CN110942191A - 一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，获得市场交易中市场主体的报价报量数据；以最大化社会福利、促进新能源消纳最大化和促进市场成交电量最大化构建多目标匹配模型；构建市场匹配约束条件；使用动态规划方法得到贝尔曼方程，最后通过化简后的目标函数计算得到优化后的匹配结果，根据匹配结果，对参与市场的用户进行配对交易出清。本发明同时考虑市场交易的社会福利、市场的交易量和市场的新能源消纳量，减少市场的运营风险，提高市场的效率。

Description

一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法

技术领域

本发明属于电力技术领域，具体涉及一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法。

背景技术

随着我国电力市场改革推进，越来越多的省市开始开展电力市场交易。当前，中长期电力市场中的双边交易主要涉及买卖双方之间的直接场外谈判，以确定交易数量，交易曲线和交易价格。在经过安全检查，双方签署双边交易合同完成协议。电能双边交易模式大致可按2种分类方法区分，一是按交易发起者可分为政府主导协议交易和企业自主交易2种类型。二是按交易周期可分为长期、中长期、短期和临时交易4种类型。

当前参与市场交易的主体没有增加，主要包括发电企业，售电公司和大用户。但是，随着以市场为导向的交易的不断发展，双边交易的主体数量将越来越多，交易主体很难筛选出满足市场需求的交易对象。

另一方面，传统的双边电力市场交易规则下，参与双边交易的市场主体通过自由谈判进行交易，信息闭塞，交易无法社会福利最大化，交易主体寻找的交易对方也不一定是最优解。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，根据用户需求和市场的需求对参与市场的用户进行快速匹配出清，提高市场效率和用户满意度。

本发明采用以下技术方案：

一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，获得市场交易中市场主体的报价报量数据；以最大化社会福利、促进新能源消纳最大化和促进市场成交电量最大化构建多目标匹配模型；构建市场匹配约束条件；使用动态规划方法得到贝尔曼方程，最后通过化简后的目标函数计算得到优化后的匹配结果，根据匹配结果对参与市场的用户进行配对交易出清。

具体的，市场主体的报价报量数据包括：

发电商主体W，购电商主体V，其中发电商中存在新能源发电商V_K，用户i与发电商j完成配对x_ij，用户报价ρ_i ^pur，用户报量E_i ^pur，发电商报价

发电商报量

新能源消纳补偿C和市场交易电量q_ij。

具体的，以最大化社会福利为目标函数建立优化目标具体为：

遵循高低匹配原则，根据买方和卖方的报价，先将最高的买价与最低的卖价进行比较，若买价高于卖价则匹配成交；再在剩余未匹配的买卖交易中，按以上同样的方法进行交易匹配，直到无报价可配对或最高买价低于最低卖价为止，优化目标为：

其中，

为用户报价，

为发电商报价，x_ij为发电商i与购电商j完成配对。

具体的，以促进新能源消纳最大化构建目标函数为：

其中，

为发电商报价，

为新能源发电商报价，C为新能源消纳补偿，x_ik为用户i与新能源发电商k完成配对。

具体的，以促进市场成交电量最大化构建目标函数为：

max f₃＝max∑_i∑_jq_ijx_ij

其中，q_ij为市场交易电量，x_ij为用户i与发电商j完成配对。

具体的，多目标函数为：

max F＝ω₁f₁+ω₂f₂+ω₃f₃

其中，ω₁为社会福利最大化的加权因子，f₁为最大化社会福利目标函数，ω₂为新能源消纳最大化的加权因子，f₂为促进新能源消纳最大化目标函数，ω₃为市场成交电量最大化加权因子，f₃为促进市场成交电量最大化目标函数。

具体的，市场匹配约束条件包括交易功率平衡约束，买方匹配的成交总量不超过上报电量约束，匹配的用户成交总量不超过上报电量约束，匹配的买方价格大于卖方价格约束。

具体的，化简后的目标函数为：

其中，F(i-1)为目标函数时序化后前一阶段值，N为常数，ω₁为社会福利最大化的加权因子，

为用户i报价，x_i,j为用户i与发电商j完成配对，ω₂为新能源消纳最大化的加权因子，x_i,k为用户i与新能源发电商k完成配对，

为发电商j报价，

为新能源发电商k报价。

进一步的，贝尔曼方程为：

其中，

为用户i报价，

为发电商j报价，

为新能源发电商k报价，x_ij为用户i与发电商j完成配对，x_ik为用户i与新能源发电商k完成配对，

为发电商j报量，

为用户j报量，q_ij为市场下用户i和发电商j交易电量。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明提出的一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，能够将参与本次双边交易的所有的主体进行层次化，使用撮合出清方法对所用用户的进行匹配，使市场主体迅速找到交易对方，提高市场效率。

进一步的，通过市场主体的报价报量数据设置以实际中长期电力双边市场为标准进行设计，便于原始数据的直接获取。

进一步的，以最大化社会福利为目标函数建立优化目标可以使参与市场的用户和购电商获得的利润最大化，使参与市场的用户和购电商的用户满意度最大化。

进一步的，根据现行中长期电力双边市场对于新能源优惠政策，使新能源的消纳能够在合理范围内得到最大化消纳。

进一步的，基于对于市场交易流量的考虑，以促进市场成交电量最大化构建目标函数可以保证市场效率最大化，促进市场的交易流通。

进一步的，根据实际情况设置市场匹配约束条件，考虑实际中长期电力双边市场的用户和购电商情况进行简化形成约束，可以保证模型具有可行解。

综上所述，本发明同时考虑市场交易的社会福利、市场的交易量和市场的新能源消纳量，减少市场的运营风险，提高市场的效率。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明流程图。

具体实施方式

传统的双边电力市场交易机制下，双边电力市场参与主体需要独自寻找交易对象，签订双边交易合同，经过安全校验通过后达成交易。随着电力市场主体对于双边合同的需求逐渐扩大，电力双边市场的参与人数越来越多，市场主体寻找合适的交易对方进行谈判需要耗费大量的时间成本。

本发明提供了一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，基于动态规划方法，求解速率高，在大量用户并发的情况下求解速率较高。对比现有的双边电力市场匹配方法，该方法可以快速高效的为用户寻找到交易对象，节约时间成本；本发明将求解目标函数化为时序问题，使用动态规划进行求解，极大的增大求解速度，在面对大量用户的情况下可以很好得到求解结果。通过使用本发明提出来的电力双边市场双边匹配方法能够提高实际可操作性，更符合大部分用户希望获得相对稳定价格的需求。

请参阅图1，本发明一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，包括以下步骤：

S1、从相关部门获得双边电力市场主体基本报价报量数据；

市场基本数据包括如下：

发电商主体W，购电商主体V，其中发电商中存在新能源发电商V_K，用户i与发电商j完成配对x_ij，用户报价

用户报量

发电商报价

发电商报量

新能源消纳补偿C和市场交易电量q_ij。

S2、以最大化社会福利为目标函数建立优化目标，遵循高低匹配原则，根据买方和卖方的报价，先将最高的买价与最低的卖价进行比较，若买价高于卖价则匹配成交；再在剩余未匹配的买卖交易中，按以上同样的方法进行交易匹配，直到无报价可配对或最高买价低于最低卖价为止；

优化目标为：

其中，

为用户i报价，

为发电商j报价，x_ij为用户i与发电商j完成配对。

S3、以促进新能源消纳最大化构建目标函数，相比较正常的用户匹配，新能源交易会有额外的补偿价格；

目标函数为：

S4、以促进市场成交电量最大化构建目标函数；

目标函数为：

max f₃＝max∑_i∑_jq_ijx_ij (3)

S5、构建多目标函数

具体为：

max F＝ω₁f₁+ω₂f₂+ω₃f₃ (4)

参数的设置根据所需的市场交易量、市场新能源消纳、社会福利的比例来定。

S6、构建市场匹配约束条件；

包括：交易功率平衡约束；买方匹配的成交总量不可超过上报电量约束；匹配的用户成交总量不可超过上报电量约束；匹配的买方价格必须大于卖方价格约束；具体为：

其中，

为用户i报价，

为发电商j报价，

为新能源发电商k报价，x_ij为用户i与发电商j完成配对，x_ik为用户i与新能源发电商k完成配对，

为发电商j报量，

为用户j报量，q_ij为市场下用户i和发电商j交易电量。

S7、使用动态规划方法化简表达式得到贝尔曼方程，将问题视作时序分布问题，最后得化简后的目标函数；

目标函数为：

其中：

得出贝尔曼方程：

S701、阶段变量i：将匹配分为i个阶段，阶段i表示对第i个买方进行匹配，i＝1,2,…,n；

S702、状态变量q_i：第i个买方可以交易的电量；

S703、决策变量x_ij：对买方i进行匹配时，买方i与卖方j完成匹配；

S704、决策允许集合：x_ij(q_j)＝{x_i|0≤x_ijq_ij≤E_j}，x_ij为整数；

S705、状态转移方程：E_j＝E_j-q_ijx_ij；

S706、阶段指标：

S707、递推方程：

S708、终端条件：

S8、求解步骤S1～S7构建的双边市场多目标匹配模型，得到优化后的匹配结果；

S9、将上述双边匹配计算结果反馈给相关部门，进而按照匹配结果对市场参与者进行结算。

中长期电力双边市场运营管理人员根据对市场运营效率、社会福利、新能源消纳的需求，设置匹配的目标函数对参与本次市场的用户进行匹配出清。收到匹配结果后，市场运营管理员根据结果对用户进行双边出清，可以在保证社会福利最大化、新能源消纳的前提下，提高双边市场的运营效率，节省人力成本。

基于社会福利最大化原则，根据高低匹配方法进行撮合，可以在保证市场交易主体收益最大化的同时社会福利最大化。此外，传统的匹配方法求解过程中，使用求解器求解速率较慢，寻优过程较慢，且目标单一。本发明使用动态规划方法将问题化为多阶段问题，同时考了社会福利和新能源消纳的最大化，将目标方程转化为贝尔曼方程进行求解，极大的缩短了求解时间。并且，正常的电力市场双边匹配问题中，参与交易的双方自由配对，信息流通不便，市场调节能力较差。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

中长期电力双边市场运营管理人员根据对市场运营效率、社会福利、新能源消纳的需求，设置匹配的目标函数对参与本次市场的用户进行匹配出清。收到匹配结果后，市场运营管理员根据结果对用户进行双边出清，可以在保证社会福利最大化、新能源消纳的前提下，提高双边市场的运营效率，节省人力成本，提高市场活力。

本发明在尊重各方意愿并了解市场规则的前提下，通过匹配算法根据市场参与者的购买和销售需求来双边匹配；在满足安全约束条件下，通过匹配算法组织买卖双方之间的交易；在满足电力市场需求的情况下，通过匹配算法缩短交易周期。这样可以有效降低市场参与者的交易成本，达到最大化交易量和提高市场参与者满意度的目的，从而提高市场效率。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，获得市场交易中市场主体的报价报量数据；以最大化社会福利、促进新能源消纳最大化和促进市场成交电量最大化构建多目标匹配模型；构建市场匹配约束条件；使用动态规划方法得到贝尔曼方程，最后通过化简后的目标函数计算得到优化后的匹配结果，根据匹配结果对参与市场的用户进行配对交易出清。

2.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，市场主体的报价报量数据包括：

发电商主体W，购电商主体V，其中发电商中存在新能源发电商V_K，用户i与发电商j完成配对x_ij，用户报价

用户报量

发电商报价

发电商报量

新能源消纳补偿C和市场交易电量q_ij。

3.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，以最大化社会福利为目标函数建立优化目标具体为：

遵循高低匹配原则，根据买方和卖方的报价，先将最高的买价与最低的卖价进行比较，若买价高于卖价则匹配成交；再在剩余未匹配的买卖交易中，按以上同样的方法进行交易匹配，直到无报价可配对或最高买价低于最低卖价为止，优化目标为：

其中，

为用户报价，

为发电商报价，x_ij为发电商i与购电商j完成配对。

4.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，以促进新能源消纳最大化构建目标函数为：

其中，

为发电商报价，

为新能源发电商报价，C为新能源消纳补偿，x_ik为用户i与新能源发电商k完成配对。

5.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，以促进市场成交电量最大化构建目标函数为：

maxf₃＝max∑_i∑_jq_ijx_ij

其中，q_ij为市场交易电量，x_ij为用户i与发电商j完成配对。

6.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，多目标函数为：

maxF＝ω₁f₁+ω₂f₂+ω₃f₃

其中，ω₁为社会福利最大化的加权因子，f₁为最大化社会福利目标函数，ω₂为新能源消纳最大化的加权因子，f₂为促进新能源消纳最大化目标函数，ω₃为市场成交电量最大化加权因子，f₃为促进市场成交电量最大化目标函数。

7.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，市场匹配约束条件包括交易功率平衡约束，买方匹配的成交总量不超过上报电量约束，匹配的用户成交总量不超过上报电量约束，匹配的买方价格大于卖方价格约束。

8.根据权利要求1所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，化简后的目标函数为：

其中，F(i-1)为目标函数时序化后前一阶段值，N为常数，ω₁为社会福利最大化的加权因子，

为用户i报价，x_i,j为用户i与发电商j完成配对，ω₂为新能源消纳最大化的加权因子，x_i,k为用户i与新能源发电商k完成配对，

为发电商j报价，

为新能源发电商k报价。

9.根据权利要求8所述的中长期电力市场下的多目标双边匹配方法，其特征在于，贝尔曼方程为：

其中，

为用户i报价，

为发电商j报价，

为新能源发电商k报价，x_ij为用户i与发电商j完成配对，x_ik为用户i与新能源发电商k完成配对，

为发电商j报量，

为用户j报量，q_ij为市场下用户i和发电商j交易电量。

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