本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法。
背景技术：
当今世界的经济社会发展对电力的依赖程度不断加深，电力供应的安全和充裕程度已经成为了经济社会保持高速发展的关键因素。但是，受到我国发电能源的资源分布限制，大部分新增发电装机容量来自于煤炭基地和水力资源丰富地区。我国东部沿海以及经济发达省份的电力负荷需求占全国总负荷的三分之二以上，但发电资源十分匮乏，水能资源所占比重少于8％，煤炭资源仅占10％左右，自身可开发电力装机容量难以满足电力负荷增长需求。因此，自身发电能力难以负荷需求的省份往往通过省间、区域电网互联，进行跨省跨区的电能交易，满足省内的电力负荷需求，实现电力资源在全国范围内的优化配置。
电力交易有一个区别于普通商品交易的显著特点，要求生产、传输、分配和消费必须在同一时间内完成，即电力电量必须时刻保持平衡。但在实际情况中电力电网系统存在各种不确定性因素，包括负荷预测、可再生能源发电出力、电网系统事故等。一个合理的外购电规划应该是在考虑不确定性问题下通过最优化方法所得到的，如果不考虑不确定性因素的影响，将会严重制约电力电网系统的安全稳定和高效经济运行。例如负荷预测技术导致的偏差和负荷本身的随机波动性，使得电网实际需要的电量与计划的购电量有一定误差；由于降水量具有的随机性和水文情况预测困难，使得水电可发电量具有较大的不确定性，使得水电比例较高的省份受到很大的影响。这些不确定因性素给电网公司制定外购电计划时带来较大的困难。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法，能够解决不确定因性素给电网公司制定外购电计划时带来较大的困难的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
本发明提供了一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法，该购电交易方法包括：
步骤S1、计算全省负荷预测、水电可发电量以及火电厂的规划发电量的概率性序列；
步骤S2、通过不确定型电力电量平衡处理，得到外购电的需求电量概率性序列；
步骤S3、基于所述需求电量概率性序列，计算购电充裕度，所述购电充裕度表征进行外购电交易后，总电量能够满足省内用户负荷需求的概率；
步骤S4、获取每月的负荷典型日，基于负荷高低，将所述负荷典型日的24小时划分为高负荷时段、中负荷时段和低负荷时段；
步骤S5、根据各售电方提供的调峰深度能力，计算从不同售电方购入峰荷期单位功率时，在所述负荷典型日的三个负荷时段中需要购入电量的总费用；
步骤S6、将各售电方的对应的总费用由低到高排列，从而确定各售电方的购电优先级。
优选的，该购电交易方法还包括：
步骤S7、根据不同购电充裕度下的电量缺口，按照各个售电方的购电优先顺序进行购电，直到满足负荷需求为止。
优选的，所述步骤S1包括：
获取全省负荷预测Eload及其离散区间；
获取水电可发电量Whydro及其离散区间；
获取火电厂的规划发电量Wthermal及其离散区间；
获取离散步长q；
计算得到全省需求电量Eload的概率性序列其中，μload和σload分别是Eload的期望和均方差，和分别是的长度和起始项，和分别是全省需求电量Eload离散区间的上限和下限；
计算得到全省水电可发电量Whydro的概率性序列其中，μhy和σhy分别是Whydro的期望和均方差，和分别是的长度和起始项，和分别是水电可发电量Whydro离散区间的上限和下限；
计算得到火电厂的规划发电量Wthermal的概率性序列Wthermal(i)，其中，概率性序列Wthermal(i)为单位序列，长度为Nth，即Nth＝[Wthermal/q]，而且概率性序列Wthermal(i)只在i＝Nth点上取值，即Wthermal(Nth)＝1。
优选的，所述步骤S1还包括：
对全省需求电量Eload的概率性序列进行误差补偿，得到补偿后的概率性序列
对水电可发电量Whydro的概率性序列进行误差补偿，得到补偿后的概率性序列
优选的，所述步骤S2包括：
通过不确定型电力电量平衡处理，得到外购电的需求电量概率性序列
优选的，所述步骤S3包括：
基于所述需求电量概率性序列，计算购电充裕度
优选的，所述步骤S4包括：
确定每月的负荷典型日的高负荷点P1,m、中负荷点P2,m、低负荷点P3,m和谷负荷点P4,m；
将所述高负荷点P1,m和所述中负荷点P2,m之间的时段划分为高负荷时段；
将所述中负荷点P2,m和所述低负荷点P3,m之间的时段划分为中负荷时段；
将所述低负荷点P3,m和所述谷负荷点P4,m之间的时段划分为低负荷时段。
优选的，所述高负荷点所述中负荷点所述低负荷点所述谷负荷点其中，是第m月的负荷典型日的最大负荷值，是第m月的负荷典型日的最小负荷值。
优选的，所述步骤S4和所述步骤S5之间还包括：
获取第m月的负荷典型日的第k个单位的购电量Po,m,k(t)是第m月的负荷典型日的第k个单位t时刻的外购电功率，Dm是第m月的天数；
其中，外购电功率是高负荷时段内在第m月的负荷典型日的第k个单位的外购电功率值，Tm,1是高负荷时段；是中负荷时段内在第m月的负荷典型日的第k个单位的外购电功率值，Tm,2是中负荷时段；是低负荷时段内在第m月的负荷典型日的第k个单位的外购电功率值，Tm,3是低负荷时段。
在本发明实施例的技术方案中，提供了一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法，通过引入全省负荷预测和水电可发电量作为不确定性因素，分析各售电方满足全省负荷预测对应的总费用，建立了科学、合理的外购电交易方法，将不确定性因素的影响降到最低。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，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。
图1为本发明实施例提供的基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法，如图1所示，该购电交易方法包括：
步骤S1、计算全省负荷预测、水电可发电量以及火电厂的规划发电量的概率性序列。
实际情况中，只有火电发电量和电煤情况在电网公司和火电厂的控制范围内，属于确定性因素，其他包括省内负荷需求电量、水电可发电量、来水情况、可再生能源发电出力，交易电价、气候变化等因素均是不确定性因素。来水情况的不确定性影响最终表现到水电可发电量的不确定性上。
根据我国现行《节能发电调度》政策，无调节能力的风电、太阳能等在第一发电顺序，根据指导价实行产多少电网公司就购买多少，因此外购电规划往往不考虑可再生能源发电这不确定性因素。气候因素、负荷预测水平及负荷自身的随机性可以最终表现为省内需求负荷电量的不确定性。由于我国电价实行管制政策，全年内的电价波动较小甚至不变，因此电价小波动并不影响外购电单位的优先级。电力市场中充足的可供电量是本文优化方法的前提，也是当前我国电力供需状况的实情。因此结合我国电网公司的实际情况并着重突出重要矛盾，在本优化方法中只考虑水电可发电量和全省需求电量(即全省负荷预测)这两个不确定性因素对外购电交易规划的影响。
为了衡量不确定性因素对外购电交易的影响，本发明提出“购电充裕度”指标，购电充裕度定义为电网公司进行外购电交易后能满足省内用户负荷需求的概率。购电充裕度越大，满足用户负荷需求的概率越大，也意味着外购电量和费用越大。不同电网公司对购电充裕度的接受范围不同，经济发达地区的电网公司要求购电充裕度要足够高，其他地区的电网可能更关注购电费用的多少，购电充裕度可以低一点。
因此本方法把购电充裕度和外购电费用作为外购电交易规划制定中的两个关键指标，让电网公司可以兼顾考虑企业运营经济性和满足用户负荷的供电可靠性。
首先将满足正态分布特性的全省需求电量Eload和水电可发电量Whydro选择相同的离散步长q以及各自合适的离散区间，选择步长q所得的序列长度最好在100～2000之间，合适的序列长度有利于序列运算的速度和准确度。然后分别使用概率性序列和表示，如下式(1)和(2)所示。
μload和σload分别是Eload的期望和均方差，μhy和σhy分别是Whydro的期望和均方差。和分别是序列的长度和起始项，如下式(3)和(4)所示。和分别是序列的长度和起始项，如下式(5)和(6)所示。
和分别是全省需求电量Eload离散区间的上限和下限。和分别是水电可发电量Whydro离散区间的上限和下限。
然后使用平均补偿法对离散后的概率性序列和进行误差补偿，得到补偿后的序列Eload(i)和Whydro(i)分别如公式(7)和公式(8)所示。
火电厂的发电量由于可以通过省内调度执行交易合同，实际值与计划值一般相差较小。因此将火电量Wthermal作为常量，以相同的离散步长q量化，则其概率性序列Wthermal(i)为单位序列，长度为Nth，如式(9)所示。
Nth＝[Wthermal/q] (9)
概率性序列Wthermal(i)只在i＝Nth点上取值，而且Wthermal(Nth)＝1，即
步骤S2、通过不确定型电力电量平衡处理，得到外购电的需求电量概率性序列。
通过不确定型电力电量平衡处理，可以求得外购电的需求电量概率性序列Wpurchase(i)，如下式所示(10)所示。
步骤S3、基于需求电量概率性序列，计算购电充裕度，购电充裕度表征进行外购电交易后，总电量能够满足省内用户负荷需求的概率。
下面定义购电充裕度指标Rad，如下式(11)所示。
Rad(x)表示当外购电量等于x时的购电充裕度，即外购电需求电量小于实际外购电量x的概率。可以看出当实际外购电量越大，购电充裕度Rad(x)越大。
在本购电交易方法中引入购电充裕度指标，以年度外购电费用最小和购电充裕度最大为双目标函数，如式(12)所示。
式(12)中：F——外购电年度交易的总购电费用；Wo,m,k——第m月第k个购电单位的购电量；Co,m,k——对应的第m月第k个单位的外购电价；N——外购电单位总数；Wo——全年外购电总量；Rad(Wo)——全年外购电量为Wo时的购电充裕度。
为了计算方便，把年度外购电费用作为目标函数，购电充裕度函数作为约束函数，则购电充裕度必须大于给定的某个下限值，否则不采用该购电决策。于是本优化模型的目标函数就转变成在购电充裕度大于给定值的约束条件下，求外购电费用最小，如下式(13)所示。
R是给定的购电充裕度下限值。
步骤S4、获取每月的负荷典型日，基于负荷高低，将负荷典型日的24小时划分为高负荷时段、中负荷时段和低负荷时段。
具体的，将一年各月的负荷典型日24小时负荷分为高负荷、中负荷、低负荷三个不同时段，进而考虑负荷情况对外购电的影响。
本购电交易方法中关键的地方是把负荷典型日24小时负荷分为高负荷、中负荷、低负荷三个不同状态，这样可以充分考虑负荷情况对外购电的影响。本购电交易方法通过确定每月负荷典型日的4个负荷值点，分别是第m月负荷典型日高负荷点P1,m、中负荷点P2,m、低负荷点P3,m和谷负荷点P4,m，然后根据4个负荷点将负荷典型日24小时负荷分为高负荷、中负荷、低负荷三个不同状态。下面给出4个负荷值点的定义。
是第m月的负荷典型日的最大负荷值，是第m月的负荷典型日的最小负荷值。然后根据4个负荷值点将第m月负荷典型日负荷Pd,m(t)划分三种负荷时段，得到高负荷状态时间段Tm,1，中负荷状态时间段Tm,2，低负荷状态时间段Tm,3。具体划分方法如下式(18)～式(20)所示。
P1,m≥Pd,m(t)≥P2,m (t∈Tm,1) (18)
P2,m＞Pd,m(t)≥P3,m (t∈Tm,2) (19)
P3,m＞Pd,m(t)≥P4,m (t∈Tm,3) (20)
步骤S5、根据各售电方提供的调峰深度能力，计算从不同售电方购入峰荷期单位功率时，在负荷典型日的三个负荷时段中需要购入电量的总费用。
步骤S6、将各售电方的对应的总费用由低到高排列，从而确定各售电方的购电优先级。
步骤S7、根据不同购电充裕度下的电量缺口，按照各个售电方的购电优先顺序进行购电，直到满足负荷需求为止。
本购电交易方法中的具体约束条件主要包括两个部分，外购电的方程约束和电网系统运行的方程约束。
1)外购电的方程约束
(1)外购电量方程
表示从不同单位每月的购电量之和，即本省的外购电总量 (21)
Po,m,k(t)是第m月第k个购电单位t时刻的外购电功率，Dm是第m月的天数。式(22)意义是反应外购电量与外购电功率的耦合关系，而另一方面反应出外购一个月里每天的外购电交易情况均相同这里将负荷典型日的外购电量与该月的外购电量相联系。
(2)外购电功率方程
是高负荷状态下在第m月第k个单位的外购电功率值，Tm,1是高负荷状态的时间段。是中负荷状态下在第m月第k个单位的外购电功率值，Tm,2是中负荷状态时间段。是低负荷状态下在第m月第k个单位的外购电功率值，Tm,3是低负荷状态时间段。
式(24)表明在同一种负荷状态下同一个外购电单位的外购电功率保持不变，只有在负荷状态发生变化时才进行功率调节，从而满足电网间联络线的传输功率调节次数有限的要求。
(3)外购电单位的调峰深度约束
αm,k为第m月第k个单位在中负荷状态下与高负荷状态的外购电传输功率最小比值。βm,k为第m月第k个单位在低负荷状态与高负荷状态下的外购电传输功率最小比值。由于外购电单位受到当地负荷、机组特性、电价以及一些政策因素的影响，具有一定的调峰深度，即高负荷、中负荷、低负荷的传输功率有一定的调节约束范围。
(4)外购电功率的传输约束
和分别是电网与第k个外购电单位之间联络线的输电容量上下限，是第k个外购电单位在第m月能够提供的最大可供电力。该式表明电网公司购得电功率必须小于外购电单位能够提供的最大功率与联络线传输功率上限这两者之中的最小值，满足网间联络线的传输安全约束。
2)电网系统运行的方程约束
(1)电力电量平衡方程
Pd,m(t)＝Phy,m(t)+Pth,m(t)+Po,m(t) (28)
Wd,m是电网系统内预测的第m月总电量，Why,m是电网系统内第m月水力发电总量，Wth,m电网系统内第m月火力发电总量。Pd,m(t)是第m月负荷典型日t时刻下的负荷功率，Phy,m(t)是第m月负荷典型日t时刻下的水电功率，Pth,m(t)是第m月负荷典型日t时刻下的火电功率。式(27)和(28)的意义是满足电网系统电力供需平衡的稳定运行要求。
(2)电网系统内水电和火电的出力约束
是第m月水电可发电最小功率，是第m月水电可发电最大功率。是第m月火电可发电最小功率，是第m月火电可发电最大功率。式(29)和(30)表示网内水电机组出力和火电机组出力必须在机组功率的上下限范围内。
(3)电网系统的调峰约束
Pr,m是第m月电网系统旋转备用容量。式(31)的意义让电网系统在负荷典型日中可利用发电功率应大于电网系统最大负荷预测值，满足电网系统峰荷时的调峰需求。式(32)的意义是让电网系统在负荷典型日中最小发电出力功率能够满足小于电网系统的该月预测的最小负荷值，以此来解决高比例的外购电带给电网低谷调峰的困难。
综上，本发明实施例提供了一种基于不确定性因素与全省负荷预测的购电交易方法，通过引入全省负荷预测和水电可发电量作为不确定性因素，分析各售电方满足全省负荷预测对应的总费用，建立了科学、合理的外购电交易方法，将不确定性因素的影响降到最低。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。