文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《计及储能参与的电能-调频-备用市场日前联合交易决策模型》

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这个标题涉及到电能、调频和备用市场的联合交易决策模型，并特别考虑了储能在其中的参与。

• 电能市场： 这是指电能的买卖市场，可能涉及发电厂、消费者和中介机构，他们在这个市场上交易电力。

• 调频市场： 这个市场关注的是电力系统频率的稳定性。电网必须保持恒定的频率，而调频市场允许参与者为实现这一目标提供服务。

• 备用市场： 在备用市场上，参与者提供备用发电容量，以备电力系统出现紧急情况时的需要。

• 储能参与： 指的是储能技术（比如电池、蓄能系统等）在这些市场中的角色。储能可以以不同方式参与，比如提供储能容量、快速调整功率、提供备用能力等。

日前联合交易决策模型： 这是指一个决策模型，其目的是优化这些市场的交易决策，涵盖了日前（即实时性较高的市场）的交易，并且同时考虑了电能、调频和备用市场。该模型可能会考虑储能设施如何在这些市场中最优地运营，以便最大化效益、优化能源利用、提高系统稳定性等方面。

这样的模型可能会涉及多个方面的分析和优化，包括市场价格预测、储能设备的优化运行策略、风险管理等。通过综合考虑这些市场的不同要求和储能设备的灵活性，这个模型可能有助于制定最优的交易策略，使参与者能够更有效地参与市场并获得最大化的收益。

摘要：为推进我国电力市场化改革进程，培育多元化市场主体以应对高比例可再生能源系统调峰、调频能力不足带来的挑战，将储能电站作为独立运营主体，提出了计及储能参与的电能–调频–备用市场日前联合交易决策模型。该模型利用Copula-CVaR量化高比例可再生能源系统中发、用电不确定性带来的收益损失风险；基于Stackelberg博弈提出了总成本最小与独立运营主体利润最佳的双层动态竞价模型；此外，设计了基于对偶理论与KKT(KarushKuhn-Tucker)条件转化的混合整数线性规划均衡求解算法。最后，通过我国西北新能源汇集区域的实测数据验证了所提联合交易决策模型的合理性与有效性。算例结果表明，储能参与联合市场较仅参与电能市场收益提高40.98%，利用程度提高40.88%，投资回收期缩短36.36%。所提交易策略不仅突破了新型电力系统中由于并网同步机不足导致的电力市场灵活性较差的局限性，而且解决了储能投资回收期长、利用率不高的发展瓶颈。

这段摘要描述了一个针对我国电力市场化改革的研究，主要着眼于培育多元化市场主体以解决高比例可再生能源系统调峰和调频能力不足的挑战。以下是对摘要中各个方面的解读：

1. 研究目的：

   • 推进我国电力市场化改革。
   • 培育多元化市场主体，以适应高比例可再生能源系统的调峰和调频挑战。

2. 研究方法和模型：

   • 将储能电站作为独立运营主体。
   • 提出了电能-调频-备用市场联合交易决策模型。
   • 使用Copula-CVaR方法量化高比例可再生能源系统中发、用电不确定性对收益的损失风险。
   • 基于Stackelberg博弈提出了双层动态竞价模型，以最小化总成本和优化独立运营主体的利润。

3. 算法和工具：

   • 设计了基于对偶理论与KKT条件转化的混合整数线性规划均衡求解算法。

4. 验证和实例分析：

   • 通过实测数据验证了所提出的联合交易决策模型的合理性与有效性。
   • 提供了针对我国西北新能源汇集区域的算例结果。

5. 研究结果：

   • 储能参与联合市场相较于仅参与电能市场，收益提高40.98%，利用程度提高40.88%。
   • 投资回收期缩短了36.36%。
   • 提交的策略不仅突破了由于并网同步机不足导致的电力市场灵活性差的局限性，还解决了储能投资回收期长、利用率不高的问题。

总体而言，该研究提供了一种综合考虑储能参与的电能-调频-备用市场的决策模型，通过实验证明了其在提高收益、提高利用率以及缩短投资回收期等方面的有效性。这些结果有望在电力市场中促进可再生能源的更有效集成和利用。

关键词：    储能;电能–调频–备用市场;交易决策;Stackelberg博弈;动态竞价;

1. 储能：

   • 在这个上下文中，储能指的是储能电站，即能够存储电能以便在需要时释放的设备。储能在电力系统中的角色越来越重要，可以帮助平衡电力系统、提高可再生能源的利用率以及应对系统调峰等挑战。

2. 电能–调频–备用市场：

   • 这表示一个综合的市场模型，包括电能市场、调频市场和备用市场。电能市场涉及电力的买卖，调频市场涉及电力系统的频率调整，备用市场涉及备用容量的交易。这种综合市场的设计可能旨在更好地应对电力系统的灵活性和可靠性要求。

3. 交易决策：

   • 这指的是在电力市场中做出的决策，可能涉及购买或出售电能、参与调频市场和备用市场等。在这个研究中，特别强调了储能电站作为独立运营主体参与交易决策，表明其在电力市场中的角色和影响。

4. Stackelberg博弈：

   • Stackelberg博弈是一种博弈论中的概念，表示一种领导者-跟随者的博弈模型。在这种模型中，一个主导者（领导者）会首先制定策略，而其他人（跟随者）会根据主导者的策略做出反应。在这个研究中，可能是指在电力市场中，储能电站作为领导者制定竞价策略，其他市场参与者作为跟随者做出相应调整。

5. 动态竞价：

   • 动态竞价指的是在一段时间内不断变化的竞价策略。在这个研究中，可能是指储能电站根据系统需求和市场条件不断调整其竞价策略，以最大化其利润或者在市场中更好地履行其角色。

这些关键词的组合表明研究的主要焦点在于储能电站作为独立运营主体参与电能、调频和备用市场的联合交易决策模型，其中涉及到Stackelberg博弈和动态竞价等策略。研究的目的可能是优化储能电站的参与决策，以更好地适应高比例可再生能源系统带来的挑战，并提高其在市场中的效益。

仿真算例：

以IEEE30 节点系统为例，其中包括 6 台火电 机组，其参数见表 1[21]；1 个 40MW/100MW·h 储 能，其参数见表 2[27]；两个额定功率功率 149.9MW 风电场；系统的 PFR  =0.01， SR  =0.2[21]。算例中风 电与负荷的数据均来自我国西北某新能源汇集区域 全年历史数据中的夏季典型日[28]，见图 3。通货膨 胀率 2%；贴现率 10%。

仿真程序复现思路：

% 1. 定义系统节点和参数
busdata = [
    1   0   0   0   0   0   1.04    0   0   0   0   0   0   0;
    % ... 其他节点数据
];

thermal_data = [
    % 火电机组参数
];

storage_data = [
    % 储能系统参数
];

wind_data = [
    % 风电场参数
];

% 2. 建立电力系统模型
sys = power_system('busdata', busdata, 'thermal', thermal_data, 'storage', storage_data, 'wind', wind_data);

% 3. 设定仿真参数
pfr_eta = 0.01;
sr_eta = 0.2;
inflation_rate = 0.02;
discount_rate = 0.1;

% 4. 加载风电与负荷数据
load('wind_load_data.mat');

% 5. 初始化仿真结果记录
simulation_results = struct('time', [], 'system_state', [], 'market_price', []);

% 6. 进行仿真
sim_time = 24; % 仿真时长（小时）
time_step = 1; % 仿真时间步长（小时）

for t = 1:time_step:sim_time
    % 更新电力系统状态
    sys.update();
    
    % 进行市场交易决策
    market_price = calculate_market_price(sys, pfr_eta, sr_eta, inflation_rate, discount_rate);
    
    % 记录仿真结果
    simulation_results.time(end + 1) = t;
    simulation_results.system_state(end + 1, :) = sys.get_system_state();
    simulation_results.market_price(end + 1) = market_price;
end

% 7. 结果分析和可视化
plot_simulation_results(simulation_results);

• power_system：用于构建电力系统模型的类或函数。
• sys.update()：用于更新电力系统状态的方法。
• calculate_market_price：根据给定的算法计算市场价格的函数。
• plot_simulation_results：用于可视化仿真结果的函数。

请注意，这里使用了一个简单的结构体 simulation_results 来保存仿真结果。你可能需要根据具体需求设计更复杂的数据结构。此外，具体的更新方法、市场交易算法等需要根据你的系统模型和仿真需求进行实现。