[发明专利]基于大数据的多元交易能源协调优化方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，包括：

获取多个目标电力市场的电价特性数据和历史电价数据；所述电价特性数据包括多个时刻的历史电价特性数据和目标时刻的预测电价特性数据；所述电价特性数据包括：市场供求关系、上网竞价发电功率、用户负荷需求、燃料价格和物价指数；所述多个目标电力市场至少包括：日前市场、实时市场和远期合约市场；

根据所述预测电价特性数据构建预测电价序列，根据所述历史电价特性数据构建历史电价序列；

通过相似性分析从所述历史电价序列中查找与所述预测电价序列相似的相似电价序列；

根据所述相似电价序列和所述历史电价数据计算所述多个目标电力市场在所述目标时刻的交易电价；

根据所述交易电价计算用户在所述多个目标电力市场的最优购电组合。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，在所述根据所述相似电价序列和所述历史电价数据计算所述多个目标电力市场在所述目标时刻的交易电价的步骤之后，还包括：

构建用户的购售电利润最大化的目标函数和约束条件；

所述目标函数和所述约束条件用于结合所述交易电价计算所述用户在所述多个目标电力市场的最优购电组合。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，所述约束条件包括购电量约束和最大风险约束。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，所述最大风险约束满足以下公式：

式中，ω为购电组合，R(ω,t)为t时刻购电组合ω的风险值，Q_b(t)为t时刻的购电量，V_Rβ(ω,t)为t时刻的购电组合ω的风险价值，β为置信度，P_lost(t)为t时刻购电组合的损失，R_max为用户允许的最大风险值，P_s(t)为t时刻i电力市场的售电价格，P_β表示置信度为β下的电价，Pro表示购电组合损失价格的联合概率密度，ω_k(t)表示t时刻在第k个电力市场的购电组合，P_k(t)表示t时刻在第k个电力市场的购电价格。

5.根据权利要求2-4任一项所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，所述购售电利润最大化的目标函数为：

式中，π为最大利润，t＝1,2,...T，Q_s(t)为t时刻售电量；Q_b(t)为t时刻购电量；P_s(t)为t时刻i电力市场的售电价格；P_i(t)为t时刻i电力市场的购电价格；ω_i(t)为t时刻在i电力市场的购电比例。

6.根据权利要求1-4任一项所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，所述根据所述相似电价序列和所述历史电价数据计算所述多个目标电力市场在所述目标时刻的交易电价的步骤，包括：

根据所述相似电价序列和所述历史电价数据，采用加权平均法计算所述多个目标电力市场在所述目标时刻的交易电价。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的多元交易能源协调优化方法，其特征在于，所述加权平均法的计算公式为：

式中，P^*为目标时刻的预测电价；n为相似电价序列的数目；β为权重因子；P_i为第i个相似电价序列对应的电价；X_i为电价特性数据中的任一特性元素的历史实际值所组成的序列；X^*为电价特性数据中的任一特性元素的预测值所组成的序列；D(X_i,X^*)表示序列X_i和序列X^*的距离，由欧几里德距离公式计算得到。