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在电力现货市场下如何最大化售电商参与需求侧

        发布时间:2019-10-25 18:37        编辑:北极电力网
首届新动力投融资论坛暨项目对接会·北京·10月25日2019年售电实务与营销研讨会(第一期)·北京·10月29日北极星售电网讯:摘要在电力现货市场下,为完成售电商长期收益最大化,提出采纳强化学习的需求响应音讯美化方案。首先创设售电商和用户的需求相应模子,颠末建设用户平定资本函数的先后宰割,构建出售电商消息优化收益函数;独霸用户的需求相应收益函数肯定其相应负荷,并将售电商目前需求响应的收益函数转化为立即表扬函数;今后采取BP神经Internet构建强化进修的Q函数,采用迭代门径锤炼BP神经网络直到Q函数收敛。着末,颠末1个售电商和5个财富用户的仿真算例终归正文所提方式的有用性。
(源头:电网技能 作者:冯小峰1, 谢添阔2, 高赐威3, 林私营1, 陈亮1, 卢世祥1)1.广东电网有限使命公司 计量中心,广东省 广州市 5100802.华北电力大学 电力项目系,河北省 保定市 0710033.东南大学 电气项目学院,江苏省 南京市 210096冯小峰(1984),男,博士,通讯作者,首要钻研倾向为电力市场需求相应,电力琐屑优化与管束,email:ucihqtep@163.com;谢添阔(1995),男,硕士钻研生,首要研讨左袒为电力市场需求相应,E-mail:1963228605@qq.com;高赐威(1977),男,传授,博士生导师,首要钻研方向为电动汽车接入电网、电力规划、电力市场、需求侧用意及电力保险等,E-mail:ciwei.gao@126.com。基金项目:中国南边电网有限义务公司科技项目(GDKJXM20161607); Project Supported by Science and Technology Foundation of China Southern Power Grid Company Limited (GDKJXM20161607);0 弁言
《中共地方国务院对于进一步深入电力体系体例替换的几许定见(中发〔2015〕9号)》开启的新一轮电改,其中心方针:使市场在资源设置装备摆设中起到决定性作用。2018年10月,南方(以广东起步)电力现货市场相关文件的公布,关闭了电力现货市场的试运行。在电力现货市场中,除了长协购电与月度竞价购电外,售电商还需要从现货市场购电。在运营进程中,随着供需心跳的快关系的变卦,现货市场的价钱也会随之波动。而售电商卖给用户的电价一般为固定的,当售电商在现货市场购电的价钱高于其售电价格,为了削减消散,售电商有动力揭橥需求响应。同时售电商向其署理用户的宣告需求相应,减小峰谷差,也有利于行进其向发电厂购电时的议价才略。国表里对需求响应的运行机制、休养手段、框架机关等发展了很多钻研。文献[1]对智能电网状况下需求相应的机理与建模进行了阐发。文献[2]从需求响应概念、鼓动勉励手段、收益评定等方面对海外外的研究成就进行归结与总结。文献[3]从运行机制、调控手段、负荷后劲等方面重点钻研了将需求相应使用于救命服务市场的相关问题。文献[4]对国内外综合需求响应的观念、框架机关、模型、市场运行机制以及环节妙技问题等进行了钻研与总结。在需求响应进程中,用户的相应举止的必定非常需要,国表里对一致类型用户的需求响应举动进行了不少研讨。文献[5]针对温控负荷,使用基于资源-效益阐发的法子确定用户在中常设需求响应进程中的响应举动。文献[6]创设了温控负荷装备的意料模型,以削减需求响应期间的信息传输量。文献[7]研究了基于用户报量不报价的需求响应方式,分析了用户相应举止机理,并基于此建设了发电计划优化模型,仿真究竟考据了该形式和法子的有用性。文献[8]建立了直接负荷牵制模型,完成了腌臜能源消纳的方针。文献[9]钻研了电网顶用户的电力调剂标题问题,经由历程为用户供给一种电力调度战略,以实现用户的收益与舒太过之间的奢望掂量。文献[10]主要简介了用户对售电公司与用电合同的选择方式,钻研了思量可停止负荷的售电公司营销策略制订门径。文献[11]针对鼓动勉励型需求响应,构建了用户侧相应模子,用于拟订微电网的负荷削减策略。文献[12]基于节点电价,构建了两阶段负荷需求响应模子,对需求相应策略进行了研讨,实现了有部分用户负荷由高电价节点转移到低电价节点的进程。国际外对需求相应过程当中多方主体互动用电时策略制定办法展开了少许的研讨。文献[13]针对电网中的售电商与用户创设了一种分层细碎模型,以售电商的益处最大化为指数,求解售电商与用户的Stackelberg博弈平衡解,到底表白,具备一个最优的售电商数量,可以使得其总体利润最大化。文献[14]为了降低峰值,将用户负荷转移与散播式发电的使用相分离,启示了两种算法,算例下场剖明将这两种需求相应方式相拉拢可以有用节约本钱。文献[15]基于综合需求相应和博弈方式,设计了一种两阶段优化调剂战略,对博弈模型发展了请教。文献[16]研讨了多个售电公司间的非合作博弈与用户间的演化博弈,并使用分布式算法完成了售电公司与用户间的两级博弈,仿真下场剖明该方案概略明明减少峰值负荷。文献[17]提出了一种及时订价方案,每一个用户对售电商宣布的价钱做出反应并最大化其收益,售电商遵循猜测的用户反馈设计及市价值以最大化其利润,在售电商方面,启示了基于摹拟退火的代价控制算法来解决非凸代价优化标题问题,毕竟诠释所提出的及时定价方案能有用削减峰值,低落售电商老本,前进用户收益。文献[18]基于消费者心思学原理和需求相应不必然性规律,设计了一套反扑型和价钱型需求相应与常规资源与新能源等在差异岁月尺度上优化设置装备摆设的方案,成立了日前—日内年华尺度下的源荷互动决策模型。文献[19]针对鼓动勉励型需求相应,创建了基于模型预想管制的多岁月规范家庭能量图谋模型,以用户净支付和用电负荷倔强最低为目标,设计了一系列的用电战略。文献[20]建设了电网公司、新增实体与用户之间的三方博弈模型,并讨教其纳什平衡解,具有一定的可行性。文献[21]针对多个微电网运营商插足配电侧市场买卖的标题问题,提出了一种双层优化法子,并基于完全信息下的动态博弈法子,肯定市场的纳什失调点。文献[22]研究了多种用户代价机制下的售电公司插手市场竞价购电的策略题目。在拟定各主体的需求响应策略时,已有的研讨往往只思量了宣布需求响应时的收益最大化,而疏忽了当次需求相应举止,对后续需求响应的影响。在实践的需求响应中,售电商的历史颁布价值,会影响用户的舒适成本感知。本文从该角度解缆,计及售电商的决议计划对用户安定资本的临时影响,建立一致主体多年光标准的需求响应美化模型,以离线进修在线使用的架构,散漫强化学习算法求教美化策略,并使用基于神经Internet构建强化学习算法,解决了外形和步履空间过大导致的维数灾题目。1 基于强化学习的用户与售电商需求响应模子1.1 用户与售电商需求响应模子在需求相应历程中,用户与售电商两个主体的决策,在岁月规范上表现不一。此中,售电商作为需求相应的主导方,以钻营经久收益最大化为指标;用户以谋求当次需求响应自己长处最大化为目标。构成这类差此外缘由是:1)售电商与用户对需求相应的重视水平一致。需求相应是售电商为了减小本身散失而提议,其得到的收益远高于单个用户的收益,因而售电商对需求响应越发重视,单个用户由于对信息明了不全,且收益较低,只能主动接受售电商订定的战略,因而对需求相应的器重水准偏低。2)售电商与用户对需求响应的掌握才干分歧。售电商是需求相应的主导者,全面领会电价、用户负荷等信息,能在思量到用户决策的前提下,决议需求响应宣布的工夫和价值;用户作为跟从者,处于踊跃的位子,单个用户的相应行刁难以影响售电商的小我私家决议计划,只能在主导者订定决议计划的基础上选择最好策略,因而只能追求短期收益的最大化。售电商颠末寻求最优的补贴价值ptrprt,以最大化自己到场需求相应的常设收益,可以展示为如下的静态美化标题讨教。在求解最优补助代价的动态优化标题中,售电商为了最大化恒久收益,在思索短期利润的同时,还需要思索贴补价值对后续需求响应过程当中,用户的逍遥利润制造生的影响,从而影响后续的用户相应负荷。即当次的售电商的补助价值,除了影响当次的售电商收益,也会影响后续的用户相应行为,从而影响后续的售电商的收益。强化进修算法恰当求解这种先后工夫形状耦合的信息优化标题问题。下面将对强化学习进行简介。1.2 强化学习简介

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