[发明专利]一种面向智能电网的竞价发电风险控制方法有效
申请号: | 201310442914.9 | 申请日: | 2013-09-26 |
公开(公告)号: | CN103489044A | 公开(公告)日: | 2014-01-01 |
发明(设计)人: | 彭春华;孙惠娟 | 申请(专利权)人: | 华东交通大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 | 代理人: | 姚伯川 |
地址: | 330013 江*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 智能 电网 竞价 发电 风险 控制 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种面向智能电网的竞价发电风险控制方法,属发电经济运行技术领域。
背景技术
智能电网的本质是通过输配电网和用电设备的信息化、智能化与电力市场化,解决可再生能源并网和能源合理利用的问题。以低碳环保为重要目标的智能电网建设将深刻影响未来电力市场的发展模式,未来的电力市场将除了考虑经济性目标外,还应进一步重点考虑节能减排因素,即向所谓的“绿色电力市场”发展。另外,智能电网中电源结构也将发生重大调整,可再生能源的大量接入及其固有的不稳定性将导致系统对常规电能需求裕度总体下降并存在大幅波动性而很难预先确定。面对上述局面,常规发电机组的“竞价上网”必将面临一系列新的问题,其中竞价发电优化目标应多元化和竞价风险控制难度大这两个问题则显得尤为突出。
在传统电力市场中发电商竞价发电优化决策的目标一般仅是单一的追求售电利润最大化(或发电成本最低化)。从以往的相关研究来看,“竞价上网”的策略主要可分为边际成本竞价和成员行为博弈两大类。前者由于没有考虑市场杠杆效应导致报价常会严重偏离市场电价而易造成机组上网失败或利润无谓流失,后者由于一般需要对所有成员的内部市场行为信息进行完全获取而难以实际应用。目前更为科学可行的竞价策略是通过市场电价短期预测模型来判断交易日电价走势,确定各时段的报价参考基准,并基于此对机组各时段运行出力进行优化,制订最佳的分时段竞价发电计划,以实现交易日售电利润最大化。随着中国电监会明确公布要用市场机制促进节能减排,通过“竞价上网”实现能耗低、排放少、成本低的机组优先调度上网发电,以及《电网企业全额收购可再生能源电量监管办法》的发布实施,对于面向智能电网的“绿色电力市场”发电侧,传统的单纯以实现售电利润最大化为目标的竞价发电优化模型将难以满足要求。其中常规发电企业为提高市场竞争力,在竞价发电过程中必须进一步考虑节能减排,即竞价发电的优化目标必须多元化,而且这种多元化不仅体现为应增加节能减排目标,还应考虑低竞价风险目标。这是因为:一方面只有在竞价成功允许上网发电的前提下讨论节能减排和售电利润才有意义,而电力供需双方市场行为的不确定性导致市场电价波动的不确定性,使得竞价策略必然具有一定的风险性,而且一般存在着报价高则风险高、报价低则利润低的决策矛盾,必须在风险和利润之间进行优化折中;另一方面智能电网中风电、太阳能等大量可再生能源的接入必将使得未来电力市场面临新的挑战,这种挑战首先就表现在接入可再生电能的不稳定性将导致系统各时段所需常规电量难以准确预估,市场电量供需维持平衡难度显著加大,而市场电价对电量供需平衡又高度敏感,必将导致市场电价波动更加剧烈(比如目前在北欧电力市场中甚至推出了负电价制度),从而使得市场电价的预测难度显著加大。在我国智能电网发展初期可再生能源电量全额收购形势下,因市场电价不确定性增大而导致的更高竞价风险将主要由直接参与市场行为的常规发电商承担,在其竞价决策过程中不容回避。此外,由于机组运行过程存在爬坡速率限制、最少启停时间等诸多约束条件,发电机组在各时段的出力之间存在着显著的动态关联性,竞价发电不应仅在各时段内孤立优化,而必须在整个交易周期中进行全局总体优化。因此,为适应智能电网和电力市场的发展,构建一种面向智能电网的污染排放最少化、期望利润最大化并且竞价风险最低化的综合性全局动态多目标优化竞价发电模型对于发电侧具有相当重要的意义。然而,目前国内外对这方面的相关研究还很少,近年来大多是从电力系统的角度对环境/经济优化调度问题进行研究,并没能从发电方的角度考虑各时段机组出力与竞价间的协调联动优化,更没能考虑由于市场电价波动而引发的机组竞价上网风险因素。在文献中研究的机组经济运行模型虽初步考虑了污染排放及竞价风险,但只是将污染排放量折算成环境成本并入发电成本模型,再按预先设定好的竞价风险系数进行发电利润最大化,其本质上仍属于单目标优化,且在竞价风险系数计算中没有真实反映电价预测误差分布概率,更没能涉及智能电网中可再生能源接入对竞价风险影响的问题。目前真正意义上以少排放、低风险、高收益为综合目标对面向智能电网的竞价发电进行多目标优化的研究还未见开展。
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