【Applied Energy】面向实时电力市场风险规避报价决策的综合能源生产单元多能流能量管理方法

学术   2024-10-26 18:30   美国  

原文信息

A novel risk-averse multi-energy management for effective offering strategy of integrated energy production units in a real-time electricity market

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030626192401763X

Highlights

(1)支撑综合能源生产单元在实时电力市场中进行有效报价的多能流能量管理

(2)准确反映综合能源生产单元中复杂的多能流生产过程的精细化模型

(3)引入熵风险值以提高对市场风险的抵御能力

(4)新型的计算方法时间加速比可达到50倍 

Research gap

建立了综合能源生产单元中复杂多能流生产过程的精细化模型,通过引入折扣平均熵风险值提高综合能源生产单元的对市场风险抵御能力;提出报价策略制定方法,最大化综合能源生产单元在期望点中标的概率;提出基于不确定量解耦的新型求解算法,计算时间比常见方法显著降低。

摘要

碳达峰和碳中和目标下,我国能源电力行业低碳化改造任务艰巨,特别是现存大量高碳排放的燃煤发电机组。燃煤机组直接退役处理难以确保电力平稳供应过渡,单一兴建碳捕集及封存设备耗资巨大。如何有序推进存量煤电机组低碳化改造的关键问题亟需解决。在此背景下,将燃煤发电机组改造成综合能源生产单元作为一种可行的低碳改造技术被提出。综合能源生产单元在碳捕集设备基础上进一步结合电转气技术,有效利用捕获的二氧化碳来生产甲烷以获取收益。同时,综合能源生产单元通过增设光伏发电设备以生产更清洁的电力。此外,基于电转气设备,综合能源生产单元具有比单一燃煤机组更好的灵活性,这有助于其在实时电力市场中更灵活地调整出力以获得利润,从而回收低碳化改造的支出。然而,由于综合能源生产单元复杂的设备运行约束与时间耦合约束,有效管理综合能源生产单元的多能流生产过程并做出实时电力市场报价决策极具挑战性。为应对该挑战,本文提出了一种面向实时电力市场风险规避报价决策的综合能源生产单元多能流能量管理方法。首先,建立综合能源生产单元风险规避自调度模型,确定综合能源生产单元具有最佳预期利润的期望运行点。该模型精细化建模了综合能源生产单元中复杂多能流生产过程,并通过引入折扣平均熵风险值提高了综合能源生产单元对市场风险的抵御能力。其次,提出基于不确定量解耦的新型求解算法,提高自调度模型计算效率。然后,提出报价策略制定方法,最大化综合能源生产单元在期望点中标的概率。最后,提出出清后综合能源生产单元调度方法,确保综合能源生产单元按照中标功率运行。案例研究表明,所提出的多能流能量管理方法使综合能源生产单元能够以最大概率在其期望运行点参与市场,并通过调整折扣因子和比例系数来平衡利润和市场风险。此外,所提出的基于不确定量解耦的新型求解算法可以显著加快计算过程,从而增强多能流能量管理方法在具有严格决策时间限制时的实用性。本文通过提出综合能源生产单元多能流能量管理方法,助力综合能源生产单元进行最优报价决策,从而提升综合能源生产单元参与实时电力市场收益,进而加快其回收低碳化改造成本,为现存燃煤发电机组低碳化改造提供助力。


更多关于“Integrated energy production”的文章请见:

https://www.sciencedirect.com/search?qs=Integrated%20energy%20production&pub=Applied%20Energy&cid=271429

Abstract

Transforming a coal-fired power generation unit into a so-called integrated energy production unit (IEPU) is considered a promising low-carbon technology. An IEPU produces not only “greener” electricity but also hydrogen and natural gas by capturing carbon emissions from its coal-fired unit. Moreover, an IEPU has an enhanced capacity to adjust its electricity output, i.e., it has better flexibility, and can play a significant role in real-time electricity market (RTM) by trading its flexibility to recover its initial outlay. However, because of the complicated production process and temporal coupling constraint, it is challenging to effectively manage the multi-energy production of IEPU to reach its RTM offering strategy. To solve this problem, this work proposes a novel risk-averse multi-energy management method for effective offering strategy of the IEPU in the RTM. This multi-energy management process comprises three phases. In the first phase, a novel distributionally robust optimal self-scheduling IEPU model is established to determine its desired operating point, which has the best expected profit. This model accurately captures the complicated multi-vector energy production process and leverages the discounted mean entropic value-at-risk to improve the IEPU’s ability to withstand risks with an acceptable economic compromise. A novel uncertainty decoupling algorithm is also proposed to improve computational efficiency. In the second phase, an offering strategy making method is proposed to maximize the probability of IEPU winning bids at the desired point. In the third phase, a post-clearing IEPU scheduling method is proposed to ensure that the IEPU operates following the winning bid power. Case studies demonstrate that the proposed method enables the IEPU operator to participate in the RTM at its desired operating point at the maximum probability, with properly balanced profit and risk. Additionally, the proposed solution algorithm is verified to significantly accelerate the computation process, thus enhancing the practicality of this multi-energy management method for the RTM participant, who often faces a strict time constraint in decision-making.


Keywords

Integrated energy production unit

Mean entropic value-at-risk

Multi-energy management

Offering strategy

Distributionally robust optimization

Real-time electricity market

Graphics

图1  综合能源生产单元结构示意图


图2  实时电力市场中综合能源生产单元滚动前瞻窗口示意图


图3  实时电力市场中综合能源生产单元多能管理框架


图4  综合能源生产单元自调度模型不确定性解耦算法

图5 【报价策略制定方法-1】:单段报价曲线示意图

图6 【报价策略制定方法-2】:多段报价曲线示意图

图7 【案例仿真】:样本外测试集下风险规避分布鲁棒优化方法对比传统不确定性优化方法的经济性与风险规避能力提升效果

图8 【案例仿真】:不同样本数下所提不确定性解耦算法对比直接求解法的计算性能优势

作者简介

通信作者简介:

李正烁:山东大学电力系统研究所所长,教授,博士生导师、齐鲁青年学者,小米青年学者,电网智能化调度与控制教育部重点实验室副主任,IEEE Transactions on Power Systems编辑,CSEE JPES青年编辑,中国电机工程学会、中国电工技术学会和IEEE高级会员。2011年和2016年分别于清华大学获学士和博士学位,获清华优秀博士论文,入选施普林格优秀博士论文丛书;美国阿贡国家实验室和加州大学伯克利分校访问学者,2019年入职山东大学电气工程学院。主要研究方向为电力和综合能源系统优化调度、电力市场等。主持和参与国家和省部级重要科研项目课题10余项,发表SCI和EI论文120余篇,专著2部,引用4000余次,连续入选全球前2%顶尖科学家全球年度科学影响力排行榜,入选中国电机工程学会青年人才托举工程,获IEEE PES PCCC优秀青年工程师奖和《IEEE Transactions on Power Systems》杰出论文奖等多个奖项;授权国际国内发明专利30余项。培养学生曾获得IEEE电力与能源学会杰出学生奖、山东大学校长奖学金等荣誉。


第一作者简介:

李懿鑫:硕士研究生,山东大学电气工程学院,研究方向为综合能源和电力市场。

关于Applied Energy

本期小编:冯玉鹏;       审核人:李正烁

《Applied Energy》是世界能源领域著名学术期刊,在全球出版巨头爱思唯尔 (Elsevier) 旗下,1975年创刊,影响因子10.1,CiteScore 21.2,本刊旨在为清洁能源转换技术、能源过程和系统优化、能源效率、智慧能源、环境污染物及温室气体减排、能源与其他学科交叉融合、以及能源可持续发展等领域提供交流分享和合作的平台。开源(Open Access)姊妹新刊《Advances in Applied Energy》影响因子13.0,CiteScore 23.9。全部论文可以免费下载。在《Applied Energy》的成功经验基础上,致力于发表应用能源领域顶尖科研成果,并为广大科研人员提供一个快速权威的学术交流和发表平台,欢迎关注!

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