[发明专利]一种峰谷电价下含风电的省级电网购电配比的优化方法

摘要

本发明涉及一种峰谷电价下含风电的省级电网购电配比的优化方法，包括步骤（1）提取省内月度合约市场、现货市场价格历史数据、省际购电价格历史数据、省内负荷状况、风力发电量预测值和预测偏差数据；（2）优化峰谷分时电价方案；（3）建立购电期望收益最大化模型；（4）构建条件风险价值‑离散信息熵风险度量指标，建立购电风险最小化模型；（5）求解购电收益期望值、购电风险以及细化至峰、平、谷时段的省际月度合约、省内月度合约及日前购电配比。本发明将风力发电量、市场电价等不确定因素对购电造成的影响纳入模型中，购电配比优化细化到峰、平、谷时段，使电价波动性的描述更为准确，同时，条件风险价值‑离散信息熵的引入能实现更为有效的风险管理，为含风电比例较大省级电网的购电配比制定提供参考。

主权项

一种峰谷电价下含风电的省级电网购电配比的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：提取省内月度合约市场、现货市场价格历史数据、省际购电价格历史数据、省内负荷状况、风力发电量预测值和预测偏差数据；步骤S2：利用基于消费者心理学的峰谷分时电价优化模型，优化峰谷分时电价方案；所述模型描述为：在固定电价峰谷比的情况下，改变拉开比，得到不同的峰谷分时电价方案，基于消费者心理学原理，用电负荷做出响应；步骤S3：基于步骤S2的峰谷分时电价方案以及对应的负荷响应情况，建立购电期望收益最大化模型；定义所述模型：将购电侧划分为同样的峰平谷时段，对应不同的价格水平；从省际、省内月度合约市场、现货市场购电，以1个月为分析对象，用数学函数表述如下：max R＝max{E(S‑G)}其中，S为售电收入，G为购电成本，R为购电期望收益；E为均值算子；步骤S4：构建条件风险价值‑离散信息熵风险度量指标，建立购电风险最小化模型，用数学函数表达如下：min F＝min[Cβ(1+γH(R))]其中，F为置信水平β下的购电风险，Cβ为购电配比对应的条件风险价值，H(R)为期望收益R下的离散信息熵，γ为购电决策者对风险不确定性的重视程度；步骤S5：求解购电收益期望值、购电风险以及省际、省内市场峰、平、谷时段的购电配比。