技术领域
[0001] 本
发明属于电力市场竞价技术领域，具体涉及一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法。
背景技术
[0002] 近年来，随着新
能源发电技术的成熟，新能源发电成本的降低和新能源发电补贴的减少，未来以风电为代表的新能源参与市场招标已成为当今世界的主要趋势。但是，风电具有很强的随机性和不可控制性，风电参与市场容易产生执行偏差，从而导致较大的偏差考核
费用。因此，风电企业必须考虑与储能联合竞价。灵活的储能管理可以抑制风电出力的
波动性，从而增强
风能在电力市场中的竞争优势。当风电供应商参与中长期电力市场时，他们需要优化电力输送曲线以最大化自身利益。因此，研究风电与储能相结合的竞价策略对促进电力市场中新能源的发展具有重要意义。
[0003] 在中长期电力市场中，风电参与市场竞标，并根据预测的风电资源确定交付曲线。风电在电力市场中的主要优势在于其较低的边际运营成本，但也存在有偏差考核费用的风险。因此，寻找减少偏差考核费用的方法是增强其在电力市场中竞争力的关键。储能的灵活性可以增强风储系统的可调度性，并减少执行偏差。一方面，风电供应商和储能的联合招标可以降低风电供应商的偏差考核费用，增加其市场收益。另一方面，储能可以在风能资源的高峰时段存储多余的风能，从而在电价高峰时发电。风储系统联合竞价不仅可以提高风能资源的利用率，而且可以增加市场收益。本
专利主要涉及考虑风电偏差考核费用和储能状态的满意度的风储系统联合竞价策略，并考虑储能破坏成本对竞价的影响，其中引用储能状态满意度的目的在于确保储能装置始终有足够的灵活性以应对运行期间的市场变化。
发明内容
[0004] 本发明所要解决的技术问题在于针对上述
现有技术中的不足，提供一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法，适用于风电企业的竞价。
[0005] 本发明采用以下技术方案：
[0006] 一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法，包括以下步骤：
[0007] S1、建立包括风储系统的售电收入、储能状态满意度、偏差考核费用和储能运营成本的风储系统联合竞价方法目标函数；
[0008] S2、确定风储系统的竞标电量约束；
[0009] S3、确定风储系统的储能出力互补约束；
[0010] S4、确定风储系统的储能状态约束；
[0011] S5、根据步骤S1～S4获得的条件，基于实际系统执行并求解中长期电力市场下的风储系统联合竞价。
[0012] 具体的，步骤S1中，风储系统联合竞价方法的目标函数为：
[0013]
[0014] 其中，T表示总时段数，t表示第t时段， 表示第t时段的售电收益，St表示第t时段储能的当前状态，U(St)表示第t时段关于储能蓄
能量的倒二次函数， 表示第t时段的偏差考核费用， 表示第t时段的储能破坏成本。
[0015] 具体的，步骤S2中，风储系统的竞标电量约束具体为：
[0016]
[0017] 其中， 表示第t时段风储系统的竞价电量， 表示第t时段的风电预测量，表示第t时段储能的放电量， 表示第t时段储能的充电量。
[0018] 具体的，步骤S3中，储能出力互补约束包括储能放电约束、储能充电约束和储能互补约束。
[0019] 进一步的，储能放电约束为：
[0020]
[0021] 储能充电约束为：
[0022]
[0023] 储能互补约束为：
[0024]
[0025] 其中， 表示第t时段储能的放电量， 表示第t时段储能的充电量， 表示储能装置的最大充电量/放电量。
[0026] 具体的，步骤S4中，风储系统的储能状态约束具体为：
[0027]
[0028]
[0029]
[0030]
[0031] 其中，LE是下三
角单元矩阵， 表示第t时段储能的放电量， 表示第t时段储能的充电量， 表示储能装置的最大充电量/放电量。
[0032] 具体的，步骤S5中，在实际电力市场数据
基础上，以售电收入、储能状态满意度、偏差考核费用和储能运营成本之和为目标函数，约束条件考虑竞标电量约束、储能出力互补约束和储能状态约束，以只有风电参与市场和风储系统参与市场两种场景作为对比，通过对比两种场景下的竞标电量曲线、偏差考核费用、储能运营成本、收益确定风储系统联合竞标。
[0033] 与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
[0034] 本发明提出一种中长期电力市场下的风储系统联合竞价方法，充分考虑到虽然风电在电力市场中的主要优势是其较低的边际生产成本，但也存在偏差惩罚的风险，因此通过储能的灵活性增强风储系统的可调度性从而减少风电的执行偏差，进而降低风电供应商的偏差考核费用，增加其市场收益，增强其在电力市场中的竞争力。另一方面，储能可以在风电的高峰时段存储多余的风能，从而在电价高峰时发电实现套利。中长期电力市场下的风储系统联合竞价方法可提高风能资源的利用率，而且可以增加风电供应商的市场收益，对促进我国新能源的消纳具有重要意义。
[0035] 进一步的，风储系统的联合竞价方法的目标函数主要包括：风储系统的售电收入，储能状态的满意度，风储系统偏差考核费用，以及储能的运营成本，其中风储系统的售电收入用电价乘以申报电量来表示，充分考虑到风储联合系统参与市场竞价的目标是获取更大的净收益，显然目标函数应该为售电收入减去成本即为净收益，而风储联合竞价系统的主要成本包括参与市场的偏差考核费用和储能的运营费用。此处之所以引入储能满意度，主要是为了表征风储联合系统应对市场变化的能力，这部分通过金钱的方式来量化。
[0036] 进一步的，采用储能状态的满意度表征储能设备的储能容量和应对市场变化的能力，这是一个倒二次函数，因为储能蓄能量过大或过小，风储系统的应对市场变化的灵活性都将不足，将储能状态的满意度引入目标函数可以确保储能装置始终有足够的灵活性以应对运行期间的市场变化。
[0037] 进一步的，风储系统的偏差考核费用是指中标电量与实际发电量的差值乘以偏差考核系数，这是当前电力市场的基本规则，当前电力市场的实际结算时，都会对发电主体进行偏差考核，进而引导发电主体合理申报电量，这部分费用是客观存在的。
[0038] 进一步的，储能的运营成本用储能的充放电量乘以单位电量的储能折旧和电量损耗费用来表示，引入储能的运营成本主要是考虑现实中储能充放电是存在折旧和电量损耗的，该部分费用是必须要考虑的。这样可以让风储联合系统参与市场时，合理调用储能资源来面对市场变化，而不是不考虑成本来无休止地调用储能。
[0039] 进一步的，风储系统联合竞价
算法的约束包括竞标电量约束、储能出力互补约束和储能状态约束，竞标电量约束是指在发电主体在参与市场时，是有容量上限的，根据自身可发电量进行合理申报，而不是无限的；储能出力互补约束是考虑到储能某时刻的工作状态只能是充电或者放电，不能出现同时充放电的状态；储能状态约束是指储能的容量是有上下限的，不能无限地充电，也不能无休止地放电。
[0040] 综上所述，为了使具有高度波动性的风能参与电力市场，本发明所提出的中长期电力市场下的风储系统联合竞价方法能够提高风能的利用率，提高风电供应商的收益，减少偏差考核费用，促进我国风电的消纳。
[0041] 下面通过
附图和
实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0043] 图2为两种场景下的竞标电量图；
[0044] 图3为两种场景下各时段的收益对比图；
[0045] 图4为两种场景下各时段的偏差考核费用对比图。
具体实施方式
[0046] 本发明提供了一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法，目标函数主要包括风储系统的售电收入、储能状态的满意度、风储系统偏差考核费用以及储能的运营成本四个部分；其中重点考虑储能状态的满意度用于描述储能的当前状态及其应对市场的变化能力；算法的约束主要包括竞标电量约束、储能出力互补约束和储能状态约束三个部分；最后基于实际系统执行并求解中长期电力市场下的风储系统联合竞价方法。本发明能够提高风能的利用率，促进风能的消纳，增加风电供应商的市场收益从而增强其在电力市场中的竞争力。
[0047] 请参阅图1，本发明一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法，包括以下步骤：
[0048] S1、风储系统联合竞价方法的目标函数包括风储系统的售电收入、储能状态满意度、风储系统的偏差考核费用和储能运营成本四个部分；
[0049] 风储系统联合竞价方法的目标函数包括四个部分。其中，第一项是风储系统的售电收入，第二项是储能的满意度(代表当前储能状态应对市场变化的能力，是二次函数)，第三项是风储系统的偏差考核费用，第四项是储能的运营成本。
[0050] 即：
[0051]
[0052] 上述目标函数的四个表达式可以表示为：
[0053]
[0054] U(St)＝-α·St2+β·St
[0055]
[0056]
[0057] 其中，T表示总时段数，一般取一天即24h，t表示第t时段， 表示第t时段的售电收益，St表示第t时段储能的当前状态，即储能蓄能量的
位置，U(St)表示第t时段关于储能蓄能量的倒二次函数，意味着在一个合适的位置，满意度函数是最大的，用于表征储能应对市场变化的灵活性， 表示第t时段的偏差考核费用， 表示第t时段的储能破坏成本，λt表示第t时段的预测电价， 表示第t时段风储系统的竞价电量，α,β表示储能状态满意度的系数，ρ为偏差罚款系数，γt为第t时段风电的干扰系数，cS为储能损坏的平均成本系数，表示第t时段储能的放电量， 表示第t时段储能的充电量。
[0058] S2、风储系统的竞标电量约束；
[0059] 具体为：
[0060]
[0061] 其中， 表示第t时段的风电预测量。
[0062] S3、风储系统的储能出力互补约束；
[0063] 具体为：
[0064] 储能放电约束为：
[0065]
[0066] 储能充电约束为：
[0067]
[0068] 储能互补约束为：
[0069]
[0070] 此约束的目的是确保储能在同一时段只能有一个状态，即只能充电或放电。
[0071] S4、风储系统的储能状态约束；
[0072] 具体为：
[0073]
[0074]
[0075]
[0076]
[0077] 本约束是储能的
电池荷电状态约束，其中LE是下三角单元矩阵。
[0078] S5、基于实际系统执行并求解中长期电力市场下的风储联合竞价。
[0079] 在实际电力市场数据基础上，以售电收入、储能状态满意度、偏差考核费用和储能运营成本之和为目标函数，约束条件考虑竞标电量约束、储能出力互补约束和储能状态约束。以只有风电参与市场和风储系统参与市场两种场景作为对比来说明储能对风电供应商市场份额的影响，通过对比两种场景下的竞标电量曲线、偏差考核费用、储能成本、收益等从而说明风储系统联合竞价方法的有效性。
[0080] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的
选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
[0081] 本发明所提出的一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法在实际电力市场中得到应用，以某实际电力市场为例，
风力发电装机容量为1200MW，风电的预测
精度为5％。储能容量为300MWh，整个寿命周期内储能的平均减值成本为0.32元。为了说明储能对风电供应商市场份额的影响，设计了以下两个比较方案：
[0082] 场景1：只有风电参与市场
[0083] 场景2：风储系统参与市场
[0084] 在执行并求解本发明所提出的一种中长期电力市场下风储系统的联合竞价方法后，两种场景下的竞标电量对比如图2所示。由图可知，场景2的含储能的竞标电量曲线与实际风能曲线高度一致，场景1的无储能的投标电量曲线与实际风能曲线明显不同。由此可见，风储系统具有较强的跟随实际风能曲线变化的能力，而只有风能时则没有这种能力。
[0085] 为了验证偏差评估对收益的影响，表1给出了两种情况下偏差考核费用，储能成本和收益的比较。
[0086] 表1偏差考核费用和收益对比
[0087]
[0088] 从表1中可以看出，场景1的偏差考核费用为153162元，场景2的偏差考核费用仅为51664元，仅为场景1的1/3。尽管场景2的储能损耗成本为88708元，但场景2的收益仍比场景
1高36915元。场景2的偏差考核费用与储能损耗成本之和小于场景1的偏差考核费用。这可以表明，储能市场的参与可以显著降低风电企业的偏差考核费用，经济效益显著。
[0089] 需要特别说明的是，场景2中的储能不仅可以避免风资源的浪费，而且可以在电价高峰期套利。
[0090] 图3显示了所有时间的收入比较。从图中可以更清楚地看到，大多数情况下，场景2的收益大于场景1的收益。
[0091] 图4比较了两种情况下的偏差考核费用。显然，场景1的偏差考核费用高于场景2，这表明储能对风资源的响应非常显著，并且通过储能可以大大降低风能偏差的损失。
[0092] 以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明
权利要求书的保护范围之内。
