一种最优基准碳价格的测算方法技术

本发明专利技术公开了一种最优基准碳价格的测算方法，方法包括：构造电力系统的最优基准碳价格的双层模型；根据双层模型的约束，生成参数空间的顶点集，并构建参数空间的边界；根据满足要求的基准碳价格，求解参数空间的内点，并构建单纯形空间；构建下层模型的第一决策映射函数，并求解最大误差函数；将最大误差函数值小于第一阈值的第一决策映射函数作为第二决策映射函数，若第二决策映射函数满足预设空间集合条件，则将第二决策映射函数作为约束，将最小化基准碳价格作为目标函数进行求解，生成最优基准碳价格，在确保计算精度的条件下，提高最优基准碳价格的计算效率，以实现满足碳减排的电力系统调度的精度和效率的提高。排的电力系统调度的精度和效率的提高。排的电力系统调度的精度和效率的提高。

【技术实现步骤摘要】
一种最优基准碳价格的测算方法


[0001]本专利技术涉及最优基准碳价格测算
，尤其涉及一种最优基准碳价格的测算方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着能源的低碳转型，电力系统调度需满足碳减排的要求。如果碳交易的价格过高，将过度增加能源系统的运行成本，影响发电企业的积极性；如果碳交易的价格过低，实际碳排放量将不能满足相应的碳排放控制要求。因此，需要测量和确定总碳排放控制要求下的最优基准碳价格，进而控制电力系统调度以使电力系统调度需满足碳减排的要求。
[0003]在已有的最优基准碳价格的求解方法主要包括解析类方法和启发式方法两类。其中，解析类方法通过Karush
‑
Kuhn
‑
Tucker(KKT)条件将双层模型转换为单层模型，而后基于强对偶定理和二进制拓展法进一步将单层模型转换为混合整数线性规划问题，最后调用求解器进行求解。但是，由于转换后的模型含有较多的整数变量，该方法需要较长的计算时间，计算效率低下。而遗传算法、粒子群算法等启发式方法通过上下层模型的交互迭代来更新基准碳价格，直到满足收敛条件。但是，该类方法依赖于初值等参数的设置，如果参数设置不当，可能陷入局部最优，导致无法获得最优的基准碳价格，计算结果准确性低。因此，现有的最优基准碳价格的求解方法具有计算效率低下以及计算结果精度低，进而降低了基于最优基准碳价格的电力系统的调度控制的效率和精度。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种最优基准碳价格的测算方法、装置及存储介质，在确保计算精度的条件下，提高最优基准碳价格的计算效率，以实现满足碳减排的电力系统调度的精度和效率的提高。
[0005]本专利技术提供了一种最优基准碳价格的测算方法，包括：根据碳排放数据和电力系统的发电机组数据，构造电力系统的最优基准碳价格的双层模型；其中，上层模型的第一目标函数为最小化基准碳价格；上层模型的第一约束包括：实际碳排放总量小于等于预设的碳排放总量；下层模型的第二目标函数为在基准碳价格条件下的区域电力系统的最小综合运行成本，所述最小综合运行成本包括：最小的发电机组的运行成本和碳交易成本；下层模型的第二约束包括：机组出力上下限约束、爬坡约束、系统的潮流约束和联络线传输功率约束；
[0006]根据所述第一约束和所述第二约束，生成参数空间的顶点集，并构建参数空间的边界；根据满足预设要求的基准碳价格，求解参数空间的内点；选取所述参数空间中的s个顶点和1个内点构成单纯形空间；s为正整数；
[0007]将下层模型的基准碳价格作为输入变量，将对应发电机组的出力作为输出变量，构建下层模型的第一决策映射函数；根据所述第一决策映射函数，构建最大误差函数；根据所述第二约束和系统运行成本近似值约束，求解所述最大误差函数，生成最大误差函数值；
[0008]将所述最大误差函数值小于第一阈值的第一决策映射函数作为第二决策映射函数，若所述第二决策映射函数满足预设空间集合条件，则将最小化基准碳价格作为单层优化模型的第三目标函数，将第一约束和第二决策映射函数作为单层优化模型的第三约束，并对所述单层优化模型进行求解，生成最优基准碳价格。
[0009]作为优选方案，本专利技术将决策映射方法应用于最优基准碳价格的计算，基于决策映射函数将复杂的双层优化问题简化为单层优化问题，实现最优基准碳价格的准确计算。在决策映射函数的构造过程中，现有决策映射方法中通过随机选取参数空间上的点来构造单纯形空间，导致产生的一系列空间可能存在重叠的部分，降低了算法的求解效率。本专利技术利用双层模型的约束生成参数空间顶点集，结合下层模型的基准碳价格求解参数空间的内点，构造单纯形空间，避免了单纯形空间的相互重叠，提高了最优基准碳价格的计算效率和准确性，提高基于最优基准碳价格的电力系统的调度控制的效率。
[0010]作为优选方案，根据所述第一约束和所述第二约束，生成参数空间的顶点集，并构建参数空间的边界，具体为：
[0011]将所述第一约束和所述第二约束中的所有不等式约束转换为等式约束，并按照预设规则对由所述等式约束构成的第一等式方程组进行迭代求解，将满足所有转换前的不等式约束的解构建成顶点集；
[0012]选择顶点集中的s个点，构成参数空间的s
‑
1维边界：
[0013]其中，Θ
v
为顶点集，Θ为参数空间，参数空间中的s个点L,为满足第一约束和第二约束中所有不等式约束的解。
[0014]将所述第一约束和所述第二约束中的不等式约束转换为等式约束，并按照预设规则对由所述等式约束构成的第一等式方程组进行迭代求解，将满足所有转换前的不等式约束的解构建成顶点集，具体为：
[0015]根据所述不等式约束的个数和所述不等式约束的参数变量的维数，设置迭代总次数；每次在所述第一等式方程组中选取不完全相同的预设个不等式约束作为第二等式方程组进行求解，得到所述第二等式方程组的解，直到所述迭代次数达到所述迭代总次数；其中，所述不完全相同的预设个不等式约束的个数为不等式约束中参数变量的维数；所述参数变量的维数不大于所有不等式约束的个数；将满足所有不等式约束的第二等式方程组的解构建成顶点集。
[0016]根据满足预设要求的基准碳价格，求解参数空间的内点，具体为：
[0017]选取一个任意的第一基准碳价格求解下层模型，得到对应的第一发电机组最优出力；将所述第一基准碳价格和所述第一发电机组最优出力代入所有不等式约束中作为第一不等式约束，并判断是否所有第一不等约束均满足预设条件；若是，则将所述第一基准碳价格作为内点；
[0018]若否，则通过第二基准碳价格和第二发电机组最优出力更新所述第一不等式约束，直到更新后的第一不等式约束均满足预设条件；所述第二基准碳价格和第二发电机组最优出力在预设的搜索区域中求解障碍函数获得；所述障碍函数根据不同的障碍因子、第一基准碳价格和第一发电机组最优出力构造而来。
[0019]将所述第一基准碳价格和所述第一发电机组最优出力代入所有的不等式约束中，
并判断是否所有不等约束均满足预设条件，具体为：
[0020]将所有不等约束转换为标准形式：g
j
(x)≥0,1≤j≤t；
[0021]式中，x表示与不等式约束相关的变量；t为所有不等式约束的个数；j为第j个不等式约束的个数；
[0022]将第一基准碳价格和第一发电机组最优出力代入所有的不等式约束中，并将不等约束的标准形式的数值不大于零的下标构建成第一下标集合；若第一下标集合为空集，则满足均预设条件。
[0023]通过第二基准碳价格和第二发电机组最优出力更新所述第一不等式约束，直到更新后的第一不等式约束均满足预设条件，具体为：
[0024]根据障碍因子、第一基准碳价格和第一发电机组最优出力，构造障碍函数；在预设的搜索区域中求解障碍函数，获得第二基准碳价格和第二发电机组最优出力；
[0025]将所述第二基准碳价格和第二发电机组最优出力代入所有不等式约束中更新第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，包括：根据碳排放数据和电力系统的发电机组数据，构造电力系统的最优基准碳价格的双层模型；其中，上层模型的第一目标函数为最小化基准碳价格；上层模型的第一约束包括：实际碳排放总量小于等于预设的碳排放总量；下层模型的第二目标函数为在基准碳价格条件下的区域电力系统的最小综合运行成本，所述最小综合运行成本包括：最小的发电机组的运行成本和碳交易成本；下层模型的第二约束包括：机组出力上下限约束、爬坡约束、系统的潮流约束和联络线传输功率约束；根据所述第一约束和所述第二约束，生成参数空间的顶点集，并构建参数空间的边界；根据满足预设要求的基准碳价格，求解参数空间的内点；选取所述参数空间中的s个顶点和1个内点构成单纯形空间；s为正整数；将下层模型的基准碳价格作为输入变量，将对应发电机组的出力作为输出变量，构建下层模型的第一决策映射函数；根据所述第一决策映射函数，构建最大误差函数；根据所述第二约束和系统运行成本近似值约束，求解所述最大误差函数，生成最大误差函数值；将所述最大误差函数值小于第一阈值的第一决策映射函数作为第二决策映射函数，若所述第二决策映射函数满足预设空间集合条件，则将最小化基准碳价格作为单层优化模型的第三目标函数，将第一约束和第二决策映射函数作为单层优化模型的第三约束，并对所述单层优化模型进行求解，生成最优基准碳价格。2.如权利要求1所述的一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，所述根据所述第一约束和所述第二约束，生成参数空间的顶点集，并构建参数空间的边界，具体为：将所述第一约束和所述第二约束中的所有不等式约束转换为等式约束，并按照预设规则对由所述等式约束构成的第一等式方程组进行迭代求解，将满足所有转换前的不等式约束的解构建成顶点集；选择顶点集中的s个点，构成参数空间的s
‑
1维边界：其中，Θ
v
为顶点集，Θ为参数空间，参数空间中的s个点为s个满足第一约束和第二约束中所有不等式约束的解。3.如权利要求2所述的一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，所述将所述第一约束和所述第二约束中的不等式约束转换为等式约束，并按照预设规则对由所述等式约束构成的第一等式方程组进行迭代求解，将满足所有转换前的不等式约束的解构建成顶点集，具体为：根据所述不等式约束的个数和所述不等式约束的参数变量的维数，设置迭代总次数；每次在所述第一等式方程组中选取不完全相同的预设个不等式约束作为第二等式方程组进行求解，得到所述第二等式方程组的解，直到所述迭代次数达到所述迭代总次数；其中，所述不完全相同的预设个不等式约束的个数为不等式约束中参数变量的维数；所述参数变量的维数不大于所有不等式约束的个数；将满足所有不等式约束的第二等式方程组的解构建成顶点集。4.如权利要求1所述的一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，所述根据满足预设要求的基准碳价格，求解参数空间的内点，具体为：
选取一个任意的第一基准碳价格求解下层模型，得到对应的第一发电机组最优出力；将所述第一基准碳价格和所述第一发电机组最优出力代入所有不等式约束中作为第一不等式约束，并判断是否所有第一不等约束均满足预设条件；若是，则将所述第一基准碳价格作为内点；若否，则通过第二基准碳价格和第二发电机组最优出力更新所述第一不等式约束，直到更新后的第一不等式约束均满足预设条件；所述第二基准碳价格和第二发电机组最优出力在预设的搜索区域中求解障碍函数获得；所述障碍函数根据不同的障碍因子、第一基准碳价格和第一发电机组最优出力构造而来。5.如权利要求4所述的一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，所述将所述第一基准碳价格和所述第一发电机组最优出力代入所有的不等式约束中，并判断是否所有不等约束均满足预设条件，具体为：将所有不等约束转换为标准形式：g
j
(x)≥0,1≤j≤t；式中，g
j
(x)表示不等约束的标准形式；x表示与不等式约束相关的变量；t为所有不等式约束的个数；j为第j个不等式约束的个数；将第一基准碳价格和第一发电机组最优出力代入所有的不等式约束中，并将不等约束的标准形式的数值不大于零的下标构建成第一下标集合；若第一下标集合为空集，则满足均预设条件。6.如权利要求4所述的一种最优基准碳价格的测算方法，其特征在于，所述通过第二基准碳价格和第二发电机组最优出力更新所述第一不等式约束，直到更新后的第一不等式约束均满足预设条件，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈荃，张丹宏，郑淇源，郇嘉嘉，肖建华，曾凯军，陈仕驹，刘嘉文，林宏泽，刘志勇，林山，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：