CN112418700B - 一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 - Google Patents
一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112418700B CN112418700B CN202011379454.6A CN202011379454A CN112418700B CN 112418700 B CN112418700 B CN 112418700B CN 202011379454 A CN202011379454 A CN 202011379454A CN 112418700 B CN112418700 B CN 112418700B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- capacity
- reliability
- unit
- period
- market demand
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000012888 cubic function Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000010977 unit operation Methods 0.000 description 1
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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- 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
- G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
-
- 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
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备，属于电力系统技术领域，该方法基于对电力系统的可靠性评估，设计了一条能评价不同容量水平下系统容量价值的需求曲线。首先，基于发电机组无故障工作时间和维修时间，并利用蒙特卡洛算法模拟发电机的开停机运行状态，以此评估系统的可靠性水平；然后，根据可靠性水平设计系统增量可靠性‑装机容量曲线，反映不同装机容量下的系统增量可靠性；最后，引入调整系数对增量可靠性的纵坐标进行调整，得到以新建机组投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。如此，通过设计合理的容量市场需求曲线，保证电力系统正常运行的同时，部分机组的投资成本能够在现货市场中得到回收。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备。
背景技术
随着我国电力市场化改革的推进，部分地区开始试运行现货市场，实际运行表明，部分火电机组的投资成本难以在现货市场中得到回收，而火电机组的运行对于保障系统运行可靠性具有重要意义。因此亟需设计恰当的容量市场机制以弥补火电机组不能得到回收的部分成本。
由于容量市场需求曲线由电力市场监管部门直接规定，缺少市场调节，因此容量市场需求曲线制定的优劣对市场运行效率影响较大，合理制定符合经济学规律的需求曲线是容量市场机制设计中的关键问题。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备，其目的在于通过可靠性增量-装机容量曲线形成更合理的容量市场需求曲线，从而体现边际机组对系统可靠性的价值。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种电力容量市场需求曲线设计方法，包括以下步骤：
S1、获取系统中每台机组的运行状态；
S2、基于所述运行状态、每台机组的装机容量以及系统承担的负荷，计算不同系统装机容量所对应的失负荷期望，所述失负荷期望作为系统可靠性的评价指标；
S3、通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
S4、基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
进一步地，所述步骤S1包括：
基于系统中每台机组无故障工作时间和维修时间，利用蒙特卡洛算法模拟每台机组的运行状态；所述运行状态包括可用状态和不可用状态。
进一步地，所述步骤S2包括：
S21、基于所述运行状态和每台机组的装机容量，得到不同时段的系统可用容量；所述系统可用容量为：
其中，SysCapt为t时段系统可用容量，CAPi为第i台机组装机容量，N为系统总机组数；Si,t为第i台机组t时段的运行状态，Si,t＝1表示可用状态，Si,t＝0表示不可用状态；
S22、计算t时段不足电量ENSt为：其中，/>表示表示t时段系统承担的负荷；
S23、系统可靠性表示为：其中，LOLE为失负荷期望，K为随机试验次数，T为总时段；当ENSt>0时，It为1，表示t时段发生了电力不足事故，否则，It为0，表示t时段未发生电力不足事故。
进一步地，所述步骤S2中，
所述不同系统装机容量的变化量为边际机组容量的整数倍。
进一步地，所述步骤S3中，
通过差分处理后，再使用多项式拟合，从而得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线。
按照本发明的另一个方面，提供了一种电力容量市场需求曲线设计装置，包括：
运行状态获取模块，用于获取系统中每台机组的运行状态；
可靠性评估模块，用于基于所述运行状态、每台机组的装机容量以及系统承担的负荷，计算不同系统装机容量所对应的失负荷期望，所述失负荷期望作为系统可靠性的评价指标；
系统增量可靠性曲线拟合模块，用于通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
容量市场需求曲线拟合模块，用于基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
按照本发明的另一个方面，提供了一种电力容量市场需求曲线设计设备，包括：
处理器；
存储器，其存储有计算机可执行程序，所述程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上所述的电力容量市场需求曲线设计方法。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
本发明基于发电机组无故障工作时间和维修时间，并利用蒙特卡洛算法模拟发电机的开停机运行状态，以此评估系统的可靠性水平；根据可靠性水平设计系统增量可靠性-装机容量曲线，反映不同装机容量下的系统增量可靠性；引入调整系数对增量可靠性的纵坐标进行调整，得到以新建机组投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。如此，通过设计合理的容量市场需求曲线，保证电力系统正常运行的同时，部分机组的投资成本能够在现货市场中得到回收。
附图说明
图1为本发明提供的一种电力容量市场需求曲线设计方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的系统可靠性-装机容量曲线示意图；
图3为本发明实施例提供的系统增量可靠性-装机容量曲线示意图；
图4为本发明实施例提供的容量市场需求曲线示意图；
图5为本发明实施例提供的反映系统平均可靠性与仿真次数之间关系的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
容量市场的主要目的是以合理的回报吸引容量资源投资，以确保系统的发电充裕性，因此本发明中系统可靠性评估主要考虑容量资源对系统可靠性的影响，为简化模型，可以合理假设系统可靠性仅受发电机组装机容量和可用系数影响，系统中联络线、变压器等元器件运行稳定可靠。
参阅图1，本发明提供了一种电力容量市场需求曲线设计方法，包括以下步骤：
S1、获取系统中每台机组的运行状态；
假定发电机只有可用和不可用状态，其无故障工作时间为TTF(Time ToFailure)，维修时间为TTR(Time To Repair)，则TTF与TTR均满足指数分布：
f(TTF)＝λ·e-λ·TTF
f(TTR)＝μ·e-μ·TTR
式中，λ、μ分别为发电机的故障率和修复率，设某类发电机平均无故障工作时间和平均维修时间分别为MTTF、MTTR，则存在以下关系式：
λ＝1/MTTF
μ＝1/MTTR
设发电机在初始时刻T0的状态全部为可用状态，需产生的状态序列长度为L，按以下步骤生成单台机组运行状态序列：
S11、产生一个在[0，1]区间内均匀分布的随机数U，则按下式产生机组无故障运行时间TTF，其中表示对x向上取整，后续TTF时刻内机组状态均为可用状态，在第TTF+1时刻执行步骤S12：
S12、产生一个在[0，1]区间内均匀分布的随机数U，则按下式产生机组维修时间TTR，其中表示对x向上取整，后续TTR时刻内机组状态均为不可用状态，在第TTR+1时刻进行步骤S11：
S13、当产生的序列长度大于目标长度L时，停止生成机组状态，并取生成序列中第1到L个状态作为机组运行状态序列。
S2、基于所述运行状态、每台机组的装机容量以及系统承担的负荷，计算不同系统装机容量所对应的失负荷期望，所述失负荷期望作为系统可靠性的评价指标；
具体的，通过K次独立重复随机试验计算系统预测年的可靠性，通常以失负荷期望LOLE(Loss of Load Expectation)作为系统可靠性评价指标，每次随机试验具体步骤如下：
S21、假设预测年共有N台机组，由发电机运行状态模拟生成N台机组出力序列后，系统可用容量序列为：
其中，SysCapt为t时刻系统可用容量，CAPi为第i台机组装机容量，N为系统总机组数；Si,t为第i台机组t时刻的运行状态，Si,t＝1表示可用状态，Si,t＝0表示不可用状态。
S22、将系统可用容量与系统承担的负荷比较，计算t时刻不足电量ENSt为：其中，/>表示表示t时刻系统承担的负荷；
得到预测年第k个随机其中，当ENSt>0时，It为1，表示t时段发生了电力不足事故，否则，It为0，表示t时段未发生电力不足事故；T为总时段；
K次重复随机试验完成后，得到预测年系统的LOLE为：
此外，考虑系统中核电、水电、风电、光伏等其他电源出力以及联络线送入功率后，系统中火电承担的负荷为：
式中，分别表示t时刻火电承担负荷、预测负荷以及水电、核电、风电、光伏出力以及联络线送入功率。其中，预测年负荷序列已通过负荷预测得到，核电、水电、风电、光伏电源出力序列可以由历史出力数据与预测年预计装机容量相乘获得，联络线送入功率序列可由联络线历史潮流数据与预测量联络线容量相乘获得。
S3、通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
具体的，假设预测年服役的机组总容量为Captotal，指定的系统边际机组容量为C(MW)，根据步骤S2计算系统装机容量变化时的系统可靠性LOLE，系统装机容量变化范围可根据实际确定，但其变化量应为边际机组容量C的整数倍。设系统可靠性目标为LOLET，计算出的LOLE应覆盖LOLET的0.1倍、1倍、10倍三个值。
将通过上述方式得到的n个数据以装机容量(GW)为横坐标、系统可靠性(h/yr)为纵坐标，用平滑曲线连接后即可得到系统可靠性-装机容量曲线。
为得到系统增量可靠性-装机容量曲线，将上述n个数据作差分得到n-1个数据点，数据点纵横坐标如下式，其中ki为第i种系统装机容量时边际机组的变化个数。
由于需求曲线必须单调递减，上述方式得到的数据点存在一定波动，考虑使用多项式拟合，设拟合后的多项式函数为MRI(x)，则最终系统增量可靠性-装机容量曲线数据点坐标如下：
S4、基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
具体的，设步骤S2中得到系统目标可靠性LOLET对应的系统装机容量为CapT，市场新建机组净成本为NCONE(Net Cost of New Entry)。
首先计算比例系数k，
再将步骤S3中得到的系统增量可靠性-装机容量曲线纵坐标乘以比例系数k后即可得到容量市场需求曲线，即
此外，考虑市场力以及过度投资问题，可以将上述容量市场需求曲线添加价格上限约束与容量上限约束。
本发明另一方面提供了一种电力容量市场需求曲线设计装置，包括：
运行状态获取模块，用于获取系统中每台机组的运行状态；
可靠性评估模块，用于基于所述运行状态、每台机组的装机容量以及系统承担的负荷，计算不同系统装机容量所对应的失负荷期望，所述失负荷期望作为系统可靠性的评价指标；
系统增量可靠性曲线拟合模块，用于通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
容量市场需求曲线拟合模块，用于基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
上述电力容量市场需求曲线设计装置中各个模块的划分仅用于举例说明，在其他实施例中，可将电力容量市场需求曲线设计装置按照需要划分为不同的模块，以完成上述装置的全部或部分功能。
下面结合具体的测试系统，进一步说明本发明的具体实施步骤。
采用IEEE Reliability Test System作为测试系统，假设负荷增长率为4％，预测年为3年后，峰值负荷为3206MW，系统中机组数据如表1所示，总装机容量为3405MW。
表1
选择表1中1号机组为系统边际机组，每次蒙特卡洛仿真终止条件为仿真次数达到10000次，系统目标可靠性需求LOLET＝2.4h/a。计算系统装机容量从3417到4257MW(即新建1到64台边际机组)的LOLE变化情况，如图2所示，从图2可以看出，随着系统装机容量上升，LOLE迅速下降。
随后计算系统的增量可靠性-装机容量曲线，采用三次函数拟合，拟合后得到的MRI函数为
其原始数据点与拟合曲线如图3所示，可见随着系统装机容量的上升，新增容量的对系统可靠性的贡献逐渐减小，符合经济学中需求曲线的边际效益递减效应。
同时，由图2可知，系统目标可靠性需求LOLET对应的装机容量为3906.7MW，此时LOLE为2.3991h/a。假设NCONE＝350元/MW/年，则k＝NCONE/MRI(3906.7)＝1918.6，需求曲线D(x)可表示为：
设价格上限为1.5倍NCONE，容量上限为0.1倍LOLET对应容量，最终容量市场需求曲线如图4所示。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种电力容量市场需求曲线设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取系统中每台机组的运行状态；
S2、基于所述运行状态和每台机组的装机容量，得到不同时段的系统可用容量；所述系统可用容量为：
其中，SysCapt为t时段系统可用容量，CAPi为第i台机组装机容量，N为系统总机组数；Si,t为第i台机组t时段的运行状态，Si,t＝1表示可用状态，Si,t＝0表示不可用状态；
计算t时段不足电量ENSt为：其中，/>表示表示t时段系统承担的负荷；
系统可靠性表示为：其中，LOLE为失负荷期望，K为随机试验次数，T为总时段；当ENSt>0时，It为1，表示t时段发生了电力不足事故，否则，It为0，表示t时段未发生电力不足事故；
S3、通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
S4、基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
基于系统中每台机组无故障工作时间和维修时间，利用蒙特卡洛算法模拟每台机组的运行状态；所述运行状态包括可用状态和不可用状态。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，
所述不同系统装机容量的变化量为边际机组容量的整数倍。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，
通过差分处理后，再使用多项式拟合，从而得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线。
5.一种电力容量市场需求曲线设计装置，其特征在于，包括：
运行状态获取模块，用于获取系统中每台机组的运行状态；
可靠性评估模块，用于基于所述运行状态和每台机组的装机容量，得到不同时段的系统可用容量；所述系统可用容量为：
其中，SysCapt为t时段系统可用容量，CAPi为第i台机组装机容量，N为系统总机组数；Si,t为第i台机组t时段的运行状态，Si,t＝1表示可用状态，Si,t＝0表示不可用状态；
计算t时段不足电量ENSt为：其中，/>表示表示t时段系统承担的负荷；
系统可靠性表示为：其中，LOLE为失负荷期望，K为随机试验次数，T为总时段；当ENSt>0时，It为1，表示t时段发生了电力不足事故，否则，It为0，表示t时段未发生电力不足事故；
系统增量可靠性曲线拟合模块，用于通过差分处理，得到以所述系统装机容量为横坐标、系统增量可靠性为纵坐标的系统增量可靠性曲线；
容量市场需求曲线拟合模块，用于基于所述系统增量可靠性与新建机组的投资成本之间的映射关系，得到以所述系统装机容量为横坐标、所述新建机组的投资成本为纵坐标的容量市场需求曲线。
6.一种电力容量市场需求曲线设计设备，包括：
处理器；
存储器，其存储有计算机可执行程序，所述程序在被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4中任一项所述的电力容量市场需求曲线设计方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011379454.6A CN112418700B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011379454.6A CN112418700B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112418700A CN112418700A (zh) | 2021-02-26 |
| CN112418700B true CN112418700B (zh) | 2023-10-03 |
Family
ID=74829115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011379454.6A Active CN112418700B (zh) | 2020-11-30 | 2020-11-30 | 一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112418700B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115115352B (zh) * | 2022-08-29 | 2022-11-08 | 山东中鲁实业有限公司 | 基于数字化城市运行管理服务的公共设备运行控制系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7698233B1 (en) * | 2007-01-23 | 2010-04-13 | Southern Company Services, Inc. | System and method for determining expected unserved energy to quantify generation reliability risks |
| CN105429129A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-03-23 | 中国电力科学研究院 | 一种考虑网络约束的间歇性能源发电容量置信度评估方法 |
| CN106056305A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 | 一种基于状态聚类的发电系统可靠性快速评估方法 |
| CN106469337A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-01 | 西安交通大学 | 考虑跨区联络线约束的分区电力容量市场模型设计和定价方法 |
| CN109149555A (zh) * | 2017-06-15 | 2019-01-04 | 华北电力大学 | 考虑供电模式的配电网广义电源变电可信容量评价方法 |
| CN109428344A (zh) * | 2017-09-01 | 2019-03-05 | 国家电网公司 | 含风电场的多电源投资规划方法和装置 |
| CN110648176A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-03 | 南方电网能源发展研究院有限责任公司 | 一种电力容量市场与电能量市场的衔接方法、装置及设备 |
| CN112001531A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-27 | 南京工程学院 | 基于有效载荷能力的风电短期运行容量可信度评估方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10169726B2 (en) * | 2014-02-06 | 2019-01-01 | Siemens Industry, Inc. | Systems, methods and apparatus for improved operation of electricity markets |
-
2020
- 2020-11-30 CN CN202011379454.6A patent/CN112418700B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7698233B1 (en) * | 2007-01-23 | 2010-04-13 | Southern Company Services, Inc. | System and method for determining expected unserved energy to quantify generation reliability risks |
| CN105429129A (zh) * | 2015-10-14 | 2016-03-23 | 中国电力科学研究院 | 一种考虑网络约束的间歇性能源发电容量置信度评估方法 |
| CN106056305A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司 | 一种基于状态聚类的发电系统可靠性快速评估方法 |
| CN106469337A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-03-01 | 西安交通大学 | 考虑跨区联络线约束的分区电力容量市场模型设计和定价方法 |
| CN109149555A (zh) * | 2017-06-15 | 2019-01-04 | 华北电力大学 | 考虑供电模式的配电网广义电源变电可信容量评价方法 |
| CN109428344A (zh) * | 2017-09-01 | 2019-03-05 | 国家电网公司 | 含风电场的多电源投资规划方法和装置 |
| CN110648176A (zh) * | 2019-09-20 | 2020-01-03 | 南方电网能源发展研究院有限责任公司 | 一种电力容量市场与电能量市场的衔接方法、装置及设备 |
| CN112001531A (zh) * | 2020-08-04 | 2020-11-27 | 南京工程学院 | 基于有效载荷能力的风电短期运行容量可信度评估方法 |
Non-Patent Citations (7)
| Title |
|---|
| 别佩.考虑风电接入的电力系统有功实时调度模型与算法研究.中国博士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑).2019,全文. * |
| 张妍,陈启鑫,郭鸿业,王一,卢恩.引入投资决策的电力容量市场均衡分析.电力系统自动化.2020,第44卷(第20期),全文. * |
| 张粒子 ; 许通 ; 宋少群 ; 张枫 ; .电力市场中发电容量充裕性评估方法及保障机制.电力系统自动化.2020,(18),全文. * |
| 田琳,甘倍瑜,孙谦,季天瑶,盛剑胜等.广东电力现货市场信用风险管理.南方电网技术.2019,第13卷(第6期),全文. * |
| 蔡霁霖 ; 徐青山 ; 王旭东 ; .基于加速时序蒙特卡洛法的风电场置信容量评估.电力系统自动化.2018,(第05期),全文. * |
| 郭乐,张丹丹.几种基于可靠性指标的容量支持机制电力市场分析.华电技术.2019,第41卷(第11期),全文. * |
| 陈新宇.Distributed Piecewise Approximation Economic Dispatch for Regional Power Systems Under Non-Ideal Communication.IEEE.2019,第7卷全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112418700A (zh) | 2021-02-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Morshed et al. | A probabilistic multi-objective approach for power flow optimization in hybrid wind-PV-PEV systems | |
| Wen et al. | A review on reliability assessment for wind power | |
| CN108183512B (zh) | 一种接入新能源的电力系统的可靠性评估方法 | |
| CN106532688B (zh) | 一种用于评估微电网运行可靠性的方法及系统 | |
| CN107403256B (zh) | 一种考虑需求响应不确定性的光伏微网电池储能配置方法 | |
| Billinton | Impacts of energy storage on power system reliability performance | |
| Huo et al. | Chance-constrained optimization for integrated local energy systems operation considering correlated wind generation | |
| CN111898805A (zh) | 一种储能系统容量配置方法、装置、配置设备和存储介质 | |
| CN105226650A (zh) | 基于微燃机-储能联合运行策略的微电网可靠性计算方法 | |
| CN105279707A (zh) | 一种综合考虑负荷与风电时序特性的随机生产模拟方法 | |
| CN109713674A (zh) | 计及电动汽车有序充放电的离网型微电网可靠性评估方法 | |
| CN111563637A (zh) | 基于需求响应的多目标概率最优潮流计算方法及装置 | |
| CN110112790A (zh) | 有源配电网运行效率的评价方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110580538B (zh) | 一种电力系统备用需求的预测方法及装置 | |
| CN107506331B (zh) | 基于时间关联性及元件运行时间的微电网可靠性计算方法 | |
| CN107359611B (zh) | 考虑多种随机因素的配电网等值方法 | |
| CN112418700B (zh) | 一种电力容量市场需求曲线设计方法、装置及设备 | |
| CN116470543A (zh) | 一种虚拟电厂的运行控制方法、装置、设备及介质 | |
| CN111382518A (zh) | 风储联合系统的置信容量评估方法 | |
| CN105870913B (zh) | 考虑供暖约束的时序蒙特卡洛模拟可靠性评估方法及系统 | |
| Wang et al. | Source-load scenario generation based on weakly su-pervised adversarial learning and its data-driven appli-cation in energy storage capacity sizing | |
| Chen et al. | An evaluation method of distributed generation credible capacity based on island partition | |
| CN115577964A (zh) | 基于分布式鲁棒优化的新能源接纳能力评估方法及系统 | |
| CN111796143B (zh) | 一种配用电系统节能设备节能量计量方法 | |
| CN112398174B (zh) | 发电系统的最大输出功率确定方法、装置、控制器及系统 |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20220530 Address after: 3 / F, Yuedian building, No.6 and 8 shuijungang, Dongfeng East Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong 510062 Applicant after: GUANGDONG ELECTRIC POWER TRANSACTION CENTER CO.,LTD. Address before: 3 / F, Yuedian building, No.6 and 8 shuijungang, Dongfeng East Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong 510062 Applicant before: GUANGDONG ELECTRIC POWER TRANSACTION CENTER CO.,LTD. Applicant before: Huazhong University of Science and Technology |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |