基于改进柔性策略评价的风火储多主体博弈电能–调频市场联合竞价模型

被引:8
作者
葛晓琳
凡婉秋
符杨
李仪
机构
[1] 上海电力大学电气工程学院
关键词
深度强化学习; 柔性策略评价; 样本降重; 不同机会成本; 风电偏差P2P市场;
D O I
暂无
中图分类号
TM73 [电力系统的调度、管理、通信]; F426.61 [];
学科分类号
120103 [信息系统与信息管理];
摘要
针对高风电渗透率的电力系统,提出了一种考虑风火储多主体随机博弈的改进柔性策略评价电能–调频市场联合竞价模型。首先,构建了考虑不同风速区调频机会成本的日前电能和调频辅助服务市场竞价模型,克服了不同风速时风电商参与电能和调频市场时难以权衡收益的问题。其次,针对风电由于规避偏差惩罚风险而产生的弃风问题,结合风电日前中标容量与日内实际出力偏差,新建立了风电偏差P2P交易市场,设计了一个考虑自适应价格约束的风–火双边竞价模型,在实时平衡市场开始前进行博弈竞价交易。最后,针对所建模型中各主体间复杂博弈关系和深度强化学习竞价方法的样本重复问题,提出一种基于样本降重的多主体柔性策略评价竞价方法,避免了竞价策略离散化和确定性策略梯度优化容易陷入局部最优的问题,且样本降重方法减少了各市场主体获得优化竞价策略的训练时间。仿真分析验证了所提模型与方法的适用性及有效性。
引用
收藏
页码:1920 / 1933
页数:14
相关论文
共 19 条
[1]
高比例可再生能源并网下的调峰调频机制研究 [D]. 
菅学辉 .
山东大学,
2018
[2]
Analysis of wind farm participation in the frequency regulation market considering wind power uncertainty.[J].Yang Xi-Yun;Liu Ya-Xin;Xing Guo-Tong.International Journal of Electrical Power and Energy Systems.2021,
[3]
Deep Reinforcement Learning for Strategic Bidding in Electricity Markets [J].
Ye, Yujian ;
Qiu, Dawei ;
Sun, Mingyang ;
Papadaskalopoulos, Dimitrios ;
Strbac, Goran .
IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, 2020, 11 (02) :1343-1355
[4]
A Novel Method to Valorize Frequency Support Procurement by Wind Power Plants [J].
Attya, Ayman Bary Taha ;
Luis Dominguez-Garcia, Jose .
IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY, 2020, 11 (01) :239-249
[5]
不完全信息下基于多代理深度确定策略梯度算法的发电商竞价策略 [J].
员江洋 ;
杨明 ;
刘宁宁 ;
张长行 ;
黄诗颖 ;
朱青 .
电网技术, 2022, 46 (12) :4832-4844
[6]
基于减载系数变化的风电机组一次调频控制 [J].
曾雪洋 ;
张纯 ;
王顺亮 ;
李小鹏 ;
刘天琪 .
电力自动化设备, 2022, 42 (08) :119-125+139
[7]
基于博弈强化学习的电网故障序列搜索及防御策略研究 [J].
邓祥力 ;
王伟 ;
刘世明 .
电网技术, 2021, 45 (12) :4856-4868
[8]
含虚拟惯量的双馈风电机组扭振阻尼特性分析与抑制方法研究 [J].
孙正龙 ;
李浩博 ;
刘铖 ;
杨德友 ;
蔡国伟 .
电网技术, 2021, 45 (12) :4671-4683
[9]
双馈风机参与调频的速度控制器模糊协同控制及参数校正策略 [J].
李柏慷 ;
张峰 ;
丁磊 .
电网技术, 2022, 46 (02) :596-605
[10]
基于强化学习的推荐研究综述 [J].
余力 ;
杜启翰 ;
岳博妍 ;
向君瑶 ;
徐冠宇 ;
冷友方 .
计算机科学, 2021, 48 (10) :1-18