大用户直购电环境下的交易策略研究

摘要

大用户直购电的推行使电力大用户有机会作为独立的交易主体,通过多种交易市场组合购电的方式获取电能。电力大用户一方面可以制定合理的购电组合降低用电成本,另一方面也面临着不同的购电组合所产生的决策风险。此外,在分布式发电技术蓬勃发展和国家节能减排政策大力推进的背景下,部分高耗能的电力大用户可能接入分布式电源,这种情况下,大用户将从传统的电力消费者转变为电能产销者,交易行为更加多样化,面临的交易风险也随之增加。竞争性电力市场环境中,大用户通常为风险厌恶型决策者,因此论文针对直购电环境下计及风险规避的大用户的交易策略问题进行研究。本文首先对大用户直接参与多种交易市场的风险因素进行梳理,并重点介绍了电价风险和信用风险,然后考虑接入分布式电源的大用户直接参与多种交易市场的情况,以含风光储的大用户为研究对象,重点分析了含风光储大用户直接参与日前市场交易的不平衡费用风险。此后,针对风险包括损失的不确定性和大小等特点,本文在分析比较目前常用的几种购电风险测度指标的基础上,提出了采用信息熵和条件风险价值组合度量购电风险的新方法,以机会约束形式将实际购电成本高于给定目标购电成本控制在一定的置信水平内,建立了信息熵与条件风险价值最小的双目标购电组合优化模型,采用模糊多目标粒子群算法实现模型求解,并分析了市场参数和模型参数的变化对大用户在直购电交易市场、日前市场、电力期权市场和自备电厂中购电量分配的影响。算例结果表明所提模型可以更全面地评估购电组合风险,实现了控制购电成本的目的,并有效地降低购电损失的不确定性和其预期尾部损失大小。本文还考虑了电力大用户可能接入分布式电源,以含分布式风力发电、分布式光伏发电和蓄电池储能的大用户为研究对象,在假设含风光储的大用户签订的直购电合同分解到日前的电量为确定值的条件下,对其参与日前市场交易的购售电策略优化问题进行研究。论文采用离散形式的条件风险价值作为风险计量指标,并考虑蓄电池储能放电损耗和风光出力波动产生的不平衡费用的影响,通过引入风险权衡系数,建立了以期望收益最大化和交易风险最小化为目标的含风光储的大用户直接参与日前市场电能交易决策优化模型,利用混合整数规划求解器CPLEX求解该模型。通过算例分析了蓄电池储能和风险权衡系数对含风光储的大用户在日前市场上的收益和风险损失的影响。

目录

Abstract

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及其意义

1.2 课题研究现状

1.2.1 大用户直接参与电力市场的交易策略研究现状

1.2.2 含分布式电源的大用户参与电力交易研究现状

1.3 本文主要工作

第二章 大用户直接参与电力市场交易的相关问题概述

2.1 引言

2.2 大用户直接参与电力市场的交易机制

2.2.1 交易模式

2.2.2 交易类型

2.3 大用户直接参与多种交易市场风险因素分析

2.3.1 风险的概述

2.3.2 金融风险因素

2.4 含分布式电源的大用户直接参与多种交易市场风险因素分析

2.5 本章小结

第三章 直购电环境下基于CVaR-信息熵的大用户购电策略研究

3.1 引言

3.2 大用户购电成本分析

3.2.1 日前市场

3.2.2 直购电交易市场

3.2.3 电力期权市场

3.2.4 自备电厂

3.3 大用户购电风险度量

3.3.1 信息熵度量

3.3.2 CVaR度量

3.4 基于CVaR-信息熵的大用户购电组合优化模型

3.4.1 目标函数

3.4.2 约束条件

3.4.3 采用模糊多目标粒子群算法的大用户购电组合优化

3.5 算例分析

3.5.1 基本数据

3.5.2 权重系数对大用户购电决策的影响

3.5.3 日前市场波动程度对大用户购电决策的影响

3.5.4 电力期权合同价格参数对大用户购电决策的影响

3.5.5 机会约束置信水平对大用户购电决策的影响

3.6 本章小结

第四章 直购电环境下含风光储的大用户日前市场购售电策略研究

4.1 引言

4.2 风光储建模

4.2.1 分布式风力发电模型

4.2.2 分布式光伏发电模型

4.2.3 蓄电池储能模型

4.3 多场景技术

4.3.1 拉丁超立方抽样

4.3.2 场景削减

4.4 收益分析与风险度量

4.4.1 收益分析

4.4.2 风险度量

4.5 日前市场电能交易决策优化模型

4.5.1 数学模型

4.5.2 模型求解

4.6 算例分析

4.6.1 基本数据

4.6.2 优化结果与分析

4.7 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果以及发表的学术论文