基于Stackelberg多站融合双寡头利润分配机制研究

来源 :电网技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yaleqd
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在变电站与数据中心站融合场景下,考虑客户服务水平及流量套餐价格,基于Stackelberg模型研究电网企业和网络运营商双寡头利润分配机制,通过成本效益法比较分析了集中决策分配模式、分散决策分配模式的固定付费、收益共享、成本共担的收益共享利润分配方式.研究结果表明成本共担的收益共享协调机制是电网企业和网络运营商的最佳选择,可通过计算并调节成本共担系数和收益共享系数取值,使电网企业和网络运营商得到不小于分散决策下其他分配方式的利润,达到帕累托改进.然后量化分析成本共担系数、收益共享系数、客户服务水平等因素的变化对该分配方式的影响.
其他文献
在用能形态转变关键期,有关园区级综合能源系统的试点项目集中涌现.多个园区以不同参与主体接入电力系统与热力系统构成的区域综合能源系统,带来利益冲突与交互功率不匹配问题.为此,基于交替方向乘子分布式算法,建立了多园区服务商与综合能源供应商的两级协调优化运行模型.上级综合能源供应商运营管理电网与热网构成的区域综合能源系统,下级各园区服务商控制管理各园区级综合能源系统.上级模型中针对热电能源本身特性,建立供需实时平衡的配电网以及考虑热能传输延时性的热网模型;在下级模型中利用多能转换设备实现能源的梯级利用.该文提出
场景法是适应风电高占比电力系统优化调度的重要方法.作为场景分析方法的研究热点,场景缩减的意义在于用少量代表性场景描述大量复杂性场景特征,达到降低计算复杂度的目的.针对风电出力提出一种基于改进的K-means聚类和同步回代消除算法(simultaneous backward reduction,SBR)相结合的场景缩减方法.首先基于改进的K-means聚类算法对原始场景进行快速分类,其次针对每一类簇中的场景集合采用基于Kantorovich距离的SBR算法进行缩减.该方法可以在保证计算精度的同时,提高规模较
电力现货市场是反映电力短期供需关系和时空价值、引导电力资源优化配置的重要工具,也是中国新一轮电力体制改革中的重要任务.集中式电力现货市场产生分时段的节点电价或分区电价,市场主体在交易中面临节点电价风险和阻塞风险.差价合同、金融输电权、结算权转让等风险规避机制是市场主体规避风险、提升交易效用的重要手段.对差价合同、金融输电权、结算权转让的机理进行了分析,说明了3者的应用会对市场主体产生相同数学形式的成本或收益变化,具有类似的金融属性.进一步对比了3种风险规避机制的等效性和差异性,分析了各自应用的场景、条件及
为了充分利用主动配电系统中分布式能源的灵活性并使之能参与电力市场,主动配电系统有必要等效为一座虚拟电厂.该文基于主动配电系统作为虚拟电厂参与日前电能量市场的场景建立聚合模型,并提出了一种不依赖日前市场信息便可计算虚拟电厂功率上下限、爬坡率和成本曲线的方法.该方法首先构建优化模型获得虚拟电厂功率上下限、爬坡率和分布式发电机的安全调度功率范围,然后根据分布式发电机和主动配电系统的特性获得虚拟电厂的成本曲线.通过该方法获得的参数,可以同时保证虚拟电厂的市场竞争力和满足配电系统的潮流约束.最后,通过输配联合系统的
独立型微电网需要支持多种电源和多种负荷高效稳定的组网运行.针对源荷双侧的不确定性,提出一种通过源端模型和负荷端模型迭代协调达到系统综合成本最小化的优化配置方法.在源端,根据用户负荷,考虑供电可靠性和可再生能源利用率,以等年值成本最小为目标函数,对多电源容量进行优化配置并提出电源出力最优调度策略.对于负荷端,利用模糊隶属度函数对峰谷时段进行动态划分,根据电力需求价格弹性模型,以电力负荷与可再生能源发电功率的差值绝对值和最小为目标函数,对动态分时下的峰谷电价进行优化,计算用户需求响应后的负荷.源荷模型交替迭代
为了提高在馈线终端装置(feeder terminal unit,FTU)上传故障信息畸变情况下故障定位的可靠性,文章在矩阵算法基础上提出一种基于FTU遥测信息的畸变信息校正策略.首先,通过分析配电网的拓扑结构,将系统节点与分布式电源位置关系融入网络描述矩阵,利用改进后的矩阵算法定位故障区段.然后,通过分析FTU上传的遥测信息,仅对故障区段两端以及电源侧等关键节点的遥信信息进行信息畸变的校验,根据校正后的故障信息重定位得到真实故障区段.最后,分别针对单重、多重信息畸变下的单重、多重故障进行仿真,仿真结果验
风电出力波动给电力系统调度带来额外负担从而产生波动成本.因为平滑效应,合作并网可降低各风电场的总波动成本,由此又产生波动成本分摊的问题.提出一种基于改进Shapley值的风电波动成本分摊策略.首先,用等电量–顺负荷法获得风电场等效曲线,并以此设计出波形相似度指标来表现风电跟踪负荷变化的程度,衡量各风电场出力波动给电网带来的影响;其次,用Shapley值法对集群波动成本进行初步分摊;最后,提出一个结合负荷跟踪程度与发电量影响的波动成本分摊系数来改进Shapley值法的分摊结果.算例结果表明改进的分摊策略综合
为实现任意波动周期下含噪实正弦信号的高精度频率估计,提出了一种基于迭代离散时间傅里叶变换(discrete-time Fourier transform,DTFT)插值的新型频率估计算法,打破了现有插值算法仅限于固定等间隔离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)谱的局限性.首先,将频谱变换推广应用至任意的广义DTFT谱,通过计算得到适用于任意谱间隔的3谱线方程;进而,根据辅助谱线间隔构建多谱线方程组,通过精确求解得到基于不同插值方式的无偏频率估计解析解;最后,考虑加性
为实现复合绝缘子憎水性等级自动、准确判别,提出一种基于迁移学习和特征融合的复合绝缘子憎水性等级判别方法.该方法以深度学习为基础,针对传统方法憎水性图像特征表述能力不足的缺点,基于VGG-19卷积神经网络构建了憎水性图像深度特征提取模型,并基于迁移学习理论,通过共享ImageNet集深度特征,提取模型卷积层及网络层参数,实现了训练样本数量受限背景下憎水性图像深度特征提取模型网络优化.针对现场实测环境光照条件多变,深度特征易受影响的缺点,基于局部二值模式提取了憎水性图像局部特征,并以VGG-19网络为基础,通
目前针对市场环境下发电企业生产决策的研究往往仅考虑电力市场的相关因素,但实际上燃煤作为发电企业的主要可变成本早已市场化,企业亟需紧密结合电力市场和煤炭市场,对多种市场交易类型中的发电量与购煤量进行时序优化,以提升利润降低风险.针对该问题,提出一种基于条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的发电企业发电与购煤安排两阶段决策模型.首先介绍中长期市场下包括年前优化、年内滚动优化的两阶段决策框架;其次建立基于CVaR的发电与购煤安排两阶段决策模型,对每月多市场中的发电量和购煤