CN112001528B 一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统 （中国电力科学研究院有限公司）

号一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞本发明公开了一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统，所述竞价方法包所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容风电和/或储能参与各场景的容量；所述场景包力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景2获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能量市将所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及所述出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/或储能参与各场景的所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行构基于风电参与能量市场的日前出清收益、储能参与能量市场的日前基于所述预期收益最优目标函数和为所述预期收益基于风电和储能参与能量市场的净收益、风储联合参与调频容量收益基于所述总收益最优目标函数和为所述总收益最优目标函数构建完整放电周期下的最大循环次数；为一个完整放电周期下的历史平均日损耗成本；3所述τ时刻下的储能成本Hie,如下式所示：pp4量市场的功率与k时刻下储能参与调频市场的功率之和，其中由储能在k时刻参与风储联合调频的容量和τ时刻下储能的实时出清容量决7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述储能单独参与调频市场的容量收益τ时刻储能单独参与调频的日内出清容量；为t时刻储能单独参与调频的日前出清8.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述储能单独参与调频市场的里程收益9.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述风储联合参与调频市场的容量收益cs为t时刻风储联合参与调频的日10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述风储联合参与调频市场的里程收益5采用鲁棒优化模型对所述总收益最优目标函数，以及为所述总收益最所述不确定性变量包括能量市场出清价格、调频容量出清价格、调频里益；EUWW为t时刻风电的收益；Eaaw为t时刻下的惩罚成本；为能量市场出清收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；Raaw为t时刻的惩罚成本；为t时刻调频市场日前容量出清价格的预测值；为t时刻调频市场日前里调频市场的里程收益；为[k,k+Δk]时间段在循环深度为一个完整放电周期下的循环为τ时刻下的储能成本；HW为储能单位时间的容量成本；z1为能量市能量市场出清价格对应的第三类优化参数；z2为调频容量出清价格对应的第一类优化参3为调频里程出清价格对应的第一类优化参数；Λ3为调频里程出清价格对应的6调频容量出清价格对应的第四类优化参数；y3为调频里程出清价格对应的第四类优化参C"为τ时刻风电参与能获取模块，用于获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能结果模块，用于将所述每个交易时段的风电场预测出力和场和调频市场的出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/或储所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行构基于风电参与能量市场的日前出清收益、储能参与能量市场的日前基于所述预期收益最优目标函数和为所述预期收益基于风电和储能参与能量市场的净收益、风储联合参与调频容量收益基于所述总收益最优目标函数和为所述总收益最优目标函数构建78[0001]本发明涉及电力市场领域，具体涉及一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞[0002]随着可再生能源的渗透率不断提高，电力系统对于调频服务的需求也与日俱[0003]为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供了一种风储联场的出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/或储能参与各场[0007]所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行[0010]基于所述预期收益最优目标函数和为所述预期收益最优目标函数构建的约束条9c,"为t时刻储能参与能量为一个完整放电周期下的最大循环次数；为一个完整放电周期下的历史平均日损耗s,如下式所示：[0028]所述τ时刻下的储能成本Hie,如下式所示：[0030]式中：Hinvest为储能的投资成本；N100％为一个完整放电周期下的最大循环次数；ppk为相邻两个控制时刻内储能的循环深度；c,为k+1时刻下的储能电池时刻电池的充电放电功率，等于k时刻下储能参与能量市场的功率与k时刻下储能参与调频市场的功率之和，其中由储能在k时刻参与风储联合调频的容量和τ时刻下储能的实时出清容量决定。[0039]式中：ρ为调频性能指标值；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；[0045]式中：ρ为调频性能指标值；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；为τ时刻风储联合参与调频市场的实时出清容量；为容量收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；Raw为t时刻的惩罚成本；为t时刻调频市场日前容量出清价格的预测值；为t时刻调频市场日前里调频市场的里程收益；为[k,k+Δk]时间段在循环深度为一个完整放电周期下的循环能量市场出清价格对应的第三类优化参数；z2为调频容量出清价格对应的第一类优化参3为调频里程出清价格对应的第一类优化参数；Λ3为调频里程出清价格对应的数；为τ时刻风储联合参与调频市场的实时出清容量；C""为τ时刻风电参与能[0058]基于同一发明构思，本发明还提供了一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞量市场和调频市场的出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/[0062]所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行[0065]基于所述预期收益最优目标函数和为所述预期收益最优目标函数构建的约束条[0073]图3为本发明实施例中基于惩罚与储能损耗成本的风储联合参与能量-调频市场[0075]图5为本发明实施例中风储单独参与电力市场的实时容量(Λwind＝5％,Λ1=Λ2)曲线图；[0076]图6为本发明实施例中风储联合参与电力市场的实时容量(Λwind＝5％,Λ1=Λ2)曲线图；[0077]图7为本发明实施例中风储联合参与电力市场的实时容量(Λwin)曲线图。市场的出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/或储能参与各[0084]所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行[0088](2)提出一个考虑储能损耗成本与偏差惩罚成本的风储联合参与电力市场的收益在[t,t+Δt]内的出清价格，对于调频服务市场中同样存在调频容量与申报的容量不符的[0094]式(1)中：为电力市场的日前出清价格；Δt为日前出清的时间尺度；为τ时刻资源的实时出清容量。第一项为日前出清收益，而第二项为实时出清收[0098]最终，t时刻下参与能量市场的净收益Ea由收益Eawsy减去惩罚成本得[0102]储能与风电在调频容量与调频精确度这两个方面互补。由于AGC调频的时间周期[0104]式(5)中，为控制指令下达的k时刻电池参与风储联合调频的容量；里程出清价格；和cvs分别为虚拟电厂参与调频的实时出清容量和日前出清[0115]如果不考虑储能单独参与调频市场的收益，一定程度上[0117]储能单位时间的容量成本指将储能的容量投资成本分摊至每一个实时出清周期[0120]定义He为储能的里程成本，它取决于储能循环电深度d所导致的电池寿命的衰减。将不同循环深度下的日循环次数折算为100％循环深度下的循环次数m:ppc"等价于k时刻下储能参与能量市场的功率与k最后由公式(17)求得τ时刻下的储能成本He:在构建储能成本模型时从两方面均考虑使电池损耗成ma(20)对于τ时刻下风电参与调频市场与能量市场的容量之和的限制。[0154]储能的参与能量市场的容量与参与向上向下容量之和必须保持在其额定功率之能够弥补风储联合的与实时调频容量低于日[0163]对于所有包含不确定性变量的线性规划函数均可转化为如(30)所示的鲁棒性对[0167]引入整数变量Λ以调节鲁棒优化模型结果的解的最优性与系统鲁棒性之间的平[0170]利用对偶原理将上述模型转换为等价的混合整数线性优化模型(NP-hard)，如下清价格调频里程出清价格与风电实时出力假设上述不确定变量的收益；Ewm-w为t时刻风电的收益；Eaay为t时刻下的惩罚成本；为能量市场容量收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；Rawy为t时刻的惩罚成本；为t时刻调频市场日前容量出清价格的预测值；为t时刻调频市场日前里调频市场的里程收益；为[k,k+Δk]时间段在为τ时刻下的储能成本；HW为储能单位时间的容量成本；z1为能量市能量市场出清价格对应的第三类优化参数；z2为调频容量出清价格对应的第一类优化参3为调频里程出清价格对应的第一类优化参数；Λ3为调频里程出清价格对应的数；为τ时刻风储联合参与调频市场的实时出清容量；为τ时刻风电参与能pp式下风储参与电力市场交易。场景1的优化目标为储能与风电的经济效益之和的最优所求市场各资源的实时出清容量；图7为不同的风电保守度参数下(10％)风储联合参与电力市图4中的风电日出力曲线变化。在调频价格(里程价格与容量价格之和)较高的时间段，风略微提高风电单独参与调频的容量以避免这种情况的发生，而风储联合调频的准确度较[0195]设定不同保守度同样影响着风储参与能量—调频市场的模型将降低各个市场中含风电资源的申报容量，以减少由风电出力波动所带来的惩罚成4％左右；储能参与电力市场的申报容量之和下降以弥补风电保守度参数增大给风储参与由于储能联合风电组成的资源精确度高，使得竞价模型在程序优化过程中更偏好调频市[0198]②风储联合的情况下，参与调频的净收益增长12.3而参与能量市场的收益降低了6.7表明风储联合参与电力市场的竞价模型有效地提高了风电的调频性能以及参分析中充分考虑实际情况，将偏差惩罚成本与电池损耗成本引入竞价模型以使收益精确[0200]本发明实施例中结合储能与风电在调频容量与调频精确度这两个方面互补的特量市场和调频市场的出清价格带入预先构建的电力市场竞价模型进行计算，得到风电和/[0206]所述电力市场竞价模型为以风电和/或储能参与各场景时的收益最优为目标进行[0209]基于所述预期收益最优目标函数和为所述预期收益最优目标函数构建的约束条一个完整放电周期下的最大循环次数；为一个完整放电周期下的历史平均日损耗成[0227]所述τ时刻下的储能成本Hie[0229]式中：Hinvest为储能的投资成本；N100％为一个完整放电周期下的最大循环次数；ppk为相邻两个控制时刻内储能的循环深度；ctu,为k时刻下的储能电池的参与能量市场的功率与k时刻下储能参与调频市场的功率之和，其中由储能在k时刻参与风储联合调频的容量和τ时刻下储能的实时出清容量[0238]式中：ρ为调频性能指标值；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；[0244]式中：ρ为调频性能指标值；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；为τ时刻风储联合参与调频市场的实时出清容量；cshst为t时刻风储联合参与现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框