CN111311335B - 电力市场调频辅助服务报价策略支持系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，包括：机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块、调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块、市场信息采集模块、利润期望调整模块、报价策略支持模块及结果输出模块。通过机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块及市场信息采集模块对数据进行采集，通过调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块及利润期望调整模块进行分析，最终通过报价策略支持模块及结果输出模块生产并输出报价策略，从而提供有效的报价策略，帮助发电企业获取最佳利润。并且提供电力市场调频辅助服务报价策略方法，提高报价策略的准确性。

Description

电力市场调频辅助服务报价策略支持系统及方法

技术领域

本发明涉及电力市场交易的技术领域，特别是涉及一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统及方法。

背景技术

为维持电网供能的质量，调频辅助市场的意义显得尤为重要。一般而言，辅助服务分为基本辅助服务和有偿辅助服务。基本辅助服务包括发电机组一次调频、基本调峰、基本无功调节等。有偿辅助服务指基本辅助服务之外提供的其他辅助服务，主要包括二次调频、有偿调峰、备用、有偿无功调节、黑启动、需求侧响应等，而调频辅助服务在发电机组辅助服务中占据最重要地位。

调频辅助服务市场可起到以下显著的作用：一是激励电厂提高机组调节性能，将市场收益和机组性能指标紧密挂钩，通过激励优良机组而提高系统快速调节能力。另外调频市场的建设能有效解决现货实时发电计划与系统实时负荷之间的偏差量。

在调频市场中，发电企业一方面为保证民生用电安全需响应政策需求，积极参与调频市场。另外，作为企业追求利益最大化的目的，调频辅助服务报价策略显得尤为重要。

然而，在电力辅助调频市场中，无有效的报价策略为发电厂提供技术指导，以至电厂在实际电力辅助调频市场中难以获取最大利润。

发明内容

基于此，有必要针对发电企业在实际电力辅助调频市场中难以获取最大利润的技术问题，提供一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统及方法。

一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，包括：机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块、调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块、市场信息采集模块、利润期望调整模块、报价策略支持模块以及结果输出模块。所述机组运行信息采集模块用于采集机组运行信息，所述机组运行信息包括调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息，并将采集到的所述调频性能信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息传输至所述调频综合性能预测模块。将采集到的所述运行煤耗信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息传输至所述调频成本预测模块。所述机组调频中标信息采集模块用于采集历史机组各时间段中标次数信息，并将采集到的所述历史机组各时间段中标次数信息传输至所述调频时段中标概率预测模块。所述调频综合性能预测模块用于根据所述调频性能信息、所述机组负荷信息及所述运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块。所述调频成本预测模块用于根据所述运行煤耗信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块。所述市场信息采集模块用于采集电力市场交易信息，所述电力市场交易信息包括电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价，并将采集到的所述电力市场交易信息分别传输至所述调频时段中标概率预测模块以及所述报价策略支持模块。所述调频时段中标概率预测模块用于根据所述历史机组各时间段中标次数信息、所述电力需求量以及所述未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块。所述利润期望调整模块用于生成发电企业调频辅助服务的利润目标，并将结果传输至所述报价策略支持模块。所述报价策略支持模块用于分析调频综合性能预测值、调频成本预测值、各时段不同调频报价的中标概率预测值、利润目标、市场电力需求以及未来区域负荷预测信息，生成报价策略，以指导用户调频辅助市场报价行为。所述结果输出模块用于输出未来一天的调频辅助服务的报价策略。

在其中一个实施例中，所述机组运行信息来源于电厂SIS系统以及电厂配煤掺烧系统。

在其中一个实施例中，所述机组负荷信息以及所述煤种热值信息来源于电厂配煤掺烧系统。

在其中一个实施例中，所述调频性能信息为衡量发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现，包括调节速率、响应时间和调节精度，分别表示发电单元响应AGC控制指令的速率、发电单元响应AGC控制指令的时间延迟以及发电单元机组响应AGC控制指令的精准度。并且采用综合调频性能指标k，表征发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现。

在其中一个实施例中，所述调频综合性能预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将综合调频性能指标k，拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系。根据未来计划机组负荷信息以及未来计划煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的综合调频性能指标信息，所述未来一天的综合调频性能指标信息即为所述调频综合性能预测值。

在其中一个实施例中，所述调频成本预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将各时间段的调频成本拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系。结合未来时间段的机组负荷预测信息以及根据配煤方案而获取的未来一天的煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的各时间段的机组调频成本信息，即为所述调频成本预测值。

在其中一个实施例中，所述调频成本预测模块的具体预测方法为：通过建立煤耗-负荷-煤质数据库，直接利用差值匹配的方法获取燃煤成本的增量，进而获取所述调频成本的预测值。

在其中一个实施例中，所述调频时段中标概率预测模块的具体预测方法为：统计历史机组各时间段中标次数信息以及对应时间段的电力需求量、历史交易电价，通过A值乘以B值再乘以C值，得出各时段不同调频报价的中标概率预测值。所述A值等于单位时间段的中标次数除以总的中标次数，所述B值等于预计需求量除以平均需求量，所述C值等于平均成交价格除以报价价格。

在其中一个实施例中，所述报价策略支持模块，其报价策略生成方法为：当综合调频性能指标k在一定范围内时，进行调频市场报价，否则不参与调频市场报价。结合调频成本预测值以及利润目标，获得推荐报价。将推荐报价带入调频时段中标概率预测模块，得到次日不同时段的中标概率，从而获得次日调频报价策略。

上述电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，通过机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块以及市场信息采集模块对相关数据信息进行采集，通过调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块以及利润期望调整模块进行分析，最终通过报价策略支持模块以及结果输出模块生产并输出报价策略，从而提供有效的报价策略，以为发电厂提供技术指导，帮助发电企业在实际电力辅助调频市场中获取最佳的利润。

本发明还提供了一种电力市场调频辅助服务报价策略方法，包括如下步骤：

步骤1：采集调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息。采集历史机组各时间段中标次数信息。

步骤2：根据所述调频性能信息及所述运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值。根据所述运行煤耗信息及所述煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值。

步骤3：采集电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价。

步骤4：根据所述历史机组各时间段中标次数信息、所述电力需求量、未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值。

步骤5：生成发电企业调频辅助服务的利润目标，根据调频成本预测值，生成发电企业的推荐报价。

步骤6：根据所述调频综合性能预测值、所述调频成本预测值、所述中标概率预测值、所述利润目标、所述市场电力需求以及所述未来区域负荷预测信息，生成报价策略。

步骤7：输出未来一天的调频辅助服务的报价策略，所述未来一天的调频辅助服务的报价策略包括未来一天各时间段的推荐报价、调频成本预测值、调频综合性能预测值、中标概率预测值以及利润目标。

上述电力市场调频辅助服务报价策略方法，通过机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块以及市场信息采集模块对相关数据信息进行采集，通过调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块以及利润期望调整模块进行分析，最终通过报价策略支持模块以及结果输出模块生产并输出报价策略，从而提供有效的报价策略，以为发电厂提供技术指导，帮助发电企业在实际电力辅助调频市场中获取最佳的利润。电力市场调频辅助服务报价策略方法，可以大大提高调频性能预测的精度，提高最终报价策略的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中电力市场调频辅助服务报价策略支持系统的逻辑示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

请参阅图1，本发明提供了一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，包括：机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块、调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块、市场信息采集模块、利润期望调整模块、报价策略支持模块以及结果输出模块。

机组运行信息采集模块用于采集机组运行信息，机组运行信息包括调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息，机组运行信息采集模块还用于将采集到的调频性能信息、机组负荷信息及煤种热值信息分别传输至调频综合性能预测模块。机组运行信息采集模块还用于将采集到的运行煤耗信息、机组负荷信息及煤种热值信息传输至调频成本预测模块。

一实施例中，机组运行信息来源于电厂SIS系统以及电厂配煤掺烧系统，进一步地，机组负荷信息以及煤种热值信息来源于电厂配煤掺烧系统。从而提高数据的精准性，以提升最终报价策略的准确性以及正确性。

在本实施例中，为衡量发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现，调频性能信息包括调节速率、响应时间和调节精度，调节速率、响应时间和调节精度分别表示发电单元响应AGC控制指令的速率、发电单元响应AGC控制指令的时间延迟以及发电单元机组响应AGC控制指令的精准度。调频性能信息采用综合调频性能指标k，表征发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现。

综合调频性能指标k，是指用于衡量发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现，综合调频性能指标k包括调节速率k1、响应时间k2和调节精度k3三个因子。分别如下：

1.调节速率k1，指发电单元响应AGC控制指令的速率。其计算公式为：k1＝发电单元实测速率/调频资源分布区内AGC发电单元平均标准调节速率。

2.响应时间k2，指发电单元响应AGC控制指令的时间延迟。其计算公式为：k2＝1-(发电单元响应延迟时间/5min)，且发电单元响应延迟时间是指发电单元AGC动作与发电单元接到AGC命令的延迟时间。

3.调节精度k3，指发电单元机组响应AGC控制指令的精准度。其计算公式为：k3＝1-(发电单元调节误差/发电单元调节允许误差)，其中，发电单元调节误差指发电单元响应AGC控制指令后实际出力值与控制指令值的偏差量。

4.综合调频性能指标k，指发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现。计算公式如下：k＝0.25×(2×k1+k2+k3)；不同时间周期内发电单元综合调频性能指标k的算术平均值，即对应统计周期内的综合调频性能指标k。

一实施例中，调频时段应保证综合性能指标k在0.5之上，否则机组后面7日无法继续进调频服务报价，由此对于燃煤电厂而言，若发电机组未进行硬件或是软件上的升级改造工作，在一定时间段内其调节性能可看作其出力的函数，应尽量在机组综合性能较高时进行调频服务，而在综合性能指标低时应避免调频中标，避免实际运行过程中机组综合性能指标过低造成后续一周无法参与调频服务的事件发生。综合调频性能指标k不仅影响机组是否能进入调频市场，还影响最终的调频里程报价。根据市场规则，为便于横向比较发电单元间性能差异，每天组织交易前将发电单元最近8个中标时段的综合调频性能指标平均值进行归一化处理。发电单元的综合调频性能指标为k，其所属的调频资源分布区内所有发电单元的综合调频性能指标中最大值为kmax，归一化之后的综合调频性能指标用p表示，归一化公式：p＝k/kmax，而调频里程排序价格＝调频里程报价/归一化后的发电单元综合调频性能指标p。可以看出，机组综合调频性能指标为k越低，调频里程排序价格越高。

机组调频中标信息采集模块用于采集历史机组各时间段中标次数信息，并将采集到的历史机组各时间段中标次数信息传输至调频时段中标概率预测模块。

本实施例中，广东某电厂2018年8月20日至2019年4月10日#2机组以及#3机组的调频中标时间段统计次数(以1小时为1个时间段)见表1所示。具体的，例如，中标时间为“0”的中标次数为58，意思为2018年8月20日至2019年4月10日中的每日0点至1点的时间段，其总的中标次数为58次。

表1

调频综合性能预测模块用于根据调频性能信息、机组负荷信息及运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值，并将结果传输至报价策略支持模块。

进一步地，调频综合性能预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将综合调频性能指标k，拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系。根据未来计划机组负荷信息以及未来计划煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的综合调频性能指标信息，未来一天的综合调频性能指标信息即为调频综合性能预测值。

本实施例中，#2发电单元调频综合性能k与机组负荷L及燃煤热值Q关系见表2(以下均以#2机组为例)。

表2

通过回归分析，可以得到调频综合性能指标k与机组负荷L及燃煤热值Q的二次函数关系式为：

k＝-0.000038×L²-0.112×Q²+0.0094×L×Q-0.15906×L-0.00001×Q+40.69

本实施例中，次日为4月7日。根据第二日的负荷计划得到各时段的负荷预测结果；根据配煤掺烧计划等得到次日各时段燃煤热值结果，根据以上公式可以获取次日各时段机组的调频综合性能指标k的预测值，见表3所示。

表3

调频成本预测模块用于根据运行煤耗信息、机组负荷信息及煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值，并将结果传输至报价策略支持模块。

进一步地，一实施例中，调频成本预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将各时间段的调频成本拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系。结合未来时间段的机组负荷预测信息以及根据配煤方案而获取的未来一天的煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的各时间段的机组调频成本信息，即为调频成本预测值。

根据以上描述，建立如表4所示的调频成本与为对应时间的机组负荷、煤种热值信息数据库，如下：

表4

求解而得：

c＝-0.0849L+7.1874×10^-5L²+0.017541Q²+23.011

则根据以上调频成本与负荷、热值的关系，针对未来调频时段预测的负荷和入炉热值，可得到如下表5所示的调频成本预测值：

表5

在另一实施例中，调频成本预测模块的具体预测方法为：通过建立煤耗-负荷-煤质数据库，直接利用差值匹配的方法获取燃煤成本的增量，进而获取调频成本的预测值。建立如表6所示的数据库，通过对次日各时间段的机组负荷L以及配煤方案的预测，首先匹配未来时段入炉煤质与数据库中的已有煤质，若预测煤质与数据库煤质无法完全匹配时(如燃烧新的煤种)，则根据热值、灰分、挥发分以及水分的先后顺序依次进行匹配，最终获得煤质最接近的煤耗增量-机组负荷-入炉煤质结果；在煤质匹配结束后，进行机组负荷匹配，当无法完全匹配时，采用插值法，得到最终的煤耗增量预测结果，即：Δc_预测＝Δc_j+(L_预测-L_j)/(L_i-L_j)×(Δc_i-Δc_j)，其中L_j<L_预测<L_i并且L_j、L_i与L预测最为接近。

表6

煤耗增量Δc与调频成本之间C的关系为：机组在稳定负荷L下，平均煤耗为c，得到调频服务并获得调频里程为ΔL，调频过程平均负荷为平均煤耗上升为c+Δc，调频时间为ΔT(一般为15分钟)。燃料价格为P，则调频成本例如，一实施例中，机组在负荷500MW下，接到调频服务指令，要上升至负荷510MW，时间为1h，在历史统计过程中得到505MW稳定负荷下与调频过程的供电标煤耗差值Δc为0.1g/kwh，标煤价P为800元/吨，调频里程ΔL为10MW，则此时调频成本(单位里程的成本)为：

需要说明的是，调频里程：发电机参与调频时相邻两点出力差值的绝对值之和，单位调频里程即1MW。

市场信息采集模块用于采集电力市场交易信息，电力市场交易信息包括电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价，并将采集到的电力市场交易信息分别传输至调频时段中标概率预测模块以及报价策略支持模块。

调频时段中标概率预测模块用于根据历史机组各时间段中标次数信息、电力需求量以及未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值，并将结果传输至报价策略支持模块。进一步地，调频时段中标概率预测模块的具体预测方法为：统计历史机组各时间段中标次数信息以及对应时间段的电力需求量、历史交易电价，通过A值乘以B值再乘以C值，得出各时段不同调频报价的中标概率预测值。A值等于单位时间段的中标次数除以总的中标次数，B值等于预计需求量除以平均需求量，C值等于平均成交价格除以报价价格。

需要说明的是，在本实施例中，历史机组各时间段指的是上一个月的各单位时间段。例如，0点至1点单位时间段的中标次数，即上一个月每日在0点至1点单位期间的中标次数。预计需求量为次日预计的市场电力需求量，平均需求量为历史时间段(上一个月)市场的每天的平均电力需求量；平均成交价格为历史时间段(上一个月)的调频市场调频服务平均成交价格，报价价格为电厂的调频报价价格。

利润期望调整模块用于生成发电企业调频辅助服务的利润目标，并将结果传输至报价策略支持模块。需要说明的是，利润目标即是单位调频里程的收益目标。

一实施例中，利润目标为1MW调频里程利润为10元，即利润目标为10元/MW。

报价策略支持模块用于分析调频综合性能预测值、调频成本预测值、各时段不同调频报价的中标概率预测值、利润目标、市场电力需求以及未来区域负荷预测信息，生成报价策略，以指导用户调频辅助市场报价行为。

进一步地，报价策略支持模块，其报价策略生成方法为：当综合调频性能指标k在一定范围内时，进行调频市场报价，否则不参与调频市场报价。结合调频成本预测值以及利润目标，获得推荐报价。将推荐报价带入调频时段中标概率预测模块，得到次日不同时段的中标概率，从而获得次日调频报价策略。

一实施例中，针对电厂实际情况，调频报价策略为：

1.保证发电单元的综合调频性能指标k≥0.65，进而提高机组的出清概率，保障发电企业获取最大的调频发电容量。需要说明的时，如此可保证取得调频申报的资格，使得不至于失去后续调频报价的资格，确保电厂的调频辅助服务长期获利。

2.分析调成成本，在获得各负荷段调频成本预测的情况下，结合预期利润目标，得到最低报价，最低报价应介于6至15元/MW之间。

3.通过历史时间各机组各时间段调频中标次数，并结合综合调频性能指标，分析次日各时段调频中标概率。

需要说明的是，发电企业可在调频中标概率高的时间段降低调频申报价格，从而进一步提升调频中标概率。发电机组在实际运作过程中，低负荷中标时段，综合调频性能基本能维持在较高水平，机组对煤质要求较低，但中标概率较小。高概率的调频中标时段负荷较高，此时应注意在高负荷时燃烧较好的煤质，一方面保证机组带负荷能力，另一方面，也需要保证调频时段的调频综合性能。此时应降低调频报价而去报调频容量出清。

结果输出模块用于输出未来一天的调频辅助服务的报价策略。本实施例中，报价策略包括未来一天各时间段的推荐报价、调频成本预测值、调频综合性能预测值、中标概率预测值以及利润目标。见表7所示。

表7

然而，发电企业在实际报价过程中，往往需遵循经验值进行报价活动。表7中的推荐报价仅理想情况下的报价。一实施例中，遵循经验值进行报价活动，提供如表8所示的实际报价。需要说明的是，实际报价为经验固定值，按闲时与忙时(白天与夜间)分成两种价格。

表8

本发明还提供了一种电力市场调频辅助服务报价策略方法，包括如下步骤：

步骤1：采集调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息。采集历史机组各时间段中标次数信息。

步骤2：根据所述调频性能信息及所述运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值。根据所述运行煤耗信息及所述煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值。

步骤3：采集电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价。

步骤4：根据所述历史机组各时间段中标次数信息、所述电力需求量、未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值。

步骤5：生成发电企业调频辅助服务的利润目标，根据调频成本预测值，生成发电企业的推荐报价。

步骤6：根据所述调频综合性能预测值、所述调频成本预测值、所述中标概率预测值、所述利润目标、所述市场电力需求以及所述未来区域负荷预测信息，生成报价策略。

步骤7：输出未来一天的调频辅助服务的报价策略，所述未来一天的调频辅助服务的报价策略包括未来一天各时间段的推荐报价、调频成本预测值、调频综合性能预测值、中标概率预测值以及利润目标。

上述电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，通过机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块以及市场信息采集模块对相关数据信息进行采集，通过调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块以及利润期望调整模块进行分析，最终通过报价策略支持模块以及结果输出模块生产并输出报价策略，从而提供有效的报价策略，以为发电厂提供技术指导，帮助发电企业在实际电力辅助调频市场中获取最佳的利润。电力市场调频辅助服务报价策略方法，可以大大提高调频性能预测的精度，提高最终报价策略的准确性。

通过本思路的指导，结合电厂实际情况进而可确定报价策略。本方案充分结合火力电厂配煤掺烧系统优势，可有效获取机组运行的煤种热值信息以及负荷信息，并且对机组调频性能进行预测，可以大大提高调频性能预测的精度，提高最终报价策略的准确性。本方案以广东电力市场调频辅助服务为研究对象，提出了对应政策下的报价策略。由于当前国内现货市场未完全普及，调频市场在很多地方并为开展，但这不影响本系统及方法前瞻性的研究工作。本系统可为后续燃煤发电企业在电力市场中的辅助服务提供意见。

需要说明的是，该电力市场调频辅助服务报价策略支持系统基于软件系统而实现。上各数据来源于广东红海湾发电有限公司在电厂调频过程中的真实数据，广东红海湾发电有限公司，总装机容量为2×600MW+2×660MW，总装机容量为2520MW，共四台机组。其中#2机组的具体情况为：国产600MW超临界压力燃煤发电机组，三大主设备由东方电气集团公司属下的东方锅炉厂、东方汽轮机厂、东方电机股份有限公司制造。汽机型号为：N600-24.2/566/566，型式：超临界压力、一次中间再热、单轴、双背压、三缸四排汽、凝汽冲动式汽轮机；锅炉型号为DG1900/25.4-Ⅱ2，型式为∏型布置、单炉膛、一次中间再热、尾部双烟道结构、前后墙对冲燃烧方式、旋流燃烧器、平衡通风、固态排渣、全钢构架、全悬吊结构露天布置、采用内置式启动分离系统、三分仓回转式空气预热器、采用正压冷一次风机直吹式制粉系统、超临界参数变压直流本生型锅炉。#3机组的具体情况为：国产660MW超超临界压力燃煤发电机组，三大主设备由东方电气集团公司属下的东方锅炉厂、东方汽轮机厂、东方电机股份有限公司制造；汽轮机型号：N660-25/600/600，型式：超超临界压力、一次中间再热、单轴、三缸四排汽、双背压、凝汽式、八级回热抽汽。锅炉型号为DG2060/26.15-Ⅱ2，型式为∏型布置、单炉膛、一次中间再热、尾部双烟道结构、前后墙对冲燃烧方式、旋流燃烧器、平衡通风、固态排渣、全钢构架、全悬吊结构露天布置、采用内置式启动分离系统、三分仓回转式空气预热器、采用正压冷一次风机直吹式制粉系统、超超临界参数变压直流本生型锅炉。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，包括：机组运行信息采集模块、机组调频中标信息采集模块、调频综合性能预测模块、调频成本预测模块、调频时段中标概率预测模块、市场信息采集模块、利润期望调整模块、报价策略支持模块以及结果输出模块；

所述机组运行信息采集模块用于采集机组运行信息，所述机组运行信息包括调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息，并将采集到的所述调频性能信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息传输至所述调频综合性能预测模块；将采集到的所述运行煤耗信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息传输至所述调频成本预测模块；

所述机组调频中标信息采集模块用于采集历史机组各时间段中标次数信息，并将采集到的所述历史机组各时间段中标次数信息传输至所述调频时段中标概率预测模块；

所述调频综合性能预测模块用于根据所述调频性能信息、所述机组负荷信息及所述运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块；所述调频综合性能预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将综合调频性能指标k，拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系；根据未来计划机组负荷信息以及未来计划煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的综合调频性能指标信息，所述未来一天的综合调频性能指标信息即为所述调频综合性能预测值；

所述调频成本预测模块用于根据所述运行煤耗信息、所述机组负荷信息及所述煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块；

所述市场信息采集模块用于采集电力市场交易信息，所述电力市场交易信息包括电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价，并将采集到的所述电力市场交易信息分别传输至所述调频时段中标概率预测模块以及所述报价策略支持模块；

所述调频时段中标概率预测模块用于根据所述历史机组各时间段中标次数信息、所述电力需求量以及所述未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值，并将结果传输至所述报价策略支持模块；

所述利润期望调整模块用于生成发电企业调频辅助服务的利润目标，并将结果传输至所述报价策略支持模块；

所述报价策略支持模块用于分析调频综合性能预测值、调频成本预测值、各时段不同调频报价的中标概率预测值、利润目标、市场电力需求以及未来区域负荷预测信息，生成报价策略，以指导用户调频辅助市场报价行为；

所述结果输出模块用于输出未来一天的调频辅助服务的报价策略。

2.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述机组运行信息来源于电厂SIS系统以及电厂配煤掺烧系统。

3.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述机组负荷信息以及所述煤种热值信息来源于电厂配煤掺烧系统。

4.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述调频性能信息为衡量发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现，包括调节速率、响应时间和调节精度，分别表示发电单元响应AGC控制指令的速率、发电单元响应AGC控制指令的时间延迟以及发电单元机组响应AGC控制指令的精准度，并且采用综合调频性能指标k，表征发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现。

5.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述调频成本预测模块的具体预测方法为：根据历史机组统计，采用回归分析的方法将各时间段的调频成本拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系；结合未来时间段的机组负荷预测信息以及根据配煤方案而获取的未来一天的煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的各时间段的机组调频成本信息，即为所述调频成本预测值。

6.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述调频成本预测模块的具体预测方法为：通过建立煤耗-负荷-煤质数据库，直接利用差值匹配的方法获取燃煤成本的增量，进而获取所述调频成本的预测值。

7.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述调频时段中标概率预测模块的具体预测方法为：统计历史机组各时间段中标次数信息以及对应时间段的电力需求量、历史交易电价，通过A值乘以B值再乘以C值，得出各时段不同调频报价的中标概率预测值；所述A值等于单位时间段的中标次数除以总的中标次数，所述B值等于预计需求量除以平均需求量，所述C值等于平均成交价格除以报价价格。

8.根据权利要求1所述的电力市场调频辅助服务报价策略支持系统，其特征在于，所述报价策略支持模块，其报价策略生成方法为：

当综合调频性能指标k在一定范围内时，进行调频市场报价，否则不参与调频市场报价；

结合调频成本预测值以及利润目标，获得推荐报价；

将推荐报价带入调频时段中标概率预测模块，得到次日不同时段的中标概率，从而获得次日调频报价策略。

9.一种电力市场调频辅助服务报价策略方法，包括如下步骤：

步骤1：采集调频性能信息、运行煤耗信息、机组负荷信息以及煤种热值信息；采集历史机组各时间段中标次数信息；

步骤2：根据所述调频性能信息及所述运行煤耗信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频综合性能预测值；根据历史机组统计，采用回归分析的方法将综合调频性能指标k，拟合为对应时间的机组负荷信息、煤种热值信息的二次函数关系；根据未来计划机组负荷信息以及未来计划煤种热值信息，带入上述拟合函数，得到未来一天的综合调频性能指标信息，所述未来一天的综合调频性能指标信息即为所述调频综合性能预测值；根据所述运行煤耗信息及所述煤种热值信息，生成机组未来一天时间各时间段内的调频成本预测值；

步骤3：采集电力需求量、未来区域负荷预测信息以及历史交易电价；

步骤4：根据所述历史机组各时间段中标次数信息、所述电力需求量、未来区域负荷预测信息，生成各时段不同调频报价的中标概率预测值；

步骤5：生成发电企业调频辅助服务的利润目标，根据调频成本预测值，生成发电企业的推荐报价；

步骤6：根据所述调频综合性能预测值、所述调频成本预测值、所述中标概率预测值、所述利润目标、所述电力需求量以及所述未来区域负荷预测信息，生成报价策略；

步骤7：输出未来一天的调频辅助服务的报价策略，所述未来一天的调频辅助服务的报价策略包括未来一天各时间段的推荐报价、调频成本预测值、调频综合性能预测值、中标概率预测值以及利润目标。