一种现货交易机制下售电公司购电方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111476399A(43)申请公布日2020.07.31(21)申请号202010154613.6G06Q50/06(2012.01)(22)申请日2020.03.08G06N7/02(2006.01)G06N3/12(2006.01)(71)申请人云南电网有限责任公司地址650000云南省昆明市官渡区拓东路73号(72)发明人叶华孙华利王国平赵川路学刚(74)专利代理机构昆明正原专利商标代理有限公司53100代理人金耀生于洪(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q30/02(2012.01)G06Q40/04(2012.01)权利要求书4页说明书13页附图5页(54)发明名称一种现货交易机制下售电公司购电方法及系统(57)摘要本发明涉及一种现货交易机制下售电公司购电方法及系统，首先计算售电公司的购售电费用，并计及负荷调节后计算售电公司售电交易实际收益；之后，计算风险度量指标作为售电公司交易风险；最后构建以售电公司购电决策最优化为目标的购电优化决策模型并求解，按照所得到的解进行购电。本发明以售电公司的运营模式和风险分析入手，以售电公司利润和用户满意度为目标构建了售电公司的购电优化决策模型，模型求解采用一种自适应变异的改进多目标差分进化算法，改善了算法的进化方向和实现了非占有解的保留排序，得到了售电公司在不同购电来源的期望交易电量，有利于售电公司更好地适应市场环境，赢得市场主动，且能够实现市场多主体利益最大化。CN111476399ACN111476399A权利要求书1/4页1.一种现货交易机制下售电公司购电方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A、计算售电公司的购售电费用；所述购售电费用包括现货市场交易费用、售电公司电源购电费用及可调负荷交易费用；计及负荷调节后计算售电公司售电交易实际收益；步骤B、计算风险度量指标作为售电公司交易风险，所述风险度量指标采用条件风险价值；步骤C、构建以售电公司购电决策最优化为目标的购电优化决策模型并求解，之后按照所得到的解进行购电；所述购电优化决策模型中的多目标优化问题采用多目标差分进化算法。2.根据权利要求1所述的现货交易机制下售电公司购电方法，其特征在于，步骤A中，计算售电公司的购售电费用的具体方法为：所述现货市场交易费用包括日前市场交易费用及实时平衡市场交易费用；所述日前市场交易费用计算模型如下：式中：T表示一个交易日内，交易进行小时数，T＝24；C1表示售电公司日前市场下购买电量花费金额；P1(t)及Q1(t)分别表示在日前市场中，时间为t时刻时的统一出清价格及交易电量；κ(t)为t时刻购售电交易电量在日前市场中分解比例；P2和Q2分别表示每个交易日中的成交电价和电量；实时平衡市场交易费用计算模型如下：式中：C3售电公司实时平衡市场下购买电量花费金额；P3(t)为实时平衡市场t时刻的交易出清电价；Q31(t)和Q32(t)分别表示售电公司在实时平衡市场中t时刻的购电量及售电量；δ(t)取值为0或1，其中，0表示电量充足，1表示电量不足；售电公司电源购电费用，计算模型如下：式中：C4为售电公司电源购电的总成本；k4为电源购电规模系数，即发电机组数目；P4为售电公司电源购电时的电价；Q4(t)表示为发电机组的发电量；所述可调负荷交易费用包括中断型负荷补偿费用及激励型负荷补偿费用，所述中断型负荷补偿费用包括直接补偿及电价折扣补偿；售电公司对中断型负荷的补偿费用C5计算模型如下：式中：ε1表示用户采用直接补偿方案的概率，ε2表示用户采用电价折扣补偿方案的概率，ε1+ε2＝1；i1表示第i1个中断型负荷的用户；I1表示i1的上限；表示第i1个中断型负荷的用户采用直接补偿方案的交易成本；表示第i1个中断型负荷用户的中断电2CN111476399A权利要求书2/4页量；表示t时刻下，第i1个中断型负荷用户用电的计划值；θ5表示用电折扣价方案下的实际用电量折扣百分比；λap(t)表示售电公司与用户进行购售电交易时的电价；激励型负荷补偿费用C6计算模型如下：式中：i2表示第i2个激励型负荷的用户；I2表示i2的上限；表示第i2个激励型用户在t时刻下用电的计划值，表示第i2个激励型用户用电量的增值；θ6为针对激励型用户设置的电价折扣百分比；计及负荷调节后的售电交易实际收益Fap计算模型如下：Qd(t)表示用户在t时刻下用电的计划值。3.根据权利要求1所述的现货交易机制下售电公司购电方法，其特征在于，步骤B中，所述条件风险价值RCVaR,β计算模型如下：式中：β表示置信度，α表示在置信度β下售电公司在购售电交易时的最大可能亏损，α∈R；f(ω)表示售电公司在购售电交易时的