CN113450030A - 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置 - Google Patents

一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN113450030A
CN113450030A CN202111008609.XA CN202111008609A CN113450030A CN 113450030 A CN113450030 A CN 113450030A CN 202111008609 A CN202111008609 A CN 202111008609A CN 113450030 A CN113450030 A CN 113450030A
Authority
CN
China
Prior art keywords
unit
electric quantity
tested
market
index
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.)
Granted
Application number
CN202111008609.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113450030B (zh
Inventor
郑伟
王宁
黄远明
林少华
卢恩
赵唯嘉
王宣定
徐云
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.)
Guangdong Electric Power Transaction Center Co ltd
Original Assignee
Guangdong Electric Power Transaction Center Co ltd
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 Guangdong Electric Power Transaction Center Co ltd filed Critical Guangdong Electric Power Transaction Center Co ltd
Priority to CN202111008609.XA priority Critical patent/CN113450030B/zh
Publication of CN113450030A publication Critical patent/CN113450030A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113450030B publication Critical patent/CN113450030B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Electricity, gas or water supply
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/004Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02JCIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights

Abstract

本发明公开了一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置。该方法包括步骤:S1、从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化,得到被测试机组的最小日分解电量;S2、根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标,得到被测试机组的电量分配倾斜指标;S3、重复步骤S1~S2直至所有机组均已被测试,根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。本发明能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力。

Description

一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置
技术领域
本发明涉及电力交易技术领域,尤其涉及一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置。
背景技术
电力市场的交易模式按照交易时间维度可分为中长期交易和现货交易两种,中长期电力市场可以通过“物理”或“金融”执行中长期合约电量的方式与现货市场衔接,其中物理执行方式是指在不违背电网安全运行约束的前提下,对中长期合约电量的分解曲线予以物理执行,并通过现货交易对系统的偏差电量进行调整。在中长期合约物理执行背景下,可能存在某些机组由于中长期合约电量分解到日而必须出力的情况,使得这些机组在现货市场中具备市场力,但常见的市场力监测手段如关键供应商测试、报价行为测试和价格影响测试均难以监测该情况下的机组市场力。如何识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,成为采用中长期合约物理执行的电力市场亟需解决的一大问题。
发明内容
为了克服现有技术的缺陷,本发明提供一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置,能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,有利于采用中长期合约物理执行的电力市场进行有效的市场力监测及市场管控。
为了解决上述技术问题,第一方面,本发明一实施例提供一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法,包括步骤:
S1、从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对所述被测试机组的日分解电量进行优化,得到所述被测试机组的最小日分解电量;
S2、根据所述被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到所述被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和所述被测试机组的绝对出力指标,得到所述被测试机组的电量分配倾斜指标;
S3、重复步骤S1~S2直至所有所述机组均已被测试,根据所有所述被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
进一步地,所述电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
进一步地,所述绝对出力指标为:
Figure 376625DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 771441DEST_PATH_IMAGE002
为基于所述被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 659763DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 666902DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 707802DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 774984DEST_PATH_IMAGE006
为所述被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 150601DEST_PATH_IMAGE007
为所述被测试机组k的日分解电量;
Figure 836797DEST_PATH_IMAGE008
Figure 729274DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
进一步地,所述机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
进一步地,所述电量分配倾斜指标为:
Figure 780406DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 705637DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 116896DEST_PATH_IMAGE012
Figure 443972DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 400427DEST_PATH_IMAGE014
为所有所述被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有所述被测试机组的数量。
第二方面,本发明一实施例提供一种中长期电力市场下的机组市场力监测装置,包括:
日分解电量优化模块,用于从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对所述被测试机组的日分解电量进行优化,得到所述被测试机组的最小日分解电量;
监测指标获取模块,用于根据所述被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到所述被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和所述被测试机组的绝对出力指标,得到所述被测试机组的电量分配倾斜指标;
市场力监测模块,用于在日分解电量优化模块和监测指标获取模块重复以上操作直至所有所述机组均已被测试后,根据所有所述被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
进一步地,所述电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
进一步地,所述绝对出力指标为:
Figure 501369DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 467051DEST_PATH_IMAGE002
为基于所述被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 835584DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 290836DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 862763DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 428874DEST_PATH_IMAGE006
为所述被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 416028DEST_PATH_IMAGE007
为所述被测试机组k的日分解电量;
Figure 42181DEST_PATH_IMAGE008
Figure 101404DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
进一步地,所述机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
进一步地,所述电量分配倾斜指标为:
Figure 658156DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 814331DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 549069DEST_PATH_IMAGE012
Figure 157905DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 754233DEST_PATH_IMAGE014
为所有所述被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有所述被测试机组的数量。
本发明的实施例,具有如下有益效果:
通过从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化,得到被测试机组的最小日分解电量,根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标,得到被测试机组的电量分配倾斜指标,重复以上操作直至所有机组均已被测试,根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果,完成机组市场力监测。相比于现有技术,本发明的实施例提出两个中长期电力市场下的机组市场力监测指标,即绝对出力指标和电量分配倾斜指标,通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小,同时通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,为市场运营机构识别重点关注机组提供了基础,从而能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,有利于采用中长期合约物理执行的电力市场进行有效的市场力监测及市场管控。
附图说明
图1为本发明第一实施例中的一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法的流程示意图;
图2为本发明第一实施例中的一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法的数据流图;
图3为本发明第二实施例的一种中长期电力市场下的机组市场力监测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
需要说明的是,文中的步骤编号,仅为了方便具体实施例的解释,不作为限定步骤执行先后顺序的作用。
如图1所示,第一实施例提供一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法,包括步骤:
S1、从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化,得到被测试机组的最小日分解电量;
S2、根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标,得到被测试机组的电量分配倾斜指标;
S3、重复步骤S1~S2直至所有机组均已被测试,根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
如图2所示,作为示例性地,在步骤S1中,假设电力市场内共有N台持有中长期合约的机组,其中任一机组的编号为i,i=1,2,…,N,从所有机组中选择一台机组作为被测试机组,被测试机组的编号为k,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组k的日分解电量进行优化,得到被测试机组k的最小日分解电量,即:
Figure 764915DEST_PATH_IMAGE015
其中,t为日分解曲线的时段,
Figure 670554DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 953636DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 665241DEST_PATH_IMAGE006
为被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 468111DEST_PATH_IMAGE007
为被测试机组k的日分解电量。
在步骤S2中,根据被测试机组k的最小日分解电量,以及被测试机组k的最大出力功率和最小出力功率等运行参数,得到被测试机组k的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组k的绝对出力指标,得到被测试机组k的电量分配倾斜指标。
在步骤S3中,不断重复步骤S1~S2直至所有机组已被测试,得到所有被测试机组k的绝对出力指标和电量分配倾斜指标,根据所有被测试机组k的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到市场力监测结果。
本实施例提出两个中长期电力市场下的机组市场力监测指标,即绝对出力指标和电量分配倾斜指标,通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小,同时通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,为市场运营机构识别重点关注机组提供了基础,从而能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,有利于采用中长期合约物理执行的电力市场进行有效的市场力监测及市场管控。
在优选的实施例当中,电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
在本实施例的一优选实施方式中,对于所有机组,有如下电网安全运行约束:
所有机组的合约电量总量保持平衡,合约电量总量平衡约束为:
Figure 606969DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure 875883DEST_PATH_IMAGE017
为机组i在时段t的出力功率;
Figure 391178DEST_PATH_IMAGE018
为合约电量满足负荷需求的预设系数;
Figure 48555DEST_PATH_IMAGE019
为所有机组截至d日的合约分解电量之和。
机组在检修期间不承担分配合约电量,机组状态约束为:
Figure 358314DEST_PATH_IMAGE020
机组的出力功率应该处于其出力功率上下限的范围之内,机组出力上下限约束为:
Figure 615989DEST_PATH_IMAGE021
其中,
Figure 669395DEST_PATH_IMAGE022
Figure 446858DEST_PATH_IMAGE023
分别表示机组i在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
机组上爬坡或下爬坡均应满足爬坡速率要求,机组爬坡速率约束为:
Figure 615934DEST_PATH_IMAGE024
Figure 173954DEST_PATH_IMAGE025
Figure 703156DEST_PATH_IMAGE026
Figure 584393DEST_PATH_IMAGE027
其中,
Figure 439216DEST_PATH_IMAGE028
为机组i的最大上爬坡速率,
Figure 218953DEST_PATH_IMAGE029
为机组i的最大下爬坡速率;
线路传输容量约束为:
Figure 299649DEST_PATH_IMAGE030
Figure 51704DEST_PATH_IMAGE031
其中,
Figure 61117DEST_PATH_IMAGE032
为线路l的潮流传输极限;
Figure 265833DEST_PATH_IMAGE033
为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子;
Figure 153149DEST_PATH_IMAGE034
为联络线j所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子;M为系统的节点数量;
Figure 822028DEST_PATH_IMAGE035
为节点m对线路l的发电机输出功率转移分布因子;
Figure 18654DEST_PATH_IMAGE036
为节点m在时段t的母线负荷值;
Figure 772983DEST_PATH_IMAGE037
Figure 431367DEST_PATH_IMAGE038
分别为线路l的正、反向潮流松弛变量。
在优选的实施例当中,绝对出力指标为:
Figure 954752DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 322279DEST_PATH_IMAGE002
为基于被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 563905DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 524514DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 167985DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 440835DEST_PATH_IMAGE006
为被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 622286DEST_PATH_IMAGE007
为被测试机组k的日分解电量;
Figure 701101DEST_PATH_IMAGE008
Figure 871182DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
本实施例通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,能够监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小。
在优选的实施例当中,机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
在本实施例的一优选实施方式中,有如下机组合约执行进度约束:
对于任一机组i,机组合约执行进度均衡约束为:
Figure 642829DEST_PATH_IMAGE039
Figure 281883DEST_PATH_IMAGE040
Figure 164388DEST_PATH_IMAGE041
其中,
Figure 720134DEST_PATH_IMAGE042
为机组i的月度合约总电量,d为执行机组市场力测算当日日期,
Figure 584054DEST_PATH_IMAGE043
为截至d日,机组i已执行的月度合约电量,
Figure 21989DEST_PATH_IMAGE044
为机组i在d+1日需执行的月度合约电量;
机组合约执行进度均衡约束的含义是计入d+1日月度合约电量分配结果的机组合约进度的方差应小于控制阈值,可描述为:
Figure 645868DEST_PATH_IMAGE045
其中,
Figure 118438DEST_PATH_IMAGE046
为N台机组合约进度的方差阈值,可根据历史各机组合约进度的方差设定,
Figure 675231DEST_PATH_IMAGE047
为N台机组合约进度的方差,即:
Figure 600462DEST_PATH_IMAGE048
Figure 762453DEST_PATH_IMAGE049
Figure 823950DEST_PATH_IMAGE050
其中,
Figure 560831DEST_PATH_IMAGE051
为截至d+1日,机组i已执行的月度合约电量,
Figure 645461DEST_PATH_IMAGE052
为机组i月度合约总电量;
Figure 673460DEST_PATH_IMAGE053
为截至d+1日,N台机组的月度合约电量执行比例的平均数。
对于所有机组,机组合约执行进度最大偏差约束为:
Figure 809038DEST_PATH_IMAGE054
Figure 936394DEST_PATH_IMAGE055
其中,
Figure 836217DEST_PATH_IMAGE056
为截至d+1日,被测试机组k的月度合约电量执行比例,
Figure 323699DEST_PATH_IMAGE057
为截至d+1日,所有机组的平均月度合约电量执行比例,
Figure 625367DEST_PATH_IMAGE058
为机组合约执行进度偏差阈值,初期可设置为5%。
在优选的实施例当中,电量分配倾斜指标为:
Figure 189203DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 576322DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 366030DEST_PATH_IMAGE012
Figure 256626DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 256943DEST_PATH_IMAGE014
为所有被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有被测试机组的数量。
可以理解的是,
Figure 865779DEST_PATH_IMAGE059
Figure 226222DEST_PATH_IMAGE060
本实施例通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,能够为市场运营机构识别重点关注机组提供基础。
在优选的实施例当中,所述根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果,具体为:分别按照所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标从大到小的顺序对所有机组进行排列,以最大绝对出力指标对应的机组作为最大市场力的机组,以最大电量分配倾斜指标对应的机组作为最大概率完整均衡地执行合约的机组。
作为示例性地,按照所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标从大到小的顺序对所有机组进行排列,并进行如下分析:
(1)绝对出力指标反映了机组/电厂因为中长期合约分配的要求而导致的市场力大小,绝对出力指标越大则说明调度机构在次日运行中分配给该机组的日分解电量越多,机组也具备更多的市场力;
(2)电量分配倾斜指标反映了机组在当月剩下时间内的被分配更多电量的可能性,电量分配倾斜指标越大说明调度机构为尽可能保障合约的完成度和执行均衡,在当月剩下时间内分配给该机组/电厂的电量越多。
在本实施例的一优选实施方式中,在所述根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果之前,还包括:剔除绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标小于预设测试阈值的被测试机组。
作为示例性地,对于每一被测试机组,判断被测试机组的绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标是否小于预设测试阈值,若是,则认为该被测试机组不存在市场力问题,剔除该被测试机组,若否,则认为该被测试机组存在市场力问题,保留该被测试机组进行市场力监测。
本实施例通过剔除绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标小于预设阈值的被测试机组,能够只对存在市场力问题的机组进行市场力监测,提高市场力监测效率。
如图3所示,第二实施例提供一种中长期电力市场下的机组市场力监测装置,包括:日分解电量优化模块21,用于从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化,得到被测试机组的最小日分解电量;监测指标获取模块22,用于根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标,得到被测试机组的电量分配倾斜指标;市场力监测模块23,用于在日分解电量优化模块21和监测指标获取模块22重复以上操作直至所有机组均已被测试后,根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
作为示例性地,通过日分解电量优化模块21,假设电力市场内共有N台持有中长期合约的机组,其中任一机组的编号为i,i=1,2,…,N,从所有机组中选择一台机组作为被测试机组,被测试机组的编号为k,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组k的日分解电量进行优化,得到被测试机组k的最小日分解电量,即:
Figure 909007DEST_PATH_IMAGE015
其中,t为日分解曲线的时段,
Figure 876963DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 927090DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 576377DEST_PATH_IMAGE006
为被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 566199DEST_PATH_IMAGE007
为被测试机组k的日分解电量。
通过监测指标获取模块22,根据被测试机组k的最小日分解电量,以及被测试机组k的最大出力功率和最小出力功率等运行参数,得到被测试机组k的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组k的绝对出力指标,得到被测试机组k的电量分配倾斜指标。
通过市场力监测模块23,在日分解电量优化模块21和监测指标获取模块22重复以上操作直至所有机组已被测试,得到所有被测试机组k的绝对出力指标和电量分配倾斜指标,根据所有被测试机组k的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到市场力监测结果。
本实施例提出两个中长期电力市场下的机组市场力监测指标,即绝对出力指标和电量分配倾斜指标,通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小,同时通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,为市场运营机构识别重点关注机组提供了基础,从而能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,有利于采用中长期合约物理执行的电力市场进行有效的市场力监测及市场管控。
在优选的实施例当中,电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
在本实施例的一优选实施方式中,对于所有机组,有如下电网安全运行约束:
所有机组的合约电量总量保持平衡,合约电量总量平衡约束为:
Figure 705056DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure 708391DEST_PATH_IMAGE017
为机组i在时段t的出力功率;
Figure 161369DEST_PATH_IMAGE018
为合约电量满足负荷需求的预设系数;
Figure 333593DEST_PATH_IMAGE019
为所有机组截至d日的合约分解电量之和。
机组在检修期间不承担分配合约电量,机组状态约束为:
Figure 581035DEST_PATH_IMAGE020
机组的出力功率应该处于其出力功率上下限的范围之内,机组出力上下限约束为:
Figure 340174DEST_PATH_IMAGE021
其中,
Figure 393581DEST_PATH_IMAGE022
Figure 171044DEST_PATH_IMAGE023
分别表示机组i在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
机组上爬坡或下爬坡均应满足爬坡速率要求,机组爬坡速率约束为:
Figure 651704DEST_PATH_IMAGE024
Figure 131096DEST_PATH_IMAGE025
Figure 925877DEST_PATH_IMAGE026
Figure 620163DEST_PATH_IMAGE027
其中,
Figure 957210DEST_PATH_IMAGE028
为机组i的最大上爬坡速率,
Figure 2527DEST_PATH_IMAGE029
为机组i的最大下爬坡速率;
线路传输容量约束为:
Figure 335419DEST_PATH_IMAGE030
Figure 884212DEST_PATH_IMAGE031
其中,
Figure 159204DEST_PATH_IMAGE032
为线路l的潮流传输极限;
Figure 426238DEST_PATH_IMAGE033
为机组i所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子;
Figure 562821DEST_PATH_IMAGE034
为联络线j所在节点对线路l的发电机输出功率转移分布因子;M为系统的节点数量;
Figure 654536DEST_PATH_IMAGE035
为节点m对线路l的发电机输出功率转移分布因子;
Figure 913479DEST_PATH_IMAGE036
为节点m在时段t的母线负荷值;
Figure 605491DEST_PATH_IMAGE037
Figure 342503DEST_PATH_IMAGE038
分别为线路l的正、反向潮流松弛变量。
在优选的实施例当中,绝对出力指标为:
Figure 52839DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 482684DEST_PATH_IMAGE002
为基于被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 396413DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 622602DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 266072DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 538922DEST_PATH_IMAGE006
为被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 267844DEST_PATH_IMAGE007
为被测试机组k的日分解电量;
Figure 533609DEST_PATH_IMAGE008
Figure 969269DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
本实施例通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,能够监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小。
在优选的实施例当中,机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
在本实施例的一优选实施方式中,有如下机组合约执行进度约束:
对于任一机组i,机组合约执行进度均衡约束为:
Figure 475337DEST_PATH_IMAGE039
Figure 379970DEST_PATH_IMAGE040
Figure 262475DEST_PATH_IMAGE041
其中,
Figure 552643DEST_PATH_IMAGE042
为机组i的月度合约总电量,d为执行机组市场力测算当日日期,
Figure 495191DEST_PATH_IMAGE043
为截至d日,机组i已执行的月度合约电量,
Figure 120076DEST_PATH_IMAGE044
为机组i在d+1日需执行的月度合约电量;
机组合约执行进度均衡约束的含义是计入d+1日月度合约电量分配结果的机组合约进度的方差应小于控制阈值,可描述为:
Figure 478376DEST_PATH_IMAGE045
其中,
Figure 950946DEST_PATH_IMAGE061
为N台机组合约进度的方差阈值,可根据历史各机组合约进度的方差设定,
Figure 484302DEST_PATH_IMAGE047
为N台机组合约进度的方差,即:
Figure 409533DEST_PATH_IMAGE048
Figure 571524DEST_PATH_IMAGE049
Figure 898600DEST_PATH_IMAGE050
其中,
Figure 369901DEST_PATH_IMAGE051
为截至d+1日,机组i已执行的月度合约电量,
Figure 720111DEST_PATH_IMAGE052
为机组i月度合约总电量;
Figure 482531DEST_PATH_IMAGE053
为截至d+1日,N台机组的月度合约电量执行比例的平均数。
对于所有机组,机组合约执行进度最大偏差约束为:
Figure 352529DEST_PATH_IMAGE054
Figure 807781DEST_PATH_IMAGE055
其中,
Figure 645287DEST_PATH_IMAGE056
为截至d+1日,被测试机组k的月度合约电量执行比例,
Figure 211398DEST_PATH_IMAGE057
为截至d+1日,所有机组的平均月度合约电量执行比例,
Figure 434437DEST_PATH_IMAGE058
为机组合约执行进度偏差阈值,初期可设置为5%。
在优选的实施例当中,电量分配倾斜指标为:
Figure 60591DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 385393DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 489615DEST_PATH_IMAGE012
Figure 331276DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 66014DEST_PATH_IMAGE014
为所有被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有被测试机组的数量。
可以理解的是,
Figure 674850DEST_PATH_IMAGE059
Figure 35293DEST_PATH_IMAGE060
本实施例通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,能够为市场运营机构识别重点关注机组提供基础。
在优选的实施例当中,所述根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果,具体为:分别按照所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标从大到小的顺序对所有机组进行排列,以最大绝对出力指标对应的机组作为最大市场力的机组,以最大电量分配倾斜指标对应的机组作为最大概率完整均衡地执行合约的机组。
作为示例性地,按照所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标从大到小的顺序对所有机组进行排列,并进行如下分析:
(1)绝对出力指标反映了机组/电厂因为中长期合约分配的要求而导致的市场力大小,绝对出力指标越大则说明调度机构在次日运行中分配给该机组的日分解电量越多,机组也具备更多的市场力;
(2)电量分配倾斜指标反映了机组在当月剩下时间内的被分配更多电量的可能性,电量分配倾斜指标越大说明调度机构为尽可能保障合约的完成度和执行均衡,在当月剩下时间内分配给该机组/电厂的电量越多。
在本实施例的一优选实施方式中,在所述根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果之前,还包括:剔除绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标小于预设测试阈值的被测试机组。
作为示例性地,通过市场力监测模块23,对于每一被测试机组,判断被测试机组的绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标是否小于预设测试阈值,若是,则认为该被测试机组不存在市场力问题,剔除该被测试机组,若否,则认为该被测试机组存在市场力问题,保留该被测试机组进行市场力监测。
本实施例通过市场力监测模块23,剔除绝对出力指标和/或电量分配倾斜指标小于预设阈值的被测试机组,能够只对存在市场力问题的机组进行市场力监测,提高市场力监测效率。
综上所述,实施本发明的实施例,具有如下有益效果:
通过从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对被测试机组的日分解电量进行优化,得到被测试机组的最小日分解电量,根据被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和被测试机组的绝对出力指标,得到被测试机组的电量分配倾斜指标,重复以上操作直至所有机组均已被测试,根据所有被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果,完成机组市场力监测。本发明的实施例提出两个中长期电力市场下的机组市场力监测指标,即绝对出力指标和电量分配倾斜指标,通过绝对出力指标比较由于中长期合约物理执行造成的机组必须出力大小,监测机组在现货市场由中长期合约电量分解带来的机组市场力大小,同时通过电量分配倾斜指标反映中长期合约执行进度所要求的具备市场力的机组,为市场运营机构识别重点关注机组提供了基础,从而能够识别并量化由中长期合约电量分解造成的机组市场力,有利于采用中长期合约物理执行的电力市场进行有效的市场力监测及市场管控。
以上所述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,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。

Claims (10)

1.一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法,其特征在于,包括步骤:
S1、从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对所述被测试机组的日分解电量进行优化,得到所述被测试机组的最小日分解电量;
S2、根据所述被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到所述被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和所述被测试机组的绝对出力指标,得到所述被测试机组的电量分配倾斜指标;
S3、重复步骤S1~S2直至所有所述机组均已被测试,根据所有所述被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
2.如权利要求1所述的中长期电力市场下的机组市场力监测方法,其特征在于,所述电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
3.如权利要求1所述的中长期电力市场下的机组市场力监测方法,其特征在于,所述绝对出力指标为:
Figure 880140DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 878314DEST_PATH_IMAGE002
为基于所述被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 683459DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 674549DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 514329DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 181939DEST_PATH_IMAGE006
为所述被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 739960DEST_PATH_IMAGE007
为所述被测试机组k的日分解电量;
Figure 269161DEST_PATH_IMAGE008
Figure 229027DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
4.如权利要求1所述的中长期电力市场下的机组市场力监测方法,其特征在于,所述机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
5.如权利要求1所述的中长期电力市场下的机组市场力监测方法,其特征在于,所述电量分配倾斜指标为:
Figure 566074DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 283494DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 678704DEST_PATH_IMAGE012
Figure 680026DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 502489DEST_PATH_IMAGE014
为所有所述被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有所述被测试机组的数量。
6.一种中长期电力市场下的机组市场力监测装置,其特征在于,包括:
日分解电量优化模块,用于从所有机组中选择一机组作为被测试机组,基于电网安全运行约束,以最小化日分解电量作为目标函数对所述被测试机组的日分解电量进行优化,得到所述被测试机组的最小日分解电量;
监测指标获取模块,用于根据所述被测试机组的最小日分解电量和运行参数,得到所述被测试机组的绝对出力指标,并根据机组合约执行进度约束和所述被测试机组的绝对出力指标,得到所述被测试机组的电量分配倾斜指标;
市场力监测模块,用于在日分解电量优化模块和监测指标获取模块重复以上操作直至所有所述机组均已被测试后,根据所有所述被测试机组的绝对出力指标和电量分配倾斜指标进行市场力监测,得到机组市场力监测结果。
7.如权利要求6所述的中长期电力市场下的机组市场力监测装置,其特征在于,所述电网安全运行约束包括合约电量总量平衡约束、机组状态约束、机组出力上下限约束、机组爬坡速率约束、线路传输容量约束。
8.如权利要求6所述的中长期电力市场下的机组市场力监测装置,其特征在于,所述绝对出力指标为:
Figure 707205DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 594521DEST_PATH_IMAGE002
为基于所述被测试机组k的最小日分解电量的每小时平均出力功率,
Figure 201083DEST_PATH_IMAGE003
,t为日分解曲线的时段,
Figure 194447DEST_PATH_IMAGE004
,T为日分解曲线的时段数,
Figure 135727DEST_PATH_IMAGE005
为每一时段的时长,
Figure 138318DEST_PATH_IMAGE006
为所述被测试机组k在时段t的日分解电量,
Figure 599386DEST_PATH_IMAGE007
为所述被测试机组k的日分解电量;
Figure 763651DEST_PATH_IMAGE008
Figure 690763DEST_PATH_IMAGE009
分别表示被测试机组k在时段t的最大出力功率和最小出力功率。
9.如权利要求6所述的中长期电力市场下的机组市场力监测装置,其特征在于,所述机组合约执行进度约束包括机组合约执行进度均衡约束、机组合约执行进度最大偏差约束。
10.如权利要求6所述的中长期电力市场下的机组市场力监测装置,其特征在于,所述电量分配倾斜指标为:
Figure 169148DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 547040DEST_PATH_IMAGE011
为所述绝对出力指标;
Figure 334736DEST_PATH_IMAGE012
Figure 798079DEST_PATH_IMAGE013
为所述被测试机组k截至d日对合约电量已执行的月执行比例,
Figure 80156DEST_PATH_IMAGE014
为所有所述被测试机组截至d日对合约电量已执行的月执行比例的平均数,N为所有所述被测试机组的数量。
CN202111008609.XA 2021-08-31 2021-08-31 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置 Active CN113450030B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111008609.XA CN113450030B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111008609.XA CN113450030B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113450030A true CN113450030A (zh) 2021-09-28
CN113450030B CN113450030B (zh) 2021-12-10

Family

ID=77819152

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111008609.XA Active CN113450030B (zh) 2021-08-31 2021-08-31 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113450030B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105608633A (zh) * 2015-10-28 2016-05-25 国家电网公司西北分部 多时间尺度的大用户直接交易电力市场模拟仿真方法
CN106384168A (zh) * 2016-09-20 2017-02-08 北京恒泰实达科技股份有限公司 针对特性各异电源的多目标协调优化调度模型
CN109583951A (zh) * 2018-11-29 2019-04-05 浙江电力交易中心有限公司 一种电力市场差价合约电量分解技术及分解结果综合评估方法
CN109978398A (zh) * 2019-04-01 2019-07-05 南京师范大学 一种电力中长期交易合同电量分解方法
CN112103959A (zh) * 2020-09-30 2020-12-18 昆明电力交易中心有限责任公司 一种计及电量分解的高比例水电电网短期发电调度方法
CN113240546A (zh) * 2021-05-11 2021-08-10 国网湖南省电力有限公司 密集水电地区的机组月度调度方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105608633A (zh) * 2015-10-28 2016-05-25 国家电网公司西北分部 多时间尺度的大用户直接交易电力市场模拟仿真方法
CN106384168A (zh) * 2016-09-20 2017-02-08 北京恒泰实达科技股份有限公司 针对特性各异电源的多目标协调优化调度模型
CN109583951A (zh) * 2018-11-29 2019-04-05 浙江电力交易中心有限公司 一种电力市场差价合约电量分解技术及分解结果综合评估方法
CN109978398A (zh) * 2019-04-01 2019-07-05 南京师范大学 一种电力中长期交易合同电量分解方法
CN112103959A (zh) * 2020-09-30 2020-12-18 昆明电力交易中心有限责任公司 一种计及电量分解的高比例水电电网短期发电调度方法
CN113240546A (zh) * 2021-05-11 2021-08-10 国网湖南省电力有限公司 密集水电地区的机组月度调度方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113450030B (zh) 2021-12-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Chance-constrained two-stage unit commitment under uncertain load and wind power output using bilinear benders decomposition
Zhao et al. Unified stochastic and robust unit commitment
Wu et al. Chance-constrained day-ahead scheduling in stochastic power system operation
Siahkali et al. Stochastic unit commitment of wind farms integrated in power system
Wang et al. Dynamic reserve zones for day-ahead unit commitment with renewable resources
Quan et al. Integration of renewable generation uncertainties into stochastic unit commitment considering reserve and risk: A comparative study
Fan et al. Min-max regret bidding strategy for thermal generator considering price uncertainty
Mc Garrigle et al. Quantifying the value of improved wind energy forecasts in a pool-based electricity market
Wang et al. An approach for integrated generation and transmission maintenance scheduling considering N-1 contingencies
Zhao et al. What affects the development of renewable energy power generation projects in China: ISM analysis
Aghaei et al. Exploring the reliability effects on the short term AC security-constrained unit commitment: A stochastic evaluation
DE112018000125B4 (de) Quantifizieren einer kombinierten Auswirkung untereinander abhängiger unsicherer Ressourcen in einem elektrischen Stromnetz
van Ackooij et al. An exact solution method for the hydrothermal unit commitment under wind power uncertainty with joint probability constraints
Sundar et al. Unit commitment with n-1 security and wind uncertainty
Yu et al. Grid integration of distributed wind generation: Hybrid Markovian and interval unit commitment
CN103825272A (zh) 一种基于解析法的含分散风电的配电网可靠性确定方法
CN104821581A (zh) 一种最优日前备用容量的确定方法
Xiong et al. Stochastic unit commitment using multi-cut decomposition algorithm with partial aggregation
Ross et al. Estimating energy storage size for Nuclear-Renewable hybrid energy systems using data-driven stochastic emulators
Wang et al. Risk assessment of power imbalance for power systems with wind power integration considering governor ramp rate of conventional units
Qin et al. SR‐based chance‐constrained economic dispatch for power systems with wind power
CN113450030B (zh) 一种中长期电力市场下的机组市场力监测方法及装置
Zhang et al. Chance-constrained transmission expansion planning with guaranteed wind power utilization
Abul’Wafa et al. Reliability evaluation of distribution systems under μ grid-tied and islanded μ grid modes using Monte Carlo simulation
Shi et al. Reliability assessment of power system considering the impact of wind energy

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant