【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，属于电力系统。
技术介绍
1、建设以可再生能源为主体的清洁低碳能源体系是推动实现可持续发展的重要手段。然而，风光能源发电具有随机波动性、间歇性，且相较于同步发电机，不具备阻尼特性。风光能源机组的渗透率不断增加，给电力系统的安全稳定运行带来了严峻挑战。储能系统具有能量时移、快速响应及灵活布置等特点，是促进风光能源消纳、提升风光能源主动支撑能力的重要技术手段。
2、根据储能在电力系统中的安装位置，其应用场景可分为发电侧、电网侧以及用户侧。在发电侧，储能可参与可再生能源并网、减少弃风弃光、负荷跟踪、系统调频等；在电网侧，可参与辅助电力调峰、备用容量、缓解电网阻塞、延缓输配电设备扩容、无功支持、辅助动态运行等应用场景；在用户侧，储能可用于峰谷价差套利、容量费用管理、提升电能质量、提升供电可靠性等应用场景。
3、储能参与电力市场能够起延缓能够电网升级投资、改善电压水平、降低网损成本、低储高发以及提高节煤低碳效益等作用。以量化角度分析，可以将储能参与电力市场增量价值分为经济性价值、可靠性价值和环保性价值与三个方面。因此，提出一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型对于电力系统的安全稳定运行至关重要。
技术实现思路
1、本专利技术目的是为了解决现有风电能源发电电力系统由于随机波动性、间歇性、不具备阻尼特性，使电力系统不能安全稳定运行的问题，提供了一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法。
2、本专利技术
3、建立考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型，获得储能最大化总收益模型：
4、
5、其中，esp表示各时刻储能运营商可参与市场的组合期望收益率；表示相应市场组合的标准差；u表示储能最大化总收益；a表示系统平均每年停电率；s.t.表示使得wi表示i时刻指标权重；
6、建立储能提升系能源外送能力价值评估模型，获得风光水对外输出效益模型的目标函数：
7、
8、其中，cps表示抽水蓄能电站的成本；ppsmax表示水轮机组的装机容量；epsmax表示抽水蓄能电站上游水库的库容容量。
9、优选的，建立考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型的具体方法包括：
10、确定各个市场的特征，包括期望收益率、方差、协方差和相关系数；
11、建立风险市场组合；
12、计算获得最优风险市场组合；
13、计算最优风险市场组合的期望收益率和标准差。
14、优选的，所述考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型包括：能量服务市场收益、p2p服务市场收益和阻塞服务市场收益。
15、优选的，所述能量服务市场收益包括：
16、在t时刻，能量服务市场下储能运营商的收益为出售电能的预期收益与电能购买成本与间的差值，风险为各时刻电价预测值的标准差：
17、
18、
19、式中：epc,t为能量服务市场下储能运营商的收益，pd,t为t时刻的能量服务市场电价；pc,t为电能购买成本；σpc,t为t时刻电价预测值的标准差，pd,t,s为t时刻n个历史电价数据中的一个元素，s为中间变量。
20、优选的，所述p2p服务市场收益包括：
21、储能应用于p2p服务市场时的收益为提供此应用的预期收益与电能成本之间的差值，风险为各个时刻预期内部售电价格的标准差：
22、
23、
24、式中：ep2p,t为储能应用于p2p服务市场时的收益，pp2p,t为t的时刻p2p服务市场价格，pc,t为能源购买成本；σpp,t为t的时刻预期内部售电价格的标准差，pp2p,s,t为t时刻n个历史p2p服务市场价格数据中的一个元素，s为中间变量。
25、优选的，所述阻塞服务市场收益为：
26、储能应用于延缓投资场景下的预期回报ecc,t根据预期能源销售价格与能源购买成本pc,t之间的差异确定；
27、预期的能源销售价格是储能运营商运营带来的阻塞成本节约ccl,t，如果系统中无阻塞，则该市场的预期回报为0；延缓投资场景的风险是每个时间段内阻塞量的标准差，即每个可能的阻塞成本与平均阻塞成本之间的差异；
28、
29、
30、式中：tci,t,x为t时刻负载变化水平tci,t中n个分支之间可能的拥塞成本，s为中间变量。
31、优选的，建立储能提升系能源外送能力价值评估模型的具体方法包括：
32、根据地区的装机情况确定光伏占比，按照光伏占比将风光出力打捆；
33、建立以最小化抽水蓄能电站的规划成本为目标的优化模型；
34、以风光水对外输出的波动率作为约束调节；
35、优化求解得到最优的抽水蓄能的库容和装机容量，输出抽水蓄能和风光的配比。
36、优选的，建立储能提升系能源外送能力价值评估模型的约束条件包括：
37、风光出力约束：
38、psw＝prpsolar+(1-pr)pwind；
39、其中：psw表示风光打捆后的不同时段的功率输出；pr表示风光占比；psolar表示光伏风光出力；pwind表示风光出力；
40、风光水波动率约束：
41、
42、其中：pre表示对外输出功率；ppsh表示抽水功率；ppsp表示放水功率；pload表示本地消纳的部分容量；pavg表示平均对外输出功率；t表示出力总时；δmax表示风光水对外输出功率允许的最大波动率；
43、抽水蓄能电站的运行约束：
44、
45、其中：ph(t)为t时刻抽水蓄能电站的放水放电功率；pp(t)为t时刻抽水蓄能电站的抽水吸收功率；γh和γp分别为抽水蓄能电站的0-1放水状态变量和0-1抽水状态变量，且γh和γp不能同时取1；
46、传输通道约束：
47、pre≤cpcc；
48、其中：cpcc表示输送通道的传输容量。
49、本专利技术的优点：本专利技术提出的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，将投资组合问题化为三个风险市场的组合(储能运营商可参与能量服务市场、p2p服务市场及阻塞服务市场)，在市场运营背景下，储能收益建模问题默认最大化储能总收益的问题，储能的市场参与策略以各个时刻效用最优为目标。
50、利用抽水蓄能的调节能力平抑风光出力的波动性，将风光水的打捆，然后通过特高压等输电线路输送至外部电网。利用抽水蓄能电站的调节能力平抑风光的波动性，实现风光水打捆对外输出稳定的功率。
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1.一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，建立考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型的具体方法包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型包括：能量服务市场收益、P2P服务市场收益和阻塞服务市场收益。
4.根据权利要求3所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述能量服务市场收益包括：
5.根据权利要求3所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述P2P服务市场收益包括：
6.根据权利要求3所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述阻塞服务市场收益为：
7.根据权利要求1所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，建立储能提升系能源外送能力价值评估模型的具体方法包括：
8.根据权利要求1所述的一种考虑储能介入的电力市场
...【技术特征摘要】
1.一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，建立考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型的具体方法包括：
3.根据权利要求1或2所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述考虑风险的储能参与多重市场价值评估模型包括：能量服务市场收益、p2p服务市场收益和阻塞服务市场收益。
4.根据权利要求3所述的一种考虑储能介入的电力市场效益评估模型算法，其特征在于，所述能量服务市场收益包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁百慧，华科，边二曼，王莹，项雯，王妍，王智超，姚瑶，吴茜，侯萌，
申请(专利权)人：国网黑龙江省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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