一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，属于配电网优化调度领域，以解决气电之间的耦合性和综合能源系统的可靠性不足的问题。方法包括FLA运营机制、LA参与调度和日前投标策略、进行LA参与日前投标市场化交易分析、进行FLA参与优化调度策略和日前

【技术实现步骤摘要】
一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法


[0001]本专利技术属于配电网优化调度
，具体涉及一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法。

技术介绍

[0002]随着这些年电力市场的发展与完善，电力系统利益主体逐渐多元化，在竞争市场中引入需求响应。通过价格信号的引导和激励机制，使需求侧在市场中发挥更大的作用。
[0003]目前，采用TOU是电力市场竞争中引入DR的重要方法之一。通过价格信号引导并刺激消费者，使消费者调整用电方式、改变用电习惯，将系统高峰时候的一部分负荷转移到系统低谷阶段，实现削峰填谷的目的。但是，电价的峰谷比过高可能会导致电力消费者反应过度，导致系统峰谷时段倒置，峰谷电价比过低又会使消费者响应不足。所以，充分了解用户的需求响应特性是开展峰谷分时电价的前提和基础。
[0004]对于大量分散分布、可控能力有限的用户侧负荷资源，为了实现对其有效调控，需要对分散的负荷资源进行整合。目前的研究应用中主要是以LA这一形式实现对可控负荷资源的整合与调控。因此，如何体现负荷集群的聚合特性和实现对集群负荷的管理和调控决策，是目前研究的关键之一。
[0005]由于分布式储能的灵活调节特性及电力市场化改革的不断发展，分布式储能也逐渐参与电力市场的辅助服务等调控场景，虽然分布式储能技术相比于其他需求响应侧的灵活调节资源具有双向调节、灵活性更强、调节精度更高的特点。
[0006]但是目前多个地区的试点研究表明，负荷侧储能仍然存在着投资回收年限过长、经济型较差等问题。因此，如何将灵活的分布式储能资源与其他柔性负荷资源整合，以达到经济性或者灵活性最优的目标，具有重要的研究意义。
[0007]针对上述问题，本专利技术提出了一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于提供一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，以解决气电之间的耦合性和综合能源系统的可靠性不足的问题。
[0009]为了解决以上问题，本专利技术技术方案为：
[0010]一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，该方法为以下步骤：
[0011]S1、FLA运营机制；
[0012]在FLA的运营机制中须加入补偿机制的设计，设计补偿机制的方式为：一方面降低系统的运营成本；另一方面提高需求响应的效益，整合需求侧资源参与市场获得收益；
[0013]S2、LA参与调度和日前投标策略；
[0014]S2.1、LA调度架构；
[0015]S2.2、建立LA日前投标策略双层优化模型；
[0016]S3、进行LA参与日前投标市场化交易分析；
[0017]S3.1、LA参与DR削减量的动态决策；
[0018]各LA均据此得到自身投标策略，参与市场后，会导致负荷水平发生变化，因而LA将在新的市场状态下重新决策，并对市场价格造成新的影响，如此反复迭代求解，直至达到市场均衡，所有的主体均不再改变自身策略，LA则得到最优投标策略和调度安排；
[0019]S3.2、前提假设及数据说明；
[0020]所掌握削减资源的成本对LA的收益有很大影响，故在聚合资源时，LA应分析各种用户的削减特性和成本，设计合同内容及激励机制，充分挖掘出具有需求响应价值的可削减资源，以增强其竞争力；
[0021]LA聚合负荷参与市场后，用户、LA及供电公司均因此获益，负荷曲线也得到明显改善；故积极制定鼓励政策，为LA的发展提供良好的市场环境，从而为中小用户参与市场提供支持手段；
[0022]上述对LA参与市场后给各参与者带来的效益进行了分析，用户侧资源参与市场可带来多方面的效益；
[0023]S4、进行FLA参与优化调度策略和日前
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日内调度建模；
[0024]S4.1、FLA参与优化调度策略；
[0025]搭建需求侧资源聚合响应主体参与电力系统的日前和日内协同优化调度框架；
[0026]常规机组启停状态在日前调度中确定，在日内调度中则不能更改；
[0027]风电机组在忽略其成本且在相同负荷需求的条件下，其调度出力越多，常规机组的出力就越少，系统运行经济性最优；
[0028]建立需求侧资源聚合响应主体参与电力系统的日前和日内协同优化调度框架，系统运行所需备用容量由风电、负荷预测值误差确定，在日前和日内调度分别制定计划；
[0029](1)日前调度是根据风电出力、基线负荷的日前预测值，制定未来24h的调度计划；
[0030]其中需要确定常规机组启停状态及出力、电动汽车的充电策略、分布式储能的调度容量和风电场出力；
[0031]在日前调度中，在确定充放电功率外，留有一定备用容量，用于参与日内滚动调度中来承担旋转备用，赚取收益；
[0032](2)日内调度是根据超短期风电出力预测和负荷预测，滚动调整周期为4h；
[0033]确定常规机组出力、温控负荷的中断策略、分布式储能的运行策略和风电机组的出力计划；
[0034]在协同调度策略中，温控负荷仅参与日内调度，系统备用约束由系统最后一级调度保证；
[0035]S4.2、构建FLA参与日前调度模型；
[0036]S4.3、构建FLA参与日内调度模型。
[0037]进一步的，其中S2.2中的LA调度的流程架构建立为：
[0038]LA参与用户柔性负荷调度的具体如下所示：
[0039](1)电网调度部门进行负荷预测并下发次日的削峰时段；
[0040](2)用户将海量的柔性负荷信息提供给LA；
[0041](3)LA接收到用户的柔性负荷信息后计算出各类柔性负荷的可调度潜力；
[0042](4)在完全信息的环境中，LA根据可调度潜力，以各自的利益最大化为目标，利用
非合作博弈解决LA之间的最优投标决策问题，对柔性负荷进行最优调度；
[0043](5)实时调度阶段LA根据日前电力市场的投标量，在满足各用户的用能需求的前提下，对诸如EV和HVAC等柔性负荷资源进行功率分配。
[0044]进一步的，其中S2.2中建立LA日前投标策略双层优化模型为：
[0045]上层LA采用：日前市场电价预测、用户基线负荷预测、购售电收益情况分析、高电价时段补贴、实施DR后收益变化、激励政策迭代调整；
[0046]下层理性用户采用经济性效益与舒适度影响；
[0047]在日前批发市场侧，LA以收益最大化为目标，从日前市场购电，与用户侧签订峰谷分时电价套餐，依靠购售价差赚取经济利益；
[0048]上层LA优先制定激励措施，下层理性用户只能接受上层的价格信号，而不能直接改变补贴标准；
[0049]但考虑到下层用户可以自由调整自身的负荷，上层LA在制定激励策略时，要兼顾下层理性用户可能带来的负面影响；
[0050]双层优化问题包含以下几大特征：
[0051]上层优先性、下层自主性、互动制约性以及策略本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，其特征在于：该方法为以下步骤：S1、FLA运营机制；在FLA的运营机制中须加入补偿机制的设计，设计补偿机制的方式为：一方面降低系统的运营成本；另一方面提高需求响应的效益，整合需求侧资源参与市场获得收益；S2、LA参与调度和日前投标策略；S2.1、LA调度架构；S2.2、建立LA日前投标策略双层优化模型；S3、进行LA参与日前投标市场化交易分析；S3.1、LA参与DR削减量的动态决策；各LA均据此得到自身投标策略，参与市场后，会导致负荷水平发生变化，因而LA将在新的市场状态下重新决策，并对市场价格造成新的影响，如此反复迭代求解，直至达到市场均衡，所有的主体均不再改变自身策略，LA则得到最优投标策略和调度安排；S3.2、前提假设及数据说明；所掌握削减资源的成本对LA的收益有很大影响，故在聚合资源时，LA应分析各种用户的削减特性和成本，设计合同内容及激励机制，充分挖掘出具有需求响应价值的可削减资源，以增强其竞争力；LA聚合负荷参与市场后，用户、LA及供电公司均因此获益，负荷曲线也得到明显改善；故积极制定鼓励政策，为LA的发展提供良好的市场环境，从而为中小用户参与市场提供支持手段；上述对LA参与市场后给各参与者带来的效益进行了分析，用户侧资源参与市场可带来多方面的效益；S4、进行FLA参与优化调度策略和日前
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日内调度建模；S4.1、FLA参与优化调度策略；搭建需求侧资源聚合响应主体参与电力系统的日前和日内协同优化调度框架；常规机组启停状态在日前调度中确定，在日内调度中则不能更改；风电机组在忽略其成本且在相同负荷需求的条件下，其调度出力越多，常规机组的出力就越少，系统运行经济性最优；建立需求侧资源聚合响应主体参与电力系统的日前和日内协同优化调度框架，系统运行所需备用容量由风电、负荷预测值误差确定，在日前和日内调度分别制定计划；(1)日前调度是根据风电出力、基线负荷的日前预测值，制定未来24h的调度计划；其中需要确定常规机组启停状态及出力、电动汽车的充电策略、分布式储能的调度容量和风电场出力；在日前调度中，在确定充放电功率外，留有一定备用容量，用于参与日内滚动调度中来承担旋转备用，赚取收益；(2)日内调度是根据超短期风电出力预测和负荷预测，滚动调整周期为4h；确定常规机组出力、温控负荷的中断策略、分布式储能的运行策略和风电机组的出力计划；在协同调度策略中，温控负荷仅参与日内调度，系统备用约束由系统最后一级调度保证；
S4.2、构建FLA参与日前调度模型；S4.3、构建FLA参与日内调度模型。2.如权利要求1所述的一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，其特征在于：其中S2.2中的LA调度的流程架构建立为：LA参与用户柔性负荷调度的具体如下所示：(1)电网调度部门进行负荷预测并下发次日的削峰时段；(2)用户将海量的柔性负荷信息提供给LA；(3)LA接收到用户的柔性负荷信息后计算出各类柔性负荷的可调度潜力；(4)在完全信息的环境中，LA根据可调度潜力，以各自的利益最大化为目标，利用非合作博弈解决LA之间的最优投标决策问题，对柔性负荷进行最优调度；(5)实时调度阶段LA根据日前电力市场的投标量，在满足各用户的用能需求的前提下，对诸如EV和HVAC等柔性负荷资源进行功率分配。3.如权利要求1所述的一种FLA参与运营以及日前市场优化调度方法，其特征在于：其中S2.2中建立LA日前投标策略双层优化模型为：上层LA采用：日前市场电价预测、用户基线负荷预测、购售电收益情况分析、高电价时段补贴、实施DR后收益变化、激励政策迭代调整；下层理性用户采用经济性效益与舒适度影响；在日前批发市场侧，LA以收益最大化为目标，从日前市场购电，与用户侧签订峰谷分时电价套餐，依靠购售价差赚取经济利益；上层LA优先制定激励措施，下层理性用户只能接受上层的价格信号，而不能直接改变补贴标准；但考虑到下层用户可以自由调整自身的负荷，上层LA在制定激励策略时，要兼顾下层理性用户可能带来的负面影响；双层优化问题包含以下几大特征：上层优先性、下层自主性、互动制约性以及策略关联性；构建LA激励价格制定双层模型：构建LA激励价格制定双层模型：式中：分别为上层优化问题的不等式、等式约束；和分别是下层优化问题的不等式、等式约束；其中：(1)式为上...

【专利技术属性】
技术研发人员：任明远，姜明军，陈思行，何炅轩，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：