通过级联批发市场集成在当地电力市场中投标(Matlab代码实现）

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💥1 概述

地方电力市场是促进分布层面可再生能源的效率和利用的一个有前途的想法。然而，作为一个新概念，如何设计和整合这些地方市场到现有市场结构中，并从中获得最大利润，目前还不清楚。在这项工作中，我们提出了一种地方市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和自给自足者）在彼此之间进行能源交易。由于地方市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与能够接入批发市场的聚合器/零售商签订双边合同来满足其能源需求。地方市场中允许的竞标和报价受到一项上网电价和聚合器电价的限制，以确保最终用户最多只能得到预期成本，而不考虑这个市场。该问题被建模为一个多领导者单追随者的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了地方市场的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户缺乏完美信息，我们主张使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。通过三个考虑到具有不同特征的最终用户的案例研究，我们评估了四种不同算法的性能，并评估了地方市场对市场参与者所带来的好处。结果表明，所提出的市场机制相对于不考虑地方市场的基线，可以为市场参与者提供约30-40%的总体成本改善。然而，转向地方市场的能源采购可能会影响传统的零售商/聚合器角色。因此，应该制定创新的商业模式，以成功实施未来的地方市场。

一、研究背景与意义

随着能源需求的日益增长和可再生能源的快速发展，如何高效整合本地电力市场与级联批发市场，成为当前能源领域的重要课题。本地电力市场（Local Electricity Market, LEM）作为促进分布式可再生能源效率和利用的新兴概念，为能源交易提供了新的框架。然而，如何将本地市场与现有的级联批发市场（Wholesale Market, WSM）有效整合，以实现能源交易效率的最大化，是当前亟待解决的问题。

本研究旨在提出一种创新的投标策略，通过级联批发市场集成在当地电力市场中投标，以优化市场参与者的投标行为，提高市场竞争力，最终实现能源交易效率的提升。

二、研究内容与方法

1. 本地市场机制设计

   • 市场参与者：包括消费者、小型生产者和自给自足者等最终用户。
   • 交易规则：最终用户之间在本地市场中进行能源交易，通过与能够接入批发市场的聚合器/零售商签订双边合同来满足其能源需求。
   • 竞标与报价限制：地方市场中允许的竞标和报价受到上网电价和聚合器电价的限制，以确保最终用户最多只能得到预期成本。

2. 双层优化问题建模

   • 上层优化：定义代理商利润的最大化，考虑代理商的竞标策略和市场价格。
   • 下层优化：最大化地方市场中的能源交易，考虑市场参与者的能源需求和供给。
   • 优化方法：由于问题的复杂性和最终用户缺乏完美信息，采用进化计算等人工智能方法进行求解。

3. 案例研究

   • 案例设计：考虑具有不同特征的最终用户的三个不同案例研究。
   • 算法评估：评估四种不同算法的性能，包括遗传算法、粒子群优化等。
   • 效益分析：分析地方市场对市场参与者带来的益处，包括成本优化、利润提升等。

三、研究结果与分析

1. 成本优化效果

   • 总体成本改善：研究结果显示，所提出的市场机制相对于不考虑地方市场的基线，可以为市场参与者提供约30%~40%的总体成本改善。
   • 成本构成分析：成本优化主要来源于本地市场中的能源交易，减少了从批发市场购买能源的成本。

2. 市场参与者行为变化

   • 投标策略调整：市场参与者根据本地市场的价格信号调整其投标策略，以最大化利润。
   • 能源采购渠道转变：部分市场参与者转向本地市场进行能源采购，减少了对传统零售商/聚合器的依赖。

3. 对传统零售商/聚合器的影响

   • 角色转变：转向地方市场的能源采购可能会影响传统的零售商/聚合器角色，需要其调整业务模式以适应市场变化。
   • 创新商业模式：为了成功实施未来的地方市场，需要制定创新的商业模式，如提供增值服务、参与本地市场交易等。

四、研究创新与贡献

1. 理论创新

   • 双层优化模型：构建了多领导者单追随者的双层优化问题模型，为电力交易提供了新的视角和方法。
   • 进化计算应用：将进化计算等人工智能方法应用于电力交易优化问题中，提高了求解效率和准确性。

2. 实践贡献

   • 投标策略指导：为市场参与者提供了在本地市场与级联批发市场中投标的策略指导，提高了市场竞争力。
   • 市场机制设计：提出了一种创新的本地市场机制设计，促进了分布式可再生能源的效率和利用。

五、研究展望与建议

1. 研究展望

   • 扩展应用场景：未来可以将本研究提出的投标策略应用于更多类型的能源市场和交易场景中。
   • 优化算法改进：进一步研究和改进优化算法，提高求解效率和准确性，以适应更大规模的市场交易问题。

2. 实践建议

   • 政策支持：政府应出台相关政策支持本地市场的发展，如提供税收优惠、补贴等激励措施。
   • 基础设施建设：加强智能电网等基础设施建设，为本地市场与级联批发市场的整合提供技术支撑。
   • 市场参与者培训：加强对市场参与者的培训和教育，提高其对本地市场与级联批发市场整合的认识和投标能力。

📚2 运行结果

部分代码：

%% Load Data base
noRuns=20;
%DB=1; %1 (500) and 2 (1); %Select the database you want to analyze
% 1: playing example
% 2: 10 agents real data
% 3: 100 agents real data
[caseStudyData, DB_name]=callDatabase(DB);

%% Label of the algorithm and the case study
Tag.algorithm=algorithm;
Tag.DB=DB_name;
%% Parameters that can be varied with different inputs
%EDP comercia tri-horaria
Ext_supplier=[0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.093 0.16 0.16 0.33 0.33 0.33 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.33 0.33 0.16 0.093 0.093];
%WS market price MIBEL Average of the Week 5-9 / 08 / 2019
WS_price=[0.049228 0.047272 0.044936 0.043782 0.043554 0.045226 0.046564 0.048322 0.049872 0.050096 0.049628 0.049796 0.050116 0.050712 0.049648 0.048644 0.048066 0.047712 0.047562 0.048038 0.0491 0.051456 0.050584 0.049478];
Original=0.25; %0.28; %Grid tariff (Can be modified in function of the case study)
Feed_in=0.095; %Portugal
Agg_fee=0.15; %Considered aggregator fee

Gecad_Tariff=[0.1012 0.1012 0.1012 0.1012 0.1012 0.1012 0.1012 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 0.1882 ];

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Uncomment according to the upper tariff you want to analyze
%Back_up=repmat(Original,1,caseStudyData.General.numPeriods);
%Back_up=Ext_supplier;
Back_up=WS_price+Agg_fee;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Lines used to vary the marginal cost of CHP
caseStudyData.Type4.MC=caseStudyData.Type4.MC*0;
caseStudyData.Type4.MC=(caseStudyData.Type4.MC+1)*.1;
%Line used to increase the load of the case study by a factor
%caseStudyData.Type1.Load=caseStudyData.Type1.Load.*20; %Increasing the load 20 times

%Line used to increase the PV generation 15 percent more
caseStudyData.Type2.Gen=caseStudyData.Type2.Gen.*15;

%% Set lower/upper bounds of variables
caseStudyData.General.cf=Feed_in;
caseStudyData.General.cg=Back_up;
price_taker=PT; %This variable if 0, normal consumers, if 1: consumers with no elasticity of demand and price in the LM
%0: complete freedom of bidding
%1: Consumers with no elasticity of price and quantity (max buy price)
%2: prosumers with no elasticity of price and quantity (min sell price)
[lowerB,upperB] = setVariablesBounds(caseStudyData,Back_up,price_taker);

🎉3参考文献

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🌈4 Matlab代码实现

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