新型配电台区配置多个共享储能(shared energy storage,SES)已成趋势,具有多资源协同的效果。但仅考虑SES自身价值难以实现其高效调用,需进一步关注共享储能个体差异对台区电网的多角度综合影响。为量化台区多共享储能共同作用下的单一...新型配电台区配置多个共享储能(shared energy storage,SES)已成趋势,具有多资源协同的效果。但仅考虑SES自身价值难以实现其高效调用,需进一步关注共享储能个体差异对台区电网的多角度综合影响。为量化台区多共享储能共同作用下的单一SES边际运行贡献,提出了基于改进沙普利(Shapley)值的台区多共享储能运行效能分配方法。考虑新能源消纳及碳减排,建立含SES运行组合的台区运行成本最小优化调度模型;考虑SES对台区经济性、可靠性与环境的影响,建立SES运行效能评估指标,基于改进层次分析与层间相关性结合的主客观赋权法建立运行效能评估模型;考虑不同SES对台区运行的单方面效能差异,构建计及经济贡献度、可靠性贡献度与环境贡献度的SES修正因子以改进Shapley值法,将多种SES组合的运行效能分配至单个SES。对含3个SES的改进IEEE 33节点台区电网仿真验证,结果表明所提方法有效量化与分配不同节点SES对台区的综合效用,增加了对台区有益影响的SES1和SES2运行效能。所提方法为台区共享储能的高效率调度及潜力发挥提供全新思路。展开更多
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
文摘新型配电台区配置多个共享储能(shared energy storage,SES)已成趋势,具有多资源协同的效果。但仅考虑SES自身价值难以实现其高效调用,需进一步关注共享储能个体差异对台区电网的多角度综合影响。为量化台区多共享储能共同作用下的单一SES边际运行贡献,提出了基于改进沙普利(Shapley)值的台区多共享储能运行效能分配方法。考虑新能源消纳及碳减排,建立含SES运行组合的台区运行成本最小优化调度模型;考虑SES对台区经济性、可靠性与环境的影响,建立SES运行效能评估指标,基于改进层次分析与层间相关性结合的主客观赋权法建立运行效能评估模型;考虑不同SES对台区运行的单方面效能差异,构建计及经济贡献度、可靠性贡献度与环境贡献度的SES修正因子以改进Shapley值法,将多种SES组合的运行效能分配至单个SES。对含3个SES的改进IEEE 33节点台区电网仿真验证,结果表明所提方法有效量化与分配不同节点SES对台区的综合效用,增加了对台区有益影响的SES1和SES2运行效能。所提方法为台区共享储能的高效率调度及潜力发挥提供全新思路。
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。
