虚拟电厂盈利能力研究及其补偿不平衡的潜力

摘要在当前气候危机背景下,以更高渗透率整合可再生能源的需求日益增长,这不仅推动了技术创新,也催生了新的商业模式。虚拟电厂(VPP)作为/种发电聚合模型,被认为能够减少可再生能源发电的不平衡,同时提高经济绩效。虽然某些国家的法规仍不允许这类活动,但在许多其他国家,需求聚合甚至虚拟电厂的数量正在增长。本研究旨在证明上述论点,并量化位于葡萄牙北部的虚拟电厂可以抵消的不平衡量及其避免的相应罚金。该虚拟电厂由/座抽水蓄能水电站和陆上风力发电组成。为此,我们比较了两个案例研究:/个是各单元独立运营的基准案例,另/个是所有单元在VPP模型下聚合运营的案例。优化方法本研究采用简化的竞价策略,针对两种案例和三种不同误差水平进行了模拟,最终通过四个关键绩效指标(KPI)比较结果:利润增长收入增长.不平衡减少.罚金成本降低技术特征优化问题被表述为混合整数线性规划(MILP)问题,分两步执行:/步用于日前市场会话,第二步用于日内市场。该方法旨在使水电站的发电组合多样化,并将其分配到可用产品中:日前市场出售的能源、二级备用的容量储备以及作为三级备用出售的能源。由于市场变量之间的高度依赖性,我们决定采用确定性方法,在策略中考虑情景树及其相关概率,使用历史数据来制定这些情景。能源偏差减少年均能源偏差可减少约16%罚金成本降低利润增长日内市场资产联合运营和罚金减少收入轻微下降据密集型模型研究结果表明,虚拟电厂模型在日内市场资产联合运营以及罚金减少方面表现出色。然而,为了在日前市场会话期间充分分析资产联合运营的VPP模型优势,需要更详细和数据密集型的模型。这些发现证实了虚拟电厂在整合可再生能源、减少系统不平衡方面的巨大潜力。能源系统背景关键挑战然而,在当前的生产体系中,其中/些目标相互冲突。例如,目标8包括体面工作和经济增长,关键挑战然而,在当前的生产体系中,其中/些目标相互冲突。例如,目标8包括体面工作和经济增长,而目标13是气候行动,因为到目前为止,在大多数国家,经济增长与人均排放量增加相关联。在过去几十年中,这些协议转化为/系列目标的定义,预计在不同的时间范围内实现,目的是扭转或至少延缓已经造成的损害。正是在这种情况下,可持续发展目标于2015年确定,设定了到2030年要实现的17个类别的目标。另/个导致温室气体排放增加的因素是世界人口的增长以及随之而来的能源需求增长。尽管在过去几年里,/些发达国家的排放量有所下降或趋于稳定,但/些新兴经济体的增长以及主要在亚洲观察到的人口增长,预计到2040年全球能源需求将增长近四分之/。01现状评估到2040年,全球能源需求预计增长25%02可再生能源整合未来几十年,可再生能源整合份额需求将继续增长,达到预期需求的50%以上03系统灵活性由于可再生资源的间歇性,需要电网中的额外灵活性来应对发电和日益活跃的需求变化基于上述背景,以及减缓全球气温上升的迫切需要,欧盟在Horizon2020计划下为/系列项目分配了预算2其中/个项目是EU-SysFlex,由34家公司和学术机构组成的联盟执行,旨在"识别与大规模可再生能源整合相关的问题和解决方案,并制定计划,为整个欧洲的电力系统运营商提供实际帮助"2VPP的核心作用虚拟电厂作为/种具有巨大潜力的工具,可以促进间歇性可再生能源的整合2本论文旨在评估在此模型下可以避免的不平衡量2为此,并为了更全面地了解VPP管理中涉及的机制,将制定竞价策略,然后分析VPP的性能2多市场参与能力由多种技术集成的VPP可以在多个市场上销售其生产和灵活性2因此,寻求充分利用可用投资组合的策略成为/项必不可少的工具2这种策略需要考虑不同市场的时间框架、竞价会话、产品要求、生产单元的可用性及其技术特性2 研究目标2模型构建建立虚拟电厂最优调度的简化模型2模型构建建立虚拟电厂最优调度的简化模型4协同效应量化量化VPP模型的协同效应1深入理解深入理解能源市场的潜在相互作用3经济效益验证从经济角度证明VPP配置的潜在好处,重点关注不平衡减少简化假设考虑了以下简化假设:日内市场不确定结果可表示为离散有限情景集;VPP仅在日内市场参与以补偿不平衡;XBID市场因复杂性高且缺乏历史数据而排除在分析之外;可调度资产(水电站)被假定为完全可控,因此不会产生不平衡。葡萄牙电力系统自1944年起由国家通过与市政当局的地方特许权进行管理。1975年反萨拉查独裁政权革命后,该部门的所有公司(即能源生产、运输和零售)被国有化。1976年,它们被垂直整合到/家国有公司44葡萄牙能源公司(EDP)。市场自由化进程EDP垄断该部门直到1995年,当时欧洲指令96/92/CE颁布,标志着自由化进程的开始。公司EDP被私有化,创建了EDP集团,该集团仍然垂直整合。同时成立了监管市场:确保公共服务的受管制市场和在自由化市场运营的独立系统。阶段性推进这种自由化进程分五个渐进阶段进行,从1995年到2006年。第/阶段是1995年创建ERSE,随后1999年赋予年需求超过9GWh的消费者选择零售商的权利,2002年所有工业消费者可进入市场,2005年专业消费者可进入市场,最后2006年所有消费者都可以进入市场。葡萄牙发电结构其他可再生能源其他可再生能源根据国际能源署(IEA)的数据,2016年葡萄牙约61%的总装机容量为可再生能源技术,总装机容量为19.8吉瓦。由于可变的水力发电产量,发电结构每年都有波动,平均约占发电量的30%。风电装机容量在过去二十年中飙升,从2004年占总装机容量的1.8%增加到2018年的25.7%,使葡萄牙成为继丹麦之后相对风电装机容量最高的第二个国家。市场结构自2007年以来,西班牙和葡萄牙共享/个共同的批发电力市场,称为MIBEL(伊比利亚电力市场),分为日前市场、日内市场和金融衍生品市场2平衡服务也在市场上交易和调度,但与其他产品不同的是,它由各国的单个输电系统运营商处理,西班牙为REE,葡萄牙为REN2日前市场基于预测,偏差可能在更接近实时日前市场基于预测,偏差可能在更接近实时求调整到实时条件,响应预测偏差2每天举行六个日内市场会话,生产商和买家可以更新剩余/小时时段的竞价2平衡服务尽管有上述市场产生的调度计划,但由于需求或可再生资源的预测误差、系统某个区域的故障或发电厂的计划外停运,经常会发生措施会启动以确保供应的可靠性2构成每日电力采购调度的第/步,也是销售电力的大宗交易场所,占总交易量的80-90%2生产商和零售商根据生产预测提交每小时供需竞价,市场按经济优先顺序清算2电力市场产品分类频率遏制储备(FCR)1/级储备,不平衡后激活以稳定系统频率,响应时间通常低于30秒,服务总持续时间通常为5分钟22自动频率恢复储备(aFRR)二级储备,自动激活以将频率恢复到标称值。LFC控制器可能每4-10秒发出/次命令,供应商必须在5分钟内达到请求的设定点33手动频率恢复储备(mFRR)与aFRR/样,目标是在不平衡后恢复标称频率,但规定的完全激活时间更长,通常为15分钟,这意味着更多单元可以参与44替代储备(RR)三级储备,目标是恢复FCR和FRR所需水平,以及在需要时保持供需平衡数小时。可由各种发电机、储能和需求响应提供在伊比利亚,平衡服务仍属于各国系统运营商的领域,葡萄牙为REN。辅助服务分为三个不同类别,类似于上述类别,但通常根据激活顺序称为/级、二级和三级储备。灵活性定义根据NREL的定义运营灵活性是系统响应供需变化的能力。所有电力系统都有/定程度的灵活性,以在需求预测误差发生时保持供需平衡。然而,可再生能源发电的近期增长也给供应带来了不确定性,因为风能和太阳能资源的预测误差。可再生能源影响发电的不稳定性增加对系统有/定影响,使发电计划和电力线路规划变得至关重要,以确保未来电网具有足够的灵活性来整合社区政策所针对的可再生能源渗透指数。可再生能源对电力系统产生这种影响的主要原因有三个:更陡峭的斜坡、更深的降幅和更短的峰值。智能能源需求联盟将需求响应(DR)定义为/种工具通过提供控制信号和/或财务激励来赋予消费者(住宅、商业和工业)权力,以调整其需求侧资源的使用,例如消费、分布式发电或储能能力2隐性需求响应价格机制,允许消费者根据价格信号改变消费模式2消费者可选择暴露于时变电价或网络费率,无需聚合器显性需求响应激励机制,使聚合的需求侧资源能够在批发、平衡、储备市场以及允许的国家的容量机制中进行交易典型DR机制-隐性.TOU费率:分时电价在/天的不同时间有几个固定价格块.CPP:关键峰值定价在高峰消费时段指定额外高价.RTP:实时定价费率在通常/小时的时间段内连续变化,响应批发市场典型DR机制-显性.直接负荷控制:消费者获得激励支付以允许对某些负荷进行/定程度.需求竞价:客户或聚合器在高峰负荷期间提供削减负荷竞价.应急需求响应:消费者因根据请求减少负荷以确保电力系统可靠性而获得激励支付储能系统角色不同的储能技术可以以不同方式提供灵活性。传统上,水电站/直是唯/允许进入电力市场的储能形式,因为它高度可靠、响应快速且可以长时间提供电力。然而,随着电力系统变得越来越复杂,其他形式的储能如电池组、飞轮或超级电容器已经找到了进入新应用的途径。可提供广泛的应用,从参与日前和日内会话到FCR、FRR和RR拍卖。然而,这些技术的潜力经常受到现有监管框架的限制抽水蓄能传统储能形式,高度可靠,响应快,可长时间供电。在许多国家仍是唯/被明确允许参与所有电力市场的储能技术飞轮与超级电容响应速度非常快但储能容量高度有限,因此最适合FCR支持或/级储备。可在毫秒级响应频率变化监管障碍监管障碍欧洲国家现在开始认识到缺乏关于抽水蓄能以外的储能技术的监管。主要问题是电力市场参与的监管框架是针对发电机和消费者编写的,因此电池储能的双重行为通常是/种限制。例如在德国、法国、西班牙、瑞典或葡萄牙,电池所有者需要支付双重电网费用,这意味着电池所有者必须为消费和向电网注入能源都支付电网费用。聚合模型电力市场在所有欧洲国家的自由化为新的市场参与者打开了/扇窗户,近年来特别关注能源聚合商。这/新兴角色在许多国家仍缺乏监管框架,在其他国家仅处于示范阶段,但可能促进可再生能源的整合,减少系统不平衡,并降低对RE支持机制的依赖,从而实现技术和经济上更高效的电力系统。组合聚合商-供应商聚合商和供应商角色结合组合聚合商-供应商聚合商和供应商角色结合,意味着当前零售商处于采用此角色的最佳位置。这是最不复杂的选项,因为只有/个BRP,且无需在供应商和聚合商之间进行不平衡结算该模型在同/连接点涉及两个BRP:/个与供应商相关,/个与聚合商相关,创造了更高水平的内在复杂性。聚合商与客户的供应商达成协议,根据该协议,供应商将获得已采购电力的补偿独立聚合商产消者作为聚合商该角色认为商业或工业产消者有可能成为其自身投资组合的聚合商,将自己的发电、消费和储能资源整合管理,参与多个市场聚合商向其他市场参与者提供服务,但不承担自己的风险销售电力。由于聚合商没有平衡责任,使另/方面临价格风险。产消者作为聚合商该角色认为商业或工业产消者有可能成为其自身投资组合的聚合商,将自己的发电、消费和储能资源整合管理,参与多个市场虚拟电厂(VPP)概念在聚合的背景下,虚拟电厂的概念作为元素的组合出现,允许通过聚合和优化平台自动调度和优化分布式能源资源。VPP可以包括发电单元和耗电单元,额定容量范围很广。VPP被定义为物理设备(可调度和随机发电机、储能和可控负荷)的聚合,形成/个虚拟实体,与监控级别(如微电网控制器)交互,为多个DER提供改进的监控和控制功能。VPP的三大组件类别如热电联产、风能和太阳能生产,也包括灵活消费。DG可分为家用或公共DG2.储能技术:可作为非可调度能源的缓冲。例如水力抽水蓄能、电池储能或氢燃料电池3.信息通信技术(ICT):ICT系统允许不同组件之间的通信和协调,整合能源管理系统(EMS)、信息系统和控制器VPP架构特点VPP的架构由于涉及的系统和协调的行动数量而具有高度复杂性。它可以根据领域、代理和系统进行细分。有三个不同的领域相互作用:智能电网领域、产消者领域(包括VPP)和用户及第三方领域。每个领域包含特定的代理和系统,共同工作以优化能源生产、消费和交易。VPP分类与特征分布式控制VPP(分布式控制VPP(DCVPP)引入两级层次模型,较低级别的VPP控制器协调若干DER的运营,并将决策权委托给较高级别的VPP控制器。仍依赖集中控制方案完全分布式控制VPP(FDCVPP)这种策略是去中心化的,每个DER都有/个独立的控制器,具有自己的运营激励。允许更大的灵活性和适应性集中控制VPP(CCVPP)单个中央控制器对所有DER单元做出所有决策。这种结构提供统/的决策点,但可能面临单点故障风险商业VPP(CVPP)旨在参与市场,因此具有相关的聚合配置文件和输出,代表其资产组合的成本和可用可操作性。CVPP面向批发市场交易、投资组合平衡和供应服务,这些服务不是特定于位置的。因此,CVPP的运营商可以是具有市场准CVPP允许:DER在能源市场中的可见性增加;DER参与能源市场;DER投资组合价值的优化。技术VPP(TVPP)受限于地理区域。TVPP用于系统管理和支持,其最显著的特征是其聚合配置文件考虑了对配电网的影响。它们可以提供实时服务,因此聚合配置文件还包含投资组合的成本和运营特性,包括所有连接的DER的状态及其对电网的影响。TVPP使系统运营商能够看到DER;DER参与系统管理;考虑本地约束的DER容量在辅助系统中的最佳使用。监管框架监管框架二级储备监管二级储备作为双组件服务交易:容量和能源响应。提供二级储备的供应商因提供给系统运营商的容量带(以MW为单位)和能源变化(MWh)而获得报酬。参与此市场的最低容量要求目前为0.1MW。二级储备市场在D-1下午7点按优先顺序清算,支付给所有单元的价格由接受的最后/个报价设定。不平衡成本与罚金尽管进行了详尽的规划工作,但可再生发电和需求预测中的预测误差,以及其他不可预见的事件导致系统中的不平衡。这些不平衡通过前面章节解释的储备和平衡机制进行补偿,最终导致系统成本增加,然后这些成本分配给偏离最终方案的市场代理。当前框架下,葡萄牙的风力发电不受不平衡罚金约束,因为它包含在固定电价制度中,但预计在不久的将来会取消固定电价。112233三级储备监管三级储备是不加区分地将mFRR和RR分组的产品。与二级储备不同,三级储备是仅根据能源调度修改补偿的服务。市场参与者可以在日内会话中更新其承诺,对于每个时期,三级储备根据优先顺序分配,最后/个竞价设定能源价格(以¬/MWh为单位)。所有单元必须竞价尚未分配为三级储备的剩余能源发电,分配遵循优先顺序曲线。案例研究:VPP配置本研究案例定义了位于葡萄牙北部的/个VPP,由两个风电场和/个抽水蓄能水电单元组成。VPP将在日前、日内和储备市场上竞价,因此将可用生产分配到六种市场产品中:风电场2额定容量50风电场2额定容量50MW风电场1额定容量115MW额定容量760MW批发生产储备市场·二级储备:aFRR+(上行)和aFRR-(下行)·三级储备:RR+(上行)和RR-(下行)本研究将假定只有水电站将参与辅助服务市场。尽管风电场可能竞标提供下行三级储备并以这种方式管理不平衡,但如果未被调用,这种方法可能导致更高的支付。由于葡萄牙当前监管不考虑风电场参与三级储备,这/考虑将从分析中排除。虚拟电厂拥有有限的资源集,可以在给定的市场集中使用以产生利润。因此,关于如何将生产分配给每个可用市场产品的决策对收入产生有很大影响,如何分配这些资源的决策过程需要仔细规划,从而导致优化过程。010203数据输入优化目标情景分析考虑以下输入:风能预测和实际生产;日前和日内模拟进行旨在规划日前市场,考虑什么是参与日为了考虑市场的随机条件,策略考虑了有限的情每小时价格预测;每小时上行和下行调节价格预内和储备市场时要留出的最佳储备裕度。储备裕景集。定义这些情景的变量很多,由于变量数量测和系统要求;每个时期系统全局不平衡的方向;度定义为不在日前出售而是留出用于参与日内会多且它们之间发现的依赖性,使用了历史值集,其不平衡成本;水的价值;每日水量限制话和平衡服务市场的能源的最大比例中所有变量之间的依赖性已经存在简化处理实际上这个过程更复杂,因为即使已经在日前市场售出的容量,如果价格差异有利可图,也可以在后续会话中重新调度。为了解决这个问题,将考虑水电站的生产和抽水限制,考虑水库水位和水成本。最终,该策略旨在通过比较两种情景来量化VPP配置下实现的节省:/个是单元独立参与市场的基准情景,/个是它们构成VPP并可以相互补偿不平衡的VPP情景。基准案例(BAU)模型制定第/个案例研究考虑基准情景,其中每个电厂独立于其他电厂竞标。因此,风电场只能通过日内会话处理生产变化,水电风电场从不充当缓冲。因此,总联合利润只是每个单元个人利润相加的结果。策略的目标是在每个时间步骤中最大化总利润,考虑/组概率情景和在现货市场和储备市场的参与。在BAU案例中,只有水电站参与储备市场,而风电场的参与仅限于现货市场。风电场的策略是在日前市场竞标所有预测的可用生产,并在日内会话中根据更接近实时产生的更准确预测调整承诺。风电场模型在BAU案例下,风力发电生产商遵循的策略很简单,仅限于现货市场。现货市场分为两个部分:日前和日内市场。基于生产预测,电厂为日前市场设定竞价,然后在日内调整承诺以补偿预见的不平衡。textProfitSM,WFn=sumleft[sumsinSpslambdaDA,t,scdotEDA,WFn,t+sum=1(lambdaD,t,N,scdotEID,WFn,t,N)2sumsinS+psCimbalance,sDeltaEFn,t+sumsinS2psCimbalance,sDeltaEFn,tright]功率平衡在每个1小时时间步中,在现货市场承诺的功率总和、二级带竞价和三级储备市场必须加起来等于该特定时期的总可用功率。此条件源自以下事实:根据规定,未在现货市场或作为二级储备出售的剩余能源必功率平衡在每个1小时时间步中,在现货市场承诺的功率总和、二级带竞价和三级储备市场必须加起来等于该特定时期的总可用功率。此条件源自以下事实:根据规定,未在现货市场或作为二级储备出售的剩余能源必须作为三级调节的竞价提交。市场约束日前竞价将在由储备裕度定义的区间内保持/个值,无论是在抽水还是发电模式下。总储备范围和预认证也需要考虑,因为为了参与平衡服务市场,单元必须事先通过/系列测试,这些测试还确定它们可以竞标的最大能源。运营边界单元的运营限制定义了运营设定点可以振荡的值范围。由于抽水蓄能水电站有两种运营模式,这些约束必须针对发电和消费模式制定。当电厂处于消费模式时,设定点被认为是负数。水文平衡水库之间的水文平衡表示水库在时期开始和结束时的内容,考虑流入和每个涡轮泵组的排放流量。实际上,可以使用水库的额定曲线简化此约束,该曲线将水高度与存储的体积相关联。VPP聚合模型制定虚拟电厂聚合模型需要联合竞标策略,以最大化资产的总价值。因此,在每个时期t,电厂的可用功率由以下方程给出:PVPP,available,t=PWF1,t+PWF2,t+PH,t在这种情况下,优化分两步进行。首先,将日前规划作为MILP问题执行,在每个市场产品上分配/定的竞价。其次,风能不平衡的补偿被提出作为每个日内会话的基础优化问目标函数与之前/样,考虑在现货和储备市场交易的能源。该问题受多个约束:运营边界、VPP的功率平衡、水库的水文平衡、日前竞价边界、总储备范围以及储备竞价边界。在七个日内市场会话的每/个中,VPP都面临如何处理风能生产预测变化的决策。可用选项包括:通过日内会话竞价补偿不平衡;如果根据预定活动,水电站在该时期t处于活动状态,则通过相应地增加或减少发电/抽水来补偿不平衡的选项;或者"不做任何事"44不补偿不平衡并面临罚金成本。风电预测误差分析9060300预测时间跨度(小时)低误差水平(%)中误差水平(%)高误差水平(%)风电预测误差对风电场的盈利能力有很大影响。在许多国家,它甚至限制了风力发电商在某些市场的参与。因此,它是科学界当前的研究主题,正在尝试预测误差本身或找到提供最佳拟合的统计分布。本研究采用的方法是联系葡萄牙输电系统运营商REN,后者拥有所有风电场的历史预测。REN提供了指定风电场的标准化均方根误差(NRMSE)作为预测范围的函数,考虑7个不同的提供商。为了考虑这种多样性并分析预测误差对VPP性能的影响,定义了三个误差水平:高、中、低。优化策略实施框架规划资产组合优化涉及参与多个市场,是/个具有高度复杂性的随机问题。由于所有价格变量和可再生生产变量都是不确定的,因此需要预测工具来估计运营的预期利润,在这些情景中,如何在可用市场之间分配生产的问题仍然存在。输入数据获取两个主要来源输入数据获取两个主要来源:公司提供的关于历史生产的机密数据,以及REN(输电系统运营商网站)上发布的历史市场值公共数据数据预处理在使用数据之前,对所有数据集进行预处理。对于发电数据,需要使所有数据集同质化,因为测量具有不同的时间频率,选择了小时尺度。需要消除重复的测量并通过最近点插值填补空白日限制设定模型考虑了每日排放或抽水的水量限制。通过将数据集中可用的每小时排放量加到每日量来计算这些体积。策略将使用此限制作为抽水和发电的约束,具有5%的偏差裕度优化执行优化分两步进行:第/个问题考虑日前会话,第二个问题考虑日内市场。在日前市场模拟期间,考虑上述输入以确定可用生产在不同市场产品之间的最佳分配,以及水电能源每日生产的最佳调度时间表1223344竞标策略已针对2017年进行了模拟。然而,为了评估其在不同情况下的性能,从2017年历史数据中选择了六个代表性的两周期间,考察水力抽水和发电容量水平、市场价格以及每个发电单元允许的市场参与的趋势。案例水电发电抽水风电案例1(第7-8周)高低中高案例2(第15-16周)高高中低案例3(第23-24周)中中中中案例4(第32-33周)低中中中案例5(第36-37周)低低中中案例6(第48-49周)高高高高为了量化VPP模型相对于当前配置的好处,定义了四个指标:利润增长、收入增长、不平衡能源减少以及不平衡成本减少。前两个指标定义为利润和收入的比例增长;因此,这些指标的负值表示减少。后两个指标定义为能源偏差和罚金成本的减少,因此这些指标的负值表示增加。研究结果关键绩效指标(KPI)年度分析0-8利润KPI收入KPI不平衡能源KPI不平模拟使用2017年的数据运行。可以观察到,指标在全年呈现出很大的可变性。特别是,可以观察到在水力资源可用性低的时期,指标的值降低到零。利润指标平均值为0.9%,这意味着通过VPP配置下资产的联合运营和随案例研究详细分析平均不平衡减少案例1-6的平均能源偏差减少利润增长所有案例的平均利润增长百分比最高成本降低案例6实现的最高罚金成本减少收入变化收入的轻微下降表明管理效率提高聚合值显示,可调度单元对整体性能的全面影响。案例5因其低性能而突出,在这种情况下,水力资源极其有限,因此不平衡不会定期抵消。案例6呈现出鲜明对比,在高可用性条件下,能够避免很大/部分偏差。案例1和案例4显示缺乏抽水和发电如何分别影响整体性能。案例1:高发电,低抽水该案例的特点是缺乏抽水容量和高可用性的风能和水力发电,在高市场价格条件下。在这些情况下,利润增长相对稳定为1%,收入在此期间几乎保持不变。关于不平衡补偿,2月17日有/个峰值,补偿了市场后总偏差的50%,实现了45%的成本降低。案例2:高抽水和发电在这种情况下,水电站的可用性在十五天内更加稳定,发电和抽水都可用,除了最后两天。风能在4月19日至22日之间呈现出高于额定容量80%的生产峰值。更高的生产意味着更高的净不平衡,在此期间日均为121.86MWh。然而,正是在这些日期,实现了最高性能,平均降低不平衡罚金支付成本30%,达到最大利润增长4%。本节将展示优化结果,显示可用发电如何在特定日期的产品组合中分配。所选日期旨在展示策略在不同价格和发电可用性条件下的工作方式。选择了3天:/个高发电容量日,/个描绘混合抽水和发电日,以及第三个抽水高于发电的日子。高发电日(2月18日)策略选择避开谷时段,通过在现货市场的峰时段发电最多来寻求利润最大化。此外,在大多数小时,辅助产品之间的选择重复。由于价格差异,策略通常更喜欢将大部分功率分配给二级储备。该时期三级上行储备的价格低于二级储备,因为二级储备在能源方面以与三级储备相同的价格获得带提供和报酬。因此,策略通常避免这种产品,除了第22小时。混合日(2月20日)展示了抽水和发电都存在的日子的情况。回想/下,在包含在案例1中的这个时期,现货市场价格很高。那么策略选择在谷时段分配抽水并将其分成几个块是合理的。通过将其分配到不同的规划期,可以最大化辅助市场的收入并降低总成本。相反,策略选择在峰时段将发电集中在几个发电期。所选的第三天是4月16日,这是/个高抽水容量的日子,尽管有/些发电分布在特定的峰时段。产品之间分配的趋势相对于前几天保持不变,但是在与抽水期同时发生的峰价时段,策略选择降低输出以在辅助市场提供下行三级储备,试图降低总成本。本节将分析策略如何优化日内会话中补偿不平衡的过程。接近生产时间的预测更新产生承诺容量与可用功率之间的偏移。在/天中,日内市场会话提供通过市场交易补偿不平衡的机会,或者调整可调度单元的设定点以弥补风力生产的变化。在日内市场会话期间,策略面临如何在两个选项之间补偿不平衡的决策:如果水电站计划在t小时抽水,选项将是根据风能变化增加或减少泵设定点,或者在日内市场买卖能源;如果水电站设定点计划在t小时发电,选项将是增加或减少设定点以弥补风能变化,或者在日内市场买卖能源。1122在适用于每个规划期的最后市场会话后,在最后的风电预测和实际生产之间发生不平衡,这可能占总风力发电的约20%。当水电站调度和生产可用性允许时,可以通过相应地增加或减少水电站设定点来部分或完全补偿这种不平衡及其相关成本。分析表明,在几乎70%的情况下,风能生产偏差通过日内市场会话平衡。这可能是由于更好的经济条件或水电站的不可用性。泵设定点的变化占平衡的能源偏差的26%。另/方面,在不到9%的时间里,偏差通过发电计划的变化抵消。实时平衡年度分析其他最终不平衡泵补偿涡轮补偿其他实时平衡显示,在VPP模型下避免了16%的不平衡。泵模式避免了9%的不平衡,比涡轮模式的贡献高出2个百分点。这可能是由于几个原因,但特别是2017年是/个异常干旱的年份,这可能减少了水库的排放量,从而减少了涡轮模式的小时数。季度分析第三季度,对应夏季月份,总不平衡和减少幅度都处于最低水平,这是由于该年度时期风能和水力发电往往较低。另/方面,第二和第四季度,大致对应春季和秋季,是不平衡减少最多的季度,分别实现了19%和21%的减少。补偿贡献在这些情况下,涡轮模式补偿的最大不平衡量为8%,而泵运行的贡献达到初始不平衡的13%。当水电站抽水时,算法将抽水水的价值视为正现金流,如果不与市场购买能源相关,那么通过抽水补偿不平衡就会产生利润。风电预测误差影响评估80-8风电预测误差对风电场的盈利能力有很大影响。VPP模型旨在通过减少不平衡或甚至从中获利来将这种技术的盈利能力与预测误差解耦。因此,研究预测误差对模型性能和策略的影响对于理解至关重要。年度结果显示,与收入相关的KPI呈现最低变化,实际上保持稳定在0,尽管随着误差预测的增加略有增加。利润KPI呈现相同趋不平衡管理,降低了成本并减少了对总利润的影响。案例2最大增幅利润KPI相对原始值的增幅案例4显著提升在非最优条件下的利润增长能源KPI最大降幅案例2中能源KPI的最大减少百分比案例1/3/4稳定性这些案例中不平衡罚金KPIn乎不受预测误差变化影响跨考虑案例的利润KPI变化显示,最大变化在案例2、3和4中,分别增加0.0037、0.0036和0.00332虽然这些值很低,但当以相对于KPI原始值的相对术语表示时,它们实际上分别意味着增加37%、32%和45%2比较表中的案例条件,似乎没有明确的模式证明这些变化的合理性,除了增幅最大的案例是那些至少有可用于补偿的发电或抽水,并且其余情景变量不是最优的案例2这表明VPP模型在处理预测不确定性方面具有鲁棒性,即使在不理想的条件下也能提供价值2研究结论核心研究发现总结不平衡减少显著不平衡减少显著再生能源整合和减少系统不平衡方面的巨大潜力。利润与收入指标利润与收入指标的减少有时被这种补偿的成本所掩盖。收入指标含义收入指标含义收入KPI表明销售量下降,而总利润增加,这可能是由于两个因素。首先,可能是发电以不同的方式安排,更好地利用了小时之间的价格差异。然而,在分析每小时结果后,得出结论认为,销售的这种减少更可能是由于将水力资源用于补偿不平衡。然而,由于功率变化很小,而且通常不会阻止初始调度的履行,变预测误差影响当分析预测误差对盈利能力和不平衡减少的影响时预测误差影响当分析预测误差对盈利能力和不平衡减少的影响时,发现VPP模型的/个积极副作用是,相对于基准案例,以在/定程度上将经济绩效与可再生能源预测误差解耦,尽管平衡偏差显示出随着误差增加的下降趋构建的模型存在/些局限性,但它确实提供了可以避免的风能偏差比例的估计。为此,保持基准案例和VPP案例之间的相同条件至关重要。为了改进它,需要采取的/些步骤包括:短期改进集成优化:考虑单元不仅在补偿步骤而且在日前调度中的相互作用,如果条件有利,实施使用风力发电抽水并因此在更高价格下释放这种能源的可能性.多样化投资组合:考虑更多样化的投资组合,包括需求响应或其他形式的储能和可调度发电.延长模拟期:模拟更长的期间以确定水风配置的VPP模型的真正好处,因为2017年的特殊气候条件可能影响了结果长期发展.长期策略:需要考虑市场价格、水价值或其他可能影响电力需求的商品价格演变等变量的长期策略·更复杂模型:这种长期策略在具有储能单元(如本模型)的模型中尤其重要,其中长期考虑对短期策略有直接影响.数据驱动预测:为市场变量建立预测,并基于变量的概率制定情景,可能通过蒙特卡洛模拟监管框架见解该项目的第/阶段涉及对VPP等聚合模型的商业和监管状况进行彻底审查,以及重点关注伊比利亚的灵活性市场审查。分析市场结果时出现了/个重要问题。尽管自2005年以来葡萄牙的能源部门已完全自由化,但EDP曾经对系统拥有的垄断仍然存在/些存在,截至目前,该公司拥有大部分装机容量。市场失灵识别这在储备市场中尤其明显。在分析二级带的报价和分配功率时,可以看到在某些时期,容量报价低于分配功率。根据现行立法,TSO识别系统的储备并向所有有资格提供服务的参与者发送信号,后者依次发送报价垄断现状目前,EDP实际上是所有可以提供此服务的单元的所有者,导致没有真正竞争的垄断。这种类型的市场失灵也是高效电力市场的障碍,向其他参与者(如聚合商和需求响应)开放它可能具有解决这/问题的额外好处南欧滞后从这/分析中还清楚地看出,南欧国家在分布式技术参与电力市场的监管授权方面普遍落后于北欧和中欧国家,以及聚合模型和聚合商角色的正规化方面也是如此政策建议与未来展望在阻止该领域任何行动的监管框架下,西班牙和葡萄牙在这类项目方面的经验仅限于研究试点项目。能源监管机构ERSE和CNMC开始采取措施朝这个方向发展极其重要,因为已经证明聚合模型将是释放分布式可再生能源全部潜力的关键,没有它,实现2030年和2050年可再生能源发电和减排目标的可能性就会降低。监管改革建立明确的聚合商角色定义和责任框架逐步实施制定渐进式实施路线图,从试点项目开始激励机制为灵活性服务创建适当的激励和补偿机制市场准入允许VPP和分布式能源资源参与所有电力市场利益相关方协调改善TSO、DSO和市场参与者之间的协调数据共享建立数据共享机制以支持VPP运营VPP特别证明了它们具有促进可再生能源整合的能力,在葡萄牙的风力水电配置中实现了总不平衡的平均16%抵消。这不仅减少了系统运营成本,还为资产所有者提高了经济绩效,证明了这种模式的双赢潜力。VPP技术架构深度分析三域架构VPP的架构可以根据域、代理和系统进行细分2有三个不同的领域相互作用:.智能电网域:包括管理和控制电网的功能,如DSO、TSO或电力市场.产消者域:包含产消者拥有的能源资产,为生产、消费或可靠性服务增加.第三方域:包括所有未包含在前述任何域中的代理,如最终用户三类代理的可视化,通常嵌入在智能电子设备(如本地控制器)中2.通信代理:允许从用户域的分布式测量中收集系统中的数据,负责代理之间的所有通信流3.逻辑代理:用于VPP的智能管理,负责产消者资产的最优管理,执行操作调度、监控和预测等功能能源管理系统(EMS)详解架构中存在三个智能系统。能源信息系统(EIS)基于ICT结构,从通信代理收集所有数据,使它们能够与系统交互并同步测量。能源管理系统(EMS)管理和优化产消者能源资产的运营。11配置文件生成单元(PGU)基于/系列输入(如消费者请求、历史数据或天气预测)计算DER和负荷的功率配置文件。PGU是EMS的第/个组件,为优化过程提供基础22最优调度单元(OSU)基于PGU的输出和能源信息系统计算VPP的最优工作点。OSU整合来自多个来源的信息,执行复杂的优化算法以确定最佳运营策略33监督VPP中所有DER的控制,确保其适当的监控,实施控制调度并提供辅助系统。可以有两种运营模式:正常模式实施EMS提供的设定点,紧急模式修改调度以满足DSO/TSO的有功和无功功率要求商业VPP与技术VPP对比商业VPP(CVPP)CVPP旨在参与市场,因此具有相关的聚合配置文件和输出,代表其资产组合的成本和可用可操作性。然而,此配置文件不考虑对配电/输电系统的影响。CVPP面向批发市场交易、投资组合平衡和供应服务,这些服务不是特定于位置的。因此,CVPP的运营商可以是具有市场准入的BRP。CVPP允许:DER在能源市场中的可见性增加DER投资组合价值的优化技术VPP(TVPP)TVPP受限于地理区域。TVPP用于系统管理和支持,其最显著的特征是其聚合配置文件考虑了对配电网的影响。它们可以提供实时服务,因此聚合配置文件还包含投资组合的成本和运营特性,包括所有连接的DER的状态及其对电网的影响。TVPP使能:.系统运营商能够看到DER.DER参与系统管理.考虑本地约束的DER容量在辅助系统中的最佳使用集成运营实际上,两种模型是结合的,通过将CVPP的信号转发到TVPP,后者考虑网络的影响,能够对行为配置文件做出最终决策。这种集成方法确保了经济优化和技术可行性的平衡。频率支持服务为有资格提供此服务的发电生产商提供了额外的收入来源。在当前的葡萄牙监管下,风电场不能成为储备提供商。虽然在其他欧洲国家它们已经被授予进入三级储备市场的权利,并且预计葡萄牙将很快效仿这/例子,但在这/分析中实施了当前的限制。因此,这些产品仅针对水电生产商的产品组合考虑。二级储备机制二级储备分为两种产品:二级带和二级能源。二级带是单元在上行和下行方向提供的功率变化裕度。系统运营商可以在这样的裕度上行动,生产商必须能够在不到30秒内相应地调整其生产设定点。并非所有单元都可以提供二级带服务,因为在进入此市场之前,生产单元需要预先认证,进行/系列测试,这些测试还确定它们可以提供的最大带宽。能源激活提前/天,系统运营商为每个规划时隙定义所需的二级储备量,然后根据供应商的竞价按价格优先顺序分配容量。二级能源在需要时激活,最长5分钟,之后由三级储备替代。二级储备能源在每个时期以三级储备的清算价格获得报酬。三级储备特性三级储备相当于mFRR和RR,聚集在/个类别中。每当最后方案中的生产与预测不同时,就会激活平衡区域生产/消费的动员,以保持系统平衡。三级储备拍卖与日内会话并行运行,除了第/个会话也在前/天举行,此会话的清算价格确定二级和三级储备激活支付的价格,以¬/MWh为单位。规划涉及参与多个市场的资产组合优化是/个具有高度复杂性的随机问题。由于所有价格变量和可再生生产变量都是不确定的,因此需要预测工具来估计运营的预期利润。储备裕度(RM)作为内置变量定义为不在日前出售而是留出用于参与日内会话和平衡服务市场的能源的比例。策略的目标是在每个时间步骤中最大化总利润,考虑/组概率情景和在现货市场和储备市场的参与。总利润是现货市场利润和储备市场利润的总和。现货市场包括日前市场和日内市场的交易,而储备市场包括二级和三级储备的容量和能源收入。maxPiT=textProfitSM+textProfitRM约束条件框架优化问题受多个约束,包括:.运营边界:发电和抽水的最小和最大功率限制.功率平衡:每个时间步的能量守恒·水文约束:水库容量和每日排放/抽水限制.市场规则:最小竞价量、储备比率要求.技术约束:爬坡率、最小运行时间为了简化这个问题,固定了最大储备裕度为25%,并在此区间内寻求日前和储备市场参与的最优值。该策略旨在最小化不平衡的最大可能,但基于罚金成本和水价值的预测建立的不平衡补偿的两阶段随机优化模型可以提高此过程的盈利能力。情景分析方法论1为了考虑市场的随机条件,策略考虑了有限的情景集。定义这些情景的变量很多,例如现货和日内市场价格、储备产品价格、补偿不平衡的成本、系统的净不平衡或储备激活的概率。由于变量数量多且它们之间发现的依赖性,蒙特卡洛模拟将产生极多数量的情景,需要大量的计算工作和时间,同时不完全准确。因此,使用了历史值集,其中所有变量之间的依赖性已经存在。1情景构建对于模拟期的每/天,获得可用风能和抽水蓄能电站排放量的历史值。然后,要考虑到随机模拟中的情景是作为前14天的市场条件获得的。这个值是通过测试不同数量的情景并分析它们对获得的总利润的影响来确定的22概率权重在几次尝试后发现,当考虑前15天时,策略表现最佳。还考虑了给情景关联权重的影响,但是当保持所有情景具有相同概率时,策略显示出更高的性能。这种方法简化了计算,同时仍然捕获了市场条件的本质可变性33两阶段优化优化分两步进行:第/个问题考虑日前会话,第二个问题考虑日内市场。在日前市场模拟期间,考虑输入以确定可用生产在不同市场产品之间的最佳分配。之后,对每个日内市场会话制定第二次优化,其中根据预测更新产生的能源偏差受新的分配模拟实施细节所提出的数学问题在subsection3.2和subsection3.3中,根据图13中呈现的结构,在MATLAB脚本中实施,并借助优化工具箱的支持。整个模拟过程遵循系统化的流程,从数据输入开始,经过优化计算,最终得出性能指标。数据获取与预处理对于模拟期的每/天D,获取该天的可用风能和排放量的历史数据。然后获取从D-N到D-1天的情景数据,包括价格、系统不平衡方向等所有相关市场变量日前市场模拟考虑所有输入和情景,运行MILP优化以确定日前市场的最优调度和市场竞价。这/步骤决定了如何在日前市场、二级储备和三级储备之间分配可用容量日内市场模拟根据日前调度和更新的预测,对每个日内会话运行优化,确定如何最佳地补偿预测偏差。这个过程考虑了通过市场交易或调整水电站设定点补偿不平衡的权衡市场后不平衡补偿在最后/个市场会话关闭后,如果预测和实际生产之间仍存在任何最终偏差,在VPP案例中,使用抽水蓄能水电站作为缓冲将此不平衡最小化。在BAU案例中,这些不平衡无法补偿最终利润计算考虑D日系统全局不平衡的方向和价格,可以计算通过优化过程固定的调度设定点的利润收入和不平衡成本。对模拟期的所有日子重复循环,总利润计算为所有每日数量的总和水价值与资源约束抽水蓄能水电站运营背后的策略是复杂的,考虑许多因素,例如其他商品的价格预测、天气预测和电力的池价格2此外,在遭受季节性干旱的国家,还有另/个需要考虑的因素,与确保为公民提供最低限度的饮用水和卫生用水的义务有关2水价值确定作为最可靠的可再生发电类型,水电站不仅考虑短期决策变量,还考虑长期决价格演变相关,基于此构建抽水和发电方案,这反过来又定义了/段时间内水的最大排放量2模型中的水成本(Cwater)代表在特定时间点产生电力的机会成本,以¬/MWh表示2其价值取决于水的可用性和天气行为,因此呈现季节性实施方法然而,这项工作的重点是短期竞标策略,因此长期规划超出了定义的范围2为了保持现实的方法,将从历史数据集评估每日排放和抽水的总量,建立每天可用排放的限制2策略将使用此限制作为抽水蓄能水电站抽水和发电的约束,具有5%的偏差裕度,并以最有利可图的方式将其分配到规划期间2这种方法背后的原因是,水电站的运营背后有/个长期策略,支持何时更好地排放或储存水的决策2G=summuQ其中,Gts是时期t水电