[发明专利]一种中长期电力市场不同时间尺度的购电量安排方法

权利要求书

1.一种中长期电力市场不同时间尺度的购电量安排方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立针对预测误差的风险评估计算模型，通过条件风险价值CVaR来度量风险，确定CVaR的基本形式；

S2、建立基于条件风险价值的年度交易优化模型和月度交易优化模型，将风险成本引入经济最优的优化函数，并通过将非线性约束条件进行线性化变换，来实现优化求解；

S3、在不同时间尺度市场中，进行滚动优化，确定了电力中长期市场的购电计划安排；

所述步骤S1中建立针对预测误差的风险评估计算模型，通过条件风险价值CVaR来度量风险，确定CVaR的基本形式；

在给定置信水平β(β∈(0，1))下，风险价值VaR的值为：

f_VaR(x)＝min{α∈R；∫_{f(x，y)≤α}ρ(y)dy≥β} (1)；

其中：f(x，y)为投资的损失函数；x∈Rⁿ为n维投资组合方案向量；y∈R^m为m维随机向量，表示电力中长期市场中的随机因素；α为允许损失的临界值，ρ(y)是y的概率密度函数；

条件风险价值CVaR的表达式为：

将f_CVaR(x)简化并转换为以下形式，并用F_β(x，α)来表示CVaR：

将上式(3)转换为离散化的形式，并带入样本数据计算，该离散化表达式为：

[f(x，y_k)-α]⁺＝max[f(x，y_k)-α，0] (5)；

其中，为CVaR的估计值，y_k是第k组样本数据，共有N组样本数据；

所述步骤S2中建立基于条件风险价值的年度交易优化模型，通过对负荷预测、清洁能源出力不确定性的风险分析，将风险成本引入经济最优的年度交易优化函数，并通过将非线性约束条件进行线性化变换，来实现优化求解，具体包括：

(1)设置目标函数

设置年度交易目标函数包含购电成本和风险成本，表达式如下：

其中：λ_i是优先发电中第i种清洁能源的上网电价；λ_j为第j个区外来电电厂的电价；λ_x为第x个发电商在年度市场中的双边协议电价；λ_m^t为t月的月度市场的预测平均电价；λ_z为第z种发电类型的非市场化发电企业的上网电价；分别表示t月的第i种清洁能源电量、第j个区外来电电厂的电量、第x个发电商在年度市场中的双边协议电量、第x个发电商在月度市场中的电量、第z种发电类型的非市场化发电企业的电量；ρ为风险厌恶系数，越保守的决策者选择的ρ越大，越激进的决策者选择的ρ越小；项为区外来电合同总额；

(2)构建不等式约束条件，并将非线性约束线性化

在所提出的年度交易优化模型中，CVaR存在以下不等式约束条件，通过蒙特卡罗模拟可以得到CVaR的估计值：

其中，R为CVaR的最大值，下标“k”表示为第k个样本的值；

引入中间量z_k，将式(7)线性化为：

z_k＝[C_{annual_k}-α]⁺≥0 (9)；

其中，λ_m,k是蒙特卡罗模拟中t月的月度市场预测平均电价的第k个样本；月度市场预测价格存在预测误差，预测误差可以被表示为均值为0的正态分布，则预测价格有表达式λ_m,k～(λ_m，σ_m²)，λ_m的值需要通过预测得到；

电量存在以下约束：

(3)构建等式约束条件，并将非线性约束线性化

年度交易的优化函数存在以下等式约束：

其中，是t月的负荷预测值；是t月的负荷预测蒙特卡洛采样中的第k组样本；预测存在误差，误差可以用均值为0的正态分布来表示，则存在关系是t月的第i种清洁能源电量预测值，是t月的第i种清洁能源电量预测蒙特卡洛采样中的第k组样本，预测存在误差，误差可以用均值为0的正态分布来表示，则