CN111476431B - 基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，该方法由园区电‑热经济运行预警、电‑热在线供需匹配激励响应策略以及园区综合能源现货交易日前经济调度三个部分组成；首先，以园区能源生产总成本最小为目标函数建立热电机组经济调度模型，得到次日园区弃光量，若弃光量大于弃光阈值，则发布经济运行预警；然后，执行在线供需匹配激励响应策略，计算并制定用户响应补偿度电价格，在线发布总需求响应电量和补偿电价，园区内的响应用户按照先到先得的原则进行竞标抢购；最后，建立基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，制定并发布响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划，实现园区在线供需匹配响应。

Description

基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法
技术领域
本发明属于综合能源交易技术领域，具体涉及一种基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法。
背景技术
随着综合能源业务的发展，形成的能源互联网是多能源融合、信息物理融合和多市场融合的产物，将深刻影响未来的能源生产、传输、存储和消费各个环节，促进产能、用能的高效化和清洁化。在这种庞大而复杂的系统中，如何深入的挖掘用户侧资源，研究综合能源优化调度与市场交易模式，使丰富的分布式能源得到最优化的资源配置，实现就近消纳，构建以电力为主的包含多种能源的能源交易机制是一个值得深入分析的问题。
各类工业产业园区，新能源自发自用，电热联合生产，同时具备综合能源建设的自然与空间条件、丰富的用户资源以及电、热网架等条件，可以作为开展综合能源业务的主要基地。而在对大型集团企业或者工业园区进行能源互补协调时，为了达到能源利用效率最高或者供能成本最低的要求，需要结合供应侧、需求侧进行能源的总体协调优化调度。但由于单个用户客户在财务上进行独立核算，所以很难对用户的生产用能进行激励调节。
因此有必要构建一种针对园区用户的综合能源现货交易激励方案，对于在新能源大量接入的现状下以市场激励手段促进清洁能源的高效利用、降低园区能源成本、建立能源现货市场、保障园区综合能源的经济、安全与稳定供给等方面具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，减少弃光量，激励用户侧主动参与园区能源的调节调度。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，包括以下过程：
获取园区次日的光伏出力预测数据和电热负荷预测数据；
将获得的光伏出力预测数据和电热负荷预测数据输入热电机组经济调度模型，计算获得热电机组次日出力计划和光伏输出功率；
根据光伏输出功率和光伏出力预测数据，计算得到弃光量；若弃光量小于预警阈值，则制定并发布次日热电机组出力计划；否则进入下一步；
获得次日弃光量，将其输入电-热在线供需匹配激励模型，计算得到用户响应补偿价格；
发布总需求响应电量和用户响应补偿价格，以便园区内的响应用户按照先到先得的原则进行竞标抢购；
基于用户响应时段和响应电量，输入基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，计算获得响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划。
进一步的，所述热电机组经济调度模型以园区能源生产总成本最小为目标函数。
进一步的，所述目标函数为：
以热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小：
Figure GDA0003585227550000021
其中，pi,t为t时段背压式热电机组i的有功输出电功率，hi,t为t时段背压式热电机组i的热力输出功率，pj,t为t时段抽凝式热电机组j的有功输出电功率，hj,t为t时段抽凝式热电机组j的热力输出功率，
Figure GDA0003585227550000031
为t时刻光伏预测的有功输出功率，
Figure GDA0003585227550000032
为t时刻光伏实际有功输出功率；M为背压式热电机组数量，N为抽凝式热电机组数量，T为调度周期；ρc为弃光成本，ρg,t为t时刻下网单位度电费用，
Figure GDA0003585227550000033
为t时刻下网电量；
Cbi为第i台背压式热电机组的运行成本函数，且
Figure GDA0003585227550000034
i∈M,t∈T，上述式中，ai、bi和ci分别为第i台背压式热电机组的运行成本系数；
Ccj为第j台抽凝式热电机组的运行成本函数，且
Figure GDA0003585227550000035
上述式中，aj、bj、cj、dj、ej和fj分别为第j台抽凝式热电机组的运行成本系数。
进一步的，所述热电机组经济调度模型还包括园区内热电平衡约束条件、热电机组运行约束条件和新能源光伏运行约束条件，其中：
所述园区内热电平衡约束条件包括：
热负荷平衡约束：
Figure GDA0003585227550000036
其中，
Figure GDA0003585227550000037
为第n个热力用户在t时刻的热力负荷预测值，
Figure GDA0003585227550000038
为热电厂向园区外输送的热力负荷，Nc为园区内用户数；
电负荷平衡约束：
Figure GDA0003585227550000039
Figure GDA0003585227550000041
其中，
Figure GDA0003585227550000042
为第n个电力用户在t时刻的电力负荷预测值，Smax为最大下网电量；
所述热电机组运行约束条件包括：
背压式热电机组的热电耦合约束如下：
P′imin≤pi,t≤P′imax,H′imin≤hi,t≤H′imax i∈M,t∈T
pi,t＝αihi,t-βi,i∈M,t∈T
其中，P′imax和P′imin为第i台背压式热电机组的电力出力上下限；H′imin和H′imax为第i台背压式热电机组的热力出力上下限；αi和βi分别为第i台背压式热电机组的运行系数；
抽凝式热电机组的热电耦合约束如下：
H′jmin≤hj,t≤H'jmax j∈N,t∈T
P′jmin≤pj,t≤P′jmax j∈N,t∈T
max{P′jmin+kj,CD·hj,t,kj,BC·(hj,t-hj,0)}≤pj,t≤P′jmax+kj,AB·hj,t j∈N,t∈T
其中，P′jmax和P′jmin为第j台抽凝式热电机组的电力出力上下限；H′jmax和H′jmin为第j台抽凝式热电机组的热力出力上下限；kj,AB、kj,BC、kj,CD和hj,0分别为第j台抽凝式热电机组的运行系数；
所述新能源光伏运行约束条件包括：
Figure GDA0003585227550000043
进一步的，所述电-热在线供需匹配激励模型以园区运营总成本最小为目标函数。
进一步的，所述目标函数为：
对需求响应用户经济补偿成本+热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小：
Figure GDA0003585227550000051
ρ为用户需求响应度电补偿价格，Emax为需要园区内用户响应的最大需求负荷量。
进一步的，所述电-热在线供需匹配激励模型包括上述的热负荷平衡约束、热电机组运行约束、新能源光伏运行约束，还包括如下电力平衡约束、可转移负荷的需求响应约束和激励约束；其中：
电力平衡约束如下：
Figure GDA0003585227550000052
每个用户申报转移电力负荷时间区间[T’bi,T’fi]和响应时间区间[Tbi,Tfi]；
可转移负荷的需求响应约束为：
Figure GDA0003585227550000053
Figure GDA0003585227550000054
Figure GDA0003585227550000055
Figure GDA0003585227550000056
Figure GDA0003585227550000057
其中，
Figure GDA0003585227550000058
为第i个用户负荷转移后t时刻的用电量，
Figure GDA0003585227550000059
为第i个用户负荷转移前t时刻的用电量，
Figure GDA00035852275500000510
为第i个用户参与响应的电量；Ns为具有参与需求响应用户数量；
激励约束为：
Figure GDA0003585227550000061
其中，E为次日弃光量，Cs,i是用户i的负荷转移成本。
进一步的，所述基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型以园区产能成本最小为目标函数。
进一步的，所述基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型包括热电平衡约束、热电机组运行约束、新能源光伏运行约束和需求响应约束。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
1)本发明针对园区日前新能源光伏出力特性，结合园区负荷需求预测情况，提出了一种能够实现供需匹配的园区综合能源现货交易办法，先通过热电机组经济调度，计算园区次日每小时弃光量，再以弃光量向用户侧发布需求响应电量，以度电补偿价格吸引用户竞标，以先到先得原则激励用户侧主动参与园区能源的能源消纳响应，最后根据用户响应的调整进行计及需求响应的日前经济调度，制定并发布用户用电计划和机组出力计划，实现供需互动。
2)本发明中的用户响应补偿价格，是以园区运营成本最小为目标计算而得，此处的园区运营成本考虑到了用户响应补偿、热电机组发电成本、弃光成本以及下网电费，同时考虑园区内部热电平衡、新能源运行条件和热电机组的经济运行、需求响应负荷转移约束条件，用户补偿价格设置合理，既能补偿用户的需求响应成本，对用户起到激励作用，也能优化园区运营成本，为园区的整体经济性和能源高效利用提供了更好的解决方案。
3)本发明该方法可以帮助园区实现能源现货交易，激励用户侧主动参与园区能源的调节调度，通过供需互动的方式实现需求侧填谷，实现多余新能源的在线消纳，具有较强的通用性和工程实用性。
附图说明
图1为本发明的方法步骤流程图；
图2为可转移电力负荷的转移示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明的创新思路是：针对园区日前新能源光伏出力特性，结合园区负荷需求预测情况，提出了一种能够实现供需匹配的园区综合能源现货交易办法，先通过热电机组经济调度，计算园区次日每小时弃光量，再以弃光量向用户侧发布需求响应电量，以度电补偿价格吸引用户竞标，以先到先得原则激励用户侧主动参与园区能源的能源消纳响应，最后根据用户响应的调整进行计及需求响应的日前经济调度，制定并发布用户用电计划和机组出力计划，实现供需互动。
本发明的一种基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，参见图1所示，包括以下步骤：
步骤1)通过园区调度中心，获取园区内次日一天内新能源光伏出力t时刻预测数据
Figure GDA0003585227550000071
电力负荷预测曲线Pt L和热力负荷预测曲线
Figure GDA0003585227550000072
步骤2)根据步骤1)获得的光伏出力预测数据和电热负荷预测数据，进行园区内热电机组日前经济调度，计算热电机组次日出力曲线(即热电机组电热负荷输出曲线)和次日t时刻弃光量
Figure GDA0003585227550000073
从供应侧能源生产角度，以园区能源生产总成本最小(热电厂运行成本+弃光成本+下网电费最小)为目标函数进行热电机组经济调度，在满足热电机组在其经济运行范围内运行的同时，计算每小时弃光量。
假设：1)园区内电-热能源供给侧为热电厂，配备背压式和抽凝式热电机组，还有分布式光伏；2)工业园不上网，多余电量弃掉；3)且不考虑储能；4)共有M个背压式热电机组，N个抽凝式热电机组，调度周期为T；5)园区内共有Nc个用户，既是热力用户(园区里需要热负荷的用户)，也是电力用户(园区里需要电负荷的用户)。
建立以能源生产总成本最小为目标的热电机组经济调度模型，步骤描述如下：
2.1)定义决策变量：
Figure GDA0003585227550000081
其中，pi,t为t时段背压式热电机组i的有功输出电功率，hi,t为t时段背压式热电机组i的热力输出功率，pj,t为t时段抽凝式热电机组j的有功输出电功率，hj,t为t时段抽凝式热电机组j的热力输出功率，这四个变量即待求解的热电机组电热负荷输出曲线，
Figure GDA0003585227550000082
为t时刻光伏实际有功输出功率。
2.2)以园区能源生产总成本最小，即热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小建立目标函数：
Figure GDA0003585227550000083
其中，ρc为弃光成本，ρg,t为t时刻下网单位度电费用，
Figure GDA0003585227550000084
为t时刻下网电量，
Figure GDA0003585227550000085
为t时刻光伏预测的有功输出功率。Cbi为第i台背压式热电机组的运行成本函数，且
Figure GDA0003585227550000086
上述式中，ai、bi和ci分别为第i台背压式热电机组的运行成本系数。Ccj为第j台抽凝式热电机组的运行成本函数，且
Figure GDA0003585227550000091
上述式中，aj、bj、cj、dj、ej和fj分别为第j台抽凝式热电机组的运行成本系数。
2.3)园区内热电平衡约束条件：
热负荷平衡约束：
Figure GDA0003585227550000092
其中，
Figure GDA0003585227550000093
为第n个热力用户在t时刻的热力负荷预测值，
Figure GDA0003585227550000094
为热电厂向园区外输送的热力负荷。
电负荷平衡约束：
Figure GDA0003585227550000095
Figure GDA0003585227550000096
其中，
Figure GDA0003585227550000097
为第n个电力用户在t时刻的电力负荷预测值，Smax为最大下网电量。
2.4)热电机组运行约束条件：
背压式热电机组的热电耦合约束如下:
P′imin≤pi,t≤P′imax,H′imin≤hi,t≤H′imax,i∈M,t∈T
pi,t＝αihi,t-βi,i∈M,t∈T
其中，P′imax和P′imin为第i台背压式热电机组的电力出力上下限；H′imin和H′imax为第i台背压式热电机组的热力出力上下限；αi和βi分别为第i台背压式热电机组的运行系数。
抽凝式热电机组的热电耦合约束如下:
H′jmin≤hj,t≤H′jmax j∈N,t∈T
P′jmin≤pj,t≤P′jmax j∈N,t∈T
max{P′jmin+kj,CD·hj,t,kj,BC·(hj,t-hj,0)}≤pj,t≤P′jmax+kj,AB·hj,t j∈N,t∈T
其中，P′jmax和P′jmin为第j台抽凝式热电机组的电力出力上下限；H′jmax和H′jmin为第j台抽凝式热电机组的热力出力上下限；kj,AB、kj,BC、kj,CD和hj,0分别为第j台抽凝式热电机组的运行系数。
2.5)新能源光伏运行约束条件：
Figure GDA0003585227550000101
2.6)用商业优化求解器CPLEX或GUROBI求解上述2.2)-2.5)所建立的经济运行模型，得到调度周期内t时刻的
Figure GDA0003585227550000102
即热电机组电热负荷输出曲线和光伏输出功率
Figure GDA0003585227550000103
步骤3)令t时刻新能源的弃光量为
Figure GDA0003585227550000104
设ε为弃光量预警阈值，若
Figure GDA0003585227550000105
则进行步骤4)；若
Figure GDA0003585227550000106
则认为次日无弃光损失，制定并发布次日热电机组出力计划，并终止。
计算光伏输出功率是为了计算得到弃光量，因为热电机组有个经济运行区间，在用户热电负荷一定的情况下，为保证热电机组高效运行(负荷比较大)，光伏发电量
Figure GDA0003585227550000107
可能会小于光伏出力t时刻预测的最大发电量
Figure GDA0003585227550000108
这便存在弃光。
步骤4)发布新能源弃光预警，令步骤3)弃光量超过阈值ε的时刻为tc，由tc组成的连续超过阈值的连续时间区间为[Tb,Tf]，即用户参与需求响应时间段，预计次日弃光量为
Figure GDA0003585227550000111
即总需求响应电量，并发布园区内参与需求响应的竞标用户数目Ns；
步骤5)根据步骤4)发布的新能源弃光预警，以园区运营成本最小为目标，计算并发布用户响应补偿度电价格ρ；
激励型需求响应具有恪守电网控制的优点，可快速响应，提高需求侧弹性。为了实现新能源大发时期填谷的效果，本发明基于激励型需求响应，以园区运营成本最小为目标，计算并制定用户响应补偿度电价格，激励工业园区内用电负荷在特定时段响应填谷需求，增加用电，减少园区弃光损失。电-热在线供需匹配激励模型建立步骤如下：
5.1)确定需要园区内用户响应的最大需求负荷量为
Figure GDA0003585227550000112
以及响应时间区间[Tb,Tf]；
5.2)定义决策变量：
Figure GDA0003585227550000113
其中，ρ为用户需求响应度电补偿价格，
Figure GDA0003585227550000114
为第i个用户负荷转移前t时刻的用电量，
Figure GDA0003585227550000115
为第i个用户负荷转移后t时刻的用电量。
假设：1)共有Ns个用户具有参与需求响应的意愿，为了估算响应补偿价格ρ，根据用户的历史用电数据和用电特性，假定每个用户申报转移电力负荷时间区间[T’bi,T’fi]和响应时间区间[Tbi,Tfi]，如图2所示；2)拍卖给每个响应用户的竞标响应电量相同，转移负荷成本相同。
5.3)以园区运营总成本最小，即对需求响应用户经济补偿成本+热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小，建立目标函数：
Figure GDA0003585227550000116
5.4)热力平衡约束、热电机组运行约束和新能源光伏运行约束同步骤2.3)-2.5)，电力平衡约束如下：
Figure GDA0003585227550000121
5.5)由于工业园区内负荷具备灵活的开停特性，可根据需要直接转移开停时间，因此假设园区的工业负荷为可转移负荷。可转移负荷的需求响应约束为：
Figure GDA0003585227550000122
Figure GDA0003585227550000123
Figure GDA0003585227550000124
Figure GDA0003585227550000125
Figure GDA0003585227550000126
其中，
Figure GDA0003585227550000127
为第i个用户参与响应的电量。
5.6)激励约束：
Figure GDA0003585227550000128
其中，E为次日弃光量，Cs,i是用户i的负荷转移成本。
5.7)用商业优化求解器CPLEX或GUROBI求解上述5.3)-5.6)所建立的电-热在线供需匹配激励模型，得到用户响应补偿度电价格ρ。
以园区运营成本最小，即用户响应补偿ρgE、热电机组发电成本、弃光成本、下网电费之和最小为目标，在满足园区内部热电平衡、新能源运行条件和热电机组在其经济运行范围内运行、需求响应负荷转移约束的条件下，进行热电机组优化经济调度，得到用户响应补偿价格ρ。
步骤6)根据步骤5)园区运营商在线发布总需求响应电量E和需求响应度电补偿价格ρ，园区用户进行在线供需匹配响应，园区内的用户按照先到先得的原则进行竞标抢购，Ns个中标参与需求响应的用户申报各自的转移负荷时间区间[Tbi’,Tfi’]和响应时间区间[Tbi,Tfi]；
步骤7)通过园区经济调度，以园区利益最大化，即产能成本最小(热电机组成本+弃光成本+下网成本最小)为目标，制定响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划。
基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型建立步骤如下：
7.1)定义决策变量：
Figure GDA0003585227550000131
7.2)以园区产能成本最小，建立目标函数：
Figure GDA0003585227550000132
7.3)热电平衡约束、热电机组运行约束、新能源光伏运行约束和需求响应约束同步骤5.4)、5.5)；
7.4)用商业优化求解器CPLEX或GUROBI求解上述7.2)、7.3)所建立的基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，计算求得{pi,t,hi,t,pj,t,hj,t}，从而制定并发布响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划。
在发布用户响应时段和响应电量后，通过基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，制定并发布响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划。
本发明方法由园区电-热经济运行预警、电-热在线供需匹配激励响应策略以及园区综合能源现货交易日前经济调度三个部分组成；首先，以园区能源生产总成本最小为目标函数建立热电机组经济调度模型，得到次日园区每时刻的弃光量，若弃光量大于弃光阈值，则发布经济运行预警；然后，执行在线供需匹配激励响应策略，建立电-热在线供需匹配激励模型，考虑可转移负荷的需求响应和激励约束，计算并制定用户响应补偿度电价格，在线发布总需求响应电量和补偿电价，园区内的响应用户按照先到先得的原则进行竞标抢购，激励工业园区内用电负荷在特定时段响应填谷需求，增加用电，减少园区弃光损失；最后，建立基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，以园区利益最大化，通过园区经济调度，制定并发布响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划，实现园区在线供需匹配响应。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，包括以下过程：
获取园区次日的光伏出力预测数据和电热负荷预测数据；
将获得的光伏出力预测数据和电热负荷预测数据输入热电机组经济调度模型，计算获得热电机组次日出力计划和光伏输出功率；
根据光伏输出功率和光伏出力预测数据，计算得到弃光量；若弃光量小于预警阈值，则制定并发布次日热电机组出力计划；否则进入下一步；
获得次日弃光量，将其输入电-热在线供需匹配激励模型，计算得到用户响应补偿价格；
发布总需求响应电量和用户响应补偿价格，以便园区内的响应用户按照先到先得的原则进行竞标抢购；
基于用户响应时段和响应电量，输入基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型，计算获得响应用户的日前响应用电计划和热电机组出力计划。
2.根据权利要求1所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述热电机组经济调度模型以园区能源生产总成本最小为目标函数。
3.根据权利要求2所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述目标函数为：
以热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小：
Figure FDA0003585227540000011
其中，pi,t为t时段背压式热电机组i的有功输出电功率，hi,t为t时段背压式热电机组i的热力输出功率，pj,t为t时段抽凝式热电机组j的有功输出电功率，hj,t为t时段抽凝式热电机组j的热力输出功率，
Figure FDA0003585227540000021
为t时刻光伏预测的有功输出功率，
Figure FDA0003585227540000022
为t时刻光伏实际有功输出功率；M为背压式热电机组数量，N为抽凝式热电机组数量，T为调度周期；ρc为弃光成本，ρg,t为t时刻下网单位度电费用，
Figure FDA0003585227540000023
为t时刻下网电量；
Cbi为第i台背压式热电机组的运行成本函数，且
Figure FDA0003585227540000024
上述式中，ai、bi和ci分别为第i台背压式热电机组的运行成本系数；
Ccj为第j台抽凝式热电机组的运行成本函数，且
Figure FDA0003585227540000025
上述式中，aj、bj、cj、dj、ej和fj分别为第j台抽凝式热电机组的运行成本系数。
4.根据权利要求3所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述热电机组经济调度模型还包括园区内热电平衡约束条件、热电机组运行约束条件和新能源光伏运行约束条件，其中：
所述园区内热电平衡约束条件包括：
热负荷平衡约束：
Figure FDA0003585227540000026
其中，
Figure FDA0003585227540000027
为第n个热力用户在t时刻的热力负荷预测值，
Figure FDA0003585227540000028
为热电厂向园区外输送的热力负荷，Nc为园区内用户数；
电负荷平衡约束：
Figure FDA0003585227540000029
Figure FDA0003585227540000031
其中，
Figure FDA0003585227540000032
为第n个电力用户在t时刻的电力负荷预测值，Smax为最大下网电量；
所述热电机组运行约束条件包括：
背压式热电机组的热电耦合约束如下：
P'imin≤pi,t≤P'imax,H'imin≤hi,t≤H'imax i∈M,t∈T
pi,t＝αihi,t-βi,i∈M,t∈T
其中，P'imax和P'imin为第i台背压式热电机组的电力出力上下限；H'imin和H'imax为第i台背压式热电机组的热力出力上下限；αi和βi分别为第i台背压式热电机组的运行系数；
抽凝式热电机组的热电耦合约束如下：
H'jmin≤hj,t≤H'jmax j∈N,t∈T
P'jmin≤pj,t≤P'jmax j∈N,t∈T
max{P'jmin+kj,CD·hj,t,kj,BC·(hj,t-hj,0)}≤pj,t≤P'jmax+kj,AB·hj,t j∈N,t∈T
其中，P'jmax和P'jmin为第j台抽凝式热电机组的电力出力上下限；H'jmax和H'jmin为第j台抽凝式热电机组的热力出力上下限；kj,AB、kj,BC、kj,CD和hj,0分别为第j台抽凝式热电机组的运行系数；
所述新能源光伏运行约束条件包括：
Figure FDA0003585227540000033
5.根据权利要求1所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述电-热在线供需匹配激励模型以园区运营总成本最小为目标函数。
6.根据权利要求5所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述目标函数为：
对需求响应用户经济补偿成本+热电厂运行成本+弃光成本+下网电费总值最小：
Figure FDA0003585227540000041
其中，ρ为用户需求响应度电补偿价格，Emax为需要园区内用户响应的最大需求负荷量；pi,t为t时段背压式热电机组i的有功输出电功率，hi,t为t时段背压式热电机组i的热力输出功率，pj,t为t时段抽凝式热电机组j的有功输出电功率，hj,t为t时段抽凝式热电机组j的热力输出功率，
Figure FDA0003585227540000042
为t时刻光伏预测的有功输出功率，
Figure FDA0003585227540000043
为t时刻光伏实际有功输出功率；M为背压式热电机组数量，N为抽凝式热电机组数量，T为调度周期；ρc为弃光成本，ρg,t为t时刻下网单位度电费用，
Figure FDA0003585227540000044
为t时刻下网电量；
Cbi为第i台背压式热电机组的运行成本函数，且
Figure FDA0003585227540000045
上述式中，ai、bi和ci分别为第i台背压式热电机组的运行成本系数；
Ccj为第j台抽凝式热电机组的运行成本函数，且
Figure FDA0003585227540000046
上述式中，aj、bj、cj、dj、ej和fj分别为第j台抽凝式热电机组的运行成本系数。
7.根据权利要求6所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述电-热在线供需匹配激励模型包括热负荷平衡约束、热电机组运行约束、新能源光伏运行约束，还包括如下电力平衡约束、可转移负荷的需求响应约束和激励约束；其中：
电力平衡约束如下：
Figure FDA0003585227540000051
其中，
Figure FDA0003585227540000052
为第n个电力用户在t时刻的电力负荷预测值，Nc为园区内用户数；
每个用户申报转移电力负荷时间区间[T’bi,T’fi]和响应时间区间[Tbi,Tfi]；
可转移负荷的需求响应约束为：
Figure FDA0003585227540000053
Figure FDA0003585227540000054
Figure FDA0003585227540000055
Figure FDA0003585227540000056
Figure FDA0003585227540000057
其中，
Figure FDA0003585227540000058
为第i个用户负荷转移后t时刻的用电量，
Figure FDA0003585227540000059
为第i个用户负荷转移前t时刻的用电量，
Figure FDA00035852275400000510
为第i个用户参与响应的电量；Ns为具有参与需求响应用户数量，Emax为需要园区内用户响应的最大需求负荷量；
激励约束为：
Figure FDA00035852275400000511
其中，E为次日弃光量，Cs,i是用户i的负荷转移成本。
8.根据权利要求1所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型以园区产能成本最小为目标函数。
9.根据权利要求8所述的基于在线供需匹配响应的园区综合能源现货交易激励方法，其特征是，所述基于需求响应激励的现货交易日前经济调度模型包括热电平衡约束、热电机组运行约束、新能源光伏运行约束和需求响应约束。
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