CN115310678A - 电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质，包括以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；对目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。本申请针对电力现货市场中由风电不确定性而引起的电网安全性、稳定性和经济性的问题，提供电力市场出清多阶段鲁棒优化方法，既考虑了风电不确定性对市场出清的影响，同时将多阶段鲁棒优化模型转换为高效高收敛的可求解线性模型。该方法能够有效解决电力现货市场出清的问题，并满足实际调度需求，维护了电网系统的安全性和稳定性。
Description
技术领域
本申请涉及电网数据分析技术领域，尤其涉及一种电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质。
背景技术
在现阶段电力市场出清中，提出了一种计及安全约束的机组组合(securityconstrained unit commitment,SCUC)出清优化数学模型。一方面，该模型对风电机组的处理方式是在优化出清前给出各个风电机组各段时段的出力预测值，即在该优化出清模型中，风电的出力是边界数据而非优化决策变量，其完全没有考虑到风电本身存在的高不确定性。由于SCUC阶段是由日前出清阶段完成，即在运行日的前一天准备出清SCUC之前的边界数据准备阶段就要获取风电各段时段的出力预测值，此时的风电预测值和实际情况往往有很大偏差。而实时市场出清是在运行日当天完成。由于风电的不确定性，风电的预测值和日前的风电预测值往往存在较大偏差，导致实时市场出清结果和日前市场差别过大，对现货市场出清结果的可执行程度有很大影响，尤其在新能源机组占比较大的市场中，很可能使得实际出清结果不符合实际调度需求，严重影响了电网的安全性和稳定性。另一方面，由于风电的不确定性存在，电网调度中心为了保证电力系统的安全性和稳定性，需要为此预留更多的备用需求和调频需求，对整个电力市场来说是一种较大的经济损失。
发明内容
本申请的目的在于提供一种电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质，以解决现有的出清模型未考虑风电的不确定性，导致实时市场出清结果和日前市场差别过大，使得实际出清结果不符合实际调度需求的问题。
为实现上述目的，本申请提供一种电力市场出清优化方法，包括：
以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；
确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；
对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
进一步地，所述建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数，包括：
式中，CTi和CDi分别表示机组开机和停机费用；CG和CW分别表示常规机组的调整费用和风电机组调整费用；
分别表示常规机组和风电机组的调整量；
表示常规机组的实际出力；
分别表示机组开机关机变量；M表示断面约束的惩罚变量；
分别表示断面或线路的正反向松弛量。
进一步地，所述对所述目标函数进行求解，包括：
利用仿射函数将所述目标函数转化为线性模型，包括：
以CTg表示启停花费
f0(y,ξ0)表示
L(aTy)表示
bTΔξ表示
描述目标函数：
式中，y,ξ0分别表示
确定事件式线性近似决策：
式中，不同场景K下动态决策f是随机变量Δξ的仿射函数，
表示不同类型的场景，每个
均由有限个K组成；Δy,Δξ分别表示
的偏差量。
对最坏期望进行转化：
确定与目标函数等效的线性模型：
式中，α和β为拉格朗日乘子，p表示由pw构成的向量，σk表示距离尺度。
进一步地，所述风电输出约束为：
式中，
分别表示风电的实际出力和预测出力，ν表示风电的预测误差。
进一步地，所述功率平衡约束为：
式中，
表示常规机组出力，
表示风电预测出力，
表示节点负荷，
分别表示常规机组集合、风电场集合和节点集合。
进一步地，所述爬坡约束为：
式中，RUi、RDi分别表示爬坡、滑坡速率。
进一步地，所述直流网络约束为：
式中，Gl-i表示节点i对线路l的发电机输出功率转移分布因子；
表示线路l的最大传输容量。
本申请还提供一种电力市场出清优化装置，包括：
优化模型构建单元，用于以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；
约束条件确定单元，用于确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；
求解单元，用于对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
本申请还提供一种终端设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的电力市场出清优化方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的电力市场出清优化方法。
相对于现有技术，本申请的有益效果在于：
本申请公开了一种电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质，包括以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；对目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
本申请针对电力现货市场中由风电不确定性而引起的电网安全性、稳定性和经济性的问题，提供电力市场出清多阶段鲁棒优化方法，既考虑了风电不确定性对市场出清的影响，同时将多阶段鲁棒优化模型转换为高效高收敛的可求解线性模型。该方法能够有效解决电力现货市场出清存在的问题，并满足实际调度需求，减小备用需求所造成的经济损失，有利于维护电网系统的安全性和稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请某一实施例提供的电力市场出清优化方法的流程示意图；
图2是本申请某一实施例提供的电力市场出清优化装置的结构示意图；
图3是本申请某一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
请参阅图1，本申请某一实施例提供一种电力市场出清优化方法。如图1所示，该电力市场出清优化方法包括步骤S10至步骤S30。各步骤具体如下：
S10、以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数。
本步骤中，根据现货市场实际情况，提出实时运行时需要考虑日前经济调度费用和实时调整费用的最小，提出多阶段鲁棒优化模型目标函数形式如下：
式中，CTi和CDi分别表示机组开机和停机费用；CG和CW分别表示常规机组的调整费用和风电机组调整费用；
分别表示常规机组和风电机组的调整量；
表示常规机组的实际出力；
分别表示机组开机关机变量；M表示断面约束的惩罚变量；
分别表示断面或线路的正反向松弛量。
需要说明的是，上述公式是一个min-max-min的三层两阶段的优化模型。第一阶段表示表示日前经济调度的总费用，包括常规机组的启停费用和运行费用。第二部分考虑风电输出的不确定性，给出了实时调度中的总费用。
S20、确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束。
在一个具体地实施例中，各个约束的具体内容如下：
在t时刻，风电输出约束如下：
式中，
分别表示风电的实际出力和预测出力，ν表示风电的预测误差。
进一步地，风电输出与火电机组之间的仿射策略如下：
其中δ是自动发电控制系统对总风电预测误差的响应参与因子。此外，还要满足火电机组的备用容量约束，即：
进一步地，功率平衡约束为：
式中，
表示常规机组出力，
表示风电预测出力，
表示节点负荷，
分别表示常规机组集合、风电场集合和节点集合。
进一步地，所述爬坡约束为：
式中，RUi、RDi分别表示爬坡、滑坡速率。
进一步地，所述直流网络约束为：
式中，Gl-i表示节点i对线路l的发电机输出功率转移分布因子；
表示线路l的最大传输容量。
S30、对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
需要说明的是，本申请提出的多阶段鲁棒优化模型中，如何量化第二阶段的期望函数并将其转化为可求解的模型一直是一个难点。为了解决求解问题，在一个具体地实施方式中，通过仿射函数将其转化为线性模型。其中，本申请模型转换依据是对偶理论，可以保证转换后的模型与原模型的计算精度差距在0.1％内，以此优化求解过程。
为了简化描述，这里以CTg表示启停花费
以f0(y,ξ0)表示
以L(aTy)表示
bTΔξ表示
因此，三层两阶段的调度模型可以被描述为：
其中，y,ξ0分别表示
第一阶段变量为不根据实际情况变化的日前变量，第二阶段变量为可调变量和不确定变量。
确定事件式线性近似决策：
式中，不同场景K下动态决策f是随机变量Δξ的仿射函数，
表示不同类型的场景，每个
均由有限个K组成；Δy,Δξ分别表示
的偏差量。
对最坏期望进行转化：
则上述方程可以被转换为：
因此，对于电力系统调度问题，确定与目标函数等效的线性模型：
式中，α和β为拉格朗日乘子，p表示由pw构成的向量，σk表示距离尺度。
此时，模型中最核心的部分已经被转化为线性模型，即日前调度的三层两阶段模型已经被转化为线性模型，可以直接调用gurobi或cplex等商业求解器直接求解，最后根据求解结果直接进行电力市场出清操作。
综上所述，本申请提供的电力市场出清优化方法，既考虑了风电不确定性对市场出清的影响，同时将多阶段鲁棒优化模型转换为高效高收敛的可求解线性模型。该方法能够有效解决电力现货市场出清存在的问题，并满足实际调度需求，减小备用需求所造成的经济损失，有利于维护电网系统的安全性和稳定性。
请参阅图2，本申请某一实施例还提供一种电力市场出清优化装置，包括：
优化模型构建单元01，用于以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；
约束条件确定单元02，用于确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；
求解单元03，用于对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
在一个具体地实施例中，优化模型构建单元01，还用于：
根据现货市场实际情况，提出实时运行时需要考虑日前经济调度费用和实时调整费用的最小，提出多阶段鲁棒优化模型目标函数形式如下：
式中，CTi和CDi分别表示机组开机和停机费用；CG和CW分别表示常规机组的调整费用和风电机组调整费用；
分别表示常规机组和风电机组的调整量；
表示常规机组的实际出力；
分别表示机组开机关机变量；M表示断面约束的惩罚变量；
分别表示断面或线路的正反向松弛量。
其中，上述公式是一个min-max-min的三层两阶段的优化模型。第一阶段表示表示日前经济调度的总费用，包括常规机组的启停费用和运行费用。第二部分考虑风电输出的不确定性，给出了实时调度中的总费用。
在一个具体实施中，约束条件确定单元02，用于确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束，包括以下内容：
在t时刻，风电输出约束如下：
式中，
分别表示风电的实际出力和预测出力，ν表示风电的预测误差。
进一步地，风电输出与火电机组之间的仿射策略如下：
其中δ是自动发电控制系统对总风电预测误差的响应参与因子。此外，还要满足火电机组的备用容量约束，即：
进一步地，功率平衡约束为：
式中，
表示常规机组出力，
表示风电预测出力，
表示节点负荷，
分别表示常规机组集合、风电场集合和节点集合。
进一步地，所述爬坡约束为：
式中，RUi、RDi分别表示爬坡、滑坡速率。
进一步地，所述直流网络约束为：
式中，Gl-i表示节点i对线路l的发电机输出功率转移分布因子；
表示线路l的最大传输容量。
在一个具体实施例中，求解单元03，还用于通过仿射函数将目标函数转化为线性模型进行求解。
需要说明的是，本申请提出的多阶段鲁棒优化模型中，如何量化第二阶段的期望函数并将其转化为可求解的模型一直是一个难点。为了解决求解问题，在一个具体地实施方式中，通过仿射函数将其转化为线性模型。其中，本申请模型转换依据是对偶理论，可以保证转换后的模型与原模型的计算精度差距在0.1％内，以此优化求解过程。
为了简化描述，这里以CTg表示启停花费
以f0(y,ξ0)表示
以L(aTy)表示
bTΔξ表示
因此，三层两阶段的调度模型可以被描述为：
其中，y,ξ0分别表示
第一阶段变量为不根据实际情况变化的日前变量，第二阶段变量为可调变量和不确定变量。
确定事件式线性近似决策：
式中，不同场景K下动态决策f是随机变量Δξ的仿射函数，
表示不同类型的场景，每个
均由有限个K组成；Δy,Δξ分别表示
的偏差量。
对最坏期望进行转化：
则上述方程可以被转换为：
因此，对于电力系统调度问题，确定与目标函数等效的线性模型：
式中，α和β为拉格朗日乘子，p表示由pw构成的向量，σk表示距离尺度。
此时，模型中最核心的部分已经被转化为线性模型，即日前调度的三层两阶段模型已经被转化为线性模型，可以直接调用gurobi或cplex等商业求解器直接求解，最后根据求解结果直接进行电力市场出清操作。
综上所述，本申请提供的电力市场出清优化装置用于执行如上述任一项实施例所述的电力市场出清优化方法，并实现与其相同的效果，在此不再进一步赘述。
请参阅图3，本申请某一实施例提供一种终端设备，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的电力市场出清优化方法。
处理器用于控制该终端设备的整体操作，以完成上述的电力市场出清优化方法的全部或部分步骤。存储器用于存储各种类型的数据以支持在该终端设备的操作，这些数据例如可以包括用于在该终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
在一示例性实施例中，终端设备可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific 1ntegrated Circuit，简称AS1C)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device,简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行如上述任一项实施例所述的电力市场出清优化方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
在另一示例性实施例中，还提供一种包括计算机程序的计算机可读存储介质，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项实施例所述的电力市场出清优化方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括计算机程序的存储器，上述计算机程序可由终端设备的处理器执行以完成如上述任一项实施例所述的电力市场出清优化方法，并达到如上述方法一致的技术效果。
以上所述是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种电力市场出清优化方法，其特征在于，包括：
以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；
确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；
对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
2.根据权利要求1所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数，包括：
式中，CTi和CDi分别表示机组开机和停机费用；CG和CW分别表示常规机组的调整费用和风电机组调整费用；
分别表示常规机组和风电机组的调整量；
表示常规机组的实际出力；
分别表示机组开机关机变量；M表示断面约束的惩罚变量；
分别表示断面或线路的正反向松弛量。
3.根据权利要求2所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述对所述目标函数进行求解，包括：
利用仿射函数将所述目标函数转化为线性模型，包括：
以CTg表示启停花费
f0(y,ξ0)表示
L(aTy)表示
bTΔξ表示
描述目标函数：
式中，y,ξ0分别表示
确定事件式线性近似决策：
式中，不同场景K下动态决策f是随机变量Δξ的仿射函数，
表示不同类型的场景，每个
均由有限个K组成；Δy,Δξ分别表示
的偏差量；
对最坏期望进行转化：
确定与目标函数等效的线性模型：
式中，α和β为拉格朗日乘子，p表示由pw构成的向量，σk表示距离尺度。
4.根据权利要求2所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述风电输出约束为：
式中，
Pi w分别表示风电的实际出力和预测出力，ν表示风电的预测误差。
5.根据权利要求2所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述功率平衡约束为：
式中，
表示常规机组出力，
表示风电预测出力，
表示节点负荷，
分别表示常规机组集合、风电场集合和节点集合。
6.根据权利要求2所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述爬坡约束为：
式中，RUi、RDi分别表示爬坡、滑坡速率。
7.根据权利要求2所述的电力市场出清优化方法，其特征在于，所述直流网络约束为：
式中，Gl-i表示节点i对线路l的发电机输出功率转移分布因子；Pl max表示线路l的最大传输容量。
8.一种电力市场出清优化装置，其特征在于，包括：
优化模型构建单元，用于以现货电力市场的日前经济调度费用和实时调整费用最小为目标，建立多阶段鲁棒优化模型的目标函数；
约束条件确定单元，用于确定目标函数的约束条件，包括风电输出约束，功率平衡约束，爬坡约束和直流网络约束；
求解单元，用于对所述目标函数进行求解，根据求解结果进行电力市场出清。
9.一种终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7任一项所述的电力市场出清优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的电力市场出清优化方法。
Priority Applications (1)
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| CN202210841986.XA CN115310678A (zh) | 2022-07-18 | 2022-07-18 | 电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210841986.XA CN115310678A (zh) | 2022-07-18 | 2022-07-18 | 电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN115310678A true CN115310678A (zh) | 2022-11-08 |
Family
ID=83855955
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210841986.XA Pending CN115310678A (zh) | 2022-07-18 | 2022-07-18 | 电力市场出清优化方法、装置、终端设备及存储介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115983733A (zh) * | 2023-01-03 | 2023-04-18 | 中国南方电网有限责任公司 | 基于水位控制的电力市场出清数据处理方法和装置 |
-
2022
- 2022-07-18 CN CN202210841986.XA patent/CN115310678A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115983733A (zh) * | 2023-01-03 | 2023-04-18 | 中国南方电网有限责任公司 | 基于水位控制的电力市场出清数据处理方法和装置 |
| CN115983733B (zh) * | 2023-01-03 | 2023-10-20 | 中国南方电网有限责任公司 | 基于水位控制的电力市场出清数据处理方法和装置 |
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