一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统技术方案

本发明专利技术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，所述竞价方法包括：获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能量市场和调频市场的出清价格；将所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及所述能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/或储能参与各场景的容量；所述场景包括风电参与能量市场、储能参与能量市场、风储联合参与调频市场和储能参与调频市场；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建。本发明专利技术有效地提高了风电的调频性能，并且一定程度上降低了储能的损耗成本。

【技术实现步骤摘要】
一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统
本专利技术涉及电力市场领域，具体涉及一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法及系统。
技术介绍
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增。在可再生能源渗透率较高的电力系统中，可再生能源，例如风电，势必将会承担部分常规发电机组的调频服务。当风电参与调频市场交易时，风电的出力不确定性会降低其调频服务质量，储能因其较好的调频精度与较快的响应速度在调频市场具有巨大的潜能，因而储能能够很好地弥补风电调频缺陷。因此，将风电联合储能组成的虚拟发电厂为电力市场提供发电与调频服务具有一定的研发意义。目前将风电和储能联合参与调频服务后，不仅存在调频容量和申报容量不符的情况，而且储能电池在频繁充放电的调频过程中面临加速老化的风险，使得储能电池寿命缩短，专利技术人提出以风电和/或储能在不同场景下的收益最优为目标，确定风电和储能的不同组合参与能量市场和调频市场的容量。
技术实现思路
为了解决现有技术中所存在的上述不足，本专利技术提供了一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法，包括：获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能量市场和调频市场的出清价格；将所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及所述能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/或储能参与各场景的容量；其中，所述场景包括风电参与能量市场、储能参与能量市场、风储联合参与调频市场和储能参与调频市场；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建。优选的，所述电力市场竞价模型的构建，包括：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出清收益、风储联合参与调频市场的日前出清收益、储能单独参与调频市场的日前收益和储能的历史日损耗成本，以预期收益最优为目标构建预期收益最优目标函数；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件，得到能量出清价格、调频里程出清价格和调频容量出清价格与日前投标容量的关系；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、风储联合参与调频里程收益、储能单独参与调频市场的日前收益、储能单独参与调频市场的日内收益、惩罚成本和储能的损耗成本，以及所述日前投标容量，以总收益最优为目标构建总收益最优目标函数；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的约束条件，获得能量出清价格、调频里程出清价格和调频容量出清价格与风电参与能量市场的容量、储能参与能量市场的容量、风储联合参与调频市场的容量、储能参与风储联合调频的容量和储能单独参与调频市场的容量的关系。优选的，所述预期收益最优目标函数，如下式所示：式中：为t时刻电力市场的日前出清价格；为t时刻储能参与能量市场的日前出清容量；为t时刻风电参与能量市场的日前出清容量；Δt为日前出清的时间尺度；为风储联合参与调频的日前出清容量；ρ为调频性能指标；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；η为里程收益因子；为t时刻调频市场的日前里程出清价格；为风储联合参与调频的日前出清容量；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；为一个完整放电周期下的历史平均日损耗成本；Hour为包含24个整点时刻的集合。优选的，所述总收益最优目标函数，如下式所示：式中：为风电和储能参与能量市场的净收益；为风储联合参与调频市场的容量收益；为风储联合参与调频市场的里程收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；为储能单独参与调频市场的里程收益；为t时刻的惩罚成本；为储能的损耗成本。优选的，所述惩罚成本如下式所示：式中：为调频市场的欠发惩罚系数；为t时刻储能单独参与调频的日前出清容量；为τ时刻储能单独参与调频的实时出清容量。优选的，所述储能的损耗成本如下式所示：式中：为储能单位时间的容量成本；为τ时刻下的储能成本；其中，所述储能单位时间的容量成本如下式所示：式中：hcapacity为储能的单位容量成本；Cbattery为储能的额定输出功率；r为折现率；Tfloat为储能的浮充寿命；所述τ时刻下的储能成本如下式所示：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；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次数。优选的，所述在循环深度为一个完整放电周期下的循环次数按下式计算：式中：为放电深度d下的日循环次数；d为循环深度；kp为常数；其中，所述循环深度d，按下式计算：式中：dk为相邻两个控制时刻内储能的循环深度；为k+1时刻下的储能电池的充放电状态；为k时刻下的储能电池的充放电状态；ξ为电池的充电效率；为k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。优选的，所述储能单独参与调频市场的容量收益按下式计算：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容量；Δt为日前出清的时间尺度；Δτ为实时出清尺度。优选的，所述储能单独参与调频市场的里程收益按下式计算：式中：ρ为调频性能指标值；η为里程收益因子；为t时刻下调频市场的日前里程出清价格；为τ时刻储能单独参与调频的实时出清容量；为t时刻储能单独参与调频的日前出清容量。优选的，所述风储联合参与调频市场的容量收益按下式计算：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t时刻风储联合参与调频的日前出清容量。优选的，所述风储联合参与调频市场的里程收益按下式计算：式中：η为里程收益因子；为t时刻调频市场的日前里程出清价格。优选的，获得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的约束条件之后，还包括：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优目标函数构建的约束条件中的不确定性变量进行更新；所述不确定变量包括能量市场出清价格、调频容量出清价格、调频里程出清价格和风电实时出力。优选的，更新后的总收益最优目标函数，如下式所示：式中：为t时刻电力市场日前出清价格的预测值；为t时刻电池的收益；为t时刻风电的收益；为t时刻下的惩罚成本；为能量市场出清价格预测值；为调频容量出清价格预测值；为风储联合参与调频市场的容量收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；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程出清价格的预测值；为风储联合参与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法，其特征在于，包括：/n获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能量市场和调频市场的出清价格；/n将所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及所述能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/或储能参与各场景的容量；/n其中，所述场景包括风电参与能量市场、储能参与能量市场、风储联合参与调频市场和储能参与调频市场；/n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建。/n

【技术特征摘要】
1.一种风储联合参与能量-调频市场的最优竞价方法，其特征在于，包括：
获取每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及能量市场和调频市场的出清价格；
将所述每个交易时段的风电场预测出力和储能容量，以及所述能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/或储能参与各场景的容量；
其中，所述场景包括风电参与能量市场、储能参与能量市场、风储联合参与调频市场和储能参与调频市场；
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建。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力市场竞价模型的构建，包括：
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出清收益、风储联合参与调频市场的日前出清收益、储能单独参与调频市场的日前收益和储能的历史日损耗成本，以预期收益最优为目标构建预期收益最优目标函数；
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件，得到能量出清价格、调频里程出清价格和调频容量出清价格与日前投标容量的关系；
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、风储联合参与调频里程收益、储能单独参与调频市场的日前收益、储能单独参与调频市场的日内收益、惩罚成本和储能的损耗成本，以及所述日前投标容量，以总收益最优为目标构建总收益最优目标函数；
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的约束条件，获得能量出清价格、调频里程出清价格和调频容量出清价格与风电参与能量市场的容量、储能参与能量市场的容量、风储联合参与调频市场的容量、储能参与风储联合调频的容量和储能单独参与调频市场的容量的关系。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预期收益最优目标函数，如下式所示：



式中：为t时刻电力市场的日前出清价格；为t时刻储能参与能量市场的日前出清容量；为t时刻风电参与能量市场的日前出清容量；Δt为日前出清的时间尺度；为风储联合参与调频的日前出清容量；ρ为调频性能指标；为t时刻调频市场的日前容量出清价格；η为里程收益因子；为t时刻调频市场的日前里程出清价格；为风储联合参与调频的日前出清容量；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；为一个完整放电周期下的历史平均日损耗成本；Hour为包含24个整点时刻的集合。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述总收益最优目标函数，如下式所示：



式中：为风电和储能参与能量市场的净收益；为风储联合参与调频市场的容量收益；为风储联合参与调频市场的里程收益；为储能单独参与调频市场的容量收益；为储能单独参与调频市场的里程收益；为t时刻的惩罚成本；为储能的损耗成本。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述惩罚成本如下式所示：



式中：为调频市场的欠发惩罚系数；为t时刻储能单独参与调频的日前出清容量；为τ时刻储能单独参与调频的实时出清容量。


6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能的损耗成本如下式所示：



式中：为储能单位时间的容量成本；为τ时刻下的储能成本；
其中，所述储能单位时间的容量成本如下式所示：



式中：hcapacity为储能的单位容量成本；Cbattery为储能的额定输出功率；r为折现率；Tfloat为储能的浮充寿命；
所述τ时刻下的储能成本如下式所示：



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；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次数。


7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在循环深度为一个完整放电周期下的循环次数按下式计算：



式中：为放电深度d下的日循环次数；d为循环深度；kp为常数；
其中，所述循环深度d，按下式计算：



式中：dk为相邻两个控制时刻内储能的循环深度；为k时刻下的储能电池的充放电状态；ξ为电池的充电效率；k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。


8.如权利要求4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按下式计算：



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容量；Δt为日前出清的时间尺度；Δτ为实时出清的时间尺度。


9.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述储能单独参与调频市场的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鑫，王智伟，褚云龙，韩华玲，徐海超，李征，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，国家电网公司西北分部，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32