一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法与流程

文档序号:28809692发布日期:2022-02-09 03:34阅读:来源:国知局

技术特征:
1.一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,该方法包括:根据电力现货环境下市场规则构建上下双层模型来描述市场主体的竞价策略行为和过程,研究市场均衡的状态;构建的上层模型用解决申报约束下的发电企业利润最大化问题,构建的下层模型用于解决以社会福利最大化为目标的安全约束经济调度问题;运用协同进化算法求解所述上下双层模型,求得市场的均衡点;根据博弈论判定所述市场平衡点是否达到市场纳什均衡。2.根据权利要求1所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,所述市场规则为:机组分布在整个电力网络的各个节点上,通过在电力交易中心竞价申报来参与集中式的电力日前现货市场在电力现货市场的日前市场中,机组采用报价报量的形式申报次日的意愿成交容量和价格,并且分多段申报以降低电量不成交的风险,申报的信息在次日24h内生效并且日内不允许修改申报信息;同时为避免机组持有剩余发电容量以操纵市场,报价段容量之和应为机组竞价容量上限;对于电力用户而言,为保证电力的足量供应,申报电能的边际效用的同时申报电量需求,并且同一节点所有用户的中标电量之和与节点预测负荷相等;电力调度机构接收到各市场主体的申报信息后,进行每日一次的日前市场出清,市场出清以直流潮流模型来构建网络安全约束,出清的目标函数为综合考虑供给侧和需求侧申报的社会福利最大化模型,出清的结果为市场主体每小时买入或卖出的电量以及系统边际价格。3.根据权利要求2所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,所述上下双层模型包括上层模型和下层模型,上层模型为发电企业利润最大化的优化模型,以竞价申报的曲线作为优化变量,以市场规则中竞价申报的限制作为约束;下层模型用于描述市场出清的过程,以社会福利最大化为目标函数,约束条件包括机组运行约束、网络安全约束和市场规则约束等。4.根据权利要求3所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,构建所述上层模型的过程为:构建机组的收益函数:收益函数的约束条件为:收益函数的约束条件为:收益函数的约束条件为:收益函数的约束条件为:
式中:λ
n
(t)为节点n在t时刻的节点边际价格;为机组i第j个报价段在t时刻的中标发电功率;为机组i在第j个报价段的边际发电成本(marginalcost);α
i,j
为机组i在第j个报价;α
max
为报价上限;i∈ψ
n
表示机组i位于节点n上;p
igmax
为机组i日前市场可竞价容量上限;为机组i第j个申报段的容量;ω为申报段的最小申报比例;式(1)为机组的收益函数;式(2)为机组报价非负约束;式(3)为机组报价上限约束和机组报价曲线单调递增约束;式(4)为机组i所有申报容量之和等于可竞价容量上限,避免发电企业持有容量以抬高电价;式(5)表示每段的申报必须大于可竞价容量的最小申报比例。5.根据权利要求3所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,所述下层模型的构建过程为:构建社会福利最大化的出清目标函数:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:目标函数的约束条件为:-π≤δ
n
(t)≤π(16)式(6)-(17)中:t为出清时刻的索引,i为发电机组的索引,j为发电机组的报价段索引,
d为需求的索引,k为需求报价段的索引,n到m为节点的索引。λ
d,k
为需求的电能边际效用;为需求用户d在第k个申报段的电量需求;p
igmin
为机组i的最小技术出力;为节点n在t时刻的负荷需求;和分别为机组i的向下和向上爬坡速率;s
u
(t)和s
d
(t)分别为t时刻系统的正和负旋转备用需求;b
n,m
为节点n到m的线路电纳;δ
n
(t)为节点n在t时刻的电压相角;为节点n到m的线路传输功率极限;式(6)为社会福利最大化的出清目标函数;式(7)为机组各段中标的电量之和不得超过最大发电能力和小于最小技术出力;式(8)和(9)为买卖的电量不得超过申报的电量上限;式(10)为同一节点所有用户中标的电量之和等于预测负荷约束;式(11)为爬坡速率约束;式(12)和式(13)为旋转备用约束;式(14)为节点功率平衡约束;式(15)为支路潮流上下限约束;式(16)为节点电压相角约束;式(17)表示网络节点编号为1的节点设置为参考节点;所述下层模型中采用的是社会福利最大化的目标函数,因此定义节点电价为单位负荷增量下用电侧边际用电效益增量与发电侧边际发电成本增量的平均值,即:增量下用电侧边际用电效益增量与发电侧边际发电成本增量的平均值,即:增量下用电侧边际用电效益增量与发电侧边际发电成本增量的平均值,即:式中:f
g
为发电侧的边际发电成本;f
d
为用电侧的边际用电效益;式(18)的结算电价表示发用双方的申报段进行高低匹配之后,最后一个匹配对的价格平均值即是结算价格。6.根据权利要求3所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,基于协同进化算法求取市场均衡的过程为:s201、给定基本参数,构建上下两层均衡模型,同时以边际成本与边际效益作为首次竞价的申报信息;s202、对所有参与市场竞价的市场主体,随机生成独立的有限策略种群集合s
i
,s
i
由n个策略元素s
ij
组成,每个策略s
ij
包括申报信息中的三段报量和报价;s203、对于任意竞价主体i在第t代的决策,首先将其他种群(-i)在第t-1代所搜索的适应度最高的染色体所对应的策略选为代表,形成代表策略集应度最高的染色体所对应的策略选为代表,形成代表策略集将种群i中任一第j个染色体所对应的策略s
ij
与其他种群的代表策略集所形成的竞价函数递交给电力调度机构出清,把策略s
ij
所得到的利润设置为该个体的适应度u
ij
(s
ij
);式中:f
i
(s)表示调度机构对所有参与者的竞价策略集合s进行市场出清以后,第i个参与方所获得的利润函数;
s204、i将适应度值最大策略作为第t代的竞价策略,再采用具有精英保留机制的遗传算子对染色体进行操作;遗传算子对染色体进行操作;遗传算子对染色体进行操作;s205、重复步骤s202、s203和s204,使种群i∈n得到逐一的评价与进化,最后进行第t代市场出清;式中:f(
·
)为以社会福利最大化为目标函数的电力市场出清模型,即下层模型;出清结果p
tg
和p
td
分别为供给方和需求方在第t轮竞价的中标电量;λ
t
为节点电价向量;s206、重复步骤s203、s204和s205,直到代数t达到仿真设置的数值r或是市场收敛时停止,则求解出市场平衡点。7.根据权利要求5所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,s201中所述基本参数包括典型日负荷曲线、机组参数、网络参数、市场规则参数、发电企业的边际成本和用户的边际效益。8.根据权利要求5所述的一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,其特征在于,判定市场纳什均衡的条件为:任一种群i满足:

技术总结
本发明提出了一种电力现货环境下基于协同进化的市场均衡分析方法,该方法为:根据电力现货环境下市场规则构建双层模型来描述市场主体的竞价策略行为和过程,研究市场均衡的状态;应用协同进化算法求解所述上层模型和下层模型,求得上层模型和下层模型市场的均衡点;根据博弈论判定所述市场平衡点是否达到市场纳什均衡。本发明对电力市场均衡点的求解,能够求解到市场中的纯策略均衡,同时也能够观测博弈主体的决策演化过程,同时也能预测和分析不同市场边界条件下的纳什均衡点,从而为市场的规则和设计做出改善建议。场的规则和设计做出改善建议。场的规则和设计做出改善建议。


技术研发人员:陈刚 陈皓勇 王和春 谢忠华 李贻睿 余哲轩 范琨 刘敏 李华 段声志
受保护的技术使用者:广东博慎智库能源科技发展有限公司
技术研发日:2021.11.16
技术公布日:2022/2/8
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