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这个标题涉及到能源领域中的两个主要概念：抽水蓄能电站和容量交易辅助服务，以及一种用于优化这些服务参与的双层策略。
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抽水蓄能电站：抽水蓄能电站是一种通过将水从低处抽到高处蓄能，然后在需要时释放水以产生电力的设施。它们被认为是一种有效的储能方式，能够调节电力系统的负荷平衡，提高电力系统的灵活性和稳定性。
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容量交易辅助服务：容量交易是电力市场中的一种形式，其中参与者可以出售或购买电力容量，以确保电力系统在高负荷期间有足够的供电能力。辅助服务是一种特殊的电力服务，用于提高电力系统的稳定性和可靠性，包括调频、备用电力和电压支持等。
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双层优化策略：这指的是一种优化方法，其中有两个层次的决策。在这种情况下，第一层可能是针对抽水蓄能电站的内部运营优化，例如最大化其利润或效率。第二层可能是针对抽水蓄能电站参与容量交易市场的优化，以便最大化其在市场中的收益或对电力系统的贡献。
因此，这个标题表明了一种研究方法，旨在探讨如何通过双层优化策略来最大化抽水蓄能电站在容量交易辅助服务中的参与，并提高电力系统的灵活性和可靠性。
摘要：抽水蓄能电站是重要的调峰调频的资源。目前抽水蓄能电站在运行中始终处于被动调度，其成本由两部制电价弥补，导致抽蓄参与辅助服务市场的积极性不高。新能源发展带来了强不确定性与间歇性，亟需加快确立抽水蓄能电站的独立市场主体地位，促进新能源的稳定消纳。本文设计了一种抽蓄作为独立主体同时参与辅助服务市场及日前市场的运行机制，建立了捆绑容量优化—日前调度双层优化模型，实现抽蓄、风光合作及与电网的友好互动。上层构建风险效用函数量化抽蓄收益期望底线与风光捆绑容量的函数关系，定义抽蓄与风光合作的理论判据，并建立讨价还价博弈模型进行双方收益的合理分配，以风光收益期望最大为目标进行捆绑容量优化；下层考虑多电源类型结构，以社会发电成本最小为目标，模拟日前市场抽蓄出力、工况、日前收益对容量交易的影响。最后，以某省2020年实际数据为例，用粒子群双层算法求解双层优化模型得到最优捆绑容量、收益分配方案，测算结果表明在有效降低风光出力偏差的同时，抽蓄、风光收益均能显著提高，充分发挥了灵活调节资源的调节作用。
这段摘要描述了一项研究，主要关注抽水蓄能电站作为调峰调频资源的重要性以及当前其在运行中的被动调度导致参与辅助服务市场积极性不高的问题。以下是对摘要的详细解读：
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抽水蓄能电站的背景：
- 抽水蓄能电站被认为是调峰调频的关键资源，可以在电力系统中提供灵活性，调节电力的供需平衡。
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问题陈述：
- 目前抽水蓄能电站处于被动调度状态，其成本由两部制电价弥补。这可能是因为传统的电价结构不够激励抽水蓄能电站积极参与辅助服务市场。
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新能源发展的影响：
- 新能源的发展引入了强烈的不确定性和间歇性，需要更好地整合和利用抽水蓄能电站等资源来稳定新能源的消纳。
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研究设计：
- 文章提出了一种新的运行机制，将抽水蓄能电站作为独立主体同时参与辅助服务市场和日前市场。这种机制旨在建立捆绑容量优化和日前调度的双层优化模型。
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优化目标和模型结构：
- 上层优化目标是构建风险效用函数，以量化抽蓄收益期望底线与风光捆绑容量之间的函数关系。定义了抽蓄与风光合作的理论判据，并通过讨价还价博弈模型进行双方收益的合理分配，以最大化风光收益为目标进行捆绑容量优化。
- 下层考虑了多电源类型结构，以社会发电成本最小为目标，通过模拟日前市场抽蓄出力、工况、日前收益对容量交易的影响。
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实例和结果：
- 以某省2020年实际数据为例，使用粒子群双层算法求解双层优化模型，得到最优捆绑容量和收益分配方案。结果显示，在有效降低风光出力偏差的同时，抽蓄和风光收益均显著提高，充分发挥了灵活调节资源的作用。
总体而言，这项研究旨在提高抽水蓄能电站参与辅助服务市场积极性，通过建立创新的双层优化模型来实现抽蓄与新能源的合作，以促进电力系统的稳定和新能源的有效消纳。
关键词： 联合运行;抽水蓄能;容量优化;收益分配;辅助服务;
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联合运行：指不同类型的发电设施或能源资源在电力系统中协同运行，以实现系统的稳定性、经济性和可靠性。在这个上下文中，可能指抽水蓄能电站与其他能源资源（如风电、光伏等）以及电网之间的协同运行。
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抽水蓄能：是一种利用水能进行储能的技术，通常包括一个上游水库和一个下游水库，通过在电力需求低谷时把水从下游泵送至上游，电力需求高峰时释放水通过水轮机发电的过程。
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容量优化：指在电力系统中，对于各种发电设备和储能设备的容量（如抽水蓄能电站的容量）进行优化配置，以最大化系统的效益和经济性。
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收益分配：指在多方合作或交易中，将产生的收益或利润按照一定的原则或协议进行分配的过程。在这个上下文中，可能指抽水蓄能电站与其他资源或电网之间的收益分配方式，确保各方的利益得到合理保障。
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辅助服务：是指在电力系统运行中，除了基础的电能供应外，提供的各种支持性服务，如频率调节、电压控制、备用容量等。抽水蓄能电站通常可以提供这些服务，有助于维持电力系统的稳定性和可靠性。
仿真算例：
为验证模型和算法的有效性，本文选取某省 典型日数据为例。该地区拥有39台火电机组、总 容量为1200MW的定速抽蓄电站(由4台300MW 抽蓄机组组成)、装机总容量为6690MW的风电厂 以及总容量为4810MW的光伏电站，另有总容量 为17090MW的水电站，日前调度周期为24h，时 间步长为1h。以风光出力预测误差从5%到20%分 别生成多组风光场景集i A；还以风光出力预测误差（以下简称风光预测误差）为 10%单独生成一 组风光场景集B。系统组成、抽蓄机组、火电机组 等机组的参数及能源电价(见附录D表D1-D3)。
仿真程序复现思路：
import numpy as np
import pandas as pd# 系统组件参数定义
power_system_params = {"thermal_units": 39,"pumped_storage_capacity": 1200, # MW"wind_capacity": 6690, # MW"solar_capacity": 4810, # MW"hydro_capacity": 17090, # MW
}# 假设的小时电力需求（24小时）
hourly_demand = np.array([15000, 14500, 14000, 13500, 13000, 12500, 12000, 11500, 11000, 10500, 10000, 9500, 9000, 8500, 8000, 7500, 7000, 6500, 6000, 5500, 5000, 4500, 4000, 3500])# 能源电价信息（简化处理，实际中应有更详细数据）
energy_prices = {"thermal": 0.05, "pumped_storage": 0.06, "wind": 0.02, "solar": 0.02, "hydro": 0.03} # 每kWh的美元def generate_scenarios(capacity, error_pct):# 假定出力为容量的50% ± error_pctbase_output = capacity * 0.5min_output = base_output * (1 - error_pct)max_output = base_output * (1 + error_pct)return np.random.uniform(min_output, max_output, 24)def simulate_hourly_operation(hourly_demand, wind_output, solar_output, system_params, energy_prices):# 初始化结果DataFramedf_results = pd.DataFrame(columns=["Hour", "Demand", "Wind_Output", "Solar_Output", "Thermal_Output", "Pumped_Storage_Output", "Hydro_Output", "Total_Supply", "Cost"])for hour in range(24):demand = hourly_demand[hour]wind = min(wind_output[hour], system_params["wind_capacity"])solar = min(solar_output[hour], system_params["solar_capacity"])remaining_demand = demand - wind - solar# 简化逻辑：首先使用水电，其次抽蓄，最后火电hydro_output = min(remaining_demand, system_params["hydro_capacity"])remaining_demand -= hydro_outputpumped_storage_output = min(remaining_demand, system_params["pumped_storage_capacity"])remaining_demand -= pumped_storage_outputthermal_output = min(remaining_demand, system_params["thermal_units"] * 300) # 假设每个火电单位300MWtotal_supply = wind + solar + hydro_output + pumped_storage_output + thermal_output# 简化计算成本cost = (wind + solar) * energy_prices["wind"] + hydro_output * energy_prices["hydro"] + pumped_storage_output * energy_prices["pumped_storage"] + thermal_output * energy_prices["thermal"]df_results = df_results.append({"Hour": hour, "Demand": demand, "Wind_Output": wind, "Solar_Output": solar, "Thermal_Output": thermal_output, "Pumped_Storage_Output": pumped_storage_output, "Hydro_Output": hydro_output, "Total_Supply": total_supply, "Cost": cost}, ignore_index=True)return df_resultsdef main():wind_error = solar_error = 0.1 # 风光预测误差10%wind_capacity = power_system_params["wind_capacity"]solar_capacity = power_system_params["solar_capacity"]wind_output = generate_scenarios(wind_capacity, wind_error)solar_output = generate_scenarios(solar_capacity, solar_error)simulation_results = simulate_hourly_operation(hourly_demand, wind_output, solar_output, power_system_params, energy_prices)print(simulation_results)if __name__ == "__main__":main()
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