一种能源交易量价决策方法与流程

本发明涉及电力系统优化调度，特别是一种能源交易量价决策方法。

背景技术：

1、随着信息技术的发展，使得传统消费者能够通过投资当地发电而成为产消者，园区能源系统可以将多个产消者结合在一起，共享他们的能源资源，但是由于分布式电源的波动性和间歇性，使得买方向能源供应商购电的大小不确定。

2、在当前能源互联网和电力市场的大背景下，园区能源系统存在相互进行能量交易的诉求，对接入同一配电网区域的园区多能系统来说，交互信息少、操作简便、去中心化的分布式电力交易市场有更大的吸引力，同时能源价格的制定也与分布式能源发电相关，在这些方面，纳什议价理论为能源价格谈判提供了一种有效的方法，可以确保买卖双方的利益得到公平解决，通过运用博弈论的概念，协商的价格可以根据双方的议价能力来平衡双方的需求，从而达成共识，最终得到一个可持续的购电协议。

技术实现思路

1、鉴于上述技术中存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明所要解决的问题在于现有能源交易方法难以实现买卖双方自身利益最大化，难以高效现有资源。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种能源交易量价决策方法，其包括，根据预测样本，构建第一模型，用于分析电热负荷和光伏发电不确定性；结合所述第一模型和风险价值理论构建第二模型，用于降低源荷不确定性；根据所述第一模型的输出结果构建第三模型，用于平衡能量；根据所述第一模型的输出结果、所述第二模型以及所述第三模型构建第四模型，用于获得决策结果。

4、作为本发明所述能源交易量价决策方法的一种优选方案，其中：所述预测样本包括关于电热负荷和光伏发电的历史数据或模拟数据。

5、作为本发明所述能源交易量价决策方法的一种优选方案，其中：所述第一模型为卷积神经网络和长短期记忆网络的混合模型。

6、作为本发明所述能源交易量价决策方法的一种优选方案，其中：所述构建第一模型的方法包括获得多个特征图、加速网络收敛速度、对输入门、遗忘门、输出门进行建模、获得记忆细胞状态以及获得输出信息；

7、其中，获得多个特征图的方法包括对输入特征图进行卷积运算，表达式为：

8、

9、式中，l表示层数，表示第j个输入量，表示第j个输出特征映射，分别为卷积核权值和偏置值；

10、加速网络收敛速度的方法包括设置bn层，其表达式为：

11、

12、式中，μb、分别为均值和方差值，ε为无穷小量，xi、yi分别表示bn层的输入特征量和输出特征量，γ、β分别为尺度因子和运动因子，m为当前批次的样本数量；

13、所述输入门、遗忘门输出门的模型表达式为：

14、

15、式中，it、ft、ot分别为输入门、遗忘门、输出门；xt表示预处理的数据；ht-1表示上个时刻的隐状态；wxi、whi、bi分别是输入门的权重矩阵、隐状态的权重矩阵以及偏置向量；wxf、whf、bf分别是遗忘门的权重矩阵、隐状态的权重矩阵以及偏置向量；wxo、who、bo分别是输出门的权重矩阵、隐状态的权重矩阵以及偏置向量；σ表示sigmoid函数，将输出值变到0到1之间的函数；

16、所述记忆细胞状态的表达式为：

17、ct＝ftct-1+ittanh(wxcxt+whcht-1+bc)

18、式中，ct-1表示上一个时刻的细胞状态，wxc、whc、bc表示细胞状态的权重矩阵、隐状态的权重矩阵和偏置向量，tanh表示双曲正切函数；

19、所述输出信息的表达式为：

20、ht＝ot*tanh(ct)

21、式中，ht表示当前时刻的输出。

22、5.如权利要求4所述的能源交易量价决策方法，其特征在于：所述第二模型的构建方法包括，根据所预测的光伏出力和电热负荷信息，利用β分布函数构建任何时段的源、荷的不确定性，其表达式为：

23、

24、式中，γ为伽马函数；γt、βt为概率形状参数，xt表示t时段所预测的光伏发电或者电热负荷大小数据；

25、根据光伏发电、电热负荷大小不确定性的预定义分布函数，构建第二模型，其表达式为：

26、varα＝μ-σ·φ-1(α)

27、式中，varα为在置信水平α上计算的风险价值，μ、σ分别为概率分布函数，f(xt)的平均值和标准差，而φ-1(α)为置信水平α下的分位数函数；一天内光伏发电或电热负荷大小不确定性的概率分布函数如下：

28、f(x1,…,x24)＝f(x1)f(x2)…f(x24)。

29、作为本发明所述能源交易量价决策方法的一种优选方案，其中：所述第三模型的构建方法包括根据平衡能量需求构建电池储能模型，其表达式为：

30、ltavg＝lcdod*dod*ebat

31、式中，ltavg为整个电池寿命器件的总吞吐量，dod为电池的放电深度，lcdod为给定电池放电深度下的寿命周期，ebat为电池容量；

32、

33、式中，cw为电池由于频繁充电造成的寿命损失成本，ηdch为电池放电效率，cini为初始投资成本；

34、

35、式中，为根据自回归模型预测的次日光伏发电量，εt为白噪音，φi为使用yule-walker方程估计的建模参数；

36、ptnet＝ptppa-ptpv

37、式中，ptnet为考虑各时刻购电协议的光伏发电盈余或赤字量，ptppa为t时刻购电协议量，ptpv为光伏发电的预测功率。

38、作为本发明所述能源交易量价决策方法的一种优选方案，其中：所述第四模型的构建方法包括，构建卖方效用函数，其表达式为：

39、us(e,ppv)＝e·ppv-c(ppv)

40、

41、式中，e为电价，ppv为光伏购电量，c(ppv)为成本函数；

42、构建买方效用函数，其表达式为：

43、ub(e,ppv)＝v(ppv)-e·ppv

44、式中，v(ppv)为值函数；

45、根据所述卖方效用函数和所述买方效用函数构建第四模型，其表达式为：

46、e*＝argmax(us(e,ppv)-ds)(ub(e,ppv)-db)

47、式中，d＝(ds,db)为分歧点，ds、db分别为卖方和买方的出清价格；

48、对所述第四模型进行求解，则其一阶最优条件的表达式如下：

49、

50、ds＝(τ-rs)·ppv-c(ppv)

51、db＝v(ppv)-(τ-rb)·ppv

52、式中，rs、rb分别为卖方和买方所面临的风险，τ为协议期限内预测的平均电价。

53、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法的步骤。

54、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

55、本发明有益效果为：本发明在充分考虑源荷不确定性和买卖双方的自身利益上，构建的纳什议价模型进一步实现买卖双方考虑各自利益下的收益最大化，高效利用现有资源，避免增加额外成本。