Mô Hình Quyết Định Rủi Ro Cân Bằng Đối Với Độ Sai Khác Về Khối Lượng Điện Đấu Thầu Của Các Trạm Thủy Điện Liên Thác

Fang Liu1, Yun Xu2, Dan-Dan Zhu3, Si-Ming Wei2, Cheng-Peng Tang4
1School of Electrical Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, China
2State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company, Shanghai, China
3State Grid Jiangsu Electric Power Company, Nanjing, China
4Extra High Voltage Transmission Company of China Southern Power Grid Corporation, Guangzhou, China

Tóm tắt

Một hiện tượng phổ biến ở Trung Quốc là các trạm thủy điện thượng nguồn và hạ nguồn của các Trạm Thủy Điện Liên Thác (CHS) thuộc về các thực thể vận hành khác nhau. Khi tham gia độc lập vào đấu thầu thị trường, việc chia sẻ thông tin giữa các trạm thủy điện thượng nguồn và hạ nguồn bị chặn có thể dẫn đến sự không phù hợp giữa lưu lượng nước với khối lượng đấu thầu, dẫn đến tình trạng không có nước được sử dụng hoặc bỏ nước tại nhà máy điện hạ nguồn. Để bù đắp cho sự thiếu hụt điện đấu thầu của trạm hạ nguồn trong thị trường điện ngày hôm sau, một cơ chế cân bằng được đề xuất, trong đó trạm hạ nguồn thông qua giao dịch hợp đồng điện trong ngày hoặc bị phạt từ hệ thống để cân bằng độ sai khác về điện. Giao dịch hợp đồng điện bao gồm thị trường hợp đồng tập trung và giao dịch đàm phán với trạm thượng nguồn, phí phạt mất cân bằng hệ thống cũng được coi là các giao dịch ảo, từ đó vấn đề được chuyển thành phân bổ tối ưu độ sai khác điện trong danh mục giao dịch. Đối với sự biến động giá của tất cả các loại giao dịch, mô hình quyết định rủi ro danh mục giao dịch điện sai khác của các trạm hạ nguồn dựa trên khung CVaR được xây dựng, nhằm đạt được rủi ro CVaR tối thiểu cho độ sai khác điện của nhà máy điện hạ nguồn cũng như đáp ứng ràng buộc về dự kiến mất mát mong muốn. Cuối cùng, thông qua phân tích một CHS ở miền tây nam Trung Quốc, mô hình và phương pháp được đề xuất trong bài báo này cho thấy có thể giảm hiệu quả sự mất cân bằng giữa khối lượng điện thắng thầu và lưu lượng nước đầu vào của các trạm hạ nguồn, đồng thời cải thiện hiệu quả độ ổn định của tiêu thụ thủy điện và hoạt động thị trường điện.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Sun L, Niu D, Wang K et al (2021) Sustainable development pathways of hydropower in China: Interdisciplinary qualitative analysis and scenario-based system dynamics quantitative modeling. J Clean Prod 287:125528 Zhang J, Cheng C, Yu S et al (2022) Preliminary feasibility analysis for remaking the function of CHS to enhance hydropower flexibility: a case study in China. Energy (Oxford) 260:125163 Guo H, Davidson MR, Chen Q et al (2020) Power market reform in China: Motivations, progress, and recommendations. Energy Policy 145:111717 Yuan W, Zhang S, Su C et al (2022) Optimal scheduling of cascade hydropower plants in a portfolio electricity market considering the dynamic water delay. Energy (Oxford) 252:124025 Torabi Haghighi A, Ashraf FB, Riml J et al (2019) A power market-based operation support model for sub-daily hydropower regulation practices. Appl Energy 255:113905 Shen J, Cheng C, Jia Z et al (2022) Impacts, challenges and suggestions of the electricity market for hydro-dominated power systems in China. Renew Energy 187:743–759 Li X, Liu P, Wang Y et al (2022) Derivation of operating rule curves for cascade hydropower reservoirs considering the spot market: a case study of the China’s Qing River cascade-reservoir system. Renew Energy 182:1028–1038 Ziren Z, Fang L, Tong X et al (2018) Multi entity cascade hydropower participation in the bidding strategy for self dispatch of downstream power stations in the day-ahead market. Power Syst Autom 42(19):27–38 Ge Xiaolin, Xue Yu, Hou Haoyu (2021) A blockchain based multi agent cascade hydropower market trading model. Electrical Measurement and Instrumentation. 1–10 Yufei M, Ping’an Z, Bin X et al (2019) Gain attribution and allocation for joint scheduling of multi agent CHS based on total differential method. J Water Res 50(07):881–893 Jun S, Bing H, Particle Z (2010) Particle the agency mechanism for effective allocation of cascade hydropower resources in a market environment. Power Syst Autom 34(7):26–30 Bing H, Particle Z, Jun S (2008) Proxy bidding model and equilibrium solution for CHS. In: Proceedings of the CSEE, vol 22, pp 94–99 Song Hengli (2013) Game study on the strategy of CHS alliance in a basin. Huazhong University of Science and Technology, Xueshan A, Wentao F, Xianjia W (2009) Research on the operation mode and cooperative benefit allocation of cascaded reservoir groups. J Hydroelectr Power 28(3):42–46 Jinpeng L, Yongxiang W, Chaohui G et al (2010) The group consistent coordinated programming method for sharing compensation benefits of cascade power stations. Hydroelectr Energy Sci 28(07):138–141 Yan W, Mengtao H, Shaohua Z (2016) Power market equilibrium analysis considering wind power bidding deviation punishment. Grid Technol 40(02):602–607 Jiang Min (2005) Theoretical research on conditional value at risk (CVaR) model. Xi'an: applied mathematics of Xi'an University of Electronic Science and Technology, Zhang Y, Zhao H, Li B et al (2022) Research on credit rating and risk measurement of electricity retailers based on bayesian best worst method-cloud model and improved credit metrics model in china’s power market. Energy (Oxford) 252:124088 Tan C, Wang J, Geng S et al (2021) Three-level market optimization model of virtual power plant with carbon capture equipment considering copula–CVaR theory. Energy (Oxford) 237:121620 Ghasemi A, Jamshidi Monfared H, Loni A et al (2021) CVaR-based retail electricity pricing in day-ahead scheduling of microgrids. Energy (Oxford) 227:120529 Xiaoning LQ, Hongbin F et al (2014) Research on the monthly decomposition model of contracted electricity quantity for CHS based on risk preference. J Hydroelect Power 33(03):61–67 Wang Sen W, Xinyu CC et al (2015) Multi core parallel chance constrained dynamic programming method for long-term generation optimal operation of CHS. In: Proceedings of the CSEE, vol 35, no 10, pp 2417–2427 Hao W, Changming J, Zhiqiang J et al (2015) A large system decomposition and coordination model for optimal operation of cascaded reservoir group power generation. J Hydroelectr Power 34(11):40–50 Jincheng S, Zhaofeng Z, Gang H (2005) Research on the bidding trading model and mechanism of regional electricity market (1) bidding trading model and mechanism, mode of hydroelectric participation in market bidding, and grid security verification mechanism. Power Syst Autom 29(12):7–14 Senlin Z, Yanming S, Yao Z (2012) Research on the mechanism of contract transfer and replacement trading between provinces in the southern power market. Grid Technol 36(12):262–268 Yang W, Junyong L, Yuan H et al (2015) An analysis model of the impact of individual behavior on the fluctuation of generation rights trading prices. In: Proceedings of the CSEE, vol 35, no 12, pp 2968–2979 Jincheng S (2009) Theory and application of power generation trading based on energy conservation and emission reduction (1) power generation trading theory. Power Syst Autom 33(12):46–52 Yulin W, Fushuan W, Jianying D et al (2010) Preliminary exploration of bidding strategies for power generation companies in the power generation rights trading market. Power Syst Autom 34(17):6–11 Jincheng S, Yang H (2009) Theory and application of power generation rights trading based on energy conservation and emission reduction (II) analysis and application of power generation rights trading. Power Syst Autom 33(13):37–42 Rockafellar RT, Uryasev S (2000) Optimization of conditional value-at-risk. J Risk 2:21–42 Yanling W, Renzi Z, Yihan Y (2006) Electricity generation rights regulation market based on water thermal electricity exchange. In: Proceedings of the CSEE, vol 26, no 5, pp 131–136 Jun S, Lijuan Z, Renzi Z et al (2011) A two-stage method for bidding for power generation rights. Grid Technol 35(11):200–205 Pathak DP, Khatod DK (2021) Development of integrated renewable energy system based on optimal operational strategy and sizing for an un-electrified remote area. Iete J Res 1–20 Sobhanam AP, Mary PM, Mariasiluvairaj WI et al (2021) Automatic generation control using an improved artificial electric field in multi-area power system. Iete J Res 69:1–13 Sambaiah KS, Jayabarathi T (2022) Optimal modeling and allocation of mixed wind and solar generation systems in electric distribution networks. Iete J of Res 68(6):4129–4141 Yingli W, Ming Z, Gengyin L (2008) Gengyin research on power purchase combination strategies for large users. Grid Technol 32(10):22–27 Guofu C (2003) Principal agent and mechanism design: frontier topics in incentive theory. Nankai University Press, Tianjin Kumar MS, Tomar A, Jana PK (2021) Multi-objective workflow scheduling scheme: a multi-criteria decision making approach. J Ambient Intell Human Comput 12:10789–10808 Jana C, Garg H, Pal M (2022) Multi-attribute decision making for power Dombi operators under Pythagorean fuzzy information with MABAC method. J Ambient Intell Human Comput 14(8):10761–10778