【技术实现步骤摘要】
本申请涉及供电，尤其涉及一种电量电价的确定方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、电力市场的交易目前是以“中长期交易为主，现货交易为辅”的交易方式，先有中长期交易，后有现货市场，且原有中长期交易是不带电力曲线的纯电量交易，故中长期交易如何与现货市场进行衔接，尤其是中长期交易曲线如何确定是新一轮电改亟待解决的问题。此外，随着新能源装机容量占比的不断提高，新能源发电出力和用户负荷的双重不确定性为中长期交易与现货市场进行衔接也带来了挑战。
2、目前，针对中长期与现货市场的衔接方面的技术研究主要针对两方面：将中长期合同电量按照一定规则分解至运行日各时段、开展约定电力曲线或分时段的中长期交易。关于中长期合同电量分解，当前的技术研究主要针对不同分解目的提出不同合同分解方法，主要集中在以下几个方面。一是为促进新能源消纳、减少弃光弃风现象的发生，通过在目标函数中引入优先等级因子和权系数确定电量分解顺序；二是为解决合同电量分解模型结果在实际调度中存在不可执行的情况，通过将合同电量分解模型和日前调度模型进行协调迭代来消除越限电量；三是出于公平考虑，将最小化各发电商发电利用率与平均发电利用率的偏差等作为目标函数，构建合同电量分解模型；四是出于收益最大化考虑，考虑发电成本、电量偏移和碳排放最小，提出计及风电出力不确定性的中长期合同电量分解方法。关于开展约定电力曲线或分时段的中长期交易方面，目前已有技术研究已提出有关建立适应现货市场的中长期分时段交易机制的建议、设计了不同交易周期下的标准能量块合约、构建了电网企业中长期交易滚动优化决策模型
技术实现思路
1、本申请提供一种电量电价的确定方法、装置、设备及存储介质，能够提高中长期双边合约分时段电量电价确定的准确性。
2、为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
3、本申请实施例第一方面，提供了一种电量电价的确定方法，该方法包括：获取新能源机组的多个历史出力数据和电力用户的多个历史负荷数据；
4、根据所述多个历史出力数据和所述多个历史符合数据，确定多个最大成交电力历史数据；
5、根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集；
6、将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型，得到新能源发电方和所述电力用户的总收益，以及得到所述新能源发电方和所述电力用户的成交电量；
7、将所述总收益和所述成交电量输入至预设的基于纳什讨价还价理论的电价确定模型，得到所述能源发电方和所述电力用户的成交电价。
8、在一个实施例中，所述根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集，包括：
9、通过对每个最大成交电力历史数据的场景进行相同概率的赋值后，构建经验分布函数；
10、构建判断函数，所述判断函数用于判断将经验分布转化为真实分布的最小成本；
11、基于所述判断函数定义模糊集函数，并确定所述模糊集函数的模糊集半径；
12、基于所述判断函数和所述经验分布函数生成所述模糊集。
13、在一个实施例中，所述经验分布函数为：
14、
15、其中，为第i个历史数据，代表在的狄拉克测试，t时段最大成交电力pξ，t的历史数据样本为n为样本数。
16、在一个实施例中，所述将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型之前，所述方法还包括：
17、获取各时段电量，所述各时段电量为所述新能源发电方和所述电力用户各时段电量；
18、获取约束条件，所述约束条件是根据所述新能源发电方最大出力确定的；
19、基于所述各时段电量和所述约束条件，构建所述基于分布式鲁棒优化的电量确定模型。
20、在一个实施例中，所述基于分布式鲁棒优化的电量确定模型为：
21、
22、其中，h(pξ，t)＝-λp，tpξ，tδt；λp，t、b、a为系数，pξ，t为随机变量，为随机变量pξ，t服从概率分布时的期望值。
23、在一个实施例中，所述将所述总收益和所述成交电量输入至预设的基于纳什讨价还价理论的电价确定模型之前，所述方法还包括：
24、获取所述新能源发电方和所述电力用户的利益分配模型，所述利益分配模型是基于非对称纳什讨价还价博弈理论确定的；
25、对所述利益分配模型进行优化求解，得到所述基于纳什讨价还价理论的电价确定模型。
26、在一个实施例中，所述利益分配模型为：
27、
28、
29、其中，xi，t为第i个交易参与者在t时段获得的收益；x0i，t为第i个交易参与者在t时段的谈判初始点，在本文中，第i个交易参与者的谈判初始点为其去参与其他电力市场交易，故x0i，t＝0；ui(·)为第i个交易参与者的效用函数；αi为第i个交易参与者的谈判能力系数，表示第i个交易参与者讨价还价的能力；vt(n)为利益共同体的总收益；n为交易参与者的数量。
30、本申请实施例第二方面，提供了一种电量电价的确定装置，所述装置包括：
31、获取模块，用于获取新能源机组的多个历史出力数据和电力用户的多个历史负荷数据
32、第一确定模块，用于根据所述多个历史出力数据和所述多个历史符合数据，确定多个最大成交电力历史数据；
33、第二确定模块，用于根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集；
34、第一检测模块，用于将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型，得到新能源发电方和所述电力用户的总收益，以及得到所述新能源发电方和所述电力用户的成交电量；
35、第二检测模块，用于将所述总收益和所述成交电量输入至预设的基于纳什讨价还价理论的电价确定模型，得到所述能源发电方和所述电力用户的成交电价。
36、本申请实施例第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的电量电价的确定方法。
37、本申请实施例第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例第一方面中的电量电价的确定方法。
38、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
39、本申请实施例提供的电量电价的确定方法，通过获取新能源机组的多个历史出力数据和电力用户的多个历史负荷数据，根据所述多个历史出力数据和所述多个历史符合数据，确定多个最大成交电力历史数据；根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集；将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型，得到新能源发电方和所述电力用户的总收益，以及得到所述新能源本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电量电价的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经验分布函数为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于分布式鲁棒优化的电量确定模型为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述总收益和所述成交电量输入至预设的基于纳什讨价还价理论的电价确定模型之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利益分配模型为：
8.一种电量电价的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的电量电价的确定方法。
10.一种
...【技术特征摘要】
1.一种电量电价的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个最大成交电力历史数据生成最大成交电力分布不确定性模糊集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述经验分布函数为：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述模糊集输入至预设的基于分布式鲁棒优化的电量确定模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于分布式鲁棒优化的电量确定模型为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐奇锋，乔松博，林烨，骆希，陈梦瑶，黄隽弢，
申请(专利权)人：浙江电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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