[发明专利]基于后悔度理论的日前市场购电联合优化方法

权利要求书

1.一种基于后悔度理论的日前市场购电联合优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：提取系统信息；系统信息包括电力网络信息，风电预测信息，实时市场价格预测信息，日前市场报价信息，负荷预测信息，备用容量市场报价信息及发电机组基础信息；

步骤S2：考虑日前能量市场费用，备用容量市场费用，实时平衡市场费用，建立联合交易日前市场模型，其用数学函数表述如下：

式中：F(P_i,t,I_i,t,C_u,i,t,C_d,i,t,z_d,t,z_u,t,z_wj,t)表示在优化变量为(P_i,t,I_i,t,C_u,i,t,C_d,i,t)，随机变量为(z_d,t,z_u,t,z_wj,t)时的日前市场交易总费用；F_day(t)表示t时段日前市场购电费用；F_re(t)表示t时段备用容量购买费用；P_i,t表示日前能量市场第i台发电机组在t时段的购电出力；C_u,i,t,C_d,_i,t表示第i台机组在t时段的上、下备用容量中标量；I_i,t表示第i台机组在t时段的启停状态，I_i,t＝0表示第i台机组在t时段停机，I_i,t＝1表示第i台机组在t时段开机；F_real(t)表示t时段实时市场能量平衡费用；T为时段数；

步骤S3：考虑购电决策者的后悔信息，建立基于后悔度理论的日前市场联合优化购电模型；

步骤S4：利用量子粒子群算法求解得到最优的购电方案，并计算相应的后悔度。

2.根据权利要求1所述的基于后悔度理论的日前市场购电联合优化方法，其特征在于：步骤S1中的风电预测信息和实时市场能量价格预测信息均为区间变量，具体表示为：

ρ_u,t＝ρ_u,m,t+z_u,tρ_u,o,t

ρ_d,t＝ρ_d,m,t+z_d,tρ_d,o,t

P_wj,t＝P_wj,m,t+z_wj,tP_wj,o,t

式中：ρ_u,t、ρ_d,t、P_wj,t分别表示t时段实时市场购电价格、售电价格、第j个风电场风电实际输出功率；ρ_u,m,t、ρ_d,m,t、P_wj,m,t表示t时段实时市场购电价格区间中点、实时市场售电价格区间中点、第j个风电场风电功率预测区间中点；ρ_u,o,t、ρ_d,o,t、P_wj,o,t表示t时段实时市场购电价格区间宽度的1/2、实时市场售电价格区间宽度的1/2、第j个风电场风电功率预测区间宽度的1/2；z_u,t、z_d,t、z_wj,t均为[-1,1]之间的任意数。

3.根据权利要求1所述的基于后悔度理论的日前市场购电联合优化方法，其特征在于：步骤S2中T为一个小时为一个时段，即T＝24。