[论文解读] A Tight Configuration-Component Based Hybrid Model for Combined-Cycle Units in MISO Day-Ahead Market

Chenxi Dai, Yonghong Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 21, 2017

Electric Power System Optimization参考文献 17被引用 3

一句话总结

本文提出了一种基于配置-元件的紧密混合模型，用于MISO日前市场中的联合循环燃气轮机（CCGT）机组，通过整合配置层级与元件层级（PT）报价，更准确地反映物理运行约束。该模型提升了运行灵活性与社会福利，在IEEE 118节点系统和MISO测试系统中，其计算效率与准确性均优于传统的CFBM与CPBM方法。

ABSTRACT

This paper proposes a hybrid CCGT model for day-ahead market clearing, in order to enhance operation flexibility of CCGTs in practice. The proposed hybrid model, by taking benefits of combined offers on configurations and individual PTs from MPs, can reflect physical operation features of CCGTs more accurately. A comprehensive review on CCGT models in literature is conducted, and their advantages and shortcomings are analyzed. The mapping relationship between the two most investigated models, i.e., CFBM and CPBM, is then revealed and constructed for deriving the proposed hybrid model. Tightening formulations are further discussed for achieving better computational performance. The proposed hybrid model is tested and compared with CFBM via an IEEE 118-bus system and the MISO system. Results show great benefits in maintaining operation flexibility and enhancing social welfare.

研究动机与目标

• 为解决现有CCGT建模方法在准确捕捉物理运行特征方面的局限性。
• 提升联合循环机组在日前市场出清中的运行灵活性。
• 开发一种结合配置建模与元件建模优势的混合模型。
• 通过紧致公式提升计算性能。
• 通过真实系统与测试系统案例验证模型的有效性。

提出的方法

• 该混合模型整合了配置层级的联合报价与市场参与者提供的独立功率传输（PT）报价。
• 建立了两种主流模型——基于配置的模型（CFBM）与基于元件的模型（CPBM）之间的映射关系，以推导出混合公式。
• 引入紧致公式以减少解的间隙并提升计算效率。
• 该模型在IEEE 118节点系统与MISO系统上实现并进行了对比评估。
• 通过结构化的混合整数规划，保留了CCGT的物理约束，如最小启停时间与爬坡速率。
• 该模型被表述为混合整数线性规划（MILP），以确保与标准市场出清求解器的兼容性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过混合CCGT模型更准确地反映联合循环机组在日前市场中的物理运行特性？
• RQ2 CFBM与CPBM之间存在何种映射关系？该关系如何用于设计更精确的混合模型？
• RQ3 紧致公式在CCGT机组建模中如何提升计算性能？
• RQ4 与传统模型相比，所提出的混合模型在运行与经济方面具有哪些优势？
• RQ5 该混合模型在真实市场环境中在多大程度上提升了社会福利与运行灵活性？

主要发现

• 所提出的混合模型通过精确捕捉联合循环机组的物理约束，显著提升了运行灵活性。
• 通过紧致公式，该模型实现了更优的计算性能，显著缩短了解决时间并减小了解的间隙。
• 在IEEE 118节点系统中，与CFBM和CPBM相比，该混合模型维持了更高的社会福利水平。
• 在MISO系统中，该混合模型在市场出清精度与运行可行性方面表现出更优性能。
• CFBM与CPBM之间的映射关系使得混合模型能够系统性地推导，确保了模型的一致性与正确性。
• 结果表明，整合配置层级与元件层级报价可带来更高效、更真实的市场出清结果。