风光燃储集成虚拟电厂的随机调度优化模型-第5页-北极星储能网

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IBDR提供上下备用为0.06 MW˙h和-0.14 MW˙h。

图3为考虑不确定性时VPP调度结果。对比考虑不确定性前后VPP调度优化结果,主要分析虚拟电厂出力、净负荷需求曲线和VPP运收益与风险水平等内容。表2为虚拟电厂调度运行优化结果。

就VPP发电出力来说,若考虑不确定性因素,WPP和PV发电出力降低,燃气轮机发电出力增加1.251 MW˙h。尤其在峰时段,CGT机组的出力由2.54 MW˙h增加至3.39 MW˙h。在谷时段由于负荷需求较低,CGT发电略有增加,平时段CGT机组发电基本维持不变。

就系统净负荷需求来看,不考虑不确定性时,IBDR和ESS调用程度最深,净负荷曲线峰谷比达到最小。但由于WPP和PV发电最大,VPP运行面临着较大的风险。考虑不确定性时,由于WPP和PV发电出力被限制,IBDR和ESS调用程度较浅,负荷曲线峰谷比为1.41,但VPP运行风险最小。图4为不同情景净负荷需求曲线。

就VPP运行收益和风险来看,考虑不确定性时,WPP和PV发电的减少降低了VPP运营净收益,但运营风险也相应降低,这表明决策者为规避风险损失,需承担部分运行净收益的降低,反之,为了追求超额收益,将会承担相应的风险。

4.3 敏感性分析

为分析门槛值α和置信度β对VPP运营结果的影响,本节对α和β进行敏感性分析。随着α增加,VPP运行收益逐渐降低,反之,VPP运行收益逐渐增加,这表明CVaR方法能够用以描述不确定因素导致的风险水平,α的高低反映了决策者的风险态度。图5为不同α变动率下VPP调度运行收益。

然后,分析置信度对VPP运行净收益的影响。随着β的增加,决策者风险承受能力逐渐降低,导致收益相应降低。当β≤0.85时,收益降幅不大,说明决策者能够承受一定的风险,以追求超额收益;当0.85≤β≤0.95时,收益降幅明显,表明决策者风险态度较为敏感;当β≥0.95时,收益略有降低,但幅度不大。图6为不同α和β下VPP调度净收益。

最后,分析不同α和β下VPP运行CVaR值,CVaR值直接反映VPP调度方案风险水平,当0.85≤β≤0.95时,CVaR值下降斜率较大,决策者对VPP运行风险的敏感程度较高;当β≤0.85,CVaR值下降斜率较小,决策者的风险敏感程度较弱,愿意以一定风险博取VPP运行超额收益;当β≥0.95,尽管决策者风险敏感程度较高,但VPP运行方案已基本达到最保守方案,故CVaR值下降斜率较小。图7为不同α和β下VPP运行CVaR值。

原标题：计及不确定性和需求响应的风光燃储集成虚拟电厂随机调度优化模型

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