[发明专利]基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法

权利要求书

1.基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于预设的用于评估光伏出力曲线的多个指标，获取光伏电站购买需求响应作用的储能资源后的各个指标的第一数据；

基于所述第一数据获取系统运营商对光伏出力曲线的综合价格激励数值；

基于光伏出力基础费率、综合价格激励数值、投标曲线、投标与实际出力偏差值的惩罚数据计算光伏电站预期售电收入，基于需求响应作用的储能资源的出力量和出力单价计算购买所述需求响应作用的储能资源的成本；

基于光伏电站预期售电收入最大化作为第一目标函数，购买储能资源成本最小化作为第二目标函数，建立光伏电站预期收益最大化目标函数和目标函数中的参数约束条件，并通过智能优化算法迭代搜索预期收益最大值，获取预期收益最大值时的投标曲线和储能作用需求响应资源购买策略。

2.根据权利要求1所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述基于所述第一数据获取系统运营商对光伏出力曲线的激励价格，包括：

基于预设的每个指标的第一数据与激励参数I取值的映射关系，获取每个指标的激励参数取值；

获取多个指标的综合价格激励数值s：其中，m为指标的个数，α^j为第j个指标的激励参数权重，I^j为第j个指标的激励参数取值，

3.根据权利要求2所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述基于光伏出力基础费率、综合价格激励数值、投标曲线、投标与实际出力偏差值的惩罚数据计算光伏电站预期售电收入，光伏电站预期售电收入F为：

其中表示光伏电站向系统运营商提交的k时段的出力投标，s为综合价格激励数值，r_k为k时段光伏售价基础费率，表示k时刻光伏电站弃光，S_cur表示单位弃光惩罚，表示k时刻光伏电站出力不足，S_dev-表示出力不足的单位惩罚。

4.根据权利要求3所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述基于需求响应作用的储能资源的出力量和出力单价计算购买所述需求响应作用的储能资源的成本，购买成本C为：

其中，和分别为需求响应作用的储能资源i在时段k提供的正出力和负出力，C_i为需求响应作用的储能资源i的单位出力价格。

5.根据权利要求4所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述光伏电站预期收益最大化目标函数M为：

M＝Max(F-C)。

6.根据权利要求5所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述目标函数中的参数约束条件包括：第一目标函数中的激励价格和投标曲线约束、第二目标函数中的储能资源约束。

7.根据权利要求6所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，第一目标函数中的激励价格和投标曲线约束包括：

基于光伏电站出力投标值、需求响应作用的储能资源正负出力、光伏出力不足值、光伏弃光值结合的电力平衡约束；

光伏电站出力投标曲线相邻时间出力变化在最大爬坡限值区间的约束；

光伏电站投标曲线的上下限约束；

光伏电站的输出偏差的正态分布约束；

光伏电站的输出偏差对应的出力不足和弃光的期望值。

8.根据权利要求7所述的基于考虑储能需求响应作用的光伏电站竞价优化方法，其特征在于，所述通过智能优化算法迭代搜索预期收益最大值，包括：

(1)在预设初始化范围内，对粒子群进行随机初始化，包括随机产生粒子初始位置以及粒子初始随机速度；

(2)根据光伏电站预期收益最大化目标函数M计算每个粒子的适应值，迭代计算每代粒子群的局部粒子最优适应值和全局粒子最优适应值，并更新粒子位置和速度；

(3)直至达到预设迭代停止条件，获取预期收益最大值。