Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm

Kai GONG; Pengfei HUANG; Xu WANG; Chuanwen JIANG; Ran LYU; Mingxing GUO

doi:10.7500/AEPS20210720003

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Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm

Special Topic on Mechanism, Planning and Operation of Flexibility for Novel Power System | 更新时间：2025-06-16

- Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 16, Pages: 132-141(2022)
- 作者机构：
  
  1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 200240
  2.华为技术有限公司,广东省深圳市 518000
  3.国网上海市电力公司,上海市 200135
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  Shanghai Science and Technology Plan(20dz1206200);National Natural Science Foundation of China(51907120);Shanghai Sailing Program(19YF1423600)
- DOI：10.7500/AEPS20210720003
  CLC：
- Received：20 July 2021，
  
  Revised：2022-02-16，
  
  Published Online：16 June 2022，
  
  Published：25 August 2022
- 稿件说明：
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龚开,黄鹏飞,王旭等.基于代理模型进化算法的用户侧灵活爬坡产品交易策略[J].电力系统自动化,2022,46(16):132-141.

GONG Kai,HUANG Pengfei,WANG Xu,et al.Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(16):132-141.
龚开,黄鹏飞,王旭等.基于代理模型进化算法的用户侧灵活爬坡产品交易策略[J].电力系统自动化,2022,46(16):132-141. DOI： 10.7500/AEPS20210720003.

GONG Kai,HUANG Pengfei,WANG Xu,et al.Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(16):132-141. DOI： 10.7500/AEPS20210720003.

摘要

高比例新能源并网引发的高波动性和高随机性使得电力系统对灵活性资源的需求更为迫切，而灵活爬坡产品可有效提升电力系统的灵活性。然而，目前灵活爬坡产品的研究主要集中在发电侧，用户侧灵活爬坡产品的交易策略还有待研究。为管理分散的用户侧提供的灵活爬坡产品，以虚拟电厂作为聚合模式，利用弹性价格统一向用户购买灵活爬坡产品并聚合后售卖给主网。为兼顾虚拟电厂和用户侧的利益，建立考虑灵活爬坡产品交易的用户侧虚拟电厂能源交互双层优化模型，并提出一种基于随机排序的代理模型进化算法进行模型求解。该算法采用径向基函数网络拟合所提双层模型，克服了用户私有信息获取的难题。此外，随机排序方式避免了单一代理模型误差过大而导致的寻优偏离。算例在PJM电价数据集上的测试结果验证了所提算法的精确性和可行性，为用户侧灵活爬坡产品的交易提供了理论决策依据。

Abstract

High fluctuation and randomness caused by the integration of high proportion of renewable energy lead to the rising demands for flexibility resources in power systems. The flexible ramping product (FRP) can effectively improve the flexibility of the power system. However

the existing research on FRPs focuses on the supply side

and the research on trading strategies on the demand side for FRPs remains to be studied. For managing distributed FRPs provided by the demand side

a virtual power plant (VPP) is regarded as the integration mode to uniformly purchase FRPs from users and sell them to the main grid after the integration using the flexible price. To balance the profit of VPP and demand side

the energy transaction bi-level optimization model of demand-side VPP is proposed considering the trading of FRPs. Meanwhile

a stochastic ranking based surrogate-assisted evolutionary algorithm is proposed to solve the model. To overcome the difficulty in obtaining user private information

the radial basis function network is applied to fit the proposed bi-level model. In addition

the stochastic ranking mode avoids the optimization deviation caused by the excessive error from the single surrogate model. The testing results of the case studies on the PJM electricity price data sets verify the accuracy and feasibility of the proposed method

which provides a theoretical decision basis for the trading of FRPs on the demand side.

关键词

Keywords

references

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