电力市场环境

在新能源渗透率不断提高的背景下，储能等灵活性资源是构建新型电力系统的重要支撑。基于安徽电力市场建设现状，提出一种独立储能参与电力市场的多阶段协同交易策略。首先，提出了中长期交易结算模式。然后，针对电价和功率预测的不确定性，建立了多概率场景表征的日前电能量-备用辅助服务联合出清模型，并在此基础上建立了日内偏差量单独交易模型。其次，分析了储能老化成本对收益的影响。最后，以独立储能收益最大化为目标进行仿真，结果表明所提机制能有效提升独立储能市场收益，以期为电力市场建设提供参考。

可再生能源发电项目的上网电量包括保障性收购电量和市场交易电量保障性收购电量是指按照国家可再生能源消纳保障机制、比重目标等相关规定，应由电力市场相关成员承担收购义务的电量。市场交易电量是指通过市场化方式形成价格的电量，由售电企业和电力用户等电力市场相关成员共同承担收购责任。

实现电力用户与电网公司的友好互动是解决当前能源供需矛盾的有效方式，为了激励用户参与用电互动，需要设计合理的互动机制。提出一种适用于不同类型用户的激励相容的互动补偿电价合同模型。该模型以非线性定价为理论基础，以电网公司利益最大化为决策目标，考虑用户激励相容约束，确定不同类型用户对应的最优互动量和补偿价格。算例表明：该定价模型兼具定价效率与可操作性，不仅能够保证电网公司利益最大化，还能很好地激励用户参与互动，同时能够引导用户披露真实的类型信息，满足用户激励相容特性，在电力市场环境下具有现实的社会、经济意义。

空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一，在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用。因此，提出一种电力市场环境下，基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架。首先，利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型，实时输出温控负荷集群的可调节潜力；其次，考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下，构建基于深度置信网络的需求互动模型，对温控负荷集群进行实时温度调控。最后，以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析，结果表明：所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力，参与分布式光伏的消纳。

我国水能资源总量、投产装机容量和年发电量均居世界首位，并规划在2050年十三大水电基地全部建成。伴随水电系统规模的迅猛扩大，大规模、跨流域、跨省、跨区域已经成为我国水电调度的显著特征，成为制约我国电网安全和经济运行的重大因素，是必须加以重点研究和解决的重大理论和关键科学技术问题，需要探求高效、可行和实用化的科学方法。本项目的研究成果可推广应用到西南众多流域的水库水电站群联合优化调度中，对国内众多河流水库水能资源的综合管理和高效开发具有一定的参考价值和借鉴意义，有助于提升我国水资源调度领域的研究能力和水平。

储能是推动能源向绿色低碳转型和提高电力系统安全运行的重要支撑。文章利用电力物联网平台对储能的数据和信息进行实时监控和分析，为储能用户提供更智能、高效的管理方式。针对储能用户在电力市场环境下如何参与多样化交易的问题，在研究弃风弃光量调控的同时，将储能用户参与的交易范围扩展至新能源消纳方面，建立了储能用户同时参与能量市场、调频辅助服务市场和备用辅助服务市场的协同响应服务优化模型，并以用户的最大收益为目标进行了优化。通过对算例中3个方案的仿真分析，验证了该模型及方法的可行性和经济性。

能源革命的实现高度依赖于未来高比例的可再生能源系统，特别是就地开发、就地消纳的分布式可再生能源。随着电源和负荷类别的多元化和分散化，为了保证功率的平衡，虚拟电厂这一可参与电网的调度运行、可为电力市场提供能量和灵活性服务的管理系统应运而生。在电力供需不平衡时，虚拟电厂将发挥削峰填谷的作用。在成熟的电力市场环境下，它可以带领小型电厂和生产型消费者进入大型市场， 使其能够参与电力交易。

随着分布式可再生能源在电网中的渗透率不断增加，虚拟电厂作为一种高效管理分布式可再生能源的技术已经引起国内外学者的广泛关注。提出一种非管制电力市场环境下的虚拟电厂两阶段能量经济优化调度方法，该方法将虚拟电厂的调度分为日前和日内2个阶段。在日前阶段，基于预测信息制定次日的最优调度计划并与日前电力市场签订协议；在日内阶段，以日前计划为参考，采用模型预测控制策略调整日内的运行计划，以消除由于预测误差导致的净负荷波动，同时尽可能减少来自日内平衡市场的罚款，降低总体运行成本。所提出的模型均使用商业求解器Gurobi进行求解。仿真数值结果表明：所提出的算法通过日前计划和日内调控的手段提高了可再生能源设备的利用率，具备一定的经济性和实用性，为虚拟电厂的经济调度提供了新的思路和途径。

本项目以电力市场环境下乌江流域水电经济运行为研究对象，以“产－学－研－用－管”相结合的攻关方式，对基于多维数据融合的电力市场环境下水电经济运行关键技术进行了深入研究，基于多维数据融合的全景式电力市场信息耦合网络构建。提出了面向多平台海量数据的感知清洗技术及面向多模块共性需求的多维校验技术，构建了面向水电调度决策的全景式信息网络。数据驱动的复杂市场环境预测与调度形势综合研判。提出了基于市场供需平衡理论的乌江流域水电市场份额预测模型，构建了分布式水文模型与水库调度模型自适应耦合的径流预报模型，提出了基于数据驱动的乌江流域梯级水电耦合系统推演方法。滚动修正模式下多目标协同耦合的梯级水库中长期调度计划编制。构建了基于调度操作者经验预置弃水概率的滚动修正模式下多目标协同耦合的梯级水库中长期调度模型；研发了基于灰色关联度和贝叶斯模型平均法的梯级水库水电站分期调度规则提取技术。短期与实时精细化发电调度技术。系统分析了乌江梯级水电站送电电网负荷特性及负荷需求，提出了基于数据挖掘技术的梯级水力过程精准模拟方法，构建了基于机组组合理论的多阶段短期负荷优化分配模型。梯级水库群精细化调度平台研发。依托乌江公司已有流域水调自动化系统和计算机监控系统，并集成以上技术成果，建立了基础信息实时同步管理系统、长短期预报调度系统和弃水预警系统。 本项目考虑了预报来水的不确定性造成弃水的风险，能够有效地降低水库发生弃水的概率，最大化乌江流域水库群的发电效益；基于滚动修正模式下多目标协同的耦合梯级水库中长期调度计划编制技术，为水库优化调度决策及月度发电计划编制提供了较好的支持；提出了乌江流域梯级水电站短期精细化发电计划编制方法，支撑了乌江梯级水电站生产运行；通过乌江流域梯级电站实时负荷适应性调整策略，实现了电网波动负荷在各梯级电站、各机组间的自动分配，保证了水电站机组运行的安全性。以上技术不仅成功应用于乌江流域各梯级电站，还可针对其它流域的特点，推广到其它流域梯级水库中进行应用。

11月12日，四川电力交易中心联合四川省电力行业协会共同举办四川电力市场2024年发电企业信用评价培训会，旨在鼓励发电企业提升信用意识，引导发电企业规范交易行为，促进电力市场健康有序发展。省内85家发电企业共120余人参培。