基于卡尔多-希克斯改进的多利益主体联合调度方法与流程

本发明属于电力系统优化调度技术领域，涉及电力市场环境下多利益主体协调的调度方法，特别涉及多发电利益主体联合运行的调度及利益分配方法。

背景技术：

随着我国电力市场改革不断深入，参与电力系统运行的利益主体多元化发展，以五大发电集团为代表的发电主体、多种柔性负荷为代表的用电主体、以及多种能源网络为代表的能源网络主体均在系统运行中发挥重要作用。发电企业竞争格局逐步形成，系统发电运行已不仅仅是物理层面功率和能量的平衡过程，更是社会层面多主体利益追求的协调过程。因此，明确多利益主体的关系，关注各利益主体切身利益，在体现调度运行公平性和保证各方参与系统调节积极性方面具有十分重要的社会意义。

英国、美国等国家，电力市场发展相对成熟，发电企业拥有较为全面的自主权，通过双边交易和辅助服务市场可满足不同发电主体的利益追求，解决多主体利益分配问题。我国在电力市场发展当前阶段，市场规则正在不断完善，针对多主体协调问题，已有多个地区考虑不同发电利益主体的切身利益和意愿，建立了补偿和辅助服务市场机制，为解决发电主体的利益分配问题做出了新的尝试。

从社会层面考虑，在多发电主体联合运行模式下，系统追求最优化运行带来的不同发电主体利益得失，即为社会福利最大化过程中个体福利增减的过程。通过运行收益再分配，可以保证不同主体运行收益，实现多发电主体利益追求。卡尔多-希克斯改进作为福利经济学中重要理论，可为多发电主体电力系统优化运行中明确不同主体的协调关系，利用卡尔多-希克斯补偿保证各主体利益提供理论指导，实现合理的利益分配，保证发电主体参与系统联合运行的积极性。

技术实现要素：

针对市场环境下，电力系统发电侧多利益主体联合运行的问题，本发明提出一种基于卡尔多-希克斯改进的多利益主体联合调度方法。该方法基于卡尔多-希克斯改进理论制定多利益主体间利益补偿方案，通过对比发电主体联合运行前后收益变化，进行合理的利益分配，在系统层面实现可再生能源消纳的同时保证发电主体的利益。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于卡尔多-希克斯改进的多利益主体联合调度方法，包括以下步骤：

步骤1：不考虑不同发电利益主体内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源，以系统等效运行成本最小为目标，考虑系统运行安全约束，建立第一阶段电力系统经济调度模型。所述的发电利益主体，可以是单台发电机组、发电厂或发电集团；所述的系统等效运行成本，根据不同系统的实际情况，可包含火电机组发电煤耗成本、系统购买备用成本、可再生能源未全额消纳的惩罚成本、其他运行成本等，如式(1)所示；所述的安全约束可包含能量平衡约束、机组发电供热上下限约束、机组爬坡率约束、可再生能源发电出力约束、系统备用约束、其他安全约束等；

minf1＝ffuel,sys+fsr,sys+fpen,r,sys+fun,sys(1)

式中，f1为第一阶段电力系统经济调度综合成本；ffuel,sys为系统运行总煤耗；fsr,sys为系统购买备用成本；fpen,r,sys为系统可再生能源未全额消纳的惩罚成本；fun,sys为其他运行成本，可根据不同调度系统实际情况确定。

步骤2：利用非线性优化算法求解步骤1中第一阶段电力系统经济调度模型，获得各发电利益主体发电调度计划pl,(1),x,t和备用调度计划su,(1),x,t、sd,(1),x,t，同时获得系统可再生能源发电调度计划。

步骤3：计及不同发电主体内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源，以第一阶段电力系统经济调度所得发电及备用调度计划pl,(1),x,t、su,(1),x,t、sd,(1),x,t为发电利益主体x总发电量和上下备用容量需求，以发电利益主体内部自调节运行成本最小为目标，建立第二阶段发电利益主体内部自调节调度模型。针对发电利益主体x，所述的内部自调节运行成本，可包括发电利益主体x发电煤耗成本、可再生能源未全额消纳的惩罚成本、发电利益主体x内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源运行成本，如式(2)所示；发电利益主体x总发电量和上下限约束如式(3)——式(5)所示：

minf2,x＝ffuel,x+fpen,r,x+fhs,x+fun,x(2)

式中，f2,x为发电利益主体x第二阶段内部自调节调度综合成本；ffuel,x为发电利益主体x运行总煤耗；fpen,r,x为发电利益主体x内部可再生能源未全额消纳的惩罚成本；fhs,x为发电利益主体x内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源运行成本；fun,x为发电利益主体x内部其他运行成本，可根据不同调度系统实际情况确定；nx为发电利益主体x拥有的发电机组数量；pl,(1),x,t为发电利益主体x第一阶段在时段t的发电调度计划；su,(1),x,t和sd,(1),x,t分别为发电利益主体x第一阶段在时段t的上下备用调度计划；ps,t为机组s在时段t的有功发电出力；su,s,t和sd,s,t分别为机组s在时段t提供的上下备用容量。

步骤4：利用非线性优化算法求解步骤3中第二阶段发电利益主体内部自调节调度模型，判断发电利益主体可再生能源是否全额消纳。若可再生能源全额消纳，无需进行联合调度，各发电利益主体各自结算收益情况，如式(6)所示；若可再生能源未全额消纳，计算发电利益主体内部自调节调度后收益情况，并转向步骤5。

b0,x＝fin,0,x-f2,x(6)

式中，b0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行收益；fin,0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行的总收入，如式(7)所示；f2,x为发电利益主体x第二阶段调度综合成本。

式中，t为系统调度总时段数；λe为售电价格；λr为备用价格；pl,(2),x,t为发电利益主体x第二阶段在时段t的发电调度计划；su,(2),x,t和sd,(2),x,t分别为发电利益主体x第二阶段在时段t的上下备用调度计划；fin,un,(2),x为发电利益主体x第二阶段其他收益，可根据不同调度系统实际情况包含供热收益、供气收益等。

步骤5：以发电利益主体联合运行成本最小为目标，建立第三阶段发电利益主体联合调度模型，目标函数如式(8)所示：

式中，f3为系统第三阶段发电利益主体联合调度联合运行成本；f3,x为发电利益主体x第三阶段调度综合成本，如式(9)所示；nbs为系统中发电利益主体总数。

f3,x＝ffuel,x+fpen,r,x+fhs,x+fun,x(9)

式中，ffuel,x为发电利益主体x运行总煤耗；fpen,r,x为发电利益主体x内部可再生能源未全额消纳的惩罚成本；fhs,x为发电利益主体x内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源运行成本；fun,x为发电利益主体x内部其他运行成本，可根据不同调度系统实际情况确定。

步骤6：利用非线性优化算法求解得到各发电利益主体联合调度计划，并计算联合调度模式下，各发电利益主体收益情况，如式(10)所示，并利用式(11)计算各发电利益主体可获得的卡尔多-希克斯补偿。

bc,x＝fin,c,x-f3,x(10)

ck-h,x＝max{b0,x-bc,x,0}(11)

式中，bc,x为发电利益主体x第三阶段调度运行收益；fin,c,x为发电利益主体x第三阶段调度运行的总收入，如式(12)所示；f3,x为发电利益主体x第三阶段调度运行综合成本；ck-h,x为发电利益主体x参与多主体联合时应获得的卡尔多-希克斯补偿；b0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行收益。

式中，t为系统调度总时段数；λe为售电价格；λr为备用价格；pl,(3),x,t为发电利益主体x第三阶段在时段t的发电调度计划；su,(3),x,t和sd,(3),x,t分别为发电利益主体x第三阶段在时段t的上下备用调度计划；fin,un,(3),x为发电利益主体x第三阶段其他收益，可根据不同调度系统实际情况包含供热收益、供气收益等。

步骤7：通过步骤6中卡尔多-希克斯补偿结算，若发电利益主体x参与联合调度后运行收益降低，即ck-h,x为正，则应获得相应补偿；否则应支付补偿金额，实现发电利益主体间收益再分配，保证各发电利益主体的利益。

本发明的效果和益处是：针对多利益主体在参与系统联合运行时将产生利益分配问题，基于经济学中卡尔多-希克斯改进理论，提出多利益主体联合运行的卡尔多-希克斯补偿原则，可以明确不同发电利益主体在联合调度中的协调关系，实现发电利益主体间发电合理的利益分配方法，保证不同发电利益主体的切身利益，从而保证发电利益主体参与联合调度的积极性。

附图说明

图1是电-热耦合系统结构示意图；

图2是基于卡尔多-希克斯改进的多利益主体联合调度方法实施流程图；

图3是发电集团i三个调度阶段风电消纳情况；

图4是发电集团ii三个调度阶段风电消纳情况；

具体实施方式

以下利用算例进行验证，并结合技术方案和附图详细叙述本发明的具体实施方式。所述算例为示例性的，旨在用于解释本发明中具体建模实施过程，而不是对本发明范围及其应用的限制。

算例电-热耦合系统结构示意图如图1所示。系统内共9台火电机组，包括7台抽汽式热电联产机组和2台凝汽式机组，其中1-3号、5-8号机组为热电联产机组，4号和9号机组为纯凝机组。1-4号机组隶属于发电集团i，5-9号机组隶属于发电集团ii。两个发电集团为不同发电利益主体，各拥有一处风电场，装机容量分别为320mw和120mw。两发电集团分别为不同小区热网供热，对应热网中储热罐容量分别为3000mwh和4000mwh，最大储热、放热功率均为600mw。系统参数如表1、表2和表3所示，其中，表1为火电机组参数，表2为风电和负荷预测数据，表3为相关价格系数。图2所示为基于卡尔多-希克斯改进的多利益主体联合调度方法实施流程图，具体步骤如下：

步骤1：不考虑不同发电利益主体内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源，以系统等效运行成本最小为目标，考虑系统运行安全约束，建立第一阶段电力系统经济调度模型。针对算例中电-热耦合系统，以系统等效运行成本最小为目标，如式(13)所示，式中相关变量分别如式(14)——式(16)所示。

minf1＝ffuel,sys+fsr,sys+fpen,w,sys(13)

式中，f1为第一阶段电力系统经济调度综合成本；ffuel,sys为系统运行总煤耗；fsr,sys为系统购买备用成本；fpen,w,sys为系统弃风惩罚。t为系统调度总时段数；n为系统中火电机组总数，ncon,sys和nchp,sys分别为系统中纯凝机组和热电联产机组数，nw为风电场数；su,i,t和sd,i,t分别为火电机组i在时段t提供的上下备用容量；pw,pre,k,t为风电场k在时段t的发电预测值，pw,k,t为可消纳风电；λr和λw分别为备用和弃风惩罚成本系数。fcon,i,t和fchp,j,t分别为纯凝机组和热电联产机组煤耗函数，如式(17)和式(18)所示。

fchp,j,t＝aj(pj,t+cv,jhj,t)²+bj(pj,t+cv,jhj,t)+cj(18)

式中，pi,t为纯凝机组i在时段t的有功出力；pj,t和hj,t为热电联产机组j在时段t的有功出力和供热出力；ai、bi、ci和aj、bj、cj为煤耗系数；cv,j为进汽量不变时，每抽取一单位供热功率，发电功率减少量。

约束条件如式(19)——式(29)所示，其中，式(19)为电力平衡约束，式(20)为供热平衡约束，式(21)为纯凝式机组发电功率上下限约束，式(22)为热电联产机组发电功率和供热功率上下限约束，式(23)和式(24)分别为纯凝式和热电联产机组机组爬坡约束，式(25)为风电出力约束，式(26)和式(27)分别为系统上下备用约束，式(28)和式(29)分别为纯凝机组和热电联产机组提供备用能力约束。

pi,min≤pi,t≤pi,max(21)

-rd,i≤pi,t-pi,t-1≤ru,i(23)

0≤pw,k,t≤pw,pre,k,t(25)

式中，n为系统中火电机组总数，ncon,sys和nchp,sys分别为系统中纯凝机组和热电联产机组数，nw为风电场数；pi,t为纯凝机组i在时段t的有功出力；pj,t和hj,t为热电联产机组j在时段t的有功出力和供热出力；pl,t为系统在时段t的电力总负荷；nchp,x为负责区域m供热的发电集团x在该区域中热电联产机组数；hl,m,t为区域m在时段t的热负荷需求；pi,max和pi,min为纯凝机组有功出力上下限；pj,max和pj,min为热电联产机组在纯凝工况下的有功出力上下限；hj,max为热电联产机组供热上限；cm,j为背压工况下的电出力和热出力的比例系数；cv,j为进汽量不变时，每抽取一单位供热功率，发电功率减少量；kj为常数。ru,i和ru,j分别为纯凝机组和热电联产机组最大向上爬坡率；rd,i和rd,j对应向下爬坡率；pw,pre,k,t为风电场k在时段t的发电预测值，pw,k,t为可消纳风电；pw,k,max为风电场k的装机容量；su,i,t和sd,i,t分别为纯凝机组i在时段t提供的上下备用容量；su,j,t和su,j,t分别为热电联产机组j在时段t提供的上下备用容量。

步骤2：利用非线性优化算法求解步骤1中第一阶段电力系统经济调度模型，获得各发电利益主体发电调度计划pl,(1),x,t和备用调度计划su,(1),x,t、sd,(1),x,t，同时获得系统可再生能源发电计划。

步骤3：计及不同发电主体内部自有的储能等灵活调节资源及其他相关能源网络中可调节柔性资源，以第一阶段电力系统经济调度所得发电及备用调度计划pl,(1),x,t、su,(1),x,t、sd,(1),x,t为发电利益主体x总发电量和上下备用容量需求，以发电利益主体内部调节运行成本最小为目标，建立第二阶段发电利益主体内部自调节调度模型。针对算例中电-热耦合系统，发电集团内部自调节可通过热网储热罐运行实现。第二阶段发电集团利益主体内部自调节调度目标函数为发电集团内部调节运行成本最小，如式(30)所示：

minf2,x＝ffuel,x+fpen,w,x+fhs,x(30)

式中，f2,x为第二阶段发电集团x利益主体内部自调节综合成本；ffuel,x为集团x运行总煤耗；fpen,w,x为集团x内部弃风惩罚成本；fhs,x为集团x相关热网中储热罐运行维护成本，如式(31)所示。

式中，hhs,x,t为集团x相关储热罐在时段t储热总容量；λhs为储热罐运维成本系数；式中绝对值项可由凝聚函数进行光滑化处理，如式(32)所示：

式中，p为控制参数。

约束条件如式(21)——式(25)以及式(33)——式(39)所示，其中，式(33)和式(34)分别为电力平衡约束和供热平衡约束，式(35)和式(36)分别为上下备用约束，式(37)——式(39)为储热罐运行约束。

0≤hhs,x,t≤hhs,x,max(37)

-hhs,d,x,max≤hhs,x,t-hhs,x,t-1≤hhs,u,x,max(38)

hhs,x,t＝hhs,x,0(39)

式中，ncon,x、nchp,x和nw,x分别为集团x在区域m中拥有的纯凝机组、热电联产机组和风电场数量；pi,t为纯凝机组i在时段t的有功出力；pj,t和hj,t为热电联产机组j在时段t的有功出力和供热出力；pw,k,t为可消纳风电；pl,(1),x,t为第一阶段调度发电集团x在时段t的发电计划；hhs,x,t为集团x相关储热罐在时段t储热总容量；hl,m,t为区域m在时段t的热负荷需求；su,(1),x,t和sd,(1),x,t分别为第一阶段调度中发电集团x在时段t的上下备用计划；su,i,t和sd,i,t分别为纯凝机组i在时段t提供的上下备用容量；su,j,t和su,j,t分别为热电联产机组j在时段t提供的上下备用容量。hhs,x,max为储热罐最大容量；hhs,u,x,max和hhs,d,x,max为储热罐最大储热、放热速率；hhs,x,0为储热罐初始储热量；hhs,x,t为储热罐在调度周期结束时的储热量。

步骤4：利用非线性优化算法求解步骤3中第二阶段发电利益主体内部自调节调度模型，判断发电利益主体可再生能源是否全额消纳。若可再生能源全额消纳，无需进行联合调度，各发电利益主体各自结算收益情况，如式(6)所示；；若可再生能源未全额消纳，计算发电利益主体内部自调节调度后收益情况，并转向步骤5。

b0,x＝fin,0,x-f2,x(6)

式中，b0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行收益；fin,0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行的总收入如式(40)所示；f2,x为发电利益主体x第二阶段调度综合成本。

式中，t为系统调度总时段数；λe为售电价格；λr为备用价格；λh为供热价格；pl,(2),x,t为发电利益主体x第二阶段在时段t的发电调度计划；su,(2),x,t和sd,(2),x,t分别为发电利益主体x第二阶段在时段t的上下备用调度计划；hl,m,t为区域m在时段t的热负荷需求。

步骤5：以发电利益主体联合运行成本最小为目标，建立第三阶段发电利益主体联合调度模型，目标函数如式(8)所示：

式中，f3为系统第三阶段发电利益主体联合调度联合运行成本；f3,x为发电利益主体x第三阶段调度综合成本。针对算例中电-热耦合系统，发电利益主体x第三阶段调度综合成本f3,x如式(41)所示：

f3,x＝ffuel,x+fpen,w,x+fhs,x(41)

式中，ffuel,x为集团x运行总煤耗；fpen,w,x为集团x内部弃风惩罚成本；fhs,x为集团x相关热网中储热罐运行维护成本。

约束条件包括电力平衡约束(19)、供热平衡约束(20)、机组运行上下限约束(21)——式(22)、机组爬坡约束(23)——式(24)、风电出力约束(25)、备用约束(26)——式(29)和储热罐运行约束(37)——式(39)。

步骤6：利用非线性优化算法求解得到各发电利益主体联合调度计划，并计算联合调度模式下，各发电利益主体收益情况，如式(10)所示，并利用式(11)计算各发电利益主体可获得的卡尔多-希克斯补偿。

bc,x＝fin,c,x-f3,x(10)

ck-h,x＝max{b0,x-bc,x,0}(11)

式中，bc,x为发电利益主体x第三阶段调度运行收益；fin,c,x为发电利益主体x第三阶段调度运行的总收入，如式(42)所示；f3,x为发电利益主体x第三阶段调度运行综合成本；ck-h,x为发电利益主体x参与多主体联合时应获得的卡尔多-希克斯补偿；b0,x为发电利益主体x第二阶段调度运行收益。

式中，t为系统调度总时段数；λe为售电价格；λr为备用价格；λh为供热价格；pl,(3),x,t为发电利益主体x第三阶段在时段t的发电调度计划；su,(3),x,t和sd,(3),x,t分别为发电利益主体x第三阶段在时段t的上下备用调度计划；hl,m,t为区域m在时段t的热负荷需求。

步骤7：通过步骤6中卡尔多-希克斯补偿结算，若发电集团利益主体x参与联合调度后运行收益降低，即ck-h,x为正，则应获得相应补偿；否则应支付补偿金额，实现发电利益主体间收益再分配，保证各发电利益主体的利益。

图3和图4分别为发电集团i和发电集团ii在三个调度阶段风电消纳情况，表4为发电集团收益核算结果。

表1火电机组参数

表2风电和负荷预测数据

表3价格系数

表4发电集团收益核算

tab.1benefitaccountingforpowergenerationgroup