考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统及方法

1.本发明属于电力现货市场交易技术领域，涉及一种虚拟电厂现货市场双层竞价系统及方法，尤其是一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统及方法。


背景技术：

2.随着电力体制改革逐步深化、能源互联网建设不断完善和分布式电源大量并网，用户侧资源潜力被持续挖掘，市场主体向多元化发展，售电以直接面向终端用户为发展趋势。虚拟电厂可以对内部资源进行出力范围和运营成本的聚合，获取其内部灵活性资源输出规律曲线和聚合成本特性。因此虚拟电厂可以作为多种分布式主体参与电力市场交易的媒介，难以独立参与电力交易的微小主体可以通过虚拟电厂的聚合作用参与电力交易，实现从电力市场到虚拟电厂，再由虚拟电厂到内部聚合主体的价值传导。在上述情况下，用户侧资源用电行为和用电方法同样对市场价格产生影响，但目前多数研究依旧将聚合了大量终端用户的虚拟电厂当作电力市场价格的接受者，没有充分考虑到虚拟电厂参与市场竞价后对电力结算价格的影响。
3.经检索，未发现与本发明相同或相近似的现有技术的公开文献。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统及方法，能够解决目前电力现货市场结算较少考虑虚拟电厂参与所带来的影响，导致结算价格准确性不足的问题。
5.本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：
6.一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统，包括：身份认证模块、信息录入模块、数据库模块、数据处理模块、场景生成模块、内部优化模块、外部优化模块、结果校验模块和结果输出模块；
7.所述身份认证模块：用于认证虚拟电厂聚合商身份，确定登录系统，并输入虚拟电厂聚合设备信息；
8.所述身份认证模块的输出端与信息录入模块相连接，用于根据虚拟电厂所选择的市场类型和申报模式，录入电价、电量及对应的时间信息；
9.所述数据库模块的输出端与信息录入模块相连，在数据库中随机抽取历史数据，输出至信息录入模块；
10.所述信息录入模块的输出端通过数据处理模块，用于将录入电价、电量及对应的时间信息和在数据库中随机抽取历史数据进行预处理，得到量纲一致的数据；
11.所述数据处理模块的输出端与场景生成模块相连接，用于将预处理后数据库中随机抽取历史数据，进行拉丁超立方抽样，生成场景集后进行场景缩减，生成经典场景；
12.所述场景生成模块的输出端与内部优化模块相连接，该内部优化模块用于基于经典场景，对虚拟电厂内部资源协调优化，实现虚拟电厂内部成本最小，生成多种竞价方法；
13.所述内部优化模块的输出端与信息录入模块相连接，将生成的竞价方法和虚拟电厂聚合设备的内部电力调度情况重新输入到信息录入模块和数据处理模块，进行数据降噪；
14.所述数据处理模块和场景生成模块的输出端分别与外部优化模块相连接，该外部调度模块的输出端与结果校验模块相连接，该外部优化模块用于基于经典场景集，并充分考虑虚拟电厂与市场及市场其他主体的互动，模拟日前联合市场各主体竞价情况，输出各主体在日前能量市场中标情况、日前调频辅助服务市场里程中标情况输出至结果校验模块。
15.所述结果校验模块的输出端与结果输出模块相连接，得到最终的虚拟电厂在各市场的中标电量、出力和效益情况。
16.一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价方法，包括以下步骤：
17.步骤1、采集虚拟电厂数据、电力市场历史交易数据、竞争对手竞价数据进行预处理；
18.步骤2、基于步骤1所采集的虚拟电厂数据，竞争对手边际成本和市场价格曲线生成场景集和经典场景；
19.步骤3、基于经典场景，构建虚拟电厂聚合内部主体优化调度模型，生成多种竞价方法；
20.步骤4、构建外部优化模型中的上层模型，即虚拟电厂参与电力现货市场竞价模型；
21.步骤5、构建外部优化模型中的下层模型，即日前能量市场与日前调频市场联合出清模型，计算所有电价预测场景的概率加权平均值和日前市场出清价格；
22.步骤6、将步骤4和步骤5的上下层模型结合进行优化，计算不同方法下虚拟电厂总效益。
23.而且，所述步骤1的具体方法为：
24.采集包括风电机组、光伏机组的发电数据，可调节负荷的用电数据，电动汽车的充放电行为规律、电池性能以及分时电价的数据，并对数据进行预处理。
25.而且，所述步骤2的具体方法为：
26.首先根据竞争对手边际成本和市场价格曲线，通过拉丁超立方抽样方法生成典型竞争对手报价场景集，再基于场景缩减技术选取典型竞争对手报价的典型场景。
27.而且，所述步骤3的具体步骤包括：
28.(1)构建虚拟电厂整体对外购售电功率平衡函数：
[0029][0030]
在t时刻，虚拟电厂整体对电网输电功率为其中风电机组、光伏机组、包括电动汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为电动汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为可调负荷参与调节电量为反之，在t时刻，电网对虚拟电厂输电功率为p
tgr,vpp
，其中对储能设施、负荷的输电功率为
[0031]
(2)以虚拟电厂成本最小为目标，生成多种竞价方法，建立虚拟电厂内部协调优化调度目标函数：
[0032][0033]
式中，p
tvpp
为t时刻虚拟电厂在电网的购售电功率，由模型运行得出，购电时为正，售电时为负；为t时刻储能设施充放电功率，p
tabd
为t时刻弃风弃光功率，二者由历史数据拟合出普遍情况下的曲线；t时刻的购售电价格、储能设施充放电成本、负荷调节成本、弃风弃光成本分别为由市场调查和具体聚合主体情况设定；
[0034]
(3)分析虚拟电厂内部各类主体特征，确定约束条件：
[0035]
①
风电、光伏机组出力约束
[0036][0037][0038]
式中，风电和光伏机组在t时刻的发电功率和取值都在机组发电有功功率上下限之间，所发功率包括分配给电网的和输送到内部负荷的功率和输送到储能机组的功率和功率分配由模型运行得出。
[0039]
②
电动汽车出力约束。
[0040][0041][0042]
式中，和代表电动汽车的充放电状态，恒值为1；s
t
为电动汽车电池在时段t的soc值，每一时刻电池soc值由上一时间段决定，电池每日起始电量状态与前一日结束时相同；p
tpop
表示t时刻电动汽车计划充放电功率，由历史充放电数据拟合得出；e(p
tev,c
)和e(p
tev,dc
)分别为电动汽车实际冲放电功率的期望值，根据市场需求设定，ηc和η
dc
为电池放冲电效率；p
tbev,dc,u
,p
tbev,dc,d
,p
tbev,dc,r
分别为t时刻电动汽车向电网提供的上下调及旋转备用的功率，由电动汽车历史行为规律得出。
[0043]
③
储能设施充放电约束
[0044]
[0045]
和分别为t时刻储能设施的充放电功率，由模型运行优化得出，为t时刻储能设施的容量，有上下限和ηc和η
dc
分别为t时刻储能设施的充放电效率。
[0046]
④
可调负荷调节电量约束。
[0047][0048]
在t时刻，虚拟电厂整体负荷功率由电网向虚拟电厂传输的功率内部风电机组发电功率储能供电功率提供，以上数据由模型运行优化得出；和分别为负荷上调和下调功率，由系数和控制；是调控极限。
[0049]
而且，所述步骤4的具体步骤包括：
[0050]
(1)以日前能量与日前调频市场相结合的日前利润的最大化为目标构建函数如下。
[0051][0052]
虚拟电厂可聚合的各类发电主体和储能设施的参数构成集合i，所聚合的用电负荷参数构成集合k；其中h是典型场景集h中的一个期望场景，在这一场景下，时间t内日前服务市场调频容量的出清价格，日前服务市场调频里程的出清价格，日前能量市场的系统边际出清价格分别是在上述条件下，和代表日前调频市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频容量；和代表日前服务市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频里程；d
i,t,h
代表日前交易市场上独立系统运营商接受的第i台机组的上报电量；l
k,t,h
代表在日前交易市场上独立系统运营商接受的第k个负荷的申报曲线；
[0053]
(2)虚拟电厂参与电力现货市场竞价属于上层交易模型，其约束条件包括：
[0054]
①
电网功率传输约束。
[0055][0056]
在t时刻，虚拟电厂在日前能量市场的售电量与购电量之差，应小于在市场上的最大竞标电量
[0057]
②
虚拟电厂上下调里程约束
[0058][0059]
在日前服务市场的场景h下，第i台机组在t时刻的调频里程和应大于其调
频电量和其中和应小于其上报的调频电量。αi是调频里程乘子，用于计算调频容量每上/下调1mw，机组的实际移动里程。αi由前一周期的所有调频资源总里程与总容量作比计算得到。
[0060]
③
虚拟电厂上下调容量约束
[0061][0062]
机组日前服务市场上报的调频电量与购/售电量之和小于虚拟电厂在日前市场最大充放电功率和
[0063]
而且，所述步骤5的具体步骤包括：
[0064]
(1)调度机构与电力交易中心是博弈中的跟随者，根据电力需求、各主体报价情况进行日前联合市场出清，以总购电成本最小为目标建立函数：
[0065][0066]
u为常规机组集合。s
u,t,h
，分别是t时刻，场景h下，机组u在电能量市场、辅助服务市场调频容量和里程的报价；分别是t时刻，场景h下，主体i在电能量市场充、放电的里程报价、分别是在辅助服务市场调频容量和里程的报价。d
u,t,h
为日前能量市场上独立系统运营商接受的常规机组上报电量；和为日前调频市场上独立系统运营商所接受常规机组上报的上/下调频容量；和是日前服务市场上独立系统运营商所接受的机组上/下调频里程。
[0067]
(2)以上目标函数需满足供需平衡以及各类机组安全约束等五项约束条件。
[0068]
①
电能量市场功率平衡约束
[0069][0070]
l
t
为t时刻系统负荷的大小。
[0071]
②
常规机组功率约束
[0072][0073]
t时刻机组u的出力p
u,t,h
受到约束。p
g,min
和p
g,max
分别为机组的最大、最小出力。
[0074]
③
系统调频容量约束
[0075][0076]
t时刻虚拟电厂中标上/下调频容量与常规机组中标的上/下调频容量之和为系统的上/下调频容量
[0077]
④
系统调频里程约束
[0078][0079]
t时刻虚拟电厂中标上/下调频里程与常规机组中标的上/下调频里程之和为系统的上/下调频里程
[0080]
⑤
网络安全约束
[0081]fmin
≤f≤f
max
[0082]
线路在t时刻的潮流受到线路的传输容量上下限制。
[0083]
本发明的优点和有益效果：
[0084]
本发明针对目前电力现货市场结算较少考虑虚拟电厂参与所带来的影响，结算价格准确性不足的问题，提出了一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价系统及方法，基于生成的经典场景，充分考虑虚拟电厂聚合的多元主体特性，及虚拟电厂与其他主体市场行为之间的相互影响，考虑了现货市场结算价格在虚拟电厂参与后的变化，进而提高了虚拟电厂现货市场双层竞价系统的精确性，有利于虚拟电厂参与电力现货市场双层竞价方法的优化。
附图说明
[0085]
图1是本发明的考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价系统结构图；
[0086]
图2是本发明的考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法处理流程图；
[0087]
图3是本发明的改进ieee 30节点系统接线图；
[0088]
图4是本发明的各主体充放电功率图；
[0089]
图5是本发明的虚拟电厂内部优化后的负荷量图；
[0090]
图6是本发明的各主体在日前能量市场中标情况示意图；
[0091]
图7是本发明的vpp在各市场中的最优报价图；
[0092]
图8是本发明的vpp在各市场中的最优报量图。
具体实施方式
[0093]
以下结合附图对本发明作进一步详述：
[0094]
一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价系统，如图1所示，包括：身份认证模块、信息录入模块、数据库模块、数据处理模块、场景生成模块、内部优化模块、外部优化模块、结果校验模块和结果输出模块；
[0095]
所述身份认证模块：用于认证虚拟电厂聚合商身份，确定登录系统，并输入虚拟电厂聚合设备信息；
[0096]
所述身份认证模块的输出端与信息录入模块相连接，用于根据虚拟电厂所选择的市场类型和申报模式，录入电价、电量及对应的时间信息；
[0097]
所述数据库模块的输出端与信息录入模块相连，在数据库中随机抽取历史数据，该历史数据包括：市场竞争主体信息、竞争对手报价情况、负荷情况和市场价格等，输出至信息录入模块；
[0098]
所述信息录入模块的输出端通过数据处理模块，用于将录入电价、电量及对应的时间信息和在数据库中随机抽取历史数据进行预处理，得到量纲一致的数据；
[0099]
所述数据处理模块的输出端与场景生成模块相连接，用于将预处理后数据库中随机抽取历史数据，进行拉丁超立方抽样，生成场景集后进行场景缩减，生成经典场景，将该经典场景集用于之后的虚拟电厂内部优化；
[0100]
所述场景生成模块的输出端与内部优化模块相连接，该内部优化模块用于基于经典场景，对虚拟电厂内部资源协调优化，实现虚拟电厂内部成本最小，生成多种竞价方法；
[0101]
所述内部优化模块的输出端与信息录入模块相连接，将生成的竞价方法和虚拟电厂聚合设备的内部电力调度情况重新输入到信息录入模块和数据处理模块，进行数据降噪；
[0102]
所述数据处理模块和场景生成模块的输出端分别与外部优化模块相连接，该外部调度模块的输出端与结果校验模块相连接，该外部优化模块用于基于经典场景集，并充分考虑虚拟电厂与市场及市场其他主体的互动，模拟日前联合市场各主体竞价情况，输出各主体在日前能量市场中标情况、日前调频辅助服务市场里程中标情况输出至结果校验模块；
[0103]
所述结果校验模块的输出端与结果输出模块相连接，得到最终的虚拟电厂在各市场的中标电量、出力和效益情况。
[0104]
一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，如图2所示，包括以下步骤：
[0105]
步骤1、采集虚拟电厂数据、电力市场历史交易数据和竞争对手竞价数据进行预处理；
[0106]
所述步骤1的具体方法为：
[0107]
采集风电机组、光伏机组的发电数据，可调节负荷的用电数据，电动汽车的充放电行为规律、电池性能以及分时电价等数据，并对数据进行预处理。
[0108]
步骤2、基于步骤1所采集的竞争对手边际成本和市场价格曲线，生成场景集和经典场景；
[0109]
所述步骤2的具体方法为：
[0110]
首先根据竞争对手边际成本和市场价格曲线，通过拉丁超立方抽样方法生成典型竞争对手报价场景集，再基于场景缩减技术选取典型竞争对手报价的典型场景。
[0111]
步骤3、基于经典场景，构建虚拟电厂聚合内部主体优化调度模型，生成多种竞价方法，为下一阶段优化提供数据参考；
[0112]
所述步骤3的具体步骤包括：
[0113]
(1)构建虚拟电厂整体对外购售电功率平衡函数：
[0114][0115]
在t时刻，虚拟电厂整体对电网输电功率为p
tvpp,gr
，其中风电机组、光伏机组、包括电动汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为电动汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为可调负荷参与调节电量为反之，在t时刻，电网对虚拟电厂输电功率为p
tgr,vpp
，其中对储能设施、负荷
的输电功率为
[0116]
(2)以虚拟电厂成本最小为目标，生成多种竞价方法，建立虚拟电厂内部协调优化调度目标函数：
[0117][0118]
式中，p
tvpp
为t时刻虚拟电厂在电网的购售电功率，由模型运行得出，购电时为正，售电时为负；为t时刻储能设施充放电功率，p
tabd
为t时刻弃风弃光功率，二者由历史数据拟合出普遍情况下的曲线；t时刻的购售电价格、储能设施充放电成本、负荷调节成本、弃风弃光成本分别为由市场调查和具体聚合主体情况设定。
[0119]
(3)分析虚拟电厂内部各类主体特征，确定约束条件：
[0120]
a.风电、光伏机组出力约束
[0121][0122][0123]
式中，风电和光伏机组在t时刻的发电功率和取值都在机组发电有功功率上下限之间，所发功率包括分配给电网的和输送到内部负荷的功率和输送到储能机组的功率和功率分配由模型运行得出。
[0124]
b.电动汽车出力约束。
[0125][0126][0127]
式中，和代表电动汽车的充放电状态，恒值为1；s
t
为电动汽车电池在时段t的soc值，每一时刻电池soc值由上一时间段决定，电池每日起始电量状态与前一日结束时相同；p
tpop
表示t时刻电动汽车计划充放电功率，由历史充放电数据拟合得出；e(p
tev,c
)和e(p
tev,dc
)分别为电动汽车实际冲放电功率的期望值，根据市场需求设定，ηc和η
dc
为电池放冲电效率；p
tbev,dc,u
,p
tbev,dc,d
,p
tbev,dc,r
分别为t时刻电动汽车向电网提供的上下调及旋转备用的功率，由电动汽车历史行为规律得出。
[0128]
c.储能设施充放电约束
[0129][0130]
和分别为t时刻储能设施的充放电功率，由模型运行优化得出，为t时刻储能设施的容量，有上下限和ηc和η
dc
分别为t时刻储能设施的充放电效率。
[0131]
d.可调负荷调节电量约束。
[0132][0133]
在t时刻，虚拟电厂整体负荷功率由电网向虚拟电厂传输的功率内部风电机组发电功率储能供电功率提供，以上数据由模型运行优化得出；和分别为负荷上调和下调功率，由系数和控制；是调控极限。
[0134]
步骤4、构建外部优化模型中的上层模型，即虚拟电厂参与电力现货市场竞价模型；
[0135]
所述步骤4的具体步骤包括：
[0136]
影响日前市场价格期望曲线的趋势的因素包括：不同场景下日前市场价格期望曲线和竞争对手的报价方法，基于此调整自己的报价方法，实现虚拟电厂参与现货零售市场的目标。
[0137]
(1)以日前能量与日前调频市场相结合的日前利润的最大化为目标构建函数如下。
[0138][0139]
虚拟电厂可聚合的各类发电主体和储能设施的参数构成集合i，所聚合的用电负荷参数构成集合k。其中h是典型场景集h中的一个期望场景，在这一场景下，时间t内日前服务市场调频容量的出清价格，日前服务市场调频里程的出清价格，日前能量市场的系统边际出清价格分别是在上述条件下，和代表日前调频市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频容量；和代表日前服务市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频里程；d
i,t,h
代表日前交易市场上独立系统运营商接受的第i台机组的上报电量；l
k,t,h
代表在日前交易市场上独立系统运营商接受的第k个负荷的申报曲线。
[0140]
(2)虚拟电厂参与电力现货市场竞价属于上层交易模型，相关约束条件包括以下三点。
[0141]
(1)电网功率传输约束。
[0142][0143]
在t时刻，虚拟电厂在日前能量市场的售电量与购电量之差，应小于在市场上的最大竞标电量
[0144]
(2)虚拟电厂上下调里程约束
[0145][0146]
在日前服务市场的场景h下，第i台机组在t时刻的调频里程和应大于其调频电量和其中和应小于其上报的调频电量。αi是调频里程乘子，用于计算调频容量每上/下调1mw，机组的实际移动里程。αi由前一周期的所有调频资源总里程与总容量作比计算得到。
[0147]
(3)虚拟电厂上下调容量约束
[0148][0149]
机组日前服务市场上报的调频电量与购/售电量之和小于虚拟电厂在日前市场最大充放电功率和
[0150]
步骤5、构建外部优化模型中的下层模型，即日前能量市场与日前调频市场联合出清模型，计算所有电价预测场景的概率加权平均值和日前市场出清价格；
[0151]
所述步骤5的具体步骤包括：
[0152]
(1)调度机构与电力交易中心是博弈中的跟随者，根据电力需求、各主体报价情况进行日前联合市场出清，以总购电成本最小为目标建立函数。
[0153][0154]
u为常规机组集合。s
u,t,h
，分别是t时刻，场景h下，机组u在电能量市场、辅助服务市场调频容量和里程的报价；分别是t时刻，场景h下，主体i在电能量市场充、放电的里程报价、分别是在辅助服务市场调频容量和里程的报价。d
u,t,h
为日前能量市场上独立系统运营商接受的常规机组上报电量；和为日前调频市场上独立系统运营商所接受常规机组上报的上/下调频容量；和是日前服务市场上独立系统运营商所接受的机组上/下调频里程。
[0155]
(2)以上目标函数需满足供需平衡以及各类机组安全约束等五项约束条件。
[0156]
①
电能量市场功率平衡约束
[0157]
[0158]
l
t
为t时刻系统负荷的大小。
[0159]
②
常规机组功率约束
[0160][0161]
t时刻机组u的出力p
u,t,h
受到约束。p
g,min
和p
g,max
分别为机组的最大、最小出力。
[0162]
③
系统调频容量约束
[0163][0164]
t时刻虚拟电厂中标上/下调频容量与常规机组中标的上/下调频容量之和为系统的上/下调频容量
[0165]
④
系统调频里程约束
[0166][0167]
t时刻虚拟电厂中标上/下调频里程与常规机组中标的上/下调频里程之和为系统的上/下调频里程
[0168]
⑤
网络安全约束
[0169]fmin
≤f≤f
max
[0170]
线路在t时刻的潮流受到线路的传输容量上下限制。
[0171]
步骤6、将步骤4和步骤5的上下层模型结合进行优化，计算不同方法下虚拟电厂总效益。
[0172]
在本实施例中，基于以上函数，构建更加精确的虚拟电厂现货市场双层竞价系统，基于非线性、混合整数优化问题求解方法，以matlab为工具，求解输出总效益最大的方法。
[0173]
下面通过具体算例对本发明作进一步说明：
[0174]
本发明选取某区域内聚合了风电、光伏机组、储能设施和居民用户的虚拟电厂，构建基于ieee 30节点的系统作为算例分析，整体接线情况如图3所示，机组特征参数见附表1，将虚拟电厂接入节点25。日负荷情况、风光机组出力情况、电力市场价格预测见附表2-4。储能设施性能见表5。
[0175]
1.输入以上数据到系统中，系统内部首先进行虚拟电厂进行运营成本最小化运行优化，输出各主体充放电功率，如图4所示，虚拟电厂内部的负荷量，如图5所示。输出系统上、下调频里程乘子见附表6，机组调频市场报价情况见附表7。
[0176]
2.系统会将以上输出数据重新输入，进行虚拟电厂外部优化。由系统模拟日前联合市场各主体竞价情况，输出各主体在日前能量市场中标情况、日前调频辅助服务市场里程中标情况等，如图6所示。该情况下，虚拟电厂主要参与调频辅助服务。
[0177]
3.由以上优化输出了多种，符合期望的场景，输出虚拟电厂效益最大的场景为最优竞价方法，提供给聚合商参考。虚拟电厂在各市场中的最优报价和最优报量如图7和图8所示。在不同的时段，虚拟电厂根据市场需求，上报不同的电价。
[0178]
根据输出结果，在本算例中，虚拟电厂最终方法是放电报价总要高于充电报价，调
频容量报价在一条直线上下波动，调频里程报价保持不变。此外，虚拟电厂在负荷较低的时段对其内部的储能装置进行充电，在负荷较高时，储能装置对外进行放电。本发明可以适应各类型电力系统，由于考虑到虚拟电厂参与电力市场对现货价格结算的影响，优化了虚拟电厂参与电力市场双层竞价的准确性，通过输入相关参数优化运行，找到虚拟电厂效益最大化的电力现货市场竞价方法。
[0179]
附表1常规机组参数
[0180][0181]
注：p
g,max
、p
g,min
、d
g,max
单位为mw，k1、k2、k3为常规机组的成本特性系数，单位为元/mw。
[0182]
附表2日负荷情况(mwh)
[0183][0184]
附表3风、光机组出力情况(mwh)
[0185]
[0186][0187]
附表4日前电价预测(元/mwh)
[0188][0189]
附表5储能设施参数
[0190][0191]
附表6系统上、下调频里程乘子
[0192]
tαtα14.0131.524.2141.834.5152.344.3162.754.0172.963.9183.173.2193.283.0203.392.8213.5102.4223.5112.1233.7121.6243.9
[0193]
附表7机组调频市场报价情况
[0194]
参数g1g2g3g4g5g6虚拟电厂调频容量报价/元1101008070656095调频里程报价/元4.55.86.05.04.54.33.0
[0195]
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

技术特征：
1.一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统，其特征在于：包括：身份认证模块、信息录入模块、数据库模块、数据处理模块、场景生成模块、内部优化模块、外部优化模块、结果校验模块和结果输出模块；所述身份认证模块：用于认证虚拟电厂聚合商身份，确定登录系统，并输入虚拟电厂聚合设备信息；所述身份认证模块的输出端与信息录入模块相连接，用于根据虚拟电厂所选择的市场类型和申报模式，录入电价、电量及对应的时间信息；所述数据库模块的输出端与信息录入模块相连，在数据库中随机抽取历史数据，输出至信息录入模块；所述信息录入模块的输出端通过数据处理模块，用于将录入电价、电量及对应的时间信息和在数据库中随机抽取历史数据进行预处理，得到量纲一致的数据；所述数据处理模块的输出端与场景生成模块相连接，用于将预处理后数据库中随机抽取历史数据，进行拉丁超立方抽样，生成场景集后进行场景缩减，生成经典场景；所述场景生成模块的输出端与内部优化模块相连接，该内部优化模块用于基于经典场景，对虚拟电厂内部资源协调优化，实现虚拟电厂内部成本最小，生成多种竞价方法；所述内部优化模块的输出端与信息录入模块相连接，将生成的竞价方法和虚拟电厂聚合设备的内部电力调度情况重新输入到信息录入模块和数据处理模块，进行数据降噪；所述数据处理模块和场景生成模块的输出端分别与外部优化模块相连接，该外部调度模块的输出端与结果校验模块相连接，该外部优化模块用于基于经典场景集，并充分考虑虚拟电厂与市场及市场其他主体的互动，模拟日前联合市场各主体竞价情况，输出各主体在日前能量市场中标情况、日前调频辅助服务市场里程中标情况输出至结果校验模块；所述结果校验模块的输出端与结果输出模块相连接，得到最终的虚拟电厂在各市场的中标电量、出力和效益情况。2.一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集虚拟电厂数据、电力市场历史交易数据和竞争对手竞价数据进行预处理；步骤2、基于步骤1所采集的竞争对手边际成本和市场价格曲线，生成场景集和经典场景；步骤3、基于经典场景，构建虚拟电厂聚合内部主体优化调度模型，生成多种竞价方法；步骤4、构建外部优化模型中的上层模型，即虚拟电厂参与电力现货市场竞价模型；步骤5、构建外部优化模型中的下层模型，即日前能量市场与日前调频市场联合出清模型，计算所有电价预测场景的概率加权平均值和日前市场出清价格；步骤6、将步骤4和步骤5的上下层模型结合进行优化，计算不同方法下虚拟电厂总效益。3.根据权利要求2所述的一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，其特征在于：所述步骤1的具体方法为：采集包括：风电机组、光伏机组的发电数据，可调节负荷的用电数据，电动汽车的充放电行为规律、电池性能以及分时电价数据，并对数据进行预处理。4.根据权利要求2所述的一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，
其特征在于：所述步骤2的具体方法为：首先根据竞争对手边际成本和市场价格曲线，通过拉丁超立方抽样方法生成典型竞争对手报价场景集，再基于场景缩减技术选取典型竞争对手报价的典型场景。5.根据权利要求2所述的一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，其特征在于：所述步骤3的具体步骤包括：(1)构建虚拟电厂整体对外购售电功率平衡函数：在t时刻，虚拟电厂整体对电网输电功率为p
tvpp,gr
，其中风电机组、光伏机组、包括电动汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为汽车在内的储能设施向电网输电功率分别为可调负荷参与调节电量为反之，在t时刻，电网对虚拟电厂输电功率为p
tgr,vpp
，其中对储能设施、负荷的输电功率为(2)以虚拟电厂成本最小为目标，生成多种竞价方法，建立虚拟电厂内部协调优化调度目标函数：式中，p
tvpp
为t时刻虚拟电厂在电网的购售电功率，由模型运行得出，购电时为正，售电时为负；为t时刻储能设施充放电功率，p
tabd
为t时刻弃风弃光功率，二者由历史数据拟合出普遍情况下的曲线；t时刻的购售电价格、储能设施充放电成本、负荷调节成本、弃风弃光成本分别为由市场调查和具体聚合主体情况设定；(3)分析虚拟电厂内部各类主体特征，确定约束条件：
①
风电、光伏机组出力约束风电、光伏机组出力约束式中，风电和光伏机组在t时刻的发电功率和取值都在机组发电有功功率上下限之间，所发功率包括分配给电网的和输送到内部负荷的功率和输送到储能机组的功率和功率分配由模型运行得出；
②
电动汽车出力约束：
式中，和代表电动汽车的充放电状态，恒值为1；s
t
为电动汽车电池在时段t的soc值，每一时刻电池soc值由上一时间段决定，电池每日起始电量状态与前一日结束时相同；p
tpop
表示t时刻电动汽车计划充放电功率，由历史充放电数据拟合得出；e(p
tev,c
)和e(p
tev,dc
)分别为电动汽车实际冲放电功率的期望值，根据市场需求设定，η
c
和η
dc
为电池放冲电效率；p
tbev,dc,u
,p
tbev,dc,d
,p
tbev,dc,r
分别为t时刻电动汽车向电网提供的上下调及旋转备用的功率，由电动汽车历史行为规律得出；
③
储能设施充放电约束：储能设施充放电约束：和分别为t时刻储能设施的充放电功率，由模型运行优化得出，为t时刻储能设施的容量，有上下限和η
c
和η
dc
分别为t时刻储能设施的充放电效率；
④
可调负荷调节电量约束：在t时刻，虚拟电厂整体负荷功率由电网向虚拟电厂传输的功率内部风电机组发电功率储能供电功率提供，以上数据由模型运行优化得出；和分别为负荷上调和下调功率，由系数和控制；是调控极限。6.根据权利要求2所述的一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，其特征在于：所述步骤4的具体步骤包括：(1)以日前能量与日前调频市场相结合的日前利润的最大化为目标构建函数如下；虚拟电厂可聚合的各类发电主体和储能设施的参数构成集合i，所聚合的用电负荷参数构成集合k；其中h是典型场景集h中的一个期望场景，在这一场景下，时间t内日前服务市场调频容量的出清价格，日前服务市场调频里程的出清价格，日前能量市场的系统边际出
清价格分别是在上述条件下，和代表日前调频市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频容量；和代表日前服务市场上独立系统运营商接受的第i台机组上/下调频里程；d
i,t,h
代表日前交易市场上独立系统运营商接受的第i台机组的上报电量；l
k,t,h
代表在日前交易市场上独立系统运营商接受的第k个负荷的申报曲线；(2)虚拟电厂参与电力现货市场竞价属于上层交易模型，其约束条件包括：
①
电网功率传输约束：在t时刻，虚拟电厂在日前能量市场的售电量与购电量之差，应小于在市场上的最大竞标电量
②
虚拟电厂上下调里程约束在日前服务市场的场景h下，第i台机组在t时刻的调频里程和应大于其调频电量和其中和应小于其上报的调频电量；α
i
是调频里程乘子，用于计算调频容量每上/下调1mw，机组的实际移动里程；α
i
由前一周期的所有调频资源总里程与总容量作比计算得到；
③
虚拟电厂上下调容量约束机组日前服务市场上报的调频电量与购/售电量之和小于虚拟电厂在日前市场最大充放电功率和7.根据权利要求2所述的一种考虑结算价格变化的虚拟电厂现货市场双层竞价方法，其特征在于：所述步骤5的具体步骤包括：(1)调度机构与电力交易中心是博弈中的跟随者，根据电力需求、各主体报价情况进行日前联合市场出清，以总购电成本最小为目标建立函数：u为常规机组集合；s
u,t,h
，分别是t时刻，场景h下，机组u在电能量市场、辅助服务市场调频容量和里程的报价；分别是t时刻，场景h下，主体i在电能量市场充、放电的里程报价、分别是在辅助服务市场调频容量和里程的报价；d
u,t,h
为日前能量市场上独立系统运营商接受的常规机组上报电量；和为日前调频市
场上独立系统运营商所接受常规机组上报的上/下调频容量；和是日前服务市场上独立系统运营商所接受的机组上/下调频里程；(2)以上目标函数需满足供需平衡以及各类机组安全约束：
①
电能量市场功率平衡约束l
t
为t时刻系统负荷的大小；
②
常规机组功率约束t时刻机组u的出力p
u,t,h
受到约束；p
g,min
和p
g,max
分别为机组的最大、最小出力；
③
系统调频容量约束t时刻虚拟电厂中标上/下调频容量与常规机组中标的上/下调频容量之和为系统的上/下调频容量
④
系统调频里程约束t时刻虚拟电厂中标上/下调频里程与常规机组中标的上/下调频里程之和为系统的上/下调频里程
⑤
网络安全约束f
min
≤f≤f
max
线路在t时刻的潮流受到线路的传输容量上下限制。

技术总结
本发明涉及一种考虑虚拟电厂对现货市场结算影响的双层竞价系统及方法，包括：身份认证模块、信息录入模块、数据库模块、数据处理模块、场景生成模块、内部优化模块、外部优化模块、结果校验模块和结果输出模块。本发明能够解决目前电力现货市场结算较少考虑虚拟电厂参与所带来的影响，导致结算价格准确性不足的问题。问题。问题。


技术研发人员：余涛 王伟 陈春逸 黄宇鹏 加鹤萍 韩雅萱 刘敦楠
受保护的技术使用者：华北电力大学
技术研发日：2021.12.31
技术公布日：2022/7/5