ZIP高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型参考文档：高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型 matlab + 1.24MB

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高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型 参考文档：高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型 matlab + yalmip + cplex 主要内容：高比例可再生能源接入对电力系统调峰能力提出了更高要求，完善调峰辅助服务成本分摊机制有利于促进可再生能源消纳。 文中从净负荷波动的角度出发，建立了调峰成本的量化与分摊模型，构造了无调峰需求的替代场景，将负荷和可再生能源出力曲线分别转为无波动的均值线。 其次，建立了含深度调峰和抽水蓄能的调度优化模型，用于计算不同场景下的调峰成本，并将有无调峰需求两种场景下的系统调峰成本之差作为单一主体导致的边际调峰成本，然后采用 Shapley值计算不同主体导致的调峰成本。 最后，根据成本的引发程度分摊调峰成本。 算例表明，提出的调峰成本量化模型能够反映不同主体导致的调峰成本或贡献的调峰价值，成本分摊机制能够传递调峰成本信息。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867537/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89867537/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着可再生能源的大规模接入<span class="ff2">，</span>电力系统的调峰能力面临着更高的要求<span class="ff3">。</span>为了有效消纳可再生能源<span class="ff2">，</span></div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">并保证系统的稳定运行<span class="ff2">，</span>完善调峰辅助服务的成本分摊机制变得尤为重要<span class="ff3">。</span>本文旨在从净负荷波动的</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">角度出发<span class="ff2">，</span>建立一个量化调峰成本并实现合理分摊的模型<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>我们需要建立调峰成本的量化模型<span class="ff3">。</span>为了消除负荷和可再生能源出力波动对调峰的影响<span class="ff2">，</span>我们</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">将负荷和可再生能源出力曲线分别转换为无波动的均值线<span class="ff3">。</span>通过分析替代场景下的负荷波动情况<span class="ff2">，</span>我</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">们可以得到无调峰需求的负荷情况<span class="ff3">。</span>然后<span class="ff2">，</span>我们针对这两种情况<span class="ff2">，</span>分别计算出系统的调峰成本<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">接下来<span class="ff2">，</span>我们引入深度调峰和抽水蓄能这两种调峰辅助服务<span class="ff2">，</span>构建一个调度优化模型<span class="ff3">。</span>该模型考虑了</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">系统在不同场景下的调峰需求<span class="ff2">，</span>并通过优化求解<span class="ff2">，</span>得到不同场景下的调峰成本<span class="ff3">。</span>我们将有无调峰需求</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">两种场景下的系统调峰成本之差定义为单一主体导致的边际调峰成本<span class="ff3">。</span>然后<span class="ff2">，</span>我们利用<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Shapley<span class="_ _1"> </span></span>值</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">方法<span class="ff2">，</span>计算不同主体导致的调峰成本<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最后<span class="ff2">，</span>我们根据成本的引发程度<span class="ff2">，</span>对调峰成本进行分摊<span class="ff3">。</span>通过将成本分摊给不同的参与主体<span class="ff2">，</span>可以实</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">现成本的公平分配<span class="ff2">，</span>进而促进可再生能源的消纳<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过算例分析<span class="ff2">，</span>我们验证了提出的调峰成本量化模型的可行性<span class="ff3">。</span>该模型能够准确地反映不同主体导致</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的调峰成本或贡献的调峰价值<span class="ff3">。</span>同时<span class="ff2">，</span>通过成本分摊机制<span class="ff2">，</span>调峰成本的信息可以传递给各个参与主体</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">提高系统的调峰效率<span class="ff3">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">总的来说<span class="ff2">，</span>本文围绕高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊问题展开研究<span class="ff2">，</span>通过建立调峰</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">成本的量化与分摊模型<span class="ff2">，</span>实现了对成本的准确评估和公平分配<span class="ff3">。</span>该模型为可再生能源消纳提供了重要</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的支持<span class="ff2">，</span>对电力系统的可持续发展具有积极的意义<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文所采用的方法基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">matlab<span class="ff3">、</span>yalmip<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">cplex<span class="_ _1"> </span></span>等工具<span class="ff2">，</span>通过对电力系统的调度优化进行建模和</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">求解<span class="ff3">。</span>通过一个清晰的结构和合理的论证<span class="ff2">，</span>我们从净负荷波动<span class="ff3">、</span>无调峰需求替代场景<span class="ff3">、</span>调度优化以及</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">成本分摊等方面<span class="ff2">，</span>全面分析了高比例可再生能源电力系统的调峰成本问题<span class="ff3">。</span>本文的研究成果为电力系</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">统规划和运行提供了重要参考<span class="ff2">，</span>对推进可再生能源的普及和应用具有重要意义<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在未来的研究中<span class="ff2">，</span>我们可进一步优化调峰成本量化与分摊模型<span class="ff2">，</span>考虑更多的调峰辅助服务和市场机制</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">以进一步提高系统的调峰能力和经济效益<span class="ff3">。</span>同时</span>，<span class="ff1">我们也可通过实地数据的采集和分析</span>，<span class="ff1">验证模型</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的可靠性和实用性<span class="ff2">，</span>并探索在不同电力系统和不同地域的适用性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">综上所述<span class="ff2">，</span>本文通过建立高比例可再生能源电力系统的调峰成本量化与分摊模型<span class="ff2">，</span>实现了对调峰成本</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的准确评估和合理分配<span class="ff3">。</span>这一研究成果对于推进可再生能源的消纳和电力系统的可持续发展具有重要</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">意义<span class="ff2">，</span>为相关领域的研究和实践提供了有益的参考<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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