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🔥 内容介绍
在电力市场改革背景下，售电公司需优化购售电策略以应对可再生能源消纳责任制和储能配置的双重挑战。本文建立了考虑储能充放电特性和可再生能源消纳责任权重的售电公司购售电决策模型，提出基于遗传算法的优化求解方法。模型以售电公司利润最大化为目标，考虑电力市场购电、向用户售电、储能充放电等多种运营场景，并通过引入可再生能源消纳责任权重指标确保模型符合政策要求。算例分析表明，所提方法能有效提高售电公司利润，促进可再生能源消纳，验证了模型和算法的有效性。
关键词
售电公司；购售电策略；遗传算法；储能；可再生能源消纳责任制
一、引言
1.1 研究背景
随着电力体制改革的深入推进，售电侧放开后售电公司面临更加复杂的市场环境。一方面，可再生能源消纳责任制的实施要求售电公司承担一定比例的可再生能源消纳任务；另一方面，储能技术的发展为售电公司优化电力资源配置提供了新途径。如何在满足可再生能源消纳责任的前提下，合理制定购售电策略并充分发挥储能的调节作用，成为售电公司提升竞争力的关键问题。
1.2 研究现状
现有研究主要集中在售电公司购售电策略优化或储能应用方面，但较少同时考虑可再生能源消纳责任制和储能的影响。部分文献探讨了售电公司在单一电力市场的购电决策问题，忽略了多级市场的联动效应；一些研究虽然考虑了可再生能源的不确定性，但未深入分析消纳责任对售电公司运营策略的约束作用。遗传算法作为一种全局优化算法，在电力系统优化问题中得到了广泛应用，但在考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电策略优化中的应用仍需进一步研究。
1.3 研究贡献
本文的主要贡献如下：
-
建立了考虑储能和可再生能源消纳责任制的售电公司购售电决策模型，综合考虑日前市场、实时市场购电以及向不同类型用户售电的场景。
-
提出了基于遗传算法的优化求解方法，设计了适应问题特性的染色体编码、交叉和变异操作，有效求解购售电策略和储能充放电计划。
-
引入可再生能源消纳责任权重指标，量化分析不同消纳责任要求对售电公司运营策略和经济效益的影响。
-
通过算例验证了模型和算法的有效性，为售电公司在新政策环境下的运营决策提供理论支持和实践指导。
二、问题描述与模型构建
2.1 售电公司运营场景
售电公司的运营场景包括：从日前市场和实时市场购电，向工业、商业和居民用户售电，利用储能系统进行充放电调节。同时，售电公司需满足政府规定的可再生能源消纳责任比例。
2.2 数学模型
2.2.1 目标函数
售电公司的目标是最大化日总利润，表达式为：
plaintext
max π = π_sale - π_purchase - π_storage - π_penalty
其中，π_sale 为售电收入，π_purchase 为购电成本，π_storage 为储能运行成本，π_penalty 为未满足可再生能源消纳责任的惩罚成本。
2.2.2 约束条件
- 功率平衡约束
：每个时段的购电量、售电量和储能充放电量需满足功率平衡。
- 储能运行约束
：包括储能充放电功率限制、储能容量限制、能量守恒约束等。
- 市场交易约束
：购电量需满足市场交易规则和限制。
- 可再生能源消纳责任约束
：售电公司购电中可再生能源电量比例需满足政府规定的消纳责任权重。
三、基于遗传算法的求解方法
3.1 遗传算法原理
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作，在解空间中搜索最优解。与传统优化算法相比，遗传算法具有全局搜索能力强、对问题依赖性小等优点，特别适合求解复杂的非线性优化问题。
3.2 染色体编码
采用实数编码方式，染色体由购电策略和储能充放电计划两部分组成。每个染色体表示一个完整的解决方案，包含各时段从不同市场的购电量和储能的充放电功率。
3.3 适应度函数
以目标函数值作为适应度函数，适应度值越大表示解决方案越优。考虑到约束条件，采用罚函数法处理约束，将不满足约束的解的适应度值降低。
3.4 遗传操作
- 选择操作
：采用轮盘赌选择法，根据个体的适应度值确定被选中的概率。
- 交叉操作
：设计了基于分段交叉的方法，确保交叉后的染色体仍满足问题的约束条件。
- 变异操作
：对染色体的部分基因进行随机变异，增加种群的多样性。
3.5 算法流程
-
初始化种群：随机生成一组初始解。
-
计算适应度值：评估每个个体的适应度。
-
选择操作：根据适应度值选择父代个体。
-
交叉操作：对选中的父代个体进行交叉，生成子代。
-
变异操作：对子代个体进行变异。
-
评估子代适应度：计算新生成个体的适应度。
-
种群更新：根据适应度值选择下一代种群。
-
判断终止条件：若满足终止条件（如最大迭代次数或收敛精度），则输出最优解；否则返回步骤 3 继续迭代。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
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