一种集中式现货市场的典型场景库构建方法及装置与流程

本发明属于电力系统调度自动化技术领域，具体涉及一种适用于集中式现货市场运行特性分析的典型场景库构建方法，还涉及一种适用于集中式现货市场运行特性分析的典型场景库构建装置。

背景技术：

电力现货市场主要有分散式和集中式两种模式，不同模式下的调度计划形成过程不同。分散式现货市场适用于网架坚强、阻塞较轻的地区，集中式现货市场适用于阻塞较重的地区。相比于分散式，集中式现货市场实行发用电资源的集中优化，虽然在市场规则设计、市场力监控方面难度较大，但比较适合电网阻塞严重、潮流复杂的地区，是现货市场设计的重要选项。

考虑到国内电网输电阻塞严重、受限断面众多等运行风险，集中式现货市场通过开展全电量集中优化，在决策机组的开机组合与发电曲线时，充分考虑各类电网安全约束与机组运行特性，能够有效保障电力供应可靠与电网安全稳定运行，能够准确反映电能商品的时空价值，国内各省大都倾向于集中式现货市场模式。

然而，国内集中式现货市场模拟试运行中暴露出了很多的问题。目前大家对电网阻塞情况的判断是基于当前计划体制的，如调度根据安全约束、检修计划等安排机组组合方案，所有火电机组保持基本一致的负荷率等，而实行现货市场后，机组组合方案需要考虑经济性，机组负荷率差别明显，因此现货市场的潮流分布将与目前差别巨大，从而导致电网阻塞情况加重；电力交易参与方众多，且各方为使得自己的利益最大化，可能通过各种形式参与电力市场交易，并采用多种多样的报价策略，这将导致电网潮流多变且难以预知，运行人员将面临比现在复杂的多的电网运行局面，例如原先在计划体制下不太可能出现的负荷中心向电源基地送电、转圈循环送电等方式，而在市场的作用下都有可能发生。

集中式现货市场的运行会对整个电力业产生广泛和深刻影响，集中式现货市场机制下的系统运行特性更趋多变。根据集中式现货市场的运行模式与机制，针对不同源网荷特点、不同市场成员报价策略构建典型场景库，用于分析集中式现货市场的运行特性及构建市场模拟多场景比较分析技术是非常有必要的，有助于在电力市场化改革过程中确保电网安全，保障现货市场建设的稳步推进，为调度计划专业提供更丰富的、市场化的手段和工具，有利于提升电网安全运行裕度。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，采用先按序组合再缩减的场景生成方法获得典型场景库，为研究集中式现货市场运行特性提供技术支撑。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下。

第一方面，本发明提供了一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，包括以下过程：

基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型；

基于投标容量和投标价格的概率分布模型，对每个发电商投标行为进行独立抽样，使得每个发电商独立生成n个市场竞价典型场景；

基于集中式现货市场的边界数据进行组合，生成n个市场边界典型场景；

对n个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的n个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库。

可选的，所述集中式现货市场发电商分段投标模型的计算过程包括：

分析发电商投标行为的影响因素，包括影响发电商投标行为的外界因素和发电商自身因素；

从外界因素和自身因素两个维度分析发电商的投标行为，建立集中式现货市场发电商分段投标曲线基本模型。

可选的，所述外界因素包括负荷大小和供需比；自身因素包括机组特性、投标倾向和最大可用容量。

可选的，所述从外界因素和自身因素两个维度分析发电商的投标行为，建立集中式现货市场发电商分段投标曲线基本模型，包括：

集中式现货市场发电商分段投标模型采用三段投标模型，具体公式如下：

式中，i为机组编号；ty为机组类型；n为投标段；为ty机组类型的第i个机组第n段投标容量；为ty机组类型的第i个机组第n段投标价格。

可选的，所述基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型，包括：

分段投标曲线的第n段投标容量服从取值在范围内的截断正态分布投标容量的概率密度函数的具体形式为：

其中

分段投标曲线的第n段投标价格服从取值在范围内的截断正态分布投标价格的概率密度函数的具体形式为：

其中

式中，lt为时段t的负荷；ci为机组i的最大可用容量；rt为时段t的供需比；ps为投标倾向；kq1、kq2、kq3为计算机组投标容量的权重因子；kp1、kp2、kp3为计算机组投标价格的权重因子；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量上、下限；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格上、下限；期望值μ和标准差σ基于发电商投标历史数据获得；φ(ξ)为均值为0，方差为1的标准正态分布；φ(x)为标准正态分布的累积分布函数。

可选的，所述对n个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的n个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库，包括：

1)针对每个发电商生成的n个市场竞价典型场景，将各发电商场景序列以n维向量形式表示如下s1、s2、…、sm，其中m为发电商个数；针对n个市场边界典型场景，将市场边界典型场景序列以n维向量形式表示为b；

2)将各发电商的n个场景及n个市场边界典型场景按顺序组合，形成n个综合场景序列，每个综合场景包含各发电商的市场竞价典型场景和市场边界典型场景；并构造场景序列s，s也是n维向量，使得s＝s1+s2…+sm+b；

3)利用场景缩减技术对场景序列s进行缩减，保留指定个数的典型场景，形成集中式现货市场的典型场景库。

可选的，所述将各发电商的n个场景及n个市场边界典型场景按顺序组合，形成n个综合场景序列，包括：

将所有发电商的第一个市场竞价典型场景和第一个市场边界典型场景构成第一个综合场景、所有发电商的第二个市场竞价典型场景和第二个市场边界典型场景构成第二个综合场景，依此类推，最终形成n个综合场景序列。

可选的，所述场景缩减技术为模糊c均值聚类方法。

第二方面，本发明还提供了一种集中式现货市场的典型场景库构建装置，包括：

概率分布计算模块，用于基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型；

竞价场景生成模块，用于基于投标容量和投标价格的概率分布模型，对每个发电商投标行为进行独立抽样，使得每个发电商独立生成n个市场竞价典型场景；

边界场景生成模块，用于基于集中式现货市场的边界数据进行组合，生成n个市场边界典型场景；

典型场景库生成模块，用于对n个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的n个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1)建立不同机组类型各段投标容量和投标价格的概率分布模型，便于基于已知的概率分布进行抽样，生成大量的发电商市场竞价典型场景，为构建集中式现货市场典型场景库奠定基础。

2)采用先按序组合再缩减的场景生成方法，一方面可以不受发电商数量限制，适用于任意数量的发电商；另一方面是组合后再缩减能够避免出现相似的综合场景，提高了计算精度。

3)可针对不同源网荷特点、不同发电商竞价场景，构建分组的场景集合并生成典型场景库，解决了目前对集中式现货市场进行运行特性分析时缺乏场景生成技术的问题，有助于发现、解决现货市场运行中存在的问题，预判现货市场运行趋势和效果，协助调度机构进行电网安全裕度评估，保障现货市场的可靠安全稳定运营。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为三段投标示意图；图中：q为机组投标容量；p为机组投标价格；

图3为典型场景缩减示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例1

本发明提出的一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，参见图1所示，包括如下步骤：

步骤1，结合集中式现货市场的电源特点、网架结构、负荷特性及市场因素，分析发电商投标行为的影响因素，主要包括影响发电商投标行为的外界因素和发电商自身因素。

电源特点具体是指发电资源的地理分布、容量、类型；与下面发电商机组特性、容量、位置有关系。

外界因素包含市场规则、其他市场价格、负荷大小、供需比、可再生资源和电网阻塞。其他市场价格进一步划分为辅助服务价格、燃料价格和上网价格三个方面，是影响发电商盈利的核心因素，与发电商投标行为也是息息相关。

发电商自身因素包含机组特性、容量、位置、其他市场合约情况、主观状态和投标倾向。机组特性分为机组类型、最大最小出力、成本、开停机曲线、机组功率调节速率等。其他市场包括辅助服务市场和中长期交易市场两个方面。

步骤2，从影响发电商投标行为的外界因素中提取关键外界因素，包括负荷大小和供需比；从影响发电商投标行为的发电商自身因素提取关键自身因素，包括机组特性、投标倾向和最大可用容量。从外界因素和自身因素两个维度分析发电商的投标行为，建立集中式现货市场发电商分段投标曲线基本模型。

这里采用三段投标模型，具体如图2所示。三段投标曲线基本模型具体公式如下：

式中，i为机组编号；ty为机组类型，最常见的四种机组类型为：火力发电机组、燃气发电机组、风力发电机组和水力发电机组；n为投标段，本发明中为三段投标；为ty机组类型的第i个机组第n段投标容量；为ty机组类型的第i个机组第n段投标价格。

步骤3，根据分段投标曲线基本模型，建立不同机组类型各段投标容量和投标价格的概率分布模型，对于第n段投标价格或投标容量采用截断正态分布，具体如下：

分段投标曲线的第n段投标容量服从取值在范围内的截断正态分布即在和时，其概率密度函数满足

投标容量的概率密度函数的具体形式为：

其中

分段投标曲线的第n段投标价格服从取值在范围内的截断正态分布即在和时，其概率密度函数满足

投标价格的概率密度函数的具体形式为：

其中

式中，lt为时段t的负荷；ci为机组i的最大可用容量；rt为时段t的供需比；ps为投标倾向；kq1、kq2、kq3为计算机组投标容量的权重因子；kp1、kp2、kp3为计算机组投标价格的权重因子；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量上、下限；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格上、下限；期望值μ和标准差σ基于发电商投标历史数据获得；φ(ξ)为均值为0，方差为1的标准正态分布；φ(x)为标准正态分布的累积分布函数，φ(ξ)与φ(x)的具体形式为：

步骤4，基于所述各段投标容量和投标价格的概率分布模型，采用蒙特卡洛抽样法对每个发电商进行独立抽样，使得每个发电商独立生成n个市场竞价典型场景(投标曲线)。

基于该概率分布模型进行抽样，可以得到更符合发电商投标行为特点的投标曲线。

步骤5，集中式现货市场的边界数据主要包括负荷预测、联络线计划、电网拓扑。针对边界数据进行组合，形成n个市场边界典型场景。

步骤6，将n个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的n个市场竞价典型场景，采用先按序组合再缩减的场景生成方法，构建用于集中式现货市场运行特性分析的典型场景库。

所述典型场景库构建具体过程如图3所示，步骤如下：

1)针对每个发电商生成的n个市场竞价典型场景，将各发电商场景序列以n维向量形式表示如下s1、s2、…、sm，其中m为发电商个数；针对n个市场边界典型场景，将市场边界典型场景序列以n维向量形式表示为b；

2)将各发电商的n个场景及n个市场边界典型场景按顺序组合，即所有发电商的第一个市场竞价典型场景和第一个市场边界典型场景构成第一个综合场景、所有发电商的第二个市场竞价典型场景和第二个市场边界典型场景构成第二个综合场景……依此类推，如图3所示，最终形成n个综合场景序列，每个综合场景包含各发电商的市场竞价典型场景和市场边界典型场景。并构造场景序列s，s也是n维向量，使得s＝s1+s2…+sm+b；

3)利用场景缩减技术对场景序列s进行缩减，保留指定个数的典型场景，形成适用于集中式现货市场运行特性分析的典型场景库。

例如采用模糊c均值聚类方法对场景序列进行缩减。

综上所述，本发明的有益效果为：

1)建立不同机组类型各段投标容量和投标价格的概率分布模型，便于基于已知的概率分布进行抽样，生成大量的发电商市场竞价典型场景，为构建集中式现货市场典型场景库奠定基础。

2)采用先按序组合再缩减的场景生成方法，一方面可以不受发电商数量限制，适用于任意数量的发电商；另一方面是组合后再缩减能够避免出现相似的综合场景，提高了计算精度。

3)构建集中式现货市场典型场景库，解决了目前对集中式现货市场进行运行特性分析时缺乏场景生成技术的问题，有助于发现、解决现货市场运行中存在的问题，预判现货市场运行趋势和效果，协助调度机构进行电网安全裕度评估，保障现货市场的可靠安全稳定运营。

实施例2

基于与实施例1同样的发明构思，本发明的一种集中式现货市场的典型场景库构建装置，包括：

概率分布计算模块，用于基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型；

竞价场景生成模块，用于基于投标容量和投标价格的概率分布模型，对每个发电商投标行为进行独立抽样，使得每个发电商独立生成n个市场竞价典型场景；

边界场景生成模块，用于基于集中式现货市场的边界数据进行组合，生成n个市场边界典型场景；

典型场景库生成模块，用于对n个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的n个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库。

本发明装置的各模块具体实现方案参见实施例1方法的具体步骤过程。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。