基于代理模型进化算法的用户侧灵活爬坡产品交易策略

龚开; 黄鹏飞; 王旭; 蒋传文; 吕冉; 郭明星

doi:10.7500/AEPS20210720003

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基于代理模型进化算法的用户侧灵活爬坡产品交易策略

新型电力系统的灵活性机理、规划与运行 | 更新时间：2025-06-16

- 基于代理模型进化算法的用户侧灵活爬坡产品交易策略
- Trading Strategies for Flexible Ramping Product on Demand Side Based on Surrogate-assisted Evolutionary Algorithm
- 电力系统自动化 2022年46卷第16期页码：132-141
- 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：
  
  龚开(1996—)，男，博士研究生，主要研究方向：储能系统优化运行、电力系统灵活性、弹性电网、电力市场。E-mail：gongkai@sjtu.edu.cn
  黄鹏飞(1996—)，男，硕士研究生，主要研究方向：数据驱动的进化优化、约束优化。E-mail：pfeihuang@foxmail.com
  王旭(1989—)，男，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统优化运行、电力市场、弹性配电网、分布式资源聚合与管理。E-mail：wangxu1989@sjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  上海市科技计划资助项目(20dz1206200);国家自然科学基金资助项目(51907120);上海市青年科技英才扬帆计划资助项目(19YF1423600)
- DOI：10.7500/AEPS20210720003
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-07-20，
  
  修回日期：2022-02-16，
  
  网络出版日期：2022-06-16，
  
  纸质出版日期：2022-08-25
- 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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