[发明专利]基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法

权利要求书

1.基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取风速预测数据；

2)根据风速预测数据，建立风电多状态模型；

3)根据风电多状态模型及每个状态下的约束条件，求解考虑风电多状态模型的最优潮流模型；

4)根据求解考虑风电多状态模型的最优潮流模型，计算不同状态下节点电价的加权平均值，得到最终的节点电价，获得考虑风电多状态模型的最优调度结果；

5)获取发电机组备用报价，并根据节点电价计算发电机组的机会成本，根据获取发电机组备用报价和计算获得的发电机组的机会成本，得到各机组发电机组备用的排序价格；

6)按照价格从低到高的顺序对各机组的备用进行排序，基于排序对备用进行出清，优先出清价格低的机组，最后一台机组的排序价格为备用的出清价格。

2.根据权利要求1所述的基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于：在步骤2)建立风电多状态模型时，包括步骤：

201)根据风速预测误差分布，将风速建模为6状态模型：

V_w(k)＝μ+(k-3)×(5σ/3),k＝1,…,6

其中，V_w为风速，k代表不同状态，μ为风速预测的均值，σ为风速预测的方差；

202)根据风速，得到风电输出功率的多状态模型：

每个状态下的风电输出功率按照下式计算：

其中，为状态k下风电的最大出力；V_ci和V_co分别为风机的切入、切出速度；为风电机组的额定功率；A+B×V_w(k)+C×(V_w(k))²为小于1的二次函数，A,B,C为其系数。

3.根据权利要求2所述的基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于：步骤3)包括以下子步骤：

301)确定目标函数，目标函数为系统费用最低，包括启停费用，以及每种状态下的燃料费用、弃风费用、失负荷费用的期望值；目标函数的表达式为：

其中，t代表不同时段，N_T为时段的数目；i代表不同发电机组，Nc为发电机组个数；分别为发电机组i的启停费用；分别为燃料费用、弃风费用以及失负荷费用；Pr(k)为状态k的概率；

302)确定约束条件，约束条件包括每种状态下的功率平衡约束：

式中，为在状态k下常规发电机组在t时刻的输出，为在状态k下风电机组在t时刻的实际出力，为在状态k下在t时刻的对负荷的实际供应量；

303)根据目标函数及约束条件，求解最优潮流模型，得到考虑风电多状态模型的最优调度结果。

4.根据权利要求3所述的基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于：在步骤301)中：

的表达式为：

其中，为该发电机组在t时刻的输出；和为该机组燃料费用的系数；

的表达式为：

其中，w代表不同风电机组，Nw为风电机组的个数，为单位弃风成本，为风电机组实际出力；

的表达式为：

其中，l代表不同负荷的编号，N_L为所有负荷的个数；为负荷需求量，为对该负荷的实际供应量，r_l^loss为单位切负荷成本。

5.根据权利要求4所述的基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于：在步骤4)中，在求解考虑风电多状态模型的最优潮流模型时，在最优解下，功率平衡约束的影子价格即为节点电价；每个状态下的节点电价表示为：p_i,t(k),k＝1,…,6，根据节点电价计算不同状态下节点电价的加权平均值，得到最终的节点电价：

6.根据权利要求5所述的基于风电多状态模型及机会成本修正的备用出清方法，其特征在于：步骤5)包括以下子步骤：

501)计算机会成本；

发电机组的机会成本等于节点电价减去其燃料成本，即：

502)计算排序价格；

结合发电机组备用报价和机会成本，得到各机组备用的排序价格：

其中，为i机组备用的排序价格，为i机组的备用的报价。