虚拟电厂(virtual power plant,VPP)通过先进的控制技术高效聚合容量小、数量多的分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场交易。随着DER数量的增加,其出力的波动性以及聚合后的收益问题需要解决。基于此,提出一种在...虚拟电厂(virtual power plant,VPP)通过先进的控制技术高效聚合容量小、数量多的分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场交易。随着DER数量的增加,其出力的波动性以及聚合后的收益问题需要解决。基于此,提出一种在日前电力市场下,多类型DER聚合于VPP的协同博弈调度模型。首先,提出多类型DER聚合于VPP的运营框架。其次,由于风光出力的不确定性严重影响系统的运行,建立基于变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和改进的双向多门控长短期记忆(bidirectional multi gated long short-term memory,Bi-MGLSTM)网络的组合预测模型。然后,同类型DER形成联盟,并以售电收益最大化为目标,构建VPP多联盟的合作博弈调度模型,为实现联盟及成员间收益分配的公平性,设计多因素改进shapley值法和基于奇偶循环核仁法的两阶段细化收益分配方案。最后,算例结果表明,所提方法能有效提高风光功率的预测精度,实现VPP内联盟间合作互补运行,保证了多个主体间收益分配的公平性与合理性。展开更多
文摘虚拟电厂(virtual power plant,VPP)通过先进的控制技术高效聚合容量小、数量多的分布式能源(distributed energy resource,DER)参与电力市场交易。随着DER数量的增加,其出力的波动性以及聚合后的收益问题需要解决。基于此,提出一种在日前电力市场下,多类型DER聚合于VPP的协同博弈调度模型。首先,提出多类型DER聚合于VPP的运营框架。其次,由于风光出力的不确定性严重影响系统的运行,建立基于变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)和改进的双向多门控长短期记忆(bidirectional multi gated long short-term memory,Bi-MGLSTM)网络的组合预测模型。然后,同类型DER形成联盟,并以售电收益最大化为目标,构建VPP多联盟的合作博弈调度模型,为实现联盟及成员间收益分配的公平性,设计多因素改进shapley值法和基于奇偶循环核仁法的两阶段细化收益分配方案。最后,算例结果表明,所提方法能有效提高风光功率的预测精度,实现VPP内联盟间合作互补运行,保证了多个主体间收益分配的公平性与合理性。
