Page 78 - 电力与能源2024年第五期

610 秦振华：新能源参与下的日前市场出清模型研究

2.2 新能源联合报价模型
3 结果分析
新能源参与下的报价模型通常以社会成本最
小为目标，而社会成本最小可等效为售电成本最 为验证本文提出的日前市场出清模型，搭建
小以及污染排放最小。 了电力系统拓扑，系统参数如表 1 所示。
2.2.1 售电成本 表 1 电力系统参数
发电商报价约束模型为社会剩余价值最大 机组 a i b i P gi，max
化，可表示为 1 0.2 20 80
2 0.175 17.5 80
I
max S = max ∑ [ B i( g i) - C i( ) ] （11） 3 0.625 10 50
g i
i = 1 4 0.083 4 32.5 55
式 中 B i( g i)—— 第 i 个 发 电 机 组 的 售 电 收 益 ； 5 0.25 30 30
6 0.25 30 30
C i( g i)——第 i个发电商的发电成本。
设置出清电价为 125.97 元·MWh ，则各发
—1
第 i 个发电机组发出无功功率与有功功率的
电机组的收益如表 2 所示。在表 2 中，WTGs 表示
成本采用二次曲线函数表示：
风力发电机组。
1
2
C cos t( g G，i，t) = a 1 g G，i，t + b 1 g G，i，t + c 1 （12）
2 表 2 各发电机组的收益
1 电量/
2
C cos t( g D，i，t) = a 2 g D，i，t + b 2 g D，i，t + c 2 （13） 机组 收益 排污 利润
2 MWh
式中 g G，i，t， g D，i，t——第 i个发电机组发出的有功功 1 45.69 5 755.56 60.42 5 695.15
2 64.93 8 179.23 78.13 8 101.10
率和无功功率； C cos t( g G，i，t)，C cos t( g D，i，t)——发电机 3 77.84 9 805.50 86.69 9 718.81
组发出有功功率 g G，i，t 与无功功率 g D，i，t 时的成本；a 1， 4 99.11 12 484.89 100.68 12 384.20
5 120.14 15 134.04 116.98 15 017.06
a
b 1，c 1——发电机组发出有功功率时的成本系数； 2，
6 153.60 19 348.99 120.68 19 228.31
b 2，c 2——发电机组发出无功功率时的成本系数。 WTG 80.32 10 117.91 0 10 117.91
2.2.2 排污成本 由表 2 可知，在电力市场的日前出清模型中，
发电机组污染排放成本可以通过历史数据线 风力发电站与储能电站的参与可优化风力发电机
性拟合，可表示为 组的出力，减少火力发电厂的负荷量，降低发电成
I
K
T
∑∑∑ k( ) 本，增强电力系统消纳新能源的能力。
min F 2 = f g i，t （14）
i = 1 t = 1 k = 1
式中 k——第 k 种污染物；f k( g i，t)——第 i 个发电机 4 结语
组在第 t个时间段第 k 种污染的排放成本。
新能源发电系统采用可再生能源，具有发电
f k( g i，t) 可表示为 成本低、污染排放成本低等优势。本文研究了基
k k k 2
f k( g i，t) = α i + β i g i，t + γ i g i，t （15） 于分时竞价模式下的新能源参与的日前电力市场
k
k
k
式中 α i ， β i ， γ i ——第 i 个发电机组排放第 k 种污 出清模型，并考虑了可“削峰填谷”的储能系统对
染物的排放系数。 模型的影响。
因此，考虑新能源发电系统参与的日前出清 通过优化算法求解新能源参与下的日前电力
模型的目标函数可表示为 市场出清模型可以看出，新能源能够促进电厂总
I 收益的最大化，并降低碳排放及总体污染排放。
max O = S - F = max ∑ B i( g i) - C i( ) - F 2
g i
i = 1 参考文献：
（16）
［1］ 左 剑，何耿生，付 聪，等 . 计及需求侧参与的日前市场
本文通过基于 Q 学习的求解算法求解日前出 出清机制设计［J］ 广东电力，2022，35（3）：30-36.
.
清模型。 （下转第 638 页）