CN114925912A - 一种供电系统的优化方法、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种供电系统的优化方法、电子设备及可读存储介质，优化方法包括以下步骤：获取目标区域可再生电能的发电总量和目标区域的电力需求总量；获取经济政策不确定性因素；构建多目标初始模型：对多目标初始模型的约束集群中含有的不确定参数进行随机机会优化，得到可求解的模型；根据可求解的模型对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。本发明既保证了供电安全与可持续性的持续能力，同时，在一定程度上规避了可再生能源的消纳、稳定省间市场供需、规避价格与需求量波动等风险。
Description
技术领域
本发明涉及区域供电商业模式领域，具体涉及一种供电系统的优化方法、电子设备及可读存储介质。
背景技术
保证电力供应是保障人类正常生活的必要条件，但是随着人口的增多，工业生产、商业发展等用电需求的增加，如何在保证电力部门正常供应的前提下，增加可再生能源发电，减少碳排，维持电力系统稳定，降低成本，成了城市发展的必须要解决的问题之一。
碳减排是各国改善气候问题重点关注的举措，碳市场建设的目的是以较低的成本降低覆盖区域的总体碳排放量，直接对纳入市场范围的碳排放主体施加碳排放约束。目前，世界各国积极推动了全球碳交易市场的建立与发展，越来越多的发达国家与发展中国家开始关注碳交易市场的建设。截止至2021年1月31日，全球共有24个运行中的碳市场，另外有8个碳市场正在计划实施和有14个司法管辖区在考虑建立碳市场。
我国电力行业碳排放量占全国碳排放量的一半，电力行业碳减排成效对于碳中和目标的实现影响重大。现有的碳市场企业参与的活跃度以及主动积极性不够，碳交易随着逼近履约期(其中四分之三的交易都发生在履约期将至的2021年12月份)而显著活跃。数据表明中国碳市场还存在以下几个方面的缺口需要完善：(1)公平性。市场参与主体是配额分配的企业，碳市场的建立和发展将增加传统产业碳排放成本，现阶段碳市场的建立还无法形成低碳减排促进企业竞争力的循环，控排企业的碳交易多以完成考核和履约为动机，难以发挥碳市场对控排企业发展的激励作用。并且，各地区配额分配、交易价格差异较大，无法保证整体公平性。(2)监督力度。地方市场集中度、市场活跃度和市场流动性存在差异，地方碳排放权交易试点市场的监管政策等与全国碳排放权交易市场相关行业管理存在差异，部分试点地区对市场机制及监管力度存在重视度不足等问题，使碳配额交易机制尚未完全发挥减排效应。(3)不确定风险。当前的碳市场受地区发展差异、政策前景、社会环境不明、各地碳交易价格差异等多方面因素影响，容易受内外部风险的冲击，存在收益损失风险。
具体而言，风、光、水等新能源发电具有波动性和不确定性等特征，导致系统缺乏灵活调节电源的能力。我国电力供需以省内平衡和就地消纳为主，缺乏促进可再生能源跨区消纳的实施方案，区域间壁垒突出。此外，中国能源资源分布不均，呈现西富东贫的现象，电力消费显示东多西少的现状，也就说明能源生产和消费不匹配问题显著。目前并没有一个有效完善市场交易机制、以较低的成本降低覆盖区域的总体碳排放量、带动全社会节能和提升能效的方法或系统。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种供电系统的优化方法、电子设备及可读存储介质解决了新能源发电波动性、不确定性等特点的电力部门供给与用电需求匹配问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种供电系统的优化方法，其包括以下步骤：
S1、获取目标区域可再生电能的发电总量和目标区域的电力需求总量；获取经济政策不确定性因素；
S2、构建多目标初始模型：
S2-1、获取需求不确定的供电约束；采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格；
S2-2、分别构建以售电收益最大的目标函数、以碳排放量最少的目标函数、以电源结构最优的目标函数和以碳市场交易公平性最高的目标函数；
S2-3、根据目标区域的电力供给风险控制和控排要求建立碳配额和绿色证书交易管理的约束集群；
S3、对多目标初始模型的约束集群中含有的不确定参数进行随机机会优化，得到可求解的模型；
S4、根据可求解的模型对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
进一步地，步骤S2-1中需求不确定的供电约束的表达式为：
其中Pit表示第i类电能在t时期的发电量；β取值为1或-1，β取值为-1时表示目标区域可向其他地区出售可再生电能，β取值为1时表示目标地区需要购买绿色证书；TPt表示t时期购买的可再生电能的总电量，即绿色证书量；
表示第k类用户在t时期的用电需求；电能包括8类，i＝1表示煤电，i＝2表示天然气发的电，i＝3表示光伏电，i＝4表示地热电，i＝5表示生物质电，i＝6表示水电，i＝7表示风电，i＝8表示核电；
符号表示对参数的任意取值均成立；cci表示第i类电能的碳排放因子，为常数；C表示目标区域电力部门碳减排目标，由目标区域的管理者给定。
进一步地，步骤S2-1中采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格的具体方法为：
基于历史数据，分别根据公式：
Pct＝a×PEt+b×PPt
mct＝d×Et
获取t时期的碳配额交易价格Pct和t时期的绿色证书交易价格mct；其中a、b和d均为回归系数，即常数；PEt为t时期的化石能源交易价格；PPt为t时期的经济政策不确定性；Et为t时期的电力价格。
进一步地，步骤S2-2中以售电收益最大的目标函数的表达式为：
其中max表示取最大值；F1表示售电收益；wkt表示第k类用户在t时期的上网电价；
表示第k类用户在t时期的用电需求；cit表示第i类电能在t时期的发电成本；ε取值为0或1，当ε取值为1时表示目标区域需要购买碳配额，当ε取值为0时表示目标区域碳配额充足；
表示t时期的碳配额交易价格；At表示目标区域电力部门在t时期的碳配额；
以电源结构最优的目标函数的表达式为：
其中F2表示电源结构；
以碳排放量最少的目标函数的表达式为：
其中min表示取最小值；F3表示碳排放量；
以市场交易公平性最高的目标函数的表达式为：
其中F4表示碳市场交易在不同时期的差异，差异越小表示越公平；t'表示同一年度中t时期外的任一时期；Pit'表示第i类电能在t'时期的发电量；A表示目标区域一年的碳配额总量。
进一步地，步骤S2-3中碳配额交易管理的约束集群为：
绿色证书交易管理的约束集群分别为：
进一步地，步骤S3的具体方法包括以下子步骤：
S3-1、将需求不确定的供电约束
利用随机机会规划转换成可求解的模型：
S3-2、通过蒙特卡罗模拟获得电力需求的概率分布
其中u为电力需求的均值；σ为电力需求的方差；
S3-3、将可求解的模型转换为等价形式：
其中pr{·}表示概率；α为置信水平，即常数；
表示标准正态分布的分布函数的逆函数。
进一步地，步骤S4的具体方法为：采用多目标遗传算法求解可求解的模型，获取第i类电能在目标时期的发电量、目标时期购买的可再生电能的总电量、参数β的取值和参数ε的取值，完成对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
提供一种电子设备，其包括：
存储器，存储有可执行指令；以及
处理器，被配置为执行所述存储器中可执行指令以实现供电系统的优化方法。
提供一种可读存储介质，其上存储有可执行指令，可执行指令被处理器执行时实现供电系统的优化方法。
本发明的有益效果为：
从市场体系来看，本发明考虑了源荷不确定性对电力供需与交易带来的严峻挑战，并考虑了在“碳市场碳配额交易制度”和“绿色证书交易制度”这种双轨制现状下，促进中国的电力市场与碳市场融合，提高区域间电力和碳配额交易效率与公平，促进区域内、区域间可再生能源消纳的交易机制。
从运行机制来看，本发明考虑了碳价与绿色证书交易价格波动及其不确定性，克服了传统调度模式无法保证可再生能源产业的收益的难题，考虑能源-环境-经济-社会多个目标，包括以最小化电力供需不平衡，最大化售电收益，优化区域(城市)多源发电和交易方案。
从交易机制来看，可再生能源发电行业无法充分参与碳市场交易，但是本发明通过引入绿色证书交易机制，实现了碳市场背景下，碳配额交易与绿色证书交易的相互补充，可再生能源发电行业由于从源头减少了发电行业的二氧化碳排放，既可以参与碳配额交易，也可以参与绿色证书交易。因此，本发明在保障可再生能源发电行业经营收益的同时，实现节能减排目标。
附图说明
图1为本方法的流程示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，该供电系统的优化方法包括以下步骤：
S1、获取目标区域可再生电能的发电总量和目标区域的电力需求总量；获取经济政策不确定性因素；
S2、构建多目标初始模型：
S2-1、获取需求不确定的供电约束；采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格；
S2-2、分别构建以售电收益最大的目标函数、以碳排放量最少的目标函数、以电源结构最优的目标函数和以碳市场交易公平性最高的目标函数；
S2-3、根据目标区域的电力供给风险控制和控排要求建立碳配额和绿色证书交易管理的约束集群；
S3、对多目标初始模型的约束集群中含有的不确定参数进行随机机会优化，得到可求解的模型；
S4、根据可求解的模型对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
步骤S2-1中需求不确定的供电约束的表达式为：
其中Pit表示第i类电能在t时期的发电量；β取值为1或-1，β取值为-1时表示目标区域可向其他地区出售可再生电能，β取值为1时表示目标地区需要购买绿色证书；TPt表示t时期购买的可再生电能的总电量，即绿色证书量；
表示第k类用户在t时期的用电需求；电能包括8类，i＝1表示煤电，i＝2表示天然气发的电，i＝3表示光伏电，i＝4表示地热电，i＝5表示生物质电，i＝6表示水电，i＝7表示风电，i＝8表示核电；
符号表示对参数的任意取值均成立；cci表示第i类电能的碳排放因子，为常数；C表示目标区域电力部门碳减排目标，由目标区域的管理者给定。
步骤S2-1中采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格的具体方法为：基于历史数据，分别根据公式：
Pct＝a×PEt+b×PPt
mct＝d×Et
获取t时期的碳配额交易价格Pct和t时期的绿色证书交易价格mct；其中a、b和d均为回归系数，即常数；PEt为t时期的化石能源交易价格；PPt为t时期的经济政策不确定性；Et为t时期的电力价格。
步骤S2-2中以售电收益最大的目标函数的表达式为：
其中max表示取最大值；F1表示售电收益；wkt表示第k类用户在t时期的上网电价；
表示第k类用户在t时期的用电需求；cit表示第i类电能在t时期的发电成本；ε取值为0或1，当ε取值为1时表示目标区域需要购买碳配额，当ε取值为0时表示目标区域碳配额充足；
表示t时期的碳配额交易价格；At表示目标区域电力部门在t时期的碳配额；
以电源结构最优的目标函数的表达式为：
其中F2表示电源结构；
以碳排放量最少的目标函数的表达式为：
其中min表示取最小值；F3表示碳排放量；
以市场交易公平性最高的目标函数的表达式为：
其中F4表示碳市场交易在不同时期的差异，差异越小表示越公平；t'表示同一年度中t时期外的任一时期；Pit'表示第i类电能在t'时期的发电量；A表示目标区域一年的碳配额总量。
步骤S2-3中碳配额交易管理的约束集群为：
绿色证书交易管理的约束集群分别为：
步骤S3的具体方法包括以下子步骤：
S3-1、将需求不确定的供电约束
利用随机机会规划转换成可求解的模型：
S3-2、通过蒙特卡罗模拟获得电力需求的概率分布
其中u为电力需求的均值；σ为电力需求的方差；
S3-3、将可求解的模型转换为等价形式：
其中pr{·}表示概率；α为置信水平，即常数；
表示标准正态分布的分布函数的逆函数。
步骤S4的具体方法为：采用多目标遗传算法求解可求解的模型，获取第i类电能在目标时期的发电量、目标时期购买的可再生电能的总电量、参数β的取值和参数ε的取值，完成对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
在本发明的一个实施例中，提供一种电子设备，其包括：
存储器，存储有可执行指令；以及
处理器，被配置为执行所述存储器中可执行指令以实现供电系统的优化方法。
提供一种可读存储介质，其上存储有可执行指令，可执行指令被处理器执行时实现供电系统的优化方法。
本发明既保证了供电安全与可持续性的持续能力，同时，在一定程度上规避了可再生能源的消纳、稳定省间市场供需、规避价格与需求量波动等风险。本发明纳入了经济政策不确定性等因素对市场(例如碳配额交易价格(以下称作碳价)和绿色证书交易价格，活跃度)产生影响，描述未来不同发展情景，以应对突发情况。本发明有利于指导未来预测情景下，区域间可再生能源发力结构调整，以及区域间电力交易。以北京为例，能够助力于构建区域间“京冀晋蒙”绿色电力通道，为北京市大规模利用绿色电力提供坚强保障。
Claims (9)
1.一种供电系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取目标区域可再生电能的发电总量和目标区域的电力需求总量；获取经济政策不确定性因素；
S2、构建多目标初始模型：
S2-1、获取需求不确定的供电约束；采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格；
S2-2、分别构建以售电收益最大的目标函数、以碳排放量最少的目标函数、以电源结构最优的目标函数和以碳市场交易公平性最高的目标函数；
S2-3、根据目标区域的电力供给风险控制和控排要求建立碳配额和绿色证书交易管理的约束集群；
S3、对多目标初始模型的约束集群中含有的不确定参数进行随机机会优化，得到可求解的模型；
S4、根据可求解的模型对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
2.根据权利要求1所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S2-1中需求不确定的供电约束的表达式为：
其中Pit表示第i类电能在t时期的发电量；β取值为1或-1，β取值为-1时表示目标区域可向其他地区出售可再生电能，β取值为1时表示目标地区需要购买绿色证书；TPt表示t时期购买的可再生电能的总电量，即绿色证书量；Dkt表示第k类用户在t时期的用电需求；电能包括8类，i＝1表示煤电，i＝2表示天然气发的电，i＝3表示光伏电，i＝4表示地热电，i＝5表示生物质电，i＝6表示水电，i＝7表示风电，i＝8表示核电；
符号表示对参数的任意取值均成立；cci表示第i类电能的碳排放因子，为常数；C表示目标区域电力部门碳减排目标，由目标区域的管理者给定。
3.根据权利要求2所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S2-1中采用回归函数获取碳配额交易价格和绿色证书交易价格的具体方法为：
基于历史数据，分别根据公式：
Pct＝a×PEt+b×PPt
mct＝d×Et
获取t时期的碳配额交易价格Pct和t时期的绿色证书交易价格mct；其中a、b和d均为回归系数，即常数；PEt为t时期的化石能源交易价格；PPt为t时期的经济政策不确定性；Et为t时期的电力价格。
4.根据权利要求3所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S2-2中以售电收益最大的目标函数的表达式为：
其中max表示取最大值；F1表示售电收益；wkt表示第k类用户在t时期的上网电价；
表示第k类用户在t时期的用电需求；cit表示第i类电能在t时期的发电成本；ε取值为0或1，当ε取值为1时表示目标区域需要购买碳配额，当ε取值为0时表示目标区域碳配额充足；
表示t时期的碳配额交易价格；At表示目标区域电力部门在t时期的碳配额；
以电源结构最优的目标函数的表达式为：
其中F2表示电源结构；
以碳排放量最少的目标函数的表达式为：
其中min表示取最小值；F3表示碳排放量；
以市场交易公平性最高的目标函数的表达式为：
其中F4表示碳市场交易在不同时期的差异，差异越小表示越公平；t'表示同一年度中t时期外的任一时期；Pit'表示第i类电能在t'时期的发电量；A表示目标区域一年的碳配额总量。
5.根据权利要求4所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S2-3中碳配额交易管理的约束集群为：
绿色证书交易管理的约束集群分别为：
6.根据权利要求5所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S3的具体方法包括以下子步骤：
S3-1、将需求不确定的供电约束
利用随机机会规划转换成可求解的模型：
S3-2、通过蒙特卡罗模拟获得电力需求的概率分布
其中u为电力需求的均值；σ为电力需求的方差；
S3-3、将可求解的模型转换为等价形式：
其中pr{·}表示概率；α为置信水平，即常数；
表示标准正态分布的分布函数的逆函数。
7.根据权利要求1所述的供电系统的优化方法，其特征在于，步骤S4的具体方法为：采用多目标遗传算法求解可求解的模型的等价形式，获取第i类电能在目标时期的发电量、目标时期购买的可再生电能的总电量、参数β的取值和参数ε的取值，完成对目标区域任一时刻的供电系统进行优化。
8.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
存储器，存储有可执行指令；以及
处理器，被配置为执行所述存储器中可执行指令以实现权利要求1～6中任一项所述的方法。
9.一种可读存储介质，其上存储有可执行指令，其特征在于，所述可执行指令被处理器执行时实现权利要求1～6任一项所述的方法。
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- 2022-05-20 CN CN202210555745.9A patent/CN114925912B/zh active Active
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