一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法。旨在提高电力市场出清仿真优化的效率和准确性。包括以下步骤：收集电力市场出清的历史数据，并生成大量电力市场运行场景。在不同场景下运行电力市场出清模型生成对应的出清结果，将其作为模拟数据。将历史与模拟数据合并共同作为数据集合，计算各个数据对应约束的裕度，初步判断冗余约束。将数据集合作为输入数据，各机组的出清电量作为输出数据，并将历史数据划分为训练集和测试集，将训练集输入随机森林模型进行训练，并用测试集测试精度。在某一市场运行环境下，运行得到删减后最终的电力市场出清模型，得到电力市场出清结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电力市场出清方法，更具体的说是涉及一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法。

技术介绍

1、随着可再生能源的快速发展，电力市场的复杂性显著增加，特别是在处理多种能源类型和大规模能源接入时，电力系统的运行条件和市场出清模型面临越来越多的约束。传统的电力市场出清过程往往依赖固定的约束条件来确保电网的稳定性和安全性。然而，这些约束中的一部分可能并非必要，过多的冗余约束会导致计算复杂性增加，影响市场出清的效率和准确性。目前常用的冗余约束识别方法主要依赖经验判断，缺乏系统性和准确性，无法有效应对市场环境的动态变化，如专利号202110034248.x，名称为省间及省内电力市场耦合出清方法、系统、设备及介质的专利技术专利所示，该方式并未针对冗余约束进行处理，因此存在上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，旨在提高电力市场出清过程的效率与准确性。该方法首先收集并处理电力市场的历史数据，包括发电机组的投标信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述步骤一中的电力系统的历史数据包括：网络传输限制数据、系统负荷数据和新能源机组预测出力，电力市场历史数据包括：各参与市场机组的投标量、出清量与投标价格，各参与市场负荷的投标量、出清量与投标价格，各新能源机组的投标量、出清量与投标价格，其中，出清量记为Yh，代表数据类别i第j个数据，其余系统数据记为Xh，代表数据类别i第j个数据。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述步骤一中的电力系统的历史数据包括：网络传输限制数据、系统负荷数据和新能源机组预测出力，电力市场历史数据包括：各参与市场机组的投标量、出清量与投标价格，各参与市场负荷的投标量、出清量与投标价格，各新能源机组的投标量、出清量与投标价格，其中，出清量记为yh，代表数据类别i第j个数据，其余系统数据记为xh，代表数据类别i第j个数据。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述步骤一中数据清洗的具体方式为：

4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述步骤一三中的电力市场出清模型模型如下：

5.根据权利要求1至4任意一项所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述步骤二中的历史预测数据包括电力系统的新能源机组的预测出力和预测负荷量依据历史预测数据可以计算得到二者的平均值和方差，分别记作与依据这些数据可以通过蒙特卡洛抽样方法生成s个场景，在第s的场景下，新能源机组的出力为负荷量为之后对输入数据xh进行归一化：

6.根据权利要求5所述的基于数据驱动的电力市场出清仿真冗余约束削减方法，其特征在于：所述历史数据与模拟数据结合为数据集的具体方式为：分别运行出清得到对应的出清数据记作总的模拟数据集合记为之后将历...

【专利技术属性】
技术研发人员：许皓文，丁一，包铭磊，索璕，乔松博，何乐天，骆希，舒鹏，申屠磊璇，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：