一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统，方法包括：获取不同市场的历史电价数据，其中，所述历史电价数据包括电价均值数据以及电价标准差数据；根据在不同电力市场的购电比例以及相应的期望价格，构建电网公司代理购电的期望成本模型；根据所述期望成本模型以及购电约束条件，构建最小化成本模型；根据粒子群算法对所述最小化成本模型进行求解，得到最佳购电策略。构建电网公司代理购电参与电力合约市场、现货市场、超额消纳量市场的购电决策模型，帮助售用侧市场主体在满足自身用能需求和消纳责任的同时，尽可能规避电力市场的金融风险，降低购电成本，优化购电策略。优化购电策略。优化购电策略。

【技术实现步骤摘要】
一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统


[0001]本专利技术属于电力交易
，尤其涉及一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统。

技术介绍

[0002]目前实行的可再生能源消纳权重机制，是指按照行政区域对电力消费规定应达到的可再生能源电量比重的规定，包括可再生能源电力总量消纳责任权重和非水电可再生能源电力消纳责任权重。随着国家电力市场改革的进一步推进，电网公司代理购电业务迎来发展，而作为电力市场的新成员，同时也是中国电力市场改革的重点，积极承担可再生能源电力消纳义务是电网公司代理购电时应考虑的一项重要内容。
[0003]以往关于可再生能源配额制的研究主要集中在发电侧，关于售电侧的研究较少或者研究内容不全，而仅有的研究在购电决策时往往忽略了因电价波动而带来的购电风险因素。因此在消纳保障机制与电力市场改革的新背景下，并且考虑电网公司代理购电时因电价波动而带来的购电风险，研究电网公司代理购电的购电行为决策具有非常重要的意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统，用于解决在购电决策时往往忽略因电价波动而带来的购电风险因素的技术问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法，包括：
[0006]获取不同市场的历史电价数据，其中，所述历史电价数据包括电价均值数据以及电价标准差数据；
[0007]根据在不同电力市场的购电比例以及相应的期望价格，构建电网公司代理购电的期望成本模型；
[0008]根据所述期望成本模型以及购电约束条件，构建最小化成本模型，其中，所述最小化成本模型的表达式为：
[0009][0010]式中，E[C(ω，p)]为电网公司代理购电的期望单位成本，G
CVaR
为电网公司代理购
电时的条件风险价值，γ、δ分别为现货交易中非水可再生能源的交易比例和现货交易中水电的交易比例，均为常数，R1为售电侧非水电消纳权重指标，R2为所有可再生能源的总消纳权重，为电网公司代理购电所能接受的购电损失的最大值，ω
r
、ω
l
、ω
h
、ω
s
分别为代理购电参与非水可再生能源合约交易比例、其它能源合约交易比例、水电合约交易的比例、现货交易比例、超额消纳量交易比例；
[0011]根据粒子群算法对所述最小化成本模型进行求解，得到最佳购电策略。
[0012]第二方面，本专利技术提供一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化系统，包括：
[0013]获取模块，配置为获取不同市场的历史电价数据，其中，所述历史电价数据包括电价均值数据以及电价标准差数据；
[0014]第一构建模块，配置为根据在不同电力市场的购电比例以及相应的期望价格，构建电网公司代理购电的期望成本模型；
[0015]第二构建模块，配置为根据所述期望成本模型以及购电约束条件，构建最小化成本模型，其中，所述最小化成本模型的表达式为：
[0016][0017]式中，E[C(ω，p)]为电网公司代理购电的期望单位成本，G
CVaR
为电网公司代理购电时的条件风险价值，γ、δ分别为现货交易中非水可再生能源的交易比例和现货交易中水电的交易比例，均为常数，R1为售电侧非水电消纳权重指标，R2为所有可再生能源的总消纳权重，为电网公司代理购电所能接受的购电损失的最大值，ω
r
、ω
l
、ω
h
、ω
s
分别为代理购电参与非水可再生能源合约交易比例、其它能源合约交易比例、水电合约交易的比例、现货交易比例、超额消纳量交易比例；
[0018]求解模型，配置为根据粒子群算法对所述最小化成本模型进行求解，得到最佳购电策略。
[0019]本申请的基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法及系统，使用条件风险价值模型作为风险度量工具，构建电网公司代理购电参与电力合约市场、现货市场、超额消纳量市场的购电决策模型，帮助售用侧市场主体在满足自身用能需求和消纳责任的同时，尽可能规避电力市场的金融风险，降低购电成本，优化购电策略。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领
域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本专利技术一实施例提供的一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法的流程图；
[0022]图2为本专利技术一实施例提供的一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化系统的结构框图；
[0023]图3是本专利技术一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]请参阅图1，其示出了本申请的一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法的流程图。
[0026]如图1所示，基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法，具体包括以下步骤：
[0027]步骤S101，获取不同市场的历史电价数据。
[0028]在本实施例中，获取非水可再生能源合约市场的历史电价数据、水电合约市场的历史电价数据、其他能源合约市场的历史电价数据、现货市场的历史电价数据以及超额消纳市场的历史电价数据。
[0029]步骤S102，根据在不同电力市场的购电比例以及相应的期望价格，构建电网公司代理购电的期望成本模型。
[0030]在本实施例中，期望成本模型的表达式为：
[0031]E[C(ω，p)]＝ω
T
p＝ω
r
p
r
+ω1p1+ω
h
p
h
+ω
s
p
s
+ω
e
p
e
，
[0032]式中，E[C(ω，p)]为电网公司代理购电的期望单位成本，ω
T
为电网公司代理购电的购电比例分配矩阵，p为各市场的电价均值，ω
r
、p
r
分别为代理购电参与非水可再生能源合约交易比例及价格，ω1、p1分别为其它能源合约交易比例及价格，ω
h
、p
h
分别为水电合约交易的比例及价格，ω
s
、p
s
分别为现货交易比例及价格，ω
e
、p
e
分别为超额消纳量交易比例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法，其特征在于，包括：获取不同市场的历史电价数据，其中，所述历史电价数据包括电价均值数据以及电价标准差数据；根据在不同电力市场的购电比例以及相应的期望价格，构建电网公司代理购电的期望成本模型；根据所述期望成本模型以及购电约束条件，构建最小化成本模型，其中，所述最小化成本模型的表达式为：式中，E[C(ω，p)]为电网公司代理购电的期望单位成本，G
CVaR
为电网公司代理购电时的条件风险价值，γ、δ分别为现货交易中非水可再生能源的交易比例和现货交易中水电的交易比例，均为常数，R1为售电侧非水电消纳权重指标，R2为所有可再生能源的总消纳权重，为电网公司代理购电所能接受的购电损失的最大值，ω
r
、ω
l
、ω
h
、ω
s
分别为代理购电参与非水可再生能源合约交易比例、其它能源合约交易比例、水电合约交易的比例、现货交易比例、超额消纳量交易比例；根据粒子群算法对所述最小化成本模型进行求解，得到最佳购电策略。2.根据权利要求1所述的一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法，其特征在于，所述获取不同市场的历史电价数据，包括：获取非水可再生能源合约市场的历史电价数据、水电合约市场的历史电价数据、其他能源合约市场的历史电价数据、现货市场的历史电价数据以及超额消纳市场的历史电价数据。3.根据权利要求1所述的一种基于可再生能源消纳权重的电网购电优化方法，其特征在于，其中，所述期望成本模型的表达式为：E[C(ω，p)]＝ω
T
p＝ω
r
p
r
+ω
l
p
l
+ω
h
p
h
+ω
s
p
s
+ω
e
p
e
，式中，E[C(ω，p)]为电网公司代理购电的期望单位成本，ω
T
为电网公司代理购电的购电比例分配矩阵，p为各市场的电价均值，ω
r
、p
r
分别为代理购电参与非水可再生能源合约交易比例及价格，ω
l
、p
l
分别为其它能源合约交易比例及价格，ω
h
、p...

【专利技术属性】
技术研发人员：李映雪，熊云，张雪婷，王敏，宫嘉炜，王伟，吴浩，戴奇奇，
申请(专利权)人：国家电网有限公司江西腾达电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：