含储能新型电力系统的现货市场出清模型研究

含储能新型电力系统的现货市场出清模型研究 ClearingModelforEnergsMarkets withEnergyStorage 郑东 咨目 》储能在新型电力系统中的角色 》储能参与电力市场与电力调度的挑战 》考虑不确定性和非预期性的多阶段优化模型与算法 》结果与讨论 储能在新型电力系统中的角色 储能在新型电力系统中的重要性 Vay17 Theduckcurve 2018 2023 Netdemandisreducedduringthedaytheducks belly 50 Netdemandsharplyincreasesatsunsetthe ducksneck Theneedforflexibilitysignificantlyincreases 》Thecanyoncurve RecentlyCAISOsnetloadhasreachedzeroor gonenegative Dispatchableresourcesaresharplyreduced duringthedaytime Theneedforflexibilityconverselyincreasesas thesunsets Solutions sChargingdischargingofbatteries Miright NoonMdig Additionalformsofenergystorage AnhaMsnsaer 3 新型电力系统中的储能技术 Electro Mechanical Bulk Hydrogen Chemical Mechanical Bulk Thermal Mobile Gravitational CslfrrixFnegySiorageAlisnrrCESA 国内的大规模储能项目（电化学储能） 山东东营津辉795兆瓦1600兆瓦时集中式储能项目 rd27842810 国内的大规模储能项目（抽水蓄能） 河北丰宁3600兆瓦水整能电站 857hlml 我国储能参与电力现货市场的现状 》电力现货市场建设情况 第一批电力现货试点区域（南方（从广东起步）、蒙西、浙江、山西、山东、福建、四川、甘肃8个地区）中， 山西、广东的电力现货市场已分别于2023年12月22日、2023年12月28日转入正式运行 》第二批6个试点地区，江苏、安徽数、辽宁、湖北、河南这5个地区全年共完成9次结算试运行 》相关政策 2023年9月，国家发改委、国家能源局印发《电力现货市场基本规则试行》（发改能源规20231217号1，明 确提出推动分布式发电、负荷聚合商、储能和拟电厂等新型经营主体参与交易。 》储能如何参与电力现货市场？ 独立储能参与电力现货市场的报价方式主要有报量报价、报量不接价两种方式山东、山西、甘肃、青海、广东等省份明确了独立储骼蓉与现货市场的规则 东盟产置组（电网络：力伙立主参与联指市场，充效目价格均案用于在节点的分钙电络：电募能服联合效电机8，在联想车场以限量最价的 力式学与文 山西省我立效月自主选择以托量据“款“提量不提诊方式参与联发场，良新错企业用究的客量不究实能作为登体参与现资市场 参与电力更超中场决注 美国ISOsRTOs如何管理电力现货市场中的储能？ 》NYISOandMISO Butmayallowdifferentoffersintherealtimemarket PJMandNYISOPhase2 TheISORTOsoftwarewilloptimizetheoperationalmodeofPSHpumpedstoragehydrobasedon productioncostminimization ISONE IncludesfeaturestomorerealisticallycapturetheparametersofPSHinpumpingmodeslike minimumpumpinglevelsminimumrunanddowntimesetc 》CAISO Hasplansforitsstorage resourcestoprovidecostoffersfromwithdrawal Imodeto injectiongenerationmodeiftherescourceshaveacontinuousoperationbetweenmaximumwithdrawal andmaximuminjectionthusexcludingPSH IndacnedanlSutnmOaenatorardReisralTrsnsmissionOmsnizalinn 澳洲电力市场中的电化学储能 7052m 4154m Wandaan StorvgeSyrte LaksEorrxyts51 4018m 3850m 53097 IGNFMIRES HornsdalePowerReserve近期盈利情况 Tetal Frgiatis NFMRFSS 储能参与电力市场与电力调度的挑战 储能在现货市场中的成本回收问题 系统参数及市场申报情况出清及结算结果 出高得到的各类型效源的量优率VW 负药MW RE发电 139 舒能秀电效甩 ER21 190 150 300 200400 83 300 100200 酒 188 PR1 R时R2 13 PR3 180 10 120 50 1998 300 200400 70 6002 0 口火力发电机组出力上下限：10MW100MW 口储能充、放电功率上限：100MW口储能充、放电效率：95 口储能SOC初始值、最大值：100MWh、200MWh 口储能约束：末时段SOC与初始值一致 口以行社出会据清利计最大化为日标，使用混合整数规划进 口基于拉格朗日乘子得到每个时段的边际出清价格： 276713000030000 口根据电价和储能各时段的充放电功率进行结算， 可知储能的收益为136500 储能在现货市场中的模型非凸性 储能一般模型的非凸性非可变抽蓄的功率特性 随能功率非凸特性 电 150 100 100 130 增减量营量s增究效电功动 口充放电工况下的能量功率特性不同 口储能的充放电工况互斥，不允许能量往下松弛 口储能的能量一功率可行域是非凸的 口在电力现货市场出清模型中需引入二进制决策变 量（01）来刻画非凸性 口非凸优化问款求辑的算法复杂是指数级别的 模拟结果 口挂水蕾能机组（变速推水蕾能机组除外）从发电工况转变为拍水（泵）工况后，必须满功率运行 口向电网注入的功率从寒操然变成一个较大的、固定的负功率，功率无法光滑调节 口功率特性存在显苦的离散性 新能源随机性？ 随机性 不确定性 模糊性 rzt rd atarbiguitysn cistrbutiot 口随机性：具备概率特性，例如，用伯努利分布刻间抛硬币实验 口不确定性：一般意义上的结果不明确。例如，鲁摔优化中的不确定集（所有可能的结果均会落在集合之内） 口模糊性：模型不明确。例如，不如道新能源发电出力的具体概率分布，使用模糊集刻画新能够源发电出力 考虑新能源发电不确定性的出清模型 随机规划（随机性） 鲁棒优化（不确定性） 分布鲁摔优化（模糊性） mln0x2 cB0 withQxminy withQxumincy wthx5ey 三A4dusunp24gxy4put ardyPbcingananbiguitysct 口客日随关续分量，开机计划：0（0）日为显优本五款；（不确出量或器机量，加新能需发出力；险机或量的技率分布 样本平均估计Benders分解 对偶转化，极限场景辨识送代 对偶转化，极限分布辨识选代 insr Eax mlecxr5 minsxy 4xBCd 5t 4xB1Catum 非确定型决策模型中的非预期性（nonanticipativity）约束 并行的场景（忽略了非预期性） 场景树（考虑了非预期性） 时 H1 时R2 时2量3 口求解非确定型决策问题需要对未来场晨进行采样 （样本平均估计、极限场景、极端瞬率分布等）基于采样进行模拟决策，制定最优策略 口如果不确定量的样本是并行的时序轨遗，并基于 这些轨迹进行模拟决策，则相当于利用未来的观测伯来制定当前策略，是偏乐观的 口以场最树的形式采样并构建确定型的决策模型， 可以满足非预期性约束 家正在司用的历安这之下决能方完是一的 口场票数量呈指数增长 216Y77215 3242824295364811011 ByRTRockafella 非预期性的实例 Amultistagegameinvestorsplaywiththeuncertaintyofprice NASDAQAAPL Buy Sell NASDAQAAPL Ms23022 sclingorhokding3 052023 Oneowesastockandnowhesheisin052022IndeterminingwhethertosellthestockhesheneecistoaccountfortheuncertaintyofthefuturepriceDependingonhisheruncertaintymodeland profitmaximizationmodelheshemayormaynotsellthestockin052022 非预期性的实例（2） Amultistagegameinvestorsplaywiththeuncertaintyofprice NASDAQAAPL Buy Sell Agrowth NASDAQAAPL sclingorhokding3 Ifhisshemodeldoesnotrespectthenonanticipativityieassumingthattheinvestmentdecision 考虑不确定性和非预期性的多阶段优化模型与算法 考虑非预期性的非确定型优化模型 Optimizationmodels Howdocsitwork 》Singlestageoptimizationmodel Findarobustlincar ceactionfunction Determinesbeforehandhowtheresourceslinearly viastaticrobustoptimization reacttemporallyindependentlytothedeviationof pcru poweroutputofvariablerenewablegenerationVRE RestrictthedecisionspaceTermporallydecomposilion 》Twostageoptimizationmodel Finda abo Determinesbeforehandtheoperationalrangeof aadis temporallycoupledresourcesegenergylimited Thenimple rampinglimitedsothattheywillbedispatched temporallyindepenclently 》Multistageoptimizationmodel Themultistageoptimizationmodelworks simplybecauseitisprecise Preciselymodelthesequentialcecisionmaking forwardthroughtime 21 用于电力系统优化调度的储能一般模型 IIpPCpDCmax Lowerupperlimitofdischargingpower L0xpCI1msx Lowerupperlimitofchargingpower Theoperationofenergy n61pPCDC UpperlimitofthestateofenergySOE st