基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法

摘要

本发明提出了一种基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法，解决了交易决策博弈过程中竞争对手的不确定性给VPP收益带来的风险问题。其步骤为：首先，基于电网侧VPP参数和电能买卖双方的信息构建考虑电价不确定性的双层出清模型及双层出清模型的约束条件；其次，基于双层出清模型的约束条件对双层出清模型进行求解，获得日前能量与时长日前调频市场的最优投标结果和最佳收益；最后，根据最优投标结果和最佳收益获得市场各主体的中标情况、最优报价和出清价格。本发明通过出清方法建立的两阶段双层出清模型和两阶段双层约束条件，能够简单、便捷地实现考虑电价不确定性的电网侧储能参与的调峰市场的可视化的效益分析和投标决策。

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是指一种基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法。

背景技术

在过去的几年里，环境问题导致可再生能源在全球几个电力系统中的渗透率增加。然而，可再生能源发电的整合给电力系统的运行带来了许多挑战，特别是由于主要“燃料”(即风、太阳辐射)的有限可预测性和高度可变性，这些特征使得可再生能源电厂不可调度。

到目前为止，已经进行了大量的研究，以便在智能电网的概念范围内找到将可再生能源电厂纳入现有电力系统的最佳方式。其中，需求响应(DR)和分布式储能(DS)已被证明是迄今为止智能电网部署的最重要的关键因素，因为它们纳入电网的需求侧可以缓解大规模需求响应渗透带来的挑战，并提高系统可靠性。高级计量基础设施(AMI)的使用可以向消费者提供实时电价，可以提高他们的积极参与度，并有助于将间歇性资源有效整合到电网中。在同样的方向上，分布式储能的快速反应特性使其成为一种有价值的调节资源，也可以平衡间歇性再生资源产生的负面影响。

目前，虚拟发电厂(VPP)是世界上公认的应对大规模可再生能源并网最有效、最具潜力的技术之一。随着我国电力市场进程的不断推进，VPP作为独立主体参与能量市场与调频的优越性已经得到广泛认可，但尚缺乏完整的市场交易机制和有效的模型来激励和规范储能调峰能力的发挥。VPP作为一种优质的、具有成熟大规模应用技术条件的双向调节资源，是一种重要的调频手段，能够缓解调频需求量增大对常规机组的影响，并减少常规机组因为频繁降低出力而产生的损耗。但是，即使在调频辅助服务中增加了VPP，仍然无法解决调频辅助服务市场的机制问题，其商业应用更加依赖市场机制问题的解决。

在市场机制问题中，电价是电力市场交易的基础和核心因素，由市场确定电价，可以保障电价在交易环节的合理化和有效化，能够保证电价正确反映电力在生产和交易中的实际价值。日前电价预测能够为发电商和售电公司在现货市场上的竞价提供决策依据，准确的日前电价预测能够极大的减小市场参与者所面临的价格风险，为其带来稳定的收益。在当前的电力市场中，购电电价由交易中心综合发电方报价、市场需求与电力系统状况综合得到。购电电价不再像过往电力管制时期那样由主管部门核定，而是由电力商品的价值决定，并同时受到供求关系的影响。因此，电价中应当包含丰富的信息，例如，上网机组的成本、市场的供需状况以及系统(包括输电网络与发电机等)的健康状况等。然而，电力市场中的电价因其时刻进行着动态变化而具有不确定性，会导致较高的竞标风险以及无法获得稳定利润。因此，在制定储能竞价策略时需要将上述因素均考虑在内。当前鲜有文献研究VPP参与现货联合市场的竞价策略，以及竞价决策过程中自身报价的随机性和竞争对手策略的不确定性对竞价策略的影响。

发明内容

针对引入多场景描述交易决策博弈过程中竞争对手的不确定性给VPP收益带来的风险，无法保障VPP理性参与市场化交易的技术问题，本发明从多元小微主体参与现货市场出发，提出了一种基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法，提供了两阶段双层联合竞价模型；首先第一阶段，依据聚类的思想把多元小微主体聚合成一个VPP并由统一的运营机构进行调度，其次根据多元小微主体的出力特性分析，对整个VPP进行一个预处理，由此可以确定整个VPP充放电的上下限；第二阶段为VPP参与日前能量与实时平衡市场联合竞价策略主从博弈模型，其目标为与预期的实时生产和消费不平衡费用的最小化相结合的日前利润最大化；通过本发明中出清方法建立的两阶段双层出清模型和两阶段双层约束条件，能够简单、便捷地实现考虑电价不确定性的电网侧储能参与的调峰市场的可视化的效益分析和投标决策。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法，其步骤如下：

步骤一：基于电网侧VPP参数和电能买卖双方的信息构建考虑电价不确定性的双层出清模型；

步骤二：基于电网侧VPP参数、电能买卖双方的信息和双层出清模型构建双层出清模型的约束条件；

步骤三：基于双层出清模型的约束条件对双层出清模型进行求解，获得日前能量与时长日前调频市场的最优投标结果和最佳收益；

步骤四：根据最优投标结果和最佳收益获得市场各主体的中标情况、最优报价和出清价格。

所述双层出清模型包括第一段模型、第二阶段内层模型和第二阶段外层模型，其中，第一段模型为VPP协调优化调度模型，第二阶段内层模型为VPP参与日前市场收益最大化模型，第二阶段外层模型为全社会福利最大化模型；所述双层出清模型的约束条件包括第一段模型的约束条件、第二阶段内层模型的约束条件和第二阶段外层模型的约束条件；所述第一段模型的约束条件包括VPP内部功率平衡约束、风电约束、光伏约束、分布式储能约束和可调负荷约束；所述第二阶段内层模型的约束条件包括VPP竞标电量约束、VPP上下调容量约束和VPP上下调里程约束；所述第二阶段外层模型的约束条件包括能量市场功率平衡约束、网络安全约束、系统调频容量约束、系统调频里程约束和常规机组功率约束。

所述VPP协调优化调度模型为：

其中，

所述VPP参与日前市场收益最大化模型为：

其中，R表示竞争对手报价的场景，prob

所述全社会福利最大化模型为：

其中，

所述VPP内部功率平衡约束为：

其中，

所述风电约束为：

其中，

所述光伏约束为：

其中，

所述分布式储能约束为：

其中，P

所述可调负荷约束为：

其中，

所述VPP竞标电量约束为：

其中，

所述VPP上下调容量约束为：

其中，

所述VPP上下调里程约束为：

其中，

所述能量市场功率平衡约束为：

式中：P

所述网络安全约束为：

p

其中，p

所述系统调频容量约束为：

其中，

所述系统调频里程约束为：

其中，

所述常规机组功率约束为：

其中，P

所述获得日前能量与时长日前调频市场的最优投标结果和最佳收益的方法为：

步骤3.1，对多元小微主体集合后的VPP进行数据预处理，并以VPP最大收益为目标函数生成多种竞价策略k；

步骤3.2，根据竞争对手边际成本乘以曲线随机比例因子[0.75,1.25]生成竞争对手典型的报价情景r；

步骤3.3，日前能量市场与日前调频市场联合出清；

步骤3.4，计算所有电价预测场景的概率加权平均值得到日前各市场时间t内的出清价格，并计算每个策略下的VPP总收益。

所述市场各主体的中标情况包括市场各主体日前能量市场中标情况、各市场主体日前辅助市场调频容量中标情况和各市场主体日前辅助市场调频里程中标情况；所述最优报价包括VPP在各市场中的最优报价和VPP在各市场中的最优报量；所述出清价格是指日前能量市场与日前调频市场的出清价格。

本技术方案能产生的有益效果：

1、本发明能够在日前市场与日前调频中建立充分考虑电价不确定性的电力电价投标模型，为VPP进行市场竞标、运营决策和储能经济可行性评估提供参考依据。

2、本发明能够构建日前能量与日前调频市场的出清模型，并使得电网侧VPP作为买卖双方主体参与到日前能量与日前调频市场市场的统一出清过程中来。因此能够有效激励VPP参与调频辅助服务，获得更多收益，同时减少火电机组频繁降低出力产生的损耗，减少需求方的购电成本，满足供求双方的利益诉求。

3、本发明能够通过编程对相关算法进行实现，通过读取输入数据获取输出结果，通过对各个模块界面进行可视化界面设计从而通过数据与图形的方式可视化的展示输出结果，更加简单、便捷的实现VPP对调频辅助服务市场交易过程的参与。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的VPP参与现货市场竞价的博弈模型架构图；

图3为本发明的模型求解流程图；

图4为本发明的储能电站各时段可视化的充放电功率示意图；

图5为本发明的VPP内部负荷优化后的电量示意图；

图6为本发明的系统负荷功率预测图；

图7为本发明的市场各主体日前能量市场中标情况图；

图8为本发明的各市场主体日前辅助市场调频容量中标情况图；

图9为本发明的各市场主体日前辅助市场调频里程中标情况图；

图10为本发明的VPP在各市场中的最优报价图；

图11为本发明的VPP在各市场中的最优报量图；

图12为本发明的日前能量市场联合出清价格分布图以及总负荷曲线；

图13为本发明的日前辅助市场调频容量分布图和调频里程的出清价格曲线。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于虚拟电厂的多元小微主体参与现货市场的出清方法，具体步骤如下：

步骤一：基于电网侧VPP参数和电能买卖双方的信息构建考虑电价不确定性的双层出清模型；

本实施例中，可以具备一个日前能量与日前辅助服务市场交易平台，基于该交易平台中提供的日前集中竞价交易的能量与调频市场交易模式，电能买卖双方可以申报相关的信息，由此该交易平台就可以形成一个日前能量与调频市场，用于电价的集中竞价和统一出清。

通常，电能买卖双方的信息包括买卖各方的价格信息和电量信息，如常规发电机组和VPP在不同的投标时段的不同报价、日前出清电价、日前出清利润、卖出的电量和买入的电量等参数。

需要说明的是，常规发电机组为电能卖方，VPP既可以作为市场中的电能卖方，也可以作为市场中的电能买方。其可以根据分时电价通过本文中所述的两阶段双层出清模型进行低买高卖从而获得利润。

同时，电网侧的VPP参数通常包括储能机组的相关参数和可再生能源机组的相关参数。例如，储能机组和可再生能源的中标容量、参与调频的储能机组和需求侧响应用户的个数、储能一天的循环损耗成本、储能全寿命周期的充放电循环次数、储能充放电深度等。

通常，在成熟理性的市场中，发电报价应当能够体现发电成本。因此，在本实施例中，可以将报价结算的补偿费用近似视为发电厂商的发电成本。若发电厂商是基于发电成本或储能成本进行报价的，则可以根据电网侧的VPP参数和电能买卖双方的信息基于电价的不确定性来构建出清模型。

如图2所示，所述双层出清模型包括第一段模型、第二阶段内层模型和第二阶段外层模型，其中，第一段模型为VPP协调优化调度模型，第二阶段内层模型为VPP参与日前市场收益最大化模型，第二阶段外层模型为全社会福利最大化模型。

所述VPP协调优化调度模型以各主体的出力特性曲线与电网负荷曲线吻合度最大为目标，协调调度内部各小微主体。并将优化后的出力曲线作为下阶段系统运营优化的基础，其目标函数为：

其中，

所述VPP参与日前市场收益最大化模型为：

其中，R表示竞争对手报价的场景，prob

所述全社会福利最大化模型为：

其中，

步骤二：基于电网侧VPP参数、电能买卖双方的信息和双层出清模型构建双层出清模型的约束条件；

所述双层出清模型的约束条件包括第一段模型的约束条件、第二阶段内层模型的约束条件和第二阶段外层模型的约束条件；所述第一段模型的约束条件包括VPP内部功率平衡约束、风电约束、光伏约束、分布式储能约束和可调负荷约束；所述第二阶段内层模型的约束条件包括VPP竞标电量约束、VPP上下调容量约束和VPP上下调里程约束；所述第二阶段外层模型的约束条件包括能量市场功率平衡约束、网络安全约束、系统调频容量约束、系统调频里程约束和常规机组功率约束。

所述VPP内部功率平衡约束VPP内部功率平衡约束包括多元小微主体出力等于负荷以及储能的吸收量，表达式为：

其中，

所述风电约束为风电的输出功率等于风电给内部负荷与虚拟电厂内部负荷之和，并受到最大功率约束，表达式为：

其中，

所述光伏约束为光伏的输出功率等于光伏给内部负荷与虚拟电厂内部负荷之和，并受到最大功率约束，表达式为：

其中，

所述分布式储能约束包括所有储能电站充放电约束、容量约束以及状态约束，表达式为：

其中，P

所述可调负荷约束包括所有可调负荷上下调容量约束、状态约束，表达式为：

其中，

其中，

所述VPP上下调容量约束包括最大上下调容量约束、最大充放电约束，表达式为：

其中，

所述VPP上下调里程约束包括最大上下调历程约束，表达式为：

其中，

所述能量市场功率平衡约束包括虚拟电厂的放电功率与常规机组的放电功率等于系统所需要的总负荷，表达式为：

式中：P

所述网络安全约束包括线路最大、最小传输容量约束，表达式为：

p

其中，p

所述系统调频容量约束包括系统总的上下调容量等于虚拟电厂以及机组上下调容量之和，表达式为：

其中，

所述系统调频里程约束包括系统总的上下里程等于虚拟电厂以及机组上下调里程之和，表达式为：

其中，

所述常规机组功率约束包括最大上下调功率约束，表达式为：

其中，P

步骤三：基于双层出清模型的约束条件对双层出清模型进行求解，获得日前能量与时长日前调频市场的最优投标结果和最佳收益；

如图3所示，获得日前能量与时长日前调频市场的最优投标结果和最佳收益的方法为：

步骤3.1，对多元小微主体集合后的VPP进行数据预处理，并以VPP最大收益为目标函数生成多种竞价策略k；在步骤3.1中，由于可再生能源(风电、光伏等)出力的不确定性和随机性以及分布的广泛性，使得其调度比较困难。随着电力物联网、数据通信技术的发展，可以把这些多元小微主体聚合成一个VPP，由统一的运营商进行调度。聚合成一个VPP后，运营商需要基于异常值筛选补充、特征选择、优化参数配置等方法对各主体输入的日前能量与调频市场报价信息进行数据预处理，生成未来24h报价与报量曲线，由此再生成在日前能量与日前调频市场的多种竞价策略。

步骤3.2，根据竞争对手边际成本乘以曲线随机比例因子[0.75,1.25]生成竞争对手典型的报价情景r；在步骤3.2中，由于在步骤3.1中生成了多步的竞价策略，但是还要考虑其余竞争对手的报价策略，例如传统机组和其余VPP的报价策略，因此采用ARMA对数据进行拟合，通过蒙特卡洛抽样得到一系列数据并采用快速前代法对场景进行削减，得到竞争对手典型目标场景集。

步骤3.3，日前能量市场与日前调频市场联合出清；在步骤3.3中，VPP作为竞争博弈中的领导者要保证自身在日前能量与调频市场的收益最大化，ISO作为竞争博弈中的跟随者要听取各机组的报价与报量要以全社会福利最大化为目标，即以购电成本最小为目标，进行日前能量市场与调频市场的联合出清，得到24h各机组的竞标电量与竞标价格。

步骤3.4，计算所有电价预测场景的概率加权平均值得到日前各市场时间t内的出清价格，并计算每个策略下的VPP总收益。在步骤3.4中，考虑到场景的不确定性，每一个场景都对应着一个概率，得到每个场景下的各主体的竞标成功电量与竞标价格，再通过加权平均值得到每个场景下日前各市场t时段的出清价格。通过对比各个场景下VPP的总收益，得到VPP参与日前能量市场与日前调频市场的最佳报价策略。

经过步骤3.1至3.4，即可根据两阶段双层出清模型和两阶段双层约束条件获得市场中卖方的最优投标结果和卖方的最佳收益。

步骤四：根据最优投标结果和最佳收益获得市场各主体的中标情况、最优报价和出清价格。所述市场各主体的中标情况包括市场各主体日前能量市场中标情况、各市场主体日前辅助市场调频容量中标情况和各市场主体日前辅助市场调频里程中标情况；所述最优报价包括VPP在各市场中的最优报价和VPP在各市场中的最优报量；所述出清价格是指日前能量市场与日前调频市场的出清价格。本实施例以可视化方式基于区域维度和时间维度输出市场各主体日前能量市场中标情况图、各市场主体日前辅助市场调频容量中标情况图、各市场主体日前辅助市场调频里程中标情况图、不同市场主体收益对比表、VPP在各市场中的最优报价图、VPP在各市场中的最优报量图、日前能量市场与日前调频市场的出清价格图。

通过对步骤一至步骤三中涉及到的相关算法进行封装，即可以通过简单、便捷的可视化界面对出清的过程进行展示。例如，可以采用MATLAB中的图形用户界面(GUI，Graphicuserinterface)模块对相关算法进行封装。

本实施例中，以一个风电机组、一个光伏机组、一个储能机组和4000户家庭构成的VPP来构造算例，VPP内部各小微主体出力参数见图4、图5；系统总负荷情况如图6。

由图7可以看出，在日前能量市场上，传统机组G1、G2提供了绝大多数能量，而VPP主要在1：00～6:00与13:00～15:00期间提供能量，这是由于风电在夜间提供了较大的出力，正午时太阳的光照能力较强，此时光伏提供较大的出力。在9：00～11：00与17：00～19：00期间VPP需要从电网购买电量，这是由于VPP内负荷用电量较大(见图4)。

对比图8和图9，VPP承担了系统主要的调频容量和调频里程任务。这是由于相较与常规机组的调节输出，提供相同的调节容量时，VPP中因含有分布式储能装置，在向上和向下方向上对调节信号的响应更加频繁，因此能够比常规机组提供更多的调频里程，在调频市场上会被系统优先调用。不同市场主体在各市场的收益情况如表1所示。

表1不同市场主体收益对比表

由表1可以看出，传统机组G1、G2、G6的主要收益主要来自日前能量市场，VPP的主要收益主要包括日前能量市场收益与调频容量收益。

由图10可以看出，由于VPP根据价格差来赚取利润，因此VPP放电报价总要高于充电报价。VPP调频容量报价虽然有所波动，但是整体维持在一条直线上，而VPP调频里程报价为一条直线。

由图11可以更直观的看出，VPP在负荷较低的时段对其内部的储能装置进行充电，在负荷较高时，储能装置对外进行放电。VPP调频能力较高，所以其调频容量与调频里程的中标量较高。

图12可以看出，能量市场出清电价与负荷走势相近，呈现夜间低白天高的变化趋势，是由于常规机组按发电成本报价，报价和发电量线性相关，报价趋势和负荷走势相近。

由图13以看出，在日前辅助市场其调频容量以及调频里程的出清价格都是随着时间上下波动的。它们都遵循着一个规律：4：00-6：00出清的价格最低，12：00-14：00、20：00-23：00出清价格最高，但是整体的出清价格没有较大的波动，都维持在一个大致的水平上。

本发明通过建立出清模型和约束条件能够在考虑电价不确定性的基础上对VPP参与的日前能量与调频市场进行可视化的效益分析和投标决策分析。本发明能够在日前市场中建立充分考虑电价不确定性的电力电价投标模型，为VPP进行市场竞标、运营决策和储能经济可行性评估提供参考依据。本发明能够构建日前能量与调频市场的出清模型，并使得电网侧VPP作为买卖双方主体参与到日前能量与调频市场的统一出清过程中来。因此能够有效激励VPP参与调峰辅助服务，获得更多收益，同时减少火电机组频繁降低出力产生的损耗，减少需求方的购电成本，满足供求双方的利益诉求。本发明能够通过编程对相关算法进行实现，通过读取输入数据获取输出结果，通过对各个模块界面进行可视化界面设计从而通过数据与图形的方式可视化的展示输出结果，更加简单、便捷的实现VPP对日前能量与调频市场交易过程的参与。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。