[发明专利]电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法

说明书

本发明公开了一种电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法，包括以下步骤：售商采集所辖用户的每日96点历史负荷数据；基于时间维度选取各用户一年的负荷数据为特征向量进行聚类分析，将负荷分为典型的几类；根据聚类分析结果抽取各用户的每月典型负荷曲线；考虑不同用户的负荷特性在时序上的互补性，建立负荷优化聚合模型，通过优化购电方案，使得零售商经济效益最佳。本发明对电力市场下零售商的购电行为进行优化建模，为电力市场的运行提供了科学理论支持，充分发挥了其运行效率。

技术领域

本发明涉及电力系统控制领域，具体涉及一种电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法。

背景技术

为了更合理地配置资源，提高资源利用率，促进电力工业与社会、经济、环境的协调发展，目前，许多国家的电力工业都在进行打破垄断、解除管制、引入竞争、建立电力市场的电力体制改革。在我国，电力工业快速发展的同时，电力体制改革也逐步深入，在发电领域已经逐步引入了竞争机制，即各发电公司按电价竞争上网的市场机制，即形成了初步的电力市场化。

而随着改革的推进，售电侧也将逐步放开，引入竞争。在竞争性电力市场中，由于交易费用的存在，大多数中小用户会向零售商购电，由零售商代表他们在批发市场上购电。零售商通过与发电企业签订远期合同来保障用户大部分用电需求，不足部分在现货市场进行购买。

另一方面，由于用户生产班制、设备启停时间等原因，用户的日负荷曲线总是波动的，而不同用户间的负荷可能存在时序上的互补性，这种互补性有可能使不同用户的负荷曲线相叠加后的负荷最大值要远小于这几个用户的最大负荷直接相加的结果。

发明内容

发明目的：为了解决现有技术的不足，本发明提供一种电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法，基于用户负荷特性的互补性对用户进行合理聚合，使每个聚合单元都具有较大的负荷率，解决了现有技术的问题。

技术方案:电力市场环境下负荷零售商的最优购电方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1)零售商采集所辖用户的每日96点历史负荷数据；

2)数据预处理，剔除非正常数据；

3)基于时间维度选取各用户一年中每月的负荷数据为特征向量，将各月负荷分别分类；

4)根据聚类分析结果，抽取各用户的每月典型负荷曲线：

式中：

P_ijt为用户i在月份j的典型负荷曲线；

P_ag,ikt为用户i的第k类聚类结果；

N_ijk为用户i在j月份属于第k类的天数；

5)考虑不同用户的负荷特性在时序上的互补性，确定m组用户负荷中每组成员的构成，建立基于长期合同的负荷优化聚合模型：

s.t P_pur,jm≥S_min (5)

式中：

目标函数(2)为最大化m组用户的总负荷率，t为一天中每15分钟一个点的时刻计时，总计96个时刻；

x_ijm为0-1优化变量，表示用户i的j月份负荷属于第m组；

P_sum,jmt为j月份第m组负荷曲线；

P_pur,jm为j月份第m组负荷的购电计划；