和出清模型的构建使得中标的FR不直接指向各个机组的爬坡容量，而是指向由于调度模型的改变而使机组产生的置换发电功率，从而精准的对提供FR而产生机会成本的机组进行补偿。
由于新型储能没有报价信息，因此必须通过确定虚拟报价来挖掘新型储能的定价机制。虚拟报价
的计算公式为：
其中，
为储能容量的虚拟报价，λ为系统边际电能价格，
为电能量报价。
虚拟报量包括向上报量和向下报量两方面。新型储能中标容量本质上是可调节机组为应对净负荷的无规律波动而预留的调节能力。在常规市场出清中，所有报价高于边际成本的开机机组均能提供向上调节服务；向下新型储能的虚拟报量形成过程与向上新型储能有所不同，主要体现在向上调节能力通过满发机组降出力来实现，而向下调节能力则是通过非中标机组增出力来实现。虽然两者对调度的影响结果可能相同，但是造成的原因却完全不同。此外，虽然调度方式改变所增加的向下调节能力由非中标机组提供，但实际上产生机会成本的是减出力的中标机组，因此补偿的对象也为中标机组。在考虑向下新型储能时，所有报价低于边际机组的发电企业均可提供向下调节能力。
(3)根据虚拟报价和虚拟报量并通过计算常规实时出清的机组出力和出清价格，以建立耦合灵活性新型储能交易的实时市场出清模型。
通过计算常规实时出清的机组出力和出清价格等结果，从而确定不同机组预留单位容量产生的机会成本，以及各机组所具有的能够提升系统灵活性的新型储能的上限。当灵活性新型储能需求高于常规经济调度系统的固有调节能力，对于边际机组而言，虽然也中标了新型储能的调节容量，但由于在调度计划中并未产生机会成本，且作为调度计划改变的受益方，因此对于固有调节能力将不进行补偿。
本实施例中，该耦合储能交易的市场出清模型的表达式为：
其中，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量，
为第i台机组的电能量报价，Pi R为新型储能的中标量，
为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为新型储能容量向上的虚拟报价，
为新型储能容量向下的虚拟报价，S为综合期望成本，NG表示参与灵活性资源交易的机组总数。
本实施例中，储能的市场收益可以分为两部分：①将储能的分时充放电功率按分时节点边际价格结算，得到能量套利部分的净利润与充电成本之差。这部分收益有两个来源，分别是：在日前市场中对交易结果进行结算；在实时市场中按日前和实时的出力偏差进行增量结算。②计算储能的灵活能力状态的变化量的绝对值，再乘以对应的补偿成本，即为储能因最终灵活能力状态变化而获得的补偿收益。
(4)根据调节能力需求、虚拟报量、虚拟报价以及爬坡容量确定市场出清模型的约束条件，其中，约束条件包括储能中标量约束、出清电能和储能耦合约束、调节能力需求约束、负荷平衡约束和储能平衡约束。
(a)储能中标量约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为第i台机组的向上调节能力虚拟报量和向下调节能力虚拟报量。
(b)出清电能和储能耦合约束，其表达式为：
其中，
为出清电能，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量。
(c)调节能力需求约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组的出力上限，
为第i台机组的出力下限，Rimax为第i台机组的单位时间爬坡速率，
为向上灵活资源需求和向下灵活资源需求。
虚拟报量的中标容量并不意味着发电侧所具有的调节能力，而是表示满发机组与非边际机组需要置换的发电功率。因此，补充调节能力需求约束，可以保证对任意时刻发电侧的调节能力均能满足FR需求。
(d)负荷平衡约束和储能平衡约束，平衡约束是系统稳定运行必须要满足的约束，其表达式为：
将具有灵活性的新型储能引入后，市场出清模型使得机组出力处在爬坡约束和技术出力约束的区间范围之内，从而让各机组均能提供向上和向下调节能力，提高系统灵活性。同时，灵活性的新型储能引入后额外增加了购电成本，这一部分成本可疏导至加剧净负荷波动的市场主体上，合理进行费用分摊。可以通过shapley模型或者核仁法等合作博弈方法来对新增的成本进行分摊。
在出清的时间尺度上细致化到15min的出清间隔上，从而使得灵活性的新型储能可以应对高比例可再生能源渗透下的净负荷波动不确定性。在交易时序的组织上，含灵活性的新型储能的市场出清模型在日前机组组合确定之后实时市场进行调用。
(5)将步骤(4)中的约束条件中的非线性部分进行线性化处理，以将市场出清模型转化为混合整数线性规划问题，在Matlab软件中通过Yalmip工具箱调用线性规划求解器Gurobi对市场出清模型进行求解，以获取最终的市场出清模型。其中，市场出清模型的输出为机组出力。
应当理解的是，线性规划求解器Gurobi是一种全局优化器，能够支持多种模型，例如连续和混合整数线性问题、凸目标或约束连续和混合整数二次问题、非凸目标或约束连续和混合整数二次问题等等，可以求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性和二次型问题、支持多目标优化等。
(6)根据步骤(5)获取的最终的市场出清模型获取机组出力，基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清结束。
本发明利用新型储能作为灵活性资源来进行需求确定、虚拟竞标曲线形成和市场出清的交易框架。具体地，首先基于净负荷的概率密度函数来确定机组爬坡的安全裕度，由安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求。调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值随机分布时，当前时刻需预留的调节能力，以应对预测不准带来的损失。接着，根据虚拟竞标曲线得到虚拟报价和虚拟报量，进而确定用作灵活性资源的新型储能的价格和中标量，实现合理补偿机会成本和合理定价的目的；建立了耦合灵活性资源交易的两阶段实时市场出清模型。虚拟竞标曲线是在常规实时出清结果的基础上形成的，通过计算常规实时出清的机组出力和出清价格等结果，从而确定不同机组预留单位容量产生的机会成本，以及各机组所具有的能够提升系统灵活性的储能上限。在此基础上，新型储能成为涵盖报价和报量的新型交易品种，从而与能够电能量进行联合出清。最后构建完整的含新型储能交易的联合出清模型，有助于提高新能源消纳能力并降低综合成本。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基于净负荷的概率密度函数确定机组爬坡的安全裕度，根据所述安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求；
(2)对所有报价报量曲线段进行排序以构建虚拟竞标曲线，通过所述虚拟竞标曲线获取虚拟报价和虚拟报量；
(3)根据所述虚拟报价和所述虚拟报量并通过计算常规实时出清的机组出力和出清价格，以建立耦合灵活性新型储能交易的实时市场出清模型；
(4)根据所述调节能力需求、所述虚拟报量、所述虚拟报价以及爬坡容量确定所述市场出清模型的约束条件，其中，所述约束条件包括储能中标量约束、出清电能和储能耦合约束、调节能力需求约束、负荷平衡约束和储能平衡约束；
(5)将所述步骤(4)中的约束条件中的非线性部分进行线性化处理，以将所述市场出清模型转化为混合整数线性规划问题，在Matlab软件中通过Yalmip工具箱调用线性规划求解器Gurobi对所述市场出清模型进行求解，以获取最终的市场出清模型，所述市场出清模型的输出为机组出力；
(6)根据所述步骤(5)中最终的市场出清模型获取机组出力，基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清结束。
2.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述安全裕度的表达式为：
其中，
表示安全裕度的上限值，
表示安全裕度的下限值，μN表示净负荷预测误差均值，
表示标准正态分布置信概率为p的置信区间上限值，σN表示负荷预测误差标准差。
3.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值
在安全裕度区间内随机分布时，当前时刻需预留的调节能力；所述向上和向下调节能力需求的表达式为：
其中，
分别为向上调节能力需求和向下调节能力需求，
为当前时刻t的实际净负荷，
为下一时刻t+Δt的预测净负荷，安全裕度为
和
为边界的区间。
4.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述虚拟报价的表达式为：
其中，
为储能容量的虚拟报价，λ为系统边际电能价格，
为电能量报价。
5.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述虚拟报量包括向上报量和向下报量。
6.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述市场出清模型的表达式为：
其中，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量，
为第i台机组的电能量报价，Pi R为新型储能的中标量，Pi R+、Pi R-为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为新型储能容量向上的虚拟报价，
为新型储能容量向下的虚拟报价，S为综合期望成本，NG表示参与灵活性资源交易的机组总数。
7.根据权利要求1所述的基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，其特征在于，所述步骤(4)中确定所述市场出清模型的约束条件具体为：
(a)储能中标量约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组向上灵活爬坡容量和向下灵活爬坡容量，
为第i台机组的向上调节能力虚拟报量和向下调节能力虚拟报量；
(b)出清电能和储能耦合约束，其表达式为：
其中，
为出清电能，Pi E为第i台机组在经济调度中的出清中标电量；
(c)调节能力需求约束，其表达式为：
其中，
为第i台机组的出力上限，
为第i台机组的出力下限，Rimax为第i台机组的单位时间爬坡速率，
为向上灵活资源需求和向下灵活资源需求；
(d)负荷平衡约束和储能平衡约束，其表达式为：
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| CN202310147455.5A CN116012051A (zh) | 2023-02-22 | 2023-02-22 | 一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117293795A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-26 | 杭州戈虎达科技有限公司 | 一种面向灵活爬坡服务的电力系统资源调度方法 |
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2023
- 2023-02-22 CN CN202310147455.5A patent/CN116012051A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117293795A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-26 | 杭州戈虎达科技有限公司 | 一种面向灵活爬坡服务的电力系统资源调度方法 |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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