一种电力市场的发电竞价方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力市场的发电竞价方法、装置及设备，方法包括：设定多台发电机组的竞价场景；基于Halton序列初始化预设的报价策略参数；根据所述竞价场景获得发电机组合作组合数据；通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全经济调度求解得到发电机组的节点电价；构建发电机组的收益函数，并基于强化萤火虫算法计算收益；当迭代次数满足预设的最大迭代次数且此时所对应的所述双层竞价博弈模型的优化解达到稳定时，则收敛条件得到满足；若判定不满足时，则重新构建所述出清模型和计算收益函数；根据所述发电机组合作组合数据的子集确定的夏普利值分配合作机组利润。本发明专利技术能够有效地动态适应性报价者信息，增大发电机组收益提高的可能性。

A Power Generation Bidding Method, Equipment and Equipment in Electricity Market

【技术实现步骤摘要】
一种电力市场的发电竞价方法、装置及设备
本专利技术涉及电力市场
，尤其是涉及一种电力市场的发电竞价方法、装置及设备。
技术介绍
在竞争激烈的电力市场中，若发电商报价过高，则可能不中标；若发电商报价过低，则可能无法弥补自身成本。因此发电商的报价策略应考虑自身的成本、其他竞争对手的投标策略、用户负荷需求、潜在的联盟和网络约束等因素。为了最大限度获得发电机组的自身收益，设计一个良好的竞价策略是至关重要。在对现有技术的调查研究过程中，本专利技术的专利技术人发现，现有的发电机组竞价模型主要关注发电商如何在完全不合作情况下寻找自身的纳什均衡解，比较少考虑发电商之间存在合作与自适应学习行为。但在实际中，发电商不仅可以了解竞争对手的信息，而且存在某种合作增进自身的利益与动态自适应学习。此外，许多文献都是在忽略网损情况下求取自身的利润，然而在实际中，由于电力系统的网损占总负荷的3％～5％，因此实际成熟电力市场运行已经考虑了网损(如PJM、NYISO及MISO等)。可见，目前的电力市场的发电机组竞价策略有待改善以最大限度地保障发电机组的自身收益。
技术实现思路
本专利技术提供了一种电力市场的发电竞价方法、装置及设备，能够有效地动态适应性报价者信息，增大发电机组收益提高的可能性。第一方面，本专利技术实施例提供一种电力市场的发电竞价方法，方法包括：设定多台发电机组的竞价场景，并根据预设的报价策略参数计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线；其中，所述竞价场景包括选择合作方式的多台发电机组和选择不合作方式的多台发电机组；结合机组组合数和决策变量数并基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数；根据所述竞价场景中选择合作方式的多台发电机组的数量获得发电机组合作组合数据；通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全约束经济调度，求解得到发电机组的节点电价；根据所述节点电价和中标电量构建所述竞价场景中选择合作方式的发电机组群的整体收益函数和各个选择不合作方式的发电机组的单独收益函数，并基于强化萤火虫算法求解得到发电机组的收益；当迭代次数满足预设的最大迭代次数且此时所对应的所述双层竞价博弈模型的优化解达到稳定时，则判定收敛条件得到满足；若判定所述收敛条件不满足时，则重新构建所述出清模型和所述收益函数并计算收益；在判定所述收敛条件得到满足时，以根据所述发电机组合作组合数据的子集确定的夏普利值分配合作机组利润。基于上述方案可以实现真实地考虑机组自身的成本、其他竞争对手的投标策略、用户负荷需求、潜在的联盟和网络约束等因素，并采用一种基于强化萤火虫算法的进化博弈理论(anevolutionarygameapproachbasedonstrengthenfireflyalgorithm,SFAEGA)，利用动态分析方法把影响发电商行为的纳入其模型之中，相比传统模型更能动态适应性报价者信息，从而最大限度保障发电机组的自身收益。结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述设定多台发电机组的竞价场景，并根据预设的报价策略参数计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线，具体为：对每一放电机组的成本系数进行单参数化，并计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线：其中，φi为经过单参数化得到的成本函数，ai、bi、ci分别为发电机组的成本系数，qi为发电机组的中标电量，ki为第i台发电机组对应的预设的报价策略参数，满足为第i台发电机组的报价下限，为第i台发电机组的报价上限，且当ki等于1时，则为边际成本报价，当ki小于1时，则为低于边际成本报价，当ki大于1时，则为高于边际成本报价；λis为每一发电机组在各段报价曲线的价格。结合第一方面第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述结合机组组合数和决策变量数并基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数，具体为：基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数：i＝1,2,...,NP；j＝1,2,...,D其中，以及分别为第i台发电机组的j决策变量的初始值、最小值以及最大值；NP为发电机组组合数，D为决策变量数；Haltoni为哈尔顿代码初始值。结合第一方面第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述根据所述竞价场景中选择合作方式的多台发电机组的数量获得发电机组合作组合数据，具体为：设所述竞价场景中共有I台发电机组，I1台发电机组选择合作方式，I2台发电机组选择不合作方式；其中，I1(I1≥1)，I2＝I-I1(I2≥0)；则I台发电机组对于P非空集为P＝{1,2,..,I1}，且每一个子集为所有子集组合个数为对于每一个的特征向量表述为：其中，为S集合的特征向量，当第i台发电机组属于S集合时，则为1，当第i台发电机组不属于S集合时，则为0。结合第一方面第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全约束经济调度，求解得到发电机组的节点电价，具体为：根据计及网损的安全约束经济调度求解发电机组的各个负荷节点电价：其中，Ploss为线路的网损，Gij为第l线路(ij＝l)的电导系数，θi为第i节点的相角，θj为第j节点的相角，qis为第i台发电机组在第s段的报量，qb为负荷节点b的用电负荷，T为线路l的潮流转移系数，Fl为流入线路l的潮流，为机组i的最小发电量，为机组i的最大发电量，为线路l的最小潮流，为线路l的最大潮流，L为线路支路数，B为负荷节点数，αT(qi-qb)＝αT(q′i-q'b)为系统的功率平衡约束条件，为系统的网损约束条件，α及γ分别为系统平衡约束和线路潮流约束的拉格朗日因子。结合第一方面第四种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，所述根据所述节点电价和中标电量构建所述竞价场景中选择合作方式的发电机组群的整体收益函数和各个选择不合作方式的发电机组的单独收益函数，并基于强化萤火虫算法求解得到发电机组的收益，具体为：在所述竞价场景的I台发电机组中，I1台发电机组选择合作方式，则I2台发电机组选择不合作方式，则其中，I1(I1≥1)，I2＝I-I1(I2≥0)；I台发电机组的收益目标函数及各个发电机组的收益函数为：fi＝ρiqi-Ci其中，fi(i∈I)为各个发电机组的收益函数，各个发电机组的收益函数为自身售电利润减去自身成本，ρi和qi分别为电力市场的节点电价与中标电量；通过构建各个发电机组的收益函数，并建立不等式约束条件和等式约束条件，将收益模型写成一般优化函数形式：其中，x为收益模型的决策变量，即报价策略k，Neq及Nieq分别为收益模型的等式约束条件个数和不等式约束条件个数；gm为第m个等式约束条件，对应公式以及fi＝ρiqi-Ci；hj为第j不等式约束条件，对应公式基于所述强化萤火虫算法求解所述收益模型，得到发电机组的收益。结合第一方面第五种可能的实现方式，在第一方面的第六种可能的实现方式中，所述当迭代次数满足预设的最大迭代次数且此时所对应的所述双层竞价博弈模型的优化解达到稳定时，则判定收敛条件得到满足；若判定所述收敛条件不满足时，则重新构建所述出清模型和所述收益函数并计算收益，具体为：当迭代次数满足最大迭代本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电力市场的发电竞价方法，其特征在于，至少包括以下步骤：设定多台发电机组的竞价场景，并根据预设的报价策略参数计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线；其中，所述竞价场景包括选择合作方式的多台发电机组和选择不合作方式的多台发电机组；结合机组组合数和决策变量数并基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数；根据所述竞价场景中选择合作方式的多台发电机组的数量获得发电机组合作组合数据；通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全约束经济调度，求解得到发电机组的节点电价；根据所述节点电价和中标电量构建所述竞价场景中选择合作方式的发电机组群的整体收益函数和各个选择不合作方式的发电机组的单独收益函数，并基于强化萤火虫算法求解得到发电机组的收益；当迭代次数满足预设的最大迭代次数且此时所对应的所述双层竞价博弈模型的优化解达到稳定时，则判定收敛条件得到满足；若判定所述收敛条件不满足时，则重新构建所述出清模型和所述收益函数并计算收益；在判定所述收敛条件得到满足时，以根据所述发电机组合作组合数据的子集确定的夏普利值分配合作机组利润。

【技术特征摘要】
1.一种电力市场的发电竞价方法，其特征在于，至少包括以下步骤：设定多台发电机组的竞价场景，并根据预设的报价策略参数计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线；其中，所述竞价场景包括选择合作方式的多台发电机组和选择不合作方式的多台发电机组；结合机组组合数和决策变量数并基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数；根据所述竞价场景中选择合作方式的多台发电机组的数量获得发电机组合作组合数据；通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全约束经济调度，求解得到发电机组的节点电价；根据所述节点电价和中标电量构建所述竞价场景中选择合作方式的发电机组群的整体收益函数和各个选择不合作方式的发电机组的单独收益函数，并基于强化萤火虫算法求解得到发电机组的收益；当迭代次数满足预设的最大迭代次数且此时所对应的所述双层竞价博弈模型的优化解达到稳定时，则判定收敛条件得到满足；若判定所述收敛条件不满足时，则重新构建所述出清模型和所述收益函数并计算收益；在判定所述收敛条件得到满足时，以根据所述发电机组合作组合数据的子集确定的夏普利值分配合作机组利润。2.如权利要求1所述的电力市场的发电竞价方法，其特征在于，所述设定多台发电机组的竞价场景，并根据预设的报价策略参数计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线，具体为：对每一放电机组的成本系数进行单参数化，并计算每一发电机递交至系统交易中心的分段报价曲线：其中，φi为经过单参数化得到的成本函数，ai、bi、ci分别为发电机组的成本系数，qi为发电机组的中标电量，ki为第i台发电机组对应的预设的报价策略参数，满足为第i台发电机组的报价下限，为第i台发电机组的报价上限，且当ki等于1时，则为边际成本报价，当ki小于1时，则为低于边际成本报价，当ki大于1时，则为高于边际成本报价；λis为每一发电机组在各段报价曲线的价格。3.如权利要求2所述的电力市场的发电竞价方法，其特征在于，所述结合机组组合数和决策变量数并基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数，具体为：基于Halton序列初始化每一发电机组对应的预设的报价策略参数：i＝1,2,...,NP；j＝1,2,...,D其中，以及分别为第i台发电机组的j决策变量的初始值、最小值以及最大值；NP为发电机组组合数，D为决策变量数；Haltoni为哈尔顿代码初始值。4.如权利要求3所述的电力市场的发电竞价方法，其特征在于，所述根据所述竞价场景中选择合作方式的多台发电机组的数量获得发电机组合作组合数据，具体为：设所述竞价场景中共有I台发电机组，I1台发电机组选择合作方式，I2台发电机组选择不合作方式；其中，I1(I1≥1)，I2＝I-I1(I2≥0)；则I台发电机组对于P非空集为P＝{1,2,..,I1}，且每一个子集为所有子集组合个数为对于每一个的特征向量表述为：其中，为S集合的特征向量，当第i台发电机组属于S集合时，则为1，当第i台发电机组不属于S集合时，则为0。5.如权利要求4所述的电力市场的发电竞价方法，其特征在于，所述通过构建含计及网损的出清模型并进行计及网损的安全约束经济调度，求解得到发电机组的节点电价，具体为：根据计及网损的安全约束经济调度求解发电机组的各个负荷节点电价：其中，Ploss为线路的网损，Gij为第l线路(ij＝l)的电导系数，θi为第i节点的相角，θj为第j节点的相角，qis为第i台发电机组在第s段的报量，qb为负荷节点b的用电负荷，T为线路l的潮流转移系数，Fl为流入线路l的潮流，为机组i的最小发电量，为机组i的最大发电量，Fimin为线路l的最小潮流，Fimax为线路l的最大潮流，L为线路支路数，B为负荷节点数，αT(qi-qb)＝αT(q'i-q'b)为系统的功率平衡约束条件，为系统的网损约束条件，α及γ分别为系统平衡约束和线路潮流约束的拉格朗日因子。6.如权利要求5所述的电力市场的发电竞价方法，其特征在于，所述根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云勇，王宁，厉韧，王宣定，梁志远，赖晓文，张元，张荣权，
申请(专利权)人：广东电力交易中心有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东,44