一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法
【专利摘要】本发明公开了一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法。本发明采用双层规划模型研究零售商最优购售电决策：首先，分别构建零售商和用户群的最优规划模型，然后构建包含零售商和用户群两个利益相关方的完整的双层规划模型。本发明为零售商提供了在中期规划内制定双边合约购买决策及售电价格策略的依据，零售商可根据自己能够承受的风险力度，调整自身的双边合约购电量与售电价格，以制定考虑双边合约的最优购售电策略，在保障用户的用电可靠性同时，又能使自己制定的价格具有一定竞争力，保证自己的市场份额。
【专利说明】-种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明是一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，属于电力市场与经 济领域的创新技术。
【背景技术】
[0002] 零售商是连接用户与电力市场的纽带，一方面零售商需要在电力市场购买电力， 另一方面零售商在充满竞争的市场中将购买的电力销售给用户。在电力市场中，零售商总 是面临着如下两个问题：1)在进行购电决策时，零售商面临着电力市场价格波动带来的风 险；2)在售电行为中，零售商既要应对用户负荷需求的不确定性，同时还要保证售电电价 的竞争力以争取更多的用户，从而争取更多的用户份额。为规避电力市场价格及用户需求 不确定性带来的风险，零售商常常选择风险价值较小的双边合约交易进行套期保值，以有 效减少经营风险，而如何合理确定双边交易和竞价市场的购电策略以及规划期内向用户供 电的售电价格，能够有效规避价格波动等不确定因素带来的风险，同时又能兼顾用户的利 益，保障制定的价格具有一定的竞争力，成为零售商需要解决的重要难题。
[0003] 目前，众多学者进行了一系列的研究，从零售商的风险与收益角度入手，通过建立 零售商购售电收益分析模型，来寻求最优的零售商购售电策略组合，进而分析出零售商如 何在购售电过程中规避市场风险，提高售电收益；但是这些研究均是建立在完全竞争的电 力零售市场模式下，仅考虑了零售商通过竞价购买、销售电能的情景，未涉及双边合约交易 对零售商收益和风险的影响。
[0004] 由此可见，当前尚未有考虑双边交易情景的零售商购售电策略优化方法，本发明 旨在建立此类模型，具有极大的创新意义与现实价值。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提出一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，本发明 在兼顾零售商和用户双方的利益的情况下解决零售商在中期规划内如何制定双边合约购 买决策以及售电电价两个问题。基于本发明，零售商可根据自己能够承受的风险力度，制定 考虑双边合约的最优购售电策略。
[0006] 本发明考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，采用双层规划模型研究零 售商最优购售电决策：首先，分别构建零售商和用户群的最优规划模型，然后构建包含零售 商和用户群两个利益相关方的完整的双层规划模型。
[0007] 本发明考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，具体包括如下步骤：
[0008] 1)零售商和用户的决策过程
[0009] 为模拟实际问题，将用户按照其对电价的反映特征进行分类，每一类称为一个用 户群；零售商和用户的决策过程如下：首先，零售商制定双边交易购电的合约组合及对用 户群的售电价格；其次，用户群选择供应电力的零售商，最后，零售商从现货市场购入电 力；
[0010] 2)考虑双边合约的零售商购售电决策的上层规划模型
[0011] 上层规划是指零售商在一个特定的计划范围内确定双边交易的购电合约组合和 售电给用户群的价格，在这个决策过程中，用户的需求由下层规划决定；将通过条件风险价 值（CVaR)对现货市场价格和用户需求带来的不确定性进行建模；
[0012] 根据用户特性，将用户划分为Nf组，假定在规划期内，零售商向每组用户群提供的 电价为差别电价（设售电价格为忠），且用户对售电价格有较大的弹性，即若禮较高，则用 户将选择其他零售商，以零售商预期利润最大化为目标，建立含CvaR的考虑双边交易的零 售商购售电策略的上层规划模型如下：
[0013] 11)目标函数
【权利要求】
1. 一种考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，其特征在于采用双层规划模型 研究零售商最优购售电决策：首先，分别构建零售商和用户群的最优规划模型，然后构建包 含零售商和用户群两个利益相关方的完整的双层规划模型。
2. 根据权利要求1所述的考虑双边交易的零售商购售电策略的优化方法，其特征在于 具体包括如下步骤： 1) 零售商和用户的决策过程 为模拟实际问题，将用户按照其对电价的反映特征进行分类，每一类称为一个用户群； 零售商和用户的决策过程如下：首先，零售商制定双边交易购电的合约组合及对用户群的 售电价格；其次，用户群选择供应电力的零售商，最后，零售商从现货市场购入电力； 2) 考虑双边合约的零售商购售电决策的上层规划模型 上层规划是指零售商在一个特定的计划范围内确定双边交易的购电合约组合和售电 给用户群的价格，在这个决策过程中，用户的需求由下层规划决定；将通过条件风险价值 (CVaR)对现货市场价格和用户需求带来的不确定性进行建模； 根据用户特性，将用户划分为Nf组，假定在规划期内，零售商向每组用户群提供的电价 为差别电价（设售电价格为 <)，且用户对售电价格有较大的弹性，即若g较高，则用户将 选择其他零售商，以零售商预期利润最大化为目标，建立含CvaR的考虑双边交易的零售商 购售电策略的上层规划模型如下： 11) 目标函数
其中，Pu为双边合约b第η个合约曲线段的售电量；忠为零售商售电给用户群f的电 价；（?/ (<)为情景ε i中t时段零售商从现货市场购入的电量；Ψ和μ ( ε D为计算CVaR 的辅助变量；D为现货市场价格及用户需求的集合，ε i e D ; X ( ε D为情景ε i发生的概 率；T规划期内的为时间集合；F为用户群集合，f e F ;乂为用户群总数；(Jf., (A)为情景ε i 中t时段零售商提供给用户群f的电量；# (S1)为情景ε i中t时段现货市场的电价；Bt为 t时段零售商签订的双边合约的集合，b e Bt ;Nn为双边合约曲线的分段总数；$为双边合 约b第η段合约曲线的电价；ht为时段t的长度；ω为风险权重；α为CVaR的可信度； 式（1)表示，考虑双边合约的零售商购售电优化策略的目标函数包含两部分内容：1) 利润期望值，本发明中利润期望值等于售电给用户获得的收入期望值减去从现货市场购电 的成本，再减去双边合约的购电成本之差；2)条件风险价值（CvaR)与权重因子ω的乘积， 这里参数ω对利润期望值和CVaR具有调节作用； 12) 零售商利益最大化模型的约束条件： O < Phll <Ph."：ybeB,n = \,...,N, (2)
其中，Pm为双边合约b第η段合约曲线的售电量上限；Qt为规划周期开始之前，t时 段零售商已购买的双边交易电量；g( ·)为零售商的售电函数； 在上述约束条件中，式（2)表明每份合约的电量须符合双边合约曲线的相关要求；式 (3)为每个情景下的电力供需平衡约束；式（4)为CvaR值的计算方法；式（6)表示在情形 ^下，t时零售商向用户群f提供的电量取决于售电价格Θ ; 3)用户群购电策略优化的下层规划模型 31) 竞争对手的售电价格 采用随机变量对竞争对手的价格进行模拟：设零售商s向用户群f提供的售电价格 为随机变量es;f，S = 1，...，NS，NS为竞争对手的总数；研究的零售商取值为s = 0,即 巧,。= <，在随机规划模型中，随机变量eSif代表不同报价情景{0sfa)，...，0 sf(Nu)} 的随机输出量，其中Nu为竞争对手报价方案的总数，假设竞争对手报价情景ε 2发生的概率 为 X ( ε 2)， 32) 零售商的供电份额 定义决策变量nts(e2)为ε2情景下零售商s对用户群f的供电比例，由于决策变量 ^Us(S2)是用户群f在拥有所有零售商提供的完全的售电价格信息基础上做出的决策，因 此假设当用户确定n f，s(e2)时，0sf(e2)是已知的，此外，定义参数I lf sS规划期开始之 前，零售商s为用户群f提供的负荷比例； JUcl(S2)是规划期间所研究零售商在^2情景下向用户群f提供的电量比例，为简化 计算，对所研究的零售商为用户群提供的供电比重采取如下算法：在t时段内ε /清景下零 售商向用户群f所提供的负荷需求)，等于情景ε i下用户从零售商购买电量的期望 值，其计算公式如下：
其中，敗,(S1)情景ε i中t时段用户群f的用电需求；η。（ ε 2)是规划期间零售商在 情景ε2下向用户群f提供的电量比例，由式（7)可知，变量?!--(ι(ε2)的最优值可直接带 入式（6)进行求解； 33) 用户更换零售商的成本 虚构用户群f放弃零售商s选择零售商V的阻力成本，将用户选择另外一个 零售商的成本计入模型内，设连续、非负变量为情景ε 2下，用户群f的用电需求由 零售商s转移为零售商s'提供的百分比，因此，用户群f在情景ε2下更改零售商的成本 可表不为：
其中，Cf，re(e2)为情景％中用户群f更换零售商的成本；$，为用户群f在规划期 内的负荷需求期望值；nss\f( ε 2)为竞争对手报价为情景ε 2时，用户群f供电量由零售 商s转移到零售商s'的比重；U为竞争对手的竞价集合，e2eU; 34) 零售商的供电份额平衡 零售商s在情景ε 9下向用户群f提供的电力份额平衡公式如下：
其中，s，f(e2)为竞争对手价格为情景ε2时，用户群f供电量由零售商s'转移到 零售商s的比重； 35) 用户群的购电成本，用户群的购电成本计算公式如下：
其中，θs，f ( ε 2)为情景ε 2下零售商s售电给用户群f的价格； 6)用户群购电策略建模 根据上述推导，用户群f在竞价情景ε 2中的下层规划可表示为：
在上述约束条件中，式（13)为每一个零售商的供电份额平衡约束；式（14)限定了用户 群f的供电来自于零售商集合中的成员；式（15)和（16)为变量的非负约束； 4) 考虑双边交易的零售商购售电策略优化的双层规划模型 综合零售商和用户群的最优规划模型，可得到双层规划模型如下：
其中自变量nf.s( ε 2)属于下面的函数的
最优解集合： 5) 双层规划模型转化为等价一阶混合整数规划模型 为能够直截了当地解决上层规划和下层规划中目标函数的双线性因子，现将双层规划 模型转化为一个等价的一阶混合整数规划模型，再进行求解，模型的等价转化包含以下三 个步骤： 51)利用KKT最优条件替代每个下层规划模型； 设4a为下层规划中用户群f在零售商竞争对手的竞价情景ε 2中的拉格朗日乘子， 的计算公式如下：
对f e F和ε 2 e U而言，下层规划模型中式（23)至式（27)的最优解的必要条件KKT 可表不为：
将式（29)和（30)与式（32)进行合并，式（31)与式（33)进行合并，约束条件（38)和 (39)能行重新组合，消除对偶变量和因此，KKT条件可改写为：
52) 利用等效线性表达式确定互补松弛条件； 互补松弛条件（47)至（49)可表示为线性约束：
其中，M1和M2是足够大的常数；d (?)和(A)为二进制辅助变量， 53) 利用对偶理论将双线性函数转换为线性函数。利用线性函数对双层规划模型中目 标函数（17)和约束条件（20)中的双线性式子中(A)进行改写； 公式（5-23)至公式（5-27)的对偶问题可表示为：
设 Uf,s(e2)，nss, ,f(e2)}为式（23)至式（27)的可行解，·?〇2),4(￡ 2》为式 (23)至式（27)对偶问题的可行解，根据强对偶定理可得到式（61):
由式（61)可推导出非线性式子<7,..,,(A)的表达式：
将式（62)带入式（22)，零售商在时期t内情景￡1中售电给用户群f得到的收入 幻可表示为：
其中，(A)为情景ε i中t时段零售商售电给用户群f的收入； 根据式（62)和式（63)，双线性式子（A)可以表示为：
54) -阶混合整数线性规划，根据整合与变形，得到考虑双边交易的零售商购售电策略 的双层规划模型的等价一阶混合整数线性规划模型如下：
【文档编号】G06Q30/02GK104376379SQ201410652879
【公开日】2015年2月25日 申请日期:2014年11月17日 优先权日:2014年11月17日
【发明者】陈政, 欧鹏, 曾鸣, 冷媛, 蒙文川, 张翔, 宋艺航, 杨惠萍, 欧阳邵杰, 李春雪, 史慧 申请人:南方电网科学研究院有限责任公司, 华北电力大学