基于马尔可夫决策过程的社区储能福利优化管理
系统与控制
2020-11-30 v1 系统与控制
摘要
本文中，我们解决了随机可再生环境下实时电力市场中社区储能的优化管理问题。在实时电力市场中，策略参与者可能无法获取完整市场信息，因此我们提出一种利用部分信息的范式，包括实时电价预测与总供给曲线斜率，以在价格制定者储能管理问题中建模储能使用的价格影响。作为价格制定者，社区储能不仅可通过能量套利获利，还能平抑价格轨迹并进一步影响社会福利。我们将该问题表述为一个有限时域马尔可夫决策过程，旨在最大化基于产消者的社区的能量套利与社会福利。该管理方案的先进之处在于最优策略具有阈值结构。该结构具有解析形式，可通过比较储能的当前边际价值与期望未来边际价值来指导其充放电。案例研究表明，福利最大化储能比利润最大化储能获得更多收益。所提基于阈值的算法能保证最优性，并大幅降低标准随机动态规划的计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2011.13657,
title = {Community Energy Storage Management for Welfare Optimization Using a Markov Decision Process},
author = {Lirong Deng and Xuan Zhang and Tianshu Yang and Hongbin Sun and Shmuel S. Oren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13657},
year = {2020}
}