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北极星电网新闻:摘要
在我国新一轮电力市场改革的背景下，为进一步提高现货电力市场的资源配置能力，提出了市场环境下的多日机组组合优化策略。最近提出的多日机组组合方法作为市场出清的辅助手段。在充分考虑未来几天电网负荷特性变化的前提下，采用市场化方式提前几天对系统内发电资源的运行方式进行规划和安排。进而将多日机组组合的优化结果设定为前一日市场出清模型的边界条件，实现了多日机组组合与前一日市场出清环节的有效衔接，使前一日的市场出清计算结果更加合理，解决了燃煤机组因启动准备时间长而无法在前一日市场出清中新启动的问题。最后，以我国某省实际电网数据为例，验证了多日机组组合优化策略的有效性。
关键词:现货电力市场；多日单位组合；提前启动通知时间；前几天市场出清了；资源的总体分配；
0简介
中国传统的省级电力调度一直采用计划的形式来分配发电和用电资源。根据“三公”调度规则，安排不同时间序列时段的年、月、近期等电量平衡，制定机组电量计划、开停机计划和出力计划。随着我国电力市场化改革的不断推进，年度和月度中长期交易机制在试点省份得到广泛应用[1-3]。但由于各省尚未完全建立包括备用和调频服务在内的日前实时等现货市场机制，调度机构在实际的日电量调控中仍采用传统的发电计划模式。2016年，国家发改委、能源局发布《电力发展“十三五”规划》，明确提出2020年建设中国现货电力市场。2017年，国家发改委、能源局发布《关于开展电力现货市场建设试点工作的通知》。选择全国8个地区作为首批试点省份，逐步建成长现货交易相结合的电力市场体系。综上所述，我国正式建设并实施功能完备的省级电力现货市场迫在眉睫。
在前几轮电力市场化改革中，专家学者结合我国电力调度实际情况和国外电力市场运行经验，对现货电力市场最优出清模式、发电侧竞价策略和用电侧购电模式进行了全面研究和探索。参考文献[4-7]分别研究了我国电力市场不同发展阶段的发电竞价策略，其中:参考文献[4]首次提出了发电机组分段竞价策略，参考文献[5]建立了联合市场模式下抽水蓄能机组的竞价决策模型，参考文献[6]运用进化博弈论研究了电力市场中多个集团的竞价策略并进行长期均衡分析，参考文献[7]提出了新能源大规模接入条件下的竞价策略。文献[8-9]基于我国多级电力市场结构，对地市级和省级电网的购电模式进行了理论研究和实例分析。文献多日机组组合优化模型用非线性动力学理论和非线性微分方程理论定量分析了中国电力市场的演化模型；考虑到固定电价制度和可再生能源配额制度对发电公司经济决策的影响因素，文章1.1优化计算数据准备建立了以发电公司决策和总效益最大化为目标的电力市场经济均衡模型。文献本文建立的多日机组组合模型的优化周期可以根据计算日的日期类型来设定，通常为一周。但考虑到时间尺度越大，系统的各类预测和计划数据的精度越低，因此优化周期可根据需要缩短1~2天；另一方面，考虑到特殊节假日的系统负荷曲线特征不具有明显的规律性，且与普通工作日和周末的系统负荷曲线特征差异较大，当遇到特殊节假日时，多日机组组合的优化周期可根据特殊节假日的时间跨度增加相应的天数。针对配电侧多微网结构日益增多的情况，构建了多微网议价的合作博弈模型。在电力市场相关理论和实践方法的研究中，市场出清优化模型的建立和求解是电力现货市场建设的核心。目前，国内外大量文献对其进行了深入的研究。参考文献本文对省级电网中所有可参与市场的机组进行多日机组组合优化计算。需要提前获取或计算的优化输入数据种类多、规模大，包括电网运行计划数据、各电厂登记申报数据和电网及设备实时运行数据。除上述电网基本参数外，考虑电网运行稳定性、优化周期长等因素，多日机组组合计算前应设置人工干预参数，包括系统最小运行方式下机组的启停状态、自调度机组的固定出力方式、预计未来几天的临时省际电力交易曲线、电厂群最大最小发电量等。本文建立的机组组合模型以省际联络线计划、中长期交易电量值和省际现货市场电量交易曲线为输入参数，实现了省际和省内电力市场的衔接。提出了近日电力市场多周期发电调度模型，共同实现系统备用短缺定价；为了在最小化网损的同时优化系统的无功配置，文献1.2建模方法建立了电力市场的多目标最优清算模型。文献[15-17]研究了大规模清洁能源参与的电力市场清算模型；文献声明:以上内容转载自北极星电力新闻网，发布的内容不代表本平台立场。国家能源信息平台电话:010-65367702，邮箱:hz@people-energy.com.cn，地址:北京市朝阳区金台西路2号人民日报社。研究了支持各种复杂竞价方式的欧洲统一电力市场的市场前清算模型及其求解算法，并用一个测试案例评价了提出的模型和求解算法的效果；文献[19]提出了日内电力市场的运行框架，建立了相应的市场出清模型，详细分析了日内电力市场在提供系统备用、实现负荷调峰和吸收风电资源方面的功能；文献[20]利用线性规划方法建立了清算电力市场的实时计算模型，实现电能和备用的联合优化。鉴于负荷需求的随机性，文献[21]提出了综合协调日前市场和实时市场的前瞻性统一电能交易模型。鉴于电力需求响应对风电资源出力波动的抑制作用，论文[22-23]建立了前一日电力市场联合清算模型，以协调风力发电和需求响应。
然而，纵观上述国内外文献，目前对电力现货市场清算模型的研究仅涉及以前或更小时间尺度内的机组组合和经济调度建模。考虑到中国电网的实际运行特点，现货电力市场的建设需要重点关注以下问题。首先，火电机组在我国发电总装机容量中占比很大。随着我国节能调度的进一步实施，高能耗、小容量的火电机组被逐步淘汰。而容量较大的火电机组启动过程非常复杂，通常需要几十个小时的启动准备。所以前几天市场出清的计算中不可能安排新的创业公司。其次，当系统负荷因节假日、气候等因素在几天内出现明显波动时，市场近期无法在更长的时间尺度内做出最合理、最经济的发电资源优化配置，以提前应对电网负荷的突变。再者，在发电资源调控过程中，如果电厂燃煤库存不足，供暖季供气受限，或者水电厂来水不足等。，需要提前几天协调分配发电资源，以保证在当天前的出清过程中系统备用容量充足。针对以上问题，我国电力现货市场需要设计一个时间尺度更长的市场化环节，并能与前期市场很好的衔接。文献[24]首次提出将周作为协调月、日发电计划的具体调度决策环节，但这种机组组合策略仅适用于传统发电计划模式，没有考虑任何市场化因素。因此，本文重点研究了省级电力现货市场环境下的多日机组组合优化方法。该方法基于发电侧市场成员的实际报价，实现了在比以往市场更长的时间段内机组运行方式的整体预安排。
本文首先讨论了多日机组组合计算的优化参数和输入数据的设置方法。其次，考虑机组启动预告要求和机组群发电容量限制等因素，建立了以系统总发电成本最低为目标的多日机组组合优化模型，并对模型进行了求解和结果检验。然后，详细分析了多日机组组合优化环节与前一日市场出清计算的衔接方式。最后，以我国某省典型日数据为例，验证了所建立优化模型的有效性。
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本文建立的多日机组组合优化模型以系统总发电成本最低为目标，考虑了系统功率平衡、机组运行状态、电网运行安全等约束条件。其中，机组运行状态约束主要考虑机组启动预告时间要求、水电站进水限制、火电厂燃煤存量、供暖季供气等因素。具体模型实现如公式-所示。本文涉及的所有参数定义见附表1。特别是本文建立的多日机组组合模型的目标函数中的系统总发电成本是根据各机组前几天申报的分段运行价格和启动成本计算出来的，与实际发电成本不一定一致。在国外文献中，基于机组报价计算的发电成本一般被称为伪发电成本，但在国内文献中仍习惯性地称为发电成本。
目标函数
多日机组组合优化模型以系统中所有机组的总发电成本最低为目标，即
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