实施灵活需求：实时价格vs.市场整合

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英文标题：
《Implementing Flexible Demand: Real-time Price vs. Market Integration》
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作者：
Florian K\\\"uhnlenz, Pedro H. J. Nardelli, Santtu Karhinen, Rauli
  Svento
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  This paper proposes an agent-based model that combines both spot and balancing electricity markets. From this model, we develop a multi-agent simulation to study the integration of the consumers\' flexibility into the system. Our study identifies the conditions that real-time prices may lead to higher electricity costs, which in turn contradicts the usual claim that such a pricing scheme reduces cost. We show that such undesirable behavior is in fact systemic. Due to the existing structure of the wholesale market, the predicted demand that is used in the formation of the price is never realized since the flexible users will change their demand according to such established price. As the demand is never correctly predicted, the volume traded through the balancing markets increases, leading to higher overall costs. In this case, the system can sustain, and even benefit from, a small number of flexible users, but this solution can never upscale without increasing the total costs. To avoid this problem, we implement the so-called \"exclusive groups.\" Our results illustrate the importance of rethinking the current practices so that flexibility can be successfully integrated considering scenarios with and without intermittent renewable sources.
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中文摘要：
本文提出了一种基于代理的电力市场模型，该模型将现货市场和平衡电力市场结合起来。根据该模型，我们开发了一个多agent仿真，以研究消费者的灵活性与系统的集成。我们的研究确定了实时价格可能导致更高电力成本的条件，这反过来又与通常认为这种定价方案可以降低成本的说法相矛盾。我们表明，这种不良行为实际上是系统性的。由于批发市场的现有结构，价格形成过程中使用的预测需求永远无法实现，因为灵活用户会根据既定价格改变其需求。由于需求永远无法正确预测，通过平衡市场的交易量会增加，导致总体成本上升。在这种情况下，系统可以支持少量灵活的用户，甚至可以从中受益，但如果不增加总成本，此解决方案永远无法升级。为了避免这个问题，我们实现了所谓的“独占组”我们的结果说明了重新思考当前实践的重要性，以便在考虑有无间歇可再生能源的情况下，能够成功地整合灵活性。
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Systems and Control        系统与控制
分类描述：cs.SY is an alias for eess.SY. This section includes theoretical and experimental research covering all facets of automatic control systems. The section is focused on methods of control system analysis and design using tools of modeling, simulation and optimization. Specific areas of research include nonlinear, distributed, adaptive, stochastic and robust control in addition to hybrid and discrete event systems. Application areas include automotive and aerospace control systems, network control, biological systems, multiagent and cooperative control, robotics, reinforcement learning, sensor networks, control of cyber-physical and energy-related systems, and control of computing systems.
cs.sy是eess.sy的别名。本部分包括理论和实验研究，涵盖了自动控制系统的各个方面。本节主要介绍利用建模、仿真和优化工具进行控制系统分析和设计的方法。具体研究领域包括非线性、分布式、自适应、随机和鲁棒控制，以及混合和离散事件系统。应用领域包括汽车和航空航天控制系统、网络控制、生物系统、多智能体和协作控制、机器人学、强化学习、传感器网络、信息物理和能源相关系统的控制以及计算系统的控制。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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关键词：Quantitative Experimental Implementing Optimization Successfully

实施灵活的需求：实时价格vs.市场整合Florian K¨uhnlenza，*, Pedro H.J.Nardelib、Santtu Karhinenc、Rauli SventocaCentre for Wireless Communications（CWC）、Oulu大学、芬兰达控制工程和数字系统实验室、拉彭兰塔理工大学能源系统学院、Oulu大学芬兰达商学院、，FinlandAbstracts本文提出了一个基于agent的模型，该模型结合了现货和平衡电力市场。根据该模型，我们开发了一个多智能体仿真，以研究消费者灵活性与系统的集成。我们的研究确定了实时价格可能导致更高电力成本的条件，这反过来又与通常认为这种定价方案会降低成本的说法相矛盾。我们表明，这种不良行为实际上是系统性的。由于批发市场的现有结构，价格形成中使用的预测需求永远无法实现，因为灵活用户将根据此类既定价格改变其需求。由于需求永远无法正确预测，通过平衡市场的交易量会增加，导致总体成本上升。在这种情况下，该系统可以维持少数灵活的用户，甚至可以从中受益，但如果不增加总成本，该解决方案永远无法升级。为了避免这个问题，我们实现了所谓的“独占组”。我们的研究结果说明了重新思考当前实践的重要性，以便在考虑有无临时可再生能源的情况下，成功整合灵活性。*相应的authorEmail地址：Florian。Kuhnlenz@oulu.fi（Florian K¨uhnlenz）提交给Energy的预印本2018年2月13日关键词：实时定价、日前市场、平衡市场、市场设计、需求响应、智能电网1。

在我们的自由市场经济中，货币激励通常被视为改变人类行为的一种方式。从我们日常生活中的成本效益决策到各国的经济政策，这种假设很普遍。因此，假设电力最终用户面临不同的价格将不可避免地导致电力系统效率最大化的行为，这似乎很自然。关于这一想法的最早提及可以在[1]和[2]中找到。这两篇文章都讨论了高峰负荷问题和定价方案，这些问题阻碍了客户在如此高需求时期使用电力。提议的双塔里夫系统已在之后实施，目前仍在使用中。例如，在英国，所谓的“经济7”塔里夫（Economy 7 tari ffs）在夜间7小时内制定了电价。在那里，这种焦油通常与储热器结合使用，以储存夜间的廉价电力，白天为房屋供暖。近年来，这种想法得到了进一步发展：某些地方的客户可以选择所谓的实时价格。顾名思义，该价格应反映“实时”发电的成本，因此允许客户在用电期间分配其灵活的需求（如洗衣机、洗碗机或电动汽车充电）。然后，这将使系统的需求保持一致，例如降低峰值负荷以避免电力线路过载，同时也有利于消费者节约资金，当然前提是价格正确反映了生产或输电中的任何瓶颈[1]。

实时电价的概念也是不断发展的电网智能电网的许多概念的核心，在智能电网中，权力下放和互联生产推动了对新协调机制的需求[5]。然而，与1951年[1]的发现相比，这一发展似乎很奇怪：“我们不会继续考虑三次或更多的连续收费，因为引入进一步的费率会产生快速递减的回报，而消费者成本会相应增加。”然而，从目前的技术角度以及自由化的电力系统来看，这一论点似乎不合适：不仅市场以至少每小时一次的分辨率生成公开价格信息，而且还存在以相同的时间分辨率通知和向客户收费的技术手段。因此，让客户了解这些逐小时价格的想法似乎很简单。然而，随着可再生能源的引入，电力系统正在两个根本方面发生变化。电力不再仅由集中式发电站生产，而是越来越多地以分布式方式收集，因为像太阳和风这样的间歇性电源越来越多【6，7】。因此，电力系统需要协调快速增长的参与者数量，而可再生能源的不稳定性质需要适当适应系统性变化。这一事实意味着，假设产生恒定优序曲线的产品的模型现在无法应用。

例如，[8]所做的工作实际上为其开发的时间和地点提供了一个良好的模型，但其基本形式不符合可再生能源数量不断增加的自由化市场中现代电网的真实性（例如，在[9、10]中提出了扩建）。众所周知，北欧电力系统的价格受到水电的影响，如[11]所示基于11年的历史数据。瑞典、挪威和芬兰的水电站就像传统的发电厂一样，因此可以根据电力需求安排生产。近年来，由于大量的风能和太阳能被添加到系统中，德国的电力价格出现了负增长。这些价格的出现是因为风能和太阳能不能以传统方式进行调度；只能限制功率输出。然后，挑战就变成了在可再生能源可用时使用或储存可再生能源。这将从环境和经济角度带来许多积极影响：低价格电力（几乎零边际成本来源）和低二氧化碳排放水平。然而，不应低估这种架构变化。在以传统生产为主的系统中，应避免用电量高峰，以减少对电网容量的投资和对生产成本高的峰值电厂的使用。相反，在由可变可再生能源主导的系统中，峰值消耗可能是最佳利用可用电力的方式（如在强风及其各自的电力输出的情况下）。乍一看，这是一个很好的论据，有利于让消费者接受电力市场的可变价格：他们应该正确反映可再生能源的可用性或高峰时期昂贵电厂的使用情况。

实时价格将为消费者分配其灵活的使用或存储能力提供适当的激励，为消费者和电网创造双赢局面。尽管如此，这种推理方式还是令人震惊，因为它将日前价格误解为已实现需求的反映，而不是预测需求。以实时（即现货）价格为导向的灵活消费者实现其消费的方式与预测的实际价格不同。因此，预测可能无法实现，平衡变得更加必要，这可能会导致更高的价格，因为在平衡市场时，电力更昂贵。这项工作表明，当灵活的消费者比例增长时，当前（不正确的）实时定价方法（特别是针对零售客户的）无法维持，而激励措施与许多欧盟国家推行的模式不一致。作为这一系统性故障的有效解决方案，我们表明，灵活性（大规模）可以通过日常文件投标而不是独立的小时投标成功地纳入系统。这种解决方案实际上是可行的，并且已经在自由化市场中实施，如所谓的“智能区块”（用于EPEX SPOT【14】）或“独家集团”（用于Nord Pool【15、16】）。他们的工作方式是通知适销对路的不同可能的需求，这可以通过可用的灵活性实现。通过涵盖这些问题，目前的工作有助于更好地理解如何将灵活性整合到市场中，考虑到有无间歇可再生能源的情况。此外，这项工作还引入了一个可重用的开源模型，该模型提供了建模生产（可再生和传统）和逐分钟加载的独特功能。

它还可以通过对日前市场和平衡市场进行建模来对电力系统进行整体分析，从而始终尊重发电和消费匹配的物理约束。本文的其余部分划分如下。在第2节中，我们描述了提出的基于代理的模型，该模型结合了现货市场和平衡市场，用于进行本研究。第3节介绍了支持我们主张的数字结果，而第4节讨论了这项工作的含义和局限性。第5节总结了本文。2、模型在电网中，由于物理限制，需要平衡供需【17】。为了确保在一个自由化的市场中实现这一匹配，电力交易分几个阶段进行，时间分辨率不断提高。交易分为以下几个阶段：日前市场、日内市场和平衡市场。需要纠正当天aheadmarket中无法解释的所有差异。这可能发生在日内市场，但必须在平衡市场实时纠正实际实现的失衡（分钟刻度，而不是现货市场的小时刻度）。这种市场体系的结构随着时间的推移而不断发展，不仅反映了自由高效的市场竞争理念（如[18]），而且反映了电力系统的工程需求。不同的时间分辨率和交付周期允许对灵活性较低的发电厂类型进行适当的长期生产规划，而接近实时市场的情况下，会根据实际情况进行最终调整。我们的分析基于一个基于代理的模型，该模型在[19]中首次介绍，并将通过以下几个特性进行扩展。

它包括生产者、公用事业公司和消费者，同时围绕他们之间的三个互动阶段展开。这些相互作用确实是我们选择基于代理的模型而不是更传统的分析模型进行分析的原因。基于代理的模型[20]以前曾被用于分析电力系统，如[21、22、23、24、25]中所述，还提供了对市场行为的更深入理解[26、27、28、29]。我们认为我们的模型与该主题之前的研究一致，但存在一些明显的差异。首先，我们的目标是将电力系统的物理现实纳入市场模拟中，使用分钟的时间尺度而不是基于小时的时间尺度，允许纳入平衡市场，涵盖所有与前一天计划的偏差。我们认为，可再生能源（如[30，31]）和消费者行为（如[32]）的这一重要影响在亚小时的时间尺度上发挥作用，甚至可以降低到秒或亚秒的水平。虽然亚分钟级的波动主要由初级调节（因此由自动系统和动力系统中的物理效应）所覆盖，在市场模拟中可以忽略它们（尽管一些主要监管机制，如自动和手动频率恢复储备，可以作为一个市场发挥作用，在这个市场中，传输系统运营商从供应商那里收集资金，只使用最便宜的资金）。我们决定只处理从平衡市场的一分钟反应时间开始向上运行的机制。从目前工作的角度来看，这仍然保持了系统需要平衡的物理现实，同时也反映了这些能力的基于市场的采购和调度。其次，我们认为我们的模型不是预测实际价格的工具，而是理解系统效应和关系的工具。

基于代理的建模方法适用于这一前提，因为它不仅允许捕获给定系统中所有参与者之间的交互，而且还允许这些交互产生非最优和不稳定的结果。也没有必要假设价格或装机容量符合长期均衡，但它们的形状将反映任何给定代理的当地现实。在当前形式下，该模型不包括日内市场阶段和金融市场。虽然随着可再生能源的普及率提高，日内市场变得更加重要[33]，但没有必要了解级联市场系统内的一般（定性）模式。应在当前模型的进一步扩展中引入这一方面。金融市场在不同的体系中扮演着不同的角色。在NordPool地区，它们只能用作价格对冲工具，但不能用于安排实物流量。因此，它们可能会影响市场参与者的竞价行为，但对不同市场之间的互动影响较小。最后，我们建模的目标也是尽可能接近Nord Pool市场（以及所有其他欧洲电力市场）的实际实施。我们的方法在某种意义上试图填补[34]中指出的重要问题：“由于关注点狭窄，不同层面之间的相互作用，例如与集中批发电力市场之间的相互作用，有时会被忽视。因此，对智能电网结构的影响进行一致和全面的评估仍然是困难的。同样，与当前市场设计和实施步骤的具体联系缺失，这也是为什么一些研究论文仍然相当复杂的原因主位。当地接受的问题没有得到明确解决。”2.1. InteractionOur模型基于图1所示的三个交互阶段。

首先，公用事业公司对其用户的消费量进行预测，然后作为投标提交给市场。预测基于历史平均值和指数权重因子，因此最近的历史对预测更为重要。日前市场将这些预测的出价与生产商的出价相匹配，为下一天制定了每小时的生产计划。此过程为每小时创建一个价格（现货价格），作为mosthttp://www.nordpoolspot.com/the-power-market/Financial-market/ProducersMarketUtilities用于预测容量的UsersOffersScheduleScheduleForecastDemandForecastCapacityBidPriceHist。DataProducersMarketUtilities用户用于实际用途一般生产计划计算服务ProducersMarketUtilities用户计算成本/收入计算成本/收入计算成本平衡成本平衡成本固定成本图1：建模市场系统的三个交互阶段。左上角：需求预测与生产预测相匹配的前一天市场周期。右上角：调整所有偏差的平衡市场期。底部：货币结算期。需要在任何给定时间内运行的昂贵电厂【35】。由于所有生产者都以其边际生产成本出价，因此该价格也反映了生产价格。接下来，在模型中每十五（15）分钟计算一次已实现和预测的产量和消费量之间的所有不匹配。如果Mismatch超过某个值，则将由平衡市场上的生产商提供相应的补偿。考虑到一定的内部限制，每个发电商都可以向平衡市场提供电力，以反映不同类型发电厂的行为。所有生产商都有一个最低运行要求，以确定即使他们没有在当天的市场上被派遣，他们是否能够平衡能源。