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这个标题涉及到一个电力市场的建模和定价方法，采用了两阶段随机优化的策略，目标是实现电能量与深度调峰的融合。下面是对标题中各个关键词的解读：

1. 基于两阶段随机优化：

   • 基于： 表示方法、模型或策略的构建依赖于某个基础或参考点。
   • 两阶段： 指该优化过程分为两个明确定义的阶段或步骤，可能是为了更好地处理不确定性或变化。
   • 随机优化： 表示考虑了随机性，可能是因为一些因素具有不确定性，例如市场需求、价格波动等。

2. 电能量与深度调峰：

   • 电能量： 指电力的数量或产量。
   • 深度调峰： 可能是指在电力系统中对峰值需求进行调整，以平滑电力负荷曲线，减缓尖峰时段的需求高峰。

3. 融合市场出清模型及定价方法：

   • 融合市场： 意味着将不同类型的市场或服务整合在一起，可能是指将电能量市场和深度调峰市场整合。
   • 出清模型： 描述在市场上最终确定哪些发电商将提供电力，以及以什么价格。这是市场的清算过程。
   • 定价方法： 涉及确定电力交易的价格机制，可能包括考虑成本、需求和其他因素的方法。

因此，整个标题的含义可能是，研究者或作者提出了一个电力市场的模型，该模型采用了基于两阶段随机优化的方法。该模型旨在融合电能量市场和深度调峰市场，同时提供了相应的出清模型和定价方法。这样的研究可能有助于更有效地管理电力系统，应对不确定性，平滑电力负荷曲线，同时考虑到不同市场的特性。

摘要：高效的电力市场机制是新型电力系统构建的重要支撑。深度调峰辅助服务市场，作为我国提出的特色电力市场，已从两个方面取得丰硕成果，一是促进了火电机组改造，全系统深调能力的增加，二是通过交易促进了新能源消纳。近年来，各省逐步引入现货电能量市场，在此情况下，深度调峰市场如何与其适应成为亟待解决的问题。文章基于两阶段随机优化方法，建立了一种考虑深度调峰交易的市场出清及原始对偶非凸定价模型。其中，市场第一阶段为日前电能量市场出清，第二阶段考虑新能源随机性后，进行实时市场的电能量调整、深度调峰交易。此外，针对传统定价方法未考虑启动成本造成火电机组亏损的问题，基于原始对偶定价模型，引入了火电机组成本回收约束，保证机组收益从而引导市场健康有序发展。最后，采用ROTS算例系统，分析了所提方法和模型的适用性。

这段摘要主要介绍了一项关于电力市场机制的研究，强调了高效的电力市场机制对于新型电力系统的构建至关重要。以下是对摘要的详细解读：

1. 电力市场机制的重要性：

   • 摘要开篇指出高效的电力市场机制是新型电力系统构建的重要支撑。这表明研究者认为，一个有效的电力市场机制对于推动电力系统的创新和进步至关重要。

2. 深度调峰辅助服务市场的成果：

   • 提到深度调峰辅助服务市场是我国提出的特色电力市场，并已经取得了丰硕的成果。具体来说，这一市场的成果体现在两个方面：
     • 促进了火电机组的改造，增加了全系统的深度调峰能力。
     • 通过交易促进了新能源的消纳，有助于解决新能源的波动性和不确定性。

3. 深度调峰市场与现货电能量市场的问题：

   • 近年来，各省逐步引入现货电能量市场，但在此情况下，深度调峰市场如何与其适应成为亟待解决的问题。这可能涉及到深度调峰市场与其他市场的协调、交互和整合。

4. 研究方法及模型：

   • 采用了基于两阶段随机优化方法的模型，该模型考虑了深度调峰交易的市场出清和原始对偶非凸定价。具体来说：
     • 第一阶段是日前电能量市场出清。
     • 第二阶段考虑了新能源的随机性，进行实时市场的电能量调整和深度调峰交易。

5. 对定价模型的改进：

   • 传统定价方法未考虑启动成本可能导致火电机组亏损的问题。为解决这个问题，引入了基于原始对偶定价模型的改进，包括了火电机组成本回收约束，以确保机组获得收益，从而促使市场健康有序发展。

6. 算例系统分析：

   • 最后，使用ROTS算例系统对所提出的方法和模型进行了分析，以评估它们的适用性和性能。

综合来看，这项研究旨在通过建立新的市场模型和优化方法，解决深度调峰市场在电力系统中的角色和与其他市场的协调问题，以实现电力市场的高效运作和新能源的有效利用。

关键词： 现货电能量市场;深度调峰交易;两阶段建模;原始–对偶定价;

1. 现货电能量市场：

   • 这是一个电力市场类型，其中电能的购买和销售是立即进行的，即在实际交割发生前，市场参与者能够立即完成电力交易。现货市场为参与者提供了实时的、即期的电能量交易机会。

2. 深度调峰交易：

   • 这指的是一种电力市场中的交易形式，其目标是通过调整电力需求和供应，特别是在高峰期，以确保系统的平稳运行。深度调峰可能涉及到各种策略，包括调整传统火电厂的产能、引入灵活性更高的新能源等。

3. 两阶段建模：

   • 这指的是建立一个模型的过程，分为两个阶段来考虑问题。在这里，第一阶段是关于日前电能量市场出清，而第二阶段则考虑了新能源的随机性，包括实时市场的电能量调整和深度调峰交易。这种两阶段的建模方法能够更全面地考虑电力系统的复杂性和不确定性。

4. 原始–对偶定价：

   • 这是一种用于解决优化问题的数学方法。原始问题是指直接解决目标函数最小化或最大化的问题，而对偶问题是通过对原始问题进行变换而得到的，在某些情况下，对偶问题更容易求解。原始–对偶定价方法通常用于处理电力市场中的定价问题，确保在市场中的交易达到经济效益。

这些关键词的组合表明研究聚焦于如何在现货电能量市场中引入深度调峰交易，并通过使用两阶段建模和原始–对偶定价方法来考虑新能源的不确定性，以优化电力市场的运作和确保系统的可靠性。

仿真算例：

本文采用 ROTS 算例系统进行分析，参与市场 交易的火电机组数为 32 个，新能源机组数为 9 个， 节点数 44 个。本文抽取了新能源历史运行典型场 景作为随机场景进行出清模拟，在实际应用中可以 加入更多关键的典型场景。其中网架图、火电机组 参数、网架参数、风电光伏及负荷预测等信息见文 献[31]。火电机组电能量及深度调峰报价根据各机 组煤耗曲线进行随机生成，假设机组提供两段电能 量和深度调峰报价。新能源机组在电能量市场中报 量不报价，需提供深度调峰交易避免削减报价，假 设新能源进行一段避免削减报价。 为了验证所提方法的有效性，接下来需要对 3 类市场进行对比分析：1）安全约束机组组合 (security-constrained unit commitment，SCUC)/安全 约 束 经 济 调 度 (security-constrained economic dispatch，SCED)模式 M1，先计算原问题固定开停 机状态，再次计算获得电价；2）原对偶定价模式 M2，一次计算获得机组启停状态和电价；3）加入 成本回收约束的原对偶定价模式 M3。接下来从市 场运行成本、发电机组日前收益、节点边际电价、 消费者支出、深度调峰交易情况、新能源消纳率等 方面进行算例分析。

仿真程序复现思路：

复现这篇文章的仿真可以分为以下步骤：

1. 准备算例系统和数据：

   • 下载并安装 ROTS 算例系统，确保其能够运行。
   • 获取并准备仿真所需的数据，包括火电机组参数、网架参数、风电光伏数据、负荷预测等，这些信息可能需要参考文献[31]。

2. 定义模型和算法：

   • 使用算法和相应的方法，建立模型。考虑到文章提到了两阶段建模和原始–对偶定价，你需要在仿真中实现这些模型。
   • 根据文章描述，模拟新能源的历史运行典型场景作为随机场景进行出清模拟。

3. 生成电能量和深度调峰报价：

   • 根据每个火电机组的煤耗曲线，随机生成电能量和深度调峰报价。
   • 考虑新能源机组不在电能量市场中报价，但需要提供深度调峰交易，避免削减报价。

4. 进行仿真验证：

   • 根据文章中提到的三种市场对比分析，依次实现三个模式（M1、M2、M3）的仿真。
   • 对市场运行成本、发电机组日前收益、节点边际电价、消费者支出、深度调峰交易情况、新能源消纳率等方面进行仿真分析。

以下是一个简化的伪代码示例，使用 Python 作为仿真语言：

class ROTS:def __init__(self):# 初始化算例系统，加载数据等self.fire_power_units = [...]  # 火电机组信息self.wind_solar_units = [...]  # 新能源机组信息self.grid_parameters = [...]   # 网架参数# 其他初始化步骤def generate_power_prices(self, fire_power_units, wind_solar_units):# 根据煤耗曲线生成火电机组的电能量和深度调峰报价for unit in fire_power_units:unit.generate_power_and_prices()# 新能源机组不在电能量市场中报价，提供深度调峰交易for unit in wind_solar_units:unit.generate_deep_peak_prices()def run_SCUC_SCED(self):# 安全约束机组组合模式仿真# 实现SCUC和SCED模型，进行仿真计算# 返回仿真结果results = [...]return resultsdef run_OriginalDualPricing(self):# 原对偶定价模式仿真# 实现原对偶定价模型，进行仿真计算# 返回仿真结果results = [...]return resultsdef run_OriginalDualPricing_CostRecovery(self):# 加入成本回收约束的原对偶定价模式仿真# 实现加入成本回收约束的原对偶定价模型，进行仿真计算# 返回仿真结果results = [...]return resultsdef analyze_results(results_M1, results_M2, results_M3):# 分析仿真结果，比较三种模式的性能指标# 输出分析结果，生成图表等# ...# 主程序
if __name__ == "__main__":rots_system = ROTS()  # 初始化算例系统# 步骤2: 定义模型和算法model = TwoStageModel()  # 两阶段建模的模型定义algorithm = OriginalDualPricing()  # 原始–对偶定价算法# 步骤3: 生成电能量和深度调峰报价rots_system.generate_power_prices(rots_system.fire_power_units, rots_system.wind_solar_units)# 步骤4: 进行仿真验证results_M1 = rots_system.run_SCUC_SCED()  # 安全约束机组组合模式仿真results_M2 = rots_system.run_OriginalDualPricing()  # 原对偶定价模式仿真results_M3 = rots_system.run_OriginalDualPricing_CostRecovery()  # 加入成本回收约束的原对偶定价模式仿真# 分析仿真结果analyze_results(results_M1, results_M2, results_M3)

这个伪代码示例涵盖了初始化算例系统、定义模型和算法、生成数据、运行仿真以及分析结果的基本步骤。请根据实际情况修改和完善这个示例，确保它符合你的仿真需求。