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题名电能量市场下负荷聚合商参与负荷削减投标策略
被引量：14
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作者
杨苹
曾凯林
余雁琳
林文智
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机构
华南理工大学电力学院
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出处
《电力工程技术》
北大核心
2022年第1期2-10,共9页
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基金
广东省自然科学基金资助项目(2019A1515010689)。
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文摘
针对负荷聚合商(LA)在电能量市场下参与负荷削减投标(LCB)时面临负荷与价格的不确定性问题,文中提出一种可使LA代理成本最小的LCB参与策略。首先,将LA的购电申报、LCB申报与可调节负荷的控制问题统一描述为混合整数线性规划问题。其次,利用双层规划模型处理负荷功率的不确定性,利用历史场景法结合场景缩减处理市场价格的不确定性。最后,基于宾夕法尼亚州-新泽西州-马里兰州(PJM)电力市场数据,针对所提策略及其在测试场景集中的表现进行分析。测试结果表明,所提策略及场景缩减方法能够降低聚合商4%以上的代理成本与10%以上的风险损失,可提高最多17.8%的履约率,为LA在不确定问题下的投标提供技术支撑。
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关键词
电能量市场
负荷聚合商(LA)
负荷削减投标(lcb)
需求响应
场景缩减
神经网络
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Keywords
power market
load aggregator(LA)
load curtailment bidding(lcb)
demand response
scenario reduction
neural network
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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