考虑分布式能源差异性和需求灵活性的电能分级交易机制、模型与方法研究

项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51907056
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0704.电力系统与综合能源
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

With the increasing penetration of renewable distributed generation (DG) in distribution networks, its uncertain and variable output imposes significant challenges on the secure and economic operation of power systems. Exploiting market approach to correctly guide the decision-making behavior of the suppliers and users will become an effective way to overcome the aforementioned difficulty. However, the existing market mechanisms overlook the complementary and mutually beneficial relationship between flexible demand and uncertain DG and thus fail to encourage the local consumption of DG. Therefore, this project will propose a novel transactive market framework for the graded energy transaction considering the heterogeneity of DGs and flexibility of demand. Firstly, based on the probabilistic forecasting method and reliability assessment theory, uncertainty of DG will be modeled appropriately and classification method with respect to the reliability level will be proposed, and meanwhile the flexibility of user’s demand will be analyzed with the demand also being classified into different categories, and then a novel transaction mechanism will be established such that different classes of DGs can only trade with the corresponding categories of demand. Secondly, construct two market models based on social welfare maximization and dynamic game theoretical approaches, respectively, and then determine the conditions for the equivalence of the two models. Finally, using the primal-dual theory, an efficient distributed algorithm will be developed to solve the energy trading model under the circumstance of incomplete information exchange, and the convergence to the optimality will be proved based on the LaSalle’s invariance principle. This project will provide the theoretic basis and practical guidance for improving the renewable energy hosting capacity, enhancing the reliability of power systems and promoting the reform of the electricity market in distribution networks.
随着分布式可再生能源的渗透率不断提高,其出力不确定性和波动性给配电网安全与经济运行带来了巨大挑战。运用市场手段正确引导发电侧与用户侧的决策行为将成为解决上述困难的有效途径。然而,现有的市场机制未能考虑灵活性需求与不确定性分布式电源 (DG) 的互补互惠,导致无法实现需求就近消纳DG。因此,本课题拟提出考虑DG差异性和需求灵活性的电能分级交易市场架构。首先,基于概率预测方法和可靠性评估理论,建立DG的不确定性模型和提出可靠性等级划分方法,并对需求的灵活性进行分析归类,建立不同等级DG与对应类别需求相匹配的交易机制。其次,分别构建基于社会效用最大化和动态博弈的交易模型,并确立两者等效所需满足的条件。最后,采用原对偶理论,提出在非完全信息下求解上述模型的分布式算法,并通过拉萨尔不变原理验证算法的收敛性。本项目将为提高可再生能源消纳率、提升电力系统可靠性和推动配电网市场改革提供理论基础与实践指导。

结项摘要

风电、光伏等海量分布式资源并网给电力系统的安全可靠运行带来了巨大挑战。运用市场手段正确引导发电侧与用户侧的决策行为将成为解决上述困难的有效途径。本项目从端对端(P2P)电能分级交易市场机制、P2P电能交易与系统运行协同决策方法、P2P电能交易架构下配电网分布式协调控制方法等方面展开研究,提出了促进分布式新能源就近消纳的P2P电能交易高效建模与求解的理论与方法体系。本项目主要成果及工作如下:首先,提出了考虑供电可靠性和需求灵活性的P2P电能分级交易机制,充分调动灵活性负荷就近高效消纳分布式电源的不确定性;提出了分布式电源供电可靠性指标与计算方法,并依据该指标对电源等级进行区分;构建了计及分布式电源供电可靠性的电能分级交易模型,并建立了电能分级交易的分布式出清方法,有效保障各交易主体的隐私和决策自主性。其次,提出了基于数据驱动分布鲁棒的互联微电网P2P电能交易和系统运行协同优化决策方法,激励各主体参与P2P电能交易的同时实现社会总效用最优;构建了考虑系统各类运行约束与多重不确定性的互联微电网P2P电能交易模型,提出了P2P电能交易的去中心化定价方法,证明了价格随迭代收敛到纳什均衡点,验证了所提方法的激励相容性。最后,在此基础上,提出了P2P电能交易架构下配电网分布式协调控制方法,保障所提P2P电能交易的安全性与可行性;提出了基于对偶上升法的配电网电压分布式在线反馈控制方法,确保各节点电压在安全范围内,并提出了基于多任务协同的配电网三相不平衡治理方法,大幅降低了节点电压与重要线路电流的三相不平衡度。按计划书要求,本项目完成了预定的研究计划,所提出的P2P电能交易高效建模与求解方法将为提高分布式可再生能源的消纳能力、提升电力系统可靠性和推动配电网市场改革提供理论基础与实践指导。本项目共发表/录用论文11篇,均为SCI期刊论文;培养硕士研究生8人,其中已毕业2人;申请发明专利3项;项目负责人参与国内外会议进行学术汇报2次。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Game-theoretic multi-energy trading framework for strategic biogas-solar renewable energy provider with heterogeneous consumers
具有异构消费者的战略沼气-太阳能可再生能源提供商的博弈论多能源交易框架
  • DOI:
    10.1016/j.energy.2022.125018
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
    Elsevier
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhihao Hua;Jiayong Li;Bin Zhou;Siu Wing Or;Ka Wing Chan;Yunfan Meng
  • 通讯作者:
    Yunfan Meng
Data‐driven‐based dynamic pricing method for sharing rooftop photovoltaic energy in a single apartment building
基于数据驱动的单体公寓屋顶光伏共享动态定价方法
  • DOI:
    10.1049/iet-gtd.2020.0606
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    IET Generation, Transmission & Distribution
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xu Xu;Zhao Xu;Rui Zhang;Songjian Chai;Jiayong Li
  • 通讯作者:
    Jiayong Li
Hybrid Modeling Based Co-Optimization of Crew Dispatch and Distribution System Restoration Considering Multiple Uncertainties
考虑多重不确定性的基于混合建模的船员调度与分配系统恢复协同优化
  • DOI:
    10.1109/jsyst.2020.3048817
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    IEEE Systems Journal
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Jiayong Li;Mohammad E. Khodayar;Mohammad Ramin Feizi
  • 通讯作者:
    Mohammad Ramin Feizi
Data-Driven Game-Based Pricing for Sharing Rooftop Photovoltaic Generation and Energy Storage in the Residential Building Cluster Under Uncertainties
不确定性下住宅群屋顶光伏发电及储能共享的数据驱动博弈定价
  • DOI:
    10.1109/tii.2020.3016336
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Xu Xu;Yan Xu;Ming-Hao Wang;Jiayong Li;Zhao Xu;Songjian Chai;Yufei He
  • 通讯作者:
    Yufei He
Collaborative Control Framework of Multiple Electric Springs for Frequency Stabilization and Distribution Loss Reduction in Microgrids
微电网稳频降配电损的多电弹簧协同控制框架
  • DOI:
    10.1109/tsg.2022.3153082
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Smart Grid
  • 影响因子:
    9.6
  • 作者:
    Heng Liu;Minghao Wang;Jiayong Li;Xu Xu;Zhao Xu;Jingming Dou
  • 通讯作者:
    Jingming Dou
共 11 条
  • 1
  • 2
  • 3
前往

其他文献

冠状动脉粥样硬化性心脏病瘀毒理论及其临床实践
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    环球中医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白瑞娜;陈莉;王娅;王哲;李佳勇;李立志
  • 通讯作者:
    李立志
共 1 条
  • 1
前往

正在为您生成内容...

李佳勇的其他基金

时空随机耦合下规模化分布式资源动态聚合与梯级协同调控方法研究
  • 批准号:
    52377095
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目