适用于风光火耦合参与月度集中市场的交易方法

本发明属于电量调度，具体涉及适用于风光火耦合参与月度集中市场的交易方法。

背景技术：

1、近年来，可再生能源在我国能源结构中所占比例逐年迅增，大规模可再生能源消纳问题仍然面临严峻挑战。北方地区电网中灵活可调电源占比少，可再生能源高比例接入的灵活性需求主要依靠火电机组。尽管采用火电机组灵活性改造、电热协调调度等措施一定程度上降低了弃风、弃光率，但随着可再生能源接入电网比例进一步增加，现有电网灵活调节能力将无法适应，弃风、弃光率日渐增大，危害电网安全稳定运行。

2、在我国已经开展月度集中交易市场的省份，大多采用按照统一价格出清市场成交价，由于最终所有的成交价格只有一个边际电价，很多发电企业为了获得竞价成功，采取按最低限价申报的消极报价策略，这种价格形成机制会引导不具备市场力的交易主体不按照真实意愿报价，导致最终的边际价格由拥有一定市场力的购、售电主体博弈产生，破坏市场公平竞争。

3、在多类型电源系统联合竞价策略的研究涉及的时间尺度大多为现货市场，而在中长期市场中，在有关发电企业竞价策略方面，大多考虑的是单一类型电源的竞价策略，缺乏有关中长期电力市场环境下火电与可再生能源在同一并网点下对外形成一个市场主体的优化运营策略，可再生能源独立参与市场竞争时，出力具有不稳定性，其结果造成可再生能源在中长期市场中占据份额较小，市场竞争力不足，不利于可再生能源发电就地消纳。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供适用于风光火耦合参与月度集中市场的交易方法，能有效解决可再生能源就地消纳困难和月度市场不公平竞价的问题，克服了火电独自参与月度市场竞价成本高和可再生能源出力不稳定的缺点，实现火电与可再生能源在月度集中市场整体成交电量增加，收益增量最大。

2、本发明所采用的技术方案是，适用于风光火耦合参与月度集中市场的交易方法，具体按照以下步骤实施：

3、步骤1、以在同一并网点下火电与可再生能源集成耦合系统，根据集中市场交易规则，建立发电侧报价函数模型和用电侧报价函数模型，根据发用双方相关电量空间约束条件构建适应耦合系统参与的市场出清模型，以社会福利最大为目标，采用线性下降粒子群算法求解得到耦合系统的出清电量和电价；

4、步骤2、建立耦合系统发电成本模型，并根据相关电量约束条件以耦合系统自身收益最大为目标，建立耦合系统优化竞价模型，迭代求解得到最优报价函数曲线作为耦合系统参与月度集中市场的竞价策略，实现耦合系统收益增量最大。

5、本发明的特点还在于：

6、步骤1中以在同一并网点下火电与可再生能源集成耦合系统具体过程为：将在风电、光伏与火电机组在同一并网点下集成为多电源系统，该多电源系统即为耦合系统。

7、步骤1中建立发电侧报价函数模型具体过程为：

8、发电企业的报价函数模型为：

9、pi＝2aiqi+libi               (1)

10、式中，pi为发电企业的报价函数曲线；li为火电企业i的竞价决策变量；qi为发电企业的竞标电量；ai、bi为火电成本系数常数；

11、计算不同类型的机组发电成本，根据实际负荷特性数据非线性拟合耦合系统综合成本函数，耦合系统参与市场竞价的二次成本函数为：

12、

13、式中，ccs为拟合后耦合系统综合成本函数；acs、bcs、ccs为耦合系统综合成本函数系数；

14、耦合系统的报价函数模型为：

15、mccs＝acsqcs+bcs                (3)

16、mccs为耦合系统边际成本函数；acs、bcs、为耦合系统综合成本函数系数。

17、步骤1中建立用电侧报价函数模型具体过程为：

18、用户侧是按照真实的需求特性报价：考虑使用不同数量产品时可以产生的效益，据此进行报价，需求侧效用函数为：

19、

20、式中，cj、dj为效用系数；

21、用户侧报价函数为：

22、uj＝cjqj+dj                    (5)

23、用户侧基于用户逆需求函数进行报价，uj为参与竞价申报价格；qj为参与竞价实际申报电量；cj、dj为竞价系数。

24、步骤1中根据发用双方相关电量空间约束条件构建适应耦合系统参与的市场出清模型具体为：

25、构建目标函数：

26、

27、式中，目标函数表示发电侧和用户侧社会福利最大化；m为参与月度市场的电力用户个数；n为参与月度市场的发电企业个数；uj,t为电力用户j在第t时段的市场报价；pj,t为发电企业i在在第t时段的市场报价；qij,t为发电企业i和电力用户j在月度市场第t时段的成交电量；

28、(1)对发电企业申报电量上下限约束条件为

29、

30、

31、

32、式中，为发电企业i在月度市场第t时段申报的电量；qi,max为发电企业i的月度集中交易申报电量上限；qmax为月度市场交易规模；qmin为分段申报电量最小限值；

33、(2)对发电企业成交电量的约束条件为：

34、

35、式中是发电企业i在月度集中竞价市场申报的电量，每个发电企业在月度市场成交的电量不能超过其总申报电量；

36、(3)对发用双方交易电量平衡的约束条件为：

37、

38、式中为发电企业i在月度市场总成交的电量；为用户j的申报电量，设定发电侧总申报电量大于用户侧总申报电量，用户侧均能成交；

39、(4)对用户侧申报电量上下限的约束条件为：

40、

41、

42、qmax′为用户侧空间电量约束；qmin为分段申报电量最小限值；

43、目标函数及约束条件即为适应耦合系统参与的市场出清模型。

44、步骤1中采用线性下降粒子群算法中仿真参数设置：最大迭代次数k＝4000，粒子数目m＝200，进化代数t＝1，初始权重w1＝0.9，终止权重w2＝0.4，初始化学习因子c1＝c2＝1.4962。

45、步骤2中建立耦合系统发电成本模型具体过程为：

46、火电机组发电成本函数模型为：

47、

48、式中，ch为耦合系统内火电机组的成本函数；ah、bh、ch为耦合系统内火电成本系数；qh为耦合系统内火电机组月发电量；

49、cpv＝mpvqpv (15)

50、cw＝mwqw                 (16)

51、式中，cpv、cw分别为耦合系统内光伏、风电机组的成本函数；mpv、mw分别为耦合系统内风电、光伏机组的度电成本；qpv、qw为风电、光伏机组的月度成交电量；

52、

53、

54、式中，cpvi、cwi分别为光伏、风电机组的总投资成本；omcpv、omcw分别为光伏、风电机组的运行维护费用；cpvfim、cwfim分别为光伏、风电机组的财务利息费用；cpvs、cws分别为光伏、风电机组的政府补贴费用；qpv、qw分别为光伏、风电机组的全生命周期总发电；

55、

56、

57、式中，cpv、cw分别为光伏、风电机组的装机容量；hpv、hw分别为光伏、风电机组的年平均发电小时数；pcrpv、pcrw分别为光伏、风电机组的用电率；rpv、rw分别为光伏、风电机组的折现率；tpv、tw分别为光伏、风电机组的寿命周期。

58、步骤2中建立耦合系统优化竞价模型具体过程为：

59、目标函数具体表示为：

60、

61、式(21)中，目标函数实现耦合系统收益最大化；encs为耦合系统参与月度集中竞价市场的净收益；eics为耦合系统第i次参与月度集中竞价市场的单位收入，即市场成交电价；cics为耦合系统第i次参与月度集中竞价市场的综合度电成本；qics为耦合系统在第i次月度集中竞价中的成交电量；

62、相关电量约束条件包括风光火发电量约束、火电机组的爬坡速率、风光电量不确定性约束，分别为：

63、

64、

65、

66、式中，qicsh为耦合系统内火电机组实际发电量；为火电机组发电量约束上下限，qicspv、qicsw为耦合系统内风电、光伏机组实际发电量；为风电机组发电量约束上下限；为光伏机组发电量约束上下限；

67、目标函数以及约束条件即为耦合系统优化竞价模型。

68、本发明的有益效果是：

69、本发明适用于风光火耦合参与月度集中市场的交易方法，将在风电、光伏与火电机组在同一并网点下集成为多电源系统称为耦合系统。根据月度集中市场交易规则，建立发电侧用电侧报价函数，建立适应耦合系统参与的月度集中竞价市场高低匹配出清模型，以社会福利最大为目标函数，以电量供需平衡、用户侧需求电量上下限、发电机组申报电量上下限为约束，采用线性下降的粒子群算法求解获得耦合系统及其他发电企业在月度集中竞价市场的出清电量与电价；其次，建立耦合系统内部优化竞价模型，以耦合系统收益最大为目标，考虑耦合系统中风光火机组的出力约束，计算耦合系统综合收益。通过改进发用双方报价方式和月度集中竞价市场的出清模型，保证了月度集中市场公平竞价以及发用双方福利最大。建立耦合系统综合成本模型，将火电与可再生能源作为一个发电主体参与市场竞争，从整体上降低了火电机组的发电成本并且克服了可再生能源机组出力不稳定的缺点。建立耦合系统优化竞价模型，通过调整耦合系统竞价系数选择耦合系统最优竞价策略，从而实现火电与可再生能源的耦合系统在月度集中市场整体成交电量增加，收益增量最大。