[论文解读] A Three-Stage Stochastic Peer-to-Peer Market Clearing Model with Real-Time Reserve Activation

Sigurd Bjarghov, Christian Øyn Naversen+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2019

Smart Grid Energy Management参考文献 11被引用 4

一句话总结

本文提出了一种三阶段随机点对点（P2P）市场出清模型，将日内和实时平衡市场与短期备用参与相结合，使本地能源社区能够管理可再生能源和负荷的不确定性。该模型在日内和实时市场中分别将备用市场参与度提高了19%和44%，通过本地化交易显著提升了灵活性的利用效率。

ABSTRACT

With an increasing share of volatile renewables, more flexibility is needed to balance the electricity system. In order to enable local flexibility, we suggest a three-stage stochastic market clearing model using community-based peer-to-peer (P2P) trading with participation in the short term reserve markets. With this approach, internal intraday (IID) and real-time (IRT) markets are cleared where peers can trade to balance their day-ahead market position under uncertainty in load and activation of reserves. Results show increased participation of 19 and 44 % in reserve markets when P2P IID and IRT is introduced. We illustrate the application of the model and give advice for the future reserve market design highlighting necessary changes in order to unlock end-user flexibility to the reserve market.

研究动机与目标

• 为应对由于可再生能源波动性增加而带来的系统灵活性需求增长。
• 使本地能源社区能够通过点对点交易机制积极参与短期备用市场。
• 设计一种考虑负荷和备用激活不确定性在内的随机市场出清框架。
• 评估日内和实时P2P交易如何提升在备用市场中的参与度。

提出的方法

• 该模型采用三阶段随机优化框架：日前市场出清、日内市场出清和实时市场出清。
• 通过基于场景的随机规划方法，纳入负荷和备用激活的不确定性。
• 在日内和实时阶段均实现点对点交易，以在不确定性下平衡日前市场头寸。
• 该模型整合了短期备用市场的参与机制，使本地同行能够提供灵活性。
• 采用混合整数线性规划（MILP）公式求解不确定性条件下的市场出清问题。
• 将该模型应用于基于社区的微电网案例研究，以评估性能和灵活性激活情况。

实验结果

研究问题

• RQ1 引入日内和实时P2P交易对短期备用市场参与度有何影响？
• RQ2 在不确定性条件下，本地同行在多大程度上可通过日内和实时交易平衡其日前头寸？
• RQ3 对负荷和备用激活进行随机建模对市场结果和灵活性利用有何影响？
• RQ4 与两阶段方法相比，三阶段结构如何提升系统灵活性？
• RQ5 为释放本地社区的终端用户灵活性，备用市场设计需要做出哪些调整？

主要发现

• 引入日内P2P交易使短期备用市场参与度相比无此类交易的基线情形提高了19%。
• 实时P2P交易使备用市场参与度提升了44%，表明灵活性得到显著激活。
• 该模型使本地同行能够通过动态的日内和实时交易有效平衡其日前头寸。
• 随机框架成功捕捉了负荷和备用激活的不确定性，提升了市场效率和鲁棒性。
• 研究结果凸显了改革备用市场设计的必要性，以允许终端用户和本地社区直接参与。
• 案例研究证实，本地化交易可增强系统灵活性，并支持更高比例的可再生能源接入。