[发明专利]一种国家指令性电量的年计划完成风险评估方法

说明书

本发明公开了一种国家指令性电量的年计划完成风险评估方法，其步骤包括：步骤S1：获取年偏差指令电量Q_dep；以待完成年计划电量Q_rem，j为标准，依据电厂的调减电量Q_sub，j及年计划电量Q_plan，j，获取年偏差指令电量Q_dep；步骤S2：分别计算每家电厂的Q_dep与Q_plan，j比值，并求所有这个比值的平方和，得到受端系统指令性电量的年计划完成风险R。本发明具有原理简单、易实现、评估精确度高等优点。

技术领域

本发明主要涉及到电力市场智能交易决策技术领域，特指国家指令性电量的年计划完成风险评估方法。

背景技术

经济社会发展往往伴随着电能需求的提升，我国部分省份的资源条件有限，单靠自身供电能力无法满足日益增长的居民社会用电需求，为保证这些省份的社会经济平稳发展及居民基本生活水平，国家会向特定企业下达面向这些省份的定点电能分配任务，这些定点分配的电能统称为“国家指令性计划电量”。这些电量的月度发送电比例由国家发改委综合考虑各省市电力供需情况确定，发电厂和各省市电网公司要严格按照要求执行。但各月实际执行情况通常受到跨省联络线运行状况的影响：若是跨省联络线的传输容量有限，或是电厂出力条件不如预期，则会导致原有的月指令性购电计划无法完成，这时需要对各电厂的月指令购电量进行调减；而月指令性电量的调减毫无疑问会影响电厂的年指令性电量完成情况，且不同电厂的年指令性电量完成情况存在差异，因此不同的月指令电量调减方式会影响国家指令性电量整体的完成情况，即产生指令性电量年计划的完成风险。月指令性电量的总的调减数值一般是确定的，可以通过受端系统原计划月购指令电量、该月受端系统实际可接受的最大指令性电量相减得到。因此影响国家指令性电量整体完成情况的关键，在于如何将特定数目的调减电量在各指令性电量的发电厂之间进行最合理的分配，而分配方式的合理性与指令性电量的年计划完成风险紧密相关，所以需要建立年计划完成风险评估指标，通过评估指标的大小确定当前电量分配方式的合理程度，进而为受端系统的月指令性购电决策提供可靠的凭据。

现有技术中，针对上述技术需求，其主要从历史数据分析，电力不确定性刻画的角度出发，试图对电力系统的运行风险进行评估，以提高电力系统稳定性、降低电力系统运行风险。

例如中国专利申请号201911157779.7(“一种基于机器学习的中长期电力市场风险评估方法”)，在它提出的技术方案中，针对中长期电力市场中存在的典型风险事件，提出一种基于机器学习的中长期电力市场风险评估方法，通过收集电力市场风险相关数据、系统运行约束条件数据、报价数据，并根据获取的数据，建立中长期电力市场风险评估指标体系，对中长期电力市场中出现典型风险事件的危害程度进行定量分析，获得中长期电力市场风险评估数据；基于机器学习进行中长期电力市场风险进行评估，建立针对中长期电力市场风险的通用综合评估模型，对中长期市场风险进行评估。对于降低中长期电力市场的运营风险有重要参考价值。

又例如中国专利申请号201911126035.9(“基于调峰需求的电力系统中长期弃风风险评估方法及装置”)，在它提出的技术方案中，提出了一种基于调峰需求的电力系统中长期弃风风险评估方法及装置，该方法先基于原始系统数据，分析大规模风电接入后系统的调峰需求；再定量分析大规模风电接入后系统的日调峰能力并建立日尖峰负荷模型；最后提出含大规模风电系统的弃风风险指标计算方法。它能体现风电不确定性特征对电力系统运行的影响，还可以全面度量系统的风电接纳能力和中长期运行规划面临的弃风风险。