電力輔助服務(wù)市場下的用戶側(cè)廣義儲(chǔ)能控制策略
發(fā)布時(shí)間:2021-04-17 19:49
負(fù)荷聚合商通過整合零散的用戶側(cè)資源,可以為系統(tǒng)提供優(yōu)質(zhì)的輔助服務(wù),并從中獲取收益。然而,用戶側(cè)資源響應(yīng)的不確定性將影響負(fù)荷聚合商的服務(wù)質(zhì)量和市場收益。針對這一問題,文中將具有一定調(diào)節(jié)能力的負(fù)荷資源作為虛擬儲(chǔ)能,并將其與狹義儲(chǔ)能相結(jié)合,建立用戶側(cè)廣義儲(chǔ)能的不確定性響應(yīng)模型。進(jìn)而提出狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)和虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)2種負(fù)荷聚合商控制策略,并探討其優(yōu)缺點(diǎn)。最后,建立2種控制策略下負(fù)荷聚合商參與電力輔助服務(wù)的市場收益模型,采用美國PJM市場數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真計(jì)算。結(jié)果表明,通過配置相對少量的狹義儲(chǔ)能設(shè)備,并采取虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略,負(fù)荷聚合商可以獲取可觀的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。
【文章來源】:電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020,44(02)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)策略下的廣義儲(chǔ)能概率密度
為便于2種控制策略在同一幅圖中比較,將狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的廣義儲(chǔ)能響應(yīng)概率曲線向左平移Q Nst,其中,Q Nst為該策略下狹義儲(chǔ)能的調(diào)度電量,得到圖3所示的2種控制策略比較示意圖。另外,引入廣義儲(chǔ)能的響應(yīng)率便于對其響應(yīng)偏差區(qū)間的描述,其中,廣義儲(chǔ)能的響應(yīng)率為廣義儲(chǔ)能的實(shí)際響應(yīng)電量與調(diào)度電量間的比值。圖中:λup和λdown分別為LA的目標(biāo)響應(yīng)率上限和下限;Q Gcon為平移后廣義儲(chǔ)能的調(diào)度響應(yīng)電量;h 2N′(QGES)為平移后的廣義儲(chǔ)能在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的響應(yīng)電量概率密度函數(shù)。在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,假設(shè)狹義儲(chǔ)能在該時(shí)段的優(yōu)先響應(yīng)電量為Q Nst,廣義儲(chǔ)能響應(yīng)電量的概率曲線變?yōu)閔 2N′(QGES),其在目標(biāo)區(qū)間內(nèi)增加的RCL為:
從曲線的走勢上看,隨著狹義儲(chǔ)能裝機(jī)容量增加,LA在虛擬儲(chǔ)能單獨(dú)響應(yīng)下的收益曲線保持平穩(wěn),反觀LA在虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下和在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的收益曲線則逐漸上升。但不同的是,虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下,收益曲線先上升后趨于平穩(wěn),而狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下收益曲線一直上升。原因在于,虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,當(dāng)狹義儲(chǔ)能裝機(jī)容量達(dá)到80 MW?h后繼續(xù)裝機(jī)將會(huì)出現(xiàn)冗余。而狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下,對狹義儲(chǔ)能響應(yīng)電量的需求處于不飽和的狀態(tài),LA的市場收益仍受虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)不確定性的影響。另一方面隨著狹義儲(chǔ)能的可調(diào)度電量的增加,虛擬儲(chǔ)能的預(yù)調(diào)度響應(yīng)電量減少,由式(8)可知虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)電量的標(biāo)準(zhǔn)差變小,實(shí)則該控制策略下LA的市場收益呈非線性增長。具體的,在虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,LA的平均收益如附錄B表B3所示。通過調(diào)度狹義儲(chǔ)能平抑虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)不確定性可明顯提高LA的市場收益,提高量最高可達(dá)3 980.32美元,同時(shí)參與削峰填谷獲得的最高收益為4 723.33美元。另外,隨著狹義儲(chǔ)能裝機(jī)規(guī)模的不斷增大,由于狹義儲(chǔ)能裝機(jī)足夠大后,其參與調(diào)度的容量存在冗余,冗余的容量無法進(jìn)一步提高LA的經(jīng)濟(jì)收益,故LA利用狹義儲(chǔ)能提高的經(jīng)濟(jì)收益走勢先升后平。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]智能小區(qū)可削減柔性負(fù)荷實(shí)時(shí)需求響應(yīng)策略[J]. 南思博,李庚銀,周明,夏勇. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制. 2019(10)
[2]考慮運(yùn)行控制策略的廣義儲(chǔ)能資源與分布式電源聯(lián)合規(guī)劃[J]. 程林,齊寧,田立亭. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(10)
[3]考慮數(shù)據(jù)中心用電負(fù)荷調(diào)節(jié)潛力的雙層經(jīng)濟(jì)調(diào)度模型[J]. 陳敏,高賜威,陳宋宋,李德智,劉強(qiáng). 中國電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2019(05)
[4]含高滲透率可再生能源的配電網(wǎng)廣義儲(chǔ)能優(yōu)化配置[J]. 茆美琴,劉云暉,張榴晨,張健. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(08)
[5]用戶報(bào)量不報(bào)價(jià)模式下電力現(xiàn)貨市場需求響應(yīng)機(jī)制與方法[J]. 陳雨果,張軒,羅鋼,白楊,譚振飛,鐘海旺. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(09)
[6]充放電不確定性響應(yīng)建模與電動(dòng)汽車代理商日前調(diào)度策略[J]. 朱蘭,劉伸,唐隴軍,王吉,黃超. 電網(wǎng)技術(shù). 2018(10)
[7]美國電力市場信息披露體系及其對中國的啟示[J]. 馬子明,鐘海旺,李竹,汪洋,夏清. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(24)
[8]微網(wǎng)——未來能源互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的“有機(jī)細(xì)胞”[J]. 茆美琴,丁勇,王楊洋,張榴晨. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(19)
[9]需求響應(yīng)對電力需求影響的概率模型[J]. 張振高,王學(xué)軍,李慧,彭冬,任炳俐,張沛. 電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]負(fù)荷聚合技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 孫玲玲,高賜威,談健,崔高穎. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(06)
本文編號:3144042
【文章來源】:電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2020,44(02)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:9 頁
【部分圖文】:
狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)策略下的廣義儲(chǔ)能概率密度
為便于2種控制策略在同一幅圖中比較,將狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的廣義儲(chǔ)能響應(yīng)概率曲線向左平移Q Nst,其中,Q Nst為該策略下狹義儲(chǔ)能的調(diào)度電量,得到圖3所示的2種控制策略比較示意圖。另外,引入廣義儲(chǔ)能的響應(yīng)率便于對其響應(yīng)偏差區(qū)間的描述,其中,廣義儲(chǔ)能的響應(yīng)率為廣義儲(chǔ)能的實(shí)際響應(yīng)電量與調(diào)度電量間的比值。圖中:λup和λdown分別為LA的目標(biāo)響應(yīng)率上限和下限;Q Gcon為平移后廣義儲(chǔ)能的調(diào)度響應(yīng)電量;h 2N′(QGES)為平移后的廣義儲(chǔ)能在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的響應(yīng)電量概率密度函數(shù)。在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,假設(shè)狹義儲(chǔ)能在該時(shí)段的優(yōu)先響應(yīng)電量為Q Nst,廣義儲(chǔ)能響應(yīng)電量的概率曲線變?yōu)閔 2N′(QGES),其在目標(biāo)區(qū)間內(nèi)增加的RCL為:
從曲線的走勢上看,隨著狹義儲(chǔ)能裝機(jī)容量增加,LA在虛擬儲(chǔ)能單獨(dú)響應(yīng)下的收益曲線保持平穩(wěn),反觀LA在虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下和在狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下的收益曲線則逐漸上升。但不同的是,虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下,收益曲線先上升后趨于平穩(wěn),而狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下收益曲線一直上升。原因在于,虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,當(dāng)狹義儲(chǔ)能裝機(jī)容量達(dá)到80 MW?h后繼續(xù)裝機(jī)將會(huì)出現(xiàn)冗余。而狹義儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)控制策略下,對狹義儲(chǔ)能響應(yīng)電量的需求處于不飽和的狀態(tài),LA的市場收益仍受虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)不確定性的影響。另一方面隨著狹義儲(chǔ)能的可調(diào)度電量的增加,虛擬儲(chǔ)能的預(yù)調(diào)度響應(yīng)電量減少,由式(8)可知虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)電量的標(biāo)準(zhǔn)差變小,實(shí)則該控制策略下LA的市場收益呈非線性增長。具體的,在虛擬儲(chǔ)能優(yōu)先響應(yīng)的控制策略下,LA的平均收益如附錄B表B3所示。通過調(diào)度狹義儲(chǔ)能平抑虛擬儲(chǔ)能響應(yīng)不確定性可明顯提高LA的市場收益,提高量最高可達(dá)3 980.32美元,同時(shí)參與削峰填谷獲得的最高收益為4 723.33美元。另外,隨著狹義儲(chǔ)能裝機(jī)規(guī)模的不斷增大,由于狹義儲(chǔ)能裝機(jī)足夠大后,其參與調(diào)度的容量存在冗余,冗余的容量無法進(jìn)一步提高LA的經(jīng)濟(jì)收益,故LA利用狹義儲(chǔ)能提高的經(jīng)濟(jì)收益走勢先升后平。
【參考文獻(xiàn)】:
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[4]含高滲透率可再生能源的配電網(wǎng)廣義儲(chǔ)能優(yōu)化配置[J]. 茆美琴,劉云暉,張榴晨,張健. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(08)
[5]用戶報(bào)量不報(bào)價(jià)模式下電力現(xiàn)貨市場需求響應(yīng)機(jī)制與方法[J]. 陳雨果,張軒,羅鋼,白楊,譚振飛,鐘海旺. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2019(09)
[6]充放電不確定性響應(yīng)建模與電動(dòng)汽車代理商日前調(diào)度策略[J]. 朱蘭,劉伸,唐隴軍,王吉,黃超. 電網(wǎng)技術(shù). 2018(10)
[7]美國電力市場信息披露體系及其對中國的啟示[J]. 馬子明,鐘海旺,李竹,汪洋,夏清. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(24)
[8]微網(wǎng)——未來能源互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的“有機(jī)細(xì)胞”[J]. 茆美琴,丁勇,王楊洋,張榴晨. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(19)
[9]需求響應(yīng)對電力需求影響的概率模型[J]. 張振高,王學(xué)軍,李慧,彭冬,任炳俐,張沛. 電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2017(04)
[10]負(fù)荷聚合技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 孫玲玲,高賜威,談健,崔高穎. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化. 2017(06)
本文編號:3144042
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