为了考虑风光不确定性给微网运行带来的风险,针对独立型微网的容量优化配置,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)场景模拟和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的容量随机优化配置模型。首先利用...为了考虑风光不确定性给微网运行带来的风险,针对独立型微网的容量优化配置,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)场景模拟和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的容量随机优化配置模型。首先利用GAN模拟大量风光出力场景,再用K-medoids聚类进行消减得到若干典型场景;其次,以微网供电可靠性为约束,以经济性和可再生能源利用率为目标函数,通过CVaR度量因风光资源不确定性给微网系统带来的运行风险,并将其以平均风险损失的形式与目标函数相结合,构建微网电源容量随机优化配置模型;最后,采用电源损失风险和负荷风险损失指标对配置结果进行评价。仿真算例表明,相比于仅采用典型年风光资源数据进行配置的传统方法,文中提出的模型对于规划周期内可能出现的运行场景适应性更好。展开更多
碳交易机制下,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)聚合分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场(electricity market,EM)交易有助于新能源消纳与提升环境效益。为此,首先,构建风电、光伏、可控分布式电源、储能及柔性...碳交易机制下,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)聚合分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场(electricity market,EM)交易有助于新能源消纳与提升环境效益。为此,首先,构建风电、光伏、可控分布式电源、储能及柔性负荷的多主体VPP模型,并制定各主体参与电能量市场(electric energy market,EEM)和调峰市场(peak regulating market,PRM)竞标策略。通过EEM及PRM算例展现了VPP参与调峰竞标实现VPP效益最大化及各DER成员利益的合理分配。其次,引入碳交易机制,分析碳交易价格变化与风光消纳率、碳排放量及VPP收益之间的关联性。最后,进一步探索碳汇资源交易对电力价格、产量及能源需求变化率的影响,为碳汇价值的生态保护补偿机制提供依据,也为电−碳市场协同下碳市场(carbon market,CM)对EM的价格传导效应及CM价格机制的优化设计提供参考。展开更多
文摘为了考虑风光不确定性给微网运行带来的风险,针对独立型微网的容量优化配置,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)场景模拟和条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的容量随机优化配置模型。首先利用GAN模拟大量风光出力场景,再用K-medoids聚类进行消减得到若干典型场景;其次,以微网供电可靠性为约束,以经济性和可再生能源利用率为目标函数,通过CVaR度量因风光资源不确定性给微网系统带来的运行风险,并将其以平均风险损失的形式与目标函数相结合,构建微网电源容量随机优化配置模型;最后,采用电源损失风险和负荷风险损失指标对配置结果进行评价。仿真算例表明,相比于仅采用典型年风光资源数据进行配置的传统方法,文中提出的模型对于规划周期内可能出现的运行场景适应性更好。
文摘碳交易机制下,虚拟电厂(virtual power plant,VPP)聚合分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场(electricity market,EM)交易有助于新能源消纳与提升环境效益。为此,首先,构建风电、光伏、可控分布式电源、储能及柔性负荷的多主体VPP模型,并制定各主体参与电能量市场(electric energy market,EEM)和调峰市场(peak regulating market,PRM)竞标策略。通过EEM及PRM算例展现了VPP参与调峰竞标实现VPP效益最大化及各DER成员利益的合理分配。其次,引入碳交易机制,分析碳交易价格变化与风光消纳率、碳排放量及VPP收益之间的关联性。最后,进一步探索碳汇资源交易对电力价格、产量及能源需求变化率的影响,为碳汇价值的生态保护补偿机制提供依据,也为电−碳市场协同下碳市场(carbon market,CM)对EM的价格传导效应及CM价格机制的优化设计提供参考。
