电力市场基础 2 第九章 电力市场中发电厂商的竞价策略  电力市场概述  电力市场中的报价规约  电力市场中的报价策略  主要研究工作  计及网络阻塞影响的发电公司的最优报价策略  计及风险的发电公司的最优报价策略  结论 3 第一部分：电力市场概论 第一部分：电力市场概论 4 电力市场的特征  有限数目的发电公司；  输配电系统具有自然的垄断特征；  大的投资规模 能量价格和发电机组的运行约束，这需要用机组 最优组合程序来完成。  这种方法可以保证所得到的发电调度计划在技术 上是可行的。 18 联营体市场中的报价方式 ( 续 ) ： 多部分报价  机组最优组合问题是一个非凸的、非线性混合 整数规划问题。  对于大规模机组最优组合问题，并不存在可以 保证求得该问题的全局最优解的有效算法。  由于局部最优解不能保证在发电公司间进行公 平的负荷分配，这种报价方法曾受到不少批评。 基本思想  基于博弈论模型如 Cournot 模型、 Stackelberg 模型、和供给函数模型来描述发电公司报价策 略问题；  然后寻找这些模型的平衡点；  这些平衡点对应发电公司的最优报价策略。 38 主要问题  主要问题：  为迎合这些博弈论模型，对发电公司报价策略问题做了 很多简化，这样得到的平衡点可能没有多大意义；  如产量竞争；价格竞争；线性供给函数竞争

置相互影响，深度耦合 长时储能等需要实现跨季、跨月、 跨周优化调度 6 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题六：多方案比较方法难以找到多类 型设备的最优配比，无法开展复杂最优解的 求解。通过运筹计算内核可以直接得出多维 空间的最优解。 关键问题五：新型电力系统规划需要考虑源 网协同，电网输电通道限额、输电断面限额、 安全稳定极限、跨省跨区直流运行方式约束 等对电源外送、新能源消纳有较大影响。 X轴：电力平衡 Y轴：电量平衡 Z轴：调峰平衡 P轴：消纳能力 Q轴：规划投资 S轴：电力市场 … 多维空间： 最优规划方案 7 （二）时序模拟需要面临的新场景 关键问题七：针对大区多子系统算例，需要 统筹考虑区域总平衡和各子系统自平衡，实 现跨区互济协调调度，达到各分区最优调度。 A：-100 B：-200 D：160 C：180 A：10 B：10 D：10 C：10 关键问题八：对多分区电力流互济进行优化，  跨省跨区互济 合理调配机组开机及电力 流流向，实现复杂拓扑下 的电力流互济能力  协议电量 需要考虑跨省跨区通道的 电量约束，满足地区之间 年度电量协议，合理优化 电量分配，实现最优调度  输配电价成本 电力流互济需要考虑跨省 送电成本，电力流损失等， 精细化模拟系统互济情况 二、当前时序模拟方法遇到的问题 8 （一）时序生产模拟计算迫切需要解决的问题 9 时序运行模拟

能互补能源系统，建立了系统的能量模型；综合考虑系统运行的经济性和环保性，提出了系统综合成本和碳排 放量最低的目标；开发了改进型非支配遗传算法求解仿真模型，得到了多目标问题的帕累托最优解集，并通过 逼近理想解排序法获得了系统的最优容量配置运行方案；利用线性规划软件CPLEX求解器开展了系统的运行调 度优化，验证了该系统框架和优化调度模型的有效性和正确性。研究结果表明，本文所提出的风光储多能互补 能 [7]讨论分析了多种平抑光伏功率波动措施 的预期收益，整合分析出经济性最优的组合方式。 Kaabeche等 [8]考虑到了上述学者未提及的缺电概率 以及平均发电成本等影响因素，优化算法迭代计算 得到了以实现风、光、柴、储的最佳容量配置的模 型。Sfikas 等 [9]通过研究分析综合能源系统中风、 光各能源子系统的最优配比，解决了储能减少、风 电前期规划与实际发电之间的误差损耗等相关问 单元的最佳配置方案。谭岭玲 [22]提出多能互补型微 电网的结构，在约束条件中加入失负荷率对微电网 进行配置。在上述文献研究中，以等值年总成本作 为规划配置的优化目标，采用粒子群算法，进行多 能互补型微电网的最优配置，解决了微电网双目标 冲突的问题。但是，大多从单一角度出发，对能源 系统的优化设计未能综合考虑系统总成本和碳排放 量；或尚未考虑设备采用不同装机容量对系统综合 运行成本的影响，或采用的是传统容量优化配置方

设备名称、设备级别、调配量、可调配量 业务逻辑 根据设备级别和待调配量，可调配量、动态指定出在不影响设备正常使 用的情况下最优调配策略 输出业务对象及 属性 调配策略 功能需求描述 定义设备级别、根据设备级别和待调配量，可调配量、动态指定出在不 影响设备正常使用的情况下最优调配策略 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 等，支持模糊查询 非功能性需求 3.2.2.4.1 计算设备最优能耗 业务功能名称 计算设备最优能耗 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 业务规则 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 输入业务对象及 属性 企业用户登录信息 业务逻辑 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 输出业务对象及 实时显示设备的最优功率 19 功能需求描述 通过采集设备能耗的历史数据一级可调配额从而计算出当前每台设备的 不同情况下的最优能耗功率 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 等，支持模糊查询 非功能性需求 安全性、易用性、可靠性、高性能、可扩展性、可维护性 状态 新增+查询 3.2.2.4.2 统计企业最优能耗 业务功能名称 统计企业最优能耗 参与者

合各种可再生能源发电单元、常规发电机组、用 户侧可调度资源等，与电网或电力调度中心 (independent system operator, ISO)进行交互，根据 实际负荷需求和各个发电单元的约束进行最优出 力决策，以促进可再生能源消纳、提升系统整体 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 易，增加运营收益，还能提高电力系统的灵活性。 文献[1]聚合了风电和储电设备，采用鲁棒优化实 现日前和实时市场的收益最大化；文献[2]聚合了 分布式能源，综合考虑 VPP 与 ISO 交易时的总成 本以及VPP内部运营成本，实现整体的经济最优； 文献[3]聚合了风光及需求响应(demand response, DR)，通过对 VPP 进行建模和求解，得到既满足 VPP 运行成本最小，又满足 VPP 内部各个单元收 益最大的竞标策略。随着多种能源形式的设备加 ，能够激励消费 者自愿进行负荷转移，从而有利于提高系统的灵 活性。DR 的电价随 DR 的实际值而阶梯变化，服 从价格配额曲线 [22]，通过对 CHP-VPP 的经济性进 行优化从而得到最优的电价及出力决策。在价格 配额曲线中，其价格随其市场配额的关系可表述 为一个分段阶梯函数，在分时电价峰、平、谷三 个时段的基础上，不同时段内按照电量配额进行 分块，电量较少时对应的价格较高，电量较多时

极端天气与韧性要求升级 从被动抢险到主动免疫 ， AI + 孪生构建电网 “免疫系统” 数据要素与虚实闭环 构建自学习、 自优化、 自演进的数字化生命 体 灾中自愈 虚拟沙盘推演 ， AI 生 成最优应对预案。 灾前预测 融合气象数据 ， AI 预 测破坏路径与程 度。 灾后恢复 精准定位故障 ， 自 动隔离并恢复供电。 融合背景与必要性 ©CSG 2023. All Rights ，缩短策略迭代周期。 元宇宙交互与培训 培训即实战、 远程即现场 基于 AR/VR 把调度员、检修工“带入”孪生电网 ，完成沉浸式巡检、 沙盘演练、远程协同操作。 AI 实时识别手势、语音 ，生成 最优操作路径与风险提示 ，极大 降低误操作风险。 系统融合发展思路 2/3 ©CSG 2023. All Rights Reserved 标准与开放生态 构建可复制、 可扩展、 可商用的产业生态 架空输电线路地灾监测及智能化处理 ©CSG 2023. All Rights Reserved 智能规划与网架优化 AI 在虚拟空间演算千万级方案 ，实现规划最优解 新能源接入优化：模拟大规模接入影响 ， AI 自动优 化接入点和容量。 网架智能规划： AI 推荐最优线路 扩建和变电站建设方案 ，节省投资。 数字孪生和人工智能融合发展场景 5/8 虚拟电厂 (VPP) ：聚合分布式资源 ，参与调峰调频。

设施 智慧 商务 智慧 制造 智慧 安防 智慧 文教 智慧 医疗 ….. 智慧 生活 智慧环保 智慧能控 智慧国土 智慧水务 智慧农林 。。。 最优先 最优先 最优先 最优先 次优先 次优先 最优先 非重点 非重点 聚焦政务、产业、 安防；其次生态； 将民生部分纳入 智慧德阳统筹。 智慧园区总体框架 标 准 规 范 体 系 平 台 层

3. 完整性原则 智慧电厂信息系统规划设计遵循系统性和完整性原则，把整个电厂信息系 统看作一个有机整体，全盘考虑，统一规划，避免信息孤岛的产生，避免局部 系统优化时对总体目标的损害，争取达到整体最优化。功能模型全面覆盖智慧 电厂业务需要，生产信息、管理信息充分融合设计，业务信息的重新整合，实 现业务逻辑的统一和畅通。 2.1.4. 实用性原则 遵循实用性原则，在硬件和系统软件平台的建设规划方面充分考虑电力企 理，并实现指标计算、 考核评分，最后保存指标考核数据。  支持免考时段设置和手工录入数据，能对任意指标任意时间段进行重新 考核，确保考核数据的正确 。  采用实时考核的方式，实时计算指标最优运行区间，达到实时指导的效 果；支持定时（每月）和动态考核模型调整(如指标目标值)，及时反映 机组当前所能达到的最佳工况  支持不同工况（如负荷）下指标目标值的计算，算法包括经验公式法、 插值法和定制的任意算法 运行人员进行最优的运行操作指 导。 具体功能如下：  自 动 建 立 机 组 在 不 同 煤 质 和 环 境 下 的 ， 负 荷 40％MCR、50％MCR、60％MCR、70％MCR、80％MCR、90％MCR 、100％MCR 的典型工况数据库；  实时运行工况与历史最优工况进行全方位地对比分析，找出当前工况 与历史最优工况的差异，找出经济性、安全性、环保性指标最优的情 况，从而作为运行优化的辅助指导；

电热 — 电价 温度 [35] 光伏 — — 电价 — [36] 风电 — — 电价 — [37] 风、光 — — — — 区间线性规划 分别求解最优和最劣子模型 无需给出概率分布或隶属度函数； 结果以区间形式给出 [39] — — — — 设备能源转 换效率 [40] 光伏 电 — — — 鲁棒优化 利用对偶理论等工具转化内 PIES 的不确定参数。从模型结构看， RO 具有 min-max 和 min-max-min 两种类型。 Min-max 结构下的 RO 旨在将最恶劣场景下的 PIES 优化运行结果控制到最优水平。在这方面，文 献[42]构建了风电不确定性与系统决策者的零和博 弈模型，通过与“最劣搅局者”对抗，形成 PIES 的鲁棒运行策略。Min-max-min 结构下的 RO 按照 不确定性发生前后两个阶段对 行介绍。 博弈 1 博弈 2 博弈 3 2474 高电压技术 2022, 48(7) 3.1 数学规划方法 数学规划方法属于经典的优化方法，对凸规划 问题的计算速度快，且能获得全局最优解。常用的 数学规划方法又可细分为混合整数非线性规划 (mixed integer nonlinear programming, MINLP)[64-65]、 混合整数线性规划(mixed integer

智能电网不仅能应对当前的挑战，还能通过提供适应快速变化的技术和能源需求的基础设施，为 未来做好准备。为了最大限度地提高效率，智能电网的规模设计至关重要。这需要精确分析和仿 真电力系统的配置，以确保可再生能源的无缝整合、最优的能量流管理和更高的安全性。 在智能电网的背景下，计算及选型软件将成为设计、分析和优化这些复杂电网的重要工具。 为何智能选型至关重要？ 2. 由可再生能源驱动的多源电网的发展彻底改变了所有基础设施，无论是现代的还是现有的。然 模拟断路器和继电器的性能，确保其做出快速且恰当的响应。 示例：规格合适的断路器能在数毫秒内切断电源，以限制损坏程度。 3 经济评估 软件有助于避免保护装置规格过大（成本过高 ）或规格过小（存在故障风险 ），进 而提供一种最优且具成本效益的解决方案。 | 简单易用: 利用软件快速完成短路电流计算 系统建模 运行方式仿真 结果分析 选型建议 导入电网数据： 系统拓扑结构、 设备参数、 发电机 配备制造商数据库的 计算软件 2. 在对多源电力系统进行选型时，精确计算对确保最佳设计至关重要。 一旦完成短路电流和工作电流等关键计算，集成制造商数据库的软件将成为战略资产。 此类工具能够选择最优硬件，同时仿真不同制造商设备之间的性能区别，为智能电网提供完整且创 新的解决方案。 29 1 配备制造商数据库的软件的重要性 多源电网需要适应复杂配置的设备，能够处理快速波动和多样化需求。具有制造商数据库的软件自