CN114399142A - 电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法 - Google Patents

电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法，根据电力现货市场规则及节点电价模型确立影响出清电价的运行参数，构建包含机组成本类、机组运行类、系统平衡类、断面潮流类的影响因素体系；然后进一步构建考虑碳交易成本的电力现货市场全时段出清仿真模型，确立出清模型的目标函数及约束条件；最后基于电力现货市场出清仿真模型，通过灵敏度分析和构建关联度图的方法比较各运行参数对市场出清电价的影响程度，从而评估出影响电力现货市场的关键参数。本方法不仅系统梳理了电力现货市场中影响出清电价的运行参数，并可简单高效地计算并比较各参数对出清电价的影响程度，从而明确影响现货市场的关键参数，提高市场主体的决策效率。

Description

电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法
技术领域
本发明涉及电力现货市场出清领域，尤其涉及一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法。
背景技术
现有的电力现货市场出清模型是综合了安全约束的机组组合和经济调度模型，出清电价与电网参数、机组参数、供需参数等因素紧密相关。相比于中长期交易，电力现货交易深刻反映了时间和空间双重维度的真实电价。一方面，实时的供需关系深刻影响了现货价格，当该时段的电力供给与需求不平衡时，现货价格可能会面临强烈的波动风险，从而对电力系统运行、电力市场风险管控产生一定的挑战；另一方面，市场出清电价也受电网不同节点位置影响，输电网络的运行效率、安全可靠性等因素深刻影响了市场主体的收益。特别的，在众多影响参数中，关键性参数的细微变化会对出清电价产生巨大影响，亟需引起市场主体的重视。然而针对电力现货市场出清电价，现有研究缺少各因素对出清电价影响程度的整体性明晰，且现有研究大多停留在定性的分析层面。
因此，基于电力现货市场出清模型，从中提炼出对出清电价影响最为关键的运行参数，以找出节点电价波动的规律，不仅能帮助控制市场内电价波动的风险，还能有效提高市场主体的决策效率与决策水平。此外，结合市场仿真模型对参数影响的量化分析，能够实现对规则与出清模型的校验，为我国电力现货市场的规则修订与平台完善提供理论分析和技术支撑，推动电力市场的可持续发展。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法，本方法系统梳理了电力现货市场中影响出清电价的运行参数，通过市场出清仿真模型以及量化的方式明晰了各运行参数对出清电价的影响程度，从而明确影响现货市场的关键参数，提高市场主体的决策效率，为我国电力现货市场的规则修订与平台完善提供理论分析和技术支撑，推动电力市场的可持续发展。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)根据电力现货市场规则及节点电价模型，确立影响出清电价的运行参数，构建包含机组成本类、机组运行类、系统平衡类、断面潮流类的影响因素体系；
2)通过对影响参数的梳理，进一步构建考虑碳交易成本的电力现货市场全时段出清仿真模型，确立出清模型的目标函数及约束条件；
3)基于电力现货市场出清仿真模型，通过灵敏度分析和构建关联度图的方法比较各运行参数对市场出清电价的影响程度，从而评估出影响电力现货市场的关键参数。
步骤(1)中，根据节点电价模型将影响出清电价的运行参数进行分类，可以划分为机组成本类、机组运行类、系统运行类以及断面潮流类四种，具体划分依据如下：
1)机组成本类参数主要包括机组运行成本以及CO2排放量，该类参数通过企业的报价行为来影响出清电价；在相同系统负荷的情况下，机组边际成本越高，市场出清电价也随之更高；除了基本的机组运行成本，在纳入碳排放市场后，碳排放配额也可在发电企业间交易和流通，企业的CO2排放量进一步影响了机组成本的核算；因此，发电企业需要思考效益最大化的电量交易与碳交易组合；
2)机组运行类参数主要包括机组出力上、下限以及爬坡速率，该类参数通过影响机组的实际可用出力，在出清计算中影响节点电价；当低报价的机组出力受到限制时，系统无法按照机组价格的高低顺序来决定出清顺序，因此，出力区间较为宽裕的高报价机组可能被调用以满足系统平衡，从而造成节点电价的上涨；
3)系统运行类参数主要包括系统预测负荷以及系统备用需求；当系统负荷量增加时，电力系统需要调用更高报价的机组以满足供需平衡；此外，高系统负荷量还将影响线路的阻塞程度，从而增加节点电价的阻塞费用；系统备用需求作为市场出清的边界条件，通过影响系统的供需平衡约束来影响节点电价；
4)断面潮流类参数主要包括线路传输容量，该参数影响系统可能的阻塞情况；当线路传输容量受限时，系统可能无法按价格的高低顺序调用相关节点处的机组，更高报价的机组反而被调用以满足供需平衡；因此，处于关键节点的发电商可以利用线路阻塞以发挥局部市场力的作用。
各影响运行参数归类情况如表1。
表1影响现货市场出清电价的关键运行参数
Figure BDA0003385884330000021
Figure BDA0003385884330000031
步骤(2)中，确定考虑碳排放交易的电力现货市场全时段出清仿真模型的目标函数以及约束条件，其具体表达式如下：
1)目标函数
在本方法中，机组的总发电成本由碳交易成本与运行成本组成。其中，碳交易成本的表达式如下：
ρco2i(t)＝α(εiPi(t)-κPi(t)) (2)
式中，α代表碳市场中每吨CO2的交易价格，εi代表机组i的碳排放系数，κ代表市场中的碳配额基准值，Pi(t)代表机组i在时段t的发电量；
机组运行成本的表达式如下：
ρGi(t)=ai(Pi(t))2+biPi(t)+ci (2)
式中，ai、bi、ci为机组i成本函数的参数；
通过整合机组的碳排放交易成本和运行成本，机组的综合成本曲线表达式如下：
Ci(Pi(t))=ai(Pi(t))2+[bi+α(εi-k)]Pi(t)+ci (3)
该综合成本曲线为二次函数；在实际电力现货市场中，通常允许多段报价；机组报价曲线为递增的分段式阶梯曲线，在各交易出清时段可最多申报m段报价(即1≤申报段数≤m)，要求各段报量出力区间首尾相接，且出力起终点分别是机组最小稳定技术出力(MW)和机组额定有功功率(MW)；因此需要对原始的综合成本曲线作线性化处理。
对某台机组的原始成本曲线线性分段后，每个功率点到下一个功率点的斜率分别为k1，k2，k3，...，km；将每段斜率作为报价值，各功率分点作为报量出力区间的首尾，就形成了基于机组运行成本的阶梯式报价曲线；因为运行成本函数为凸函数，因此k1＜k2＜k3＜…＜km，符合报价曲线单调不递减的要求；
在考虑机组的多段报价后，则出清模型的目标函数可以最终表达如下：
Figure BDA0003385884330000041
Figure BDA0003385884330000042
式中，
Figure BDA0003385884330000043
和
Figure BDA0003385884330000044
分别代表第i台机组第j段容量的报价和中标容量，机组报价段的数目为m；
2)约束条件
出清仿真模型主要包括系统平衡、系统备用、机组出力、机组爬坡、断面潮流5种约束，具体如下：
a)系统平衡约束
Figure BDA0003385884330000045
式中，λ(t)为系统平衡约束的影子价格，
Figure BDA0003385884330000046
表示系统所有机组在时段t的总出力量，d(t)表示时段t的系统负荷量；由于本发明使用的是利用直流最优潮流的计算方法，此处不考虑网损因素；
b)系统备用约束
Figure BDA0003385884330000047
Figure BDA0003385884330000048
式中，
Figure BDA0003385884330000049
和v(t)分别是系统备用容量约束上限和下限的影子价格，
Figure BDA00033858843300000410
和Pi 分别为机组i的出力上限和下限，
Figure BDA00033858843300000411
和R(t)分别为系统在t时段的上调旋转备用和下调旋转备用；
c)机组出力约束
Figure BDA00033858843300000412
τi (t)：Pi(t)≥Pi (10)
式中，
Figure BDA0003385884330000051
和τi (t)分别是机组出力上、下限的影子价格；
d)机组爬坡、滑坡约束
Figure BDA0003385884330000052
Figure BDA0003385884330000053
式中，
Figure BDA0003385884330000054
和δi (t)分别为机组爬坡、滑坡约束的影子价格，Δi为机组i在每个时段可增加、减少出力的最大值；
e)断面潮流约束
Figure BDA0003385884330000055
Figure BDA0003385884330000056
式中，
Figure BDA0003385884330000057
和μl (t)为断面上潮流以及下潮流约束的影子价格，Pl(t)表示断面l在时段t的潮流功率，
Figure BDA0003385884330000058
和Pl 表示断面l的潮流功率上下限。
步骤(3)中，采用有限差分法对出清电价进行灵敏度计算；在计算平均电价在单运行参数变化对应的变化值后，可求取电价对各参数的灵敏度系数，以定量衡量二者的相对变化情况；
由于不同参数的量纲不一致，为了能对数据进行统一比较，需要对参数的变化值进行归一化处理，归一化公式如下：
Figure BDA0003385884330000059
式中，Δx为经归一化处理的变化量，xafter是参数变化后的值，xoriginal为参数原始基态值；
对应的灵敏度分析可以用差分格式的下式进行计算：
Figure BDA0003385884330000061
式中，Fk为电价在不同情况下的灵敏度系数，Δk为影响参数经归一化处理的变化量，ΔA为平均节点电价经归一化处理的变化量。
为了确定影响出清电价的关键运行参数，建立影响参数与出清电价的关联度图以进行比较，其具体流程如下：
a)将全天时段按负荷水平分成系统负荷高峰、负荷低谷以及负荷中间时段，进一步算出全网平均节点电价对各影响参数的灵敏度，即相对变化量大小。
b)在基态算例基础上，利用试探法寻找出使出清模型有解，且对出清电价有改变的各影响因素上下限值；针对单个运行影响参数，分别以相同的步长取上下限值范围内6组不同的影响参数生成6个不同的场景；利用向前差分法计算出出清电价对该参数的6组灵敏度，表达式如下：
Figure BDA0003385884330000062
c)对原始灵敏度数据进行赋分，利用加权平均法得到各参数影响程度的赋分平均值，灵敏度赋分标准见表2。
表2灵敏度赋分标准
灵敏度范围 0 (0,0.5] (0.5,1] (1,3] (3,5] (5,7]
赋分α 0 1 2 3 4 5
灵敏度范围 (7,9] (9,11] (11,13] (13,15] (15,17] (17,+∞)
赋分α 6 7 8 9 10 10
得到在时段t时赋分平均值的数学表达式如下：
Figure BDA0003385884330000063
式中，Fkn(t)代表第n个场景下的灵敏度大小，α(Fkn(t))代表当灵敏度大小为Fkn(t)时对应的赋分；
取平均值可以得到在不同负荷水平时段的综合赋分值如下式以进行统一的比较，最终确定电力现货市场的关键影响参数；
Figure BDA0003385884330000071
Figure BDA0003385884330000072
Figure BDA0003385884330000073
式中，SH、SM、SL分别表示负荷高峰、负荷中间、负荷低谷时段的综合赋分值，mH、mM、mL分别表示负荷高峰时段、负荷中间时段、负荷低谷时段的总时段数。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：本方法不仅系统梳理了电力现货市场中影响出清电价的运行参数，并可简单高效地计算并比较各运行参数对出清电价的影响程度，从而明确影响现货市场的关键参数，提高市场主体的决策效率，并为我国电力现货市场的规则修订与平台完善提供理论分析和技术支撑，推动电力市场的可持续发展。
附图说明
图1是本发明的原始成本曲线线性处理过程曲线图。
图2是本发明的影响参数与出清电价的关联度图。
图3是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例。
参见图1至图3，本实施例中，一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法，包括以下步骤：
1、采用IEEE-39节点系统作验证分析，某电力现货市场的基态参数选取如下：全网各机组的运行成本系数均取a＝0.21，b＝6.3，c＝4.2，机组物理参数见表3，系统日前预测负荷见表4，线路物理参数见表5，取正负备用需求均为100MW。碳配额基准值取2020年上海市100MW燃煤机组基准为7.838吨/万千瓦时，碳单位成交价取2021年3月上海碳市场成交价为41.5元/吨CO2。在算例中，机组出力上限即为各机组的最大申报量,机组出力下限即为最小技术出力，出清电价取全网负荷侧的加权平均节点电价。
表3机组物理参数
Figure BDA0003385884330000081
表4系统日前预测负荷
Figure BDA0003385884330000082
表5系统线路物理参数
Figure BDA0003385884330000083
2、建立考虑电力现货市场出清电价影响因素体系，结合本案例具体数据，市场参数的基态表达式选取如下表6。
表6电力现货市场出清电价影响因素
Figure BDA0003385884330000084
Figure BDA0003385884330000091
3、建立考虑碳排放交易的电力现货市场全时段出清仿真模型，确立模型的目标函数及约束条件。
各机组碳交易成本的表达式如下：
ρco2i(t)＝41.5(εiPi(t)-783.8Pi(t))
各机组运行成本的表达式如下：
ρGi(t)＝0.21(Pi(t))2+6.3Pi(t)+4.2
通过整合机组的碳排放交易成本和运行成本，机组的综合成本曲线表达式如下：
Ci(Pi(t))＝0.21(Pi(t))2+6.3+41.5(εi-783.8)·10-3]Pi(t)+4.2
根据发电机组综合运行成本函数，对其作线性化处理，得到机组4段报价如表7所示。
表7发电机组报价参数
单位：报价(元/MW)容量(MW)
机组 报价 容量 报价 容量 报价 容量 报价 容量
1 137.34 416 224.7 624 312.06 832 399.42 1040
2 87.57 258 141.75 387 195.93 516 250.32 646
3 97.65 290 158.55 435 219.45 580 280.35 725
4 105.63 260 142.8 390 197.4 520 252.42 652
5 88.2 204 113.4 306 156.24 408 202.23 508
6 70.56 276 151.2 414 209.16 552 266.49 687
7 93.24 232 128.1 348 176.82 464 225.54 580
8 79.38 226 124.95 339 172.41 452 219.66 564
9 77.49 346 187.95 519 260.61 692 333.27 865
10 115.29 440 237.3 660 329.7 880 422.1 1100
在考虑机组的多段报价后，则调度定价目标函数可以表达如下：
Figure BDA0003385884330000092
Figure BDA0003385884330000093
式中，
Figure BDA0003385884330000094
和
Figure BDA0003385884330000095
分别代表第i台机组第j段容量的报价和中标容量，机组报价段的数目为m＝5。
出清仿真模型的约束包括系统平衡、系统备用、机组出力、机组爬坡、断面潮流类，具体表达式如下：
a)系统平衡约束
Figure BDA0003385884330000101
式中，λ(t)为系统平衡约束的影子价格，
Figure BDA0003385884330000102
表示系统所有机组在时段t的总出力量，d(t)表示时段t的系统负荷量。由于本发明使用的是利用直流最优潮流的计算方法，此处不考虑网损因素。
b)系统备用约束
Figure BDA0003385884330000103
Figure BDA0003385884330000104
式中，
Figure BDA0003385884330000105
和v(t)分别是系统备用容量约束上限和下限的影子价格，
Figure BDA0003385884330000106
和Pi 分别为机组i的出力上限和下限，
Figure BDA0003385884330000107
和R(t)分别为系统在t时段的上调旋转备用和下调旋转备用。
c)机组出力约束
Figure BDA0003385884330000108
τi (t)：Pi(t)≥Pi
式中，
Figure BDA0003385884330000109
和τi (t)分别是机组出力上、下限的影子价格。
d)机组爬坡、滑坡约束
Figure BDA00033858843300001010
δi (t)：Pi(t)-pi(t-1)≥-Δi
式中，
Figure BDA0003385884330000111
和δi (t)分别为机组爬坡、滑坡约束的影子价格，Δi为机组i在每个时段可增加、减少出力的最大值。
e)断面潮流约束
Figure BDA0003385884330000112
μl (t)：Pl(t)≥Pl
式中，
Figure BDA0003385884330000113
和μl (t)为断面上潮流以及下潮流约束的影子价格，Pl(t)表示断面l在时段t的潮流功率，
Figure BDA0003385884330000114
和Pl表示断面l的潮流功率上下限。
4、本发明采用有限差分法对出清电价进行灵敏度计算。在计算平均电价在单运行参数变化对应的变化值后，可求取电价对各参数的灵敏度系数，以定量衡量二者的相对变化情况。
由于不同参数的量纲不一致，为了能对数据进行统一比较，需要对参数的变化值进行归一化处理，归一化公式如下：
Figure BDA0003385884330000115
式中，Δx为经归一化处理的变化量，xafter是参数变化后的值，xoriginal为参数原始基态值。
对应的灵敏度分析可以用差分格式的下式进行计算：
Figure BDA0003385884330000116
式中，Fk为电价在不同情况下的灵敏度系数，Δk为影响参数经归一化处理的变化量，ΔA为平均节点电价经归一化处理的变化量。
将全天时段按负荷水平分成系统负荷高峰(包括时段11、16、17、19、20)、负荷低谷(包括时段4—7)以及负荷中间时段(余下时段)，进一步算出全网平均节点电价对各影响参数的灵敏度，即相对变化量大小。通过相对变化量的大小一定程度上衡量各类参数对出清电价的影响大小。
本实施例中只展示较明显的平均节点电价对机组运行成本、CO2排放量、机组出力上限、系统预测负荷、线路传输容量参数的灵敏度分析结果，其余影响因素对电价的影响分析方法类似，不再赘述。
在基态算例基础上，利用试探法寻找出使出清模型有解，且对出清电价有改变的各影响因素上下限值。针对机组运行成本以及CO2排放量，以4％步长取90％～110％范围内基态参数生成6个不同的参数场景，利用向前差分法计算出电价对参数的6组灵敏度；针对机组出力上限，以1％步长取94％～99％范围内基态参数生成6个不同的场景，计算出电价对机组出力上限参数的6组灵敏度；针对系统预测负荷，以2％步长取95％～105％范围内基态负荷生成6个不同的负荷场景，计算出电价对系统预测负荷参数的6组灵敏度；针对线路传输容量，以3％步长取90％～105％范围内基态参数生成6个不同的场景，计算出电价对线路传输容量参数的6组灵敏度。对原始灵敏度数据进行赋分，赋分标准见表8，可以得到赋分平均值以进行比较，其比较结果如表9所示。显然可以发现，在不同负荷水平时段下关键影响参数是不同的。
表8灵敏度赋分标准
灵敏度范围 0 (0,0.5] (0.5,1] (1,3] (3,5] (5,7]
赋分 0 1 2 3 4 5
灵敏度范围 (7,9] (9,11] (11,13] (13,15] (15,17] (17,+∞)
赋分 6 7 8 9 10 10
表9出清平均电价对部分影响参数灵敏度赋分平均值
赋分平均值 运行成本 CO2排放量 机组出力上限 系统预测负荷 线路传输容量
负荷高峰时段 3.20 2.97 4.30 4.90 3.20
负荷中间时段 2.13 1.08 1.00 2.00 0.77
负荷低谷时段 2.21 1.08 0 1.54 0
重复上述研究步骤，计算并统计出清电价对所有影响参数的灵敏度。最终可得到影响参数与出清电价的关联度图如图2所示。
从关联度图的横向比较来看，在负荷高峰时段，系统预测负荷和系统出力上限对节点电价的影响最明显；线路传输容量和运行成本对出清电价的影响第二明显。在负荷中间时段，系统预测负荷和运行成本是最为关键的影响因素。在负荷低谷时段，运行成本对出清电价的有关键性的影响。
从关联度图的纵向比较来看，系统预测负荷、线路传输容量和机组出力上限在负荷高峰时段对节点电价的影响要明显大于非高峰时段。运行成本和CO2排放量在负荷高峰时段对节点电价的影响要略大于非高峰时段。相反的，机组出力下限在负荷低谷时段对出清电价的影响反而高于其他时段。
因此，负荷高峰时段，作为关键时段，应当被市场主体所高度重视，因为其本质上反映了系统的阻塞情况和供需情况，当系统需求远大于供应时，系统的阻塞情况也通常更严重。所以作为关键影响因素，预测负荷量的不准确性将对出清电价产生巨大的波动影响；发电厂商通过不报满容量配合高报价的竞价策略也会显著提高节点电价；通过扩容等手段提高线路传输容量，可以有效缓解高峰时段的阻塞情况，从而提高电网整体的经济安全性。
最后，在本实施例中，机组出力下限、机组爬坡率、系统备用需求对节点电价的影响程度相对最低。
本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
虽然本发明已以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)根据电力现货市场规则及节点电价模型，确立影响出清电价的运行参数，构建包含机组成本类、机组运行类、系统平衡类、断面潮流类的影响因素体系；
(2)通过对影响参数的梳理，进一步构建考虑碳交易成本的电力现货市场全时段出清仿真模型，确立出清模型的目标函数及约束条件；
(3)基于电力现货市场出清仿真模型，通过灵敏度分析和构建关联度图的方法比较各运行参数对市场出清电价的影响程度，从而评估出影响电力现货市场的关键参数；
步骤(1)中，根据节点电价模型将影响出清电价的运行参数进行分类，划分为机组成本类、机组运行类、系统运行类以及断面潮流类；
步骤(2)中，确定考虑碳排放交易的电力现货市场全时段出清仿真模型的目标函数以及约束条件，其具体表达式如下：
1)目标函数
机组的总发电成本由碳交易成本与运行成本组成；其中，碳交易成本的表达式如下：
ρco2i(t)＝α(εiPi(t)-κPi(t)) (1)
式中，α代表碳市场中每吨CO2的交易价格，εi代表机组i的碳排放系数，κ代表市场中的碳配额基准值，Pi(t)代表机组i在时段t的发电量；
机组运行成本的表达式如下：
ρGi(t)＝ai(Pi(t))2+biPi(t)+ci (2)
式中，ai、bi、ci为机组i成本函数的参数；
通过整合机组的碳排放交易成本和运行成本，机组的综合成本曲线表达式如下：
Ci(Pi(t))＝ai(Pi(t))2+[bi+α(εi-κ)]Pi(t)+ci (3)
该综合成本曲线为二次函数；在实际电力现货市场中，通常允许多段报价；机组报价曲线为递增的分段式阶梯曲线，在各交易出清时段可最多申报m段报价，要求各段报量出力区间首尾相接，且出力起终点分别是机组最小稳定技术出力和机组额定有功功率；对原始的综合成本曲线作线性化处理；
对某台机组的原始成本曲线线性分段后，每个功率点到下一个功率点的斜率分别为k1，k2，k3，...，km；将每段斜率作为报价值，各功率分点作为报量出力区间的首尾，形成基于机组运行成本的阶梯式报价曲线；因为运行成本函数为凸函数，因此k1＜k2＜k3＜…＜km，符合报价曲线单调不递减的要求；
在考虑机组的多段报价后，则出清模型的目标函数最终表达如下：
Figure FDA0003385884320000021
Figure FDA0003385884320000022
式中，
Figure FDA0003385884320000023
和
Figure FDA0003385884320000024
分别代表第i台机组第j段容量的报价和中标容量，机组报价段的数目为m：
2)约束条件
出清仿真模型包括系统平衡、系统备用、机组出力、机组爬坡、断面潮流5种约束，具体如下：
a)系统平衡约束
Figure FDA0003385884320000025
式中，λ(t)为系统平衡约束的影子价格，
Figure FDA0003385884320000026
表示系统所有机组在时段t的总出力量，d(t)表示时段t的系统负荷量；此处不考虑网损因素；
b)系统备用约束
Figure FDA0003385884320000027
Figure FDA0003385884320000028
式中，
Figure FDA0003385884320000029
和v(t)分别是系统备用容量约束上限和下限的影子价格，
Figure FDA00033858843200000210
和Pi 分别为机组i的出力上限和下限，
Figure FDA0003385884320000031
和R(t)分别为系统在t时段的上调旋转备用和下调旋转备用；
c)机组出力约束
Figure FDA0003385884320000032
τi (t)：Pi(t)≥Pi (10)
式中，
Figure FDA0003385884320000033
和τi (t)分别是机组出力上限、下限的影子价格；
d)机组爬坡、滑坡约束
Figure FDA0003385884320000034
δi (t)：Pi(t)-Pi(t-1)≥-Δi (12)
式中，
Figure FDA0003385884320000035
和δi (t)分别为机组爬坡、滑坡约束的影子价格，Δi为机组i在每个时段可增加、减少出力的最大值；
e)断面潮流约束
Figure FDA0003385884320000036
μl (t)：Pl(t)≥Pl (14)
式中，
Figure FDA0003385884320000037
和μ l(t)为断面上潮流以及下潮流约束的影子价格，Pl(t)表示断面l在时段t的潮流功率，
Figure FDA0003385884320000038
和Pi 表示断面l的潮流功率上下限；
步骤(3)中，采用有限差分法对出清电价进行灵敏度计算；在计算平均电价在单运行参数变化对应的变化值后，求取电价对各参数的灵敏度系数，来定量衡量二者的相对变化情况；
由于不同参数的量纲不一致，为了能对数据进行统一比较，需要对参数的变化值进行归一化处理，归一化公式如下：
Figure FDA0003385884320000041
式中，Δx为经归一化处理的变化量，xafter是参数变化后的值，xoriginal为参数原始基态值；
对应的灵敏度分析可以用差分格式的下式进行计算：
Figure FDA0003385884320000042
式中，Fk为电价在不同情况下的灵敏度系数，Δk为影响参数经归一化处理的变化量，ΔA为平均节点电价经归一化处理的变化量；
为了确定影响出清电价的关键运行参数，建立影响参数与出清电价的关联度图以进行比较，其具体流程如下：
a)将全天时段按负荷水平分成系统负荷高峰、负荷低谷以及负荷中间时段，进一步算出全网平均节点电价对各影响参数的灵敏度，即相对变化量大小；
b)在基态算例基础上，利用试探法寻找出使出清模型有解，且对出清电价有改变的各影响因素上下限值；针对单个运行影响参数，分别以相同的步长取上下限值范围内6组不同的影响参数生成6个不同的场景；利用向前差分法计算出出清电价对该参数的6组灵敏度，表达式如下：
Figure FDA0003385884320000043
c)对原始灵敏度数据进行赋分，利用加权平均法得到各参数影响程度的赋分平均值，得到在时段t时赋分平均值的数学表达式如下：
Figure FDA0003385884320000044
式中，Fkn(t)代表第n个场景下的灵敏度大小，α(Fkn(t))代表当灵敏度大小为Fkn(t)时对应的赋分；
取平均值得到在不同负荷水平时段的综合赋分值如下式，以进行统一的比较，最终确定电力现货市场的关键影响参数；
Figure FDA0003385884320000051
Figure FDA0003385884320000052
Figure FDA0003385884320000053
式中，SH、SM、SL分别表示负荷高峰、负荷中间、负荷低谷时段的综合赋分值，mH、mM、mL分别表示负荷高峰时段、负荷中间时段、负荷低谷时段的总时段数。
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