含高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型

叶伦; 姚建刚; 杨胜杰; 欧阳旭; 尹骏刚; 朱向前

doi:10.7500/AEPS20211217003

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含高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 含高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型
- Quantification and Allocation Model of Peak Regulation Cost for Power System with High Proportion of Renewable Energy
- 电力系统自动化 2022年46卷第15期页码：20-28
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院，湖南省长沙市 410082
  2.湖南工商大学计算机学院，湖南省长沙市 410205
- 作者简介：
  
  叶伦(1992—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统规划与运行、辅助服务市场。E-mail：yelun92@126.com
  姚建刚(1952—)，男，通信作者，教授，主要研究方向：电力市场、电力系统规划与运行。E-mail：yaojiangang@126.com
  杨胜杰(1987—)，男，讲师，主要研究方向：电力市场运营、智能学习算法。E-mail：ysj427@163.com
- 基金信息：
  
  湖南省科技计划资助项目(2018TP2015);湖南省教育厅重点项目(21A0385)
- DOI：10.7500/AEPS20211217003
  中图分类号：
- 收稿日期：2021-12-17，
  
  修回日期：2022-02-25，
  
  网络出版日期：2022-06-01，
  
  纸质出版日期：2022-08-10
- 稿件说明：
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叶伦,姚建刚,杨胜杰等.含高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型[J].电力系统自动化,2022,46(15):20-28.

YE Lun,YAO Jiangang,YANG Shengjie,et al.Quantification and Allocation Model of Peak Regulation Cost for Power System with High Proportion of Renewable Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):20-28.
叶伦,姚建刚,杨胜杰等.含高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型[J].电力系统自动化,2022,46(15):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20211217003.

YE Lun,YAO Jiangang,YANG Shengjie,et al.Quantification and Allocation Model of Peak Regulation Cost for Power System with High Proportion of Renewable Energy[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(15):20-28. DOI： 10.7500/AEPS20211217003.

摘要

高比例可再生能源接入对电力系统调峰能力提出了更高要求，完善调峰辅助服务成本分摊机制有利于促进可再生能源消纳。文中从净负荷波动的角度出发，建立了调峰成本的量化与分摊模型，构造了无调峰需求的替代场景，将负荷和可再生能源出力曲线分别转换为无波动的均值线。其次，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本，并将有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本之差作为单一主体导致的边际调峰成本，然后，采用Shapley值计算不同主体导致的调峰成本。最后，根据成本的引发程度分摊调峰成本。算例表明，提出的调峰成本量化模型能够反映不同主体导致的调峰成本或贡献的调峰价值，成本分摊机制能够传递调峰成本信息。

Abstract

The integration of high-proportion renewable energy requires higher peak regulation capability of power systems. Improving the cost allocation mechanism of peak regulation auxiliary services is conducive to promoting renewable energy accommodation. In this paper

from the perspective of net load fluctuations

a quantification and allocation model for peak regulation costs is established. Alternative scenarios without peak regulation demand are constructed to convert the load and renewable energy output curves into mean curves without fluctuations

respectively. Then

a scheduling optimization model including deep peak regulation and pumped storage units is established to calculate the peak regulation cost in different scenarios

and the difference between the system peak regulation cost in the two scenarios with and without peak regulation demand is taken as the marginal peak regulation cost caused by a single entity. Then the Shapley value is used to calculate the peak regulation cost caused by different entities. Finally

the peak regulation cost is allocated according to the incurrence degree of costs. The calculation example shows that the proposed quantification model of peak regulation cost can reflect the peak regulation cost caused by different entities or their peak regulation contribution value

and the cost allocation mechanism can transmit the peak regulation cost information.

关键词

Keywords

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