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摘要: 新型城镇化进程加速推进,对城镇配电系统提出了更高的可靠性、经济性和灵活性要求。随着分布式能源(Distributed Generation, DG)和储能装置的广泛接入,传统的单向供电模式已难以满足需求。产消者(Prosumer)作为兼具生产者和消费者双重身份的电力用户,其在配电系统中的作用日益凸显。本文探讨基于主从博弈的新型城镇配电系统产消者竞价策略,旨在通过引入博弈论方法,构建合理的市场机制,激励产消者参与需求响应,提高配电系统的运行效率和稳定性,并为新型城镇配电系统的发展提供理论支撑。
关键词: 产消者;分布式能源;主从博弈;竞价策略;城镇配电系统;需求响应
1. 引言
随着全球能源结构的转型和城镇化进程的加速,城镇配电系统正面临着前所未有的挑战和机遇。一方面,新型城镇对于电力供应的可靠性、经济性和环保性提出了更高的要求;另一方面,分布式光伏、风电等可再生能源以及储能装置的快速发展,为配电系统带来了新的发展机遇。然而,大规模分布式能源的接入也给传统的配电系统带来了诸多问题,如电压波动、潮流拥堵、系统稳定性下降等。传统的单向供电模式难以适应这种变化,迫切需要一种更加灵活、高效的配电系统运行模式。
产消者作为兼具生产者和消费者双重身份的电力用户,通过分布式能源的发电和储能装置的能量存储,可以在电网中实现能量的双向流动。产消者的灵活性可以显著缓解配电系统的压力,提高可再生能源的消纳能力,降低运行成本,并提高供电的可靠性。然而,如何有效激励产消者参与配电系统的运行,充分发挥其灵活性,是一个亟待解决的问题。
传统的电力市场机制主要针对大型发电企业,难以直接应用于产消者。产消者的规模较小,交易成本较高,且对于电力市场的参与度较低。因此,需要设计一种专门针对产消者的电力市场机制,使其能够积极参与需求响应,为配电系统的安全稳定运行贡献力量。
2. 文献综述
近年来,国内外学者对产消者参与电力系统运行进行了大量的研究。主要的研究方向包括:
- 产消者的建模与优化:
研究者针对产消者的不同类型(如家庭产消者、商业产消者、工业产消者)建立了不同的数学模型,考虑其自身的发电特性、储能特性、用电特性以及对价格的敏感程度。通过优化控制策略,实现产消者自身利益的最大化,同时降低对电网的影响。
- 产消者的聚合与参与:
由于单个产消者的规模较小,难以直接参与电力市场的竞争。因此,研究者提出了将多个产消者聚合起来形成虚拟电厂(Virtual Power Plant, VPP)或者能源社区(Energy Community)的方式,使其能够以更大的规模参与电力市场,提高其议价能力。
- 产消者的定价机制与市场设计:
如何设计合理的定价机制和市场规则,激励产消者参与需求响应,是目前研究的重点。常用的定价机制包括:实时电价(Real-Time Pricing, RTP)、分时电价(Time-of-Use Pricing, TOU)、动态定价(Dynamic Pricing)等。市场设计方面,则侧重于构建公平、透明、高效的市场交易平台,促进产消者与电网之间的信息交互和能量交换。
- 基于博弈论的产消者竞价策略:
博弈论作为一种分析参与者之间策略互动行为的有效工具,被广泛应用于电力市场的研究中。基于博弈论的产消者竞价策略可以有效地解决产消者之间的利益冲突,实现帕累托最优。常用的博弈论模型包括:合作博弈、非合作博弈、主从博弈等。
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
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