虚拟电厂鲁棒优化竞标模型：碳排放约束下的研究

"本文主要探讨了在碳排放约束下，虚拟电厂(VPP)如何通过鲁棒优化方法处理可再生能源发电出力和电力市场价格的不确定性，建立相应的竞标模型。研究指出，鲁棒优化方法能够有效地处理不确定性问题，并证明了其在处理虚拟电厂竞标策略时的经济性和适应性。此外，碳排放约束对于虚拟电厂的竞标决策具有显著影响。" 在电力自动化设备的背景下，虚拟电厂作为一种集成分布式能源(DER)的技术，如风能和太阳能，成为应对电力需求增长、化石燃料减少以及二氧化碳(CO2)减排任务的关键手段。分布式能源的不稳定性对电网造成了一定挑战，而虚拟电厂通过聚合多种DG，以统一实体参与电网和电力市场运营，从而缓解这些影响。 在电力市场中，虚拟电厂扮演着供应者和需求者的双重角色，同时参与能量市场和辅助服务市场。然而，由于市场电价和可再生能源出力的不确定性，虚拟电厂在竞标过程中面临风险，可能导致额外的购电成本或低价售电，影响竞标利润。因此，建立考虑不确定性的竞标模型至关重要。 文中提及的鲁棒优化方法针对风电出力和电价的不确定性，构建了虚拟电厂的竞标模型，同时考虑了碳排放限制。模型的经济性和鲁棒性得到了实例验证，表明这种优化方法能够有效处理不确定性参数，而且碳排放约束会改变VPP的竞标策略。这为虚拟电厂在实际操作中制定更稳健、更具经济效益的竞标策略提供了理论支持。 现有研究多关注VPP的优化竞标问题，但大多未充分考虑不确定性因素和碳排放的影响。本研究的贡献在于引入鲁棒优化，以更全面地处理这些问题，为未来虚拟电厂在碳约束下的市场参与提供了新的理论依据和方法论。