一种适应性可再生能源渗透方法，结合储能套利以实现非管制电力市场中的利润最大化

《International Transactions on Electrical Energy Systems》：An Adaptive Renewable Energy Penetration Approach With Energy Storage Arbitrage for Profit Maximization in Deregulated Power Market

新能源渗透自适应策略研究。

　　在当前全球能源转型的背景下，化石燃料的使用所带来的环境影响日益显著，如气候变化、空气污染和资源枯竭等。为应对这些挑战，可再生能源（如风能和太阳能）被广泛视为替代方案。然而，可再生能源的间歇性和不确定性给电力系统的运行带来了诸多问题，尤其是在经济性和技术性之间的平衡。本文提出了一种新的自适应可再生能源渗透策略，旨在在电力市场中实现利润最大化的同时，降低尾部风险。该方法基于离散时间马尔可夫决策过程（DTMDP）进行决策和利润估算，并结合概率模型和能源存储套利机制，以应对可再生能源供应的波动性。

为了实现这一目标，文章首先对风能和太阳能的生成进行了概率建模。风能的分布采用Weibull分布，而太阳能则使用Gamma分布。这两种分布分别用于建模风速和太阳能辐射的不确定性。通过使用历史数据和统计方法，如Kolmogorov-Smirnov检验（KS）和Akaike信息准则（AIC），文章验证了这些分布的适用性，并进一步展示了其在不同时间段的适用性。例如，夏季的风速分布与冬季存在明显差异，因此选择合适的分布模型对于准确预测可再生能源的供应具有重要意义。

随后，文章介绍了DTMDP的建模方法。DTMDP是一种用于处理动态不确定性的决策框架，它通过定义系统状态、可选动作以及相应的奖励机制，实现对电力市场中长期决策的优化。该模型考虑了系统在不同时间段内的状态变化，并基于当前和过去场景进行决策。通过这种方式，DTMDP能够在不同时间点动态调整可再生能源的渗透比例，以实现利润最大化并控制尾部风险。

在模型中，能源存储套利被分为两种模式：一种是基于可再生能源的套利（即利用风能和太阳能充电），另一种是基于电网的套利（即在电力短缺时使用存储的能量进行调度）。这种双重套利机制有助于平衡可再生能源的供应波动，提高整体系统的经济性。通过蒙特卡洛优化方法，模型能够评估在不同时间点进行充放电操作的可行性，并确保在充放电过程中不违反系统的安全约束条件，如电池的荷电状态（SOC）和最大存储容量。

为了衡量尾部风险，文章引入了条件风险价值（CVaR）这一指标。CVaR用于量化极端损失的可能性，尤其是在可再生能源供应不足时对利润的潜在影响。通过对不同渗透水平下的利润和CVaR进行评估，研究发现：20%的可再生能源渗透虽然能够有效降低尾部风险，但利润较低；而80%的渗透则带来更高的利润，但同时也伴随着较高的尾部风险。相比之下，自适应渗透策略在保持较高利润的同时，能够显著降低尾部风险，从而实现对市场不确定性的有效管理。

在实验部分，文章采用了IEEE 14节点系统作为案例研究平台。该系统集成了风能、太阳能和热能发电，并考虑了储能系统的存在。研究结果显示，在不同的月份，由于可再生能源的供应能力不同，尾部风险也存在显著差异。例如，12月由于冬季的低温影响，太阳能辐射较低，导致可再生能源的供应能力不足，从而增加了尾部风险。而7月由于较高的风速和太阳能辐射，可再生能源的供应能力较强，尾部风险较低。通过自适应渗透策略，系统能够在不同月份灵活调整可再生能源的使用比例，从而在经济性和风险之间取得平衡。

此外，文章还分析了不同渗透水平下的利润变化情况。在20%渗透的情况下，尽管利润较低，但尾部风险也较低，适合风险规避型市场参与者。而在80%渗透的情况下，虽然利润较高，但尾部风险也显著上升，这可能导致在极端情况下的巨大经济损失。相比之下，自适应渗透策略能够在保持较高利润的同时，有效降低尾部风险，使其成为当前电力市场中更具可行性的选择。

为了进一步验证模型的有效性，文章还对不同时间段的利润和CVaR进行了分析。例如，在7月，系统在10至13小时的利润较高，而16小时之后，由于太阳能辐射下降，利润显著减少。因此，选择适当的交易时间点对于最大化利润和降低风险至关重要。此外，12月由于可再生能源供应的不确定性，其尾部风险较高，尤其是在10至13小时之间，CVaR值相对较低，说明该时间段可能更适合进行能源存储和调度，以降低潜在损失。

通过比较DTMDP与其他方法（如强化学习和随机动态规划）的性能，研究发现DTMDP在处理可再生能源供应不确定性方面具有更高的准确性。通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标，DTMDP在模拟结果中表现优于其他方法，表明其在处理复杂能源系统的不确定性方面具有更强的适应性。

在实际应用中，自适应渗透策略能够帮助电力市场参与者在不确定的市场环境中做出更加稳健的决策。通过对不同月份和时间段的利润和风险进行综合分析，研究者可以更好地理解可再生能源供应的季节性和时间依赖性，从而优化其在电力市场中的投标策略。例如，在可再生能源供应充足的月份（如7月），可以提高渗透比例以获取更高的利润；而在供应不足的月份（如12月），则需要降低渗透比例并增加储能系统的使用，以减少对市场波动的敏感性。

综上所述，本文提出的自适应渗透策略为电力市场中的可再生能源集成提供了一种新的思路。通过结合概率建模、DTMDP和CVaR分析，该策略能够在最大化利润的同时，有效降低尾部风险。这种方法不仅适用于特定的IEEE 14节点系统，还可以推广到更广泛的能源系统中，以应对可再生能源的不确定性。此外，该研究还为未来在更大规模的能源系统中，如分布式能源资源（DER）和虚拟电厂（VPP）的应用提供了理论基础和技术支持。通过进一步优化模型参数和扩展应用场景，自适应渗透策略有望在实际中发挥更大的作用，帮助市场参与者在面对能源供应波动时，实现更加稳健和高效的运营。