儲(chǔ)能系統(tǒng)的規(guī)�；瘧�(yīng)用是提高新能源消納能力的重要手段之一,其大規(guī)模推廣需要容量電價(jià)激勵(lì)。然而,現(xiàn)有的容量電價(jià)計(jì)算方法僅與建設(shè)成本相關(guān),收益固定,不利于調(diào)動(dòng)儲(chǔ)能電站的運(yùn)行積極性。因此,提出了一種基于主從博弈的儲(chǔ)能容量電費(fèi)定價(jià)方法,同時(shí)計(jì)及了儲(chǔ)能電站和電網(wǎng)的收益,儲(chǔ)能電站作為領(lǐng)導(dǎo)者根據(jù)容量電費(fèi)信號(hào)決定建設(shè)容量,電網(wǎng)作為跟隨者依據(jù)儲(chǔ)能容量調(diào)整容量電費(fèi),兩者交互影響,直至實(shí)現(xiàn)均衡。在此基礎(chǔ)上,將該博弈問(wèn)題轉(zhuǎn)化為雙層規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解,上層目標(biāo)為儲(chǔ)能電站收益最大化,下層目標(biāo)為電網(wǎng)補(bǔ)貼成本最小化。進(jìn)一步,通過(guò)Karush-Kuhn-Tucker（KKT）最優(yōu)性條件,將雙層規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可直接求解的混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題。最后,通過(guò)仿真算例驗(yàn)證所提方法的合理性和有效性。結(jié)果表明,主從博弈定價(jià)的方法可以有效模擬電網(wǎng)和電站直接的互動(dòng)決策關(guān)系,保障儲(chǔ)能電站容量電費(fèi)定價(jià)的合理性。和傳統(tǒng)方法相比,本方法在實(shí)現(xiàn)新能源消納目標(biāo)的同時(shí)降低了電網(wǎng)對(duì)儲(chǔ)能的補(bǔ)貼成本。 

【文章來(lái)源】：高電壓技術(shù). 2020年02期 第519-526頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

博弈關(guān)系圖Fig.1Structureofthegame

夠大數(shù)M，可將非線性約束轉(zhuǎn)化為線性不等式。以式(20)為例，其可轉(zhuǎn)化為：max0jtjtjMzgg(26)(1)0jtjtMz(27)式中，jtz為引入的輔助布爾變量，用于線性化表達(dá)式。通過(guò)上述變換，下層優(yōu)化問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為一系列的約束條件，將其引入上層優(yōu)化問(wèn)題后，雙層優(yōu)化問(wèn)題被巧妙地轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化問(wèn)題。3.3目標(biāo)函數(shù)的線性化由于目標(biāo)函數(shù)中存在著儲(chǔ)能容量與容量電費(fèi)相乘的雙線性項(xiàng)ssPS，原問(wèn)題雖已轉(zhuǎn)化為單層優(yōu)化問(wèn)題，新問(wèn)題依然難以求解。因此，本文采用布爾圖2模型框架Fig.2Modelstructure展開(kāi)法[22]將目標(biāo)函數(shù)線性化。儲(chǔ)能容量sP可離散化表示為minsss02KkkkPPPu(28)同時(shí)引入如下新約束：maxminsss()/2KPPP(29)minmaxss,kkkSuvSuk(30)minmaxsss(1)(1),kkkSuSvSuk(31)式中：K為分段數(shù)；sP為分段的長(zhǎng)度；maxsS和minsS分別為儲(chǔ)能容量電費(fèi)的上限和下限；ku為引入的布爾變量；kv為引入的連續(xù)變量。至此，原有的雙線性項(xiàng)可轉(zhuǎn)化為minsssss02KkkkPSSPvP(32)如此，經(jīng)過(guò)上述變換，雙層優(yōu)化問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)二次規(guī)劃問(wèn)題，可直接通過(guò)商業(yè)軟件求解。4算例分析4.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)本文采用某一簡(jiǎn)化的區(qū)域電網(wǎng)算例來(lái)驗(yàn)證本方法的有效性。電網(wǎng)中包含2座常規(guī)電廠、1座風(fēng)電場(chǎng)和1座儲(chǔ)能電站。常規(guī)電廠的參數(shù)如表1所示。某一典型日的用電需求如圖3所示，負(fù)荷峰值為2300MW。風(fēng)電場(chǎng)的功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)如圖4所示，為簡(jiǎn)化分析，暫不考慮預(yù)測(cè)

李至驁，陳來(lái)軍，劉當(dāng)武，等：基于主從博弈的儲(chǔ)能電站容量電費(fèi)定價(jià)方法523圖3負(fù)荷曲線Fig.3Loaddistribution圖4風(fēng)電預(yù)測(cè)最大出力Fig.4Maximumwindpoweroutput算例采用的部分參數(shù)設(shè)置如表2所示。此外，09:00—19:00電網(wǎng)采用峰時(shí)電價(jià)，其他時(shí)刻則采用谷時(shí)電價(jià)。4.2結(jié)果分析采用Matlab建模并調(diào)用GUROBI優(yōu)化軟件對(duì)模型進(jìn)行求解，得到的優(yōu)化結(jié)果如表3和圖5所示。現(xiàn)對(duì)含儲(chǔ)能的算例進(jìn)行分析。圖5給出了運(yùn)行時(shí)段內(nèi)儲(chǔ)能電站的充放電功率，其中儲(chǔ)能功率放電為正，充電為負(fù)。由圖5可以看出，和傳統(tǒng)的儲(chǔ)能電站獲利方式不同，其并未按照峰谷套利的模式運(yùn)行，即在電價(jià)低谷時(shí)滿充，電價(jià)高峰時(shí)滿放。而是隨著風(fēng)電的波動(dòng)調(diào)整自身的出力，支撐電網(wǎng)消納風(fēng)電，在低電價(jià)以及高電價(jià)的時(shí)段也進(jìn)行了充電和放電(t=3h和t=18h)。這樣，儲(chǔ)能電站在通過(guò)峰谷電價(jià)差獲得一定套利的同時(shí)支撐了電網(wǎng)的運(yùn)行，電網(wǎng)表2算例參數(shù)設(shè)置Table2Caseparameterssetting參數(shù)數(shù)值參數(shù)數(shù)值儲(chǔ)能壽命Ls/a10Hmax0.8儲(chǔ)能充電效率/%90Hmin0.2容量成本Us/(元·W1)10貼現(xiàn)率r/%6最大釋能時(shí)間/h4最大補(bǔ)貼容量Pb/MW150峰時(shí)電價(jià)/(元·kW1·h1)1.1最大容量Pmax/MW0谷時(shí)電價(jià)/(元·kW1·h1)0.35最小容量Pmin/MW2000表3優(yōu)化結(jié)果Table3Optimizationresult參數(shù)名稱容量/MW容量電費(fèi)/(元·kW1)儲(chǔ)能收益/萬(wàn)元電網(wǎng)成本/萬(wàn)元數(shù)值172.3118219.6332圖5儲(chǔ)能充放電功率Fig.5Powerprofileofenergystoragesystem棄風(fēng)率由原先的27%降為10%。另一方面，電網(wǎng)給予的容量補(bǔ)貼彌補(bǔ)了儲(chǔ)?

【參考文獻(xiàn)】：
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