一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法技术

本发明专利技术提供了一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标；首先利用软件生成符合正态分布的随机月尺度来水过程；然后根据水电电量占市场比重不同模拟出三种电价函数；选取不同来水频率和市场电价，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。对解决天然来水和交易电价的不确定性因素导致不同市场份额难以确定、水资源利用不充分以及电量分配不均导致收益存在较大风险问题具有指导意义，本成果为大规模水电站群月度交易电量分解与校核系统建设提供了坚实的理论基础。核系统建设提供了坚实的理论基础。核系统建设提供了坚实的理论基础。

【技术实现步骤摘要】
一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法


[0001]本专利技术属于水电站调度优化
，特别是涉及一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法。

技术介绍

[0002]随着我国西南水电规模不断扩大以及电力市场相关政策日趋完善，大规模水电参与市场竞争是实现资源优化配置的必然趋势，其交易模式主要以中长期交易为主、日前短期交易为辅。特别是中长期，受限于天然来水不确定、水库调节能力有限、水力联系紧密、电价波动较大等特点，梯级水电站群在制定交易计划时难以权衡不同时间尺度的市场份额，突出表现在：过多年度合约电量可能会因为电价过低导致收益受损；过多月度合约电量可能会因为电站发电能力不足导致合约电量无法完成；过多日前或短期合约电量可能因为电价的异常波动导致交易失败，因此，在市场经济下如何针对不同时间尺度制定合理的交易电量，成为梯级水电站群参与市场竞争亟待解决的理论与实践难题。
[0003]目前，国内外学者针对电力市场环境下合约电量分解问题进行大量研究，主要集中在三个方面，
①
非水电系统电量分解问题，如计划方案与实际方案偏差最小、成本最小、对负荷曲线满意度最大等为目标进行年度或月度电量分解，上述文献研究对象都是独立的火电或风电系统，对于上下游水力联系紧密的水电系统不是很适用；
②
含水
‑
火
‑
风
‑
光多能互补的电力系统电量分解问题，如以购电成本最小、能耗最小、效益最大等为目标进行电量分解，上述文献在多能互补的电力系统参与电力市场交易具有一定的现实意义，但是水电仅作为辅助能源或者只考虑了同一时间尺度协调，较少涉及多时间尺度协调问题；
③
水电系统电量分解问题，主要包括以发电效益最大为目标确定合约电量分解方案、选取年度合约占比确定年度合约电量及年内分解方案、考虑市场电价波动拟合市场电价等，对于水电年度合约电量分解问题具有实际意义，然而受限于问题的复杂性。
[0004]上述研究存在以下几方面的不足：首先是发电效益最大模型中未考虑弃水损失以及电量分配不均导致的收益风险问题；其次是年度合约总电量年内分解模型中只考虑年度时间尺度电量分解，年度基数电量与月度合约电量分解协调问题需要进一步研究；最后是市场电价拟合时未考虑到水电站参与不同电力市场中市场电价差异较大问题，不同市场电价需要进一步分析。

技术实现思路

[0005]随着我国西南地区水电规模不断扩大，水电在中长期交易市场占据了主导地位，研究一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，对解决天然来水和交易电价的不确定性因素导致不同市场份额难以确定、水资源利用不充分以及电量分配不均导致收益存在较大风险问题具有指导意义，本成果为大规模水电站群月度交易电量分解与校核系统建设提供了坚实的理论基础。
[0006]为了实现上述的技术特征，本专利技术的目的是这样实现的：一种兼顾合约电量分解
的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于：采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标；首先利用软件生成符合正态分布的随机月尺度来水过程；然后根据水电电量占市场比重不同模拟出三种电价函数；选取不同来水频率和市场电价，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。
[0007]具体操作步骤如下：
[0008]步骤1，确定不同频率来水过程：
[0009]针对梯级水电站群丰枯来水频率不同步问题，利用Java的Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机来水；
[0010]步骤2，拟合中长期合约电价函数：
[0011]针对梯级水电站占市场比重类型不同影响电价规律问题，选取水电电量占市场不同比重情形拟合电价曲线；
[0012]步骤3，合约电量分解与校核：
[0013]针对发电调度与市场交易衔接不紧密导致水电电量超发、少发问题，利用水电站出力与合约电量分解同步求解方法进行求解；
[0014]步骤4，中长期发电调度过程与交易计划制定：
[0015]以整个梯级发电收益风险最小为目标，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。
[0016]所述步骤1中确定不同频率来水过程的详细步骤为：
[0017]假设调度周期内来水在任意月份其预测偏差服从正态分布N(μ1,σ
12
)，其中μ1为数学期望，σ1为标准差，选取流域内各水库同期天然来水多年平均流量作为期望值，流域内各水库同期天然来水流量标准差表示来水波动程度，用Java中Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机数，模拟生成不同频率来水过程；
[0018]为了充分反映来水的随机变化特性，通过上述方法产生多组频率来水，将各场景下来水降序排列，按顺序对其进行编号(X＝1,2,
…
,Y)，并按式(1)计算经验频率：
[0019][0020]式中：P表示经验频率；X表示不同来水序号，X＝1,2,
…
,Y；Y表示生成的来水场景次数。
[0021]所述步骤2中拟合中长期合约电价函数的详细步骤为：
[0022]根据不同市场情形共有三种梯级水电站群中长期交易电价拟合情形：
[0023]电价模拟方法1：梯级水电站占市场比重较大的交易情形；当大型梯级水电站群在市场交易份额占比较大时，其交易电价与交易电量一般呈线性负相关，同时过高和过低电价容易导致投机行为和市场剧烈波动，因此需要参照实际情况对电价关系函数增设上下限进行修正，根据生产实际规律，年度合约电价一般在月度合约电价最大值和最小值之间且略高于月度合约电价最小值，并且随着年度基数电量比例增大，年度合约电价呈减小趋势，因此以月度合约电价最大值、最小值和年度基数电量比例拟合年度合约电价，相应的月度合约电价和年度合约电价如下公式(2)、(3)所示：
[0024][0025][0026]式中，p
y，1
、分别表示电价模拟方法1的年度合约电价、第t个月份的月度合约电价，单位为：元/kWh；i表示水电站编号；M表示水电站的总数；t表示月份；N
i,t
、P
i,t
分别表示第i个水电站在第t个月份的出力、装机容量，单位为：MW；r
ave
表示年度基数电量比例上下限平均值，即单位为：％；r
i,t
分别表示第i个水电站在第t个月份的年度基数电量比例上限、下限，单位为：％；p表示月度合约电价最大值、最小值，单位为：元/kWh，为拟合符合市场规律电价函数，月度合约电价上限和月度合约电价下限p分别取0.25和0.1元/kWh；Δp
m
表示月度合约电价最大值和最小值的差值，即β表示经验常数，增加常数β以贴合实际年度电价规律，经验常数β＝0.05时年度合约电价更符合历史年度合约电价规律，因此经验常数β取0.05；
[0027]电价模拟方法2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于：采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标；首先利用软件生成符合正态分布的随机月尺度来水过程；然后根据水电电量占市场比重不同模拟出三种电价函数；选取不同来水频率和市场电价，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。2.根据权利要求1所述的一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于，具体操作步骤如下：步骤1，确定不同频率来水过程：针对梯级水电站群丰枯来水频率不同步问题，利用Java的Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机来水；步骤2，拟合中长期合约电价函数：针对梯级水电站占市场比重类型不同影响电价规律问题，选取水电电量占市场不同比重情形拟合电价曲线；步骤3，合约电量分解与校核：针对发电调度与市场交易衔接不紧密导致水电电量超发、少发问题，利用水电站出力与合约电量分解同步求解方法进行求解；步骤4，中长期发电调度过程与交易计划制定：以整个梯级发电收益风险最小为目标，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。3.根据权利要求2所述的一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于，所述步骤1中确定不同频率来水过程的详细步骤为：假设调度周期内来水在任意月份其预测偏差服从正态分布N(μ1,σ
12
)，其中μ1为数学期望，σ1为标准差，选取流域内各水库同期天然来水多年平均流量作为期望值，流域内各水库同期天然来水流量标准差表示来水波动程度，用Java中Random.nextGaussian()方法生成符合正态分布的随机数，模拟生成不同频率来水过程；为了充分反映来水的随机变化特性，通过上述方法产生多组频率来水，将各场景下来水降序排列，按顺序对其进行编号(X＝1,2,
…
,Y)，并按式(1)计算经验频率：式中：P表示经验频率；X表示不同来水序号，X＝1,2,
…
,Y；Y表示生成的来水场景次数。4.根据权利要求2所述的一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，其特征在于，所述步骤2中拟合中长期合约电价函数的详细步骤为：根据不同市场情形共有三种梯级水电站群中长期交易电价拟合情形：电价模拟方法1：梯级水电站占市场比重较大的交易情形；当大型梯级水电站群在市场交易份额占比较大时，其交易电价与交易电量一般呈线性负相关，同时过高和过低电价容易导致投机行为和市场剧烈波动，因此需要参照实际情况对电价关系函数增设上下限进行修正，根据生产实际规律，年度合约电价一般在月度合约电价最大值和最小值之间且略高于月度合约电价最小值，并且随着年度基数电量比例增大，年度合约电价呈减小趋势，因此以月度合约电价最大值、最小值和年度基数电量比例拟合年度合约电价，相应的月度合约
电价和年度合约电价如下公式(2)、(3)所示：电价和年度合约电价如下公式(2)、(3)所示：式中，p
y，1
、分别表示电价模拟方法1的年度合约电价、第t个月份的月度合约电价，单位为：元/kWh；i表示水电站编号；M表示水电站的总数；t表示月份；N
i,t
、P
i,t
分别表示第i个水电站在第t个月份的出力、装机容量，单位为：MW；r
ave
表示年度基数电量比例上下限平均值，即单位为：％；r
i,t
分别表示第i个水电站在第t个月份的年度基数电量比例上限、下限，单位为：％；p表示月度合约电价最大值、最小值，单位为：元/kWh，为拟合符合市场规律电价函数，月度合约电价上限和月度合约电价下限p分别取0.25和0.1元/kWh；Δp
m
表示月度合约电价最大值和最小值的差值，即β表示经验常数，增加常数β以贴合实际年度电价规律，经验常数β＝0.05时年度合约电价更符合历史年度合约电价规律，因此经验常数β取0.05；电价模拟方法2：梯级水电站占市场比重较小的交易情形；当梯级水电站在市场中交易份额占比较小时，其交易电价受天然来水影响较大，随不同季节来水过程呈现出“平稳
‑
下降
‑
平稳
‑
上升”规律，枯期和汛期电价较为平稳，汛前和汛后电价分别呈现下降和上升趋势，根据实际电价生成电价曲线并拟合电价函数，假定电价曲线中上升和下降部分为线性正相关和线性负相关关系，以各月电价曲线中最大和最小电价的平均值作为月度合约电价，以月度合约电价最大值、最小值和年度基数电量比例拟合年度合约电价，相应的月度合约电价和年度合约电价如下公式(4)、(5)所示：p
y，2
＝p1‑
r
ave
(p1‑
p2)+β
ꢀꢀꢀꢀ
(5)式中，p
y，2
、p
tm，2
分别表示电价模拟方法2的年度合约电价、第t个月份的月度合约电价，单位为元/kWh；p1、p2分别表示枯期和汛期时的平稳电价，单位为：元/kWh，为拟合符合市场规律电价函数，p1、p2分别取0.25和0.1元/kWh；t表示月份；r
ave
表示年度基数电量比例上下限平均值，即单位为：％；r
i,t
分别表示第i个水电站在第t个月份的年度基数电量比例上限、下限，单位为：％；β表示经验常数，增加常数β以贴合实际年度电价规律，经验常数β＝0.05时年度电价更符合历史年度电价规律，因此经验常数β取0.05；电价模拟方法3：梯级水电站占市场比重适中的交易情形；电价模拟方法1和电价模拟
方法2较为理想化，而实际市场更加复杂，研究介于电价模拟方法1和电价模拟方法2之间的中长...

【专利技术属性】
技术研发人员：程雄，郝振凯，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：