基于博弈论的虚拟电厂电源优化配置

发布时间：2024-02-04 18:43

　　为缓解单一新能源出力的不确定性对电网安全稳定运行带来的冲击,提高小容量分布式机组参与电网的活力,需要充分发挥多种能源主体之间的集成互补作用,虚拟电厂(Virtual Power Plant,VPP)因其优越的聚合特性逐渐受到关注。另一方面,我国电力市场改革也已经进入重要阶段,电源企业成为完全独立的经济实体,传统的集中规划思想无法合理体现需求侧资源在规划中的作用。因此,在对含有分布式电源和柔性负荷的虚拟电厂进行规划时,亟需体现各电源投资商的竞争关系和需求侧资源的响应特性。本文利用虚拟电厂聚合需求侧可规划资源,引入博弈论的方法建立虚拟电厂内部电源的规划模型。将风、光、燃、储电源投资商作为博弈参与者,综合考虑投资运维成本、售电收益、燃料成本等指标,将其视为投资商收益,建立多主体参与下的多人博弈模型。通过分析各电源投资商之间可能存在的合作与竞争行为来拟合虚拟电厂可能出现的多种组合模式,并在保证参与者绝对理性的前提下,依靠剔除劣解策略与粒子群算法相结合的方法对各博弈模型进行求解,以得到不同聚合模式下虚拟电厂的电源容量配置情况和整体收益。研究虚拟电厂内部收益的分配策略,考虑到多人博弈下博弈模型更为...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1非合作博弈模型的求解流程图

Shapley值法以参与者在联盟中的贡献为依据进行分配，参与者i从联盟Ψ中分配到的收益记作xi(ψ)，计算公式：式中：U为联盟Ψ中含有参与者i的所有子集；W(U)为加权因子；I(U)为联盟U获得的收益；I(U\i)为除去参与者i后联盟可获得的收益。

图2气象数据及负荷数据

相似性表现为任意一种博弈模式，风电占有最大的装机比重，光伏和储能占其次，微燃机装机容量最小。差异性体现在当风力发电和光伏发电联合优化时（即模式32、33、42、52、63），二者的装机容量均有大幅程度的下降，体现了风光互补的特性。风光统一规划后，储能配置容量明显减少，进一步证明风....

图4不同博弈模式下总收益情况

各种博弈模式下投资商的总收益情况如图4，与总装机容量不同，当投资商选择与其他投资商合作时，大多数时候能够获得更大的总收益。风-光-燃-储联盟的模式63获得最大的整体收益。对比图3与图4数据，多电源联合规划能够以较少的投资创造较多的收益，更易实现整体利益的最大化。

图5博弈模式形成流程

根据文献[19]，假定风、光、燃、储的风险偏好系数分别为0.4、0.6、1、0.8，结合图3、图4数据可形成修正矩阵A，基于改进的Shapley值法对联盟收益进行分配，可得到各投资商最终形成的博弈模式与影响权重矩阵中各元素的取值关系如图6。当各影响因素的权重发生改变时，可能改变最....

本文编号：3895673