绿色电力供应链随机优化决策及协调机制研究

发展可再生能源的绿色电力已经成为一股不可逆转的潮流。在排污权和绿色证书交易机制下研究面向可再生能源的绿色电力供应链优化协调是保证绿色电力的安全经济供应，实现电力工业与环境协调发展需解决的核心问题。但目前尚未见从理论上探讨该问题的文献报道。本项目基于不确定因素的统计建模，从能源供应、发电、输电、售电至用电整个供应链出发，构建绿色电力供应链随机优化决策模型，以充分体现可再生能源发电的随机性、考虑排污权和绿色证书交易的影响以及满足输电网固有的物理特性。针对供应链中不同的随机优化子问题的数学性质，开展基于连续时域随机优化、随机梯度下降、蒙特卡洛仿真和重要性抽样的高效求解算法研究，并结合协同进化算法，实现供应链的整体优化和全局寻优。在此基础上，定量研究可再生能源发电与绿色证书交易以及化石燃料发电与排污权交易的协调机制。项目力图为绿色电力供应链的优化运营和有效监管提供理论支撑，丰富和完善供应链理论。

项目突破传统仅考虑发电和输电环节的经济调度模式，立足于一次能源利用、发电、输电、售电至用电整个供应链的角度，系统开展绿色电力供应链上各环节的优化决策与协调研究，重点关注一次能源利用和负荷参与的上下游环节，考虑天气变化对可再生能源发电的影响、环境交易机制对发电机组的制约与促进。遵循建模→计算→分析→应用的技术路线，通过定量研究链上机组、电网、负荷之间的优化决策与协调问题，为绿色电力供应的优化运营和监管提供理论支撑，丰富和完善供应链理论。. 具体开展的创新研究包括：【创新点1】针对传统电力供应经济调度模式存在的问题，创新提出了协调一次能源利用、发电、输电、售电至用电的绿色电力供应链均衡决策模型；并考虑带均衡约束的均衡问题求解的复杂性，基于非线性互补函数和光滑化技术，提出了适用于解决大规模电力供应链均衡问题的迭代式启发算法，定量分析出燃料供应、可再生能源发电、输电网阻塞、排污权交易、绿色证书交易对电力供应的影响，给出了发电排放证书价格与化石燃料排放率之间的定量关系，实现鼓励可再生能源发电和抑制化石燃料发电的协调运行；【创新点2】针对传统忽略天气条件影响解决绿色电力供应问题的不足之处，提出考虑可再生能源正常天气小幅波动和极端天气剧烈变化的电力供应链随机优化决策模型，在一定置信水平下满足风场最大出力、水库运行出力，并通过抽样平均近似对机会约束进行处理，采用基于极端学习机的改进遗传算法获得全局最优解，实现化石燃料发电机组的优化调度；【创新点3】针对忽略负荷参与的传统运营模式的不足之处，利用可再生能源发电、储能设备和可控负荷之间的互补性，提出电力供应链上、下游环节的随机优化协调模型，考虑优化对象决策的独立性，提出了基于原对偶次梯度的分布式优化算法，仅通过相邻优化对象间的局部信息通信，而不需要全部信息共享，实现供应链联合运行效益的最优。. 在国内外重要期刊上发表SCI论文12篇(第一作者论文10篇，包括发表在电力系统专业排名第一的国际期刊《IEEE Trans. on Power Systems》论文3篇)、EI论文3篇、英文专著(含章节)2部；获国家、省部级科研奖励3项，实用新型专利9项、软件著作权10项。研究成果成功应用于多家大型电力企业，通过对湖南、甘肃、华北电网风电、水电和火电机组实施优化调度，有效减少弃水和弃风，实现了能源利用效率和经济效益的综合提升。

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