微電網(wǎng)現(xiàn)貨市場兩階段調(diào)度研究

摘要

現(xiàn)貨市場環(huán)境下并網(wǎng)微電網(wǎng)作為售電主體需要面臨價格波動風(fēng)險,其運行調(diào)度變得更加復(fù)雜。針對廣東省現(xiàn)貨市場交易機制,利用條件風(fēng)險價值作為風(fēng)險度量工具,建立微電網(wǎng)作為售電主體參與現(xiàn)貨日前市場與實時市場兩階段風(fēng)險調(diào)度模型。在此基礎(chǔ)上,探討日前與實時風(fēng)險偏好系數(shù)對調(diào)度結(jié)果的影響,分析偏差價差收益轉(zhuǎn)移結(jié)算機制對微電網(wǎng)收益的影響,以及儲能參與程度對結(jié)果的影響。以模擬日前與實時電價場景數(shù)據(jù)來反映價格的不確定性,算例結(jié)果表明了該模型的正確性,可為微電網(wǎng)售電主體在現(xiàn)貨市場下運行調(diào)度內(nèi)部資源時提供理論依據(jù)。

0 引言

微電網(wǎng)作為新型能源生產(chǎn)與消費方式,內(nèi)部含有分布式電源、用電負荷、配電設(shè)施等[1],與大電網(wǎng)連接后可充分發(fā)揮內(nèi)部清潔能源的發(fā)電能力,是解決可再生能源消納的有效形式。由于風(fēng)、光功率輸出與負荷用電曲線具有一定不確定性[2],優(yōu)化調(diào)度微電網(wǎng)內(nèi)部儲能、柴發(fā)等可調(diào)節(jié)資源,是提高其經(jīng)濟性的必然手段。因此,科學(xué)制定可調(diào)節(jié)資源出力,形成合理的并網(wǎng)微電網(wǎng)出力曲線是該領(lǐng)域的核心研究課題之一[3-5]。

微電網(wǎng)調(diào)度的研究主要集中在可再生能源不確定性處理、多時間尺度、多種能源形式幾個方面,主要關(guān)注為微電網(wǎng)內(nèi)部資源出力安排以及經(jīng)濟性最優(yōu)等問題。文獻[6-8]對可再生能源出力波動建模,分別采用置信度與極端條件量化預(yù)測誤差,把不確定性進行確定性等價來求解模型。文獻[9-11]基于時間尺度越短,預(yù)測越精準的特點對微電網(wǎng)在多個時間尺度上進行出力調(diào)度,協(xié)調(diào)控制可再生能源、儲能等微源以降低系統(tǒng)運行成本,減少棄風(fēng)棄光。文獻[12-14]研究對象延伸為含熱、氣等能源形態(tài)的多能微電網(wǎng),構(gòu)建熱、電、氣多能傳輸與轉(zhuǎn)換模型,以提供區(qū)域能源利用率與降低成本為目標優(yōu)化微電網(wǎng)運行。

上述研究領(lǐng)域均是解決微電網(wǎng)內(nèi)分布式電源特性所帶來的問題,對其參與電力市場交易探討不多。微電網(wǎng)參與市場交易需要同時兼顧可再生能源波動與市場機制,在市場環(huán)境下通過調(diào)度實現(xiàn)微電網(wǎng)最大化收益[15]。文獻[16]利用兩級需求響應(yīng),在實時電價下依次根據(jù)清潔能源出力預(yù)測與調(diào)度部門期望曲線進行調(diào)度,雖然可提高微源出力穩(wěn)定性,但忽略并網(wǎng)型微電網(wǎng)在實時電價下的收益需求。文獻[17]基于上海市非夏季每日電價對園區(qū)微電網(wǎng)進行優(yōu)化管理,其目標為削峰填谷以及降低費用而不是收益最大,且沒有參與電力市場。文獻[18-19]分別研究微電網(wǎng)在配網(wǎng)市場與日前市場不同環(huán)境下的優(yōu)化調(diào)度問題,均考慮了市場機制,但缺乏現(xiàn)貨市場中日前與實時兩階段交易的研究。

現(xiàn)貨市場是電力市場價格形成的最后一公里[20],價格具有波動性大和難以事先預(yù)測的特點,給用戶主體帶來不確定性風(fēng)險。投資組合理論能夠較好地解決價格波動風(fēng)險問題,可有效量化風(fēng)險使其廣泛應(yīng)用于股票投資、資產(chǎn)配置、購售電組合等問題[21],現(xiàn)貨市場價格不確定性是投資組合的典型問題之一。投資組合優(yōu)化模型基于Markowits基本理論框架,現(xiàn)已衍生出MV(均值—方差)、VaR(風(fēng)險價值)等多種形式,其中CVaR(條件風(fēng)險價值)滿足一致性風(fēng)險度量條件[22],適用任何分布形態(tài)等優(yōu)越性質(zhì)使其廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)[23]。

本文在廣東省現(xiàn)貨市場系列規(guī)則基礎(chǔ)上,研究微電網(wǎng)作為售電主體參與現(xiàn)貨市場的調(diào)度問題,利用CVaR量化分析價格不確定性給微電網(wǎng)帶來的風(fēng)險。基于日前與實時微網(wǎng)內(nèi)風(fēng)/光/荷預(yù)測結(jié)果建立微電網(wǎng)內(nèi)部儲能、柴發(fā)、需求響應(yīng)以及日前市場與實時市場兩階段收益模型,并考慮日前報價曲線以及偏差價差收益轉(zhuǎn)移對微電網(wǎng)實時市場調(diào)度的影響,提供微電網(wǎng)內(nèi)多種可調(diào)節(jié)資源最優(yōu)出力方案。

1 現(xiàn)貨市場交易機制

1.1 集中式現(xiàn)貨市場

全國選定了浙江、廣東、四川等8個省份[24]作為全國電力現(xiàn)貨市場運行試點,其中廣東省現(xiàn)貨市場發(fā)展走在全國前列,出臺“1+8”模式電力現(xiàn)貨市場規(guī)則體系,包含電能量交易與輔助服務(wù)交易等,本文所提及的現(xiàn)貨市場為電能量市場。按照《廣東省電力市場基本運營規(guī)則(征求意見稿)》[25]的規(guī)定,廣東為集中式現(xiàn)貨市場,有以下特點：

1)全電量申報、集中優(yōu)化出清。

市場成員全電量集中競價出清,即發(fā)用雙方未來一天的發(fā)用電計劃必須全部進入現(xiàn)貨市場并按照市場形成的24 h分時價格結(jié)算。

2)節(jié)點電價體系。

現(xiàn)貨市場價格由調(diào)度根據(jù)網(wǎng)絡(luò)運行約束、系統(tǒng)邊界條件、檢修計劃等集中計算,形成系統(tǒng)各節(jié)點價格,而不是采用市場成員自由交易的價格形成機制。其中,發(fā)電側(cè)按照所在節(jié)點電機結(jié)算;售電側(cè)設(shè)置虛擬結(jié)算節(jié)點,價格為全省所有節(jié)點加權(quán)平均[26]。

3)日前市場+實時市場。

對于某一天24 h的電力交易,市場成員需要經(jīng)歷日前與實時兩個市場兩個結(jié)算過程。日前市場提前一天開展,申報價格、數(shù)量等信息,并按照出清結(jié)果對中標發(fā)用電曲線結(jié)算;實時市場基于運行日最新的網(wǎng)絡(luò)運行狀況與超短期負荷預(yù)測,對系統(tǒng)價重新計算,發(fā)用雙方實際發(fā)用電與日前市場中標曲線之間的偏差按照實時價格結(jié)算。

1.2 微電網(wǎng)參與流程

根據(jù)文件《推進并網(wǎng)型微電網(wǎng)建設(shè)試行辦法》[27],微電網(wǎng)可按照第二類售電公司(擁有配網(wǎng)經(jīng)營權(quán))開展售電業(yè)務(wù),即可以以售電公司的身份參與現(xiàn)貨市場交易。由于微電網(wǎng)并網(wǎng)后能量可呈雙向流動,參與現(xiàn)貨市場后,向電網(wǎng)購電部分按現(xiàn)貨價格結(jié)算[26]。

與常規(guī)售電公司不同,微電網(wǎng)可以調(diào)控內(nèi)部資源應(yīng)對現(xiàn)貨市場價格的不確定性,也需要面對風(fēng)、光間歇性能源不確定性所帶來的風(fēng)險。參與現(xiàn)貨市場,微電網(wǎng)在日前與實時兩個階段分別對風(fēng)、光、荷曲線進行預(yù)測決策日前市場負荷曲線(廣東省現(xiàn)貨市場初期用戶側(cè)采用“報量不報價”的方式[25],不考慮日前報價的情況)與實時市場出力。微電網(wǎng)作為售電公司參與現(xiàn)貨市場交易與結(jié)算見圖1。

2 微電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化模型

2.1 微電網(wǎng)組成結(jié)構(gòu)

1)光伏發(fā)電系統(tǒng)。

能夠把一次太陽能轉(zhuǎn)化為電能,是微電網(wǎng)內(nèi)部的主要電力供應(yīng)來源之一;發(fā)電功率與輻照度密切相關(guān),出力集中在白天并伴隨一定的波動。

2)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。

能夠把當?shù)仫L(fēng)力資源轉(zhuǎn)化為電能,是微電網(wǎng)內(nèi)部的主要電力供應(yīng)來源之一;發(fā)電功率與風(fēng)速密切

圖1 微電網(wǎng)售電公司參與現(xiàn)貨市場Fig. 1 Microgrid as electricity retailer to participate in spot market

相關(guān),一天24h均有出力且不確定性大。

3)儲能系統(tǒng)。

儲能系統(tǒng)具有能量空間與時間搬移能力,通過電能量吞吐靈活改變微電網(wǎng)曲線,削峰填谷,快速應(yīng)對現(xiàn)貨市場價格變化。

4)柴油發(fā)電機。

柴油發(fā)電機可以提供穩(wěn)定的電能供應(yīng),平抑可再生能源波動,使微電網(wǎng)對外輸出較為穩(wěn)定的曲線以參與市場交易。

5)需求響應(yīng)。

微電網(wǎng)借助需求管理手段事先與用戶簽訂可中斷合同,通過需求管理中斷負荷用電以改變微電網(wǎng)曲線,規(guī)避市場價格過高帶來的風(fēng)險。

2.2 常規(guī)調(diào)度模型

由于微電網(wǎng)內(nèi)部儲能、柴發(fā)、需求響應(yīng)所建立的數(shù)學(xué)模型在日前與實時兩個階段運行模型均一致,本文進行統(tǒng)一歸納。

1)儲能模型。

充放電出力與荷電狀態(tài)為

式中：PDA,RTcha(t)PchaDA,RT(t)、PDA,RTdis(t)PdisDA,RT(t)、δDA,RTcha(t)δchaDA,RT(t)、δDA,RTdis(t)δdisDA,RT(t)、SOCDA,RTst(t)SOCstDA,RT(t)、PDA,RTst(t)PstDA,RT(t)分別為儲能日前與實時調(diào)度中tt時刻充放電功率、決策二進制變量、荷電狀態(tài)以及儲能出力;為儲能充放電功率與容量。

充放電約束與電量約束為

式中Pst,maxPst,max、SOCmaxSOCmax分別為儲能最大充放電功率和荷電狀態(tài)。

儲能運行成本為

CDA,RTst=∑t=124CopstPDA,RTst(t)CstDA,RT=∑t=124CstopPstDA,RT(t)(3)

式中：CopstCstop為儲能單位功率運行成本;CDA,RTstCstDA,RT為儲能日前與實時兩階段調(diào)度中分別的運行成本。

2)柴發(fā)模型。

出力約束為

Pdie,min≤PDA,RTdie(t)≤Pdie,maxPdie,min≤PdieDA,RT(t)≤Pdie,max(4)

式中：PDA,RTdie(t)PdieDA,RT(t)為日前與實時調(diào)度中tt時刻出力;Pdie,minPdie,min、Pdie,maxPdie,max分別為最小最大出力限制。

運行成本為

CDA,RTdie=Copoil∑t=124PDA,RTdie(t)Q+Coppol∑t=124PDA,RTdie(t)CdieDA,RT=Coilop∑t=124PdieDA,RT(t)Q+Cpolop∑t=124PdieDA,RT(t)(5)

式中：QQ為單位功率柴油消耗量;CopoilCoilop、CoppolCpolop分別為單位柴油消耗成本與單位排污成本;CDA,RTdieCdieDA,RT為柴發(fā)日前與實時兩階段調(diào)度中分別的運行成本。

3)需求響應(yīng)模型。

出力約束為

0≤PDA,RTdem(t)≤θ(t)PDA,RTload(t)0≤PdemDA,RT(t)≤θ(t)PloadDA,RT(t)(6)

式中：θ(t)θ(t)為tt時刻中斷系數(shù);PDA,RTload(t)PloadDA,RT(t)、PDA,RTdem(t)PdemDA,RT(t)分別為日前與實時負荷曲線預(yù)測以及需求響應(yīng)調(diào)度量。

運行成本為

CDA,RTdem=∑t=124(Copdem+Eloadsell)PDA,RTdem(t)CdemDA,RT=∑t=124(Cdemop+Esellload)PdemDA,RT(t)(7)

式中：CopdemCdemop、EsellEsell分為需求響應(yīng)單位調(diào)用成本與用戶中斷負荷少收的電費單價;CDA,RTdemCdemDA,RT為需求響應(yīng)日前與實時兩階段調(diào)度中分別的運行成本。

4)微電網(wǎng)功率平衡。

式中PDA,RTbuy(t)PbuyDA,RT(t)、PDA,RTsell(t)PsellDA,RT(t)、PDA,RTwind(t)PwindDA,RT(t)、PDA,RTpv(t)PpvDA,RT(t)分別為tt時刻日前與實時兩階段調(diào)度下網(wǎng)功率、上網(wǎng)功率、風(fēng)光預(yù)測出力。

5)微電網(wǎng)備用。

Pdie,max−PDA,RTdie(t)+K(t)PDA,RTload(t)−PDA,RTdem(t)≥R(t)Pdie,max−PdieDA,RT(t)+K(t)PloadDA,RT(t)−PdemDA,RT(t)≥R(t)(9)

式中R(t)R(t)、K(t)K(t)分為tt時刻微電網(wǎng)運行備用要求與備用系數(shù)。

2.3 偏差價差收益轉(zhuǎn)移結(jié)算

根據(jù)《廣東電力市場結(jié)算實施細則(征求意見稿)》,用戶實時市場與日前市場的偏差量設(shè)置允許范圍,超過允許范圍的部分將事后回收。其目的是防止用戶在實時市場價格高時通過日前市場多報需求套利;在實時市場價格低時通過日前市場少報量擠占低價電,其具體為

式中：λλ為允許偏差比例;EDA(t)EDA(t)、ERT(t)ERT(t)、Cre,l(t)Cre,l(t)、Cre,m(t)Cre,m(t)分別為tt時刻日前市場電價、實時市場電價、日前市場申報量小于和大于實時市場允許偏差范圍所造成的成本。實時價格高于日前價格的時段,日前申報值高于實際用電1+λλ倍的部分需要返還價差收益;實時價格低于日前價格的時段,日前申報值低于實際用電1-λλ倍的部分需要返還價差收益。該市場機制利用收益轉(zhuǎn)移的方式促使用戶側(cè)在日前市場報準需求曲線,防止不正當?shù)奶桌侄我砸?guī)范用電側(cè)市場行為。在該機制下,微網(wǎng)由于風(fēng)光荷出力不確定性,實時下網(wǎng)曲線與日前申報曲線之間的偏差會對其收益造成一定風(fēng)險。

3 兩階段調(diào)度CVaR優(yōu)化模型

3.1 CVaR條件風(fēng)險價值

CVaR(條件風(fēng)險價值)是常用的風(fēng)險度量工具,相比于VaR(風(fēng)險價值)只考慮分位點下的風(fēng)險信息,忽略分位點尾部的風(fēng)險信息,CVaR通過度量超過VaR部分的平均損失,囊括分位點及其尾部風(fēng)險,可以更好地反映投資組合風(fēng)險。

對于損失函數(shù)f(x,y)f(x,y),xx、yy分別為決策變量與隨機變量,yy的概率密度函數(shù)為ρ(y)ρ(y),則在置信度ββ的VaR值為

αβ(x)=min{α∈R;∫f(x,y)≤αρ(y)dy≥β}αβ(x)=min{α∈R;∫f(x,y)≤αρ(y)dy≥β}

CVaR的定義為損失超過同一置信度ββ下VaR的條件均值。以表示,其計算公式為

?β(x)=E[f(x,y)|f(x,y)≥αβ(x)]=11−β∫f(x,y)≥αβ(x)f(x,y)ρ(y)dy?β(x)=E[f(x,y)|f(x,y)≥αβ(x)]=11−β∫f(x,y)≥αβ(x)f(x,y)ρ(y)dy

為便于求解,常常用另一相對簡單的函數(shù)Fβ(x,α)Fβ(x,α)對CVaR值進行表示,即

Fβ(x,α)=α+11−β∫y∈R[f(x,y)−α]+ρ(y)dyFβ(x,α)=α+11−β∫y∈R[f(x,y)−α]+ρ(y)dy

式中：αα為置信度ββ下的VaR數(shù)值;[f(x,y)−α]+[f(x,y)−α]+表示max[0,f(x,y)−α]max[0,f(x,y)−α]。

通常情況下概率密度函數(shù)ρ(y)ρ(y)難以得到,可利用隨機變量yy的歷史數(shù)據(jù)估計上式并離散化,有

F~β(x,α)=α+1m(1−β)∑k=1m[f(x,yk)−α]+F~β(x,α)=α+1m(1−β)∑k=1m[f(x,yk)−α]+

式中：F~β(x,α)F~β(x,α)為CVaR估計值;ykyk為yy的第kk組樣本數(shù)據(jù),共mm組。

3.2 日前市場風(fēng)險調(diào)度模型

微電網(wǎng)在日前市場需要決策24h出力以及申報下網(wǎng)電量曲線,綜合預(yù)期收益與風(fēng)險效用,有目標函數(shù)與約束條件[28],即

CDA(ω)=CDAst+CDAdie+CDAdem+EDAbuy(t)PDAω(t)CDA(ω)=CstDA+CdieDA+CdemDA+EbuyDA(t)PωDA(t)(14)

ζ−(RDA(ω)−CDA(ω))≤zωzω≥0ζ−(RDA(ω)−CDA(ω))≤zωzω≥0(15)

式中：gDAgDA為日前市場調(diào)度風(fēng)險效用函數(shù);γγ為風(fēng)光發(fā)電補貼;NN、ββ、μDAμDA分別為場景數(shù)、置信度與日前市場風(fēng)險偏好系數(shù);ζζ、zωzω為輔助變量。有微電網(wǎng)日前市場調(diào)度模型：

式中：RDAclearRclearDA為日前市場出清后微電網(wǎng)日前市場收益;EDAclear(t)EclearDA(t)為日前市場出清價格。

偏差收益返還以及約束條件為

Cdev(ω)=∑t=124abs(EDAω(t)−ERTω(t))lω(t)Cdev(ω)=∑t=124abs(EωDA(t)−EωRT(t))lω(t)(18)

式中：Cdev(ω)Cdev(ω)為場景ωω的偏差收益返還成本;abs(x)abs(x)為取絕對值函數(shù);sign(x)sign(x)為符號判斷函數(shù),大于0取1,反之取-1;lω(t)lω(t)為輔助變量。

實時市場微電網(wǎng)調(diào)度目標函數(shù)與約束條件有

RRT(ω)=PRTsell(t)Egridsell+PRTload(t)Eloadsell+(PRTwind(t)+PRTpv(t))γRRT(ω)=PsellRT(t)Esellgrid+PloadRT(t)Esellload+(PwindRT(t)+PpvRT(t))γ(21)

CRT(ω)=CRTst+CRTdie+CRTdem+ERTbuy(t))PRTω(t)CRT(ω)=CstRT+CdieRT+CdemRT+EbuyRT(t))PωRT(t)(22)

ε−(RRT(ω)−CRT(ω)−Cdev(ω))≤qωqω≥0ε−(RRT(ω)−CRT(ω)−Cdev(ω))≤qωqω≥0(23)

式中：gRTgRT為實時市場調(diào)度風(fēng)險效用函數(shù);μRTμRT為實時市場風(fēng)險偏好系數(shù);εε、qωqω為輔助變量。有微電網(wǎng)實時市場調(diào)度模型

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)

為了模擬現(xiàn)貨市場電價波動,本文以美國PJM電力市場2017年第四季度電價為基礎(chǔ)模擬日前與實時電價各100組,考慮到實時市場接近系統(tǒng)實際運行,價格波動相對劇烈,具體數(shù)據(jù)見附錄圖1、圖2。日前市場出清電價見附錄圖3。儲能、柴油發(fā)電機、需求響應(yīng)相關(guān)參數(shù)見表1。微電網(wǎng)用戶售電價格為60 USD/(MW·h),上網(wǎng)電量售電價格為50USD/(MW·h)。需求響應(yīng)補償單價為27USD/ (MW·h)。風(fēng)光出力補貼為20 USD/(MW·h),備用系數(shù)取0.2,置信度取0.95。風(fēng)/光/荷在日前市場與實時市場的預(yù)測出力見圖2。

表1 微電網(wǎng)中的儲能與柴油發(fā)電機Tab. 1 Storage and diesel in microgrid

圖2 風(fēng)/光/荷日前與實時市場出力預(yù)測Fig. 2 Wind/solar/load fore in day-ahead and real-time market

4.2 算例分析

4.2.1 調(diào)度運行分析

本文選取=0.4的情況對微電網(wǎng)在現(xiàn)貨市場的運行狀態(tài)進行分析,具體見圖3。

算例結(jié)果表明在市場中,微電網(wǎng)內(nèi)部的儲能、

圖3 微電網(wǎng)運行狀況Fig. 3 Operational status of microgrid

柴發(fā)、需求響應(yīng)資源以及總體出力情況比日前市場申報曲線波動要劇烈;儲能充放電次數(shù)由2次變成3次;日前市場中,柴發(fā)計劃出力保持在最低出力水平,但是在實時市場前幾個時段出力變化比較大。上述微電網(wǎng)運行狀態(tài)的變化是由于實時市場與日前市場價格波動程度造成的,實時市場場景電價波動大,價差高,儲能、柴發(fā)在實時市場的出力波動程度相應(yīng)比日前市場大以更好地響應(yīng)實時市場價格,從而提高微電網(wǎng)整體經(jīng)濟性。

4.2.2 允許偏差比例的影響

允許偏差比例反映的是日前市場曲線與實時運行允許的波動范圍,同時體現(xiàn)監(jiān)管機構(gòu)對用戶側(cè)在兩個市場間進行價差套利的容忍程度。本算例探究允許偏差比例對微電網(wǎng)實時風(fēng)險調(diào)度的影響以及所造成的價差收益返回成本。選取μDAμDA=1,μRTμRT=1的情況進行分析,價差收益返還成本取100個場景的平均值,結(jié)果見表2。

表2 不同允許偏差比例下的結(jié)果Tab. 2 Result in different allowable deviation ratio

可以發(fā)現(xiàn),價差收益返還成本相對于實時市場風(fēng)險調(diào)度收益基本上可以忽略不計;允許偏差比例的增大會導(dǎo)致價差收益返還成本與實時市場風(fēng)險調(diào)度收益增大,但對實時市場風(fēng)險調(diào)度收益的影響微乎其微,原因有：1)價差收益為日前與實時市場價格偏差乘以日前與實時下網(wǎng)曲線偏差,偏差值一般不大,其乘積更小,所以超出允許偏差比例的返還成本不高;2)微電網(wǎng)中具有儲能等多種調(diào)節(jié)出力的手段,可以準確改變曲線形狀應(yīng)對預(yù)測誤差。

4.2.3 風(fēng)險偏好系數(shù)的影響

為了研究其風(fēng)險偏好系數(shù)風(fēng)險效用的影響,本文在允許偏差比例λλ為0.1的基礎(chǔ)上,分別選取實時市場條件風(fēng)險利潤和日前市場實際收益進行算例分析。

1)實時市場條件風(fēng)險利潤。

選取日前市場與實時市場的風(fēng)險偏好系數(shù)范圍為0.4~2研究其對實時市場風(fēng)險利潤的影響。

如圖4所示,在同一實時市場風(fēng)險系數(shù)下,日前市場風(fēng)險系數(shù)的改變對實時市場風(fēng)險效用作用不大,該現(xiàn)象可由4.2.1節(jié)的結(jié)論解釋：允許偏差比例所造成的成本微乎其微,故不同日前風(fēng)險系數(shù)下帶來的不同微電網(wǎng)日前市場申報曲線并不會對實時市場實際出力調(diào)度與風(fēng)險效用產(chǎn)生太大影響;在同一日前市場風(fēng)險系數(shù)下,實時市場風(fēng)險效用與風(fēng)險系數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系,體現(xiàn)了風(fēng)險的承受能力越大,風(fēng)險效用越高,也表明了對微電網(wǎng)實際收益影響最大的為其在實時市場的調(diào)度行為。在CVaR理論下,日前市場與實時市場的風(fēng)險調(diào)度行為相互關(guān)聯(lián)性不強,幾乎解耦。

圖4 實時市場風(fēng)險效用與風(fēng)險系數(shù)的關(guān)系Fig. 4 Relationship between risk ratio and risk utility of real-time market

2)日前市場實際收益。

實時市場調(diào)度滯后于日前市場,不會對其產(chǎn)生影響,故只需要研究日前市場風(fēng)險偏好行為,通過改變?nèi)涨笆袌鲲L(fēng)險偏好系數(shù)進行對比分析,具體見圖5。

從圖5可以看出,微電網(wǎng)日前市場風(fēng)險調(diào)度收

圖5 不同μDA下日前市場風(fēng)險調(diào)度收益與實際收益大小Fig. 5 Day-ahead market risk scheduling income and actual income under differentμDA

益與日前市場實際收益曲線呈相反的單調(diào)趨勢,風(fēng)險系數(shù)的增大導(dǎo)致其日前市場實際收益反而下降,其產(chǎn)生原因可從微電網(wǎng)日前市場申報曲線進行分析,見圖6。風(fēng)險偏好系數(shù)增大促使微電網(wǎng)出力曲線向上偏移,即更多地增加發(fā)電上網(wǎng)電量,減少在市場中的購電量,這是由于在計算過程中所采用的100組日前電價環(huán)境下,微電網(wǎng)在購電時段的平均成本高于向電網(wǎng)賣電的上網(wǎng)價格;而在計算日前市場實際收益時,所采用的日前市場出清價格在購電時段的平均成本低于向電網(wǎng)賣電的上網(wǎng)價格,導(dǎo)致了日前市場實際收益逐漸減少。

圖6 不同μDA下微電網(wǎng)日前市場申報曲線Fig. 6 Bid curve of microgrid in day-ahead market under differentμDA

4.2.4 儲能參與程度的影響

儲能具有快速響應(yīng)與能量吞吐能力,是未來電力市場響應(yīng)價格信號的關(guān)鍵資源,本文設(shè)置不同儲能安裝容量以研究其對微電網(wǎng)在現(xiàn)貨市場下風(fēng)險收益的影響。本文設(shè)定λλ為0.1,μDA、μRT均為0.4,選取儲能安裝容量的基本單位為1 MW/2MW·h,選取1~5個單位的儲能進行計算,為便于分析和討論,算例分析結(jié)果展示的為增加儲能單位后的收益增加量。

不同儲能單位下微電網(wǎng)風(fēng)險收益增幅見圖7。由圖7可得,儲能可有效增加微電網(wǎng)風(fēng)險收益,但

圖7 不同儲能單位下微電網(wǎng)風(fēng)險收益增幅Fig. 7 Bid curve of microgrid in day-ahead market under different storage unit

其增長幅度并不是呈正比關(guān)系;起初,儲能安裝容量增大,微電網(wǎng)風(fēng)險收益增幅較為明顯,隨后,雖然有所增加,但是增幅開始下降。說明在現(xiàn)貨市場的風(fēng)險調(diào)度中儲能雖然能夠增加收益,但是其在微電網(wǎng)整體內(nèi)的收益提升作用會逐漸飽和。同時,對實時市場的收益增加幅度較為明顯,這是因為實時市場電價波動相對較大,高峰時段與低谷時段價差相對較大,儲能的快速響應(yīng)能力可以很好的應(yīng)對以進行能量價格套利,增加收益。

5 結(jié)論

本文依據(jù)廣東省現(xiàn)貨市場系列規(guī)則方案,描述了微電網(wǎng)作為售電主體參與現(xiàn)貨市場的流程?；贑VaR條件風(fēng)險價值理論構(gòu)建微電網(wǎng)在現(xiàn)貨市場兩階段調(diào)度模型,基于風(fēng)/光/荷預(yù)測以及日前與實時市場電價數(shù)據(jù)進行算例分析。主要得到以下結(jié)論。

1)廣東現(xiàn)貨市場偏差價差收益轉(zhuǎn)移結(jié)算機制對微電網(wǎng)售電主體參與現(xiàn)貨市場并不會造成太大的成本;一方面,同時段下日前與實時市場的電價差較小;另一方面,微電網(wǎng)具有多種可調(diào)節(jié)資源,能夠改變出力應(yīng)對偏差。

2)在CVaR理論下,通過模擬的100組日前電價,所得的微電網(wǎng)日前申報曲線隨著風(fēng)險偏好系數(shù)的增大傾向于向電網(wǎng)賣電;由于購電時段的平均成本高于向電網(wǎng)賣電的上網(wǎng)價格,導(dǎo)致其日前市場實際收益反而隨著風(fēng)險偏好系數(shù)的增大而減小。

3)儲能可以有效提高微電網(wǎng)在現(xiàn)貨市場中的風(fēng)險收益,但增幅隨安裝容量的增大遞減,其次,實時市場波動大,導(dǎo)致價差較高,故其對實時調(diào)度風(fēng)險收益的促進作用大于日前市場階段。