【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及发电商资源配置领域，尤其涉及一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法和系统。
技术介绍
1、随着碳市场和绿证市场机制的逐步完善，电力市场、碳市场和绿证市场的交互关系日益紧密，对电、碳和绿证耦合下发电商的资源配置行为产生了显著影响。
2、目前通常采用双层模型对发电商的资源配置问题进行描述，然而现有技术仅基于kkt条件将双层模型转化为单层模型，并通过二进制展开等线性化手段进一步转化为混合整数线性规划问题，在模型转换过程中引入大量离散变量，无法在保证精度的同时高效得到发电商的配置方案。因此，需要一种更高效完成电、碳和绿证耦合下发电商的资源配置的方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法和系统，实现了在电碳绿证耦合下更高效的发电商资源优化配置。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，包括：
3、获取发电商中的各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据；
4、根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，建立发电商资源配置双层优化模型；其中，所述发电商资源配置双层优化模型包括发电商报价模型、日前电力市场出清模型和实时电力市场出清模型；所述发电商报价模型为上层模型；所述日前电力市场出清模型和实时电力市场出清模型为下层模型；
5、通过伽辽金的双层模型转化方法和维度削减技术，将所述下层模型转换成所述上层模型的多项式逼近函数，
6、求解所述发电商资源分配单层优化模型，得到最优解，并根据所述最优解，配置发电商中各发电机组的出力。
7、可以理解的是，相较于现有技术，本专利技术提供的方法综合考虑了电力市场、碳市场和绿证市场对发电商资源配置的影响，构建了发电商资源配置双层优化模型，将发电商资源配置双层优化模型中的下层模型等效为一个参数代数方程，通过伽辽金法计算该方程所定义隐函数的多项式逼近函数，以衡量上层模型对下层模型的影响，从而在不引入离散变量的条件下将双层模型转化为单层模型；在多项式函数逼近过程中，通过维度削减技术对伽辽金法进行改进，在误差允许的范围内更高效地得到发电商中各发电机组的出力情况，完成对电、碳和绿证耦合下发电商资源优化配置。
8、进一步地，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，建立发电商资源配置双层优化模型，具体包括：
9、根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将发电商的负利润最小作为第一目标函数，结合发电商在日前和实时市场的报价约束、火电机组的碳配额交易约束、区域免费碳配额量、区域实际碳排放总量约束、发电商绿证出售量约束，建立所述发电商资源配置双层优化模型中的发电商报价模型，作为上层模型；
10、根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将日前市场的负社会福利最小作为第二目标函数，结合第一功率平衡约束、火电机组出力约束、风电场出力约束和负荷上下限约束，建立所述发电商资源配置双层优化模型中的日前电力市场出清模型，作为第一下层模型；
11、根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将实时市场的负社会福利最小为第三目标函数，结合第二功率平衡约束、火电机组的备用容量约束、负荷削减量约束和弃风量约束，建立所述发电商资源配置双层优化模型中的实时电力市场出清模型，作为第二下层模型。
12、可以理解的是，本专利技术提供的方法通过发电商中各发电机组的运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，在电能、碳和绿能耦合下实现对发电商资源配置的优化。根据发电商中各种发电机组、碳市场和绿证市场带来的约束，结合最小化发电商的负利润与日前市场和实时市场的负社会福利，更准确地考虑发电商资源配置的影响因素，有助于优化发电商的资源配置。
13、进一步地，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将发电商的负利润最小作为第一目标函数，具体包括：
14、
15、其中，j为火电机组与风电场的集合；λda为日前市场的出清电价；分别为火电机组i、风电场k在日前市场的出力；ci为火电机组i的边际成本；为实时市场中场景ω下的出清电价；φω为场景ω的概率；为场景ω下风电场k的出力；为场景ω下风电场k的弃风量；分别为场景ω下火电机组i的上、下旋转备用容量；为碳价；为场景ω下的绿证价格；为火电机组i在场景ω下实际买入或卖出的碳配额；为发电商j在场景ω下出售的绿证数量；λtgc为绿证比例系数。
16、进一步地，所述通过伽辽金的双层模型转化方法和维度削减技术，将所述下层模型转换成所述上层模型的多项式逼近函数，将所述多项式逼近函数和上层模型作为发电商资源分配单层优化模型，具体包括：
17、通过kkt条件法，将所述下层模型转换成上层模型的参数代数方程，得到所述参数代数方程对应的多项式逼近函数；
18、根据多项式逼近误差与线性无关基函数的正交关系，通过牛顿法计算所述多项式逼近函数的第一系数，得到维度削减前的多项式逼近函数；
19、通过维度削减技术，对所述维度削减前的多项式逼近函数进行维度削减处理，得到削减后的新维度；
20、结合所述削减后的新维度，根据多项式逼近误差与线性无关基函数的正交关系，通过牛顿法计算所述多项式逼近函数的第二系数，得到维度削减后的多项式逼近函数；
21、根据所述维度削减后的多项式逼近函数和所述上层模型，得到发电商资源分配单层优化模型。
22、可以理解的是，本专利技术提供的方法通过伽辽金的双层模型转化方法和维度削减技术，将日前市场和实时市场的出清模型转换成发电商报价模型的多项式逼近函数，在不引入大量离散变量的情况且保证精度的前提下，更高效地处理发电商资源配置模型，从而调整发电商中各发电机组的出力情况。
23、进一步地，所述通过维度削减技术，对所述维度削减前的多项式逼近函数进行维度削减处理，得到削减后的新维度，具体包括：
24、将所述多项式逼近函数转换为多项式逼近函数的二次表达式；
25、对所述二次表达式中的二次系数矩阵进行对角化处理，并计算所述二次表达式中各维度的重要程度；
26、削减所述重要程度小于等于最大允许误差的维度，输出削减后的新维度。
27、可以理解的是，本专利技术提供的方法通过维度削减技术，在误差允许的范围内，根据各维度的重要程度在函数逼近过程中进行降维处理，排除不重要维度对模型计算造成的负担，进一步加快获取发电商资源配置结果。
28、进一步地，所述上层模型的多项式逼近函数，具体为：
29、
30、
31、
32、
33、其中，和分别为日前市场出清模型中负社会福利和出清电价的近似值；和分别为实时市场出清模型中场景ω下的负社会福利和出清电价的近似值；为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，建立发电商资源配置双层优化模型，具体包括：
3.如权利要求2所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将发电商的负利润最小作为第一目标函数，具体包括：
4.如权利要求1所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述通过伽辽金的双层模型转化方法和维度削减技术，将所述下层模型转换成所述上层模型的多项式逼近函数，将所述多项式逼近函数和上层模型作为发电商资源分配单层优化模型，具体包括：
5.如权利要求4所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述通过维度削减技术，对所述维度削减前的多项式逼近函数进行维度削减处理，得到削减后的新维度，具体包括：
6.如权利要求1所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述上层模型的多项式逼
7.一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置系统，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置系统，其特征在于，所述资源配置模型建立模块，具体包括：
9.如权利要求8所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置系统，其特征在于，所述上层模型建立子模块中的第一目标函数，具体包括：
10.如权利要求7所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述模型转换模块，具体包括：
11.如权利要求10所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置系统，其特征在于，所述维度削减子模块，具体包括：
12.如权利要求7所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置系统，其特征在于，所述上层模型的多项式逼近函数，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，建立发电商资源配置双层优化模型，具体包括：
3.如权利要求2所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述根据所述各发电机组运行数据、碳交易数据和绿证交易数据，将发电商的负利润最小作为第一目标函数，具体包括：
4.如权利要求1所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述通过伽辽金的双层模型转化方法和维度削减技术，将所述下层模型转换成所述上层模型的多项式逼近函数，将所述多项式逼近函数和上层模型作为发电商资源分配单层优化模型，具体包括：
5.如权利要求4所述的电碳绿证耦合下发电商资源优化配置方法，其特征在于，所述通过维度削减技术，对所述维度削减前的多项式逼近函数进行维度削减处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈荃，张丹宏，胡宇凡，郇嘉嘉，余达，李阳，刘嘉文，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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