風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)投標(biāo)決策研究

孫心玥，劉 健，歐 盟

(南京理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210094)

近年來(lái)，新能源的發(fā)展已是大勢(shì)所趨，可再生能源如水能、風(fēng)能、太陽(yáng)能等正在成為許多國(guó)家發(fā)電的重要組成部分[1]．基于風(fēng)電的良好環(huán)境效益以及逐步降低的成本，文獻(xiàn)[2]分析了中國(guó)風(fēng)能資源現(xiàn)狀的分析，指出風(fēng)電必將成為中國(guó)新能源發(fā)電的領(lǐng)跑者．隨著中國(guó)可再生能源的快速發(fā)展，針對(duì)新能源發(fā)電的補(bǔ)貼政策也在不斷完善[3]，將進(jìn)一步促進(jìn)中國(guó)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展．考慮到電力市場(chǎng)特殊的運(yùn)作機(jī)制，即主要采用提前投標(biāo)機(jī)制：將電力視作期貨[4]，在企業(yè)之間進(jìn)行交易，各電力企業(yè)與市場(chǎng)之間按照投標(biāo)、競(jìng)標(biāo)、實(shí)時(shí)操作的順序來(lái)進(jìn)行電力交易[5]．電力作為商品，與普通商品的不同之處在于：電力作為社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的保障，其供給和需求必須保證實(shí)時(shí)匹配[6]，這也為電力企業(yè)的經(jīng)營(yíng)帶來(lái)了難度．由于風(fēng)力發(fā)電極大依賴自然環(huán)境，其發(fā)電量存在極大的不穩(wěn)定性，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電未來(lái)供給的電量十分困難．因此當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商參與日前電力市場(chǎng)投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，如何處理其日前投標(biāo)量與當(dāng)日實(shí)際發(fā)電量的偏差顯得尤為重要．而在電力市場(chǎng)，管理者為維持市場(chǎng)穩(wěn)定，將采取懲罰機(jī)制：當(dāng)實(shí)際發(fā)電量與投標(biāo)量出現(xiàn)偏差時(shí)，市場(chǎng)管理者將對(duì)其進(jìn)行懲罰[7]．由于風(fēng)力發(fā)電的隨機(jī)性，運(yùn)營(yíng)商在參與市場(chǎng)投標(biāo)時(shí)可能會(huì)面臨懲罰風(fēng)險(xiǎn)，影響其收益，如：作為供應(yīng)方，若其實(shí)際發(fā)電量未達(dá)到投標(biāo)量，出現(xiàn)電力短缺，則需要從市場(chǎng)上以高于當(dāng)前電價(jià)的價(jià)格額外購(gòu)買(mǎi)電力彌補(bǔ)，這部分購(gòu)買(mǎi)支出即為懲罰金；若供應(yīng)方向市場(chǎng)提供了超過(guò)投標(biāo)量的電能，出現(xiàn)電力盈余，也需要支付一定的費(fèi)用消耗多余的電能[8]．在電力市場(chǎng)中，對(duì)每個(gè)參與競(jìng)標(biāo)的電力供應(yīng)商而言，理想策略是最大化自身利潤(rùn)[9]，因此基于風(fēng)力發(fā)電的不可預(yù)測(cè)性，設(shè)置科學(xué)合理的投標(biāo)決策以及投標(biāo)量十分重要．

針對(duì)風(fēng)力發(fā)電的不可預(yù)測(cè)性和不確定性，為滿足電力市場(chǎng)供需實(shí)時(shí)匹配的要求，有效的策略是與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)相結(jié)合[10]．電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的作用其一是平滑電力供給波動(dòng)[11]，在電量不足以滿足市場(chǎng)需求時(shí)，通過(guò)存儲(chǔ)系統(tǒng)放電來(lái)滿足剩余需求，而在電量超過(guò)市場(chǎng)需求時(shí)，將多余電量存入系統(tǒng)備用．電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的作用其二是延后電力的售出，電力運(yùn)營(yíng)商會(huì)對(duì)未來(lái)電價(jià)進(jìn)行預(yù)估，準(zhǔn)確的短期電價(jià)預(yù)測(cè)對(duì)于供應(yīng)商競(jìng)價(jià)策略的制定至關(guān)重要[12]．當(dāng)預(yù)測(cè)未來(lái)電價(jià)更高的情況下，當(dāng)前階段不出售電力亦或從市場(chǎng)買(mǎi)入額外電量存入系統(tǒng)中，在未來(lái)高價(jià)時(shí)再賣(mài)出，從而獲得更高的利潤(rùn)[13]．總之，電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的使用，有助于提高電能的利用率，減少懲罰金的支出，增加收益．文中通過(guò)報(bào)童模型對(duì)風(fēng)電發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化投標(biāo)機(jī)制問(wèn)題進(jìn)行研究．

現(xiàn)有的電力存儲(chǔ)系統(tǒng)主要有抽水蓄能系統(tǒng)以及電池存儲(chǔ)系統(tǒng)，現(xiàn)有的研究主要集中在利用不同方法對(duì)當(dāng)前組合發(fā)電進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化從而實(shí)現(xiàn)收益最大．對(duì)于抽水蓄能系統(tǒng)，為將日常運(yùn)營(yíng)成本降至最低，文獻(xiàn)[14]研究如何結(jié)合使用風(fēng)力發(fā)電機(jī)和抽水蓄能來(lái)滿足市場(chǎng)電力需求，抽水蓄能系統(tǒng)的原則在于當(dāng)市場(chǎng)電力需求低、電價(jià)低時(shí)從市場(chǎng)買(mǎi)電進(jìn)行抽水，在電力需求高、電價(jià)高時(shí)放水發(fā)電售出獲得利潤(rùn)[15]．對(duì)于電池存儲(chǔ)系統(tǒng)，文獻(xiàn)[16]采用順序隨機(jī)決策過(guò)程，制定了聯(lián)合電池存儲(chǔ)的風(fēng)電場(chǎng)控制方案．針對(duì)電池儲(chǔ)能的動(dòng)態(tài)能量特性，文獻(xiàn)[17]以鋰電池儲(chǔ)能為例，提出了一種基于能量分配的鋰電池儲(chǔ)能電力市場(chǎng)投標(biāo)策略．為實(shí)現(xiàn)微電網(wǎng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙重目標(biāo)的優(yōu)化運(yùn)行,文獻(xiàn)[18]提出一種經(jīng)濟(jì)與環(huán)保協(xié)調(diào)控制下的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型．

關(guān)于電力投標(biāo)，多數(shù)研究集中在發(fā)電廠商的競(jìng)價(jià)策略上，包括不完全信息下利用貝葉斯博弈模型研究發(fā)電商的競(jìng)價(jià)策略[19]；利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)其他電力供應(yīng)商的投標(biāo)行為，并在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)后，給出電力供應(yīng)商在利潤(rùn)最大化下的競(jìng)標(biāo)電價(jià)[20]；采用兩階段優(yōu)化法，考慮風(fēng)電出力和電力現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格的不確定性，解決風(fēng)儲(chǔ)電站參與電力現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)價(jià)與運(yùn)行計(jì)劃問(wèn)題[21]等．不同于競(jìng)價(jià)策略的研究，文中針對(duì)電力投標(biāo)主要通過(guò)報(bào)童模型研究投標(biāo)決策及其投標(biāo)量的問(wèn)題．

傳統(tǒng)的報(bào)童問(wèn)題主要是面對(duì)市場(chǎng)中需求的不確定性，如何對(duì)產(chǎn)品的訂購(gòu)和庫(kù)存做最優(yōu)決策，如：利用貝葉斯預(yù)測(cè)更新的報(bào)童模型給出企業(yè)最優(yōu)庫(kù)存策略[22]；在供應(yīng)商回收零售商賣(mài)剩的產(chǎn)品并在此后再次出售的背景下，利用報(bào)童模型研究最優(yōu)訂購(gòu)量[23]等．文中基于風(fēng)力發(fā)電供方的不確定性和不可預(yù)測(cè)性，而需求方確定的情形，利用報(bào)童模型對(duì)風(fēng)力發(fā)電商的最優(yōu)提前投標(biāo)決策以及投標(biāo)量進(jìn)行研究．與傳統(tǒng)經(jīng)典報(bào)童模型的不同之處在于，文中主要考慮供方的不確定性[24]．

針對(duì)具有特殊性的電力商品，在考慮需求方確定而供給方不確定性的情形下，文中首先通過(guò)報(bào)童模型，以風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化進(jìn)行投標(biāo)決策為背景，基于賣(mài)出和買(mǎi)入電力的不同投標(biāo)，將運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)決策具體分為3種情況，分別建立利潤(rùn)模型并進(jìn)行優(yōu)化求解，從而得到最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量；接著分別對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行性質(zhì)分析，得到不同情形下最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量與市場(chǎng)的懲罰機(jī)制，電力的傳輸效率，儲(chǔ)能系統(tǒng)的充放電效率以及政府的補(bǔ)貼額之間的關(guān)系；最后，基于分析結(jié)果對(duì)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商提出管理啟示．

1 情形分類及符號(hào)說(shuō)明

對(duì)電力市場(chǎng)而言，為了簡(jiǎn)化求解過(guò)程，假設(shè)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商僅考慮兩個(gè)時(shí)間段的優(yōu)化，并假設(shè)其投標(biāo)時(shí)對(duì)某個(gè)時(shí)刻電的售價(jià)預(yù)測(cè)為p，同時(shí)預(yù)測(cè)該時(shí)刻結(jié)束后電的價(jià)值為γ，線路傳輸效率為η．假設(shè)電力存儲(chǔ)系統(tǒng)，其充電效率為α，放電效率為β，在發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化的背景下，為實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，基于未來(lái)電價(jià)的情形，對(duì)投標(biāo)決策進(jìn)行分類：

(1) 當(dāng)γαβ≤p，即運(yùn)營(yíng)商將當(dāng)期產(chǎn)生的電力進(jìn)行出售所獲得的利潤(rùn)大于存入系統(tǒng)留于后期售賣(mài)所獲得的利潤(rùn)時(shí)，其投標(biāo)決策為向市場(chǎng)出售電力，即賣(mài)電．同時(shí)，考慮到電力市場(chǎng)中的懲罰金，當(dāng)實(shí)際發(fā)電量不足以滿足投標(biāo)量從而造成偏差時(shí)，假設(shè)其電力短缺的懲罰系數(shù)為k(k>1),即需要按高于市場(chǎng)電價(jià)的價(jià)格對(duì)缺少的電量進(jìn)行額外購(gòu)買(mǎi)以達(dá)到真實(shí)投標(biāo)電量；當(dāng)投標(biāo)量小于實(shí)際發(fā)電量且多余電量已無(wú)法被電力存儲(chǔ)系統(tǒng)容納，造成電力浪費(fèi)時(shí)，其電力盈余的懲罰系數(shù)為l(不失一般性，0

在當(dāng)天投標(biāo)時(shí)，根據(jù)比較預(yù)測(cè)時(shí)刻的電價(jià)與后某個(gè)時(shí)刻的電價(jià)之間的大小關(guān)系，存在3種不同情形．在風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合優(yōu)化背景下，將XJ1作為運(yùn)營(yíng)商提前優(yōu)化時(shí)刻的聯(lián)合投標(biāo)額，i=1,2,3，即根據(jù)3種不同情形所對(duì)應(yīng)的聯(lián)合投標(biāo)額，其中：XJ1>0表示賣(mài)電，XJ1<0則表示買(mǎi)電．相應(yīng)地，假設(shè)運(yùn)營(yíng)商的發(fā)電成本為c，實(shí)際發(fā)電量為y，風(fēng)力發(fā)電的概率密度函數(shù)為f(y)，遵循Kim和Powell以及Densing的假設(shè)及數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)論：假設(shè)風(fēng)力發(fā)電廠的風(fēng)力輸出為均勻分布[1, 25-26]，即y服從均勻分布：

(1)

式中：Gmax為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)電量上限(由機(jī)組的物理?xiàng)l件約束)，0為下限．

對(duì)于風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商，需考慮其在運(yùn)作過(guò)程中的自身屬性，假設(shè)初始狀態(tài)時(shí)電力存儲(chǔ)系統(tǒng)現(xiàn)有的電量E，當(dāng)前系統(tǒng)內(nèi)所存儲(chǔ)電能的單位成本m，電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的容量上限為Cmax．基于當(dāng)前國(guó)家對(duì)新能源發(fā)電的補(bǔ)貼政策，文中假設(shè)運(yùn)營(yíng)商在賣(mài)電情形下，對(duì)其出售到市場(chǎng)上的實(shí)際電量進(jìn)行補(bǔ)貼[27]，即運(yùn)營(yíng)商通過(guò)賣(mài)電可獲得單位補(bǔ)貼成本s，但若運(yùn)營(yíng)商選擇買(mǎi)電，進(jìn)行存儲(chǔ)作為后期再賣(mài)電獲取利潤(rùn)的情形，不設(shè)置補(bǔ)貼．

2 聯(lián)合投標(biāo)賣(mài)電時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

2.1 模型構(gòu)建

當(dāng)γαβ≤p，即風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商選擇將當(dāng)期電力存入系統(tǒng)留于后期售賣(mài)所獲得的利潤(rùn)小于當(dāng)期售出所獲得的利潤(rùn)時(shí)，運(yùn)營(yíng)商將直接向市場(chǎng)投標(biāo)計(jì)劃售出電量，當(dāng)期所產(chǎn)生及所存儲(chǔ)的電量當(dāng)期賣(mài)出．

kp(XJ1-Eβη-yη)+s(yη+

Eβη)]f(y)dy

(2)

(3)

(4)

(5)

因此，運(yùn)營(yíng)商的總期望利潤(rùn)函數(shù)為：

E1(∏)=∏1+∏2+∏3+∏4=

(6)

2.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

運(yùn)營(yíng)商的目標(biāo)是期望利潤(rùn)最大化，對(duì)式(6)進(jìn)行優(yōu)化求解(即求一階偏導(dǎo))，可得：

(7)

此時(shí)式(6)二階偏導(dǎo)為：

(8)

(9)

則最優(yōu)投標(biāo)量為：

(10)

結(jié)果表明，在利潤(rùn)最大化的目標(biāo)下，最優(yōu)聯(lián)合投標(biāo)量與電力的線路傳輸效率，懲罰系數(shù)，政府單位補(bǔ)貼額以及電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的屬性都有關(guān)．因此，對(duì)式(10)中各個(gè)參數(shù)進(jìn)行性質(zhì)分析，可得：

(11)

通過(guò)式(11)可得下面的性質(zhì)．

性質(zhì)1：最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞減．當(dāng)k增大時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)槎倘倍Ц陡鄳土P金，所以會(huì)減小投標(biāo)，來(lái)保證按照市場(chǎng)要求的投標(biāo)量提供電量，減小違約概率，維持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定；當(dāng)k減小時(shí)，投標(biāo)量會(huì)增大，運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)槎倘倍Ц遁^少懲罰金，所以會(huì)增大投標(biāo)，盡量多地爭(zhēng)取市場(chǎng)份額，以期通過(guò)出售更多的電力獲取更大的收益．

最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l單調(diào)遞增．當(dāng)l增大時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)為實(shí)際發(fā)出的盈余電力支付更多懲罰金，因此會(huì)增大投標(biāo)量，來(lái)減小第二天可能出現(xiàn)的電力盈余；當(dāng)l減小時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)保守估計(jì)自己第二天的實(shí)時(shí)發(fā)電量從而提供較小的投標(biāo)量，盡量保證能按額交付．

最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*隨線路傳輸效率η單調(diào)遞增．當(dāng)η增大時(shí)，線路傳輸效率提高，運(yùn)營(yíng)商同樣的發(fā)電量可以售出更多電力到市場(chǎng)中，反之當(dāng)η減小時(shí)，在相同的發(fā)電量預(yù)測(cè)下，運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)會(huì)減少．與此同時(shí)，最優(yōu)投標(biāo)量XJ1*與政府提供的單位補(bǔ)貼s呈正相關(guān)．當(dāng)s增大時(shí)，補(bǔ)貼量提高，運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)也會(huì)增加；反之當(dāng)s減小時(shí)，運(yùn)營(yíng)商的投標(biāo)也會(huì)減少．

因此，運(yùn)營(yíng)商需要根據(jù)以上參數(shù)對(duì)利潤(rùn)的影響，從而對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整．

3 買(mǎi)電情況下無(wú)額外買(mǎi)電需求時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

3.1 模型建立

mE+pXJ2]f(y)dy

(12)

(13)

(14)

因此，運(yùn)營(yíng)商的總利潤(rùn)函數(shù)為：

E2(∏)=∏1+∏2+∏3=

(15)

3.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

對(duì)式(15)進(jìn)行優(yōu)化分析，可得其最優(yōu)解為：

(16)

在運(yùn)營(yíng)商選擇從電力市場(chǎng)選擇購(gòu)買(mǎi)電力進(jìn)行存儲(chǔ)用于未來(lái)出售時(shí)，聯(lián)合系統(tǒng)的最優(yōu)買(mǎi)電投標(biāo)量同樣與電力的線路傳輸效率、電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的充電效率以及兩個(gè)懲罰系數(shù)都有關(guān)．對(duì)式(16)進(jìn)行分析可得：

(17)

從而可得下面的性質(zhì)．

性質(zhì)2：與性質(zhì)1的不同之處在于，最優(yōu)投標(biāo)量XJ2*隨電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞增．當(dāng)k增大時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)闆](méi)有按額完成購(gòu)買(mǎi)訂單而支付更多的懲罰金，由于此時(shí)運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)決策是買(mǎi)電，即XJ2*<0，最優(yōu)投標(biāo)購(gòu)買(mǎi)量XJ2*增大即運(yùn)營(yíng)商將減小投標(biāo)購(gòu)買(mǎi)量．相反，當(dāng)k減小時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)增大買(mǎi)電的投標(biāo)購(gòu)，以確定能充滿電力存儲(chǔ)系統(tǒng)．與性質(zhì)1的相似之處在于，最優(yōu)投標(biāo)量XJ2*隨線路傳輸效率η單調(diào)增．當(dāng)η增大時(shí)，傳輸效率提高，運(yùn)營(yíng)商預(yù)估購(gòu)入存儲(chǔ)同樣多的電量時(shí)，所需要購(gòu)買(mǎi)的電量減少，即XJ2*增大；反之同理．

4 買(mǎi)電情況下有額外買(mǎi)電需求時(shí)的模型構(gòu)建及求解分析

4.1 模型建立

(18)

其余兩種情況的收益函數(shù)與式(12，13)類似,可得聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的總利潤(rùn)函數(shù)為：

E3(∏)=∏1+∏2+∏3=

(19)

4.2 模型求解與性質(zhì)分析

對(duì)式(19)進(jìn)行優(yōu)化求解，可得風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商的最優(yōu)解：

(20)

類似的，在利潤(rùn)收益最大化的目標(biāo)下，聯(lián)合系統(tǒng)的最優(yōu)買(mǎi)電投標(biāo)量與電力的線路傳輸效率、電力存儲(chǔ)系統(tǒng)的充電效率以及兩個(gè)懲罰系數(shù)都有關(guān)．同樣地，對(duì)式(20)進(jìn)行分析，可得：

(21)

從而可得下面的性質(zhì).

性質(zhì)3：與性質(zhì)2類似之處在于最優(yōu)投標(biāo)量XJ3*隨懲罰價(jià)格系數(shù)k單調(diào)遞增，隨線路傳輸效率η單調(diào)增，與性質(zhì)2的不同之處在于，最優(yōu)投標(biāo)量XJ3*與電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l也有關(guān)．該性質(zhì)與性質(zhì)1的不同之處在于XJ3*隨懲罰價(jià)格系數(shù)l單調(diào)減．當(dāng)l增大時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)因?yàn)轭~外向市場(chǎng)購(gòu)買(mǎi)電力支付更多懲罰金，由于投標(biāo)決策未買(mǎi)電，即XJ3*<0，所以XJ3*減小即表示運(yùn)營(yíng)商會(huì)增大投標(biāo)購(gòu)

買(mǎi)量，來(lái)盡量減小需要額外購(gòu)買(mǎi)電力的概率；而當(dāng)l減小時(shí)，運(yùn)營(yíng)商會(huì)減小投標(biāo)購(gòu)電量．

5 隨機(jī)情形下的模型構(gòu)建及求解分析

5.1 模型建立

對(duì)上述3種情形分別進(jìn)行優(yōu)化求解，可知未來(lái)電價(jià)的預(yù)測(cè)起到非常重要的作用，將情形劃分為3類不同的情形，基于第二個(gè)周期電價(jià)γ在未來(lái)時(shí)刻的不同預(yù)測(cè)值，假設(shè)電價(jià)在3種情形發(fā)生的概率分別為：ω1,ω2,ω3(不針對(duì)電價(jià)的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究)，可得利潤(rùn)函數(shù)為：

E(∏)=ω1E1(∏)+ω2E2(∏)+ω3E3(∏)

(22)

5.2 優(yōu)化求解與性質(zhì)分析

(23)

根據(jù)式(10，16和20)，式(23)可表示為：

XJ*=ω1XJ1*+ω2XJ2*+ω3XJ3*

(24)

對(duì)最優(yōu)解進(jìn)行性質(zhì)分析，可得下面的性質(zhì)．

綜上得出管理啟示：由于風(fēng)力發(fā)電的間歇性和不可預(yù)測(cè)性，發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)的情況下，根據(jù)對(duì)未來(lái)電價(jià)的預(yù)測(cè)，運(yùn)營(yíng)商主要有兩種投標(biāo)決策：賣(mài)電或買(mǎi)電，具體對(duì)應(yīng)3種情形．運(yùn)營(yíng)商決定投標(biāo)售出電量還是購(gòu)買(mǎi)電量的前提是基于為未來(lái)電價(jià)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能力．

當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商決定賣(mài)電時(shí)，在對(duì)聯(lián)合投標(biāo)量做出決策時(shí)，需要針對(duì)相關(guān)參數(shù)，如市場(chǎng)的懲罰系數(shù)，政府的單位補(bǔ)貼額對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整：若電力短缺懲罰價(jià)格系數(shù)k增大，則應(yīng)適當(dāng)減少最優(yōu)投標(biāo)量，而電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l增大時(shí)，應(yīng)適當(dāng)增加最優(yōu)投標(biāo)量；當(dāng)政府的單位補(bǔ)貼額提高時(shí)，也應(yīng)適當(dāng)增加最優(yōu)投標(biāo)量．當(dāng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商決定買(mǎi)電，在對(duì)聯(lián)合投標(biāo)量做出決策時(shí)，同樣需要針對(duì)相關(guān)參數(shù)的變化對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行調(diào)整：在無(wú)額外買(mǎi)電的情況下，當(dāng)懲罰價(jià)格系數(shù)k增大時(shí)，應(yīng)適當(dāng)減小投標(biāo)購(gòu)買(mǎi)量，在此情況下，最優(yōu)投標(biāo)量與電力盈余懲罰價(jià)格系數(shù)l無(wú)關(guān)；在有額外買(mǎi)電的情況下，當(dāng)k增大時(shí)，應(yīng)適當(dāng)減小投標(biāo)購(gòu)買(mǎi)量；當(dāng)懲罰價(jià)格系數(shù)l增大時(shí)，應(yīng)增加投標(biāo)購(gòu)買(mǎi)量．而在隨機(jī)情形時(shí)，最優(yōu)投標(biāo)量還與對(duì)3種情形預(yù)測(cè)概率的大小關(guān)系有關(guān)．

聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商還應(yīng)提高電力的線路傳輸效率，降低損耗成本，關(guān)于電力存儲(chǔ)設(shè)備，也應(yīng)注重存儲(chǔ)系統(tǒng)的充放電效率對(duì)利潤(rùn)的影響，應(yīng)當(dāng)尋找方法提高充放電效率，降低充放電損耗，增大電量利用率．

6 結(jié)論

文中從可再生能源發(fā)電——風(fēng)力發(fā)電企業(yè)的視角，結(jié)合可再生能源發(fā)電的不確定性和難以預(yù)測(cè)的特點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化的目標(biāo)，研究了風(fēng)力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)系統(tǒng)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行優(yōu)化策略及相應(yīng)的提前投標(biāo)機(jī)制和投標(biāo)量．

通過(guò)電力存儲(chǔ)系統(tǒng)來(lái)平滑風(fēng)力發(fā)電的供給波動(dòng)，在當(dāng)日投標(biāo)時(shí)，通過(guò)對(duì)第二天(下一個(gè)優(yōu)化周期)的市場(chǎng)電價(jià)預(yù)測(cè)值和優(yōu)化周期結(jié)束后市場(chǎng)電價(jià)預(yù)測(cè)值進(jìn)行大小關(guān)系比較，決定其投標(biāo)決策是售出電量還是購(gòu)入電量．得出結(jié)論如下：

(1) 在賣(mài)電情況下，最優(yōu)投標(biāo)量與不能按額完成訂單的懲罰價(jià)格系數(shù)呈負(fù)相關(guān)，與對(duì)市場(chǎng)有額外需求的懲罰價(jià)格系數(shù)、線路傳輸效率以及單位補(bǔ)貼額呈正相關(guān)．

(2) 在買(mǎi)電且無(wú)額外購(gòu)電需求下，最優(yōu)投標(biāo)量與不能按額完成訂單的懲罰價(jià)格系數(shù)和線路傳輸效率呈正相關(guān)．在買(mǎi)電且有額外購(gòu)電需求情況下，最優(yōu)投標(biāo)量與對(duì)市場(chǎng)有額外需求的懲罰價(jià)格系數(shù)呈負(fù)相關(guān)．

(3) 風(fēng)力發(fā)電廠和電力存儲(chǔ)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商應(yīng)當(dāng)根據(jù)未來(lái)電價(jià)對(duì)當(dāng)期投標(biāo)量做出決策，針對(duì)不同情況，根據(jù)不同參數(shù)的變化，對(duì)投標(biāo)量進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，以期使得運(yùn)營(yíng)商利潤(rùn)最大化．此外，在應(yīng)用儲(chǔ)能技術(shù)時(shí)，必須根據(jù)電力生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、用電規(guī)劃等的不同，合理應(yīng)用儲(chǔ)能技術(shù)，才能夠充分發(fā)揮儲(chǔ)能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)價(jià)值的最大化．

文中利用報(bào)童模型對(duì)電力發(fā)電廠與電力存儲(chǔ)聯(lián)合運(yùn)營(yíng)商兩階段的聯(lián)合投標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行研究，但未考慮電力存儲(chǔ)的多階段優(yōu)化問(wèn)題，未來(lái)將拓展到多階段，利用多階段報(bào)童模型或動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法來(lái)進(jìn)一步分析．在實(shí)際情況下，電力市場(chǎng)中可能會(huì)出現(xiàn)負(fù)價(jià)情況，電力負(fù)價(jià)的出現(xiàn)將影響電力運(yùn)營(yíng)商的存儲(chǔ)策略，為此將拓展到電價(jià)為負(fù)價(jià)的情形進(jìn)行優(yōu)化求解．文中運(yùn)營(yíng)商只向市場(chǎng)提交計(jì)劃售出量或計(jì)劃購(gòu)入量，未來(lái)將對(duì)同時(shí)提交投標(biāo)量和價(jià)格的組合策略進(jìn)行研究．