基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型
摘要：
随着全球能源需求的不断增加和环境保护的日益重视，可再生能源的应用和开发越来越受到关注。然
而，可再生能源的间歇性和不确定性使得其在电力系统中的合理消纳面临挑战。因此，设计一个有效
的电力市场优化运行模型，以实现可再生能源的高效消纳和电力系统的经济运行，具有重要的研究和
应用价值。
关键词：
可再生能源，电力市场，优化运行模型，消纳责任权重，KKT 条件，MPEC 模型，MILP 算法
引言：
现代电力系统中，可再生能源作为一种清洁、可持续和环保的能源形式，受到越来越多电力企业和政
府的推崇和支持。然而，与传统的化石能源相比，可再生能源具有间歇性和不确定性的特点，这给电
力系统的运行和管理带来了一定的挑战。为了实现可再生能源的高效消纳和电力系统的经济运行，研
究人员提出了许多优化运行模型和算法。本文将基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型作为
研究对象，通过采用 KKT 条件和强对偶化简 MPEC 模型为 MILP 算法实现可再生能源的有效消纳和电
力系统的经济运行。
主体部分：
1. 可再生能源消纳问题分析
可再生能源的间歇性和不确定性带来了电力系统的可靠性和稳定性方面的问题。因此，如何合理安排
可再生能源的发电计划和消纳策略成为研究的重点。本文通过引入消纳责任权重的概念，考虑了不同
省间的可再生能源交易，建立了一个双层优化模型，以平衡省间的能源供需关系。
2. 双层优化模型设计
基于消纳责任权重的双层优化模型分为上层和下层两个部分。上层问题是一个目标函数为最小化总消
耗的线性规划问题，用来确定各个省份的可再生能源购买量。下层问题是一个目标函数为最大化利润
的整数规划问题，用来确定各个省份的可再生能源的发电量和交易量。
3. KKT 条件与强对偶化简 MPEC 模型
为了求解双层优化模型，本文采用 KKT 条件和强对偶化简 MPEC 模型为 MILP（Mixed Integer
Linear Programming）算法。在上层问题中，我们利用 KKT 条件推导出变量间的关系，并通过线
性规划的方法得到最优解。在下层问题中，我们将问题转化为整数规划问题，并利用强对偶化简
MPEC 模型对问题进行简化，进一步提高求解效率。
结论：
