竞价策略

随着“煤改电”工程的推进，农村薄弱配电网因供暖季负荷突增可能出现短时线路容量不足的问题，传统的线路扩容改造方案面临着电网投资回收期长、非供暖季资产利用率低等问题，依托农村新能源资源禀赋，构建具备友好互动和需求响应能力的微电网是解决此问题的有效手段。为此，结合河北省某农村微电网群示范工程的应用背景，提出一种基于多主体博弈和强化学习的微电网群与配电网协调优化调度方法。各微电网以日内滚动优化调度计划为基准，考虑辅助服务策略对未来有限时域内运行经济性的影响，上报最优竞价策略；配电网结合辅助服务功率需求和各微电网的报价，以运行成本最小为目标确定辅助服务市场出清方案。最终，采用狼爬山(win or learn fast-policy hill-climbing, WoLF-PHC) 算法实现对多主体博弈问题的快速求解，并基于微电网群示范工程实际案例验证了所提方法的有效性。

风电集群通过租赁储能参与调频市场竞价在提高风电集群运营效益的同时，助力电网调频。为此，提出考虑调频性能指标考核的风电集群租赁储能博弈优化竞价模型。模型上层为多主体参与调频市场竞价模型；下层为储能租赁价格/容量主从博弈模型，储能运营商为领导者，响应风电集群租赁计划制定租赁价格；风电集群为跟随者，根据租赁价格调整租赁计划。风电集群内部嵌套阈值公共品演化博弈模型，以解决集群内部自私个体背叛行为导致的合作困境问题。模型联合求解，得到最终风电集群租赁储能容量与调频市场竞价策略。算例结果表明，所提策略能够解决合作困境，并提升风电集群整体收益。

为探索虚拟电厂（virtual power plant，VPP）兼顾经济性与低碳性的竞价策略，从VPP作为价格制定者的角度提出一种计及碳交易与风险的VPP参与电能量市场和备用市场的主从博弈竞价模型。以含风电、光伏的VPP为研究对象，首先，采用基准线法为VPP无偿分配碳排放配额，建立VPP的碳交易模型；之后建立了基于主从博弈理论的双层竞价模型，上层领导者为参与碳、电、备用市场的VPP运营商，下层跟随者为电力市场运营商；同时，运用条件风险值（conditional value at risk，CVaR）将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题；最后采用遗传算法和求解器联合求解。算例表明该模型可以在多市场的环境下提供经济、低碳的竞价策略及不同市场的出力计划，并分析了不同市场类型、碳交易的加入、不同风险厌恶系数对VPP竞价结果的影响，为提高VPP运营商收益提供了新思路。

高比例新能源渗透情景下火电企业竞价策略研究对保障火电企业运营和推进新型电力系统建设具有重要意义。基于智能体建模框架，建立电力现货市场仿真模型和机组自学习决策模型。其中，环境模块建立了考虑源荷双侧不确定性的风光火储多方参与的电力现货市场出清模型；智能体模块将火电机组投标决策过程刻画为部分观测马尔科夫决策过程，采用深度确定性策略梯度算法求解。以HRP-38节点系统为例进行仿真分析，明晰高比例新能源下火电企业市场交易策略。结果表明：在不考虑火电机组提供辅助服务的前提下，随着新能源渗透率的提高，仍有部分位置独特且具有成本优势的火电机组拥有竞争力；预测误差增大将使大容量火电机组投标策略趋于保守，而小容量机组投标策略相反；火电机组在各类场景下均具有隐性共谋倾向，即彼此隐藏信息时仍同时提高报价。

火电是新型电力系统的重要支撑，研究火力发电商的竞价策略以及不同出清机制的影响，对保障其低碳高效运营具有重要意义。构建基于多智能体深度确定策略梯度算法的竞价策略模型，分析不同火力发电商组合的竞价差异化策略，优化多主体报价报量策略，探究边际统一出清、按报价支付出清和随机匹配出清3种典型出清机制的市场影响。结果表明，该策略模型可引导火力发电商采取合理的竞价方式以提高市场效率；在新能源渗透率较低时，不同出清机制对各类型机组的影响有所不同；随着新能源渗透率的提高，采用按报价支付出清机制可以兼顾经济和环境效益；当新能源渗透率达到较高水平时，采用随机匹配出清机制可有效应对市场波动风险。

虚拟电厂（VPP）可以将各类资源聚合成一个整体参与电力市场和碳交易市场，随着VPP的规模不断扩大，其也将由原来的价格的接受者转变为价格的制定者。为此,本文将VPP作为价格的制定者，提出了一种考虑碳交易影响的虚拟电厂日前电力市场双层竞价模型。首先，对考虑碳交易的日前电力市场机制进行了介绍和分析。其次，基于Stackelberg博弈原理建立了以虚拟电厂为竞价主体的日前电力市场双层竞价模型。上层模型以VPP预期收益最大化为目标；下层模型以系统出清成本最小化为目标。针对VPP中风电场出力预测的不确定性，基于信息间隙决策理论(Information Gap Decision Theory,IGDT)给VPP运营商提供了风险规避和机会获利两种投标策略。然后，利用强对偶理论、Karush-Kuhn-Tucker(KKT)最优性条件以及大M法，将双层模型简化为一个混合整数线性规划问题进行求解。最后，通过算例给出了VPP的最优竞价策略以及运行计划，并分析了VPP中风电场出力预测的不确定性对VPP预期利润的影响。算例表明，VPP可以通过策略性的投标决策影响市场价格，考虑碳交易后，VPP的预期收益较无碳交易时增加了5.1%。

针对风电、光热等新能源发电形式势必参与电力主、辅市场并承担调频等任务，减缓因火电占比下降带来的调频资源缺乏问题，首先，构建了含风电、可调节负荷及含储热的光热电站的虚拟电厂，充分利用含储热的光热电站能量时移特性及快速调节特性，实现平抑风电波动以及提供调频辅助服务的双重功能。其次，为达到收益最大化，建立了光热电站、风电单独及联合竞价模型；提出了考虑电热转换及需求响应的虚拟电厂参与主、辅市场最优竞价策略；分别以随机规划及条件风险价值评估处理模型中的电价及风电出力不确定性，分析了两者的优劣并给出了不同风险偏好系数下的决策结果。算例验证了风−光热联合竞价模型能在一定程度上减少风电偏差惩罚；电加热装置及需求响应的引入能给虚拟电厂带来较高的收益提升。