新能源-储能电站参与现货市场的报价方法、装置及介质与流程

本发明属于电气工程，特别涉及新能源-储能电站参与现货市场的报价方法、装置及介质。

背景技术：

1、在现货市场环境下，考虑到新能源电站出力的随机性、波动性，储能可参与现货电能量市场和辅助服务市场并在现货市场中起到平抑新能源出力的作用。在参与市场交易过程中，现有技术没有考虑新能源-储能电站作为价格制定者参与日前电能量市场和辅助服务市场并进行策略性报价从而提高自身的收益，因此现有市场交易方式并未对储能电站的充放电方式进行风险规避，其收益收到不确定性因素影响，收益不准确，且求解过程较为复杂。

技术实现思路

1、针对现有技术的问题，本发明提供一种新能源-储能电站参与现货市场的报价方法、装置及介质。

2、本发明采用技术方案如下：一种新能源-储能电站参与现货市场的报价方法，包括如下步骤：

3、s1，根据新能源机组历史出力数据，采用arima预测法获得新能源机组出力预测值，采用蒙特卡洛法从预测结果进行抽样生成样本，随后采用k-means聚类方法对样本进行聚类，进而获得新能源出力场景数量和每个场景对应的概率；

4、s2，基于获得的新能源出力场景数量和每个场景对应的概率，构建以新能源-储能电站作为现货市场竞价主体的双层报价模型；

5、s3，线性化并求解双层报价模型，获得新能源-储能电站的最优报价、以及最优报价对应的市场出清电价和竞价主体的中标量。

6、进一步地，步骤s1具体过程为：

7、s1.1，采用arima预测法预测新能源出力，获得新能源机组出力预测值，满足如下公式：

8、

9、式中：pa为a时刻风电出力预测值，c为常数项，为当前值与过去p个时间点值之间的关系系数，pa-1...pa-p为a-1,...a-p时刻风电出力值，θ1...θq为当前值与过去q个时间点的误差之间的关系系数，∈a...∈a-q为a,a-1,...a-p时刻的误差项；

10、s1.2，采用蒙特卡洛法从新能源机组出力预测值进行抽样生成nm个样本；

11、s1.3，采用k-means聚类方法对样本进行聚类，进而获得新能源出力场景数量nm和每个场景对应的概率φi。

12、

13、

14、式中：xi为样本x的数值，yi为样本y的数值，样本x与样本y为不同的样本，n为样本数据维度，φi为聚类结果中第i类的概率，ni为属于第i类的样本个数，i的取值取决于聚类总数，nm表示总样本个数。

15、进一步地，所述双层报价模型包括上层模型和下层模型，所述上层模型用于产生新能源-储能电站的报价结果(即申报电量、电价)，所述下层模型用于获得现货市场出清电价和中标量；步骤s2具体过程为：

16、s2.1，构建上层模型：基于新能源-储能电站参与现货市场获得最大收益为目标函数，构建储能运行模式约束、储能荷电状态约束、储能报价约束以及储能报量约束，获得新能源-储能电站的报价结果(即申报电量、电价)；其中，步骤s1获得的新能源出力场景数量和每个场景对应的概率为目标函数的参数；

17、s2.2，构建下层模型：基于市场运行成本最小的出清目标，构建电能量市场需求约束、辅助服务市场需求约束以及市场出清约束，获得现货市场出清电价和中标量；

18、s2.3，上下两层模型交互：将上层模型获得的新能源-储能电站的报价结果传递至下层模型中，从而进行下层模型的市场出清；将下层模型获得的现货市场出清电价和中标量传递至上层模型，进行上层模型的收益最大化决策。

19、进一步地，步骤s2.1中，上层模型的目标函数为：

20、

21、其中，ness为储能电站总个数，k取值范围1至ness；nt为时间段总数，t取值范围1至nt；分别为储能电站k在电能量市场中标的充、放电量，分别为储能电站k在辅助服务市场的调频容量中标电量和里程中标电量；nm为总样本个数，即新能源出力场景总个数；φi为各新能源出力场景可能出现的概率；λt,w为电能量市场电价，分别为辅助服务市场的调频容量电价和里程电价，对偶变量；分别为储能电站的充、放电边际价格。

22、进一步地，步骤2.1中，所述储能运行状态约束为：

23、

24、

25、

26、其中：为0-1变量，分别表示储能电站k处于放电、充电、空转状态；分别为储能电站k在电能量市场中申报的放电、充电功率；分别为储能电站k的充、放电功率上限；

27、所述储能荷电状态约束为：

28、

29、

30、

31、其中：分别为储能电站k的容量上下限，为储能电站k在t时刻的容量；为储能电站k在t-1时刻的容量；分别表示储能电站k的充、放电效率；为储能电站k的初始容量约束；为第1时刻储能电站k的容量；

32、所述储能报价上下限约束为：

33、

34、

35、

36、

37、其中，分别为储能电站k申报的电能量放、充电报价，分别为储能电站k在辅助服务市场的调频容量报价和里程报价；分别为储能电站k申报的电能量放、充电报价；分别为储能电站k在辅助服务市场的调频容量报价的上限和里程报价的上限。

38、所述储能申报电量上下限约束为：

39、

40、

41、

42、

43、其中，分别为储能电站k在辅助服务市场的调频容量申报量和里程申报量，为储能电站k在辅助服务市场的调频容量申报量上限，为储能电站k的调频里程乘子。

44、进一步地，步骤s2.2中，下层模型的出清目标为：

45、

46、式中：ng为常规机组总个数；为机组m在电能量市场中标的电量，分别为机组m在辅助服务市场的调频容量和里程中标量；为机组m在电能量市场的报价，分别为机组m在辅助服务市场中的调频容量报价和里程报价。

47、进一步地，所述电能量市场需求约束为：

48、

49、其中，表示系统的电能量市场的需求预测值；

50、所述辅助服务市场需求约束为：

51、

52、

53、其中，分别表示系统的辅助服务市场的调频容量预测值和里程需求预测值。

54、所述市场出清约束为：

55、

56、

57、

58、

59、

60、

61、

62、

63、

64、

65、

66、其中，分别为机组m的出力上下限；为机组m的调频里程乘子；分别为机组m在辅助服务市场的调频容量申报量和里程申报量。

67、进一步地，步骤s3具体过程为：

68、s3.1，基于kkt条件、fortuny-amat线性化方法、强对偶理论，将上层模型目标函数中的非线性量即市场出清电价和中标电量的乘积线性化，将该双层报价模型转为单层模型；

69、s3.2，采用gurobi求解器求解，获得新能源-储能电站的最优报价、以及最优报价对应的市场出清电价和竞价主体的中标量。

70、一种新能源-储能电站参与现货市场的报价装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现上述新能源-储能电站参与现货市场的报价方法。

71、一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时，实现上述新能源-储能电站参与现货市场的报价方法。

72、本发明具有的有益效果：

73、1.考虑新能源出力不确定性带来的收益风险，构建以新能源-储能电站作为现货市场竞价主体的双层报价模型，并制定储能电站的充放电策略实现风险规避。

74、2.建立考虑新能源-储能电站作为价格制定者参与现货市场，在电能量市场和辅助服务市场中的最优策略性报价制定模型从而实现收益最大的目标，建立双层报价模型，并将其转化为milp模型求解，求解方便、结果准确。