為了研究風(fēng)電商和電動(dòng)汽車群以合作聯(lián)營(yíng)模式組成虛擬電廠參與電力市場(chǎng)多主體投標(biāo)競(jìng)價(jià)過(guò)程中的市場(chǎng)表現(xiàn),文章以博弈理論為基礎(chǔ),建立了含有電動(dòng)汽車、電網(wǎng)公司、傳統(tǒng)發(fā)電商和用戶群的電力市場(chǎng)多主體模型,并使用協(xié)同遺傳進(jìn)化算法求出納什均衡解。通過(guò)實(shí)例仿真,對(duì)比了風(fēng)電商與電動(dòng)汽車商以合作和非合作兩種經(jīng)營(yíng)模式參與市場(chǎng)的博弈結(jié)果,表明虛擬電廠合作模式能有效增加風(fēng)電商和電動(dòng)汽車商的市場(chǎng)總利潤(rùn),且電動(dòng)汽車商的經(jīng)濟(jì)行為可使各供電商的電價(jià)波動(dòng)性更小,起到平穩(wěn)電價(jià)的作用。 

【文章來(lái)源】：可再生能源. 2020,38(12)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

電力市場(chǎng)多主體交易結(jié)構(gòu)模式

CCGAs算法符合電力市場(chǎng)多方交易體博弈過(guò)程，每個(gè)交易體就是一個(gè)獨(dú)立的種群，算法框圖如圖2所示。子系統(tǒng)的個(gè)體評(píng)估依賴于各種群之間的合作，即當(dāng)選擇某個(gè)交易體的最優(yōu)決策變量時(shí)，需將其他交易體當(dāng)前的最優(yōu)個(gè)體代表與其共同構(gòu)成整個(gè)系統(tǒng)的策略組合，計(jì)算出效益值，從而評(píng)判該子系統(tǒng)個(gè)體決策變量的優(yōu)劣。4個(gè)種群通過(guò)各自的進(jìn)化和協(xié)作，不斷地改善整個(gè)系統(tǒng)的適應(yīng)度值。

本文假設(shè)100×100 km2的區(qū)域內(nèi)有傳統(tǒng)發(fā)電商、供電公司、VPP商各一個(gè)，100個(gè)用戶群體隨機(jī)分布，如圖3所示。取各交易實(shí)體兩兩之間直線距離為電氣距離，線路單位電阻為0.21Ω，線路電壓平均值為12.5 k V;VPP少投偏差懲罰系數(shù)c=1.5;EV蓄電池的老化系數(shù)r=0.13；電網(wǎng)公司收取的過(guò)網(wǎng)服務(wù)費(fèi)系數(shù)β=0.14元/（k W·h）；網(wǎng)絡(luò)損耗成本系數(shù)δ=0.75元/（k W·h);EV充、放電功率上限Smaxv·in=Smaxv·out=50 MW；風(fēng)電商的最大輸出功率Qtmax=120 MW;EV的充電時(shí)段為t=0～7 h，放電套利時(shí)段為t=8～23h。傳統(tǒng)發(fā)電商成本函數(shù)系數(shù)a0=0.56,b0=14.5,c0=6.5×103，最小、最大出力約束為Qgmin=100 MW,Qgmax=200 MW，下、上爬坡功率極限ΔQgdown=ΔQgup=30 MW。CCGAs算法的種群規(guī)模為200，交叉概率為0.9，變異概率為0.2，迭代次數(shù)為1 000。

【參考文獻(xiàn)】：
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