CN107067149A - 一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，以加权条件风险价值度量省级电网公司的购电风险，建立电网公司期望收益最大化和风险最小化多目标优化模型。在售电侧实施峰谷分时电价的背景下，计及省级电网的调峰、省际购电的电力电量耦合方程等约束，采用多目标量子粒子群算法求解，得到具有不同效益和风险水平的省际、省内各类市场最优购电组合集，购电决策者可依据自己的风险偏好做出理性的购电决策，合理分配购电量。本发明提出的方法，反映出区域电力市场环境中，电网公司参与省际购电交易的收益和风险水平，并用直观的经济信号反映风险值。为电网公司统筹优化省际及省内购电提供参考。
Description
技术领域
本发明涉及电力市场分析领域，特别是一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法。
背景技术
在区域电力市场环境中，电网公司面临更加广泛的购电选择。省内及省际各类电力市场的平均价格及波动幅度均存在差异，在售电电价不联动的情况下，电网公司存在较大的经营风险。目前，许多文献研究了电网公司在各类市场的购电组合问题，但都忽视了省级电网调峰约束，且将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解，难以得到契合电网安全运行要求且客观的购电组合决策。电网公司作为购电主体，一方面要尽量减小购电费用以增大购电效益，另一方面要规避损失的风险。因此，研究如何在满足调峰等物理约束的前提下协调好购电效益和风险的关系，协调好省际购电量与省内购电量的关系具有实际应用价值。通过求解多目标非劣解前沿，得出一系列具有不同效益-风险的购电组合，能为电网公司提供全面的辅助决策信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，以克服现有技术中存在的缺陷。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，包括以下步骤：
步骤S1：提取省际月度合约市场、日前市场，省内月度合约市场、日前市场、实时市场历史电价、购电省售电侧峰谷分时电价、省内负荷电量需求、省内月度典型日峰荷谷荷水平、省内调峰盈余；
步骤S2：建立电网公司购电社会效益最大化模型：在区域电力市场环境下，电网公司从省内、省外各类电力市场购电以满足省内负荷需求，在售电侧实施峰谷分时电价的背景下，求解电网公司最大购电社会效益，且以1个月为分析对象，用数学函数表述如下：
max[E(R)]＝max{E[Ec-Eb]}；
其中，R为省级电网月度购电效益，E[R]为其期望值；Ec为电网公司月度售电收入；Eb为电网公司月度购电费用期望值；
步骤S3：建立购电组合风险最小化模型：采用加权条件风险价值度量调峰约束下电网购电损失的风险；
步骤S4：求解电网公司购电组合及对应的购电社会效益和风险。
在本发明一实施例中，在所述步骤S2中，还包括如下步骤：
步骤S21：获取电网公司月度售电收入：售电侧实施峰谷分时电价，峰、平、谷时段电量以不同价格结算；则省级电网月度售电收入Ec为：
Ec＝PpWp+PfWf+PvWv；
其中，Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；
步骤S22：获取月度购电费用期望值，月度购电费用期望值Eb为：
Eb＝xTμ；
其中，x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；μ＝(μ1,μ2,μ3,μ4,μ5)T为各市场购电均价。
在本发明一实施例中，在所述步骤S3中，还包括如下步骤：电网公司在省际和省内购电损失的风险，即WCVaR值用数学函数表述如下：
其中,n为电价服从的不同分布类型数量，m为电价样本的组数；β∈(0,1)为置信水平，λn为第n种电价分布的权值，Znk为第n类电价分布下第k个电价样本的虚拟变量；α为在置信水平为β时电网公司的最大可能损失值，即VaR值；
Znk＝{xTpnk-(PpWp+PfWf+PvWv)-α}+；
其中，pnk为第n种电价分布下的第k个电价样本数据；Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；
其中，y为代表电价不确定性的随机变量，p(y)为电价服从的概率分布，f(x,y)为损失函数；
f(x,y)＝-R＝-(PpWp+PfWf+PvWv-xTP)
其中，P为依据P(y)生成的各类市场购电电价样本。
在本发明一实施例中，在所述步骤S3中，约束条件包括：电量平衡约束、外购电电力电量耦合约束、尖峰负荷约束、低谷负荷约束、省际联络线输送容量约束、各市场购电量约束以及WCVaR约束。
在本发明一实施例中，所述电量平衡约束用数学函数表述如下：
其中，xi为电网公司在第i种电能量市场中的购电量，Wtotal表示省级电网月度总需求电量；
所述外购电电力电量耦合约束用数学函数表述如下：
其中，Dm为本月天数，Pt为外购月度合约电量分解到每天中第t小时的出力；d为一个月中的第d天；
所述尖峰负荷约束用数学函数表述如下：
其中，分别为为省级电网第d天的最大负荷值及省内机组最大出力；为省际总购电在第d天峰荷时段的输送功率；
所述低谷负荷约束用数学函数表述如下：
其中，分别为省级电网第d天的最小负荷值及省内机组最小出力；为省际总购电在第d天谷荷时段的输送功率；
所述省际联络线输送容量约束用数学函数表述如下：
Pout(t,d)≤Po；
其中，Pout(t,d)为外购电第d天第t小时的总功率，为省外日前市场合约电量分解到每小时的功率与日前市场购电量的小时分解电量之和；Po为省间联络线最大输送容量；
所述各市场购电量约束用数学函数表述如下：
0≤xi≤Wtotal；
所述WCVaR约束用数学函数表述如下：
其中，Znk为第n类电价分布下第k个电价样本的虚拟变量；pnk为第n种电价分布下的第k个电价样本数据；Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；α为在置信水平为β时电网公司的最大可能损失值，即VaR值。
在本发明一实施例中，在所述步骤S4中，以电网公司购电社会效益最大化和损失风险最小化为目标建立多目标优化模型，采用多目标量子粒子群算法求解，得到调峰约束下对应不同损失风险的购电组合，供购电决策者选择。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明提出的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，考虑省际购电电力电量耦合关系、购电省内调峰容量、电价的多分布性、售电电价等因素，建立电网公司购电效益最大及损失风险最小多目标优化模型。采用多目标量子粒子群算法求解，得到调峰约束下对应不同损失风险和效益的购电组合集，供购电决策者选择。本发明提出的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，反映出调峰要求对省际购电量的制约及对电网公司购电效益和风险的影响，体现购电效益与风险的关系；采用加权条件风险值更真实地度量价格波动的风险，并以直观的经济信号反映风险水平，便于决策者进行风险管理；最终实现购电效益与风险协调优化。
附图说明
图1为本发明中一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
如图1所示，本实施例提供了一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：提取省际月度合约市场、日前市场，省内月度合约市场、日前市场、实时市场历史电价、购电省售电侧峰谷分时电价、省内负荷电量需求、省内月度典型日峰荷、谷荷水平、省内调峰盈余等数据；
步骤S2：建立电网公司购电社会效益最大化模型；定义该模型：在区域电力市场环境下，电网公司可以从省内、省外各类电力市场购电以满足省内负荷需求。在售电侧实施峰谷分时电价的背景下，求解电网公司最大购电社会效益，以1个月为分析对象，用数学函数表述如下：
max[E(R)]＝max{E[Ec-Eb]}；
其中，R为省级电网月度购电效益，E[R]为其期望值；Ec为电网公司月度售电收入；Eb为电网公司月度购电费用期望值；
步骤S3：建立购电组合风险最小化模型：采用加权条件风险价值(WCVaR)度量调峰约束下电网购电损失的风险；采用加权条件风险价值量化每一可能的购电组合的损失风险，将其转化为直观的经济信号；
步骤S4：求解电网公司购电组合及对应的购电社会效益和风险。
进一步的，在本实施例中，步骤S2具体包括以下步骤：
步骤S21：电网公司月度售电收入：售电侧实施峰谷分时电价，峰、平、谷时段电量以不同价格结算。则省级电网月度售电收入Ec为：
Ec＝PpWp+PfWf+PvWv；
其中，Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；
步骤S22：月度购电费用期望值：省际月度合约市场、日前市场，省内月度合约市场、日前市场、实时市场的价格均值和波动幅度都存在差异，在各类市场的购电组合将影响购电费用。则Eb月度购电费用期望值为：
Eb＝xTμ；
其中，x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；μ＝(μ1,μ2,μ3,μ4,μ5)T为各市场购电均价；
进一步的，在本实施例中，步骤S3具体为：电网公司在省际和省内购电损失的风险即WCVaR值用数学函数表述如下：
其中,n为电价服从的不同分布类型数量，m为电价样本的组数，β∈(0,1)为置信水平，λn为第n种电价分布的权值，Znk为第n类电价分布下第k个电价样本的虚拟变量；α为在置信水平为β时电网公司的最大可能损失值，即VaR值；
其中，
Znk＝{xTpnk-(PpWp+PfWf+PvWv)-α}+；
其中，pnk为第n种电价分布下的第k个电价样本数据；
其中，
其中，y为代表电价不确定性的随机变量，p(y)为电价服从的概率分布，f(x,y)为损失函数；
其中，
f(x,y)＝-R＝-(PpWp+PfWf+PvWv-xTP)
其中，P为依据P(y)生成的各类市场购电电价样本。
进一步的，在本实施例中，步骤S3包括的约束条件有：电量平衡约束、外购电电力电量耦合约束、尖峰负荷约束、低谷负荷约束、省际联络线输送容量约束、各市场购电量约束、WCVaR约束；
电量平衡约束用数学函数表述如下：
其中，xi为电网公司在第i种电能量市场中的购电量，Wtotal表示省级电网月度总需求电量；
外购电电力电量耦合约束用数学函数表述如下：
其中，Dm为本月天数，Pt为外购月度合约电量分解到每天中第t小时的出力；d为一个月中的第d天；
尖峰负荷约束用数学函数表述如下：
其中，分别为为省级电网第d天的最大负荷值及省内机组最大出力；为省际总购电在第d天峰荷时段的输送功率；
低谷负荷约束用数学函数表述如下：
其中，分别为省级电网第d天的最小负荷值及省内机组最小出力；为省际总购电在第d天谷荷时段的输送功率；
省际联络线输送容量约束用数学函数表述如下：
Pout(t,d)≤Po；
其中，Pout(t,d)为外购电第d天第t小时的总功率，为省外日前市场合约电量分解到每小时的功率与日前市场购电量的小时分解电量之和；Po为省间联络线最大输送容量；
各市场购电量约束用数学函数表述如下：
0≤xi≤Wtotal；
WCVaR约束用数学函数表述如下：
进一步的，在本实施例中，以电网公司购售电价差即社会效益最大化和损失风险最小化为目标建立多目标优化模型，采用多目标量子粒子群算法求解，得到调峰约束下对应不同损失风险和效益的购电组合集，得到具有不同效益和风险水平的省际、省内各类市场最优购电组合集，为购电决策者提供协调购电效益-风险的购电组合参考，购电决策者可依据自己的风险偏好做出理性的购电决策，合理分配在省外月度合约市场、日前市场以及省内月度合约市场、日前市场和实时市场的购电量。
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：提取省际月度合约市场、日前市场，省内月度合约市场、日前市场、实时市场历史电价、购电省售电侧峰谷分时电价、省内负荷电量需求、省内月度典型日峰荷谷荷水平、省内调峰盈余；
步骤S2：建立电网公司购电社会效益最大化模型：在区域电力市场环境下，电网公司从省内、省外各类电力市场购电以满足省内负荷需求，在售电侧实施峰谷分时电价的背景下，求解电网公司最大购电社会效益，且以1个月为分析对象，用数学函数表述如下：
max[E(R)]＝max{E[Ec-Eb]}；
其中，R为省级电网月度购电效益，E[R]为其期望值；Ec为电网公司月度售电收入；Eb为电网公司月度购电费用期望值；
步骤S3：建立购电组合风险最小化模型：采用加权条件风险价值度量调峰约束下电网购电损失的风险；
步骤S4：求解电网公司购电组合及对应的购电社会效益和风险。
2.根据权利要求1所述的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，还包括如下步骤：
步骤S21：获取电网公司月度售电收入：售电侧实施峰谷分时电价，峰、平、谷时段电量以不同价格结算；则省级电网月度售电收入Ec为：
Ec＝PpWp+PfWf+PvWv；
其中，Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；
步骤S22：获取月度购电费用期望值，月度购电费用期望值Eb为：
Eb＝xTμ；
其中，x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；μ＝(μ1,μ2,μ3,μ4,μ5)T为各市场购电均价。
3.根据权利要求1所述的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，还包括如下步骤：电网公司在省际和省内购电损失的风险，即WCVaR值用数学函数表述如下：
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其中,n为电价服从的不同分布类型数量，m为电价样本的组数；β∈(0,1)为置信水平，λn为第n种电价分布的权值，Znk为第n类电价分布下第k个电价样本的虚拟变量；α为在置信水平为β时电网公司的最大可能损失值，即VaR值；
Znk＝{xTpnk-(PpWp+PfWf+PvWv)-α}+；
其中，pnk为第n种电价分布下的第k个电价样本数据；Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；
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</mrow>
其中，y为代表电价不确定性的随机变量，p(y)为电价服从的概率分布，f(x,y)为损失函数；
f(x,y)＝-R＝-(PpWp+PfWf+PvWv-xTP)
其中，P为依据P(y)生成的各类市场购电电价样本。
4.根据权利要求1所述的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，约束条件包括：电量平衡约束、外购电电力电量耦合约束、尖峰负荷约束、低谷负荷约束、省际联络线输送容量约束、各市场购电量约束以及WCVaR约束。
5.根据权利要求4所述的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于，所述电量平衡约束用数学函数表述如下：
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其中，xi为电网公司在第i种电能量市场中的购电量，Wtotal表示省级电网月度总需求电量；
所述外购电电力电量耦合约束用数学函数表述如下：
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<mo>;</mo>
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其中，Dm为本月天数，Pt为外购月度合约电量分解到每天中第t小时的出力；d为一个月中的第d天；
所述尖峰负荷约束用数学函数表述如下：
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</mrow>
其中，分别为为省级电网第d天的最大负荷值及省内机组最大出力；为省际总购电在第d天峰荷时段的输送功率；
所述低谷负荷约束用数学函数表述如下：
<mrow>
<msubsup>
<mi>P</mi>
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<mo>&GreaterEqual;</mo>
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</mrow>
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</mrow>
其中，分别为省级电网第d天的最小负荷值及省内机组最小出力；为省际总购电在第d天谷荷时段的输送功率；
所述省际联络线输送容量约束用数学函数表述如下：
Pout(t,d)≤Po；
其中，Pout(t,d)为外购电第d天第t小时的总功率，为省外日前市场合约电量分解到每小时的功率与日前市场购电量的小时分解电量之和；Po为省间联络线最大输送容量；
所述各市场购电量约束用数学函数表述如下：
0≤xi≤Wtotal；
所述WCVaR约束用数学函数表述如下：
<mrow>
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其中，Znk为第n类电价分布下第k个电价样本的虚拟变量；pnk为第n种电价分布下的第k个电价样本数据；Pp、Pf、Pv分别为省内售电侧峰、平、谷时段的电价；Wp、Wf、Wv分别为实行峰谷分时电价调整之后，峰、平、谷时段的用电量；x＝(x1,x2,x3,x4,x5)T为电网公司在省内实时市场、日前市场、合约市场以及省外日前市场、合约市场的购电决策向量；α为在置信水平为β时电网公司的最大可能损失值，即VaR值。
6.根据权利要求1所述的一种评估调峰约束下电网购电组合收益及风险的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，以电网公司购电社会效益最大化和损失风险最小化为目标建立多目标优化模型，采用多目标量子粒子群算法求解，得到调峰约束下对应不同损失风险的购电组合，供购电决策者选择。
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