【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电碳绿证多市场协同，更具体的说是涉及电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统。
技术介绍
1、近年来，能源短缺、环境污染和全球变暖是世界关注的焦点，一些欧洲国家和地区纷纷针对其电力行业实施了一系列旨在促进碳减排的碳市场机制，这一制度创新已在众多国家和地区得到广泛认可，并且在推动能源结构转型、减少温室气体排放以及推广清洁和低碳技术方面发挥了不可忽视的作用。
2、随着我国“碳达峰，碳中和”发展战略目标的确定，风电、光伏等新能源装机容量快速增长,我国已成为全球新能源装机量最大的国家。然而，由于新能源项目通常需要大量资金投入，且投资回报期较长，因此需要一种市场化的机制来为这些项目提供资金支持。绿证交易应运而生，为新能源项目提供了资金支持，当前绿证交易可以在一定程度上给新能源电厂带来收益，但是企业购买绿证的数量较低，新能源电厂还需要补贴。
3、在电力市场中，电力市场改革为可再生能源发展提供了新的机遇和挑战。电力市场、碳市场和绿证市场之间的交互关系日益紧密，对电、碳和绿证耦合下的发电商的资源配置行为产生了显著影响。
4、因此，基于电力市场、碳市场和绿证市场之间的交互关系，如何构建公平、合理的绿色电力市场体系，促进可再生能源的高效利用，为电力市场的改革和发展提供参考依据，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提供电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，以至少解决上述
技术介绍
中提到的部分技
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术提供了电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，包括上层发电厂最优决策模型、下层市场出清模型和均衡决策求解模块；
4、所述上层发电厂最优决策模型为所述下层市场出清模型提供最优碳交易量、电力竞价变量和绿证交易量；
5、所述下层市场出清模型为所述上层发电厂最优决策模型提供电力市场出清结果、碳市场出清结果和绿证市场出清结果；
6、所述均衡决策求解模块通过对所述上层发电厂最优决策模型和所述下层市场出清模型进行求解，获得各发电厂最优发电决策。
7、进一步地，所述上层发电厂最优决策模型将电-碳-绿证多主体耦合参与的每个火力发电厂和新能源发电厂获取的最大收益为目标函数。
8、进一步地，火力发电厂的最大收益表示为：
9、
10、其中，pe,coal为第i个火力发电厂在下层电力市场出清中计算出的节点电价；qcoal,i为第i个火力发电厂中火力发电机组的发电量；为碳排放交易中碳排放的价格；为第i个火力发电厂实际购买或售出碳交易量；k为绿证配额；kqcoal,i为第i个火力发电厂购买的绿证交易量；pc为绿色证书交易价格；ccoal,i为第i个火力发电厂中火力发电机组的发电成本；cen,i为第i个火力发电厂的环境污染排放成本；
11、第i个火力发电厂中火力发电机组的发电成本ccoal,i，表示为：
12、
13、其中，x1,i为第i个火力发电厂的边际成本斜率；y1,i第i个火力发电厂的电力竞价变量；z1,i为第i个火力发电厂的固定成本；
14、第i个火力发电厂实际购买或售出碳交易量表示为：
15、qsco2,i＝qcoal,i(λ*-λi)
16、其中，λ*为核定给第i个火力发电厂中发电机组的单位电量免费碳排放配额；λi为第i个火力发电厂中发电机组的碳排放强度；
17、第i个火力发电厂的环境污染排放成本cen,i，表示为：
18、
19、其中，εi，ηi，μi，li均为第i个火力发电厂的污染气体排放特征系数。
20、进一步地，火力发电厂的最大收益的约束条件为：对火力发电厂电力竞价变量的约束；表示为：
21、y1,i≤[y1,imin,y1,imax]
22、其中，y1,imin为第i个火力发电厂在电力竞价中上报价格的下限；y1,imax为第i个火力发电厂在电力竞价中上报价格的上限。
23、进一步地，新能源发电厂的最大收益表示为：
24、max[pe,greenqgreen,j+pcqsellgreen,j-cgreen,j]
25、其中，pe,green为新能源发电厂在下层电力市场出清中计算出的节点电价；qgreen,j为第j个新能源发电厂的发电量；pc为绿证交易价格；qsellgreen,j为第j个新能源发电厂售出中的绿证交易量；cgreen,j为第j个新能源发电厂的发电成本；
26、第j个新能源发电厂的发电成本cgreen,j，表示为：
27、
28、其中，x2,j为第j个新能源发电厂的边际成本斜率；y2,j为第j个新能源发电厂的电力竞价变量；z2,j为第j个新能源发电厂的固定成本。
29、进一步地，新能源发电厂的最大收益的约束条件为：对新能源发电厂电力竞价变量的约束；表示为：
30、y2,j≤[b2,jmin,b2,jmax]
31、其中，b2,jmin为第j个新能源发电厂在电力竞价中上报价格的下限；b2,jmax为第j个新能源发电厂在电力竞价中上报价格的上限。
32、进一步地，所述下层市场出清模型包括电力市场出清子模型、碳市场出清子模型和绿证市场出清子模型；
33、所述电力市场出清子模型以发电总成本最小为目标函数；
34、所述碳市场出清子模型以碳排放量总量最小为目标函数；
35、所述绿证市场出清子模型以绿证交易量最大为目标函数。
36、进一步地，所述电力市场出清子模型的约束条件包括：火力发电厂和新能源发电厂中机组出力上下限约束、节点功率平衡约束，以及支路潮流约束；
37、所述碳市场出清子模型的约束条件为：碳排放总量约束；
38、所述绿证市场出清子模型的约束条件为：绿证平衡约束。
39、进一步地，所述均衡决策求解模块包括：初始化单元、参数设置单元、上层模型求解单元、下层模型求解单元和判断单元；
40、所述初始化单元，用于对系统参数进行初始化；
41、所述参数设置单元，用于迭代相关参数进行设置；
42、所述上层模型求解单元，用于通过灰狼算法对所述上层发电厂最优决策模型进行求解，获得各发电厂商最优发电决策中的碳交易量、电力竞价变量以及绿证交易量；
43、所述下层模型求解单元，用于通过灰狼算法对所述下层市场出清模型进行求解，获得电力市场出清结果、碳市场出清结果和绿证市场出清结果；
44、所述判断单元，用于利用粒子群算法优化算法进行迭代优化，并判断各发电厂在当前迭代轮次的当前最优发电决策下，是否达到最大收益，如果是，则输出最优解。
45、进一步地，所述上层模型求解单元包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，包括上层发电厂最优决策模型、下层市场出清模型和均衡决策求解模块；
2.根据权利要求1所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，所述上层发电厂最优决策模型将电-碳-绿证多主体耦合参与的每个火力发电厂和新能源发电厂获取的最大收益为目标函数。
3.根据权利要求2所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，火力发电厂的最大收益表示为：
4.根据权利要求3所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，火力发电厂的最大收益的约束条件为：对火力发电厂电力竞价变量的约束；表示为：
5.根据权利要求2所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，新能源发电厂的最大收益表示为：
6.根据权利要求5所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，新能源发电厂的最大收益的约束条件为：对新能源发电厂电力竞价变量的约束；表示为：
7.根据权利要求1
8.根据权利要求7所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于：
9.根据权利要求7所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，所述均衡决策求解模块包括：初始化单元、参数设置单元、上层模型求解单元、下层模型求解单元和判断单元；
10.根据权利要求9所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，所述上层模型求解单元包括：上层模型第一求解子单元和上层模型第二求解子单元；
...【技术特征摘要】
1.电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，包括上层发电厂最优决策模型、下层市场出清模型和均衡决策求解模块；
2.根据权利要求1所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，所述上层发电厂最优决策模型将电-碳-绿证多主体耦合参与的每个火力发电厂和新能源发电厂获取的最大收益为目标函数。
3.根据权利要求2所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，火力发电厂的最大收益表示为：
4.根据权利要求3所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，火力发电厂的最大收益的约束条件为：对火力发电厂电力竞价变量的约束；表示为：
5.根据权利要求2所述的电-碳-绿证多主体耦合的发电厂最优发电决策均衡系统，其特征在于，新能源发电厂的最大收益表示为：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨春祥，邵冲，吴锋，韩杰，崔剑，刘丹丹，郝如海，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司，
类型：发明
国别省市：
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