一种面向电力现货市场的发电风险管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了面向电力现货市场的发电风险管理方法及系统，方法包括基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景；根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件建立发电厂利润模型，所述竞价数据包括发电机组的报价数据、收益数据；构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型；根据所述发电厂利润模型、所述风险模型以及所述机组约束条件构建多目标化优化模型，并通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合；利用从最优解集合中选取的不同的最优解构建在不同期望收益下发电机组的最优日前报价数据。本发明专利技术实施例能够兼顾电力现货市场的风险与收益，得到发电机组的最优报价数据，从而提高风险管理的准确性，有利于发电企业的运营。

A risk management method and system for power generation in spot market

【技术实现步骤摘要】
一种面向电力现货市场的发电风险管理方法及系统
本专利技术涉及电力
，尤其是涉及一种面向电力现货市场的发电风险管理方法及系统。
技术介绍
随着内蒙古电力多边交易现货市场模拟试运行启动仪式的举行，国家发展改革委、国家能源局确定的第一批8个电力现货市场建设试点全部进入试运行阶段，我国电力市场建设取得又一重要突破。电力现货市场的交易模式和规则与现行的基于物理交割的电力批发市场有很大差异。现行市场的交易周期分为年度和月度主，电力现货市场的电能量市场细分为中长期(年度、月度)、日前、实时市场，不同交易周期的交易方式有所不同。中长期交易的电量通过分解曲线分解至日前，不决定运行日的生产计划。现货市场的节点电价每小时更新一次，在边际电能量成本的基础上引入了边际阻塞成本。这些变化增加了发电企业报价决策时需要考虑的因素和约束，加大了设计和实施交易策略的难度，降低了中标的可能性和盈利的空间。若不能准确预估市场供需并依此制定报价策略，不仅企业的利润会被压缩，甚至可能出现多发电多亏钱的情况。在电力现货市场建设加速推进的背景下，发电企业根据自身的发电能力和对市场的理解，通过自己的合理报价行为，采取最为有利的市场博弈策略进行发电报价。然而，现阶段，电力市场环境下发电企业风险管理主要从市场政策风险、市场竞争风险、现货市场风险、燃料市场风险等方面进行定性分析和应对。市场政策风险是指快速降低的固定合同比例及固定合同招标的政策损害了发电商的利益。发电企业应进一步开拓零售市场，提高零售合同量，以应对逐渐降低的固定合同比例，锁定发电利润；市场竞争风险是指在目前电力供需总体供大于求的局面下，电力市场放开后，电价可能有较大幅度变动。发电成本高的机组市场竞争力将下降，各类型机组之间利用小时差距将进一步扩大。目前，国内部分区域在大用户直供和替代发电方面已呈现恶性竞争态势，若市场放开，竞争可能进一步加剧；现货市场风险是指电价根据市场供需情况和各发电商的报价，各时间段发生变化，电价水平很难预测；燃料成本是煤机发电成本中最大的部分。国内煤炭价格根据市场情况剧烈波动，燃料成本无法精确预测，给发电企业实现利润目标带来较大的风险。因此，现阶段的发电企业风险管理主要从多个宏观角度进行的定性分析，却没有直观地对发电企业现货申报量价曲线等涉及实际生产计划的业务进行定量的分析，难以兼顾风险与收益。
技术实现思路
本专利技术提供一种面向电力现货市场的发电风险管理方法及系统，以解决现有的发电风险管理不能对涉及实际生产计划的业务进行分析的技术问题，本专利技术能够兼顾电力现货市场的风险与收益，得到发电机组的最优报价数据，从而提高风险管理的准确性，有利于发电企业的运营。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种面向电力现货市场的发电风险管理方法，包括步骤：基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，其中，N为大于1的整数；根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型，所述竞价数据包括发电机组的报价数据、收益数据；构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型；根据所述发电厂利润模型、所述风险模型以及所述机组约束条件，构建多目标化优化模型，并通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合；利用从所述最优解集合中选取的若干不同的最优解，构建在不同期望收益下发电机组的最优日前报价数据。作为优选方案，所述基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，具体为：基于蒙特卡洛模拟方法，对预先预测得到的日前节点电价数据进行蒙特卡洛模拟，生成M个价格场景，其中，M为大于N的整数；对M个价格场景进行场景削减，得到N个价格场景。作为优选方案，所述根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型，具体为：通过预设的目标函数获得参与竞价的发电机组的竞价数据；根据所述竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型；其中，所述预设的目标函数包括：发电机组最大利润计算公式：发电机组的报价计算公式：kmin≤ki≤kmax其中，参与竞价的发电机组数量为I，0＜k≤I，0＜i≤I，Inck为第k发电机组的收益，ρi为第i发电机组的报价，Pi为第i发电机组的中标电量，Fi为第i发电机组的发电成本，Pi,s为第i发电组在第s段的中标电量；kmin表示报价的下限，kmax表示报价的上限。作为优选方案，所述约束条件包括：a)机组可调出力约束条件，包括发电机组的出力上限约束、出力下限约束，并满足公式：其中，为机组出力上限；Pi为机组出力下限；b)机组爬坡约束条件，包括发电机组的升出力速率约束、降出力速率约束，并满足公式：其中，表示第i机组在一个时段内的上爬坡极限，ΔPi表示第i机组在一个时段内的下爬坡极限；c)机组电量约束条件，指定发电机组的发电电量的区间，并满足公式：其中，T0为每个时段的时间，为第i机组的最大发电电量，为第i机组的最小发电电量；d)报价曲线非递减约束条件，满足公式：(ρs-ρs′)(qs-qs′)≥0，0≤s≤5其中，ρs为机组日期申报报价曲线中各段申报的电价，ρs’为ρs前一刻的电价，qs为机组日期申报报价曲线中各段申报的电量，qs’为qs前一刻的电量。作为优选方案，在所述构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型中，所述风险模型为：0≤risk(s)≤M其中，z0为期望利益，risk为s价格场景下的风险，M为能接受的风险，fs为s价格场景下的收益，在s价格场景下的风险为risk(s)，在所有价格场景下的风险为Ra，R0为设定的最大风险值，εs为s价格场景下的概率值。作为优选方案，在所述根据所述发电厂利润模型、所述风险模型以及所述机组约束条件，构建多目标化优化模型，并通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合中，所述多目标化优化模型为：min[fi(x)]i＝1,2,...,Nob其中，x为决策变量，pj表示第j个不等式约束，qw表示第w个等式约束，Xk表示xk的解空间，Nob表示目标函数的个数，Nieq表示目标函数的不等式约束的个数，Neq表示目标函数的等式约束的个数，Nb表示目标函数的上下限的个数。作为优选方案，所述通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合的步骤，具体为：根据广义规格法线约束法将所述多目标化优化模型转化得到多类单目标问题；利用萤火虫算法求解所述多类单目标问题，寻找得到所有的帕累托解集合；通过超平面决策方法在所述所有的帕累托解集合中获得所述最优解集合。本专利技术实施例还提供一种面向电力现货市场的发电风险管理系统，包括：场景生成模块，用于基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，其中，N为大于1的整数；利润模型构建模块，用于根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向电力现货市场的发电风险管理方法，其特征在于，包括步骤：/n基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，其中，N为大于1的整数；/n根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型，所述竞价数据包括发电机组的报价数据、收益数据；/n构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型；/n根据所述发电厂利润模型、所述风险模型以及所述机组约束条件，构建多目标化优化模型，并通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合；/n利用从所述最优解集合中选取的若干不同的最优解，构建在不同期望收益下发电机组的最优日前报价数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向电力现货市场的发电风险管理方法，其特征在于，包括步骤：
基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，其中，N为大于1的整数；
根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型，所述竞价数据包括发电机组的报价数据、收益数据；
构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型；
根据所述发电厂利润模型、所述风险模型以及所述机组约束条件，构建多目标化优化模型，并通过求解所述多目标化优化模型得到最优解集合；
利用从所述最优解集合中选取的若干不同的最优解，构建在不同期望收益下发电机组的最优日前报价数据。


2.如权利要求1所述的发电风险管理方法，其特征在于，所述基于蒙特卡洛模拟方法获得N个价格场景，具体为：
基于蒙特卡洛模拟方法，对预先预测得到的日前节点电价数据进行蒙特卡洛模拟，生成M个价格场景，其中，M为大于N的整数；
对M个价格场景进行场景削减，得到N个价格场景。


3.如权利要求1所述的发电风险管理方法，其特征在于，所述根据参与竞价的发电机组的竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型，具体为：
通过预设的目标函数获得参与竞价的发电机组的竞价数据；
根据所述竞价数据和机组约束条件，建立发电厂利润模型；
其中，所述预设的目标函数包括：
发电机组最大利润计算公式：









发电机组的报价计算公式：



kmin≤ki≤kmax
其中，参与竞价的发电机组数量为I，0＜k≤I，0＜i≤I，Inck为第k发电机组的收益，ρi为第i发电机组的报价，Pi为第i发电机组的中标电量，Fi为第i发电机组的发电成本，Pi,s为第i发电组在第s段的中标电量；kmin表示报价的下限，kmax表示报价的上限。


4.如权利要求3所述的发电风险管理方法，其特征在于，所述约束条件包括：
a)机组可调出力约束条件，包括发电机组的出力上限约束、出力下限约束，并满足公式：



其中，为机组出力上限；Pi为机组出力下限；
b)机组爬坡约束条件，包括发电机组的升出力速率约束、降出力速率约束，并满足公式：



其中，表示第i机组在一个时段内的上爬坡极限，ΔPi表示第i机组在一个时段内的下爬坡极限；
c)机组电量约束条件，指定发电机组的发电电量的区间，并满足公式：



其中，T0为每个时段的时间，为第i机组的最大发电电量，为第i机组的最小发电电量；
d)报价曲线非递减约束条件，满足公式：
(ρs-ρs′)(qs-qs′)≥0，0≤s≤5
其中，ρs为机组日期申报报价曲线中各段申报的电价，ρs’为ρs前一刻的电价，qs为机组日期申报报价曲线中各段申报的电量，qs’为qs前一刻的电量。


5.如权利要求1所述的发电风险管理方法，其特征在于，在所述构建N个所述价格场景中发电机组作为竞价决策者的风险模型中，所述风险模型为：



0≤risk(s)≤M



其中，z0为...

【专利技术属性】
技术研发人员：周保荣，黎小林，赵文猛，洪潮，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44