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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种含高比例风电的新型电力系统灵活性资源供需博弈优化调度方法，包括建立基于主从博弈的灵活性调节资源供需双层博弈架构；依据风电波动性量化指标，建立风电运营商灵活性调节资源需求量化模型；建立上层风电运营商对下层储能运营商、火电运营商、需求响应聚合商的激励价格优化决策模型；建立下层储能运营商、火电运营商、需求响应聚合商灵活性调节资源供给决策模型；将建立的激励价格优化决策模型和建立的灵活性调节资源供给决策模型相结合，共同构成含高比例风电的新型电力系统灵活性调节资源供需博弈优化模型，并进行求解。本发明可以有效提高源‑荷‑储多方灵活性调节资源参与调节的积极性，并促进高比例风电的上网消纳。

主权项：1.一种含高比例风电的新型电力系统灵活性资源供需博弈优化调度方法，其特征在于：包括：步骤S1、建立基于主从博弈的灵活性调节资源供需双层博弈架构，包括上层风电运营商和下层储能运营商、火电运营商、需求响应聚合商；步骤S2、提出风电波动性量化指标；依据风电波动性量化指标，建立风电运营商灵活性调节资源需求量化模型；步骤S3、根据风电运营商的灵活性调节资源需求量，以利益最大化为目标建立上层风电运营商对下层储能运营商、火电运营商、需求响应聚合商的激励价格优化决策模型；步骤S4、以利益最大化为目标，建立下层储能运营商、火电运营商、需求响应聚合商灵活性调节资源供给决策模型；步骤S5、将步骤S3所建立的激励价格优化决策模型和步骤S4所建立的灵活性调节资源供给决策模型相结合，共同构成含高比例风电的新型电力系统灵活性调节资源供需博弈优化模型，并对灵活性调节资源供需博弈优化模型进行求解；所述步骤S2，包括：S2.1、给定风电、负荷功率序列和定义风电、负荷功率的变化率序列和的欧式距离作为风电波动性大小的量化指标，则风电波动性量化指标计算模型为： 式中：为t时段风电功率的变化率，是风电功率变化率序列Rw中的第t个元素；Ptw为t时段风电功率，是风电功率序列Pw中的第t个元素；为t时段负荷功率的变化率，是负荷功率的变化率序列Rd中的第t个元素；Ptd为t时段负荷功率，是负荷功率序列Pd中的第t个元素；rPw,Pd表示风电功率序列Pw在负荷功率序列为Pd时的波动性指标；T为总的调度时段；S2.2、基于理想模型法对风电预测功率序列进行电量等效，以灵活性调节资源需求量最小为目标，构造满足预设的风电波动性指标的风电理想功率序列风电理想功率序列的构造模型表示为： 式中：Ptflexible表示t时段风电运营商的灵活性调节资源需求量，当其为正的时候，风电运营商需要向上的灵活性调节功率，当其为负的时候，风电需要向下的灵活性调节功率；rPw,equal,Pd为风电理想功率序列Pw,equal在负荷功率序列为Pd时的波动性指标；R为风电波动性指标的阈值；Ptw,pre表示t时段风电的预测功率，是风电预测功率序列Pw,pre中的第t个元素；Ptw,equal表示t时段风电的理想功率，是风电理想功率序列Pw,equal中的第t个元素；S2.3、通过计算风电理想功率与风电运营商制定的风电计划上网功率的差值，实现对风电运营商灵活性调节资源需求的量化，风电运营商灵活性调节资源需求量化模型表示为： 式中：ΔPtw为t时段风电运营商的灵活性调节资源需求。

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