一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法技术

本发明专利技术涉及一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法，在大力消纳清洁能源背景下，考虑火电、风电、可调水电、不可调水电及核电参与月度合约，并引入惩罚成本系数量化风电及不可调水电预测偏差造成的偏差费用，同时计及月度合约市场与日前市场关系，将月度购电优化细化至每日；考虑风电、不可调水电、负荷及日前市场电价的不确定性，采用CVaR度量损失的大小；以月度购电费用与日前购电费用之和作为评估购电经济性的指标，建立期望购电费用‑损失风险模型。

【技术实现步骤摘要】
一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法
本专利技术涉及电力市场领域，特别是一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法。
技术介绍
近年来，随着清洁能源发电的快速发展，对于清洁能源的消纳问题越发受到关注。2017年11月，国家发改委、能源局组织制定了《解决弃水弃风弃光问题实施方案》(以下称为方案)，要求包含电网公司在内的多方参与者高度重视清洁能源消纳工作，力争到2020年在全国范围内有效解决“三弃”问题。电网公司作为市场最为活跃的主体之一，有义务分担消纳清洁能源的压力，同时也增加了电网公司购电决策的难度。在这种形式下，特别是对于电源结构复杂的地区，电网公司开展含多种电源类型的购电优化研究具有重要意义。对于清洁能源接入市场问题，现有专利技术探讨了大用户直购电的逐步开展对清洁能源发展的影响；对此还建立了清洁能源优先的联合调度模型。现有方法大部分都是在日前市场中考虑接纳更多的清洁能源发电，然而中长期合约市场交易电量占总交易电量的70％-80％，且合约电量的分解会影响日前市场的购电量。国家电网提出未来需将风电等清洁能源纳入月度电量平衡的奋斗目标。因此，现有方法将清洁能源发电纳入月度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：提取系统信息；所述系统信息包括风电月度预测曲线、不可调水电月度预测曲线、月度负荷预测电量、核电机组容量、日前市场报价信息、火力发电集团报价、可调水力发电集团报价、风电月度电价、风电的低估惩罚成本系数和高估惩罚成本系数、不可调水电电价、不可调水电的低估惩罚成本系数和高估惩罚成本系数、核电电价、风险价值的置信水平、风险权重系数；步骤S2：以月度购电费用与日前购电费用之和作为评估购电经济性的指标，以总购电费用与购电损失的加权值最小为目标，建立期望购电费用‑损失风险模型；步骤S3：采用粒子群算法求解步骤S2建立的期...

【技术特征摘要】
1.一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：提取系统信息；所述系统信息包括风电月度预测曲线、不可调水电月度预测曲线、月度负荷预测电量、核电机组容量、日前市场报价信息、火力发电集团报价、可调水力发电集团报价、风电月度电价、风电的低估惩罚成本系数和高估惩罚成本系数、不可调水电电价、不可调水电的低估惩罚成本系数和高估惩罚成本系数、核电电价、风险价值的置信水平、风险权重系数；步骤S2：以月度购电费用与日前购电费用之和作为评估购电经济性的指标，以总购电费用与购电损失的加权值最小为目标，建立期望购电费用-损失风险模型；步骤S3：采用粒子群算法求解步骤S2建立的期望购电费用-损失风险模型。2.根据权利要求1所述的一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法，其特征在于：步骤S2中，所述期望购电费用-损失风险模型为：F＝min[E(Fg)+γFβ]；式中，Fg为总购电费用；Fβ为置信水平β下的购电损失风险；γ为风险权重系数；其中，Fg＝fc+fr，Fg为期望购电费用；fc为月度合约市场购电费用；fr为在日前市场总购电费用。3.根据权利要求2所述的一种考虑清洁能源参与月度合约的多元购电优化方法，其特征在于：月度合约市场购电费用fc的计算具体为：fc＝fh+fq+fws式中，fh为月度火电购电费用；fq为月度清洁能源购电费用；fws为月度风电和不可调水电偏差费用之和；其中，清洁能源包括风电、可调水电、不可调水电及核电；其中，月度火电购电费用fh为：式中，D为该月的天数；N为参与市场竞价的火电厂商个数；ρih为第i台火电机组的月度购电价格；为火电月度购电量...

【专利技术属性】
技术研发人员：林芬，魏俊杰，任晓辉，陈传彬，黄砚浓，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，福建电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35