CN111860944A - 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统 - Google Patents

一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111860944A
CN111860944A CN202010518450.5A CN202010518450A CN111860944A CN 111860944 A CN111860944 A CN 111860944A CN 202010518450 A CN202010518450 A CN 202010518450A CN 111860944 A CN111860944 A CN 111860944A
Authority
CN
China
Prior art keywords
province
bidding
electric quantity
provincial
power
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
CN202010518450.5A
Other languages
English (en)
Inventor
闫翠会
胡超凡
杨军峰
罗治强
郑晓雨
刘力华
周才期
刘畅
崔晖
戴赛
丁强
刘芳
蔡帜
燕京华
黄国栋
韩彬
张传成
项中明
吴华华
徐立中
张加力
孙振
门德月
李博
李宇轩
胡晓静
李伟刚
吴锟
刘聪
屈富敏
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.)
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
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 State Grid Corp of China SGCC, State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202010518450.5A priority Critical patent/CN111860944A/zh
Publication of CN111860944A publication Critical patent/CN111860944A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0611—Request for offers or quotes
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/10—Energy trading, including energy flowing from end-user application to grid

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统，所述方法包括：将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。本发明简化计了计算过程，并且确保计算精确度，避免了以降低因精度误差造成的经济损失问题。

Description

一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统
技术领域
本发明涉及电网调度自动化技术领域，具体涉及一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统。
背景技术
目前电力交易市场基本实现厂网分开、竞价上网的售电侧市场建设，近两年电力市场交易量迅速增加，2016年全社会用电量20％通过市场交易。然而，当前电力市场仍然存在一些问题，比如电力交易主要集中在省内市场和管理模式过度中心化。这些问题一方面导致现有电力市场很难满足市场需求，另一方面还要加大富余可再生能源的跨区消纳，以及促进能源的清洁化，因此现阶段对现货市场电量计算不仅包括对省内的盈缺电量的计算也包括了对省间的交易电量的计算，为了促进电量资源的合理发展，引入了交易电量现货市场的竞价。
由于电厂的限定条件，如机组上升出力约束、最大发电量等都是线性的，电厂给出的反应电量交易的竞价曲线也符合线性特征，所求问题的目标函数是线性多项式。因此，电厂竞价电量最优策略可视为一个线性规划问题，可采用单纯形求解。准守电厂竞价电量最优的目标函数，求解线性规划问题的可行解，而使目标函数值达到最大的可行解即是最优解。通常在计算机上编写计算电厂竞价电量的最优解程序时，很难找到初始基变量，因此往往使用“二阶段法”，即先求解出一个基本可行解。然而，传统方法必须计算系数矩阵所有的列，计算过程繁琐并且随着转轴计算深度的增加精确度也会降低，而在电力市场中，很小的精度误差也会造成巨大的经济损失，需要改进现有的计算方法提高计算精确度。
发明内容
为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供一种对现货交易市场电量计算的优化方法，包括：
将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
其中，所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
优选的，所述省内竞价模型的构建，包括：
以由省内的所有竞价电厂的竞价电量和电价得到的省内竞价交易总额最小构建省内目标函数；
为所述省内目标函数基于电厂参数构建竞价约束方程组；
其中，所述电厂参数包括：各竞价电厂的最大出力限制、最小出力限制和上升出力速度限制。
优选的，所述竞价约束方程组，如下式所示：
Figure BDA0002531001160000021
式中，Ci,j(t)表示t时段电厂i在功率段j对应的报价，Pi,max(t)表示t时段电厂i中机组的最大发电功率，downi表示电厂i中机组的下降出力速度，Δt表示时间间隔，n表示功率总段数，m表示总时段，ravalday表示日竞价总电量。
优选的，所述利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量，包括：
将竞价约束方程组的系数矩阵代入改进的单纯形法中，得到省内各电厂竞价结果；
基于所述省内各电厂竞价结果和获取的省内预需求电量和省内合同电量，得到各省内的盈缺电量。
优选的，所述省间竞价模型的构建，包括：
以省间的交易总额最小为目标构建省间目标函数；
基于各省内的盈缺电量和各省的报价曲线为所述省间目标函数构建约束条件。
优选的，所述约束条件，如下式所示：
Figure BDA0002531001160000031
式中：Ma,b表示从省a传输到省b的电量，
Figure BDA0002531001160000032
表示设定周期内省a与省b间传输通道的平均传输电量，Mmax(a)表示省a与省外电力传输通道的总平均传输电量，K表示省的个数，ravalday表示日竞价电量，Δday表示省内电力盈缺电量。
优选的，所述利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量，包括：
将约束方程的系数矩阵代入改进的单纯形法，得到各省间的交易电量。
优选的，所述改进的单纯形法，包括：
判断当前的基本可行解是否为最优解，当基本可行解为最优解时，获得当前基本可行解；否则选择进基变量和离基变量；
令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元，采用高斯消元法进行消主元运算更新基本可行解；
继续判断基本可行解是否为最优解，直到基本可行解为最优解时结束计算。
优选的，在得到各省间的交易电量之后还包括：
基于智能合约中省间电力交易算法，得到现货市场竞价策略。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种对现货交易市场电量计算的优化系统，包括：
省内优化模块，用于将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
省间优化模块，用于将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
其中，所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
优选的，所述省内优化模块，具体用于：
判断当前的基本可行解是否为最优解，当基本可行解为最优解时，获得当前基本可行解；否则选择进基变量和离基变量；
令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元，采用高斯消元法进行消主元运算更新基本可行解；
继续判断基本可行解是否为最优解，直到基本可行解为最优解时结束计算。
本发明提供的技术方案具有以下有益效果：
本发明提供的技术方案，将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。本发明在进行转轴运算时，采用只将基变量所在的列作为主元列，而不是将所有的列作为主元列的方法，大大减少了运算次数，同时减少了转轴运算的精度丢失，提高了计算精确度，同时本发明在保证计算精确度的情况下简化了计算过程，避免了以降低因精度误差造成的经济损失问题。
附图说明
图1为本发明中一种对现货交易市场电量计算的优化方法流程图；
图2为本发明实施例中改进的单纯形法算法流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
实施例1：如图1所示，本发明提供的一种对现货交易市场电量计算的优化方法，包括：
S1将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
S2将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
本发明中划分区域的标准为：将国家设为第一级，以所述国家的电网分布形式依次设级；
本实施例以中国为例，将中国设为第一级；中国下设的多个省，为第二级；每个省对应多个市，为第三级；每个市对应的县为第四级；以第二级为例，包括江苏、安徽、浙江和福建等。本实施例虽以中国为例，但是本发明不仅仅局限于中国，提到的省，对应的是电网中的第二级。
在电厂竞价模型中，电厂的限定条件，如机组上升出力速度、最大发电量等都是线性的；电厂所给的竞价曲线是线性不降曲线，符合线性特点；所求问题的目标函数也是线性多项式。因此，求省内电厂竞价电量最优策略可视为一个线性规划问题，考虑采用单纯形法求解该线性规划问题。
单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到一个更优的基本可行解，再进行鉴别；若仍不是，则再转换，按此步骤重复进行，因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。
目标函数：
Figure BDA0002531001160000051
约束方程：
Figure BDA0002531001160000052
目标函数中xj的系数为价值系数cj，控制变量x1，x2,…,xn满足约束条件，列向量X＝(x1+x2+…+xn)T是线性规划问题的可行解，而使目标函数值达到最大的可行解就是最优解。通常在计算机上编写该程序时，很难找到初始基变量，因此往往使用“二阶段法”，即先求解出一个基本可行解，再用上述方法求得最优解。
本发明提供的改进的单纯形法包括：
步骤一：由经典单纯形法找出一个可行解，作为初始值输入到系统中作为初始输入。
步骤二：将线性规划问题化为标准形式；
为了让所有约束条件都变成等式，在约束方程的等式中加入松弛变量x1，x2,…，xn，进而化为标准形式。
步骤三：选择一个初始可行解；将基变量由非基变量表示，同时令非基变量为0，便得到一个基本可行解。
步骤四：判断是否是最优解，即判断目标函数表达式中是否还存在正系数的非基变量；若是，则说明没达到最优，继续运行下述步骤；若否，则说明得到最优解，结束计算，输出最优策略。
步骤五：选择进基变量和离基变量；其中进基变量的选择方法是：取非基变量在目标函数的正系数中的最大的数所对应在方程中的基变量。离基变量的选择方法是：求出每一个约束方程中的右端常数与进基变量在约束方程中的系数的比值，离基变量是最小非负比值对应在方程中的基变量。
步骤六：转轴计算得到基本可行解；令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元；然后用高斯消元法进行消元运算得到基本可行解，返回步骤三判断该可行解是否为最优解。
步骤七：经过判断得到电厂竞价的最优解。
步骤八：得到最优解后，即可停止计算，将结果保持入库。
本发明提出了应用经典单纯形法解作为最初可行解，并将单纯形法中的系统矩阵进行简化，即在的转轴运算时，只将基变量所在的列作为主元列，而不是将所有的列作为主元列，一步步简化了计算次数，大大减少了运算次数，同时保证了计算精度不受影响。
本发明提供的技术方案在步骤三中，计算基本可行解，直接将改进后的单纯形法作为求最优解的模块，代入到省内电厂竞价的算法中。
S1将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量，包括：
(1)根据电厂参数得到竞价约束方程组：
Figure BDA0002531001160000071
式中，Ci,j(t)表示t时段电厂i在功率段j对应的报价，Pi,max(t)表示t时段电厂i中机组的最大发电功率，downi表示电厂i中机组的下降出力速度，Δt表示时间间隔，ravalday表示日竞价总电量。
(2)计算下式所示的目标函数：
Figure BDA0002531001160000072
式中，Pi,raval(t)表示省内电厂竞价电量,
Figure BDA0002531001160000073
表示各电厂平均单价，z表示省内竞价交易总额。
(3)将约束方程的系数矩阵代入改进的单纯形法中，得到各电厂竞价结果Pi,raval(t)，即省内竞价电力交易最佳策略。
(4)由各电厂的竞价结果，并结合输入的省预需求电量和省合同电量，得到省内盈缺电量Δday。
S2将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量，包括：
(1)由各省报价曲线以及省间阻塞参数，得到如下约束方程组：
Figure BDA0002531001160000081
上述方程组中，Ma,b表示从省a传输到省b的电量，
Figure BDA0002531001160000082
表示设定周期内省a与省b间传输通道的平均传输电量，Mmax(a)表示省a与省外电力传输通道的总平均传输电量，K表示省的个数，ravalday表示日竞价电量，Δday表示省内电力盈缺电量。
(2)计算下列目标函数：
Figure BDA0002531001160000083
式中Ma,b表示从省a传输到省b的电量，
Figure BDA0002531001160000084
表示传输电量的平均价格，z表示交易总额。
(3)将约束方程的系数矩阵代入改进的单纯形法，得到各省交易电量，进而求出各省的最优交易策略。
各省参考最优交易策略，利用智能合约进行交易，并将交易结果保存入库。
本发明以传统单纯形法为基础，在保证电厂竞价电量最优目标的情况下，各电厂给出自己的竞价曲线进行竞价，利用智能合约，根据改进的单纯形法生成最优竞价方案。本发明简化了计算过程，并且确保计算精确度，避免了因精度误差造成的经济损失问题。在进行转轴运算时，采用只将基变量所在的列作为主元列，而不是将所有的列作为主元列的方法，大大减少了运算次数，同时减少了转轴运算的精度丢失，提高了计算精确度，对可再生能源进入市场具有积极指导意义。
本发明实施例以六个省份为例，每个省份的日电力需求量差异较大，目的是使其更能更好地反映区域内各省的实际个体差异，表1为本实例所用模型参数。
表1省内竞价电厂主要参数
Figure BDA0002531001160000085
Figure BDA0002531001160000091
列出测试模型中设定的省内竞价电厂基本发电参数，包括各竞价电厂的最大出力限制、最小出力限制和上升出力速度限制。表1第2行表示，在测试模型中设定省份1第1个竞价电厂的最大出力限制为3000MWh，最小出力限制为1500MWh，以及上升出力速度限制为15MWh/h。
表2省内竞价电量交易结果
Figure BDA0002531001160000092
Figure BDA0002531001160000101
表2为应用本发明得到的省内竞价电量交易结果。如表2第2行，表示省份1从竞价电厂a处购买单价为2元每百瓦时的竞价电量2875MWh，交易额为5750万元，省份1从省内3个竞价电厂处购买竞价电量的交易总额为13709万元。从表格3中，可以看出，各省分别从3个竞价电量分配电厂买入相应电量，并达到交易总额最优的效果。
表3省间电力交易结果
省份 申报电量/MWh 买(卖)电量/MWh 买(卖)交易额/万元
1 2470(盈) 322(卖出) 644(卖出)
2 1634(盈) 328(卖出) 1640(卖出)
3 1252(盈) 338(卖出) 2028(卖出)
4 467(盈) 352(卖出) 2816(卖出)
5 668(缺) 698(买入) 3711(买入)
6 613(缺) 642(买入) 3417(买入)
表3记录了省间电力交易结果。如表3中第2行所示，省份1上报生产盈余电量2470MWh，卖出电量322MWh，卖出电量交易额644万元。从表3中可以看出，通过运行智能合约，各省发电各有盈缺。各省发布发电盈缺额，并通过智能合约中省间电力交易算法，进行电力买卖，并得到买卖电量与相应的交易额。
本发明通过建立六个省的3电厂系统，配合应用电厂的竞价参数及相应的约束条件，得到6省电厂的竞价最优结果，实现了电力市场化交易的利益最优化，并保证了系统计算资源的优化配置。
本发明提供的技术方案也可扩展到省间的电厂竞价策略中，对跨省区电力市场的建设具有指导性建议，也给出了省间电厂的竞价结果，对效可再生能源的跨区消纳具有积极的促进作用，有效支撑了电力市场的竞价体系。
实施例2：基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种对现货交易市场电量计算的优化系统，包括：
省内优化模块，用于将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
省间优化模块，用于将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
实施例中，所述省内优化模块，具体用于：
判断当前的基本可行解是否为最优解，当基本可行解为最优解时，获得当前基本可行解；否则选择进基变量和离基变量；
令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元，采用高斯消元法进行消主元运算更新基本可行解；
继续判断基本可行解是否为最优解，直到基本可行解为最优解时结束计算。
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。
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种对现货交易市场电量计算的优化方法，其特征在于，包括：
将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
其中，所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述省内竞价模型的构建，包括：
以由省内的所有竞价电厂的竞价电量和电价得到的省内竞价交易总额最小构建省内目标函数；
为所述省内目标函数基于电厂参数构建竞价约束方程组；
其中，所述电厂参数包括：各竞价电厂的最大出力限制、最小出力限制和上升出力速度限制。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述竞价约束方程组，如下式所示：
Figure FDA0002531001150000011
式中，Ci,j(t)表示t时段电厂i在功率段j对应的报价，Pi,max(t)表示t时段电厂i中机组的最大发电功率，downi表示电厂i中机组的下降出力速度，Δt表示时间间隔，n表示功率总段数，m表示总时段，ravalday表示日竞价总电量。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量，包括：
将竞价约束方程组的系数矩阵代入改进的单纯形法中，得到省内各电厂竞价结果；
基于所述省内各电厂竞价结果和获取的省内预需求电量和省内合同电量，得到各省内的盈缺电量。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述省间竞价模型的构建，包括：
以省间的交易总额最小为目标构建省间目标函数；
基于各省内的盈缺电量和各省的报价曲线为所述省间目标函数构建约束条件。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述约束条件，如下式所示：
Figure FDA0002531001150000021
式中：Ma,b表示从省a传输到省b的电量，
Figure FDA0002531001150000022
表示设定周期内省a与省b间传输通道的平均传输电量，Mmax(a)表示省a与省外电力传输通道的总平均传输电量，K表示省的个数，ravalday表示日竞价电量，Δday表示省内电力盈缺电量。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量，包括：
将约束方程的系数矩阵代入改进的单纯形法，得到各省间的交易电量。
8.如权利要求4或7任一项所述的方法，其特征在于，所述改进的单纯形法，包括：
判断当前的基本可行解是否为最优解，当基本可行解为最优解时，获得当前基本可行解；否则选择进基变量和离基变量；
令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元，采用高斯消元法进行消主元运算更新基本可行解；
继续判断基本可行解是否为最优解，直到基本可行解为最优解时结束计算。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到各省间的交易电量之后还包括：
基于智能合约中省间电力交易算法，得到现货市场竞价策略。
10.一种对现货交易市场电量计算的优化系统，其特征在于，包括：
省内优化模块，用于将各省内所有竞价电厂的竞价电量和电价带入预先构建的省内竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省内竞价模型进行计算，得到各省内的盈缺电量；
省间优化模块，用于将各省内的盈缺电量和各省的报价曲线带入预先构建的省间竞价模型，利用改进的单纯形法对所述省间竞价模型进行计算，得到各省间的交易电量；
其中，所述改进的单纯形法为利用转轴计算基本可信解时，令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，并采用高斯消元法进行消主元运算。
11.如权利要求10所述的系统，其特征在于，所述省内优化模块，具体用于判断当前的基本可行解是否为最优解，当基本可行解为最优解时，获得当前基本可行解；否则选择进基变量和离基变量；令进基变量所在列为主元列，离基变量所在行为主元行，第一个方程表示主元行与主元列交叉位置的元素为主元，采用高斯消元法进行消主元运算更新基本可行解；继续判断基本可行解是否为最优解，直到基本可行解为最优解时结束计算。
CN202010518450.5A 2020-06-09 2020-06-09 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统 Pending CN111860944A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010518450.5A CN111860944A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010518450.5A CN111860944A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111860944A true CN111860944A (zh) 2020-10-30

Family

ID=72986480

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010518450.5A Pending CN111860944A (zh) 2020-06-09 2020-06-09 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111860944A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022262511A1 (zh) * 2021-06-18 2022-12-22 华为技术有限公司 一种业务数据的处理方法以及装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022262511A1 (zh) * 2021-06-18 2022-12-22 华为技术有限公司 一种业务数据的处理方法以及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109447510B (zh) 基于scuc的中长期电量安全校核方法、装置及系统
CN105844367A (zh) 一种基于灵敏度因子的电网节点边际电价计算方法
CN115313378A (zh) 一种风光储发电站日前有功出力优化调度方法及系统
CN111932075A (zh) 主动配电网多区域调度方法、系统、设备及可读存储介质
CN111311012A (zh) 基于多智能体的微电网电力市场双层竞价优化方法
CN115423508B (zh) 一种梯级水电在不确定性碳-电耦合市场中策略竞价方法
CN112308411A (zh) 基于动态碳交易模型的综合能源站随机规划方法及系统
CN112132309A (zh) 可再生能源发电配额制下售电公司购售电优化方法和系统
CN115526550A (zh) 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法
CN111860944A (zh) 一种对现货交易市场电量计算的优化方法及系统
CN113690875A (zh) 一种微网实时互动等值模型建立方法
CN116382199A (zh) 一种考虑电碳互耦的自备电厂优化控制方法及装置
CN115566680B (zh) 一种新能源电力系统时序生产模拟运行优化方法及装置
CN111754076A (zh) 一种适用于电力批发市场模式评估的方法及设备
CN111798024A (zh) 一种分段报价规则下的发电厂报价确定方法和装置
CN111126716A (zh) 一种基于极端梯度提升算法预测电价的系统模型
Li et al. Robust offering strategy for a wind power producer under uncertainties
CN115983421A (zh) 水电富集环境下水电平衡电站交易计划分析方法及装置
Simão et al. Wind power pricing: From feed-in tariffs to the integration in a competitive electricity market
CN113077284A (zh) 一种考虑复杂订单类型的改进块交易市场的出清方法
CN112488424A (zh) 售电公司投标策略的线性鲁棒优化方法、存储介质及设备
Yan et al. Improved Simplex Method Algorithm used in power Market Clearing
CN115660208B (zh) 一种考虑消纳责任权重的电网企业月度购电优化方法
CN111476410B (zh) 一种保障清洁能源消纳及机组公平竞价的电量结算方法、装置
Xu et al. A new customer-side demand response strategy in block bidding markets

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