CN110516881A - 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统 - Google Patents

基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110516881A
CN110516881A CN201910813608.9A CN201910813608A CN110516881A CN 110516881 A CN110516881 A CN 110516881A CN 201910813608 A CN201910813608 A CN 201910813608A CN 110516881 A CN110516881 A CN 110516881A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electricity
market
carbon
unit
cost
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910813608.9A
Other languages
English (en)
Inventor
孙栓柱
王鹏
周春蕾
蒋凯
许国强
王明
李逗
孙彬
王其祥
高进
李春岩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
Jiangsu Fangtian Power Technology Co Ltd
Original Assignee
North China Electric Power University
Jiangsu Fangtian Power Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, Jiangsu Fangtian Power Technology Co Ltd filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN201910813608.9A priority Critical patent/CN110516881A/zh
Publication of CN110516881A publication Critical patent/CN110516881A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G06F18/232—Non-hierarchical techniques
    • G06F18/2321—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions
    • G06F18/23213—Non-hierarchical techniques using statistics or function optimisation, e.g. modelling of probability density functions with fixed number of clusters, e.g. K-means clustering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0206—Price or cost determination based on market factors

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统，包括首先采用K‑Means聚类分析算法确定火力发电机组中负荷与二氧化碳排放强度之间的对应关系；其次根据上述对应关系以及碳排放配额分配方法，得出火力发电机组的碳成本分段曲线，并将碳排放成本和发电边际成本相加，得出在考虑碳市场和碳交易下的碳复合报价分段曲线；最后分析该曲线，提出先利用每段报价曲线的加权平均值参与电力市场出清，然后对边际机组的实际成本进行检验，重新调整边际出清价格，实现在不改变电力日前电力市场依据发电边际成本报价的基本原理之上，将碳排放成本考虑到原有的电力市场出清模型中，优化出清价格，符合实际需求。

Description

基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统
技术领域
本发明涉及电力市场出清价格优化技术领域，特别是涉及一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统。
背景技术
电力行业的电源结构具有高碳排放特征，火力发电是温室气体排放的主要来源，并且随着电力需求不断增长势必会导致碳排放的增加。各国均提出了严格的碳减排目标。
“配额”由政府或者交易中心制定，允许持有每单位配额的主体在既定控排总量范围内排放一单位二氧化碳(通常为吨或者短吨)。所有排放主体必须在履约期结束时缴纳与排放总量相当的配额，否则将面临严格的惩罚。目前电力行业的碳市场中，碳排放配额以免费分配为主，国家规定了不同类型发电机组的碳排放强度基准值，发电机组可以获得的免费配额(免费配额等于发电量乘以碳排放强度基准值)，由于不同发电机组的排放水平不同，因此每个发电机组的配额需求和剩余量不同。多余的配额可以在碳市场的二级市场中销售，而不足的碳配额需要在二级市场中购买。
电力市场交易机制直接影响电力市场运营结果，电力市场的出清方式作为电力市场交易机制的关键问题，亟需深入研究。现行的电力市场出清模型只考虑了火力发电机组的负荷，并不符合实际情况。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统，在不改变电力日前电力市场依据发电边际成本报价的基本原理之上，将火力发电机组在碳市场中的碳排放成本考虑到原有的电力市场出清模型中，优化电力市场出清价格，以实现电力日前电力市场发电总成本最小以及边际机组的发电成本合理补偿的目的。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，包括：
获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量；
采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系；
获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同；
根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线；
将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同；
根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同；
根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
可选的，在采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心之前，所述电力市场出清价格优化方法还包括：
对所述样本数据进行数据清洗；所述数据清洗包括数据一致性检查、无效值剔除以及缺失值补充。
可选的，每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为
其中，每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为
可选的，所述根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价，具体包括：
根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量；
依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组；
执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组；
根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；其中，在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
可选的，所述最终市场出清电价的计算过程为：
根据公式计算平均发电成本；
其中，x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值；
根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，包括：
获取模块，用于获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量；
聚类中心确定模块，用于采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系；
二氧化碳目标排放强度计算模块，用于获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同；
碳成本分段曲线确定模块，用于根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线；
碳复合报价分段曲线确定模块，用于将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同；
优化报价分段曲线绘制模块，用于根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同；
结果输出模块，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
可选的，所述电力市场出清价格优化系统还包括：
数据清洗模块，用于对所述样本数据进行数据清洗；所述数据清洗包括数据一致性检查、无效值剔除以及缺失值补充。
可选的，在所述碳复合报价分段曲线确定模块中每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为
其中，每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为
可选的，所述结果输出模块，具体包括：
第一轮市场出清计算单元，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量；
中标电量确定单元，用于依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组；
第二轮市场出清计算单元，用于执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组；
结果输出单元，用于根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；其中，在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
可选的，所述结果输出模块中所述最终市场出清电价的计算过程为：
根据公式计算平均发电成本；
其中，x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值；
根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
1、利用K-Means聚类分析的方法对火力发电机组的负荷数据与二氧化碳排放强度数据进行聚类分析，并得出聚类中心处负荷与二氧化碳排放强度之间的对应关系。
2、目前火力发电机组在电力市场中的电力成本分段曲线为不考虑碳排放成本的边际成本曲线，为了符合实际需求，利用上述K-Means聚类分析得出的火力发电机组负荷与二氧化碳排放强度之间的对应关系，以及目前强度碳市场中的碳排放配额分配方法，得出火力发电机组随着出力水平变化的碳成本分段曲线，将不同出力水平下的碳排放成本和发电边际成本相加，得出在考虑强度碳市场下的火力发电机组的碳复合报价分段曲线。
3、分析碳复合报价分段曲线，提出先利用每段报价曲线的加权平均值参与电力市场出清，然后对边际机组的实际成本进行检验，重新调整边际出清价格，实现对电力市场出清算法的优化改进，使之可以同时考虑碳市场的碳排放成本。
因此，本发明提供的一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统，是在不改变电力日前电力市场依据发电边际成本报价的基本原理之上，将火力发电机组在碳市场中的碳排放成本考虑到原有的电力市场出清模型中，优化电力市场出清价格，以实现电力日前电力市场发电总成本最小以及边际机组的发电成本合理补偿的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法的流程示意图；
图2为本发明实施例K-Means聚类分析原理图；
图3为本发明实施例1000MW不供热燃煤机组类别为2时的聚类结果示意图；
图4为本发明实施例1000MW不供热燃煤机组类别为3时的聚类结果示意图；
图5为本发明实施例1000MW不供热燃煤机组类别为4时的聚类结果示意图；
图6为本发明实施例碳复合报价分段曲线图；
图7为本发明实施例目标火力发电机组的优化报价分段曲线图；
图8为本发明实施例示意图考虑碳市场的电力市场出清结果示意图；
图9为本发明实施例基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统的结构示意图。
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楚、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。
本发明的目的是提供一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统，在不改变电力日前电力市场依据发电边际成本报价的基本原理之上，将火力发电机组在碳市场中的碳排放成本考虑到原有的电力市场出清模型中，优化电力市场出清价格，以实现电力日前电力市场发电总成本最小以及边际机组的发电成本合理补偿的目的。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
f：火力发电机组运行数据的采样频率，单位次/min。
T：火力发电机组运行数据的采样周期，单位min/次。
Li：第i类聚类中心的负荷，单位MW，这里指R内火力发电机组的电能生产负荷(包含电厂用电负荷和供电负荷)。
Ri：第i类聚类中心的碳排放强度，单位g/KWh，碳排放强度指单位电能下的二氧化碳排放量。
lj：第j个运行状态下的目标负荷，单位MW。
rj：第j个运行状态下目标负荷所对应的二氧化碳目标排放强度，单位g/KWh。
ξh：第h个目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值，单位g/KWh。
pc：碳市场中的碳价格，单位元/t。
Em：采样周期T内的二氧化碳排放量，单位g。
Δc：目标火力发电机组发电的碳成本，单位元/MWh。
c：目标火力发电机组在原电力市场中(不考虑碳成本)的发电边际成本(对应的是原电力市场中的报价曲线)，单位元/MWh。
目标火力发电机组在考虑了碳成本的电力市场中的发电边际成本(对应的是考虑了碳成本的电力市场中的报价曲线)，单位元/MWh。
cav：用于出清使用的加权平均发电边际成本，单位元/MWh。
如图1所示，本实施例提供的一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，包括以下几个步骤。
步骤101：获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量。
具体为：样本数据为采集某一待估算二氧化碳排放总量的火力发电机组的负荷数据以及二氧化碳排放强度数据。采样频率为f，且每次的采样值为采样周期T内的平均值，一个采样点采集一个样本数据对。所采集的样本数据量以能够反映火力发电机组的大部分运行状态为准，可以根据火力发电机组的实际运行情况进行决定，但至少应该保证采集的数据能够涵盖该火力发电机组的启动、停机、深度调峰、额定功率运行、供热、不供热等典型运行状态，且有足够的数据量进行聚类分析。
所采集的样本负荷L为采样周期T内火力发电机组的平均生产负荷，通过电厂的智能电表采集采样周期T内的电能生产总量P，L＝P/T；所采集的二氧化碳样本排放强度R为采用周期T内平均生产每度电能的二氧化碳排放量，可以通过CEMS(Continuous EmissionMonitoring System)监测采用周期T内产生的二氧化碳排放总量Em，R＝Em/P。
步骤102：对所述样本数据进行数据清洗。
数据清洗包括数据一致性检查，无效值剔除以及缺失值补充等。所以，在本实施例中，需要对所述样本数据依次进行数据一致性检查处理、无效值剔除处理以及缺失值补充处理。
具体来说，这里的数据一致性检查是针对二氧化碳样本排放强度数据与样本负荷数据的合理取值范围以及相互关系进行检查。满足以下条件：
1)样本负荷数据L应该为小于火力发电机组设计最大运行功率的非负数；
2)且当样本负荷数据L不等于0时，二氧化碳样本排放强度数据R也不能为0。
将不满足上述两个条件的采样点下的样本负荷数据L和二氧化碳样本排放强度数据R成对删除。
这里的无效值和缺失值是指，针对某一个数据，取其前后各2个样本数据对的数据为检查窗口，该检查窗口内数据的均值为E，方差为ξ，若该数据的值超出E±2·ξ的范围就判定该数据为无效数据；若某个采样点下的样本负荷数据L和二氧化碳样本排放强度数据R出现缺失，则定义为缺失值。针对无效值和缺失值，取最靠近该数据点的前后两个有效数据的平均值进行代替。
步骤103：采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系。
二维K-Means聚类分析如图2所示，具体步骤如下：
a)针对样本数据，任意指定分组数量，并随机初始化它们各自的组中心；
b)通过计算样本数据对与每个组中心之间的距离来对每个样本数据对进行分类，聚类分析两点之间的距离，将样本数据对归类于组中心与其最为接近的组中；距离计算方法：采用“平方欧式距离”，向量x和向量c之间的距离表示为d(x,c)＝(x-c)(x-c)′；
c)根据这些分类好的样本数据对，利用组中所有向量的均值来重新计算组中心，此时每个组中心是该群集中点的平均值；
d)重复执行b-c的步骤，进行一定数量的迭代，或者直到组中心在每次迭代后的变化不大后停止。也可以选择随机初始化组中心几次，然后选择看起来提供最佳结果的组中心，本实施例限制迭代次数为50。
本实施例中将样本数据尝试分成2～4类(组)的情况，在满足每一类中含有的样本数据对数量不小于样本数据总量1％的前提下，选择类别尽量多的分类方式。
这样分类的原因在于：通常火力发电机组运行状态的划分为三种情况，出力低于50％的额定功率的运行状态，出力高于50％低于100％额定功率的运行状态，以及出力接近100％的额定运行状态。随着出力的增加，火力发电机组的发电效率增加，锅炉内燃烧的越充分，相同发电量的情况下二氧化碳的排放量越小，即二氧化碳排放强度越小。因此，围绕着分3类的情况，尝试分2类或者4类。为了保证分类的结果具有典型性，设置了每一类中含有的样本数据对数量不小于样本数据总量1％这个限制条件。同时，由于分类结果越多，分类越详细，计算越精确，因此认为在满足1％限制的条件下，选择的分类数目尽量多有利。同时，由于算法本身精度和采集数据的数量的限制，分类的数量不能过多，这也是限制分类在2～4之间的原因之一。
本发明旨在基于已有的火力发电机组的负荷数据以及对应的二氧化碳排放数据的基础上，利用K-Means聚类分析算法设计出一种可以根据火力发电机组负荷水平间接计算同类型火力发电机组二氧化碳排放量的估算模型。
举例：例如某一相同类型的燃煤火力发电机组2018年的发电量为2599亿千瓦时，采样周期为5min，研究时间段为2018年的12月到2019年的3月，共34848个采样点，下面利用试点机组(燃煤火力发电机组)2018年12月-2019年3月份的负荷数据和二氧化碳排放强度数据估算其2018年全年的二氧化碳排量。
首先，数据获取以及处理过程见步骤101-步骤102；其次，利用步骤103的二维K-Means聚类算法对数据进行分类，其分2～4类的结果如下：分2类或者3类均能够满足1％的条件限制，分4类的情况下，其中属于第一类的样本数据比例小于1％，故分3类。详细见表1-3以及图3-5。
表1 1000MW不供热燃煤机组类别为2时的聚类结果表
表2 1000MW不供热燃煤机组类别为3时的聚类结果表
表3 1000MW不供热燃煤机组类别为4时的聚类结果表
然后根据表中的聚类中心估算其2018年全年的二氧化碳排量。
步骤104：获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同。
通过步骤103的计算，得出聚类中心(L1，R1)～(Li，Ri)。针对目标火力发电机组的第j个运行状态下的目标负荷lj，计算其到上述各个聚类中心L的距离，假设第j个运行状态下的目标负荷lj距离聚类中心L1最近，则取聚类中心L1对应的二氧化碳排放强度R1为第j个运行状态下的目标负荷lj下的二氧化碳目标排放强度rj，即rj＝R1。具体计算过程为：首先计算第j个运行状态下的目标负荷lj距离每个聚类中心的平方欧式距离，然后确定与其距离最近的聚类中心。最后，取距离最近的聚类中心对应的二氧化碳排放强度为第j个运行状态下的目标负荷lj下的二氧化碳目标排放强度rj。
如上所述，对所有运行状态下目标负荷进行划分，得出各自对应的二氧化碳目标排放强度。
步骤105：根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线。
步骤106：将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同。
依据目标火力发电机组的电力成本分段曲线，利用上述步骤计算每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度值rj，根据碳市场中的碳价格pc以及该目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值ξh，依据公式Δc＝pc·(rj-ξh)计算该目标火力发电机组的碳成本分段曲线。将两类成本相加，获得考虑了碳成本的电力市场中的边际生产成本也即将电力生产边际与电力市场中的电力成本分段曲线相加，获得目标火力发电机组考虑了碳成本的电力生产边际报价分段曲线，即碳复合报价分段曲线，用以后期电力市场中的出清。
如图6所示，当(rj-ξh)＞0时，Δc>0，意味着每生产一度电，火电企业需要在碳市场中购买(rj-ξh)的配额用于履约，需要付出Δc的费用，相当于在电力生产中每度电增加了Δc的成本。
当(rj-ξh)＝0时，Δc＝0，意味着每生产一度电，火电企业在碳市场中获得的配额恰好足够履约自己的碳排放量，不需要在碳市场中额外的购买，碳市场对其生产成本没用影响。
当(rj-ξh)＜0时，Δc<0，意味着每生产一度电，火电企业在碳市场中获得的配额，除了用于碳市场履约外，还会多处剩余的配额，可以用于出售，相当于在电力生产中每度电减少了|Δc|的成本。
由上述分析可知，火电企业在碳市场中的碳成本正负直接影响了其在电力市场中的每度电成本曲线的变化，而且由K-Means聚类的分析可以知道，负荷水平的不同可以导致二氧化碳排放强度的不同，在每个火力发电机组有着自已确定的二氧化碳排放强度基准值的情况下，不同的二氧化碳排放强度会影响火电企业在碳市场中的碳成本正负值。
步骤107：根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同。
如图7所示，定义每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为则目标火力发电机组的每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为各个发电商利用加权平均后的最终报价曲线参与电力市场，如图7加粗黑线所示为该目标火力发电机组考虑碳成本后的最终优化报价分段曲线，用于市场最终出清使用。
这里的line2考虑了碳市场上的成本不同，是依据line1的每段报价曲线进行成本的加权平均求值得来。
Line1＝line01+line02，所以line1是一条上下波动的阶梯曲线，但考虑到下述两个事实：
1、碳市场上的成本相较于原来的电力生产成本较小，对line01的影响不大；
2、二氧化碳排放强度随着火力发电机组出力水平的提高会一定程度的下降，即碳成本会随着出力水平的调高而降低。
从line01报价曲线的分段尺度来对line1进行报价曲线的分段，例如line01的第一段报价曲线对应的功率范围是j～k，第二段对应的功率范围是k～l；则认为在line1中功率范围j～k的对应的是报价曲线的第一段，功率范围是k～l的对应的是报价曲线的第二段，以此类推，并根据line1的分段情况进行求加权平均的操作得出line2曲线，显然由于上述两个事实，line2也是阶梯非降的曲线。
步骤108：根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
利用目标火力发电机组的最终优化报价分段曲线，参与考虑了碳市场的电力市场的出清，最终的出清结果如图8所示。
各个机组(发电商)在原来的电力市场中需要上报各自的边际成本随出力水平变化而变化的阶梯非降曲线，参与市场出清。本发明使用各自目标火力发电机组的最终优化报价分段曲线参与出清。
出清点在A点，假设A点处的对应的报价曲线为1号段，从A点往后对应的每一段发电侧报价曲线分别为2号段，3号段……K号段。由于A点的位置不同，A点对应的边际机组的发电成本也不同，但都大于加权平均值cav1，因此，此时的出清电价无法弥补中标电量m1的发电成本，此时的中标电量m1对应的边际机组和出清电价需要重新计算。
耦合市场的出清模型开发需要考虑更多的约束条件，对市场运行者而言意味着更多的投入成本，而对于市场上的发电商来说，在已经适应了电力市场原来的出清模型(依据边际成本报价)的情况下，如果完全设计全新的耦合市场出清模型会造成市场主体的利益损失，市场效率低下。而利用原来电力市场的出清数学模型，就可以避免这些问题。
为了能够使用原来的电力市场出清模型，需要形成一条和原来优化报价分段曲线一样的阶梯非降的曲线，且需要考虑到变动的碳成本，于是考虑了上述各条曲线的特征在发电边际成本加上碳成本的基础之上求加权平均值，形成一条考虑了碳成本的阶梯非降曲线。
基于碳排放和碳交易的出清价格优化函数是总消费剩余最大化。约束条件为市场的功率供求平衡、满足系统安全的各项约束、满足各个机组安全运行的各项约束。
基于此，定义电力市场出清价格优化函数fk(x)用以计算考虑了碳排放的边际出清电量m1的平均成本，考虑范围是出清点A所在报价段及其之后的K个报价段，k＝1,2,……,K，x＝m1。
fk(x)＝cmk，(k＝1,2,……,K)；
如果0＜x≤ak，
如果ak＜x≤ak+bk，
如果ak+bk＜x≤nk，
如果x＞nk,
由此可得到步骤108的操作过程如下：
根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量；
依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组；
执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组；
根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
其中，所述最终市场出清电价的计算过程为：
首先，根据公式计算平均发电成本；
x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值。
其次，根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
依据上述函数fk(x)(k＝1,2,……,K，x＝m1)的计算结果，从k＝2开始，若fk(m1)＜f1(m1)，则此时的DE＝k，停止计算，最终的节点电价为fDE(x)。若直到k＝K，fk(m1)＞f1(m1)始终成立，则DE＝1，最终的节点电价为f1(m1)。
如果直接把出清点A所在曲线的m1电量的度电成本当作边际电价也不合理，因为不能确定出清点A所在报价曲线之后的第2～K号段报价曲线对应于m1电量时，度电的成本是否会小于1号段报价曲线对应于的m1电量，所以设计f函数考量m1电量落在不同号段报价曲线上的度电成本。
同时也是由于可能2～K号段中，某段报价曲线对应的发电量范围低于m1，所以出清价格优化函数fk(x)中，考虑了x＞nk的情况。
最终的中标结果为：
1号报价曲线之前所有报价曲线对应的发电量全部中标。
若DE＝1，则中标结果和步骤108计算结果一致，即出清点，1号报价曲线对应的发电机组为边际机组。
若DE＞1，则1号报价曲线到第(DE-1)号报价曲线被取消，即其值被置为无穷大，无法被出清。原1号报价曲线对应的m1电量由第DE号及其之后的报价曲线对应的机组负责平衡。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
第一，利用K-Means聚类分析方法得出发电机组负荷水平和二氧化碳排放强度之间的对应关系，可以方便发电厂进行成本计算和运行管理。该优点来自于步骤101—104所述技术点；
第二，利用K-Means聚类分析方法得出的发电负荷与碳排放之间的关系，得出碳排放成本与发电负荷之间的函数关系，将碳排放成本的变化曲线与电力市场中的报价曲线叠加，得出考虑碳成本的随负荷变化而波动的成本曲线(碳复合报价分段曲线)。基于原有的电力市场出清算法，取每段报价曲线的加权平均值参与电力市场出清，最终形成了耦合碳排放成本的最终优化报价分段曲线。该创新来自于步骤105—107。
第三，由于采用了上述加权平均值的优化报价分段曲线，边际机组对应的边际出清电量的实际成本大于出清电价。本方法定义出清价格优化函数用以计算考虑了碳排放的边际出清电量的平均成本，以重新确定电力市场出清价格以及边际出清电量的分配对象。该创新来自于步骤108。
如图9所示，本发明还提供了一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，该电力市场出清价格优化系统包括：
获取模块100，用于获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量。
聚类中心确定模块200，用于采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系。
二氧化碳目标排放强度计算模块300，用于获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同。
碳成本分段曲线确定模块400，用于根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线。
碳复合报价分段曲线确定模块500，用于将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同。
优化报价分段曲线绘制模块600，用于根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同。
结果输出模块700，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
优选的，所述电力市场出清价格优化系统还包括：
数据清洗模块，用于对所述样本数据进行数据清洗；所述数据清洗包括数据一致性检查、无效值剔除以及缺失值补充。
在所述碳复合报价分段曲线确定模块500中每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为
其中，每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为
所述结果输出模块700，具体包括：
第一轮市场出清计算单元，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量。
中标电量确定单元，用于依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组。
第二轮市场出清计算单元，用于执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组。
结果输出单元，用于根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；其中，在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
所述结果输出模块700中所述最终市场出清电价的计算过程为：
根据公式计算平均发电成本。
其中，x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值；
根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，其特征在于，所述电力市场出清价格优化方法，包括：
获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量；
采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系；
获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同；
根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线；
将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同；
根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同；
根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
2.根据权利要求1所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，其特征在于，在采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心之前，所述电力市场出清价格优化方法还包括：
对所述样本数据进行数据清洗；所述数据清洗包括数据一致性检查、无效值剔除以及缺失值补充。
3.根据权利要求1所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，其特征在于，
每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为
其中，每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为
4.根据权利要求1所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，其特征在于，所述根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价，具体包括：
根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量；
依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组；
执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组；
根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；其中，在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
5.根据权利要求4所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法，其特征在于，所述最终市场出清电价的计算过程为：
根据公式计算平均发电成本；
其中，x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值；
根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
6.一种基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，其特征在于，所述电力市场出清价格优化系统，包括：
获取模块，用于获取同一类型火力发电机组的样本数据；所述样本数据包括多个样本数据对；所述样本数据对包括火力发电机组的样本负荷以及所述样本负荷对应的二氧化碳样本排放强度；所述样本负荷为采样周期内火力发电机组的平均生产负荷；所述二氧化碳样本排放强度为采用周期内平均生产每度电能的二氧化碳排放量；
聚类中心确定模块，用于采用二维K-Means聚类对所述样本数据进行处理，得到多个聚类中心；所述聚类中心表示所述样本负荷与所述二氧化碳样本排放强度的对应关系；
二氧化碳目标排放强度计算模块，用于获取目标火力发电机组的所有运行状态下的目标负荷，并根据所有所述聚类中心，计算所述目标火力发电机组在每个运行状态下所述目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度；所述目标火力发电机组的类型与所述样本数据中的火力发电机组的类型相同；
碳成本分段曲线确定模块，用于根据碳市场中的碳价格、所述目标火力发电机组对应的二氧化碳排放基准值以及所述目标火力发电机组在每个运行状态下目标负荷对应的二氧化碳目标排放强度，计算所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线；所述碳成本分段曲线包括碳成本大于0的成本曲线、碳成本等于0的成本曲线以及碳成本小于0的成本曲线；
碳复合报价分段曲线确定模块，用于将所述目标火力发电机组的碳成本分段曲线和预先获取的目标火力发电机组的电力成本分段曲线进行叠加，得到目标火力发电机组的碳复合报价分段曲线；所述碳复合报价分段曲线的段数与所述电力成本分段曲线的段数相同；
优化报价分段曲线绘制模块，用于根据所述碳复合报价分段曲线，计算每段碳复合报价曲线的加权平均值，并依据所述加权平均值，绘制目标火力发电机组的优化报价分段曲线；所述优化报价分段曲线的段数与所述碳复合报价分段曲线的段数相同；
结果输出模块，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算和第二轮市场出清计算，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价。
7.根据权利要求6所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，其特征在于，所述电力市场出清价格优化系统还包括：
数据清洗模块，用于对所述样本数据进行数据清洗；所述数据清洗包括数据一致性检查、无效值剔除以及缺失值补充。
8.根据权利要求6所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，其特征在于，在所述碳复合报价分段曲线确定模块中每段所述碳复合报价曲线的加权平均值为
其中，每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本大于0的电量为a，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本等于0的电量为b，对应的价格为每段所述碳复合报价曲线中对应碳成本小于0的电量d，对应的价格为
9.根据权利要求6所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，其特征在于，所述结果输出模块，具体包括：
第一轮市场出清计算单元，用于根据各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，进行第一轮市场出清计算；所述第一轮市场出清计算为首先综合电力市场中各个目标火力发电机组的优化报价分段曲线，以报价段为单位，按照价格从低到高的顺序，形成电力市场优化报价分段曲线，然后计算市场出清点；所述市场出清点对应的价格为最低出清价格，所述最低出清价格对应的出清电量为市场总出清电量；
中标电量确定单元，用于依据所述市场总出清电量和所述最低出清价格，确定边际机组的中标电量以及边际机组和未中标机组的报价段；所述边际机组为市场出清点所在报价段对应的目标火力发电机组；所述未中标机组为市场出清点之后的报价段对应的目标火力发电机组；
第二轮市场出清计算单元，用于执行修正程序，进行第二轮市场出清计算；所述修正程序为依据第一轮出清中的边际机组以及未中标机组的报价段对应的电力市场优化报价曲线，计算并比较边际机组改变时，边际机组对应的中标电量的平均发电成本，确定最低平均发电成本及所述最低平均发电成本对应的边际机组；
结果输出单元，用于根据第一轮市场出清计算结果和第二轮市场出清计算结果，确定最终中标机组、最终市场出清总电量和最终市场出清电价；其中，在第一轮出清计算中的非边际中标机组最终全部中标，第一轮出清计算中的市场出清总电量为最终市场出清总电量；第二轮出清计算中的最低平均发电成本为最终市场出清电价，第二轮出清计算中最低平均发电成本对应的边际机组为市场最终中标机组；所述非边际中标机组为市场出清点之前报价段对应的目标火力发电机组。
10.根据权利要求9所述的基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化系统，其特征在于，所述结果输出模块中所述最终市场出清电价的计算过程为：
根据公式计算平均发电成本；
其中，x表示第一轮市场出清下边际机组对应的中标电量，k表示第一轮市场出清中的边际机组标号以及边际机组之后的未中标机组标号，规定第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点所在报价段对应的机组为边际机组，第一轮市场出清下电力市场优化报价分段曲线中市场出清点之后的每段电力市场优化报价曲线对应一个未中标机组，边际机组标号为k＝1，未中标机组标号依照出现顺序为k＝2,3,....，fk(x)表示依据第一轮市场出清下边际机组以及边际机组之后的未中标机组报价段对应的电力市场优化报价曲线，当标号为k时，发电量为x时对应的平均发电成本；ak、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本大于0时的出清电量和出清价格，bk、分别表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本等于0时的出清电量和出清价格，表示第k段电力市场优化报价曲线中对应碳成本小于0时的出清价格，cavk表示第k段电力市场优化报价曲线的加权平均值，nk表示第k段电力市场优化报价曲线的出清总电量，表示第k段至第k+1段电力市场优化报价曲线的加权平均值；
根据计算得到的所有平均发电成本，确定最低平均发电成本。
CN201910813608.9A 2019-08-30 2019-08-30 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统 Pending CN110516881A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910813608.9A CN110516881A (zh) 2019-08-30 2019-08-30 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910813608.9A CN110516881A (zh) 2019-08-30 2019-08-30 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110516881A true CN110516881A (zh) 2019-11-29

Family

ID=68629448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910813608.9A Pending CN110516881A (zh) 2019-08-30 2019-08-30 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110516881A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111985767A (zh) * 2020-07-06 2020-11-24 广州汇电云联互联网科技有限公司 用于电力现货市场的报价划分方法、装置、设备及介质
CN112258210A (zh) * 2020-09-07 2021-01-22 中国电力科学研究院有限公司 一种市场单侧报价下市场出清方法、装置、设备及介质
CN112348274A (zh) * 2020-11-17 2021-02-09 国家电网有限公司 考虑调峰的电力现货市场出清方法、系统、设备及介质
CN113935855A (zh) * 2021-10-15 2022-01-14 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 电力现货市场交易管理方法、装置及设备
CN116128385A (zh) * 2023-04-13 2023-05-16 昆明电力交易中心有限责任公司 考虑碳排放约束的调度校核出清方法及装置
CN116342176A (zh) * 2023-02-15 2023-06-27 广州东方电科自动化有限公司 一种电力市场现货电能量交易规则的火电企业分段报价方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111985767A (zh) * 2020-07-06 2020-11-24 广州汇电云联互联网科技有限公司 用于电力现货市场的报价划分方法、装置、设备及介质
CN112258210A (zh) * 2020-09-07 2021-01-22 中国电力科学研究院有限公司 一种市场单侧报价下市场出清方法、装置、设备及介质
CN112348274A (zh) * 2020-11-17 2021-02-09 国家电网有限公司 考虑调峰的电力现货市场出清方法、系统、设备及介质
CN112348274B (zh) * 2020-11-17 2023-11-24 国家电网有限公司 考虑调峰的电力现货市场出清方法、系统、设备及介质
CN113935855A (zh) * 2021-10-15 2022-01-14 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 电力现货市场交易管理方法、装置及设备
CN116342176A (zh) * 2023-02-15 2023-06-27 广州东方电科自动化有限公司 一种电力市场现货电能量交易规则的火电企业分段报价方法
CN116128385A (zh) * 2023-04-13 2023-05-16 昆明电力交易中心有限责任公司 考虑碳排放约束的调度校核出清方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110516881A (zh) 基于碳排放和碳交易的电力市场出清价格优化方法及系统
Chen et al. Research on day-ahead transactions between multi-microgrid based on cooperative game model
Zhang et al. Optimal bidding strategy and profit allocation method for shared energy storage-assisted VPP in joint energy and regulation markets
CN112186768B (zh) Mg、la和dno共同参与的交直流配电网协同调度方法与系统
CN115271438B (zh) 一种可计及碳排放的多主体博弈协同调度方法及电子设备
Sun et al. Bi-level model for integrated energy service providers in joint electricity and carbon P2P market
CN112329230A (zh) 一种多微网主体非合作博弈交易方法
CN109685287A (zh) 增量配电网电源容量多目标优化配置方法
CN109816229A (zh) 一种基于全寿期平准化贴现的核电项目经济评价方法
Mello et al. Power-to-Peer: a blockchain P2P post-delivery bilateral local energy market
Fang et al. Evaluation index system of shared energy storage market towards renewable energy accommodation scenario: A China’s Qinghai province context
CN109523309B (zh) 一种基于潮流分析计算的电力报价仿真方法及系统
Zhang et al. Low-carbon economic dispatch strategy for interconnected multi-energy microgrids considering carbon emission accounting and profit allocation
CN111626583A (zh) 一种新型城镇能源互联网工程后评价方法和系统
CN108418210A (zh) 提高风电消纳能力的可中断负荷机制设计优化方法
CN112529410A (zh) 一种适用于两级市场发用电平衡的衔接方法和系统
Menniti et al. A blockchain based incentive mechanism for increasing collective self-consumption in a nonsumer community
CN117081169A (zh) 一种聚合园区分布式光伏能源的运营方法
Padhy Congestion management under deregulated fuzzy environment
Venkaiah et al. Multi-objective JAYA algorithm based optimal location and sizing of distributed generation in a radial distribution system
CN115375481A (zh) 一种基于区块链技术的分层级电力交易优化方法
CN114692975A (zh) 考虑风险和协调成本的多微网系统电能共享模式决策方法
Ferrey Ring-Fencing the Power Envelope of History's Second Most Important Invention of All Time
CN108537459A (zh) 考虑外部成本的电力市场交易优化方法和系统
CN109583766A (zh) 放开增量配电业务背景下的电网企业辅助投资决策方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191129

RJ01 Rejection of invention patent application after publication