隨著風力發(fā)電技術的不斷發(fā)展,風力發(fā)電的成本逐漸降低,風電裝機規(guī)模逐漸增大,風電商開始進入電力競爭市場。在實施配額制和綠色證書交易制度的背景下,風電商在電力現(xiàn)貨市場和綠色證書交易市場中的最優(yōu)交易策略是一個非常值得研究的問題。論文針對風電商參與電力市場競爭中的多階段交易最優(yōu)決策問題提出了一種決策模型和解決方法。論文研究的是在風電商以集中型合約交易形式參與日前市場并通過平衡市場機制受到不平衡電量懲罰,同時參與綠色證書市場交易的多階段市場交易機制背景下,單一風電商在日前市場的最優(yōu)合約電量投標決策以及在交易時段內(nèi)的最優(yōu)發(fā)電量決策問題。風電商交易決策主要受到風電出力的不確定性和電力市場價格的不確定性的影響。論文考慮了風電商的策略性發(fā)電行為(允許風電商減小發(fā)電量),而且不僅考慮了不足發(fā)電的懲罰成本,還考慮了過量發(fā)電的懲罰成本。另外,論文還考慮了風電商的風險控制行為,研究不同風險規(guī)避程度的風電商的不同決策行為。論文建立了單個風電商參與電力現(xiàn)貨市場競爭以及綠色證書市場交易的風險約束多階段最優(yōu)交易決策模型,利用條件風險價值來衡量風電商決策所遭受的風險,應用場景法建立并求解模型,將多階段隨機規(guī)劃問題轉(zhuǎn)變?yōu)榫�性整數(shù)規(guī)劃問題。最后,利用真實風電出力數(shù)據(jù)以及市場價格數(shù)據(jù),通過數(shù)值分析對風電商決策進行模擬并求解模型,驗證了模型的有效性,分析懲罰系數(shù)、風險規(guī)避系數(shù)、綠色能源配額等因素對風電商決策的影響,分析綠色證書市場交易對風電商決策最優(yōu)決策的影響。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F426.61;C934
【部分圖文】：

圖 2-1：電力市場結構圖2.2 不平衡電量價格機制風電商在日前市場所提交的交易計劃與實際交付電量之間往往存在一個差值（這是由風電出力的波動性、不確定性以及難預測性導致的），風電商可能存在發(fā)電過量或者發(fā)電不足的情況。風電商發(fā)電過量或發(fā)電不足都將影響整個電力系統(tǒng)的實時平衡和穩(wěn)定，并且使得電網(wǎng)付出成本對整個電力系統(tǒng)進行調(diào)節(jié)，最終使得電力系統(tǒng)保持實時的供給與需求平衡狀態(tài)。因此，風電商的發(fā)電過量和發(fā)電不足行為都將在市場中受到懲罰并支付不平衡懲罰成本。在實時平衡市場出清后，市場對產(chǎn)生不平衡電量的發(fā)電商進行懲罰，懲罰價格是不對稱的，市場對產(chǎn)生正向不平衡電量（發(fā)電過量）發(fā)電商和產(chǎn)生負向不平衡電量（發(fā)電不足）發(fā)電商具有不同的懲罰價格。

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文景發(fā)生的概況相同，均為 0.04。因此，算例中共包含了 25 個不同的場景，每個場景包括了 24 個時間段內(nèi)的風電出力數(shù)據(jù)以及日前市場價格數(shù)據(jù)。上文所建立的風電商決策模型為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，論文利用 GAMS（TheGeneral Algebraic Modeling System）軟件進行建模，并利用其中的 CPLEX 求解器對問題進行求解。首先考慮風電商為風險中性的基礎情形，此時 β =0，此時模型分解為每個時間段單獨進行求解，考慮風電商在日前市場單值的投標電量時，求解模型可以得到風電商日前市場每個時間段的最優(yōu)交易電量如圖 4-1 所示。

圖 4-2： β =0.3時風電商日前市場最優(yōu)投標曲線表 4-1： β = 0.3時風電商最優(yōu)發(fā)電量發(fā)電量（MWh）h2 h5 h24 發(fā)電量（MWh） h2 h5 h24場景 1 21 17 51 場景 14 3 3 10場景 2 51 48 10 場景 15 7 11 33場景 3 7 5 22 場景 16 44 47 38場景 4 24 23 23 場景 17 40 30 2場景 5 24 17 7 場景 18 2 2 5場景 6 9 10 16 場景 19 8 9 1場景 7 24 20 49 場景 20 1 0 1場景 8 41 35 16 場景 21 2 1 9場景 9 11 7 1 場景 22 10 15 24場景 10 1 2 4 場景 23 16 11 38場景 11 3 2 6 場景 24 42 49 51場景 12 7 6 5 場景 25 53 53 29場景 13 6 3 4

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