一种高比例新能源环境下的电力调度方法及系统与流程

本发明涉及市场环境下的电力调度，尤其是涉及一种高比例新能源环境下的电力调度方法及系统。

背景技术：

1、现阶段，国内正处于电力市场改革的大趋势之下。在各项政策的推动下，新能源发电机组高速发展，并且其占比也不断提高。由于新能源发电机组的波动性、间歇性以及低边际成本，导致在现有的电力现货市场机制下，新能源机组较难直接参与到市场交易当中。现阶段，在电力现货市场中，普遍采用优先消纳新能源发电量的方式使新能源机组参与市场，新能源机组作为现货价格的接收者。

2、然而，当新能源占比达到一定程度时，若由新能源机组决定电力现货市场价格，由于电力现货市场的出清价格由机组的边际成本决定，而随着新能源机组装机比例的增加，其低边际成本可能会导致电力现货市场的出清价格近零，使电力现货市场失去价格信号，无法激励新能源机组发展，也无法实现资源精准配置。因此，现有的电力现货市场调度方法并无法应用于高比例新能源环境，严重阻碍了新能源机组的发展。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种高比例新能源环境下的电力调度方法及系统，以解决上述技术问题，有效避免电力现货市场失去价格信号情况的发生，优化新能源机组的配置，大大激励了新能源机组的发展。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种高比例新能源环境下的电力调度方法，包括以下步骤：

3、获取待调度新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据；

4、基于相关数据确定新能源机组日前容量报价并基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线；

5、结合新能源机组日前容量报价及用户侧需求曲线，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型；

6、基于市场出清模型获取市场出清结果，并基于市场出清结果实现对新能源机组的调度。

7、上述方案中，在新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据的基础上，构建出科学且具有调度参考性的市场出清模型并获取市场出清结果，其保证在高比例新能源背景下，新能源机组的低边际成本不会让电力现货市场失去价格信号，可以有效优化新能源机组的配置，大大激励了新能源机组的发展。

8、采用上述方案获取的市场出清结果，已经不再受新能源机组的低边际成本的影响，因而基于市场出清结果对新能源机组进行调度，如增加新能源机组的占比等，会更加灵活，降低新能源机组应用的局限性。

9、进一步地，在所述获取待调度新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据中，所述相关数据包括历史用电数据、机组固定成本、每日电量预测数据和新能源机组分时出力预测数据。

10、进一步地，所述基于相关数据确定新能源机组日前容量报价并基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线，具体为：

11、根据历史用电数据确定历史每月用电比例；

12、将机组固定成本按照历史每月用电比例分摊为十二份，得到月度成本；

13、根据每日电量预测数据对月度成本进行分摊，得到每日成本；

14、根据新能源机组分时出力预测数据及每日成本，确定新能源机组日前容量报价；

15、基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线。

16、进一步地，所述基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线，具体为：

17、所述用户侧负荷需求数据为分时容量需求预测数据；根据分时容量需求预测数据获取用户侧需求曲线。

18、进一步地，所述结合新能源机组日前容量报价及用户侧需求曲线，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型，具体为：

19、在每个时段，将多台新能源机组按照新能源机组日前容量报价进行大小排序，并与用户侧需求曲线结合，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型，市场出清模型具体表示为：

20、

21、

22、

23、式中，i为节点编号，t为时段编号，d为天数编号，t为每天的时段数，i为系统节点数；cid,t为节点i处新能源机组日前容量报价；pit为t时段的新能源机组调度出力；dit为t时段的负荷，由用户侧需求曲线得到；l为线路编号，ll为线路l的传输容量限制；hli为转移分布因子矩阵的元素；表示为线路l的传输容量限制。

24、进一步地，所述基于市场出清模型获取市场出清结果，并基于市场出清结果实现对新能源机组的调度，具体为：

25、运行市场出清模型，获得日内不同时段在满足用户侧需求曲线情况下的各台新能源机组中标情况，并以新能源机组日前容量报价最高的新能源机组为边际机组，以该新能源机组的新能源机组日前容量报价为此时段市场出清结果；

26、基于市场出清结果实现对新能源机组的调度。

27、上述方案还可以针对未来电力市场中高比例新能源机组的情况，形成一种高比例新能源环境下的电力调度方法，其可以全面考虑到新能源机组的低边际成本以及波动性，使得新能源机组可以形成合理的市场报价，并体现其容量价值。电力调度部门可根据实际市场出清结果对新能源机组形成更为合理、灵活的调度，无需考虑新能源机组的低边际成本让电力现货市场失去价格信号的情况，有效优化新能源机组的配置，大大激励了新能源机组的发展。

28、本发明还提供一种高比例新能源环境下的电力调度系统，包括数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块和调度模块；其中：

29、所述数据获取模块用于获取待调度新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据；

30、所述数据处理模块用于基于相关数据确定新能源机组日前容量报价并基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线；

31、所述模型构建模块用于结合新能源机组日前容量报价及用户侧需求曲线，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型；

32、所述调度模块用于基于市场出清模型获取市场出清结果，并基于市场出清结果实现对新能源机组的调度。

33、上述系统在新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据的基础上，构建出科学且具有调度参考性的市场出清模型并获取市场出清结果，其保证在高比例新能源背景下，新能源机组的低边际成本不会让电力现货市场失去价格信号，可以有效优化新能源机组的配置，大大激励了新能源机组的发展。

34、上述系统架构简单，搭建方便。采用上述系统获取的市场出清结果，已经不再受新能源机组的低边际成本的影响，因而基于市场出清结果对新能源机组进行调度，如增加新能源机组的占比等，会更加灵活，降低新能源机组应用的局限性。

35、进一步地，在所述数据获取模块用于获取待调度新能源机组相关数据及用户侧负荷需求数据中，所述相关数据包括历史用电数据、机组固定成本、每日电量预测数据和新能源机组分时出力预测数据。

36、进一步地，所述数据处理模块用于基于相关数据确定新能源机组日前容量报价并基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线，具体为：

37、根据历史用电数据确定历史每月用电比例；

38、将机组固定成本按照历史每月用电比例分摊为十二份，得到月度成本；

39、根据每日电量预测数据对月度成本进行分摊，得到每日成本；

40、根据新能源机组分时出力预测数据及每日成本，确定新能源机组日前容量报价；

41、基于用户侧负荷需求数据获取用户侧需求曲线。

42、进一步地，所述模型构建模块用于结合新能源机组日前容量报价及用户侧需求曲线，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型，具体为：

43、在每个时段，将多台新能源机组按照新能源机组日前容量报价进行大小排序，并与用户侧需求曲线结合，以最小化固定成本为目标构建市场出清模型，市场出清模型具体表示为：

44、

45、

46、

47、式中，i为节点编号，t为时段编号，d为天数编号，t为每天的时段数，i为系统节点数；cid,t为节点i处新能源机组日前容量报价；pit为t时段的新能源机组调度出力；dit为t时段的负荷，由用户侧需求曲线得到；l为线路编号，ll为线路l的传输容量限制；hli为转移分布因子矩阵的元素；表示为线路l的传输容量限制。

48、进一步地，所述调度模块用于基于市场出清模型获取市场出清结果，并基于市场出清结果实现对新能源机组的调度，具体为：

49、运行市场出清模型，获得日内不同时段在满足用户侧需求曲线情况下的各台新能源机组中标情况，并以新能源机组日前容量报价最高的新能源机组为边际机组，以该新能源机组的新能源机组日前容量报价为此时段市场出清结果；

50、基于市场出清结果实现对新能源机组的调度。

51、上述系统还可以针对未来电力市场中高比例新能源机组的情况，以新能源机组的容量成本及出力预测情况为依据，形成合理的新能源机组日前容量报价，并针对新能源电力为主要电力的情况，调度电力现货市场机制。以新能源容量成本来形成报价，一方面可以避免新能源的低边际成本而造成的现货价格近零的现象，并合理地体现了新能源机组的容量价格，形成具有合理性和指导意义的价格信号。另一方面，基于新能源机组日前容量报价形成的价格信号，对市场的新能源机组起到激励作用，并引导电力市场资源的合理配置。