CN115526550A - 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法 - Google Patents

适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115526550A
CN115526550A CN202211496477.4A CN202211496477A CN115526550A CN 115526550 A CN115526550 A CN 115526550A CN 202211496477 A CN202211496477 A CN 202211496477A CN 115526550 A CN115526550 A CN 115526550A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
new energy
unit
conventional thermal
thermal power
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
CN202211496477.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115526550B (zh
Inventor
雷霞
秦榛
杨健
蔡长林
余许伟
冯健童
叶露阳
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.)
Xihua University
Original Assignee
Xihua University
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 Xihua University filed Critical Xihua University
Priority to CN202211496477.4A priority Critical patent/CN115526550B/zh
Publication of CN115526550A publication Critical patent/CN115526550A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115526550B publication Critical patent/CN115526550B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/003—Load forecast, e.g. methods or systems for forecasting future load demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/004—Generation forecast, e.g. methods or systems for forecasting future energy generation
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/008—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks involving trading of energy or energy transmission rights
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/381—Dispersed generators
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/10—Power transmission or distribution systems management focussing at grid-level, e.g. load flow analysis, node profile computation, meshed network optimisation, active network management or spinning reserve management
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2203/00—Indexing scheme relating to details of circuit arrangements for AC mains or AC distribution networks
    • H02J2203/20—Simulating, e g planning, reliability check, modelling or computer assisted design [CAD]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J2300/00—Systems for supplying or distributing electric power characterised by decentralized, dispersed, or local generation
    • H02J2300/20—The dispersed energy generation being of renewable origin

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明涉及适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，包括步骤：借助实时假设场景计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本，分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从中挖掘主要影响因素；以主要因素确定新能源机组的电力品质指数；并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格；采用主能量和备用联合优化方式，设计新能源机组与常规火电机组同台竞争的市场机制；构建日前市场出清模型，以确定机组组合和备用安排；构建实时市场出清模型，以调整机组出力。

Description

适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法
技术领域
本发明涉及电力市场技术领域，特别涉及一种适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法。
背景技术
随着全球能源向更加绿色低碳的未来迈进，新能源发电作为促进能源转型和节能减排的重要途径得到了迅速发展。传统的市场出清价格是以边际机组的报价出清所有机组，该机制激励相容的特性引导常规火电机组按自身边际运行成本进行报价。由于常规火电机组出力可控，以边际成本报价可以增大社会福利且避免市场主体策略报价。
当新能源机组与常规火电机组一同参与市场时，因其边际运行成本近于0，按边际价格统一出清将使新能源机组具有较大的策略报价优势，并减少社会福利，还会降低系统的出清电价，导致更多常规火电机组出现亏损。纯铜市场机制无法充分体现新能源机组与常规火电机组之间及新能源机组与新能源机组之间的发电特性区别，不利于新能源的市场化，无法实现资源最优配值，研究适应新能源参与的市场组织机制显得十分重要，也是推动能源转型的关键环节。
发明内容
本发明的目的在于提出品质指数来量化新能源机组发电特性对系统运行产生的影响，并将其内化在新能源电力的商品价值中；在传统市场出清模式上进行改进，以品质价格体现不同新能源电厂提供的电力品质差异，考虑到该部分不属于商品自身价值，因此根据中标机组类别进行分别清算，可以实现新能源优质优价，有利于新能源提高自身品质并降低策略报价的现象，提供一种适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法。
为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：
适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，包括以下步骤：
步骤1，借助实时假设场景计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本，分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从中挖掘主要影响因素；以主要因素确定新能源机组的电力品质指数；并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格；
步骤2，采用主能量和备用联合优化方式，设计新能源机组与常规火电机组同台竞争的市场机制；
步骤3，构建日前市场出清模型，以确定机组组合和备用安排；构建实时市场出清模型，以调整机组出力。
所述借助实时假设场景计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本的步骤，包括：
所述实时假设场景是指假设实时超短期负荷预测数据与日前预测数据相同，仅更新新能源机组的超短期预测数据进行实时市场出清；
计算系统平衡成本：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
为在
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
时段下的系统平衡成本；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
表示峰时段，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
表示平时段，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示谷时段；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
为参与市场的机组总数，等于常规火电机组数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
和新能源机组数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
之和；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
为实时假设场景下机组i在t时刻的出力，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
为日前出清下机组i在t时刻的出力；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
为实时假设场景下t时刻实时电价，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
为日前t时刻出清电价。
所述分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从中挖掘主要影响因素的步骤，包括：
建立以运行成本最小的主能量市场出清模型：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
（2）
式（2）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
为机组i在t时刻的发电成本，是机组i在t时刻出力
Figure 386868DEST_PATH_IMAGE011
的函数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
为常规火电机组g在t时刻的出力，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
为新能源机组w在t时刻的出力；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
为路线l在t时刻的传输功率；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
为t时刻负荷的超短期预测数据；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
为机组i的出力上限，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
为机组i的出力下限；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
为机组i的爬坡速率上限值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
为机组i的爬坡速率下限值；
L为线路总数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE027
为路线l的功率传输上限值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
路线l的功率传输下限值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
为机组i在t时刻的出力上限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为机组i在t时刻的出力下限约束的影子价格；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
为机组i在t时刻的爬坡上限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
为机组i在t时刻的爬坡下限约束的影子价格；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE033
为线路l在t时刻传输功率上限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
为线路l在t时刻传输功率下限约束的影子价格；
根据KKT条件，有
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE035
，即：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
（3）
式（3）中，
Figure 177711DEST_PATH_IMAGE013
为实时电价，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE037
为发电机输出功率转移因子；
影响新能源机组出力上限的影子价格如式（4）所示：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE038
（4）
式（4）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
为实时市场下新能源机组w提交的t时刻的超短期预测能力，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE041
为日前市场下新能源机组w提交的t时刻的预测出力，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE042
为新能源机组的预测偏差；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE043
为新能源机组w在t时刻出力上限约束的影子价格，且
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE044
。
所述以主要因素确定新能源机组的电力品质指数的步骤，包括：
新能源机组w在
Figure 846196DEST_PATH_IMAGE003
时段下的准确性指数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE045
，用历史r次中标日的日前出清量和实时假设场景出清量的误差均值表示：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE046
（5）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE047
（6）
式（5）、（6）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
为
Figure 460980DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w第Di个中标日的日前和实时假设场景出清量的误差；
新能源机组w的相关性指数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE049
是指新能源机组w在
Figure 213035DEST_PATH_IMAGE003
时段下历史r次中标日的实时假设场景下出清结果与负荷相关度的统计值，计算流程如下：
1）将某中标日的新能源机组w的出力序列
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
，记为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE051
；
2）取后项与前项差组成新序列
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE052
，记为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE053
，即
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE054
；
3）对负荷曲线计算
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE055
，记为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE056
，其中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE057
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE058
表示日前市场下t时刻的负荷预测数据；
则相关性指数
Figure 258001DEST_PATH_IMAGE049
记为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE059
（7）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE060
（8）
式（7）、（8）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE061
为
Figure 400401DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w在第Di个中标日的实时出清量跟踪负荷的能力大小；
综合准确性指数
Figure 5826DEST_PATH_IMAGE045
和相关性指数
Figure 940283DEST_PATH_IMAGE049
得到新能源机组w在
Figure 337242DEST_PATH_IMAGE003
时段下中标r次的电力品质指数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE062
为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE063
（9）
式（9）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE064
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE065
分别为准确性指数和相关性指数的权重，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE066
。
所述并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格的步骤，包括：
将峰平谷时段下的系统平衡成本
Figure 701359DEST_PATH_IMAGE002
按照各新能源机组的电力品质指数
Figure 844895DEST_PATH_IMAGE062
进行分摊：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE067
（10）
式（10）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE068
为在
Figure 571543DEST_PATH_IMAGE003
时段下各新能源机组w根据自身电力品质指数所分摊的系统平衡成本；
将
Figure 407912DEST_PATH_IMAGE068
平均细化到
Figure 180696DEST_PATH_IMAGE003
时段内的每一时刻，形成新能源机组w在t时刻下的电力品质价格
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE069
。
所述构建日前市场出清模型，以确定机组组合和备用安排的步骤，包括：
日前市场出清模型的目标函数：包括常规火电机组发电成本
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE070
、系统备用成本
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE071
、新能源机组发电成本
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE072
以及启停成本
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE073
；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE074
（11）
式（11）中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE075
为目标函数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE076
（12）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE077
（13）
式（12）、（13）中，T表示一个调度周期；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE078
表示常规火电机组g的t时刻状态，为1表示常规火电机组处于运行状态，为0表示处于停机状态；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE079
表示日前市场下常规火电机组g在t时刻的计划出力；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE080
表示常规火电机组g在t时刻的发电成本，其中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE081
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE082
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE083
为常规火电机组g的煤耗成本系数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE084
表示常规火电机组g的碳排放成本系数；
系统备用成本
Figure 555352DEST_PATH_IMAGE071
：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE085
（14）
式（14）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE086
为常规火电机组g的正备用报价，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE087
为常规火电机组g的负备用报价；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE088
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的正备用容量，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE089
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的负备用容量；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE090
表示常规火电机组g在t时刻是否留有负备用的状态，为1表示留有负备用的状态，为0表示未留有负备用的状态；
新能源机组发电成本
Figure 277452DEST_PATH_IMAGE072
：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE091
（15）
式（15）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE092
表示日前市场下新能源机组w在t时刻的中标出力，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE093
为新能源机组w的报价函数；
启停成本
Figure 160088DEST_PATH_IMAGE073
：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE094
（16）
式（16）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE095
表示常规火电机组g在t时刻的启动成本，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE096
表示常规火电机组g在t时刻的停运成本。
所述构建实时市场出清模型，以调整机组出力的步骤，包括：
实时市场出清模型的目标函数：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE097
（28）
式（28）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE098
为实时市场在t时刻下的总运行成本，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE099
为实时市场在t时刻下常规火电机组运行成本，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE100
为实时市场在t时刻下新能源机组运行成本；
Figure 642672DEST_PATH_IMAGE099
是
Figure 252645DEST_PATH_IMAGE019
的函数；
Figure 891568DEST_PATH_IMAGE100
是
Figure 194373DEST_PATH_IMAGE020
的函数。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
针对传统市场机制不能充分体现新能源机组发电与常规火电机组间及新能源机组与新能源机组之间发电特性区别这一缺陷，本发明提出一种适应高比例新能源机组参与的现货市场交易模式。首先，将新能源机组发电属性分为电源属性和负荷属性，将新能源机组引起的实时市场与日前市场结算差额定义为系统平衡成本。通过分析新能源机组属性对系统平衡成本的影响机理，确定以准确性指数和相关性指数描述新能源机组属性，并利用改进叉熵法赋权形成新能源机组的电力品质指数，将电力品质指数及系统平衡成本联合形成电力品质价格以量化新能源机组的电力品质。在传统市场出清模式的基础上进行改进，将新能源机组附加电力品质价格与常规火电机组统一出清，建立同台竞争的市场交易环境，并提出激励相容的结算规则。
仿真结果显示，本发明所提模式可以实现高品质新能源优先消纳，降低系统平衡成本及平均电价，且常规火电机组在负荷高峰时段获得额外收益，有利于新能源机组品质提升及市场公平竞争，对长期处于边际机组的固定成本回收问题提供解决方案，引导常规火电机组容量投资，为建设新型电力系统提供容量保障。
本方法所提交易模式倒逼新能源机组精准报量报价，附加电力品质价格出清可以降低系统平衡成本；电力品质越高的新能源机组优先获得更多中标量，系统实时调整成本更小，实时电价更加平稳；电力品质价格通过市场手段解决新能源机组预测偏差大及同台竞争下市场公平问题，部分时段边际电价的提升可以提高常规火电机组同台竞争的积极性，这为高比例新能源机组并网提供容量保障。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明出清模式流程图；
图3为IEEE30节点系统拓扑图；
图4为风电机组电力品质指数条形图；
图5为传统方案出清下常规火电机组启停状态示意图；
图6为本方案出清下常规火电机组启停状态示意图；
图7为不同出清方式下机组G2和机组G5的出力情况示意图；
图8为不同出清方式下各机组中标量变化情况示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性，或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。另外，术语“相连”、“连接”等可以是元件之间直接相连，也可以是经由其他元件的间接相连。
本发明通过下述技术方案实现，如图1所示，一种适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，包括以下步骤：
步骤1，新能源电力品质分析及量化。
首先借助实时假设场景计算出由新能源机组发电引起的系统平衡成本；分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从而挖掘主要影响因素；以主要因素确定新能源机组的电力品质指数；并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格。
步骤1-1，计算系统平衡成本。
借助实时假设场景（即假设实时超短期负荷预测数据与日前预测数据相同，仅更新新能源机组的超短期预测数据进行实时市场出清）计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本：
Figure 551536DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 965200DEST_PATH_IMAGE002
为在
Figure 520946DEST_PATH_IMAGE003
时段下的系统平衡成本；
Figure 870019DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 839112DEST_PATH_IMAGE005
表示峰时段，
Figure 666254DEST_PATH_IMAGE006
表示平时段，
Figure 404403DEST_PATH_IMAGE007
表示谷时段；
Figure 921447DEST_PATH_IMAGE008
为参与市场的机组总数，等于常规火电机组数
Figure 377836DEST_PATH_IMAGE009
和新能源机组数
Figure 8669DEST_PATH_IMAGE010
之和；
Figure 273428DEST_PATH_IMAGE011
为实时假设场景下机组i在t时刻的出力，
Figure 88937DEST_PATH_IMAGE012
为日前出清下机组i在t时刻的出力；
Figure 907989DEST_PATH_IMAGE013
为实时假设场景下t时刻实时电价，
Figure 467146DEST_PATH_IMAGE014
为日前t时刻出清电价。
式（1）基于PJM市场结算方式，忽略实际执行量与实时市场出清量的偏差，将实时市场与日前市场的结算差额认为是系统平衡偏差所付出的成本。
步骤1-2：新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理。
由式（1）可知，系统平衡成本主要取决于实时市场相对日前市场的出清量价差额，通过建立以运行成本最小的主能量市场出清模型如式（2）所示，式（2）中利用拉格朗日乘子法将约束条件并入目标函数：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE101
（2）
式（2）中，
Figure 586412DEST_PATH_IMAGE017
为机组i在t时刻的发电成本，是机组i在t时刻出力
Figure 182609DEST_PATH_IMAGE011
的函数；
Figure 613591DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 586226DEST_PATH_IMAGE019
为常规火电机组g在t时刻的出力，
Figure 419053DEST_PATH_IMAGE020
为新能源机组w在t时刻的出力；
Figure 186152DEST_PATH_IMAGE021
为路线l在t时刻的传输功率；
Figure 104429DEST_PATH_IMAGE022
为t时刻负荷的超短期预测数据；
Figure 442324DEST_PATH_IMAGE023
为机组i的出力上限，
Figure 536182DEST_PATH_IMAGE024
为机组i的出力下限；
Figure 864395DEST_PATH_IMAGE025
为机组i的爬坡速率上限值，
Figure 614177DEST_PATH_IMAGE026
为机组i的爬坡速率下限值；
L为线路总数，
Figure 318828DEST_PATH_IMAGE027
为路线l的功率传输上限值，
Figure 736034DEST_PATH_IMAGE028
路线l的功率传输下限值；
Figure 235148DEST_PATH_IMAGE029
为机组i在t时刻的出力上限约束的影子价格，
Figure 737805DEST_PATH_IMAGE030
为机组i在t时刻的出力下限约束的影子价格；
Figure 980567DEST_PATH_IMAGE031
为机组i在t时刻的爬坡上限约束的影子价格，
Figure 49017DEST_PATH_IMAGE032
为机组i在t时刻的爬坡下限约束的影子价格；
Figure 594399DEST_PATH_IMAGE033
为线路l在t时刻传输功率上限约束的影子价格，
Figure 708986DEST_PATH_IMAGE034
为线路l在t时刻传输功率下限约束的影子价格。
根据KKT条件，有
Figure 365226DEST_PATH_IMAGE035
，即：
Figure 881658DEST_PATH_IMAGE036
（3）
式（3）中，
Figure 329433DEST_PATH_IMAGE013
为实时电价，
Figure 931315DEST_PATH_IMAGE037
为机组发电机输出功率转移因子，网络结构一旦确定，该因子是常数。因此，实时电价
Figure 391247DEST_PATH_IMAGE013
是机组自身报价、机组出力上下限约束的影子价格、机组上下爬坡约束的影子价格以及线路传输约束的影子价格的线性组合。
新能源机组的不确定性主要体现在其预测上限的不确定，影响新能源机组出力上限的影子价格如式（4）所示：
Figure 762185DEST_PATH_IMAGE038
（4）
式（4）中，
Figure 649370DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 145073DEST_PATH_IMAGE040
为实时市场下新能源机组w提交的t时刻的超短期预测能力，
Figure 533329DEST_PATH_IMAGE041
为日前市场下新能源机组w提交的t时刻的预测出力，
Figure 634140DEST_PATH_IMAGE042
为新能源机组的预测偏差；
Figure 816860DEST_PATH_IMAGE043
为新能源机组w在t时刻出力上限约束的影子价格，且
Figure 268701DEST_PATH_IMAGE044
。
因此，随着新能源预测误差
Figure 195069DEST_PATH_IMAGE042
越小，
Figure 884807DEST_PATH_IMAGE043
越准确。若
Figure 504007DEST_PATH_IMAGE042
为正偏差，则
Figure 177565DEST_PATH_IMAGE043
会减小，即新能源机组富足时促使实时电价
Figure 907624DEST_PATH_IMAGE013
降低；若
Figure 720378DEST_PATH_IMAGE042
为负偏差，即新能源机组实际出力区间小于日前预测数据，则
Figure 510479DEST_PATH_IMAGE043
增大并提高实时电价
Figure 671333DEST_PATH_IMAGE013
。
忽略新能源机组的有限可控，认为新能源机组的爬坡率上下限约束的影子价格为0，但新能源机组出力与负荷变化趋势的异同性会影响常规火电机组的爬坡率需求。当新能源机组发电跟随负荷变化时，其体现出的电源属性会减小系统净负荷，常规火电机组的爬坡成本减小会降低系统出清价格。当新能源机组出力反调峰趋势时，常规火电机组的爬坡范围需求扩大，导致爬坡约束的影子价格
Figure 939503DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 869413DEST_PATH_IMAGE032
增加，从而提高系统出清价格。因此，影响系统平衡成本的主要是新能源机组的不确定性和与负荷变化的相关性。
步骤1-3：计算新能源机组的电力品质指数。
新能源机组w在
Figure 502520DEST_PATH_IMAGE003
时段下的准确性指数
Figure 9725DEST_PATH_IMAGE045
，用历史r次中标日的日前出清量和实时假设场景出清量的误差均值表示：
Figure 956952DEST_PATH_IMAGE046
（5）
Figure 131581DEST_PATH_IMAGE047
（6）
式（5）、（6）中，
Figure 607693DEST_PATH_IMAGE048
为
Figure 539877DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w第Di个中标日的日前和实时假设场景出清量的误差，用
Figure 149850DEST_PATH_IMAGE003
时段的均方根误差表示，
Figure 54352DEST_PATH_IMAGE048
越大，新能源机组的准确性越差。
新能源机组w的相关性指数
Figure 825999DEST_PATH_IMAGE049
是指新能源机组w在
Figure 445812DEST_PATH_IMAGE003
时段下历史r次中标日的实时假设场景下出清结果与负荷相关度的统计值，计算流程如下：
1）将某中标日的新能源机组w的出力序列
Figure 859476DEST_PATH_IMAGE050
，记为
Figure 415222DEST_PATH_IMAGE051
；
2）取后项与前项差组成新序列
Figure 764295DEST_PATH_IMAGE052
，记为
Figure 733388DEST_PATH_IMAGE053
，即
Figure 560529DEST_PATH_IMAGE054
；
3）对负荷曲线计算
Figure 298678DEST_PATH_IMAGE055
，记为
Figure 553073DEST_PATH_IMAGE056
，其中
Figure 9462DEST_PATH_IMAGE057
；
Figure 640295DEST_PATH_IMAGE058
表示日前市场下t时刻的负荷预测数据。
则相关性指数
Figure 498530DEST_PATH_IMAGE049
记为：
Figure 189405DEST_PATH_IMAGE059
（7）
Figure 133090DEST_PATH_IMAGE060
（8）
式（7）、（8）中，
Figure 302035DEST_PATH_IMAGE061
为
Figure 678091DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w在第Di个中标日的实时出清量跟踪负荷的能力大小，采用夹角余弦法计算。
综合准确性指数
Figure 664501DEST_PATH_IMAGE045
和相关性指数
Figure 970849DEST_PATH_IMAGE049
得到新能源机组w在
Figure 68118DEST_PATH_IMAGE003
时段下中标r次的电力品质指数
Figure 510731DEST_PATH_IMAGE062
为：
Figure 668043DEST_PATH_IMAGE063
（9）
式（9）中，
Figure 196108DEST_PATH_IMAGE064
和
Figure 831488DEST_PATH_IMAGE065
分别为准确性指数和相关性指数的权重，
Figure 394188DEST_PATH_IMAGE066
。权重大小取决于该指数对系统平衡成本的影响程度。在分析新能源预测准确度对系统平衡成本的影响时，对每个中标日构建实时市场的新能源出力与负荷曲线变化趋势完全相同的场景（即无相关性影响），此时系统平衡成本是由新能源预测准确度产生。分析相关性指数对系统平衡成本的影响时，对每个中标日构建实时市场的新能源出力与日前市场申报出力完全一致的场景（即无预测偏差影响），此时系统平衡成本由新能源出力与负荷曲线趋势差异性产生。将两种场景下的系统平衡成本作为输入，利用改进最小叉熵法即可求出
Figure 722401DEST_PATH_IMAGE064
和
Figure 534499DEST_PATH_IMAGE065
。新能源机组的品质指数和两个权重随新能源机组的中标次数增加而不断更新，以更准确反映新能源机组的品质。
步骤1-4：计算新能源的电力品质价格。
将峰平谷时段下的系统平衡成本
Figure 114516DEST_PATH_IMAGE002
按照各新能源机组的电力品质指数
Figure 656356DEST_PATH_IMAGE062
进行分摊：
Figure 30837DEST_PATH_IMAGE067
（10）
式（10）中，
Figure 658127DEST_PATH_IMAGE068
为在
Figure 507747DEST_PATH_IMAGE003
时段下各新能源机组w根据自身电力品质指数所分摊的系统平衡成本。再根据
Figure 169672DEST_PATH_IMAGE068
进一步将其平均细化到
Figure 449475DEST_PATH_IMAGE003
时段内的每一时刻，形成新能源机组w在t时刻下的电力品质价格
Figure 564062DEST_PATH_IMAGE069
。
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE102
说明新能源机组总体表现出负荷属性，则电力品质指数越大，新能源机组品质越低，分摊成本越高；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE103
说明新能源机组总体表现出电源属性，则电力品质指数越大，对电网运行贡献越大，新能源机组品质越高，分摊成本越低。充分体现优质优价，劣质高价的原则。
步骤2，新能源机组与常规火电机组同台竞争市场机制设计。
设计的新能源机组与常规火电机组同台竞争的交易模式采用主能量和备用联合优化方式，结合新能源机组的电力品质价格在以边际电价统一出清的结算方式上进行改进，确保各市场主体收益合理并符合激励相容原则。
步骤2-1：出清流程。
在日前市场调度机构根据负荷预测发布电能需求和备用辅助服务需求，所有发电主体申报电能量价格以及机组物理信息，同时常规火电机组还需要申报正负备用价格。交易中心根据市场主体提交的数据进行电能量与备用的联合优化出清，得到各机组启停状态、出力计划、备用计划、节点电价和备用价格，出清结果经安全校核后公布给各市场主体。
市场出清具体流程如图2所示，在日前市场还未开启前，交易中心根据历史交易信息更新参与市场交易的新能源机组电力品质指数，计算出其需要附加的电力品质价格。在接收到各市场主体报价后，通过附加新能源机组的电力品质价格对新能源报价进行修正。采用安全约束机组组合（Security Constrained Unit Commitment，SCUC）和安全约束经济调度模型（Security Constrained Economic Dispatch，SCED）出清日前市场。在实时实时市场中，新能源机组及负荷提交超短期预测数据，新能源机组运行参数及报价信息与日前申报相同。交易中心在日前市场备用出清结果下重新计算常规火电机组出力范围，再进行逐时刻出清，出清流程与日前市场相同。
步骤2-2：结算方式。
日前市场出清结果仅作为结算依据不实际执行，实时市场全电量出清确定各机组出力并物理执行。实时市场中标出力在日前市场中标范围内的按照日前市场出清价格进行结算，出力超过日前市场中标范围以外的部分按照实时市场电价进行结算。此外，由于新能源机组的电力品质价格是为了区分不同新能源机组之间的预测差异以及自身与负荷变化的相关性，并非反映自身价值，所以在市场出清后，对于新能源主体的结算价格为出清电价减去各自附加的电力品质价格，常规火电机组仍按照市场出清电价结算。
在集中竞价模式下，新能源机组附加电力品质价格后完整反映出新能源机组电力商品属性，改变机组中标排序结果，因此边际机组相应发生变化，进而影响市场出清电价。新能源机组的电力品质越好，其附加电力品质价格后的价格越具有优先中标的优势。此时若其非边际机组，按照所提结算规则该新能源将获得更多收益实现优质优价的效果，负荷市场设计中激励相容原则。
步骤3，考虑新能源电力品质的市场出清模型。
日前市场建立主能量-备用联合优化的出清模型，确定机组组合和备用安排；实时市场建立全电量优化的出清模型，调整机组出力。
步骤3-1：构建日前市场出清模型。
日前市场出清模型是在满足负荷及系统安全运行约束的前提下，同时优化常规火电机组启停、各机组出力以及正负备用，使调度周期内的系统总运行成本最小。
目标函数：包括常规火电机组发电成本
Figure 157985DEST_PATH_IMAGE070
、系统备用成本
Figure 674417DEST_PATH_IMAGE071
、新能源机组发电成本
Figure 187438DEST_PATH_IMAGE072
以及启停成本
Figure 664687DEST_PATH_IMAGE073
。
Figure 249252DEST_PATH_IMAGE074
（11）
式（11）中
Figure 495557DEST_PATH_IMAGE075
为目标函数。常规火电机组的发电报价在考虑其能耗成本的基础上还包含碳排成本。
Figure 241796DEST_PATH_IMAGE076
（12）
Figure 940762DEST_PATH_IMAGE077
（13）
式（12）、（13）中，T表示一个调度周期；
Figure 329018DEST_PATH_IMAGE078
表示常规火电机组g的t时刻状态，为1表示常规火电机组处于运行状态，为0表示处于停机状态；
Figure 432759DEST_PATH_IMAGE079
表示日前市场下常规火电机组g在t时刻的计划出力；
Figure 287582DEST_PATH_IMAGE080
表示常规火电机组g在t时刻的发电成本，其中
Figure 864057DEST_PATH_IMAGE081
、
Figure 665791DEST_PATH_IMAGE082
和
Figure 745742DEST_PATH_IMAGE083
为常规火电机组g的煤耗成本系数；
Figure 240309DEST_PATH_IMAGE084
表示常规火电机组g的碳排放成本系数。
系统备用成本
Figure 38500DEST_PATH_IMAGE071
：
Figure 378346DEST_PATH_IMAGE085
（14）
式（14）中，
Figure 578383DEST_PATH_IMAGE086
为常规火电机组g的正备用报价，
Figure 243851DEST_PATH_IMAGE087
为常规火电机组g的负备用报价；
Figure 998180DEST_PATH_IMAGE088
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的正备用容量，
Figure 407296DEST_PATH_IMAGE089
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的负备用容量；
Figure 461840DEST_PATH_IMAGE090
表示常规火电机组g在t时刻是否留有负备用的状态，为1表示留有负备用的状态，为0表示未留有负备用的状态。
新能源机组发电成本
Figure 829367DEST_PATH_IMAGE072
：
Figure 474588DEST_PATH_IMAGE091
（15）
式（15）中，
Figure 546449DEST_PATH_IMAGE092
表示日前市场下新能源机组w在t时刻的中标出力，
Figure 65286DEST_PATH_IMAGE093
为新能源机组w的报价函数。
启停成本
Figure 197190DEST_PATH_IMAGE073
：
Figure 67057DEST_PATH_IMAGE094
（16）
式（16）中，
Figure 614713DEST_PATH_IMAGE095
表示常规火电机组g在t时刻的启动成本，
Figure 847111DEST_PATH_IMAGE096
表示常规火电机组g在t时刻的停运成本。
约束条件：
（1）系统有功功率平衡约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE104
（17）
式（17）中，
Figure 87600DEST_PATH_IMAGE014
为日前市场下t时刻的出清电价。
（2）机组出力约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE105
（18）
式（18）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE106
为常规火电机组g的出力上限，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE107
为常规火电机组g的出力下限；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE108
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE109
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的出力上限约束的影子价格。
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE110
（19）
式（19）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE111
为日前市场下新能源机组w在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE112
为日前市场下新能源机组w在t时刻的出力上限约束的影子价格。
（3）备用约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE113
（20）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE114
（21）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE115
（22）
式（21）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE116
为负荷备用系数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE117
为新能源机组备用系数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE118
为正备用的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE119
为负备用的影子价格。
（4）常规火电机组爬坡约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE120
（23）
式（23）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE121
为常规火电机组g的爬坡率上限值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE122
为常规火电机组g的爬坡率下限值；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE123
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的爬坡上限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE124
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的爬坡下限约束的影子价格。
（5）最小启停时间约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE125
（24）
式（24）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE126
为常规火电机组g的最小连续关停时间，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE127
为常规火电机组g的最小连续开机时间；k表示第k个时刻；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE128
为常规火电机组g在k时刻的启停状态数值。
（6）常规火电机组启停费用约束：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE129
（25）
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE130
（26）
式（25）、（26）中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE131
为常规火电机组g的单次启动成本，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE132
为常规火电机组g的单次关停成本。
（7）线路有功潮流约束：潮流约束考虑滞留潮流模型，各支路有功潮流通过发电机输出功率转移分布因子矩阵计算得到。
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE133
（27）
式（27）中，N为系统总节点数；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE134
为节点n在t时刻的发电机注入功率；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE135
为节点n在t时刻的负荷功率；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE136
为线路l在t时刻传输功率上限约束的影子价格，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE137
为线路l在t时刻传输功率下限约束的影子价格；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE138
为节点m注入单位有功引起的第l条线路有功潮流变化；
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE139
为常规火电机组节点关联矩阵第m行第n列的元素，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE140
为新能源机组节点关联矩阵第m行第n列的元素，若机组n接入节点m，则
Figure DEST_PATH_IMAGE141
；反之，
Figure DEST_PATH_IMAGE142
，
Figure DEST_PATH_IMAGE143
。
步骤3-2：构建实时市场出清模型。
实时市场是在日前市场机组启停状态及备用安排确定的基础上进行逐时刻出清，目标函数为逐时刻下的总成本最小。
目标函数：
Figure 150756DEST_PATH_IMAGE097
（28）
式（28）中，
Figure 236524DEST_PATH_IMAGE098
为实时市场在t时刻下的总运行成本，
Figure 120166DEST_PATH_IMAGE099
为实时市场在t时刻下常规火电机组运行成本，
Figure 203660DEST_PATH_IMAGE100
为实时市场在t时刻下新能源机组运行成本；
Figure 172753DEST_PATH_IMAGE099
计算同式（13），其中成本是
Figure 265474DEST_PATH_IMAGE019
的函数；
Figure 738044DEST_PATH_IMAGE100
计算同式（15），其中成本是
Figure 258018DEST_PATH_IMAGE020
的函数。
约束条件：
实时市场出清模型中需要根据日前出清的备用调整常规火电机组出力上下限，并提交新能源机组和负荷的超短期预测数据：
Figure DEST_PATH_IMAGE144
（29）
式（29）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE145
为实时市场下t时刻的负荷预测数据；
Figure DEST_PATH_IMAGE146
（30）
式（30）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE147
为实时市场下常规火电机组g在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE148
为实时市场下常规火电机组g在t时刻的出力下限约束的影子价格；
Figure DEST_PATH_IMAGE149
（31）
式（31）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE150
为实时市场下新能源机组w在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure 727789DEST_PATH_IMAGE043
为实时市场下新能源机组w在t时刻的出力上限约束的影子价格，
其余约束条件还包括机组爬坡约束如式（23）以及线路潮流约束如式（27）。
仿真案例：
如图3所示，本案例采用改进的IEEE30节点系统拓扑图为算例。
（1）风电机组的系统平衡成本和电力品质价格。
基于图3，仿真得到新能源机组（此处为风电机组）系统平衡成本及电力品质价格如表1所示，图4为各风电机组W1、W2、W3的电力品质指数条形图。
表1 风电机组系统平衡成本
时间/日 峰时段/元 平时段/元 谷时段/元 系统平衡成本/元
D1 -1232.09 3917.589 0 2685.499
D2 -430.797 1084.603 0 653.806
D3 1698.874 123.3218 -566.5881 1255.608
表1中可见，D1日和D2日的谷时段系统平衡成本为0，说明这两日的日前电价与实时电价相同，即尽管风电机组预测存在偏差，但系统边际机组未发生改变。由图4可知在峰时段和平时段下，风电机组W2的电力品质最好，在谷时段下风电机组W1的电力品质最好。
表2 各风电机组的风电品质价格
风电 峰时段/元·(MW·h)<sup>-1</sup> 平时段/元·(MW·h)<sup>-1</sup> 谷时段/元·(MW·h)<sup>-1</sup>
W1 57.4127 4.8675 -43.0631
W2 45.69 2.7667 -31.0087
W3 51.3404 7.781 -39.2458
将各风电机组在不同时段下的电力品质指数结合D3日的系统平衡成本进行分摊，得到用于D4日各风电机组的附加电力品质价格如表2所示。从表2中可见在峰时段和平时段下风电机组W2的品质最好，因此其附加的电力品质价格最低。在谷时段下风电机组W1的品质最好，且该时段的系统平衡成本为负，因此对其分摊后的结果使其在该时段内市场出清中更具有优先中标优势。
因此，本发明更加全面贴切的反映了风电机组的电力品质情况，并且将电力品质量化为电力品质价格，作为后续所提交交易机制的基础。
（2）附加电力品质价格对机组中标量的影响。
图5为传统方案下常规火电机组启停状态示意图，图6为本方案下常规火电机组机组启停状态示意图。可见，当对风电机组附加电力品质价格后，两种出清方式下的常规火电机组启停状态在16点发生变化，相比于传统方案的出清结果，本方案所提出的出清模式下机组G5在17点才开机。
两种出清方案下16点常规火电机组G5（以下简写）的启停状态不同，后续电量分配发生改变，由图7可知G1、G3因备用中标量或出力限值影响未产生较大变化，后续时刻中标量改变主要发生在G2和G5。在16点，本方案的出清模式下G5未开机，G1边际发电成本最低，G2最高。G1受预留正备用容量限值达到最大出力，G3处于满发状态。相较于传统出清下的负备用由G3获得，本方案出清下由价格更低的G2中标，因而G2在预留备用容量外获得更多发电量。在16点后，G5开机，其边际发电成本最低可以中标更多电量，但受爬坡率限值，只能逐渐增发电量直到满发状态。
请参见图8，以谷时段2点（t=2）和平时段16点（t=16）为例，分析附加电力品质价格对机组排序的影响。风电机组申报价格由低到高依次是W1、W2和W3，由于谷时段各风电机组的电力品质价格为负，当附加电力品质价格后，风电机组的价格排序由低到高变为W1、W3和W2。谷时段下传统方式出清的边际机组为W3，本方案出清的边际机组为W2，即品质更好的风电机组优先中标。在平时段16点，由于机组启停状态不同，因而各机组中标量有较大区别。
（3）附加电力品质价格对电价的影响。
在16点，本方案出清电价在日前市场和实时市场均高于传统方案，这是因为本方案的出清模式下边际机组为G2，传统方案的出清模式下边际机组为G5。在开机运行情况下，G2边际发电成本高于G5，从而影响出清电价。此外，在21点和23点风电机组作为边际机组，此时风电机组的附加电力品质价格为正，因此本方案出清价格高于传统方案出清价格。在谷时段，风电机组常作为边际机组，且该时段电力品质价格为负，因此实时电价低于传统出清的实时电价，最终日前购电成本低于传统方式下的购电成本。
实时电价在大部分时刻均低于日前电价，是因为日前市场是电能量和备用联合出清，部分中标机组存留备用容量导致在负荷高峰时期实时电价较高。在实时市场出清时虽不考虑备用容量，但风电机组的超短期预测数据相比日前市场可能存在较大波动，导致某些时刻系统可用发电资源紧张，从而影响实时电价，如17点，此时常规火电机组作为边际机组从而抬高实时市场出清价格。
在可用发电空间不足时，较高的实时电价一方面更能体现电能的稀缺性，另一方面也能激励常规火电机组参与调峰。在本方案所提出的出清模式下，实时电价波动小于传统方案的出清模式，反映出附加电力品质价格根据风电机组预测精度进行筛选，相较于传统出清仅凭报价筛选更具优势。
表3 传统方案出清与本方案出清下的日前和实时电价对比
出清方式 日前平均电价/元·(MW·h)<sup>-1</sup> 实时平均电价/元·(MW·h)<sup>-1</sup> 调整量/MWh
传统方案出清 393.660 401.971 425.333
本方案出清 385.922 394.584 417.966
表4 传统方案出清与本方案出清下的电价对比
出清方式 日前购电成本/元 系统平衡成本/元 总结算成本/元
传统方案出清 2787619.374 5124.681688 2792744.056
本方案出清 2787564.904 -7268.138195 2780296.804
根据表3可知，本方案出清模式下日前平均电价和实时平均电价均低于传统方案出清，这是因为电力品质价格反映了新能源机组的预测准确性，使得实时全电量优化下整体调整量更小，系统平衡成本更低，如表4所示。因此本方案所提出清模式降低了实时市场风险，促进新能源市场化消纳。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1，借助实时假设场景计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本，分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从中挖掘主要影响因素；以主要因素确定新能源机组的电力品质指数；并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格；
步骤2，采用主能量和备用联合优化方式，设计新能源机组与常规火电机组同台竞争的市场机制；
步骤3，构建日前市场出清模型，以确定机组组合和备用安排；构建实时市场出清模型，以调整机组出力。
2.根据权利要求1所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述借助实时假设场景计算由新能源机组发电引起的系统平衡成本的步骤，包括：
所述实时假设场景是指假设实时超短期负荷预测数据与日前预测数据相同，仅更新新能源机组的超短期预测数据进行实时市场出清；
计算系统平衡成本：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE002
为在
Figure DEST_PATH_IMAGE003
时段下的系统平衡成本；
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示峰时段，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
表示平时段，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示谷时段；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
为参与市场的机组总数，等于常规火电机组数
Figure DEST_PATH_IMAGE009
和新能源机组数
Figure DEST_PATH_IMAGE010
之和；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为实时假设场景下机组i在t时刻的出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为日前出清下机组i在t时刻的出力；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为实时假设场景下t时刻实时电价，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为日前t时刻出清电价。
3.根据权利要求2所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述分析新能源负荷属性对系统平衡成本的影响机理，从中挖掘主要影响因素的步骤，包括：
建立以运行成本最小的主能量市场出清模型：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
（2）
式（2）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为机组i在t时刻的发电成本，是机组i在t时刻出力
Figure 215113DEST_PATH_IMAGE011
的函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为常规火电机组g在t时刻的出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为新能源机组w在t时刻的出力；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为路线l在t时刻的传输功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为t时刻负荷的超短期预测数据；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为机组i的出力上限，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
为机组i的出力下限；
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为机组i的爬坡速率上限值，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为机组i的爬坡速率下限值；
L为线路总数，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为路线l的功率传输上限值，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
路线l的功率传输下限值；
Figure DEST_PATH_IMAGE029
为机组i在t时刻的出力上限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为机组i在t时刻的出力下限约束的影子价格；
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为机组i在t时刻的爬坡上限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为机组i在t时刻的爬坡下限约束的影子价格；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为线路l在t时刻传输功率上限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE034
为线路l在t时刻传输功率下限约束的影子价格；
根据KKT条件，有
Figure DEST_PATH_IMAGE035
，即：
Figure DEST_PATH_IMAGE036
（3）
式（3）中，
Figure 390791DEST_PATH_IMAGE013
为实时电价，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为发电机输出功率转移因子；
影响新能源机组出力上限的影子价格如式（4）所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
（4）
式（4）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为实时市场下新能源机组w提交的t时刻的超短期预测能力，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
为日前市场下新能源机组w提交的t时刻的预测出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE042
为新能源机组的预测偏差；
Figure DEST_PATH_IMAGE043
为新能源机组w在t时刻出力上限约束的影子价格，且
Figure DEST_PATH_IMAGE044
。
4.根据权利要求3所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述以主要因素确定新能源机组的电力品质指数的步骤，包括：
新能源机组w在
Figure 360628DEST_PATH_IMAGE003
时段下的准确性指数
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，用历史r次中标日的日前出清量和实时假设场景出清量的误差均值表示：
Figure DEST_PATH_IMAGE046
（5）
Figure DEST_PATH_IMAGE047
（6）
式（5）、（6）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为
Figure 586204DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w第Di个中标日的日前和实时假设场景出清量的误差；
新能源机组w的相关性指数
Figure DEST_PATH_IMAGE049
是指新能源机组w在
Figure 551886DEST_PATH_IMAGE003
时段下历史r次中标日的实时假设场景下出清结果与负荷相关度的统计值，计算流程如下：
1）将某中标日的新能源机组w的出力序列
Figure DEST_PATH_IMAGE050
，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE051
；
2）取后项与前项差组成新序列
Figure DEST_PATH_IMAGE052
，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE053
，即
Figure DEST_PATH_IMAGE054
；
3）对负荷曲线计算
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，记为
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE057
；
Figure DEST_PATH_IMAGE058
表示日前市场下t时刻的负荷预测数据；
则相关性指数
Figure 819620DEST_PATH_IMAGE049
记为：
Figure DEST_PATH_IMAGE059
（7）
Figure DEST_PATH_IMAGE060
（8）
式（7）、（8）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE061
为
Figure 150238DEST_PATH_IMAGE003
时段下新能源机组w在第Di个中标日的实时出清量跟踪负荷的能力大小；
综合准确性指数
Figure 581219DEST_PATH_IMAGE045
和相关性指数
Figure 285346DEST_PATH_IMAGE049
得到新能源机组w在
Figure 852593DEST_PATH_IMAGE003
时段下中标r次的电力品质指数
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为：
Figure DEST_PATH_IMAGE063
（9）
式（9）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
和
Figure DEST_PATH_IMAGE065
分别为准确性指数和相关性指数的权重，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
。
5.根据权利要求4所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述并以电力品质指数分摊系统平衡成本至各新能源机组，从而形成新能源机组的电力品质价格的步骤，包括：
将峰平谷时段下的系统平衡成本
Figure 557375DEST_PATH_IMAGE002
按照各新能源机组的电力品质指数
Figure 85440DEST_PATH_IMAGE062
进行分摊：
Figure DEST_PATH_IMAGE067
（10）
式（10）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为在
Figure 127345DEST_PATH_IMAGE003
时段下各新能源机组w根据自身电力品质指数所分摊的系统平衡成本；
将
Figure 814678DEST_PATH_IMAGE068
平均细化到
Figure 18257DEST_PATH_IMAGE003
时段内的每一时刻，形成新能源机组w在t时刻下的电力品质价格
Figure DEST_PATH_IMAGE069
。
6.根据权利要求5所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述构建日前市场出清模型，以确定机组组合和备用安排的步骤，包括：
日前市场出清模型的目标函数：包括常规火电机组发电成本
Figure DEST_PATH_IMAGE070
、系统备用成本
Figure DEST_PATH_IMAGE071
、新能源机组发电成本
Figure DEST_PATH_IMAGE072
以及启停成本
Figure DEST_PATH_IMAGE073
；
Figure DEST_PATH_IMAGE074
（11）
式（11）中
Figure DEST_PATH_IMAGE075
为目标函数；
Figure DEST_PATH_IMAGE076
（12）
Figure DEST_PATH_IMAGE077
（13）
式（12）、（13）中，T表示一个调度周期；
Figure DEST_PATH_IMAGE078
表示常规火电机组g的t时刻状态，为1表示常规火电机组处于运行状态，为0表示处于停机状态；
Figure DEST_PATH_IMAGE079
表示日前市场下常规火电机组g在t时刻的计划出力；
Figure DEST_PATH_IMAGE080
表示常规火电机组g在t时刻的发电成本，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE081
、
Figure DEST_PATH_IMAGE082
和
Figure DEST_PATH_IMAGE083
为常规火电机组g的煤耗成本系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE084
表示常规火电机组g的碳排放成本系数；
系统备用成本
Figure 397067DEST_PATH_IMAGE071
：
Figure DEST_PATH_IMAGE085
（14）
式（14）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为常规火电机组g的正备用报价，
Figure DEST_PATH_IMAGE087
为常规火电机组g的负备用报价；
Figure DEST_PATH_IMAGE088
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的正备用容量，
Figure DEST_PATH_IMAGE089
为常规火电机组g在t时刻下系统根据负荷和新能源机组接入预留的负备用容量；
Figure DEST_PATH_IMAGE090
表示常规火电机组g在t时刻是否留有负备用的状态，为1表示留有负备用的状态，为0表示未留有负备用的状态；
新能源机组发电成本
Figure 849521DEST_PATH_IMAGE072
：
Figure DEST_PATH_IMAGE091
（15）
式（15）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE092
表示日前市场下新能源机组w在t时刻的中标出力，
Figure DEST_PATH_IMAGE093
为新能源机组w的报价函数；
启停成本
Figure 735568DEST_PATH_IMAGE073
：
Figure DEST_PATH_IMAGE094
（16）
式（16）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE095
表示常规火电机组g在t时刻的启动成本，
Figure DEST_PATH_IMAGE096
表示常规火电机组g在t时刻的停运成本。
7.根据权利要求6所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述目标函数的约束条件为：
（1）系统有功功率平衡约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE097
（17）
式（17）中，
Figure 110049DEST_PATH_IMAGE014
为日前市场下t时刻的出清电价；
（2）机组出力约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE098
（18）
式（18）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE099
为常规火电机组g的出力上限，
Figure DEST_PATH_IMAGE100
为常规火电机组g的出力下限；
Figure DEST_PATH_IMAGE101
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE102
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的出力上限约束的影子价格；
Figure DEST_PATH_IMAGE103
（19）
式（19）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE104
为日前市场下新能源机组w在t时刻的出力下限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE105
为日前市场下新能源机组w在t时刻的出力上限约束的影子价格；
（3）备用约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE106
（20）
Figure DEST_PATH_IMAGE107
（21）
Figure DEST_PATH_IMAGE108
（22）
式（21）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE109
为负荷备用系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE110
为新能源机组备用系数；
Figure DEST_PATH_IMAGE111
为正备用的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE112
为负备用的影子价格；
（4）常规火电机组爬坡约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE113
（23）
式（23）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE114
为常规火电机组g的爬坡率上限值，
Figure DEST_PATH_IMAGE115
为常规火电机组g的爬坡率下限值；
Figure DEST_PATH_IMAGE116
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的爬坡上限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE117
为日前市场下常规火电机组g在t时刻的爬坡下限约束的影子价格；
（5）最小启停时间约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE118
（24）
式（24）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE119
为常规火电机组g的最小连续关停时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE120
为常规火电机组g的最小连续开机时间；k表示第k个时刻；
Figure DEST_PATH_IMAGE121
为常规火电机组g在k时刻的启停状态数值；
（6）常规火电机组启停费用约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE122
（25）
Figure DEST_PATH_IMAGE123
（26）
式（25）、（26）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE124
为常规火电机组g的单次启动成本，
Figure DEST_PATH_IMAGE125
为常规火电机组g的单次关停成本；
（7）线路有功潮流约束：
Figure DEST_PATH_IMAGE126
（27）
式（27）中，N为系统总节点数；
Figure DEST_PATH_IMAGE127
为节点n在t时刻的发电机注入功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE128
为节点n在t时刻的负荷功率；
Figure DEST_PATH_IMAGE129
为线路l在t时刻传输功率上限约束的影子价格，
Figure DEST_PATH_IMAGE130
为线路l在t时刻传输功率下限约束的影子价格；
Figure DEST_PATH_IMAGE131
为节点m注入单位有功引起的第l条线路有功潮流变化；
Figure DEST_PATH_IMAGE132
为常规火电机组节点关联矩阵第m行第n列的元素，
Figure DEST_PATH_IMAGE133
为新能源机组节点关联矩阵第m行第n列的元素，若机组n接入节点m，则
Figure DEST_PATH_IMAGE134
；反之，
Figure DEST_PATH_IMAGE135
，
Figure DEST_PATH_IMAGE136
。
8.根据权利要求6所述的适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法，其特征在于：所述构建实时市场出清模型，以调整机组出力的步骤，包括：
实时市场出清模型的目标函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE137
（28）
式（28）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE138
为实时市场在t时刻下的总运行成本，
Figure DEST_PATH_IMAGE139
为实时市场在t时刻下常规火电机组运行成本，
Figure DEST_PATH_IMAGE140
为实时市场在t时刻下新能源机组运行成本；
Figure 990803DEST_PATH_IMAGE139
是
Figure 108932DEST_PATH_IMAGE019
的函数；
Figure 770857DEST_PATH_IMAGE140
是
Figure 316239DEST_PATH_IMAGE020
的函数。
CN202211496477.4A 2022-11-28 2022-11-28 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法 Active CN115526550B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211496477.4A CN115526550B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211496477.4A CN115526550B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115526550A true CN115526550A (zh) 2022-12-27
CN115526550B CN115526550B (zh) 2023-07-04

Family

ID=84704836

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211496477.4A Active CN115526550B (zh) 2022-11-28 2022-11-28 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115526550B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116127758A (zh) * 2023-01-31 2023-05-16 国家电网有限公司华东分部 区域电能量市场交易组织方法、装置及设备
CN117458441A (zh) * 2023-10-10 2024-01-26 河北电力交易中心有限公司 一种考虑新能源品质分级的备用容量量化及出清方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030225676A1 (en) * 2002-03-11 2003-12-04 Siemens Power Transmission & Distribution L.L.C. Security constrained transmission and load dispatch for electricity markets
US20140277797A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Open Access Technology International, Inc. Systems and Methods of Determining Optimal Scheduling and Dispatch of Power Resources
CN112288491A (zh) * 2020-11-04 2021-01-29 国网湖南省电力有限公司 一种电力现货市场下的水火电机组同台出清方法及系统
CN114399142A (zh) * 2021-12-01 2022-04-26 中国华电集团有限公司福建分公司 电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法
CN114971899A (zh) * 2022-04-18 2022-08-30 国网辽宁省电力有限公司 新能源参与下的日前、日内和实时市场电能交易优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030225676A1 (en) * 2002-03-11 2003-12-04 Siemens Power Transmission & Distribution L.L.C. Security constrained transmission and load dispatch for electricity markets
US20140277797A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Open Access Technology International, Inc. Systems and Methods of Determining Optimal Scheduling and Dispatch of Power Resources
CN112288491A (zh) * 2020-11-04 2021-01-29 国网湖南省电力有限公司 一种电力现货市场下的水火电机组同台出清方法及系统
CN114399142A (zh) * 2021-12-01 2022-04-26 中国华电集团有限公司福建分公司 电力现货市场出清电价关键影响参数分析方法
CN114971899A (zh) * 2022-04-18 2022-08-30 国网辽宁省电力有限公司 新能源参与下的日前、日内和实时市场电能交易优化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116127758A (zh) * 2023-01-31 2023-05-16 国家电网有限公司华东分部 区域电能量市场交易组织方法、装置及设备
CN117458441A (zh) * 2023-10-10 2024-01-26 河北电力交易中心有限公司 一种考虑新能源品质分级的备用容量量化及出清方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115526550B (zh) 2023-07-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111738497B (zh) 计及需求侧响应的虚拟电厂双层优化调度方法
CN115526550A (zh) 适应新能源电力与常规火电同台竞争的现货市场组织方法
CN113592648B (zh) 一种综合能源系统的多主体交易方法及系统
CN113904385A (zh) 新能源发电侧虚拟电厂共享储能方法、系统及存储介质
CN111082451A (zh) 基于场景法的增量配电网多目标优化调度模型
CN110728405B (zh) 一种蓄热电锅炉负荷参与风电消纳的日前市场交易方法
CN114256836B (zh) 一种新能源电站共享储能的容量优化配置方法
CN115660309A (zh) 考虑电-碳-绿证联合交易的虚拟电厂日前优化调度方法
CN115995850B (zh) 一种虚拟电厂群的协同调度优化方法和装置
CN114971899A (zh) 新能源参与下的日前、日内和实时市场电能交易优化方法
CN116845929A (zh) 一种储能参与的电能量与调频辅助服务市场协调出清方法
Dai et al. An equilibrium model of the electricity market considering the participation of virtual power plants
CN117114877A (zh) 一种基于虚拟电厂的中长期电力交易方法及系统
CN110556821B (zh) 考虑交互功率控制和双边竞价交易的多微电网双层优化调度方法
CN116706920A (zh) 虚拟电厂参与电能量调峰市场的最优策略与优化调度方法
CN116205368A (zh) 一种基于系统动力学的电网项目投资组合优化方法及系统
CN115983442A (zh) 抽水蓄能电站参与现货-调频辅助服务市场决策优化方法
CN111783303B (zh) 抽水蓄能电站报价报量确定方法、系统及装置
CN111062513B (zh) 基于自适应共识机制的分布式社区能源交易系统及方法
CN114462727A (zh) 基于多主体联合的新能源系统能源优化调度方法及系统
CN114708071A (zh) 考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统及方法
CN113487089A (zh) 一种单边市场下激励型需求响应的最优补偿价格计算方法
CN112036681A (zh) 基于合作博弈和综合赋权的梯级水电站聚合降维补偿效益分配方法
Jin et al. The International practice and enlightenment of capacity compensation mechanism
Zhou et al. Trading strategies of energy storage participation in day-ahead joint market based on Stackelberg game

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