CN109523309B - 一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,包括采集获得区域电网信息,生成电力潮流网络图;将电力约束条件、市场约束条件添加到电力潮流网络图中,计算满足约束范围内的电力收益;对电网信息进行调整,更新电力潮流网络图从而获取对应的电力收益;将电力收益进行大小排序并输出仿真结果参数,完成报价仿真。本发明技术方案还公开了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统。本发明技术方案针对目前电力市场中电源侧(发电企业)无法得到有效的报价策略的问题,通过一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,可做到直观、简便且实用的报价预模型,可为电源侧的电力报价提供指导性的意见。

Description

一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法及系统
技术领域
本发明属于区域电网电源侧的报价领域,具体涉及一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法及系统。
背景技术
根据国家电力发展规划,电源侧(发电企业)将被完全推向市场,电量计划即将放开——电源侧在电力市场中的竞争将愈发激烈。如何在电力市场中获得最高收入,为企业创造更大的经济效益,是电力企业亟需解决的问题。
电源侧,以某个发电企业为例,若希望在电力市场中获得较高成交电量的同时,并保证出清价足够高,就必须掌握有效的竞价策略。通过对区域电网自身以及各竞争对手的电量以及申报电价进行模拟仿真,采用潮流分析的方法使得区域电网中各节点负荷、线路负荷满足相关约束条件,可得出发电企业的出清电量(电力市场成交电量)以及出清电价(电力市场成交电价或结算电价),即可得到发电企业电力市场竞价收入,为发电企业在电力市场竞争中提供竞价策略,辅助相关电力营销人员的市场报价,最终达到提高发电企业的效益的目的。
但目前电力市场上已出现的竞价模型大多存在预测精度较差,预测的结果并不能完全符合现场实际。如公开号为CN107392707A的中国专利,利用最小二乘法获取电力市场竞价成交数据的预测,以及公开号为CN108280544A的中国专利,采用一种基于双层粒子群算法的电力市场均衡求解方法得到电力市场最优策略,进而得到电力市场中发电商的电量与电价信息。另外如公开号为CN107767033A的中国专利,提供了一种考虑不确定性的虚拟电厂竞价及利益分配方法及系统,进而得到市场中各电源的分配策略。但这些专利方法均是建立在市场信息较为完善,或发电企业(即研究对象)能有效获取市场信息的前提下,才能做出精度较高的预测。而实际电力市场竞争中,发电企业一般只能掌握自身信息,如发电成本,负荷上下限等,但对于市场政策的预测以及电网中其他竞争对手的信息的获取相当困难,如竞争对手的发电成本、发电需求规划等。由于市场瞬息万变,掌握市场的所有信息很不现实,如此看来,最终利用上述方法获得的去测结果均有一定的局限性。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,至少可以部分解决上述问题。本发明技术方案针对目前电力市场中电源侧(发电企业)难以获得市场中所有的竞价信息而无法得到有效的报价策略的问题,通过一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,主要关注发电企业在区域电网范围内的潮流分析计算,只需考虑区域范围内的竞争对手信息,用户用电量等信息,仿真结果重点突出不同竞价方式下的收入结果趋势,可做到直观、简便且实用的报价预模型,可为电源侧在电力市场中的报价提供指导性的意见。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其特征在于,包括
S1采集获得区域电网的节点信息和节点线路信息,生成区域电网的电力潮流网络图;
S2根据节点信息和节点线路信息获取电力约束条件,将电力约束条件添加到电力潮流网络图中进行潮流计算,获取节点负荷和节点线路负荷的约束范围;
S3将市场约束条件添加到电力潮流网络图中,根据节点信息计算满足节点负荷和节点线路负荷的约束范围的电力收益;
S4对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整,更新电力潮流网络图从而获取对应的电力收益;
S5将不同节点信息、节点线路信息和节点关系信息及其对应的电力潮流网络图和电力收益进行大小排序并输出仿真结果参数,完成报价仿真。
作为本发明技术方案的一个优选,节点包括电源节点和枢纽节点,节点信息包括电源节点的电力负荷信息和枢纽节点的电力负荷信息;所述节点线路为节点之间的连接线路,节点线路信息包括连接各个节点的节点线路潮流功率负荷信息。
作为本发明技术方案的一个优选,电源节点的电力负荷信息包括电源节点的发电负荷上限和下限,所述枢纽节点的电力负荷信息包括枢纽节点的最大传输功率。
作为本发明技术方案的一个优选,仿真结果参数包括电源负荷参数、电源电价参数以及电源收入参数。
作为本发明技术方案的一个优选,步骤S4中对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整包括,根据仿真需求增加或减少电源节点数目、根据仿真需求增加或减少枢纽节点数目、根据仿真需求增加或减少节点线路数目、根据仿真需求改变节点信息和根据仿真需求改变节点线路信息中的一种或多种。
按照本发明的一个方面,提供了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其特征在于,包括
信息采集模块,用于采集获得区域电网的节点信息和节点线路信息,生成区域电网的电力潮流网络图;
潮流计算模块,用于根据节点信息和节点线路信息获取电力约束条件,将电力约束条件添加到电力潮流网络图中进行潮流计算,获取节点负荷和节点线路负荷的约束范围;
市场约束模块,用于将市场约束条件添加到电力潮流网络图中,根据节点信息计算满足节点负荷和节点线路负荷的约束范围的电力收益;
仿真模拟模块,用于对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整,更新电力潮流网络图从而获取对应的电力收益;
报价模块,用于将不同节点信息、节点线路信息和节点关系信息及其对应的电力潮流网络图和电力收益进行大小排序并输出仿真结果参数,完成报价仿真。
作为本发明技术方案的一个优选,节点包括电源节点和枢纽节点,节点信息包括电源节点的电力负荷信息和枢纽节点的电力负荷信息;所述节点线路为节点之间的连接线路,节点线路信息包括连接各个节点的节点线路潮流功率负荷信息。
作为本发明技术方案的一个优选,电源节点的电力负荷信息包括电源节点的发电负荷上限和下限,所述枢纽节点的电力负荷信息包括枢纽节点的最大传输功率。
作为本发明技术方案的一个优选,仿真结果参数包括电源负荷参数、电源电价参数以及电源收入参数。
作为本发明技术方案的一个优选,步骤S4中对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整包括,根据仿真需求增加或减少电源节点数目、根据仿真需求增加或减少枢纽节点数目、根据仿真需求增加或减少节点线路数目、根据仿真需求改变节点信息和根据仿真需求改变节点线路信息中的一种或多种。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,具有以下有益效果:
1)本发明技术方案,利用区域内的节点信息生成区域电网的潮流网络图,利用潮流网络图进行潮流计算,从而获取区域电网节点(尤其是电源节点)的仿真结果,在此基础上对电网节点信息进行调整,潮流网络图随之更新,并对应输出更新后的仿真结果,从而实现利用潮流计算对电源节点的电力收益进行仿真模拟,使得电力收益最大化。
2)本发明技术方案,由于采用的是潮流网络结构模型,其中区域电网内的潮流阻塞发生情况基本可以忽略不计,简化后的计算速度可大幅提升,仿真结果为不同市场形势以及报价策略下的效益趋势情况,精度上十分接近实际的最优解,可以为电源节点的发电企业提供可靠的预测数据。
3)本发明技术方案,用户可根据自身市场情况以及了解到的市场信息,对模型中的电源节点、枢纽节点等做出有效的增减以及数据调整,电网的潮流网络图随之可以进行实时更新,从而及时得到效益趋势结果,有利于发电企业在瞬息万变的电力市场行情中快速做出策略调整。
4)本发明技术方案,针对区域电网内的电力输送问题,采用提取重要节点生成电力潮流网络图的形式,其计算节点数目可根据需求进行控制,在线性规划等方法的协助下,所求解均为求解域上的最优解,所获得的效益趋势具有较强的指导性。
5)本发明技术方案,在提取重要节点的信息生成电力潮流网络图后,结合网络中节点自身的电力约束条件和电力市场的约束条件,共同对当前电力潮流网络进行仿真模拟,以使得仿真结果最大限度贴近真实的电力输送情况,进一步提高了仿真结果的准确性。
附图说明
图1是本发明技术方案的实施例中基于潮流分析计算的电力报价仿真系统结构图;
图2是本发明技术方案的实施例中区域电网的结构示意图;
图3是本发明技术方案的实施例中区域电网的潮流计算示意图;
图4是本发明技术方案的实施例中电源节点仿真结果;
图5是本发明技术方案的实施例中报价仿真结果。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。下面结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。
首先对本发明技术方案涉及到的术语进行解释:“电源节点”,是指发电厂电源点、电网电源点,一般是电力网两个终端中的供电端(另一个终端是用电端)。“电网节点”,是指电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体,称为电力网(电网),而变电所即为电网节点,本发明技术方案中称电网节点为“枢纽节点”或“关键节点”(枢纽变电站),对应节点之间的输配电线路为“节点线路”。在不进行具体说明时,本实施例中的“节点”包括“电源节点”和“枢纽节点”,“节点线路”则为任意两个节点之间的输配电线路。
本发明技术方案的实施例中提供了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法及系统。本发明技术方案的实施例中提供一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统。具体来说,本实施例中包括信息采集模块、潮流计算模块、市场约束模块、仿真模拟模块和报价模块。本实施例的报价仿真系统的结构示意图如图1所示。
所述信息采集模块,用于采集仿真节点信息以及节点线路信息;优选的,仿真节点信息为电源节点(电源侧,如火电厂)的发电负荷信息以及其上、下限信息,枢纽节点(枢纽变电站)的最大负荷信息;节点线路信息:连接各节点的节点线路的潮流功率约束信息。本实施例中,仿真节点信息见表1所示,其中关键节点即枢纽节点(变电站)。节点线路信息见表2,如节点1至节点2的线路1代表节点A至节点B的潮流线路,线路最大负荷为2800MW,并且表2还将区域电网的潮流分布以表格形式展示出来,未连接的节点则不会在表中显示。
节点ID 节点名称 节点最大负荷 节点类型 符号
1 A 2250 关键节点 P<sub>S1max</sub>
2 B 2500 电源节点 P<sub>N2max</sub>
3 C 2000 关键节点 P<sub>S3max</sub>
4 D 2500 电源节点 P<sub>N4max</sub>
5 E 1500 关键节点 P<sub>S5max</sub>
6 F 2000 关键节点 P<sub>S6max</sub>
7 G 4000 电源节点 P<sub>N7max</sub>
表1
线路ID 线路最大负荷 节点1 节点2 潮流负荷
1 2800 A B P<sub>A-B</sub>(即P<sub>N1</sub>)
2 15000 A C P<sub>A-C</sub>
3 9000 C D P<sub>D-C</sub>(即P<sub>N4</sub>)
4 4600 C E P<sub>C-E</sub>
5 6500 E F P<sub>E-F</sub>
6 3800 F G P<sub>G-F</sub>(即P<sub>N7</sub>)
表2
进一步的,将信息采集模块收集到的节点信息以及节点线路信息按照实际区域电网的结构分布生成潮流网络图;优选的,潮流网络图为各节点按照实际区域电网的结构分布而生成的具有相互联系的网状图。
本实施例中,根据表1以及表2,生成的潮流网络图见图2所示。本实施例中,各关键节点的用户负荷情况见表3所示,对应图2中,即负荷1为1000MW,负荷2为1100MW,负荷3为1000MW,负荷4为1000MW。
节点ID 枢纽节点名称 本地需求 符号
1 A 1000 P<sub>W1</sub>
3 C 1100 P<sub>W2</sub>
5 E 1000 P<sub>W3</sub>
6 F 1000 P<sub>W4</sub>
表3
潮流计算模块,用于对网络潮流图进行计算,利用各约束条件,通过潮流计算得到各节点以及节点线路的功率负荷信息,包括电源节点发电负荷、枢纽节点的节点负荷、潮流线路负荷等数据,并传输至报价仿真模块;优选的,约束条件为电源节点的发电负荷上、下限条件,枢纽节点的最大传输功率以及节点线路的潮流功率约束;目标函数为潮流计算的目标值。
本实施例中,假设电源节点2(如表1所示,节点名称为B,节点ID为2,下同)、电源节点4(节点名称为D,节点ID为4)以及电源节点7(节点名称为G,节点ID为7,下同)的发电负荷为PN2、PN4以及PN7,其电源节点2上限发电负荷PN2max=2500MW,电源节点4上限发电负荷PN4max=2000MW,电源节点7上限发电负荷PN7max=4000MW;枢纽节点1(节点名称为A,节点ID为1,下同)上限负荷PS1max=2250MW,枢纽节点3(节点名称为C,节点ID为3,下同)上限负荷PS3max=2000MW,枢纽节点5(节点名称为E,节点ID为5,下同)上限负荷PS5max=1500MW,枢纽节点6(节点名称为F,节点ID为6,下同)上限负荷PS6max=2000MW。潮流线路负荷下标的“—”左侧表示潮流走向的起点,下标“—”的右侧表示潮流走势的终点,具有方向性。若实际潮流负荷走向与假设方向相反,则该值取负值。并且可以有PB-A=-PA-B,依此类推,即P起点-终点=-P终点-起点。根据以上信息,可得出约束方程有:
1)枢纽节点负荷平衡约束,即枢纽节点的输入负荷(或功率)与枢纽节点的输出负荷(即电力客户、用电客户的用电负荷)相等,对于枢纽节点分别有:
PS1输入=PB-A=PN1,PS1输出=W1+PA-C,则PB-A=W1+PA-C
PS3输入=PA-C+PD-C=PA-C+PN4,PS3输出=W2+PC-E,则PA-C+PN4=W2+PC-E
PS5输入=PC-E+PF-E,PS5输出=W3,则PC-E+PF-E=W3
PS6输入=PN7,PS6输出=PF-E+W4,则PN7=W4+PF-E
进而有:∑PSj输入=PN2+PN4+PN7=∑PSj输出=1000+1200+1000+1000=4200。
2)电源节点实际负荷应小于最大负荷上限,对于各电源节点有:
0≤PN2≤PN2max,即0≤PN2≤2500;
0≤PN4≤PN4max,即0≤PN4≤2500;
0≤PN7≤PN7max,即0≤PN7≤4000。
3)枢纽节点负荷(输入或输出)小于其负荷上限,由于潮流线路的负荷方向无法确定,但枢纽节点的输入以及输出线路上的负荷绝对值之和一定小于两倍的枢纽节点负荷上限,即∑|PSj输入|+∑|PSj输出|≤2×PSjmax对于各枢纽节点有:
枢纽节点1:|PB-A|+|PW1|+|PA-C|=PN2+PW1+|PA-C|≤2×PS1max=2×2250;
枢纽节点3:|PA-C|+|PW2|+|PN4|+|PC-E|=|PA-C|+PW2+PN4+|PC-E|≤2×PS3max=2×2000;
枢纽节点5:|PC-E|+|PW3|+|PF-E|=|PC-E|+PW3+|PF-E|≤2×PS5max=2×1500;
枢纽节点6:|PW4|+|PG-F|+|PF-E|=PW4+PN7+|PF-E|≤2×PS6max=2000。
4)潮流线路负荷的绝对值(潮流线路负荷有方向),小于其负荷上限:|PLk|≤PLkmax。则对于每段潮流线路,有:
|PB-A|=PN1≤2800
|PA-C|≤15000
|PD-C|=PN4≤9000
|PC-E|≤4600
|PF-E|≤6500
|PG-F|=PN7≤3800
根据实际潮流而知,电源节点至枢纽节点的潮流方向为电源节点指向枢纽节点,枢纽节点与用户负荷的潮流方向为枢纽节点指向用户,由此以上方程中,只有枢纽节点与枢纽节点间的潮流方向无法确定,即以上假设方向不一定为真实潮流方向。为利用线性规划的方法求解上述约束方程,进一步设置参数,将绝对值不等式转化为常规线性不等式,具体方法如下:
以不等式方程|PA-C|≤15000为例,假设|PA-C|=uAC+vAC,PA-C=uAC-vAC,则必定存在大于等于0的两个数uAC和vAC,使得以上方程成立,将|PA-C|=uAC+vAC,PA-C=uAC-vAC,且uAC≥0,vAC≥0带入以上枢纽节点负荷平衡约束方程以及各上下限约束不等式方程,即可将绝对值方程转化为常规的线性不等式方程,进而通过线性规划求解。
本实施例中,目标函数为总采购电量的成本最低,即fmvp=min(∑PNi×QNi)在一次寻优过程中,电源节点报价QNi为已知,则可将上述目标函数,约束方程总体表达为:
目标函数:fmvp=min(∑PNi×QNi)
约束方程:1)枢纽节点负荷平衡约束,PSj输入=PSj输出
2)电源节点实际负荷应小于最大负荷上限,PNimin≤PNi≤PNimax
3)枢纽节点负荷小于其负荷上限,即0≤PSj≤PSjmax
4)潮流线路负荷小于其负荷上限:|PLk|≤PLkmax
将4)方程按照以上方法转换为常规方程,未知数为各电源节点负荷、枢纽节点负荷以及潮流线路负荷,进而对目标函数进行求解,利用线性规划中的单纯形法,点内法等均能在求解域内求得最优解fmvp以及在最优解下的各电源节点负荷、枢纽节点负荷以及潮流线路负荷。
在本实施例中,电源侧在不同电量上报价不同,采取五段报价(最多五段),电价随电量的增加而非递减报价。在某次报价中,各电源节点报价如表4。
Figure BDA0001843967310000081
表4
根据以上约束条件,得出目标函数最优解以及各节点负荷如表5所示:
Figure BDA0001843967310000082
Figure BDA0001843967310000091
表5
可以看出,在此报价情况下,当PN2=1100MW,QN2=320;PN4=1000MW,QN4=250;PN7=2000MW,QN7=300时,区域电网总购电成本fmvp=min(∑PNi×QNi)=1202000最小,为系统最优解。本实施例中,假设研究对象为电源节点B,当其估测区域电网用户负荷以及区域内对于B节点影响较大的电源节点报价趋势如表4所示,在各节点无电量约束情况下,即可在本系统中推测出自身报价1000MW时成交概率最高;当预测到某电厂有电量约束时,比如电源节点D(发电厂D)由于检修工作,电量负荷不能高于500MW,则电源节点B可将电量向上提高,最后获取的利润也相对较高。
市场约束模块则在潮流计算的结果上进一步添加市场约束条件,如某一区域的规划电力配送额度,电力市场调控政策等,利用新的约束条件对潮流网络进行更新,从而获得更新后的潮流计算结果。本实施例中优选利用经过电力约束条件和市场约束条件调整的潮流网络进行仿真预测。具体来说就是在此基础上,利用竞价模型进行价格仿真计算,并输出仿真结果信息。优选的,竞价模型为潮流计算模块的计算结果的电价计算模型,与电源节点电量信息结合,计算得到电源收入信息,即:电源收入=电源负荷×电源电价。进一步优秀的,仿真数据进行调整包括:1)增、减电源节点数目;2)增、减枢纽节点数目;3)增、减潮流线路;4)调整仿真节点信息,包括发电负荷PNi以及负荷上限PNimax、电源电价信息QNi、枢纽节点负荷上限信息PSjmax以及节点线路信息——潮流线路的负荷上限信息PLkmax;5)调整各节点的联络关系,从而潮流网络图的结构改变。
进一步地,本实施例中的仿真模拟模块用于进一步对市场约束模块传输过来的数据进行仿真,具体来说就是对仿真数据进行调整,获得最优报价结果。本实施例中,可通过增加电源节点以及枢纽节点,扩大区域电网的范围等方式,使报价仿真因素更加准确,模拟结果则更接近现实。仿真数据的调整过程不再详述,其基本思路以及解决方法与上述内容一致。
另外,本实施例中,电源节点的出清价优选与其报价相同(即QNi=QNi出清),不考虑枢纽节点的出清价。若需考虑枢纽节点的出清价,只需通过规则将枢纽节点的出清价格由电源节点的报价以及潮流线路情况推算出来,再反算电源节点的出清价即可。由于节点电价的规则在不同电力市场有所不同,在此不进行赘述。
通过仿真参数、节点的增减不断贴近现实市场情况,利用先关手段获取区域电网其他重要电源点信息,如发电负荷信息,检修情况,电网的网络阻塞等情况,潮流仿真约束条件更加接近现实,仿真结果对电源侧而言更有指导意义。另外一方面,也能至关的展示区域电网各节点的相互影响过程,对电源侧报价过程有十分有效的借鉴作用。
在一个优选的实施例中,还可以包括显示输出模块,该显示输出模块用于显示并发布不同仿真源点信息以及线路信息的仿真结果参数以及仿真过程参数并将结果对比显示;并且还用于显示不同仿真节点下的潮流网络图。优选的,仿真结果参数包括电源负荷信息、电源电价信息以及电源收入信息;仿真过程参数包括枢纽节点负荷,潮流线路负荷以及枢纽节点电价等。本实施例中,实际区域潮流图见图3所示。通过仿真调整后的系统报价结果见图4和图5所示。
按照本发明的一个方面,提供了一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其特征在于,包括,
步骤1:由用户(电源侧)输入区域电网的仿真节点信息以及节点线路信息,包含各电源节点Ni的发电负荷PNi以及负荷上下限PNimax与PNimin、电源节点报价信息QNi、各枢纽节点Sj的负荷上限PSjmax,各节点间的联络关系形成的潮流线路Lk的负荷上限PLkmax、各枢纽节点用户Wj的负荷PWj等数据,并根据各节点之间的联络关系生成潮流网络图;
步骤2:潮流计算模块根据仿真节点信息以及节点线路信息,形成各约束条件:
1)枢纽节点负荷平衡约束,即枢纽节点的输入负荷(或功率)与枢纽节点的输出负荷(即电力客户、用电客户的用电负荷)相等,有:PSj输入=PSj输出
2)电源节点实际负荷应小于最大负荷上限,即:0≤PNi≤PNimax;由于枢纽节点至枢纽节点上的潮流负荷无法确定方向,但枢纽节点的输入以及输出线路上的负荷绝对值之和一定小于两倍的枢纽节点负荷上限,即∑|PSj输入|+∑|PSj输出|≤2×PSjmax
3)枢纽节点负荷(输入或输出)小于其负荷上限,即0≤PSj≤PSjmax
4)潮流线路负荷的绝对值(潮流线路负荷有方向),小于其负荷上限:|PLk|≤PLkmax
通过各约束条件,将相关方程进行变换,利用单纯形法或点内法,以线性规划的方法求得以上方程的解,即满足各约束条件下的各电源负荷PNi出清、枢纽节点负荷PSj以及潮流线路负荷PLk(带方向),并输出满足各约束条件下的各电源负荷PNi出清、枢纽节点负荷PSj以及潮流线路负荷PLk,即为潮流计算模块的输出结果。
步骤3:报价仿真模块进一步根据电源节点报价信息,根据电力市场政策(或规则),求得各电源节点的出清价QNi出清、枢纽节点的节点出清价QSj出清,结合上述电源节点的出清电量PNi出清,由“电源收入=电源负荷×电源电价”公式得出电源节点收入A信息:A=PNi出清×QNi出清
步骤4:通过对仿真数据进行调整,得到不同情况下电源侧收入信息,将满足约束条件的收入信息按照收入值的由大到小排列,输出至显示输出模块,直至此次调整结束,报价仿真完成。
步骤5:显示输出模块显示进仿真数据调整后的仿真结果,即满足各约束条件的并且由大到小排列的电源负荷信息、电源电价信息以及电源收入信息;并显示显示不同仿真节点下的潮流网络图,供用户(电源侧)参考。
本领域的技术人员容易理解,以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,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,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其特征在于,包括
S1采集获得区域电网的节点信息和节点线路信息,生成区域电网的电力潮流网络图;
S2根据节点信息和节点线路信息获取电力约束条件,将电力约束条件添加到电力潮流网络图中进行潮流计算,获取节点负荷和节点线路负荷的约束范围;
潮流计算的目标函数为fmvp=min(∑PNi×QNi),fmvp为总采购电量的成本,QNi为电源节点报价,PNi为节点负荷;
电力约束条件包括:
1)枢纽节点负荷平衡约束,PSj输入=PSj输出;PSj输入为枢纽节点输入负荷,PSj输出为枢纽节点输入负荷;
2)电源节点实际负荷应小于最大负荷上限,0≤PNi≤PNimax,PNi为电源节点实际负荷,PNimax为电源节点最大负荷上限;
3)枢纽节点负荷小于其负荷上限,即0≤PSj≤PSjmax,PSj为枢纽节点实际负荷,PSjmax为枢纽节点最大负荷上限;
4)潮流线路负荷小于其负荷上限:|PLk|≤PLkmax,|PLk|为枢纽节点实际负荷,PLkmax为枢纽节点最大负荷上限;
并且在潮流计算中,将绝对值方程转化为线性不等式方程,进而通过线性规划求解;
S3将市场约束条件添加到电力潮流网络图中,根据节点信息计算满足节点负荷和节点线路负荷的约束范围的电力收益;所述市场约束条件包括区域规划电力配送额度信息和电力市场调控政策信息;
S4对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整,更新电力潮流网络图从而获取对应的电力收益;
S5将不同节点信息、节点线路信息和节点关系信息及其对应的电力潮流网络图和电力收益进行大小排序并输出仿真结果参数,完成报价仿真。
2.根据权利要求1所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其中,所述节点包括电源节点和枢纽节点,节点信息包括电源节点的电力负荷信息和枢纽节点的电力负荷信息;所述节点线路为节点之间的连接线路,节点线路信息包括连接各个节点的节点线路潮流功率负荷信息。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其中,所述电源节点的电力负荷信息包括电源节点的发电负荷上限和下限,所述枢纽节点的电力负荷信息包括枢纽节点的最大传输功率。
4.根据权利要求1~3任一项所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其中,所述仿真结果参数包括电源负荷参数、电源电价参数以及电源收入参数。
5.根据权利要求1~4任一项所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法,其中,所述步骤S4中对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整包括,根据仿真需求增加或减少电源节点数目、根据仿真需求增加或减少枢纽节点数目、根据仿真需求增加或减少节点线路数目、根据仿真需求改变节点信息和根据仿真需求改变节点线路信息中的一种或多种。
6.一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其特征在于,包括
信息采集模块,用于采集获得区域电网的节点信息和节点线路信息,生成区域电网的电力潮流网络图;
潮流计算模块,用于根据节点信息和节点线路信息获取电力约束条件,将电力约束条件添加到电力潮流网络图中进行潮流计算,获取节点负荷和节点线路负荷的约束范围;潮流计算的目标函数为fmvp=min(∑PNi×QNi),fmvp为总采购电量的成本,QNi为电源节点报价,PNi为节点负荷;
电力约束条件包括:
1)枢纽节点负荷平衡约束,PSj输入=PSj输出;PSj输入为枢纽节点输入负荷,PSj输出为枢纽节点输入负荷;
2)电源节点实际负荷应小于最大负荷上限,0≤PNi≤PNimax,PNi为电源节点实际负荷,PNimax为电源节点最大负荷上限;
3)枢纽节点负荷小于其负荷上限,即0≤PSj≤PSjmax,PSj为枢纽节点实际负荷,PSjmax为枢纽节点最大负荷上限;
4)潮流线路负荷小于其负荷上限:|PLk|≤PLkmax,|PLk|为枢纽节点实际负荷,PLkmax为枢纽节点最大负荷上限;
并且在潮流计算中,将绝对值方程转化为线性不等式方程,进而通过线性规划求解;
市场约束模块,用于将市场约束条件添加到电力潮流网络图中,根据节点信息计算满足节点负荷和节点线路负荷的约束范围的电力收益;所述市场约束条件包括区域规划电力配送额度信息和电力市场调控政策信息;
仿真模拟模块,用于对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整,更新电力潮流网络图从而获取对应的电力收益;
报价模块,用于将不同节点信息、节点线路信息和节点关系信息及其对应的电力潮流网络图和电力收益进行大小排序并输出仿真结果参数,完成报价仿真。
7.根据权利要求6所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其中,所述节点包括电源节点和枢纽节点,节点信息包括电源节点的电力负荷信息和枢纽节点的电力负荷信息;所述节点线路为节点之间的连接线路,节点线路信息包括连接各个节点的节点线路潮流功率负荷信息。
8.根据权利要求6或7所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其中,所述电源节点的电力负荷信息包括电源节点的发电负荷上限和下限,所述枢纽节点的电力负荷信息包括枢纽节点的最大传输功率。
9.根据权利要求6~8任一项所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其中,所述仿真结果参数包括电源负荷参数、电源电价参数以及电源收入参数。
10.根据权利要求6~9任一项所述的一种基于潮流分析计算的电力报价仿真系统,其中,所述步骤S4中对节点信息、节点线路信息和节点关系信息进行调整包括,根据仿真需求增加或减少电源节点数目、根据仿真需求增加或减少枢纽节点数目、根据仿真需求增加或减少节点线路数目、根据仿真需求改变节点信息和根据仿真需求改变节点线路信息中的一种或多种。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110956493A (zh) * 2019-11-18 2020-04-03 远光软件股份有限公司 一种通过虚拟区域节点预测节点电价的方法及装置
CN113887800A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 西安峰频能源科技有限公司 一种月或旬分时段交易辅助决策方法及系统
CN114066082B (zh) * 2021-11-23 2024-04-12 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 电力调度优化方法、电子设备及计算机可读存储介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009089594A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Kankoku Denryoku Kosha 検針データを利用した電力設備の時空間負荷分析システム及び負荷の計算方法
CN105976079A (zh) * 2016-03-22 2016-09-28 国网河南省电力公司 一种考虑需求响应资源的电力零售商日前能量获取的确定方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8392031B2 (en) * 2011-02-28 2013-03-05 General Electric Company System and method for load forecasting
CN104036414B (zh) * 2014-06-19 2017-06-06 西安交通大学 一种基于最优潮流的转运交易费用的计算方法
CN106875026B (zh) * 2015-12-14 2020-10-13 中国电力科学研究院 一种电力市场环境下中长期输电网拓展规划的混合性规划方法
CN107563779B (zh) * 2016-06-30 2020-08-28 中国电力科学研究院 一种节点边际电价求解方法
CN106487005B (zh) * 2016-11-14 2019-01-18 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种考虑输配电价的电网规划方法
CN107067281A (zh) * 2017-04-10 2017-08-18 燕山大学 基于多智能体和博弈方法的微电网电力市场双层竞价方法
CN107833101B (zh) * 2017-11-10 2021-08-27 国家电网公司西北分部 一种基于节点电价机制的可再生能源交易费用的计算方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009089594A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Kankoku Denryoku Kosha 検針データを利用した電力設備の時空間負荷分析システム及び負荷の計算方法
CN105976079A (zh) * 2016-03-22 2016-09-28 国网河南省电力公司 一种考虑需求响应资源的电力零售商日前能量获取的确定方法

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