一种考虑用户适应度的聚合商联合出清市场竞标方法

1.本发明涉及电力系统及其自动化领域，具体涉及一种考虑用户适应度的聚合商联合出清市场竞标方法。


背景技术：

2.近年来，风电、光伏等具有强不确定性的可再生能源爆发性增长，电网对灵活性资源的需求剧烈增加，传统依靠电源侧提供的备用容量的裕度难以适应高比例新能源的消纳需求及电网安全稳定运行的需求，亟需探索新型的灵活性资源。
3.用户侧电气化水平的提升、通信与控制技术的快速发展为负荷侧需求响应提供了基础技术支撑，可基于市场化手段利用价格信号引导用户有序用电。但现阶段用户地理位置分散、成熟度较低、缺乏市场参与能力，如何挖掘终端用户的灵活性响应潜力，将点多面广的用户纳入至电网市场化调控体系中是关键难点之一。
4.在这个背景下，需求响应聚合商作为批发市场、备用市场及零售市场的中间桥梁，可有效聚合分布式用户的需求侧响应资源参与批发市场与备用市场以满足自身盈利需求，利用高效的激励模式挖掘终端用户参与需求侧响应的调控潜力，从而解决系统运营商难以直接调度大规模柔性负荷的难题，进一步实现电网、需求响应聚合商与终端用户的多方共赢。在这个框架下，研究的重点为：1)需求响应聚合商如何制定合理的竞标策略科学参与批发市场与备用市场；2)需求响应聚合商如何基于用户响应适应度以合理的激励方式协同所辖区域内的柔性负荷以响应电网的调控需求。
5.电力消费增长迅速、用电负荷峰谷差日益拉大，随着终端负荷的可感可控性不断增强，高效的“源荷”双向互动市场机制有利于实现柔性负荷的优化调度。在电力市场成熟背景下，市场主体数量增多、用户市场参与度提升、市场交易需求大幅增加，考虑到单个用户负荷少、可调节容量小、对系统影响较小，如何聚合点多量小的终端用户参与至电网的市场化调控环节中，如何为中小分布式负荷提供参与主能量市场及备用市场的市场参与途径是关键难题之一。
6.现有研究1)鲜少考虑在面向主能量市场和备用市场多级市场参与背景下用户侧需求侧响应机制对多级市场均衡态势的影响；2)鲜少构建批发市场、零售市场及批发市场等多级市场的衔接框架；3)需求响应聚合商缺乏合理的交互框架利用高效的激励机制整合用户的集群响应容量，从而参与批发市场和备用市场以满足自身的盈利需求。


技术实现要素：

7.本发明目的在于提供一种考虑用户适应度的聚合商联合出清市场竞标方法，建立三层模型充分考虑到需求响应聚合商、终端用户与系统运营商的运营目标及互动行为，需求响应聚合商基于合理的备用补贴机制及零售价格机制聚合用户侧需求响应资源参与批发市场与容量市场。
8.为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种考虑用户适应度的聚合商联
合出清市场竞标方法，在需求响应聚合商、终端用户与系统运营商之间建立三层互动框架，包括下列内容，
9.步骤s1：在系统运营商与需求响应聚合商之间，结合批发市场和备用市场联合出清模型，其中，联合出清模型的搭建包括在满足系统安全运行约束下基于常规机组、新能源机组及需求响应聚合商竞标下的社会福利最大化求解；
10.步骤s2：需求响应聚合商面向批发市场和备用的联合竞标模型，其中，联合竞标模型的搭建包括通过评估终端用户的响应适应度，代理终端用户参与批发市场与备用市场竞标以实现利润最大化求解；
11.步骤s3：在需求响应聚合商与终端用户之间，考虑零售市场下用户的适应度建立用户需求侧响应模型，其中，用户需求侧响应模型的搭建包括单个用户需求侧响应模型的优化目标为该用户在单位时间内的效用成本最小，其中包括最小化从需求响应聚合商处的购电成本、参与聚合商调控的适应度成本、为聚合商提供备用容量的适应度成本，及最大化参与备用市场的经济收益。
12.通过上述技术方案，所提出的三层模型框架在上层建立批发市场与备用市场的联合市场出清模型，中层建立需求响应聚合商面向联合市场的市场竞标策略模型，下层建立考虑用户适应度的需求侧响应模型，基于有限的参数传递实现了系统运营商、需求响应聚合商及终端用户的有效博弈互动，充分保障了用户的隐私，满足多方市场主体的盈利需求。
13.优选的，批发市场与备用市场的联合出清模型可表述为在满足系统安全运行约束下基于常规机组、新能源机组及需求响应聚合商竞标下的社会福利最大化问题，
14.式中，分别为常规机组、需求响应聚合商、系统刚性负荷在主能量市场的竞标价格；为常规机组、新能源机组、需求响应聚合商代理用户在备用市场的竞标价格；ng,nr,t分别为常规机组、可再生能源机组及优化时间的集合； g,r,t为常规机组、可再生能源机组、时间点对应的指标；为常规机组出力；与分别为系统刚性负荷与需求响应聚合商聚合的可调控负荷；kg,kr,k
ret
常规机组g、可再生能源机组r及需求响应聚合商为系统提供的备用容量，
[0015][0016][0017][0018][0019][0020]
式中，为新能源机组出力；φg,φr分别为常规机组、新能源机组为系统提供的备用率，其中用率，其中为常规机组g、可再生能源机组r的装机容量；gr为需求响应聚合商的最大容量，λ
smp,t
,λ
cap
分别为式(2)-式(3)的拉格朗日乘子，即系统边际价格与备
用容量出清价格；式(4)-式(6)所对应的拉格朗日乘子分别为
[0021]
通过上述技术方案，将下层模型与上层模型基于karush-kuhn-tucker(kkt)条件作为约束代入中层需求响应聚合商面向联合市场的市场竞标策略模型，利用近似线性化以及互补松弛等方法将多层非线性模型转化为单层模型，保障了优化求解的精度与效率。
[0022]
优选的，需求响应聚合商在考虑用户适应度的前提下聚合用户需求侧响应资源参与批发市场与备用市场，其中，单个用户需求侧响应模型的优化目标为该用户在单位时间内的效用成本最小，其中包括最小化从需求响应聚合商处的购电成本、参与聚合商调控的适应度成本、为聚合商提供备用容量的适应度成本，及最大化参与备用市场的经济收益。
[0023]
优选的，需求响应聚合商的收益包括，从批发市场购买电量通过零售价格λ
ret,t
向终端用户出售电量获取中间的价差，以及制定容量补贴价格λ
c,t
聚合终端用户容量参与容量市场。
[0024]
优选的，通过将联合出清模型、联合竞标模型和用户需求侧响应模型是基于双方的三层模型，通过kkt条件转化为单层线性公式。
[0025]
综上所述，本发明的有益效果为：
[0026]
1、用户需求侧响应资源可基于需求响应聚合商参与批发市场与容量市场等多级市场，所提出的市场框架下有利于实现批发市场、零售市场及容量市场的耦合衔接，并进一步探索分析需求侧响应资源对多级市场均衡价格的影响。
附图说明
[0027]
图1为本发明的一种考虑用户适应度的聚合商联合出清市场竞标方法的示意图。
具体实施方式
[0028]
下面结合本发明的附图1，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0029]
实施例1：
[0030]
上层模型—批发市场与备用市场联合出清模型：
[0031]
批发市场与备用市场的日前出清优化模型可表述为在满足系统安全运行约束下基于常规机组、新能源机组及需求响应聚合商竞标下的社会福利最大化问题：
[0032][0033]
式中，分别为常规机组、需求响应聚合商、系统刚性负荷在主能量市场的竞标价格；为常规机组、新能源机组、需求响应聚合商代理用户在备用市场的竞标价格。
[0034]
ng,nr,t分别为常规机组、可再生能源机组及优化时间的集合；g,r,t为常规机组、可再生能源机组、时间点对应的指标；为常规机组出力；与分别为系统刚性负荷(含需求响应聚合商代理的刚性负荷)与需求响应聚合商聚合的可调控负荷；kg,kr,k
ret
常规机组g、可再生能源机组r及需求响应聚合商为系统提供的备用容量。
[0035]
批发市场与备用市场出清模型的物理约束为：
[0036][0037][0038][0039][0040][0041]
式中，为新能源机组出力；φg,φr分别为常规机组、新能源机组为系统提供的备用率，其中用率，其中为常规机组g、可再生能源机组r的装机容量；gr为需求响应聚合商的最大容量。λ
smp,t
,λ
cap
分别为式(2)-式(3)的拉格朗日乘子，即系统边际价格与备用容量出清价格；式(4)-式(6)所对应的拉格朗日乘子分别为
[0042]
下层模型—考虑用户适应度的用户需求侧响应模型：
[0043]
需求响应聚合商在考虑用户适应度的前提下聚合用户需求侧响应资源参与批发市场与备用市场。其中，单个用户需求侧响应模型的优化目标为该用户在单位时间内的效用成本最小，其中包括最小化从需求响应聚合商处的购电成本、参与聚合商调控的适应度成本、为聚合商提供备用容量的适应度成本，及最大化参与备用市场的经济收益，其目标函数可表述为：
[0044][0045][0046][0047][0048][0049]
式中，为用户j的可调节负荷，为用户j的基线负荷；σ
min
,σ
max
为用户 j参与需求响应聚合商上调/下调功率时的单位适应度成本；为用户j参与需求响应聚合商上调/下调功率时的最大功率限制；kj为用户j为需求响应聚合商提供的备用容量；π
c,t
,λ
c,t
为用户j为需求响应聚合商提供的备用容量的单位适应度成本及获得的单位补贴；为该用户此段时间内参与下调与上调的最大量。式(10)-式(13)所对应的拉
格朗日乘子分别为格朗日乘子分别为
[0050]
中层模型—需求响应聚合商面向联合市场的市场竞标模型
[0051]
需求响应聚合商通过评估终端用户的响应适应度与，代理终端用户参与批发市场与备用市场竞标以实现利润最大化。需求响应聚合商的收益主要来源为：1)从批发市场购买电量通过合理的零售价格λ
ret,t
向终端用户出售电量；2)制定合理的容量补贴价格λ
c,t
聚合终端用户容量参与容量市场，其目标函数可表述为：
[0052][0053][0054][0055][0056][0057][0058]
式中，λ
fix,t
为需求响应聚合商代理用户购电的基础费率(含输配电网服务成本)；为需求响应聚合商提供给用户容量响应的单位补贴价格及最少补贴价格；λ
ret,t
为需求响应聚合商为终端用户制定的零售价格；分别为需求响应聚合商聚合的可调节需求侧功率及容量；kj为扩大的比例因子；β
ret
零售价格预期收益率；nj为需求响应聚合商聚合的用户。式(14)-式(16)保证了需求响应聚合商提供给用户的零售价格及备用容量补贴价格在合理范围内。
[0059]
双层模型转单层
[0060]
(1)kkt转换形式下的批发市场与备用市场出清模型
[0061]
考虑上层批发市场与备用市场出清优化问题为一个线性问题，可以基于 karush kuhn tucker(kkt)条件转化为以下约束：
[0062][0063][0064][0065][0066]
[0067][0068][0069][0070]
单层等价模型
[0071]
本发明进一步将所提出的三层模型转化为等价单层问题。考虑到下层用户需求侧响应模型与上层批发市场及备用市场出清模型均为线性模型，下层优化模型式(1)-(6)和上层优化模型式(7)-(11)被替换为它们的kkt条件，作为中层需求响应聚合商市场竞标模型(11)的附加约束，则该优化问题可以转化式(35)为：
[0072][0073]
s.t.式(12)-(16)；式(17)-(25)；式(26)-(34)
[0074]
线性化处理过程
[0075]
式(23)-(25),式(30)-(34)中约束以0≤x
⊥
y≥0的模式出现，其中互补松弛条件作为非线性等式，本发明通过fortuny-amat线性化方法将其转化为线性化约束表达式如下：
[0076][0077]
式中，mh为大的正数；u为0-1变量。
[0078]
此外，目标函数(35)中，(λ
cap
φjk
ret
),(λ
c,t
kjkj)为双线性连续变量，采用二进制展开法将其离散线性化处理。假定目标函数中双线性连续变量为x,y，即目标函数中含有x
·
y项。
[0079]
s.t.
[0080]
0≤x≤x
max
，0≤y
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(37)
[0081]
式中，x
max
为变量x的最大值。
[0082]
进一步将x
max
离散处理为i∈n，为x
max
在i个刻度的离散值，新增离散变量z替代目标函数中的x
·
y项，新增0-1变量ρi,αi,μ，设：
[0083][0084]
并增设以下约束：
[0085][0086][0087]
0≤y≤zμ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(41)
[0088][0089][0090]
式中，取αi作为0-1指标变量，αi＝1时x值取同理μ与zi在y≥0与zi≥ 0时分别皆取1；z为一个极大的正数。式(42)保证了当μ,αi＝1时，有ρi＝1；式 (43)保证了zi的取值范围在x,y极值约束范围内。本发明通过增加0-1变量以及其余替代，将目标函数中的非线性变量转换为离散线性变量，由此目标函数可直接求解。
[0091]
通过构建三层模型，其中下层为考虑用户适应度的用户需求侧响应模型，上层为批发市场和备用市场的市场联合出清模型，中层为需求响应聚合商面向联合市场的竞标模型，所提出的架构可实现批发市场、容量市场与零售市场多级市场的耦合衔接。
[0092]
在零售市场中，需求响应聚合商与终端用户间的在零售市场的互动可等效为一种stackelberg博弈，即需求响应聚合商(leader)决定零售价格和激励价格，而终端用户(follower)基于需求响应聚合商的价格信号进一步决定向需求响应聚合商购买的电力负荷及向需求响应聚合商提供的备用容量，以最小化自身的能源成本。
[0093]
在批发市场中，系统运营商在考虑所有市场参与者面向批发市场与备用市场的市场竞价，基于社会总福利最大化的原则实现主能量市场和备用市场的市场出清。因此，需求响应聚合商的利润受到下层系统运营商在批发市场和备用市场出清结果的约束。
[0094]
本发明通过将下层用户响应模型及上层市场出清模型基于karush-kuhn-tucker (kkt)条件作为约束代入中层需求响应聚合商面向联合市场的竞标模型，利用近似线性化以及互补松弛等方法将非线性模型转化为单层线性模型求解，其框架如图1 所示，
[0095]
本发明采用ieee30节点系统作为仿真模型，系统在有需求侧响应项目与没有需求侧响应项目时，各主体效益对比如表1所示：
[0096]
表1需求侧响应模式与无需求侧响应模式下各市场主体效益对比
[0097][0098]
[0099]
案例研究表明，所提出的考虑用户适应度的需求响应聚合商联合出清市场竞标方法可有效聚合用户需求侧响应资源、降低系统运营商运行成本、为相关市场主体提供合理的效益。