主辅助服务市场出清模型研究【旋转备用】附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_jiqi/article/details/149113036

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着电力市场改革的深入推进，辅助服务市场在保障电力系统安全稳定运行方面的作用愈发关键。旋转备用作为辅助服务的重要组成部分，其合理配置和定价对于提升电力系统可靠性、促进新能源消纳具有重要意义。本文聚焦于主辅助服务市场中的旋转备用，深入研究其市场出清模型。通过对旋转备用的概念、作用及需求特性进行分析，构建考虑多种约束条件的旋转备用市场出清模型，并运用优化算法求解，以实现旋转备用资源的最优分配和市场的有效出清。同时，通过算例分析验证模型的有效性，为电力市场运营者和决策者提供理论支持与实践参考，助力电力系统向更加安全、可靠、经济、绿色的方向发展。

一、引言

在电力系统中，由于电力无法大规模经济存储，发电与用电需实时平衡，且系统时刻面临着负荷波动、机组故障、新能源出力不确定性等诸多扰动因素。旋转备用作为一种能够快速响应系统功率缺额的重要辅助服务资源，可在短时间内增加发电出力或减少负荷，维持系统频率稳定，保障电力可靠供应。在传统电力系统中，旋转备用多由发电企业以义务形式提供，随着电力市场的发展，建立完善的旋转备用市场出清机制，通过市场手段实现旋转备用资源的优化配置，成为提升电力系统运行效率和可靠性的必然要求。

二、旋转备用概述

2.1 定义与内涵

旋转备用，特指运行正常的发电机维持额定转速，随时可以并网，或已并网但仅带一部分负荷，随时可以加出力至额定容量的发电机组在系统当前负荷需求下机组同步运行时的有效生产能力总和。简单来说，它是在线但不加载的发电容量，能够在 10 分钟内补偿因其他发电机或变压器故障导致的发电缺口，是保障电力系统实时平衡和安全稳定运行的关键资源。

2.2 在电力系统中的作用

从保障电力可靠供应角度，当电力系统出现突发的发电容量缺失（如机组故障跳闸）或负荷异常增长时，旋转备用可迅速投入运行，填补功率缺额，防止系统频率大幅下降，避免因电力供应中断引发的生产生活混乱及设备损坏等严重后果。以 2020 年美国得克萨斯州冬季风暴期间为例，极端天气导致大量发电机组故障停运，由于旋转备用不足，电网难以应对突发的功率缺额，引发大面积停电事故，给当地经济和居民生活造成巨大损失。

在促进新能源消纳方面，风电、光伏等新能源发电具有间歇性和波动性特点。旋转备用可在新能源出力骤减时及时补充电力，在新能源大发时灵活调整发电出力，为新能源接入电网提供缓冲空间，增强电力系统对新能源的接纳能力，推动能源结构向绿色低碳转型。

三、主辅助服务市场出清模型中旋转备用相关因素分析

3.1 旋转备用需求的影响因素

系统负荷特性是影响旋转备用需求的重要因素之一。负荷波动越大，对旋转备用的需求越高。例如，工业用电占比较大的地区，由于工业生产的周期性和间歇性，负荷变化剧烈，需要更多的旋转备用来应对负荷的快速变化。

新能源装机规模及出力特性也对旋转备用需求产生显著影响。随着新能源装机容量的不断增加，其出力的不确定性给电力系统平衡带来更大挑战。在光照充足或风力强劲但负荷低谷时段，可能出现新能源发电过剩，而在天气突变导致新能源出力骤减时，又需大量旋转备用来维持系统平衡。

此外，发电机组的可靠性也是关键因素。如果系统中老旧机组较多，其故障概率相对较高，为应对可能的机组故障，就需要配置更多的旋转备用。

3.2 旋转备用供给的影响因素

发电企业的参与意愿是旋转备用供给的重要影响因素。若旋转备用的补偿价格过低，发电企业从自身经济效益出发，可能缺乏提供旋转备用的积极性，导致市场上旋转备用供给不足。

机组的技术特性同样制约着旋转备用供给。不同类型的发电机组，其爬坡速率、最小技术出力、启停时间等技术参数不同。例如，燃气轮机具有启动迅速、爬坡速率快的优势，更适合提供旋转备用；而燃煤机组启动时间长、爬坡速率相对较慢，在提供旋转备用时存在一定局限性。

电网的输电能力也会对旋转备用供给产生影响。若输电线路存在阻塞，可能限制部分地区机组提供旋转备用的能力，导致旋转备用资源无法在系统内有效调配。

四、主辅助服务市场中旋转备用市场出清模型构建

4.3 模型求解方法

针对上述构建的旋转备用市场出清模型，可采用多种优化算法进行求解。常用的有线性规划算法，其适用于目标函数和约束条件均为线性的情况，通过单纯形法或内点法等求解，能够快速得到全局最优解。

混合整数规划算法则适用于模型中存在整数变量（如机组的启停状态）的情况，可采用分支定界法、割平面法等进行求解，但计算复杂度相对较高。

智能优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等，具有较强的全局搜索能力，能够在复杂的解空间中寻找近似最优解，对于大规模、非线性的旋转备用市场出清模型具有较好的适用性。

五、算例分析

5.1 算例系统描述

采用一个包含 10 个节点的电力系统作为算例系统，系统中有 5 个常规发电机组和一定规模的新能源发电接入。各发电机组的额定容量、技术参数以及报价信息已知，同时给定系统的负荷曲线、新能源出力预测曲线以及输电线路参数等。

5.2 模型求解结果

5.3 结果分析与讨论

通过对算例结果的分析，验证了模型在实现旋转备用资源优化配置方面的有效性。对比不同场景下（如新能源出力波动、负荷变化等）的出清结果，发现随着新能源出力不确定性的增加，系统对旋转备用的需求显著上升，市场出清价格也相应提高。

同时，分析了模型中各约束条件对结果的影响。例如，当放松输电线路容量约束时，旋转备用资源的分配更加灵活，总成本有所降低；而提高系统可靠性指标要求，则会导致旋转备用容量增加，总成本上升。

六、结论与展望

本文对主辅助服务市场出清模型中的旋转备用进行了深入研究，明确了旋转备用的定义、作用及在市场出清模型中的相关影响因素，构建了考虑多种约束条件的旋转备用市场出清模型，并通过算例分析验证了模型的有效性。

然而，随着电力系统向高比例新能源接入的新型电力系统转型，旋转备用市场出清面临新的挑战。未来研究可进一步考虑新能源预测误差的动态特性，完善旋转备用需求预测模型；探索新型储能、需求侧响应等资源参与旋转备用市场的机制和模型；加强市场机制设计，提高市场的透明度和公平性，促进旋转备用市场的健康发展，为电力系统的安全稳定运行和可持续发展提供更有力的支撑。