两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-25 21:00:03 发布

荧光Matlab

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文章标签： matlab 人工智能大数据支持向量机

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

一、研究背景与意义

二、两级电力市场运营模式

三、计及风险的省间交易商最优购电模型

四、实证分析

五、研究结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码下载

💥1 概述

文献来源：

两级电力市场模式的引入将使得省间与省内电力交易之间的耦合联系更加紧密。考虑到未来较

长一段时间内，大部分电力用户难以参与市场申报，本文采用“省间交易商”的概念，以省间交易

商作为代理本省电力用户参与省间交易的“市场接口”[9]。根据现有的方案，在两级市场建设初期，

各省电力公司将作为购电主体参与省间电力交易，并在未来逐步允许售电企业参与交易[10]。因此，在市场建设初期，可将各省电力公司视为省间交易商代理省内用户参与省间电力交易。同时，各省电力交易中心组织省内电力交易满足省内用户的购电需求。根据现阶段省间-省内两级电力市场模式的运作思路，省间电力交易结果将作为各省份开展省内电力交易的边界条件[10]。因此，省间交易结果会对省内交易产生一定程度的影响。一方面，省间交易商在省间出清的电量将势必压低其所在省的机组在省内电力市场的交易空间；另一方面，省内新能源出力与负荷需求的不确定性使得省间交易商在日前申报的省间交易购电需求与实际需求存在一定偏差，而偏差部分将给省内交易带来一定的市场风险。考虑到省间交易和省内交易具有不同的市场模式、市场主体，如何让省间交易商综合决策其所在省的省间购电需求以增加促进电力资源优化利用，降低终端用户的用电成本，同时适当规避各类不确定性带来的风险，是当前亟待解决的问题。

形成省间交易商最优购电决策的双层优化模型如图 2 所示。在上层模型中，由于新能源出力与负

荷需求预测误差将影响省间交易商的购电决策，进而对省内市场最终的运行成本产生影响。本文基于预测误差的概率模型，形成多个预测场景，计算各个场景下省内市场运行成本，即省间购电成本、省内机组出清电能成本与备用成本的总和。最后综合各场景概率，以最小化省内市场运行成本期望为目标进行优化，得到省间购电需求。在下层模型中，省间市场以最小化省间市场运行成本，即最小化省间联络线送端机组出清电能成本为优化目标来满足省间交易商的省间购电需求，形成省间市场的预出清价格。

一、研究背景与意义

随着我国电力供需逆向分布特征日益显著，电力生产基地主要位于西部与北部地区，而电力负荷中心则长期保持在中东部地区。为缓解电力供需矛盾，实现电力资源在更大范围内的优化配置，大规模“跨区跨省”电力交易显得尤为必要。两级电力市场（省间与省内电力市场）的建立，为电力资源的优化配置提供了新的平台。然而，在这一模式下，省间交易商作为连接省级市场和省间市场的关键枢纽，其购电决策不仅影响自身的利润空间，还直接关系到市场风险的控制。因此，构建一个计及风险的省间交易商最优购电模型，具有重要的理论意义和实践价值。

二、两级电力市场运营模式

运作框架
- 在两级电力市场建设初期，省级电力公司作为省间交易商，代理省内用户参与省间电力市场交易。
- 省级电力交易中心则组织运行省内电力市场，满足省内用户的电力需求。
- 国家电力交易中心通过运行省间电力市场，组织省间联络线送端的各类发电机组参与省间交易，形成各联络线的日调度计划。
- 省级电力交易中心以联络线日调度计划作为边界条件，运行省内电力市场，进行电能与备用的联合出清。
省间购电需求的形成
- 省间交易商需基于省内新能源出力与负荷需求的预测结果来申报省间购电需求。
- 省内市场与省间市场的出清模型被设定为上下层问题，进行上下层传递的决策变量分别为省间交易商申报的购电需求与省间市场的预出清价格。
- 优化过程中，各层优化结果相互交替迭代，最终形成省间交易商的最优购电需求。

三、计及风险的省间交易商最优购电模型

模型构建
- 双层非线性优化模型：将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模型的上下层问题。
  - 上层问题：以最小化省内市场运行成本期望为目标，考虑新能源出力与负荷需求的不确定性。基于预测误差的概率模型，形成多个预测场景，计算各个场景下省内市场运行成本（包括省间购电成本、省内机组出清电能成本与备用成本的总和），并综合各场景概率进行优化。
  - 下层问题：省间市场以最小化省间市场运行成本（即最小化省间联络线送端机组出清电能成本）为优化目标，满足省间交易商的省间购电需求，形成省间市场的预出清价格。
- 风险量化与管理：运用条件风险价值（CVaR）方法，将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题。CVaR关注的是在一定置信水平下的最大可能损失，能够有效地评估和管理风险。
模型求解
- 利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件和对偶理论，将非线性双层问题转化为线性单层问题，以便采用现有的优化算法进行求解。
- 常用的求解器包括Gurobi、CPLEX等，这些求解器能够高效地处理大规模线性规划问题。
关键参数与决策变量
- 决策变量：包括省间交易商的购电量、省内机组的出清电量等。
- 关键参数：新能源出力与负荷需求的预测误差、省间与省级电力市场的价格、跨省输电容量限制、交易商的风险厌恶系数等。

四、实证分析

数据来源与场景设置
- 以我国某省省间交易商为例，收集省间和省级电力市场的历史数据，包括价格、需求、供应等信息。
- 设置不同的风险厌恶系数、输电容量限制等参数，模拟多种市场情景。
模型验证与结果分析
- 通过仿真分析验证模型的有效性，比较不同风险厌恶系数下省间交易商的购电策略和预期利润。
- 分析新能源出力与负荷需求不确定性对购电决策的影响，以及CVaR方法在风险控制中的作用。
- 实证结果表明，采用CVaR方法能够有效降低不同预测场景间省内市场运行成本的差异，帮助省间交易商在不确定环境下有效进行风险控制。

五、研究结论与展望

研究结论
- 提出的双层非线性优化模型能够有效地模拟电力市场中的交易行为，处理省间交易商的购电决策过程。
- CVaR方法的引入使得模型能够量化和管理新能源出力与负荷需求不确定性带来的市场风险。
- 实证分析验证了模型的有效性和实用性，为省间交易商在两级电力市场环境下的购电决策提供了科学依据。
研究展望
- 未来可以进一步考虑更多不确定性因素，如政策变化、发电厂故障等，对模型进行完善。
- 可以探索将模型应用于其他类型的电力市场，如新能源并网背景下的市场环境。
- 可以研究如何将模型与电力市场的实际运行数据相结合，实现模型的实时更新和动态调整。

📚2 运行结果

通过最优购电模型，省间交易商能在两级电力市场模式下充分利用省间与省内机组的发电资源，在降低省间交易商购电成本的同时促进电力资源的跨区域优化配置。同时，采用 CVaR 方法能有效降低不同预测场景间省内市场运行成本的差异，从而帮助省间交易商在不确定环境下有效进行风险控制。此外，随着风险厌恶程度的提高，省间交易商将加大对省间市场购电资源的依赖，省间出清电能与电价也会相应提升。