基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法及系统与流程

1.本技术涉及电力市场规模评估技术领域，尤其涉及一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法及系统。


背景技术：

2.近年来为激励风电、光伏等可再生能源新增装机，国家提出了相应补贴机制，但由于补贴机制设定时风电规模预估不当，使得可再生能源装机规模激增，直接导致补贴金额累计量过高，极大地增加了国家的财政负担。
3.目前针对风电装机规模的规划，大多基于广义巴斯模型，考虑外部冲击影响，耦合法律、政策、当地宏观经济状况进行预测。然而，这种方式存在一定的缺陷：第一，由于只考虑外部整体冲击影响，耦合了经济政策进行整体上的预测，并不能得出单一影响因素例如补贴机制对风电主体规模的影响；第二，在广义巴斯模型的构建中，缺乏可控参数的设置，因此只能实现某种状态下的风电主体规模预测，而无法实现通过可控参数调节令风电主体规模按照预期的方向发展的目的。综上，亟需一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法来解决上述问题。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于提供一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法及系统，以解决现有的风电规模预测不准确，进而导致补贴金额与实际规模不匹配，使得风电主体规模与建设预期偏差较大的问题。
5.为实现上述目的，本技术提供一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法，包括：
6.基于度电补贴系数构建补贴干预函数，利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型；
7.根据风电主体历史的装机规模数据、度电补贴金额及度电补贴系数，拟合巴斯扩散模型的参数，生成目标巴斯扩散模型；
8.以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，生成目标预测模型；
9.将待预测的风电主体规模数据输入至所述目标预测模型，对目标度电补贴系数进行求解，利用求解结果确定补贴金额。
10.进一步，作为优选地，所述基于度电补贴系数构建补贴干预函数，包括：
11.x(t)＝1+ke
(μ
·
a-t)
；
12.式中，k表示补贴价格冲击效果，a为有效影响时长，μ为度电补贴系数。
13.进一步，作为优选地，所述利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型，包括：
[0014][0015]
式中，p为创新系数，q为模仿系数，m为市场潜力，n(t)为第t年风电新增装机规模，n(t)为第t年累计风电装机规模，ln[γ(t+1)]为不考虑补贴机制下的风机自然增长规模，b为补贴机制出台前的风机基础装机规模。
[0016]
进一步，作为优选地，所述拟合巴斯扩散模型的参数，包括：
[0017]
利用粒子群算法拟合巴斯扩散模型的创新系数、模仿系数、市场潜力、补贴价格冲击效果、有效影响时长、风机自然增长规模系数及风机基础装机规模参数。
[0018]
进一步，作为优选地，所述以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，包括：
[0019]
构建目标函数：
[0020][0021]
确定约束条件：
[0022][0023]
式中，c
补贴
为补贴总金额，c
lcoe
为风电平准化度电成本，cb为当地燃煤标杆上网电价，t为风电年等效利用小时数。
[0024]
进一步，作为优选地，所述对目标度电补贴系数进行求解，包括：
[0025]
利用matlab粒子群算法工具箱对目标度电补贴系数进行求解。
[0026]
本技术还提供一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定系统，包括：
[0027]
巴斯扩散模型构建单元，用于基于度电补贴系数构建补贴干预函数，利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型；
[0028]
参数拟合单元，用于根据风电主体历史的装机规模数据、度电补贴金额及度电补贴系数，拟合巴斯扩散模型的参数，生成目标巴斯扩散模型；
[0029]
目标预测模型构建单元，用于以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，生成目标预测模型；
[0030]
补贴金额确定单元，用于将待预测的风电主体规模数据输入至所述目标预测模型，对目标度电补贴系数进行求解，利用求解结果确定补贴金额。
[0031]
进一步，作为优选地，所述参数拟合单元，还用于：
[0032]
利用粒子群算法拟合巴斯扩散模型的创新系数、模仿系数、市场潜力、补贴价格冲击效果、有效影响时长、风机自然增长规模系数及风机基础装机规模参数。
[0033]
本技术还提供一种终端设备，包括：
[0034]
一个或多个处理器；
[0035]
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0036]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法。
[0037]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法。
[0038]
相对于现有技术，本技术的有益效果在于：
[0039]
本技术基于度电补贴系数，对巴斯扩散模型进行改进，应用于补贴机制影响下的风电主体规模评估，相比现有的风电主体规模评估方法，将补贴机制与法律、当地宏观经济政策等因素解耦考虑，通过引入度电补贴系数这一可控参数，对原本形式固定的广义巴斯扩散模型进行改进，实现在不同度电补贴系数下的风电主体规模评估，并且能够在给定预期风电主体规模的情况下，通过调控度电补贴系数，得到满足预期风电主体规模的更为经济的补贴金额确定方式，为补贴政策制定方提供可靠的理论及技术支持，从而避免因补贴金额设置不当导致风电主体规模与预期出入较大的情况，并在一定程度上减轻补贴政策带来的财政负担。
附图说明
[0040]
为了更清楚地说明本技术的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]
图1是本技术某一实施例提供的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法的流程示意图；
[0042]
图2是本技术某一实施例提供的采用粒子群算法对巴斯扩散模型的参数的拟合效果示意图；
[0043]
图3是本技术某一实施例提供的基于风电主体规模评估的补贴金额确定系统的结构示意图；
[0044]
图4是本技术某一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0045]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0046]
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0047]
应当理解，在本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0048]
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0049]
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0050]
请参阅图1，本技术某一实施例提供一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法。如图1所示，该基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法包括步骤s10至步骤s40。各步骤具体如下：
[0051]
s10、基于度电补贴系数构建补贴干预函数，利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型。
[0052]
在一个具体地实施方式中，步骤s10包括以下子步骤：
[0053]
1.1)通过变动度电补贴系数可实现对度电补贴金额的调整，考虑可再生能源发电度电成本、当地燃煤机组标杆上网电价以及补贴系数制定度电补贴金额，并使得当度电补贴系数为1时，度电成本与补贴后的度电上网收入持平。度电补贴计算公式如下：
[0054][0055]
式中，为度电补贴金额，c
lcoe
为可再生能源发电度电成本，cb为当地燃煤机组标杆上网电价，μ为补贴系数，默认值为1。
[0056]
1.2)基于度电补贴系数，设置考虑补贴机制对风电主体规模影响的补贴干预函数x(t)，考虑补贴价格冲击效果k、有效影响时长a对度电补贴的对风电主体规模的影响效果进行描述，补贴干预函数计算公式如下：
[0057]
x(t)＝1+ke
(μ
·
a-t)
；
[0058]
考虑到我国在度电补贴机制出台之前就已经有风电装机试点，因此在风电主体规模的估算中，还需在改进后的巴斯扩散模型中附加不考虑补贴机制下的风机自然增长规模ln[γ(t+1)]以及风机基础装机规模b，进而构建改进后的巴斯扩散模型如下：
[0059][0060]
式中，n(t)为第t年风电新增装机规模，n(t)为第t年累计风电装机规模，p为创新系数，q为模仿系数，m为市场潜力，γ为风机自然增长规模系数。
[0061]
s20、根据风电主体历史的装机规模数据、度电补贴金额及度电补贴系数，拟合巴斯扩散模型的参数，生成目标巴斯扩散模型。
[0062]
在一个具体地实施方式中，步骤s20包括以下子步骤：
[0063]
2.1)首先，针对国内风电历年装机规模数据进行预处理，以省为单位记录每年风电新增装机规模n以及该省历年燃煤标杆上网电价cb、该省所在风力资源区度电上网电价cs，计算该省度电补贴系数，计算公式如下：
[0064][0065]
式中，考虑度电补贴系数为1时，风电机组度电上网电价恰好能覆盖度电成本。
[0066]
2.2)利用预处理后的数据，对巴斯扩散模型的参数进行拟合以生成目标巴斯扩散模型。
[0067]
在一个具体地实施方式中，利用粒子群算法拟合巴斯扩散模型的创新系数、模仿系数、市场潜力、补贴价格冲击效果、有效影响时长、风机自然增长规模系数及风机基础装机规模参数。其中，参数拟合的效果图如图2所示。
[0068]
需要说明的是，本实施例中对以省为单位的风电主体规模及度电补贴系数预处理，利用粒子群算法对考虑补贴干预函数的改进巴斯扩散模型进行参数拟合，以残差平方和比响应变量固有方差为适应度，以局部适应度最小值替代种群最佳适应度，从而完成对应拟合参数的更新。
[0069]
s30、以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，生成目标预测模型。
[0070]
具体地，本步骤中构建的目标函数如下：
[0071][0072]
约束条件为：
[0073][0074]
式中，c
补贴
为补贴总金额，c
lcoe
为风电平准化度电成本，cb为当地燃煤标杆上网电价，t为风电年等效利用小时数。
[0075]
s40、将待预测的风电主体规模数据输入至所述目标预测模型，对目标度电补贴系数进行求解，利用求解结果确定补贴金额。
[0076]
作为优选地实施方式，本步骤中利用matlab粒子群算法工具箱对目标度电补贴系数进行求解。
[0077]
可以理解的是，在给定z年后预期风电主体装机规模n(z)的条件下，通过对目标函数进行化简，得到线性化的补贴总金额，通过在粒子群算法中添加罚函数，对满足预期风电主体装机规模的粒子进行筛选，以化简后的补贴总金额为适应度，取适应度最小的个体粒子替代种群最优适应度，获得种群最优解，最终得到满足预期风电装机规模下的补贴系数对应值，从而进一步计算得到补贴总金额。
[0078]
综上所述，本技术实施例提供的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法，基于度电补贴系数对巴斯扩散模型进行改进，应用于补贴机制影响下的风电主体规模评估，实现在不同度电补贴系数下的风电主体规模评估，并且能够在给定预期风电主体规模的情况下，通过调控度电补贴系数，得到满足预期风电主体规模的更为经济的补贴金额确定方式，在一定程度上减轻了补贴政策带来的财政负担。
[0079]
为了帮助理解，本技术某一具体实施例以江苏省为例，通过参考江苏省自2009年实行度电补贴政策以来风电机组每年新增装机规模数据、累计装机规模数据、风电上网电价和燃煤标杆上网电价，历年风电主体装机规模来源中国风能协会风电装机容量年度报告，风电上网电价及燃煤标杆上网电价源自国家发改委历年政策文件及风电度电成本数据，来确定补贴金额。
[0080]
其中，历年风电度电补贴数据、历年风电装机规模数据和参数拟合结果分别如下表1-表3所示：
[0081]
表1历年风电度电补贴数据
[0082][0083]
表2历年风电装机规模数据
[0084][0085][0086]
表3参数拟合结果
[0087][0088]
根据上表可知，考虑补贴机制的巴斯扩散模型参数拟合结果，获得改进后的巴斯
扩散模型，设定第11年的预期风电主体累计装机规模为10800mw，即预期新增装机规模为1905.95mw，通过粒子群算法迭代求解得出满足补贴总金额最小的度电补贴系数为11.40，此时风电实际装机规模为1907.1mw，累计装机规模为10801.15mw，根据国家能源局《2019年风电并网》统计数据，考虑江苏省风电合理年利用小时数为1793h，风电度电成本按照《漂浮式海上风电在我国的发展前景分析》变化，在燃煤标杆上网电价保持不变的情况下，补贴总金额应为23.833亿元。
[0089]
请参阅图3，本技术某一实施例还提供一种基于风电主体规模评估的补贴金额确定系统，包括：
[0090]
巴斯扩散模型构建单元01，用于基于度电补贴系数构建补贴干预函数，利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型；
[0091]
参数拟合单元02，用于根据风电主体历史的装机规模数据、度电补贴金额及度电补贴系数，拟合巴斯扩散模型的参数，生成目标巴斯扩散模型；
[0092]
目标预测模型构建单元03，用于以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，生成目标预测模型；
[0093]
补贴金额确定单元04，用于将待预测的风电主体规模数据输入至所述目标预测模型，对目标度电补贴系数进行求解，利用求解结果确定补贴金额。
[0094]
在某一实施例中，巴斯扩散模型构建单元01，还用于基于度电补贴系数构建补贴干预函数，包括：
[0095]
x(t)＝1+ke
(μ
·
a-t)
；
[0096]
式中，k表示补贴价格冲击效果，a为有效影响时长，μ为度电补贴系数。
[0097]
在某一实施例中，巴斯扩散模型构建单元01，还用于利用所述补贴干预函数构建补贴机制影响下的巴斯扩散模型，包括：
[0098][0099]
式中，p为创新系数，q为模仿系数，m为市场潜力，n(t)为第t年风电新增装机规模，n(t)为第t年累计风电装机规模，ln[γ(t+1)]为不考虑补贴机制下的风机自然增长规模，b为补贴机制出台前的风机基础装机规模。
[0100]
在某一实施例中，参数拟合单元02，还用于利用粒子群算法拟合巴斯扩散模型的创新系数、模仿系数、市场潜力、补贴价格冲击效果、有效影响时长、风机自然增长规模系数及风机基础装机规模参数。
[0101]
在某一实施例中，目标预测模型构建单元03，还用于以补贴金额最小构建目标函数，利用所述目标巴斯扩散模型构建目标函数的约束条件，包括：
[0102]
构建目标函数：
[0103][0104]
确定约束条件：
[0105][0106]
式中，c
补贴
为补贴总金额，c
lcoe
为风电平准化度电成本，cb为当地燃煤标杆上网电
价，t为风电年等效利用小时数。
[0107]
在某一实施例中，补贴金额确定单元04，还用于利用matlab粒子群算法工具箱对目标度电补贴系数进行求解。
[0108]
可以理解的是，本实施例提供的基于风电主体规模评估的补贴金额确定系统用于执行如上述任一项实施例所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法，并实现与其相同的效果，此处不再进一步赘述。
[0109]
请参阅图4，本技术某一实施例还提供一种终端设备，包括：
[0110]
一个或多个处理器；
[0111]
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0112]
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法。
[0113]
处理器用于控制该终端设备的整体操作，以完成上述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0114]
在一示例性实施例中，终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific 1ntegrated circuit，简称as1c)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device,简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行如上述任一项实施例所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0115]
在另一示例性实施例中，还提供一种包括计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项实施例所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由终端设备的处理器执行以完成如上述任一项实施例所述的基于风电主体规模评估的补贴金额确定方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
[0116]
以上所述是本技术的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本技术的保护范围。