【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及新能源电力系统消纳，具体涉及一种基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法。
技术介绍
1、在以风光新能源为主体的新型电力系统建设中，由于风光新能源的随机波动性、不可控性和不确定性特点，其高占比大规模入网后会给电网造成大频度冲击，难以跟踪负荷的变化，面临电网调度难度大、调节资源配置成本高和调度方案执行风险大等新能源消纳瓶颈问题。在传统化石型调节资源占比受限的情况下，需要另寻大规模的清洁型调节资源加以解决。规模庞大、技术成熟的水电是具有良好调节性能的高灵活性电源，是现在和未来一段时期新能源大规模消纳的最现实、最可靠选择。
2、梯级水电参与大规模风光消纳的调节调度，势必损失其既定利益。具体表现在：梯级水电参与调节，会磨损水轮机组，如果不给补偿，梯级水电不愿意参与调节。大规模新能源并入电网时因其波动性和不确定性给电网安全质量带来极大影响。具体表现在：大规模新能源并入电网，会给电网电压频率带来很大影响，造成电压频率偏移，导致指标不合格。而梯级水电参与调节时的相关利润分配要点之一是合作后的利润必须要大于梯级水电单独上网售电所获的利润。
技术实现思路
1、为解决大规模新能源并入电网时因其波动性和不确定性给电网安全质量带来极大影响的技术问题、以及梯级水电参与调节时的相关利润分配问题，并激发水电参与大规模新能源调节消纳的积极性。本专利技术提供一种基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，该方法采用调节补偿策略，由风光电站依据其调节量的大小支付梯级水电调节补偿费用，确保水
2、本专利技术采取的技术方案为：
3、基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，包括以下步骤：
4、步骤一：将风光电站与梯级水电站组成风光水合作联盟，风光出力上网时获得对应上网功率的绿证，该绿证卖入绿证市场，区域电网从绿证市场购买绿证；
5、步骤二：构建风光水网的多目标多阶段短期优化调度模型；
6、步骤三：分别采用kriging元模型求解算法、admm算法和ga算法对步骤二构建的风光水网的多目标多阶段短期优化调度模型进行求解。
7、所述步骤二包括以下步骤：
8、步骤2.1：第一阶段:根据区域电网与风光水合作联盟的双边交易机制，构建主从博弈双层优化调度模型；
9、步骤2.2：第二阶段:求解纳什议价模型，获得风光电站与梯级水电站实际收益；
10、步骤2.3：第三阶段:梯级水电站进行负荷跟踪时调节功率通过耗水量最小进行优化，将调节功率分至各梯级水电站。
11、所述步骤2.1中，
12、1):梯级水电未调节、未进行负荷跟踪时，主从博弈双层优化调度模型的上层模型为区域电网发布购电电价购买风光水合作联盟出力，满足绿证考核，且风光水合作联盟出力跟踪负荷变化，以减小对电网的冲击，最后火电进行补充，实现电网功率平衡，达到区域电网运行成本最小，具体如下：
13、
14、式(1)中：c1表示区域电网运行成本，t为调度周期的总时段数；t表示整数(1-24)，为区域电网运营商火电发电成本；μtgc、pttgc分别为购买绿证对应的价格与购买绿证对应的功率；λt为区域电网购电电价；ptws-net、pth-net为风光水合作联盟风光、水电上网功率；cp为rps不达标时的惩罚成本；
15、
16、
17、式(2)中：k为区域电网已消纳新能源比例；u为新能源考核比例；cp为rps不达标时的惩罚成本系数；ptl为本区域电网承担的负荷；ptnew为电网自有新能源发电功率；ptws-net表示风光水合作联盟风光；pttgc表示购买绿证对应的功率；ptf表示区域电网运营商火电发电成本；b、c、d分别表示火电发电成本系数。
18、2):梯级水电调节、进行负荷跟踪时，整体目标函数为：区域电网运行成本最小和风光水合作联盟出力跟踪电网净负荷误差最小的叠加
19、
20、式(4)中：c2表示梯级水电调节进行负荷跟踪的区域电网运行成本；pth-net表示水电上网功率；pth-j表示梯级水电调节功率；
21、minc3＝|(ptl-ptnew)-(ptws-net+pth-net+pth-j)| (5)；
22、式(5)中：c3表示电网净负荷误差；ptl表示本区域电网承担的负荷；
23、minc4＝min[d·ψ(c2)+(1-d)·ψ(c3)] (6)；
24、式(6)中：c4表示综合函数，d表示权重系数；ψ(c2)和ψ(c3)为式(4)和式(5)归一化的目标函数。
25、其中，通过梯级水电调节功率pth-j，实现风光水合作联盟上网功率ptws-net+pth-net+pth-j对电网负荷的跟踪，ptl-ptnew为电网优先消纳自身新能源之后的净负荷。
26、3):下层模型为风光水集团合作运行，以联盟效益最大为目标建立风光水合作联盟优化模型。作为比较，风光水合作联盟有两种合作模式：①：是不考虑梯级水电调节、联盟出力不跟踪电网负荷变化的合作模式，②：是本专利技术采用的考虑梯级水电调节的联盟出力跟踪电网负荷变化的合作模式。通过两种模式的研究，一方面可以比较两种模式的调度效果，另一方面也可以得出梯级水电用于联盟出力跟踪负荷变化的调节量大小，以备第二阶段联盟效益分配之用。同时建立了风光电站不参与合作联盟的效益模型，以备第二阶段联盟效益分配之用；
27、
28、式(7)中：c5表示风光水合作联盟利润最大，为t时段所有风光电站所获总利润；为梯级水电集团所获利润；
29、
30、式(8)中：ptws表示每个时段风光电站总出力功率；表示风光电站上网的功率，表示风光电站卖入电力市场的功率；
31、pth表示每个时段梯级水电的总出力功率；表示梯级水电上网的功率；表示梯级水电卖入电力市场的功率；
32、表示风光电站上网的功率；表示风光电站卖入电力市场的功率；表示风光电站i售给电网的功率；表示风光电站i售给市场的功率；np表示风光电站个数；i表示集团i；
33、表示梯级水电上网的功率；表示梯级水电卖入电力市场的功率；表示第j级水电站上网的功率；表示第j级水电站卖入电力市场的功率；j表示梯级水电级数；j为整数。
34、风光水合作联盟将其总发电出力ptws+pth中的一部分卖给区域电网(grid)运营商，剩余部分卖给电力市场(market)；风光电站i售给电网的功率为售给市场的功率为第j级水电站售给电网的功率为售给市场的功率为<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤二包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤2.1中，
4.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤2.2中，第二阶段中，风光水合作联盟中各独立个体均希望分配较大的利润，同时还需兼顾整体利润最大，以纳什乘积最大解为纳什议价解，如式(18)所示：
5.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤2.3中，第三阶段中，将第一阶段所求的将不进行负荷跟踪时的梯级水电出力与进行负荷跟踪时的梯级水电出力进行对比，可得出梯级水电总的进行负荷跟踪时的总的调节功率，然后通过耗水量最小进行优化，将调节功率分至各梯级水电站；
6.根据权利要求1所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤二中，包括构建风光水网的多目标多阶段短
7.根据权利要求1所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤三包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：步骤3.2包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤二包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤2.1中，
4.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在于：所述步骤2.2中，第二阶段中，风光水合作联盟中各独立个体均希望分配较大的利润，同时还需兼顾整体利润最大，以纳什乘积最大解为纳什议价解，如式(18)所示：
5.根据权利要求2所述基于绿证机制的风光水网混合优化博弈调度方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：张国容，杨拯，李咸善，李飞，丁胜彪，胡家旗，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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