虚拟电厂鲁棒优化竞标模型：考虑电价不确定性的研究

电力市场中的电价具有显著的不确定性，这为参与市场的实体，如虚拟电厂（Virtual Power Plant, VPP），带来了挑战。虚拟电厂是一种集成了多种分布式能源资源的新型电力系统运营模式，它能够作为一个单一的可控单元参与电力市场交易。在考虑不确定性的情况下，如何制定有效的竞标策略是VPP成功运营的关键。 本研究论文提出了一个基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）和相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）的区间预测（Interval Prediction）模型，用于预测电力市场的电价范围。EEMD是一种自适应的数据分析方法，能够对非线性、非平稳的时间序列进行有效分解，而RVM则是一种高效的机器学习算法，用于预测数据的区间。通过EEMD-RVM模型，可以得到电价的可能变动区间，从而为VPP提供对未来电价的不确定性估计。 随后，论文采用鲁棒优化（Robust Optimization）方法来处理这种电价预测的不确定性。鲁棒优化是一种处理不确定参数的优化方法，它的目标是找到在所有可能情况下的最优解，即使这些情况的细节未知或难以精确预测。在此基础上，构建了一个考虑市场电价不确定性的VPP鲁棒优化竞标模型。该模型旨在确保VPP在各种可能的电价情景下都能获得稳健的经济收益。 论文通过案例分析探讨了电价不确定性对VPP竞标策略的影响，以及不同节点电价变化对VPP与外部电网能量调配策略的效应。通过对比和分析，证明了所提出的鲁棒优化模型在应对电价不确定性时的有效性和实用性，能够帮助VPP做出更为合理的投标决策，以降低风险并最大化收益。 关键词涉及的核心概念包括虚拟电厂的运营策略、电力市场中的不确定性处理、鲁棒优化技术的应用、区间预测在电价预测中的角色，以及电力市场交易机制。此研究对于提升VPP在电力市场中的竞争力，以及为其他电力市场参与者处理不确定性问题提供了理论支持和实践指导。 这篇研究论文发表在《现代电子技术》上，其结论表明，结合EEMD-RVM的区间预测和鲁棒优化，能为虚拟电厂提供一种适应不确定性的竞标策略，有助于提升VPP在电力市场中的运营效率和经济效益。