[发明专利]一种电力市场的动态分区方法及系统在审

专利信息
申请号: 201910639310.0 申请日: 2019-07-15
公开(公告)号: CN110533280A 公开(公告)日: 2019-12-03
发明(设计)人: 薛必克;郑亚先;史新红;石飞;王高琴;程海花;张旭;项康利;林红阳;杜翼;沈豫;宋少群;林毅;姚建国;杨争林;杨胜春;冯树海;邵平;龙苏岩;陈爱林;郭艳敏;徐骏;吕建虎;叶飞;曾丹;黄春波;杨辰星;冯凯;曹晓峻;冯恒;王一凡 申请(专利权)人: 中国电力科学研究院有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司;国家电网有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62;H02J3/00;H02J3/06
代理公司: 11271 北京安博达知识产权代理有限公司 代理人: 徐国文<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 210003 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 电力市场 分区 分区结果 输电 历史运行数据 网络拓扑结构 潮流计算 动态分区 负荷节点 通道信息 联络线 灵敏度 中负载 保留 聚类 阻塞 发电 评估 网络
【说明书】:

发明公开了一种电力市场的动态分区方法及系统,包括:基于电力市场相关的网络拓扑结构,保留联络线断面和在历史运行数据中负载大于阈值的输电通道;对所述网络进行初步划分,确定初始分区;基于各初始分区内的输电通道信息,采用灵敏度聚类与潮流计算评估进行计算,确定所述电力市场的最终分区结果。本发明划分的分区保留了关注的重要的阻塞断面、发电节点以及负荷节点,获得合理的分区结果。

技术领域

本发明涉及电力自动化领域,具体涉及一种电力市场的动态分区方法及系统。

背景技术

在世界各国的电力市场实际运行中,已经形成了三种以边际成本为基础的市场定价机制:系统边际电价、分区边际电价和节点边际电价。其中,系统边际电价是在满足机组运行约束的条件下,按照机组的报价由低到高进行排序,最后一个满足的负荷的机组报价,系统边际电价不考虑电能在不同地理位置的价值差别。节点边际电价是在考虑电网阻塞和网损以及各发电机组边际成本的情况下,节点新增单位负荷的最低成本,节点边际电价能够反映电能时间和空间体现价值。虽然节点边际电价能够准确反映电网运行所有输电阻塞,但是却面临计算复杂等困扰;另一方面,在实际电网运行过程中,输电阻塞通常只是频繁、明显的出现在某些区域之间,而在这些区域内部输电阻塞发生的概率很小,阻塞的程度也较轻,由此提出了分区边际电价来简化和替代节点边际电价。

在采用分区边际电价的市场中,其中最重要的是分区确定。考虑到输电网络和电力系统运行状态的复杂性,分区边界的合理划分一直是一个比较困难并且备受争议的问题。如果分区不能够体现实际的阻塞情况,就可能出现分区之间阻塞较少,而分区内部阻塞严重的情况,导致分区边际电价的价格信号严重扭曲,影响市场效率。

目前被各国电力市场的电力市场分区方法具有以下优缺点:1)地理分区法,该方法优点是简单,物理含义明确,但是该方法是静态分区方法并且无法处理区域内部的阻塞问题。2)社会效益最大法,该方法采用最优化原理,给定分区定价的目标函数,通过大规模优化计算产生最大的社会效益的分区方法,计算工作工作量巨大,同时易产生多解问题。3)基于概率统计的划分方法,该方法对历史的价格数据进行统计,将价格相近的节点划分到同一个分区,需要采集大量的数据,数据处理的工作量非常大,在电力市场运行之初,很难具备完备的数据。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的上述不足,本发明提供一种电力市场的动态分区方法,包括:

基于电力市场相关的网络拓扑结构,保留联络线断面和在历史运行数据中负载大于阈值的输电通道;

对所述网络进行初步划分,确定初始分区;

基于各初始分区内的输电通道信息,采用灵敏度聚类与潮流计算评估进行计算,确定所述电力市场的最终分区结果。

优选的,所述基于各初始分区内的输电通道信息,采用灵敏度聚类与潮流计算评估进行计算,确定所述电力市场的最终分区结果,包括:

步骤S1、计算各初始分区内每个节点对输电通道的灵敏度,获得灵敏度矩阵;

步骤S2、基于所述灵敏度矩阵内各节点的灵敏度采用K-均值算法,将每一个分区内的所有节点聚为多个组,确定每个组的灵敏度,并将一个组作为一个新节点;

步骤S3、基于各新节点的灵敏度和直流潮流算法计算当前分区结果和前一次分区结果下各输电通道的功率,当同一输电通道的功率偏差满足潮流计算偏差精度时,则结束循环,获得当前分区结果;否则,将功率偏差最大的输电通道两端的分区进行分解,生成新的初始分区并执行步骤S1。

优选的,所述同一输电通道的功率偏差满足潮流计算偏差精度,包括:

当同一输电通道的功率偏差低于潮流计算偏差精度。

优选的,所述基于各节点的灵敏度采用K-均值算法,将每一个分区内的所有节点聚为多个组,包括:

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