非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法及系统与流程

本发明属于电力市场领域，具体涉及一种非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法及系统。

背景技术：

1、随着经济技术的发展，越来越多的可再生能源发电系统开始并网发电。因此，对于可再生能源发电系统的研究就变得越来越重要。

2、绿证是一种可以交易的凭证，是当可再生能源(非水)发电后，国家可再生能源信息管理中心按照上网电量(mwh)1：1的比例向可再生能源(非水)发电企业发放的电子证书凭证。绿证颁布后，电力市场中的消纳责任主体为了完成必须消纳可再生能源发电量的责任，会通过购买绿色电力或绿证完成责任，拥有绿证的发电企业可以通过售卖绿证获取体现绿色电力环境价值的收益和责任。因此，对于绿证价格的计算，就显得尤为重要。

3、目前，常用的绿证价格计算方案包括了与电力市场相结合来计算绿证价格的方案和采用纯粹的经济理论计算绿证价格的方案。但是，与电力市场相结合来计算绿证价格的方案，这类方案需要获取非常多的基础数据，而这些基础数据的获取十分困难，因此该类方案的实用性较差；而采用纯粹的经济理论计算绿证价格的方案，这类方案完全无法体现电力市场中绿证的实际价值和潜在价值，因此该类方案的计算结果与绿证的实际价格相差较远，这类方案的可靠性和精确性均较差。

技术实现思路

1、本发明的目的之一在于提供一种可靠性高、精确性好且客观科学的非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法。

2、本发明的目的之二在于提供一种实现所述非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法的系统。

3、本发明提供的这种非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法，包括如下步骤：

4、s1.获取目标非水可再生能源系统的数据信息；

5、s2.根据步骤s1获取的数据信息，计算目标非水可再生能源系统在全寿命周期成本中每一个设定周期的成本现值；

6、s3.确定历史统计周期，并获取历史统计周期中的目标非水可再生能源系统的数据信息，并构建得到风险场景库；

7、s4.根据步骤s3得到的风险场景库，按日预测目标非水可再生能源系统在每一个设定周期内的风险场景，并进行风险场景统计，得到不同风险场景的比例；

8、s5.根据步骤s4得到的比例，在步骤s3得到的风险场景库中进行抽样，并计算目标非水可再生能源系统在设定周期内的电能量市场收益；

9、s6.对市场环境的变化进行判断，并根据判断结果计算得到最终的非水可再生能源系统的绿证价格。

10、步骤s2所述的根据步骤s1获取的数据信息，计算目标非水可再生能源系统在全寿命周期成本中每一个设定周期的成本现值，具体包括如下步骤：

11、设定非水可再生能源系统的机组全寿命周期t；

12、采用如下算式计算得到非水可再生能源系统的机组全寿命周期成本lcc：

13、lcc＝ci+co+cm+cf-cd

14、式中ci为初始投资成本；co为运行成本；cm为维护成本；cf为故障成本；cd为残值收益；

15、采用如下算式计算非水可再生能源系统的机组全寿命周期成本中每一个设定周期t的成本现值plcct：

16、

17、式中cot为设定周期t内的运行成本；cmt为设定周期t内的维护成本；cft为设定周期t内的故障成本；cdt为设定周期t内的残值收益；r为货币折现率。

18、步骤s3所述的确定历史统计周期，并获取历史统计周期中的目标非水可再生能源系统的数据信息，并构建得到风险场景库，具体包括如下步骤：

19、确定历史统计周期；

20、获取历史统计周期中的目标非水可再生能源系统的相关环境因素数据和机组中标数据；相关环境因素数据中的每一个数据类别均作为一个风险因子，且表示为riski，共有i个；其中，相关环境因素数据包括天气数据和影响负荷的数据，若目标非水可再生能源系统的机组为风电机组则收集风速数据、机组预测出力数据和温度数据，若目标非水可再生能源系统的机组为光伏机组则收集光照强度数据、机组预测出力数据和温度数据；机组中标数据包括机组在现货市场的中标数据和机组需要履行的中长期市场中的合约数据，机组在现货市场的中标数据包括机组名称、日期、时段、日前节点电价和日前中标出力，机组需要履行的中长期市场中的合约数据包括机组名称、所属电厂、合约成交日期、合约类型、成交价格、成交电量、标的物开始时间和标的物结束时间；

21、根据获取的数据信息，构建得到风险场景库：风险场景库中包括历史统计周期内每一日的目标非水可再生能源系统的相关环境因素数据和对应的机组中标数据。

22、步骤s4所述的根据步骤s3得到的风险场景库，按日预测目标非水可再生能源系统在每一个设定周期内的风险场景，并进行风险场景统计，得到不同风险场景的比例，具体包括如下步骤：

23、预测构成风险场景的每一个风险因子i的值riski,d：

24、

25、式中riski,d,d为历史统计期内所有d日的风险因子i的值；d历史为历史统计期内d日的数量；ki,d,d为第d个d日风险因子i的值的权重；a为近期调整比例，且riski,m为近期调整日m日的风险因子i的值，risklast,i,m为近期调整m日前一年同日m日的风险因子i的值；

26、采用以上步骤，预测得到目标非水可再生能源系统的机组在寿命周期t内每一日d日的所有风险因子；

27、将每一个风险因子进行模糊分类，组成每一日的风险场景；

28、将所有同一日不同风险因子的类别名称组成每一日的风险场景；

29、将寿命周期t内所有风险场景归类并统计不同类别之间的比例。

30、步骤s5所述的根据步骤s4得到的比例，在步骤s3得到的风险场景库中进行抽样，并计算目标非水可再生能源系统在设定周期内的电能量市场收益，具体包括如下步骤：

31、根据步骤s4得到的比例，在步骤s3得到的风险场景库中，尽可能多的抽取相同风险场景下机组的中标数据；

32、采用如下算式计算得到目标非水可再生能源系统在寿命周期t内的电能量市场收益r：

33、r＝e(q现)×p现货×md+e(q现)×k×[p中长期-p现货]×md

34、式中e(q现)为抽取的样本中机组日前市场中标出力的期望值；p现货为抽取的样本中日前市场节点中标电价的价格分布；md为寿命周期t内的天数；k为预计中长期合约签订比例；p中长期为抽取的样本中中长期合约价格的价格分布。

35、步骤s6所述的对市场环境的变化进行判断，并根据判断结果计算得到最终的非水可再生能源系统的绿证价格，具体包括如下步骤：

36、判断市场环境是否会发生变化：

37、若判定为不会发生变化，则进行后续步骤：

38、若判定为会发生变化，则确定变动比例，重新计算电能量市场收益r，并进行后续步骤；其中，采用如下算式重新计算在目标非水可再生能源系统的机组周敏t内的电能量市场收益r：

39、r＝e(q现)×a％×p现货×b％×md

40、+e(q现)×a％×k×c％×[p中长期×d％-p现货×b％]×md

41、式中a％为市场环境对日前市场中标出力的影响比例；b％为市场环境对日前市场节点中标电价的影响比例；c％为市场环境对中长期合约签订比例的影响比例；d％为市场环境对中长期合约价格的影响比例；

42、采用如下算式作为目标函数：

43、plcct＝r+e(q现)×p绿证,t

44、式中p绿证,t为寿命周期t内的绿证定价水平；e(q现)为寿命周期t内的发电量；

45、计算当前寿命周期t内的绿证价格p绿证,t为

46、计算时，初始选取t＝1，采用步骤s3～s6计算得到当前寿命周期t内的绿证价格；当次计算完毕后，对t进行判断：若t的取值等于非水可再生能源系统的机组全寿命周期t，则计算结束，当次计算得到的绿证价格p绿证,t为最终的非水可再生能源系统的绿证价格；若t的取值小于非水可再生能源系统的机组全寿命周期t，则令t的值增加1，并重复步骤s3～s6进行下一轮次的计算，计算时按年更新历史统计周期的数据，直至t的取值等于非水可再生能源系统的机组全寿命周期t，得到最终的非水可再生能源系统的绿证价格。

47、本发明还提供了一种实现所述非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法的系统，包括数据获取模块、成本现值计算模块、风险场景库构建模块、风险场景计算模块、电能量市场收益计算模块和绿证价格计算模块；数据获取模块、成本现值计算模块、风险场景库构建模块、风险场景计算模块、电能量市场收益计算模块和绿证价格计算模块依次串联；数据获取模块用于获取目标非水可再生能源系统的数据信息，并将数据上传成本现值计算模块；成本现值计算模块用于根据接收到的数据，计算目标非水可再生能源系统在全寿命周期成本中每一个设定周期的成本现值，并将数据上传风险场景库构建模块；风险场景库构建模块用于根据接收到的数据，确定历史统计周期，并获取历史统计周期中的目标非水可再生能源系统的数据信息，并构建得到风险场景库，并将数据上传风险场景计算模块；风险场景计算模块用于根据接收到的数据，按日预测目标非水可再生能源系统在每一个设定周期内的风险场景，并进行风险场景统计，得到不同风险场景的比例，并将数据上传电能量市场收益计算模块；电能量市场收益计算模块用于根据接收到的数据，根据比例在风险场景库中进行抽样，并计算目标非水可再生能源系统在设定周期内的电能量市场收益，并将数据上传绿证价格计算模块；绿证价格计算模块用于根据接收到的数据，对市场环境的变化进行判断，并根据判断结果计算得到最终的非水可再生能源系统的绿证价格。

48、本发明提供的这种非水可再生能源的绿证价格滚动计算方法及系统，同时耦合了绿证市场和电能量市场进行考虑，能够通过每一年机组真实数据的更新对全寿命周期中每一个周期进行绿证的动态定价，综合考虑了时间因素对机组电能量收益的影响、成本的影响和对绿证定价的影响，因此本发明的可靠性高、精确性好且客观科学。