考虑醒目效应的最优风电场能源与备用调度

本文提出了一种新颖方法，通过显式建模醒目效应来实现风电场的最优能源与备用调度，以提升市场参与度与运营效率。传统方法往往忽略醒目效应，依赖功率曲线估计，这类估计代表上限，削弱了市场表现。为此，我们构建了一个两阶段随机规划框架，将醒目感知的功率估计模型嵌入 FLORIS 模拟软件中。风力与备用不确定性通过场景生成与场景压缩得到缓解，使风电生产者得以优化日前能源市场及辅助服务市场的参与，特别聚焦频率恢复备用（FRR）。醒目感知模型依据现场风况与大气条件提供更真实的功率输出预测，提升调度精度并降低不平衡惩罚。进一步采用醒目转向技术消除醒目损失并通过参与辅助服务获取额外收入。我们以伦敦阵列离shore风电场参与英国电力市场为案例进行评估。结果表明，传统方法估计的生产量高出 12-13%，导致不平衡惩罚及收入降低约 3%；而采用醒目感知的方案可避免此问题；醒目转向增强方案相较醒目感知基线额外提升收入 1-2%。这些发现凸显了在风电渗透率持续上升的背景下，考虑醒目效应在风电场调度中具有的经济与运营价值，为提升电网稳定性与盈利能力提供了洞见。