一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法与流程

本发明涉及及电力调度自动化的技术领域，特别涉及一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法。

背景技术：

目前，随着电力市场化改革的推进，电力现货市场建设逐渐提上日程。电力市场环境下，传统的发电计划转变为买卖双方间电力交易计算，即电力市场出清。传统发电计划是以发电成本最小为目标，而在电力市场下，是以总购电费用最小为目标函数，因此，面向电力市场交易算法的主要功能是：交易中心接收发电商申报的报价曲线，按售电报价从低到高的优先次序，并考虑满足系统负荷要求、机组本身限制等约束条件，安排机组次日各时段的发电计划和清算价格，完成市场出清。而节点电价是日前电力现货市场的常见价格机制，所谓的节点电价即在当前系统运行状态下某节点增加一单位有功所需的最小购电费用，反映该节点上增加单位负荷所需要增加的成本。

技术实现要素：

本发明为解决上述的一种或多种不足，提供一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法，包括以下步骤：

s1.获取基础数据；

s2.建立全时段安全约束机组组合模型；

s3.求解全时段安全约束机组组合模型；

s4.令当前时段t＝1，总时段数为t；

s5.建立t时段的安全约束经济调度模型；

s6.计算t时段的节点边际电价，且t＝t+1；当t>t时，则进行步骤s7，否则重复步骤s6；

s7.输出结果，输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据。

在上述方案中，首先，获取基础数据；然后，建立全时段安全约束机组组合模型；进一步，求解全时段安全约束机组组合模型；同时，令当前时段t＝1，总时段数为t；再进一步的，建立t时段的安全约束经济调度模型；然后，计算t时段的节点边际电价，且t＝t+1；当t>t时，则进行步骤s7，否则重复步骤s6；最后，输出结果，输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据；通过本技术方案，可获取输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据信息，为管理者提供相应的数据信息，提高工作效率。

优选的，所述的基础数据包括：

1)系统数据：时段信息、系统负荷、系统备用要求；

2)机组数据：机组基本信息、机组计算参数、机组启动报价、机组能量报价、机组初始状态、机组电力约束、机组爬坡速率；

3)联络线计划数据：联络线基本信息、联络线计划功率；

4)负荷数据：母线负荷预测；

5)灵敏度数据：机组、负荷注入功率对线路、断面潮流的发电转移分布因子。

优选的，所述的全时段安全约束机组组合模型的目标函数如下：

全时段安全约束机组组合模型的目标函数为购电成本最小化：

其中：n表示机组的总台数；

t表示所考虑的总时段数，假设一天考虑24时段，则t为24；

pi,t表示机组i在t时段的出力；ci,t(pi,t)、分别为机组i在时段t的运行费用、启动费用和停机费用，其中机组运行费用ci,t(pi,t)是机组出力的多段线性函数。

优选的，所述的全时段安全约束机组组合模型的目标函数的约束条件包括系统约束、机组约束、网络安全约束。

优选的，所述的系统约束包括负荷平衡约束、系统正备用容量约束和系统负备用容量约束；

所述的负荷平衡约束具体如下：

对于每个时段t，负荷平衡约束可以描述为：

其中，pi,t表示机组i在t时段的出力，dt为t时段的系统负荷，该负荷已扣减联络线净送入功率；

所述的系统正备用容量约束具体如下：

在确保系统功率平衡的前提下，为了防止系统负荷预测偏差以及各种实际运行事故带来的系统供需不平衡波动，一般整个系统需要留有一定的容量备用。需要保证每天的总开机容量满足系统的最小备用容量。系统正备用容量约束可以描述为：

其中，αi,t表示机组i在t时段的启停状态，αi,t＝0表示机组停机，αi,t＝1表示机组开机；为机组i在t时段的最大出力；为t时段的系统正备用容量要求；

所述的系统负备用容量约束具体如下：

系统负备用容量约束可以描述为：

其中，为机组i在t时段的最小出力；为t时段的系统负备用容量要求；

所述的机组约束包括机组出力上下限约束、机组爬坡约束和机组最小连续开停时间约束；

所述的机组出力上下限约束具体如下：

机组的出力应该处于其最大/最小技术出力范围之内，其约束条件可以描述为：

若机组停机，αi,t＝0，则通过该约束条件可以将机组出力限定为0；当机组开机时，αi,t＝1，该约束条件为常规的出力上下限约束；

所述的机组爬坡约束具体如下：

机组上爬坡或下爬坡时，均应满足爬坡速率要求。爬坡约束可描述为：

其中，△pi^u为机组i最大上爬坡速率，△pi^d为机组i最大下爬坡速率；

所述的机组最小连续开停时间约束的具体如下：

火电机组的物理属性及实际运行需要，要求火电机组满足最小连续开机/停机时间。最小连续开停时间约束可以描述为：

其中，αi,t为机组i在t时段的启停状态；tu、td为机组的最小连续开机时间和最小连续停机时间；可以用状态变量αi,t(i＝1～n,t＝1～t)来表示：

其中，为机组i在t时段时已经连续开机的时间和连续停机的时间；

所述的网络安全约束包括线路潮流约束和断面潮流约束；

所述的线路潮流约束具体如下：

线路潮流约束可以描述为：

其中，为线路l的潮流传输极限；gl-i为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子；k为系统的节点数量；gl-k为节点k对线路l的发电机输出功率转移分布因子；dk,t为节点k在t时段的母线负荷值；

断面潮流约束具体如下：

在机组组合模型中考虑关键断面的潮流约束，该约束可以描述为：

其中，ps^min、ps^max分别为断面s的潮流传输极限；gs-i为机组i所在节点对断面s的发电机输出功率转移分布因子；gs-k为节点k对断面s的发电机输出功率转移分布因子。

优选的，所述的步骤s3具体为通过目标函数和约束条件组成全时段安全约束机组组合模型，该模型是一个混合整数线性规划模型，通过优化算法软件包进行求解，得到机组启停状态和机组中标出力结果并保存。

优选的，所述的安全约束经济调度模型的目标函数如下：

安全约束经济调度优化目标函数为购电成本最小化；

其中：n表示机组的总台数；t表示所考虑的总时段数，假设一天考虑96时段，则t为96；pi,t表示机组i在t时段的出力；ci,t(pi,t)为机组i在时段t的运行费用，是机组出力的多段线性函数。

优选的，所述的安全约束经济调度模型的目标函数的约束条件包括系统约束、机组约束、网络安全约束。

优选的，所述的系统约束包括负荷平衡约束；所述的负荷平衡约束具体如下：

对于每个时段t，负荷平衡约束可以描述为：

其中，pi,t表示机组i在t时段的出力，dt为t时段的系统负荷，该负荷已扣减联络线净送入功率；

所述的机组约束包括机组出力上下限约束和机组爬坡约束；

所述的机组出力上下限约束具体如下：

机组的出力应该处于其最大/最小技术出力范围之内，其约束条件可以描述为：

所述的机组爬坡约束具体如下：

机组上爬坡或下爬坡时，均应满足爬坡速率要求。爬坡约束可描述为：

△pi^d≤pi,t-pi,t-1≤△pi^u(16)

其中，△pi^u为机组i最大上爬坡速率，△pi^d为机组i最大下爬坡速率；

所述的网络安全约束包括线路潮流约束和断面潮流约束；

所述的线路潮流约束具体如下：

线路潮流约束可以描述为：

其中，为线路l的潮流传输极限；gl-i为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子；k为系统的节点数量；gl-k为节点k对线路l的发电机输出功率转移分布因子；dk,t为节点k在t时段的母线负荷值；

断面潮流约束具体如下：

在机组组合模型中考虑关键断面的潮流约束，该约束可以描述为：

其中，ps^min、ps^max分别为断面s的潮流传输极限；gs-i为机组i所在节点对断面s的发电机输出功率转移分布因子；gs-k为节点k对断面s的发电机输出功率转移分布因子。

优选的，所述的步骤s6的具体如下：

在得到机组启停状态结果的基础上，通过设置t时段的安全约束经济调度目标函数和约束条件，调用成熟的优化算法软件包(例如cplex)进行优化计算，得到t时段的机组出力数据和节点边际电价数据并保存；

其中节点i在t时段的节点边际电价为：

λt：t时段系统负荷平衡约束的拉格朗日乘子；线路l最大正向潮流约束的拉格朗日乘子；线路l最大反向潮流约束的拉格朗日乘子；断面s最大正向潮流约束的拉格朗日乘子；断面s最大反向潮流约束的拉格朗日乘子。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：在本方案中，首先，获取基础数据；然后，建立全时段安全约束机组组合模型；进一步，求解全时段安全约束机组组合模型；同时，令当前时段t＝1，总时段数为t；再进一步的，建立t时段的安全约束经济调度模型；然后，计算t时段的节点边际电价，且t＝t+1；当t>t时，则进行步骤s7，否则重复步骤s6；最后，输出结果，输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据；通过本技术方案，可获取输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据信息，为管理者提供相应的数据信息，提高工作效率。

附图说明

图1是本发明一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清除、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施说例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种日前电力现货市场出清与节点电价计算方法，其流程示意图如图1所示：包括以下步骤：

s1.获取基础数据；

s2.建立全时段安全约束机组组合模型；

s3.求解全时段安全约束机组组合模型；

s4.令当前时段t＝1，总时段数为t；

s5.建立t时段的安全约束经济调度模型；

s6.计算t时段的节点边际电价，且t＝t+1；当t>t时，则进行步骤s7，否则重复步骤s6；

s7.输出结果，输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据。

在本实施例中，首先，获取基础数据；然后，建立全时段安全约束机组组合模型；进一步，求解全时段安全约束机组组合模型；同时，令当前时段t＝1，总时段数为t；再进一步的，建立t时段的安全约束经济调度模型；然后，计算t时段的节点边际电价，且t＝t+1；当t>t时，则进行步骤s7，否则重复步骤s6；最后，输出结果，输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据；通过本技术方案，可获取输出发电机组启停状态、机组出力以及各时段的节点边际电价数据信息，为管理者提供相应的数据信息，提高工作效率。

在本实施例中，基础数据包括：

1)系统数据：时段信息、系统负荷、系统备用要求；

2)机组数据：机组基本信息、机组计算参数、机组启动报价、机组能量报价、机组初始状态、机组电力约束、机组爬坡速率；

3)联络线计划数据：联络线基本信息、联络线计划功率；

4)负荷数据：母线负荷预测；

5)灵敏度数据：机组、负荷注入功率对线路、断面潮流的发电转移分布因子。

在本实施例中，全时段安全约束机组组合模型的目标函数如下：

全时段安全约束机组组合模型的目标函数为购电成本最小化：

其中：n表示机组的总台数；

t表示所考虑的总时段数，假设一天考虑24时段，则t为24；

pi,t表示机组i在t时段的出力；ci,t(pi,t)、分别为机组i在时段t的运行费用、启动费用和停机费用，其中机组运行费用ci,t(pi,t)是机组出力的多段线性函数。

在本实施例中，全时段安全约束机组组合模型的目标函数的约束条件包括系统约束、机组约束、网络安全约束。

在本实施例中，系统约束包括负荷平衡约束、系统正备用容量约束和系统负备用容量约束；

所述的负荷平衡约束具体如下：

对于每个时段t，负荷平衡约束可以描述为：

其中，pi,t表示机组i在t时段的出力，dt为t时段的系统负荷，该负荷已扣减联络线净送入功率；

所述的系统正备用容量约束具体如下：

在确保系统功率平衡的前提下，为了防止系统负荷预测偏差以及各种实际运行事故带来的系统供需不平衡波动，一般整个系统需要留有一定的容量备用。

需要保证每天的总开机容量满足系统的最小备用容量。系统正备用容量约束可以描述为：

其中，αi,t表示机组i在t时段的启停状态，αi,t＝0表示机组停机，αi,t＝1表示机组开机；为机组i在t时段的最大出力；为t时段的系统正备用容量要求；

所述的系统负备用容量约束具体如下：

系统负备用容量约束可以描述为：

其中，为机组i在t时段的最小出力；rt^d为t时段的系统负备用容量要求；

所述的机组约束包括机组出力上下限约束、机组爬坡约束和机组最小连续开停时间约束；

所述的机组出力上下限约束具体如下：

机组的出力应该处于其最大/最小技术出力范围之内，其约束条件可以描述为：

若机组停机，αi,t＝0，则通过该约束条件可以将机组出力限定为0；当机组开机时，αi,t＝1，该约束条件为常规的出力上下限约束；

所述的机组爬坡约束具体如下：

机组上爬坡或下爬坡时，均应满足爬坡速率要求。爬坡约束可描述为：

其中，△pi^u为机组i最大上爬坡速率，△pi^d为机组i最大下爬坡速率；

所述的机组最小连续开停时间约束的具体如下：

火电机组的物理属性及实际运行需要，要求火电机组满足最小连续开机/停机时间。最小连续开停时间约束可以描述为：

其中，αi,t为机组i在t时段的启停状态；tu、td为机组的最小连续开机时间和最小连续停机时间；可以用状态变量αi,t(i＝1～n,t＝1～t)来表示：

其中，为机组i在t时段时已经连续开机的时间和连续停机的时间；

所述的网络安全约束包括线路潮流约束和断面潮流约束；

所述的线路潮流约束具体如下：

线路潮流约束可以描述为：

其中，pl^max为线路l的潮流传输极限；gl-i为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子；k为系统的节点数量；gl-k为节点k对线路l的发电机输出功率转移分布因子；dk,t为节点k在t时段的母线负荷值；

断面潮流约束具体如下：

在机组组合模型中考虑关键断面的潮流约束，该约束可以描述为：

其中，ps^min、ps^max分别为断面s的潮流传输极限；gs-i为机组i所在节点对断面s的发电机输出功率转移分布因子；gs-k为节点k对断面s的发电机输出功率转移分布因子。

在本实施例中，步骤s3具体为通过目标函数和约束条件组成全时段安全约束机组组合模型，该模型是一个混合整数线性规划模型，通过优化算法软件包进行求解，得到机组启停状态和机组中标出力结果并保存。

在本实施例中，安全约束经济调度模型的目标函数如下：

安全约束经济调度优化目标函数为购电成本最小化；

其中：n表示机组的总台数；t表示所考虑的总时段数，假设一天考虑96时段，则t为96；pi,t表示机组i在t时段的出力；ci,t(pi,t)为机组i在时段t的运行费用，是机组出力的多段线性函数。

在本实施例中，安全约束经济调度模型的目标函数的约束条件包括系统约束、机组约束、网络安全约束。

在本实施例中，系统约束包括负荷平衡约束；所述的负荷平衡约束具体如下：

对于每个时段t，负荷平衡约束可以描述为：

其中，pi,t表示机组i在t时段的出力，dt为t时段的系统负荷，该负荷已扣减联络线净送入功率；

所述的机组约束包括机组出力上下限约束和机组爬坡约束；

所述的机组出力上下限约束具体如下：

机组的出力应该处于其最大/最小技术出力范围之内，其约束条件可以描述为：

所述的机组爬坡约束具体如下：

机组上爬坡或下爬坡时，均应满足爬坡速率要求。爬坡约束可描述为：

△pi^d≤pi,t-pi,t-1≤△pi^u(16)

其中，△pi^u为机组i最大上爬坡速率，△pi^d为机组i最大下爬坡速率；

所述的网络安全约束包括线路潮流约束和断面潮流约束；

所述的线路潮流约束具体如下：

线路潮流约束可以描述为：

其中，pl^max为线路l的潮流传输极限；gl-i为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子；k为系统的节点数量；gl-k为节点k对线路l的发电机输出功率转移分布因子；dk,t为节点k在t时段的母线负荷值；

断面潮流约束具体如下：

在机组组合模型中考虑关键断面的潮流约束，该约束可以描述为：

其中，ps^min、ps^max分别为断面s的潮流传输极限；gs-i为机组i所在节点对断面s的发电机输出功率转移分布因子；gs-k为节点k对断面s的发电机输出功率转移分布因子。

在本实施例中，步骤s6的具体如下：

在得到机组启停状态结果的基础上，通过设置t时段的安全约束经济调度目标函数和约束条件，调用成熟的优化算法软件包(例如cplex)进行优化计算，得到t时段的机组出力数据和节点边际电价数据并保存；

其中节点i在t时段的节点边际电价为：

λt：t时段系统负荷平衡约束的拉格朗日乘子；线路l最大正向潮流约束的拉格朗日乘子；线路l最大反向潮流约束的拉格朗日乘子；断面s最大正向潮流约束的拉格朗日乘子；断面s最大反向潮流约束的拉格朗日乘子。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。