CN112801334A - 一种电力容量出清方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电力容量出清方法及系统，属于电气工程领域。该方法基于机组往年利润、投资商风险偏好及容量价值，模拟供需双方报价进行拍卖出清，分析预测系统未来的容量交易情况。首先根据系统往年负荷情况，引入投资商投资风险偏好，考虑天气影响等因素，基于蒙特卡洛算法预测未来新建机组的数量，然后根据机组投资成本计算机组的容量成本，最终求得供给曲线，将供给曲线与系统容量需求曲线共同出清，得到最终的容量交易结果。本发明为回收机组投资成本提供了一种新思路，有利于引导投资商进行机组投资，保障电力系统的容量充裕性和运行稳定性。

Description

一种电力容量出清方法及系统

技术领域

本发明属于电气工程领域，更具体地，涉及一种电力容量出清方法及系统。

背景技术

自2015年电力市场改革9号文发布以来，我国开始逐步实施现货市场改革，现货市场改革改变了电网以往的交易盈利模式，由以往的固定上网电价，转变为由市场拍卖交易结果决定电能的交易数量和价格。然而，从目前部分地区的试运行结果来看，现货出清价格与机组变动成本水平基本相当，这使得部分机组的投资成本得不到有效回收，长期将导致发电机组亏损，严重降低投资商的机组投资意愿，影响电力系统的可靠运行。因此，为了保护电源投资的积极性，保持市场转型后电力系统的容量充裕性和运行可靠性，保障社会的正常运转，迫切需要一种合理的容量交易机制引导机组投资成本的回收。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种电力容量出清方法及系统，旨在解决当系统电力容量供应无法满足负荷需求时，提供一种结算方法以满足用户的容量需求。

为实现上述目的，本发明一方面提供了一种电力容量出清方法，包括以下步骤：

步骤1：预测系统新建机组数量

如果要交易在x年的机组容量，必须提前交付年三年进行，即在x-3年(火力发电机组的平均建设时间一般为3～4年)时发生。供给曲线的具体生成步骤为：

假设经济的增长是随机的，考虑前x-7年的峰值负荷，预测第x年的峰值负荷FL_x：

FL_x＝L_x-1(1+b+λ₁) (1)

式中：FL_x表示第x年的预测负荷，L_x-1为第x-1年的负荷，λ₁为一个独立的正态分布随机变量，表示负荷的随机波动，平均值为0，标准差为4％；b为负荷增长率，基于历史数据获得。

考虑天气变化后的实际峰值负荷NL_x为：

NL_x＝FL_x(1+λ₂) (2)

式中：NL_x表示第x年的考虑天气因素调整后的预测负荷，λ₂也是一个独立的正态分布随机变量，表示天气的随机变化，平均值为0，标准差为1％。

对于x-7至x-3年，机组利润实际峰值负荷已知，对应的容量备用率表达式为：

当峰值负荷为预测值时，对应的容量备用率表达式为：

式中：FOR表示机组的强制停机率，I_x表示第x年的安装容量，L_x是第x年的负荷，NL_x表示第x年的考虑天气因素调整后的实际峰值负荷。

根据以上表达式，可以预测x-7至x年的峰值负荷和容量备用率。根据容量收入P_x与备用容量率R_x的函数关系可预测各年的容量收入。

其中a₁、a₂、a₃、a₄都为常系数，通过往年数据进行拟合得到。

将容量收入归一化为

归一化的处理过程为：

当第x年的利润已知后，需要由此算出第x年新建的机组数量C_x。预测利润越高，新建的机组数量也越多。基于已有的历史数据分析得出，当预测利润值为0时，容量的增长与经济增长一致；当利润是成本的两倍时，容量达到增长上限。新建机组数量需要满足两个条件：一是不考虑老化机组的退出运行，机组增长数量不能为负数，二是增长率不能超过增长上限。预测利润与新建机组之间是一个与负荷平均增长率有关的函数关系。第x年的新建机组数量可以用以下函数表示：

其中，C_x表示第x年的新建机组数量，C_x-1表示第x-1年的新建机组数量，a为容量增长上限，b为负荷增长率，

为将容量收入归一化后的值，

为效用函数，这个函数表示投资商对于风险和利润的取舍态度，在容量交易中假设投资商优先考虑风险小，即容量收益波动小的情况。例如，我们假设存在两个事件，事件1的利润较少，但是风险波动也很小，事件2的利润相对更多，风险波动的可能性也更大，投资商的投资意愿是事件1，偏爱收益稳定风险小的投资项目。

因此采用效用函数表示这些情况：效用函数是一个递增的凹函数，反映投资商对于风险规避的态度，这是决策分析和经济学中常用的风险评估方法。通过计算不同效用函数的期望值比较不同的收益流，效用函数曲线越凹，投资商的风险规避程度就越严重。也就是说，如果效用函数曲线是一条直线，表示不考虑风险的影响，即投资意愿只与预期利润有关。用负指数函数表示的效用函数是决策分析中的常用形式。其具体表达形式为：

其中，b₁,b₂,b₃都是常数，一般通过以下方式进行校正：

当预测利润值为0时，表明成本和收入抵消，这时投资商的投资意愿为0，即U(0)＝0；

当预测利润值等于投资成本F时，说明收入是成本的两倍，这时投资商的投资意愿为1，即U(F)＝1；

当预测利润值为0.5F时，说明收入是成本的1.5倍，我们认为此时投资商的投资意愿为0.7，即U(0.5F)＝0.7；若U(0.5F)＝0.5，此时代表风险中立，即投资商只关心投资收益，不关心投资风险问题。显然，在我们研究的问题中，投资商是关心风险问题的。当已知效用函数的函数值以后，将其转化为风险调整后的预测利润值，通过函数关系，即可由预测利润值求得最大可新增容量值。

步骤2：计算机组建设的容量边际成本

边际成本是指新增单位产量给总成本带来的变化，边际容量成本则指为满足单位电力负荷增长而增加的机组容量投资成本。机组边际容量成本可表示为：

m＝D(αβ+Q)/(1-S) (8)

式中：D表示机组的单位兆瓦投资成本，α表示投资回报系数，β表示调整回收系数，Q表示运行维护费率，S表示厂用电率。

其中调整回收系数β的计算公式为：

β＝O₁(1+i)^n-1+O₂(1+i)^n-2+…+O_n (9)

式中：O₁，O₂，...，O_n表示电厂的逐年投资比例，i为折现率，n为电厂建设年限。

假设发电商每年回收的成本与设备投资费用之比为投资回收系数α：

式中：M表示每年回收的成本，N表示机组投资总成本，i为折现率，t为机组的预计工作年限。

在电力拍卖交易中，生产商为了使利润最大化，都会以边际总成本进行报价，即发电商在容量拍卖中的报价即为m。

步骤3：模拟供需双方拍卖交易过程

计算得到第x年的新建机组数量和边际容量成本后，在已知现有机组数量及其报价的基础上，即可求得以机组数量为横坐标、容量价格为纵坐标的供给曲线，将供给曲线与系统运营商提供的需求曲线相结合，模拟供给双方交易过程，其交点即为最终成交的数量和价格。以一年为步长进行离散仿真。为了简化计算，假设模型中只有一个容量购买代理机构，作为所有用户的代理在容量市场中进行交易。在这个模型中，由于经济增长和天气都是随机取样的，为了获得可靠的估计，需要进行大量的重复实验。

所述步骤1中随机数的产生通过蒙特卡洛算法实现：

1)输入随机变量，设定随机变量的合理概率分布情况。在我们的模型模拟中，采用正态分布模拟预测值可能产生的偏差；

2)根据随机变量的概率分布，生成相应的随机数，即为随机变量的输入值；

3)根据各个随机变量的输入值计算目标参数的值；

重复2)和3)，每次重复都得到一个预测负荷值，最终得到n个数值。

本发明另一方面提供了一种电力容量出清系统，包括：计算机可读存储介质和处理器；

所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行上述的电力容量出清方法。

通过本发明所构思的以上技术方案，与现有技术相比，本发明公开了一种电力容量供给商和需求商共同参与的容量交易模型。基于机组往年利润、投资商风险偏好及容量价值，模拟供需双方报价拍卖出清，分析预测系统未来的容量交易情况，该方法计算得到的容量交易数量和价格既能满足负荷需求，又能不造成过多的机组投资浪费。

附图说明

图1是本发明提供的电力容量出清的供给曲线与需求曲线图；

图2是本发明最终交易的容量数量曲线；

图3是本发明不同参数下的需求曲线分布；

图4是本发明对应不同需求曲线的容量交易结果。

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不构成冲突就可以相互组合。

本发明提供了一种电力容量出清方法，包括以下步骤：

步骤1：预测系统新建机组数量

如果要交易在x年的机组容量，必须提前交付年三年进行，即在x-3年(火力发电机组的平均建设时间一般为3～4年)时发生。供给曲线的具体生成步骤为：

假设经济的增长是随机的，考虑前x-7年的峰值负荷，预测第x年的峰值负荷FL_x：

FL_x＝L_x-1(1+b+λ₁) (1)

式中：FL_x表示第x年的预测负荷，L_x-1是第x-1年的负荷，λ₁是一个独立的正态分布随机变量，表示负荷的随机波动，平均值为0，标准差为4％；b表示负荷增长率，基于历史数据获得。

考虑天气变化后的实际峰值负荷NL_x为：

NL_x＝FL_x(1+λ₂) (2)

式中：NL_x表示第x年的考虑天气因素调整后的预测负荷，λ₂也是一个独立的正态分布随机变量，表示天气的随机变化，平均值为0，标准差为1％。

对于x-7至x-3年，机组利润实际峰值负荷已知，对应的容量备用率表达式为：

当峰值负荷为预测值时，对应的容量备用率表达式为：

式中：FOR表示机组的强制停机率，I_x表示第x年的安装容量，L_x是第x年的负荷，NL_x表示第x年的考虑天气因素调整后的实际峰值负荷。

根据以上表达式，可以预测x-7至x年的峰值负荷和容量备用率。根据容量收入P_x与备用容量率R_x的函数关系可预测各年的容量收入。

其中a₁、a₂、a₃、a₄都为常系数，通过往年数据进行拟合得到。

将容量收入归一化为

归一化的处理过程为：

当第x年的利润已知后，需要由此算出第x年新建的机组数量C_x。预测利润越高，新建的机组数量也越多。基于已有的历史数据分析得出，当预测利润值为0时，容量的增长与经济增长一致；当利润是成本的两倍时，容量达到增长上限。新建机组数量需要满足两个条件：一是不考虑老化机组的退出运行，机组增长数量不能为负数，二是增长率不能超过增长上限。预测利润与新建机组之间是一个与负荷平均增长率有关的函数关系。第x年的新建机组数量可以用以下函数表示：

其中，C_x表示第x年的新建机组数量，C_x-1表示第x-1年的新建机组数量，a为容量增长上限，b为负荷增长率，

为将容量收入归一化后的值，

为效用函数，这个函数表示投资商对于风险和利润的取舍态度，在容量交易中假设投资商优先考虑风险小，即容量收益波动小的情况。例如，我们假设存在两个事件，事件1的利润较少，但是风险波动也很小，事件2的利润相对更多，风险波动的可能性也更大，投资商的投资意愿是事件1，偏爱收益稳定风险小的投资项目。

因此采用效用函数表示这些情况：效用函数是一个递增的凹函数，反映投资商对于风险规避的态度，这是决策分析和经济学中常用的风险评估方法。通过计算不同效用函数的期望值比较不同的收益流，效用函数曲线越凹，投资商的风险规避程度就越严重。也就是说，如果效用函数曲线是一条直线，表示不考虑风险的影响，即投资意愿只与预期利润有关。用负指数函数表示的效用函数是决策分析中的常用形式。其具体表达形式为：

其中，b₁，b₂，b₃都是常数，一般通过以下方式进行校正：

当预测利润值为0时，表明成本和收入抵消，这时投资商的投资意愿为0，即U(0)＝0；

当预测利润值等于投资成本F时，说明收入是成本的两倍，这时投资商的投资意愿为1，即U(F)＝1；

当预测利润值为0.5F时，说明收入是成本的1.5倍，我们认为此时投资商的投资意愿为0.7，即U(0.5F)＝0.7；若U(0.5F)＝0.5，此时代表风险中立，即投资商只关心投资收益，不关心投资风险问题。显然，在我们研究的问题中，投资商是关心风险问题的。当已知效用函数的函数值以后，将其转化为风险调整后的预测利润值，通过函数关系，即可由预测利润值求得最大可新增容量值。

步骤2：计算机组建设的容量边际成本

边际成本是指新增单位产量给总成本带来的变化，边际容量成本则指为满足单位负荷增长而增加的机组容量投资成本。机组边际容量成本可表示为：

m＝D(αβ+Q)/(1-S) (8)

式中：D表示机组的单位千瓦投资成本，α表示投资回报系数，β表示调整回收系数，Q表示运行维护费率，S表示厂用电率。

其中调整回收系数β的计算公式为：

β＝O₁(1+i)^n-1+O₂(1+i)^n-2+…+O_n (9)

式中：O₁，O₂，...，O_n表示电厂的逐年投资比例，i为折现率，n为电厂建设年限。

假设发电商每年回收的成本与设备投资费用之比为投资回收系数α：

式中：M表示每年回收的成本，N表示机组投资总成本，i为折现率，t为机组的预计工作年限。

在电力拍卖交易中，生产商为了使利润最大化，都会以边际总成本进行报价，即发电商在容量拍卖中的报价即为m。

步骤3：模拟供需双方拍卖交易过程

计算得到第x年的新建机组数量和边际容量成本后，在已知现有机组数量及其报价的基础上，即可求得以机组数量为横坐标、容量价格为纵坐标的供给曲线，将供给曲线与系统运营商提供的需求曲线相结合，如图1所示，模拟供给双方交易过程，其交点即为最终成交的数量和价格。以一年为步长进行离散仿真。为了简化计算，假设模型中只有一个容量购买代理机构，作为所有用户的代理在容量市场中进行交易。在这个模型中，由于经济增长和天气都是随机取样的，为了获得可靠的估计，需要进行大量的重复实验。

所述步骤1中随机数的产生通过蒙特卡洛算法实现：

1)输入随机变量，设定随机变量的合理概率分布情况。在我们的模型模拟中，采用正态分布模拟预测值可能产生的偏差；

2)根据随机变量的概率分布，生成相应的随机数，即为随机变量的输入值；

3)根据各个随机变量的输入值计算目标参数的值；

重复2)和3)，每次重复都得到一个预测负荷值，最终得到n个数值。

实施例

以某区域2014-2018年的数据为基础，进行算例分析，预测2019年的容量交易情况，表1为电力系统的基本运行数据。

表1

年份	2018	2017	2016	2015	2014
						容量价格($/MW-day)	140	76.53	100	164.77	120
预测备用率IRM	1.158	1.166	1.165	1.157	1.157
						强制停机率FOR	5.89％	6.59％	6.60％	6.35％	5.65％
实际备用率R	1.215	1.233	1.224	1.198	1.197
						发电机交易容量(MW)	150385	155976.5	155442.8	154506	154690
峰值负荷(MW)	164377	165492	152177	143697	141673
						新进机组净成本($/MW-year)	110459	99879	102315	102742	121011
新建机组数量(MW)	1401.3	2823.8	5529.2	3541.9	6267.3
						装机容量(MW)	211625.2	210755.1	201579.6	203300.6	202477.4
可靠性要求(MW)	156517.9	156239.5	158983.8	160607.4	165007.1

根据容量收入与预测备用率之间的函数关系

利用往年数据进行拟合，得到各系数a₁＝38.53、a₂＝-5.542、a₃＝20.19、a₄＝-27.21。

效用函数反映投资商对于风险规避的态度，也称投资意愿。以2018年的容量收入为基准，将前几年的收入进行标幺化，当

时，投资意愿设定为1，当

时，投资意愿设定为0.7，当

时，投资意愿设定为0。若

时，投资意愿为0.5，则说明投资商的投资意愿只与收益有关，与投资风险无关。结合已知的函数关系

求得函数各系数值为：b₁＝1.225,b₂＝1.225,b₃＝1.695。

强制停机率FOR取2014-2018这五年的平均值，为6.22％。根据往年历史数据，假设燃气轮机的运行参数如表2所示。

表2

参数	数值
		单位兆瓦投资成本D	612940$/MW
社会折现率i	12％
		设备经济寿命t	30年
机组建设年限n	3年
		建设期逐年投资成本比例	33.33％，33.33％，33.33％
机组运行维护费率Q	1％
		厂用电率S	9％

由机组边际容量成本表达式m＝D(αβ+Q)/(1-S)，求得边际成本为100672.23$/MW-year。

根据该地区2018年的实际年用电负荷数据，绘制年负荷持续曲线，由此作为参考，估计2019年容量的实际价值。

对于需求曲线，采用以下标准公式进行计算，其中a，b，c点的具体计算表达式为：

a点：

b点：

c点：

y＝0

其中，Rel是可靠性要求，L是预测峰值负荷，IRM是容量备用率，系统要求最低值为1.15，EFOR是强制停机率，CONE是机组投资成本。

由于模型随机抽取经济增长以及天气为样本，需要模拟大量的年份才能获得不受样本错误影响的长期性能结果，在本模型中选取了100年作为样本。

在100次重复模拟中，最终出清的容量数量如图2所示，平均出清数量为212320MW，标准差为102.7。为了不造成容量投资的过度浪费，对需求曲线进行调整，得到如图3所示的五条曲线，可以看到，当改变新建机组成本(CONE)时，需求曲线在垂直方向上进行调整，当改变系统容量备用率要求(IRM)时，需求曲线相当于在水平方向上进行调整。不同需求曲线出清下的容量数量分布如图4所示，从图中可以看出，无论是减小机组成本参数，还是调低容量备用率要求，都会导致最终成交的容量数量减少。

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 (7)

1.一种电力容量出清方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：根据x-7至x年的峰值负荷和容量备用率预测电力系统在第x年的新建机组数量：

其中，C_x表示第x年的新建机组数量，C_x-1表示第x-1年的新建机组数量，a为容量增长上限，b为负荷增长率，

为效用函数，

为将容量收入归一化后的值；

步骤2：计算新建机组的边际容量成本：

m＝D(αβ+Q)/(1-S))

其中，m表示机组的边际容量成本，即为满足电力系统单位负荷增长而增加的机组容量投资成本，D表示机组的单位兆瓦投资成本，α表示投资回报系数，β表示调整回收系数，Q表示运行维护费率，S表示厂用电率；

β＝O₁(1+i)^n-1+O₂(1+i)^n-2+…+O_n

式中：M表示机组投资每年的可回收成本，N表示机组投资总成本，i为投资折现率，t为机组的预计工作年限，O₁,O₂,…,O_n表示电厂的逐年投资比例率，n为电厂建设年限；

步骤3：根据第x年的新建机组数量和边际容量成本，得到以机组数量为横坐标、容量价格为纵坐标的供给曲线，将供给曲线与系统运营商提供的需求曲线相结合，两曲线的交点即为电力容量出清的容量价格和数量。

2.如权利要求1所述的电力容量出清方法，其特征在于，效用函数的表达式为：

其中，b₁,b₂,b₃均为常数，

为将容量收入归一化后的值，归一化的处理过程为：

其中，P_x表示第x年的容量收入，P_x-1表示第x-1年的容量收入。

3.如权利要求2所述的电力容量出清方法，其特征在于，第x年的容量收入P_x的表达式为：

其中，a₁、a₂、a₃、a₄均为常数，R_x为备用容量率。

4.如权利要求3所述的电力容量出清方法，其特征在于，备用容量率R_x的表达式为：

其中，FOR表示机组的强制停机率，I_x表示第x年的安装容量，L_x是第x年的负荷，NL_x表示第x年的考虑天气因素调整后的实际峰值负荷。

5.如权利要求4所述的电力容量出清方法，其特征在于，第x年的考虑天气因素调整后的实际峰值负荷NL_x的表达式为：

NL_x＝FL_x(1+λ₂)

其中，λ₂是一个独立的正态分布随机变量，表示天气的随机变化，FL_x为第x年的峰值负荷。

6.如权利要求5所述的电力容量出清方法，其特征在于，第x年的峰值负荷FL_x的表达式为：

FL_x＝L_x-1(1+b+λ₁)

其中，L_x-1为第x-1年的负荷；λ₁为一个独立的正态分布随机变量，表示负荷的随机波动，b为负荷增长率。

7.一种电力容量出清系统，其特征在于，包括：计算机可读存储介质和处理器；

所述计算机可读存储介质用于存储可执行指令；

所述处理器用于读取所述计算机可读存储介质中存储的可执行指令，执行权利要求1至6任一项所述的电力容量出清方法。

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