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🔥 内容介绍
在全球能源转型的大背景下,随着风能、太阳能等可再生能源的大规模接入,电力系统的稳定性和可靠性面临着前所未有的挑战。这些可再生能源具有间歇性和波动性的特点,其发电出力难以准确预测,这使得电力供需平衡的维持变得更加困难。例如,风力发电依赖于风力的大小和稳定性,太阳能发电则受制于日照强度和时间,当风力或光照条件发生变化时,发电功率会出现大幅波动。而储能技术的出现,为解决这些问题提供了有效的途径,成为了电力系统中不可或缺的关键组成部分。
储能系统能够在电力供应过剩时存储电能,在电力需求高峰时释放电能,从而有效平衡电力市场的供需关系,稳定电网运行。当可再生能源发电过剩时,储能系统可以将多余的电能储存起来,避免弃风、弃光等现象的发生;而在用电高峰或可再生能源发电不足时,储能系统又能及时释放储存的电能,满足电力需求,保障电力供应的稳定性。此外,储能系统还能快速响应电网的调频、调峰需求,减少电压波动和频率偏差,提高电力系统的电能质量。在电网频率出现波动时,储能系统可以迅速充放电,对频率进行调节,确保电力系统的稳定运行。
现货电能量 - 调频辅助服务市场是储能参与电力市场的重要途径之一。在这个市场中,储能系统可以通过参与双层交易来提供调频辅助服务,充分发挥其在电力系统中的价值。在第一层交易中,储能系统可以通过市场交易等方式获取电能量,以满足自身的能量需求。它可以在电价较低时买入电能进行储存,为后续的调频服务或其他应用储备能量。在第二层交易中,储能系统可以通过参与调频市场等方式提供调频辅助服务,为电力系统的频率稳定提供支持。当电网频率发生变化时,储能系统能够快速响应,根据频率偏差调整充放电功率,使电网频率恢复到正常水平,保障电力系统的安全稳定运行。
针对储能参与现货电能量 - 调频辅助服务市场的双层交易决策问题,进行深入研究和分析具有重要的现实意义。这不仅能够有效提高储能系统的经济效益,使其在市场中获得合理的收益,还能提升其调频服务质量,更好地满足电力系统对频率稳定的要求,促进清洁能源的大规模应用和智能电网的建设。
双市场基础框架剖析
现货电能量市场:实时供需的舞台
现货电能量市场是电力市场体系中的关键组成部分,它聚焦于电力的实时供需关系,以实现电力资源的即时优化配置。在这个市场中,电力的交易与交割在短时间内紧密衔接,充分反映了电力作为一种特殊商品的实时价值 。其主要涵盖日前市场和实时市场,两者在交易时间、交易目的以及出清机制等方面各具特点,共同构成了现货电能量市场的完整运作体系。
日前市场通常提前一天进行交易,它为电力系统提供了一个预先规划和协调的平台。在日前市场中,市场主体(如发电企业、电力用户、售电公司等)需要按照规定的格式和时间,申报次日每 15 分钟时段的电力电量需求和价格。发电企业申报其发电能力和期望的上网电价,电力用户申报其用电需求和愿意支付的价格。市场运营机构则会综合考虑各类因素,如系统负荷预测、发电机组检修计划、输变电设备检修计划、发电机组运行约束条件以及电网安全运行约束条件等,以社会福利最大为优化目标,采用安全约束机组组合(SCUC)和安全约束经济调度(SCED)算法进行集中优化计算,形成出清结果。这一过程确保了在满足电力供需平衡和电网安全约束的前提下,实现电力资源的最优分配,并确定次日各时段的发电计划和市场出清价格。通过日前市场的交易,能够提前安排发电资源,为电力系统的稳定运行提供初步保障。
实时市场则更加贴近电力的实际生产和消费时刻,它以交割时点前一小时的电能交易为准,每 15 分钟滚动优化一次。实时市场的主要目的是应对电力系统中实时出现的各种不确定性因素,如负荷的突然变化、可再生能源发电的波动、设备故障等,确保电力系统在实时运行过程中的功率平衡和频率稳定。在实时市场中,电力调度机构会基于最新的电网运行状态、超短期负荷预测、新能源超短期预测、外送电情况以及设备运行状态等信息,在调度计划确定的机组组合基础上,以发电成本最小为优化目标,再次采用安全约束经济调度(SCED)算法进行优化计算,形成实时市场出清结果,包括实时发电计划和实时节点电价。当出现网络延迟、通道出错等异常情况导致实时电能量市场出清异常时,通常会采用上一次实时电能量市场出清结果,以保障电力系统的稳定运行。实时市场的存在使得电力系统能够快速响应实时变化,及时调整发电和用电计划,确保电力的可靠供应。
以某地区的现货电能量市场为例,在夏季高温时段,由于空调负荷的大幅增加,系统负荷预测显示次日的用电需求将大幅上升。在日前市场中,发电企业根据自身发电能力和成本,申报了较高的上网电价,以满足增加的电力需求。经过市场运营机构的优化计算,确定了次日各时段的发电计划,部分机组将增加发电出力,以保障电力供应。然而,在实时市场中,由于天气变化导致负荷增长超出预期,电力调度机构根据实时信息,再次调整发电计划,调用了一些备用机组,并对部分机组的发电出力进行了实时调整,以确保电力系统的实时平衡。这一案例充分展示了现货电能量市场中日前市场和实时市场相互配合,共同应对电力供需变化,保障电力系统稳定运行的过程。
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
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
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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