一种内嵌调频里程服务的电力现货市场出清决策方法及介质

本发明涉及电力市场领域，具体是指一种内嵌调频里程服务的电力现货市场出清决策方法及介质。

背景技术：

1、风、光等新能源具有绿色环保、分布广泛、蕴藏量大等优点，促进其发展是实现我国能源低碳清洁转型，推进落实“双碳”目标的关键途径。到2035年，我国风电和太阳能发电装机容量预计将分别达到1107gw和1311gw。然而，区别于火电、水电等常规可控电源，新能源的出力具有强随机波动特性，其大规模接入将显著增强系统不确定性，威胁电网安全经济运行。为此，通过电力现货市场调节作用激发电网运行灵活性、促进新能源消纳的需求愈加迫切。

2、电力现货市场通过出清计算确定电能量及辅助服务的配置及价格，其有效发挥调节作用的前提是出清模型可准确、解析地反映电网实际运行特性。为应对新能源接入带来的运行特性变化，现有研究提出了多场景、机会约束、鲁棒优化等不确定性调度决策方法，能够计及新能源随机波动特性的影响，但该类方法在计算效率、适用场景、收敛性等方面存在提升空间，尚未能应用于工业实际。采用计算效率高的确定性市场出清决策仍是国内外电力现货市场的共识与通行做法，其应对新能源随机波动特性的一般方式是：根据运行经验制定备用容量需求、调频里程需求、潮流裕度等出清边界条件，确保系统有足够运行裕度来应对新能源随机波动。

3、美国联邦能源管理委员会在2011年指出，电力出清决策应考虑调频里程，以激励灵活性资源提供调频服务。国内外已有部分电力现货市场考虑了调频里程，所用方法可分为两类：(1)将调频里程报价与备用容量报价折算为调频服务报价，出清模型中仅包含备用容量需求约束；(2)单独建立调频里程需求约束，调频里程需求为调频容量需求与系统经验系数的乘积。调频里程服务的引入有助于促使调节速度更快的机组中标调频服务，从而激励其参与频率调节以应对新能源的短时波动。然而，上述方法中的调频里程服务主要以容量的形式考虑，尚无法解析反映新能源波动引发的实际调频里程需求及其成本变化。

4、综上可见，现有方法针对如何在出清决策中计及新能源随机波动特性已展开了广泛研究。然而，新能源随机波动特性对系统调频里程需求的影响机理尚不明晰，出清模型难以解析反映新能源引起的电网运行特性变化，产生了未计入市场出清的新能源消纳外部成本，使得现货市场出清的供需匹配过程难以反映新能源带来的源荷平衡特性变化。一方面，易导致电能量及辅助服务的配置无法满足实际需求，另一方面，出清价格将难以体现资源稀缺性价值。

技术实现思路

1、本发明的目的在于揭示新能源随机波动特性与系统调频里程需求的关联关系，进一步构建内嵌调频里程服务的电力现货市场出清决策方法，从而激发电力现货市场在促进系统运行灵活特性方面的调节作用，在提升系统频率性能的同时，保证系统运行的经济效益。

2、为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，一种内嵌调频里程服务的电力现货市场出清决策方法，包括以下步骤：

3、1)获取运行日中电网的系统细颗粒度净负荷预测曲线，计算系统机组计划出力，并估算到调频里程需求。

4、2)根据调频里程需求，构建内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型。

5、3)求解内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型，得到计及新能源波动特性的机组计划出力和预留上、下调频容量。

6、进一步，在步骤1)中，计算系统机组计划出力，并估算到调频里程需求的步骤包括：

7、1.1)在线性跟踪模式下，根据系统净负荷预测曲线确定系统在出清时段内的机组总计划出力，绘制系统机组计划出力曲线。

8、1.2)用细颗粒度净负荷预测曲线中每个短时段数值减去系统机组计划出力曲线中对应短时段的数值，得到系统的总机组调整出力。

9、1.3)计算相邻两个短时段之间机组调整出力之差，并和agc调节死区相比较，估算得到对应短时段的系统调频里程需求。

10、进一步，所述在出清时段t内的短时段n处系统的总机组调整出力如下所示：

11、

12、式中，t为出清时段编号。n为短时段编号。为系统在出清时段t内的短时段n处的总计划出力。为系统在出清时段t内的短时段n处的细颗粒度净负荷预测值。

13、进一步，所述系统调频里程需求如下所示：

14、

15、式中，t为出清时段编号。n为短时段编号。分别为系统在出清时段t内的短时段n、短时段n-1所对应的调整出力，为根据细颗粒度净负荷预测曲线预估的系统调频里程需求，表示上调频，表示下调频。d为agc的调节死区。

16、进一步，所述内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型的目标函数f如下所示：

17、

18、式中，i为机组编号。i为机组数目。t为出清时段编号。t为出清时段数目。n为短时段编号，n为单个出清时段内的短时段数目。为机组i在出清时段t的能量报价。为机组i在出清时段t的调频里程报价。为机组i在出清时段t的调频容量报价。为单个出清时段占1小时的比例，为短时段持续时间占1小时的比例。为机组i在出清时段t内的短时段n处的计划出力。为机组i在出清时段t内的短时段n处的调整出力。为机组i在出清时段t内的短时段n处提供的调频里程，表示上调频，表示下调频。分别为机组i在出清时段t提供的上、下调频容量。

19、进一步，所述内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型的约束条件包括：功率平衡约束、机组调频容量约束、系统调频容量约束、机组计划出力约束、机组调整出力约束、机组调频里程约束、机组爬坡约束、线路潮流约束。

20、所述功率平衡约束如下所示：

21、

22、式中，i为机组编号。i为机组数目。t为出清时段编号。为机组i在出清时刻点t处的计划出力。j为节点编号。j为节点数目。为出清时刻点t处的净负荷功率预测值。

23、所述机组调频容量约束如公式(5)至公式(6)所示：

24、

25、

26、式中，分别为机组i在出清时段t提供的上、下调频容量。ri,up、ri,dn分别为机组i在整个出清时段内的上、下爬坡能力。ri,max,up、ri,max,dn分别为机组i上报的最大上、下调频容量。

27、所述系统调频容量约束如公式(7)至公式(8)所示：

28、

29、

30、式中，分别为系统上、下调频容量需求。

31、所述机组计划出力约束如下所示：

32、

33、式中，pg,i,max、pg,i,min分别为机组最大、最小出力。

34、其中，机组i在出清时段t内的短时段n处的计划出力如下所示：

35、

36、式中，n为短时段编号，n为单个出清时段内的短时段数目。分别为机组i在出清时段t内的短时段n、短时段n-1所对应的计划出力。分别为机组i在出清时段t+1、t内的短时段1所对应的计划出力。

37、所述机组调整出力约束如下所示：

38、

39、根据机组提供的调频容量比例来分配agc指令，则机组i在出清时段t内的短时段n处的调整出力如下所示：

40、

41、式中，为根据系统细颗粒度净负荷预测曲线预估的系统调频里程需求。分别为机组i在出清时段t内的短时段n、短时段n-1所对应的调整出力。

42、所述机组调频里程约束如下所示：

43、

44、式中，为机组提供的调频里程。

45、所述机组爬坡约束如公式(14)至公式(15)所示：

46、

47、

48、式中，分别为短时段内的爬坡能力上、下限。

49、所述线路潮流约束如下所示：

50、

51、式中，l为线路编号。pl,l,max为线路传输容量限制。hlj为功率传输转移分布因子矩阵的元素。关联矩阵元素aji表示节点j和机组i间关联关系。

52、进一步，所述内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型的求解工具包括cplex求解器。

53、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

54、本发明的技术效果是毋庸置疑的，本发明根据实际净负荷曲线和机组计划出力分析，提出新能源随机波动特性对调频里程影响的解析表征方法，以反映新能源随机波动特性影响下系统调频里程需求的改变；然后计及机组调频里程相应模式，构建内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型，进而实现在市场出清阶段计及新能源波动特性引发的调频里程需求及调频成本；基于实际负荷、新能源数据的算例仿真结果表明，所提出清决策方法能够考虑新能源随机波动特性的影响，且能够在提升系统频率性能的同时保障系统运行经济性。

55、本发明的有益效果包括：

56、1、本发明提出的新能源随机波动特性对调频里程影响的解析表征方法结合了调频里程服务特征，能够揭示新能源随机波动特性与系统调频里程需求的关联关系。

57、2、本发明提出的内嵌调频里程服务的电力现货市场出清模型能够计及调频里程成本和出清时段内的净负荷波动特性，从而能够从系统运行安全性和经济性两方面着手，合理安排机组调频容量预留情况，合理制定出清计划。

58、3、本发明可广泛应用于电力现货市场出清，可激发电力现货市场在促进系统运行灵活特性方面的调节作用，在提升系统频率性能的同时，保证系统运行的经济效益。