[发明专利]一种集中式现货市场的典型场景库构建方法及装置

权利要求书

1.一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，其特征是，包括以下过程：

基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型；

基于投标容量和投标价格的概率分布模型，对每个发电商投标行为进行独立抽样，使得每个发电商独立生成N个市场竞价典型场景；

基于集中式现货市场的边界数据进行组合，生成N个市场边界典型场景；

对N个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的N个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库；

所述集中式现货市场发电商分段投标模型的计算过程包括：

分析发电商投标行为的影响因素，包括影响发电商投标行为的外界因素和发电商自身因素；

从外界因素和自身因素两个维度分析发电商的投标行为，建立集中式现货市场发电商分段投标曲线基本模型；

所述从外界因素和自身因素两个维度分析发电商的投标行为，建立集中式现货市场发电商分段投标曲线基本模型，包括：

集中式现货市场发电商分段投标模型采用三段投标模型，具体公式如下：

式中，i为机组编号；ty为机组类型；n为投标段；为ty机组类型的第i个机组第n段投标容量；为ty机组类型的第i个机组第n段投标价格；

所述基于集中式现货市场发电商分段投标模型，计算获得投标容量和投标价格的概率分布模型，包括：

分段投标曲线的第n段投标容量服从取值在范围内的截断正态分布投标容量的概率密度函数的具体形式为：

其中

分段投标曲线的第n段投标价格服从取值在范围内的截断正态分布投标价格的概率密度函数的具体形式为：

其中

式中，L_t为时段t的负荷；C_i为机组i的最大可用容量；R_t为时段t的供需比；PS为投标倾向；k_q1、k_q2、k_q3为计算机组投标容量的权重因子；k_p1、k_p2、k_p3为计算机组投标价格的权重因子；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格初始值的上、下限，基于发电商投标历史数据获得；分别为ty机组类型的机组第n段投标容量上、下限；分别为ty机组类型的机组第n段投标价格上、下限；期望值μ和标准差σ基于发电商投标历史数据获得；φ(ξ)为均值为0，方差为1的标准正态分布；Φ(x)为标准正态分布的累积分布函数。

2.根据权利要求1所述的一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，其特征是，所述外界因素包括负荷大小和供需比；自身因素包括机组特性、投标倾向和最大可用容量。

3.根据权利要求1所述的一种集中式现货市场的典型场景库构建方法，其特征是，所述对N个市场边界典型场景和每个发电商独立生成的N个市场竞价典型场景，先按序组合再缩减后，形成集中式现货市场的典型场景库，包括：

1)针对每个发电商生成的N个市场竞价典型场景，将各发电商场景序列以N维向量形式表示如下S₁、S₂、…、S_M，其中M为发电商个数；针对N个市场边界典型场景，将市场边界典型场景序列以N维向量形式表示为B；

2)将各发电商的N个场景及N个市场边界典型场景按顺序组合，形成N个综合场景序列，每个综合场景包含各发电商的市场竞价典型场景和市场边界典型场景；并构造场景序列S，S也是N维向量，使得S＝S₁+S₂…+S_M+B；

3)利用场景缩减技术对场景序列S进行缩减，保留指定个数的典型场景，形成集中式现货市场的典型场景库。