一种灵活爬坡与旋转备用市场耦合系统

本发明涉及电力系统市场耦合，更具体地说，它涉及一种灵活爬坡与旋转备用市场耦合系统。

背景技术：

1、现有的技术方案未考虑灵活爬坡与旋转备用的市场协同设计，而只是简单地在原有旋转备用市场的基础上叠加灵活爬坡市场，此类方案将在安全、绿色、经济层面均造成消极影响。安全绿色上，我国电力系统中快速机组较少，将导致灵活爬坡市场供需失衡，极大增加了系统切负荷与可再生新能源弃用的风险，影响电力供应的稳定性和可再生能源的利用率。经济性上，供给缺口导致现货市场价格波动，同时抬高了灵活爬坡市场出清价格，增加了系统辅助服务采购费用。

2、因此，如何实现灵活爬坡市场与我国实际的深度融合，平衡安全、绿色与经济性需求，成为提升电力系统灵活性的核心挑战。

技术实现思路

1、本发明提供一种灵活爬坡与旋转备用市场耦合系统，解决相关技术中电力供应系统不稳定、可再生能源利用率不高和采购费用高的技术问题。

2、本发明提供了一种灵活爬坡与旋转备用市场耦合系统，包括：

3、数据采集模块101，其用于采集p个机组在日前和日内t个时段的市场出清数据；

4、市场出清数据包括：日前市场出清数据和日内市场出清数据；

5、日前出清数据包括：电能量市场基于分段变动成本的报价、电能量对应报价段中标量、机组运行状态、机组空载成本、机组启机状态、机组启动成本、旋转备用中标量、旋转备用基于备用成本的报价、失负荷价值、切负荷量和新能源弃电量；

6、日内出清数据包括：切负荷量、新能源弃电量、电能量对应报价段中标量、松弛上爬坡采购量、松弛下爬坡采购量和上下爬坡市场松弛采购价格；

7、需求确立模块102，其用于根据预处理后的市场出清数据确定旋转备用和灵活爬坡的需求；

8、耦合市场出清模型构建模块103，其用于根据旋转备用和灵活爬坡的需求以及预处理后的市场出清数据结合粒子群算法构建耦合市场出清模型；

9、市场耦合方案生成模块104，其用于使用耦合市场出清模型生成市场耦合方案。

10、进一步地，p和t均为自定义参数，p根据机组实际数量设定。

11、进一步地，对于p个机组在日前和日内t个时段的市场出清数据进行预处理，包括以下步骤：

12、步骤s201，对市场出清数据中的缺失值通过取前一个时段的值和后一个时段的值的平均值进行填充处理；

13、步骤s202，对市场出清数据中的异常值通过计算所有非异常值的均值进行替换处理。

14、进一步地，旋转备用需求通过沿用现今方法确定，即以系统最大可能事故容量、次日最大预测负荷百分比以及风光等新能源预测出力的百分比三者之和共同组成市场采购需求。

15、进一步地，灵活爬坡需求的确定基于动态copula理论确定日内各时段向上向下爬坡需求，基于旋转备用中标结果，以保证事故备用充裕性原则确定日前旋转备用中各机组可耦合量，其与向上爬坡需求之差由灵活爬坡市场采购。

16、进一步地，耦合市场出清模型包括日前和日内两个阶段，日前阶段出清电能量和旋转备用，包括机组组合和经济调度两个层面；日内阶段基于日前旋转备用中标结果中可耦合量滚动优化电能量和爬坡，确定各机组中标结果及爬坡额外采购量。

17、进一步地，构建耦合市场出清模型包括以下步骤：

18、步骤s301，随机生成符合约束条件的粒子数量为u的初始化粒子种群；

19、约束条件包括：日前机组组合和经济调度阶段的功率平衡约束、运行状态约束和机组出力上下限约束以及日内阶段的功率平衡约束、机组出力上下限约束和爬坡需求约束；

20、每个粒子包括一个位置编码和一个速度编码；

21、位置编码通过向量x＝{x1…xn}表示，其中x1…xn分别表示第1个机组到第n个机组的输电状态，输电状态通过实数编码表示，实数编码的整数部分表示机组在1个时段的输出功率大小，实数编码的小数部分表示机组在1个时段的输出功率的增加量；

22、速度编码通过向量v＝{v1…vn}表示，速度向量的每个维度的值的取值为位置向量的每个维度的值的k％，其中k为自定义参数；

23、步骤s302，构造耦合市场出清模型的目标函数；

24、步骤s303，根据目标函数计算粒子群中所有粒子的适应度值；

25、步骤s304，根据粒子群算法更新策略，更新下一代粒子群中的粒子位置和速度；

26、步骤s305，判断当前迭代次数为j的初始化粒子群中每个粒子的适应度值大于该粒子历史的适应度值的最大值，则将该粒子历史的适应度值的最大值替换为当前迭代次数为j的粒子的适应度值；

27、将当前迭代次数为j的初始化粒子群中适应度值的最大值作为全局最优解；

28、步骤s306，当前迭代次数加1，判断当前迭代次数达到最大迭代次数，则输出全局最优解作为市场耦合方案，否则返回步骤s303，其中最大迭代次数为自定义参数。

29、进一步地，约束条件为：

30、日前机组组合阶段：

31、⑴功率平衡约束：

32、

33、其中w，s和d分别表示风电机组索引、光伏机组索引和节点索引，t为时段索引，其中1≤t≤t,和分别表示日前第w个风电机组在第t个时段预测出力、日前第s个光伏机组在第t个时段预测出力和日前第d个节点在第t个时段的预测负荷；

34、⑵运行状态约束：

35、

36、其中表示第i个火电机组在第t-1个时段的运行状态变量；

37、⑶机组出力上下限约束：

38、

39、

40、其中和表示第i个火电机组在第t个时段的电能量市场中标总量和相应报价段的最大中标量，和分别表示第i个火电机组的最大出力和最小出力；

41、日前经济调度阶段的约束条件和日前机组组合阶段基本一致，仅去除启动和停机变量，在此不做赘述；

42、日内阶段约束：

43、⑴功率平衡约束：

44、

45、其中和分别表示第w个风电机组在日内第t个时段预测出力、第s个光伏机组在日内第t个时段预测出力和第d个节点在日内第t个时段的预测负荷；

46、⑵机组出力上下限约束：

47、

48、其中和分别表示第i个火电机组在日内第t个时段的电能量市场中标总量、第i个火电机组在第t个时段的上爬坡中标量和第i个火电机组在第t个时段的下爬坡中标量；

49、⑶爬坡需求约束：

50、

51、其中和分别表示所有可调火电机组在第t个时段能提供的向上爬坡容量和向下爬坡容量，表示系统在第t个时段的上爬坡需求，表示日前第t个时段中标旋转备用可供爬坡耦合量。

52、进一步地，目标函数为：

53、

54、其中：

55、

56、

57、其中cscuc、csced分别表示日前机组组合阶段和经济调度阶段系统购电总成本，cinn表示日内系统购电总成本，i和b分别表示火电机组索引和报价段索引，和分别表示日前第t个时段的系统切负荷成本、系统弃风光成本、切负荷量和新能源弃电量，和表示第i个火电机组在日前第t个时段的电能量投标报价成本、空载成本、启动成本、旋转备用投标报价成本、电能量市场基于分段变动成本的报价、电能量对应报价段中标量、旋转备用基于备用成本的报价和旋转备用中标量，ξ表示单位优化时段与小时的比值，voll表示失负荷价值，ρnew表示新能源弃电惩罚系数，和分别表示第i个火电机组在第t个时段启机和运行状态变量，和分别表示第i个火电机组的空载成本和启动成本，frust和frdst分别表示日内第t个时段的系统切负荷成本、系统弃风光成本、切负荷量、新能源弃电量、松弛上爬坡采购量和松弛下爬坡采购量。

58、进一步地，根据耦合市场出清模型得出的市场耦合方案确定每台机组的电能量出力计划、旋转备用分配以及灵活爬坡容量的安排。

59、本发明的有益效果在于：本发明基于粒子群算法构建耦合市场出清模型，生成的市场耦合方案能够在保证系统可靠性需求的前提下，提高电力供应系统稳定性、提高可再生能源利用率以及降低采购费用。