由于電力系統具有不同于其他商品市場的特性, 單純重視發電市場和輸電市場, 而忽略配電市場參與競爭的潛力, 不利于電力市場的全面發展。要充分發揮市場競爭的潛力和效率, 最終必然要全面開放電力運行的各個環節。在全面解制的電力市場中, 購電商面臨從電力市場中購電問題, 如何根據總需求量決策在各市場的購電量, 成為購電商們非常關心的問題。
購電優化的重要性使得人們不斷地去探索新的優化方法。發電競價可能用到的主要算法有:排隊法、等報價法 (或等微增率法) 、動態規劃法、網絡流規劃法和線性規劃法等5種, 它們分別適應于不同類型的報價曲線, 并適合解決不同類型的約束條件。文中介紹第1種發電競價算法——排隊法, 比較適用于購電分配這一優化問題, 人們因而對此作了較多的研究。
排隊法可用來解決機組組合問題和功率分配問題。其優點是簡單快速, 但僅適用于常數 (或多段常數) 型報價曲線, 處理第2類約束 (時間) 和第3類約束 (電網安全) 問題較困難。本文就是在此基礎之上, 對其進行改進, 成功的處理了第2類約束。并通過算例, 運用MATLAB進行求解, 得到下一24時段的電價, 從而得到一個購電費用最小的購電方案, 并探討今后需要解決的問題和研究方向。
1 排隊法的基本概念
排隊法也稱優先級法, 既可以用于解決機組經濟組合或機組開停問題, 又可以用于解決經濟功率分配問題, 同時還可以用做動態規劃機組經濟組合的初始狀態。排隊法可以用于各種周期包括年、月、日的計劃、校正和控制以及實時調度之中。排隊法的使用條件是報價必須是分段水平線 (階梯形) 。
2 排隊競價原理
排隊法簡單快捷, 按各發電機組的實際報價情況, 結合電網運行的約束條件, 計算各種組合的購電費用, 經比較, 實現發電競價目標函數。即:按各發電機組實際報價結算, 購電費用Fb最低的機組優先, 或按電網統一邊際成本結算, 購電費用Fm最低機組優先。
2.1 目標函數
在僅開放發電市場的條件下, 目標函數是購電費用最低。據市場結算規則的不同, 目標函數有兩類:按各發電機組實際報價結算的購電費用FB最低;按電網統一邊際成本結算的購電費用FM最低。
i機組序號;C0i發電機組i的發電報價;I機組總數;Pi發電機組的發電量。
C0m=max[C01 (P1) , C02 (P2) , …C0i (Pi) , …C0IPI], C0i (Pi) 機組的i報價曲線。
2.2 排隊約束條件
(1) 電網功率平衡等式約束條件:
電網總負荷功率。
(2) 機組功率不等式約束條件:
(3) 電網負荷備用功率不等式約束條件:
PD, RO, U, min, PD, RO, D, min分別為電網向上和向下負荷備用最低要求。
2.3 計算步驟
(1) 計算各運行組合下的∑Pi、∑Pi, max、∑Pi, min, 列出報價∑排隊表。
(2) 計算各運行組合下的PD, RO, U, min、PD, RO, D, min、FM、FB, 列出競價表。
(3) 校核約束條件。
(4) 按目標函數進行競價排隊。
下面以一個簡單的例子說明。
假設對2臺發電機供1個負荷進行排隊競價, 報價曲線數據列于表1, 曲線如圖1所示。其中, PD為電網總負荷功率 (競價部分) ;i為機組序號, i=1, 2;Pi為機組i的發電功率;C0i為機組i的報價;k為報價曲線的分段序號。
首先將報價按段C0ik由小到大排列, 將其填入表2的第1到第4列 (分別為排隊號, C0ik, i, k) 。計算各C0ik對應的功率范圍 (自上而下累加, 即∑Pik) 、最小功率之和∑Pi, min和最大功率之和∑Pi, max, 分別填入表2的第5、第6和第7列。
針對5個負荷水平PD, 由表2得到競價結果, 列于表3。
下面以時段2 (PD=350MW) 為例說明表3的計算過程。
按負荷350MW, 在表2第5列查到∑Pik=300MW~350MW, 其排隊號為4 (第1列) , 邊際成本為0.20千元 (MWh) (第2列) , 檢查表1 (對應于k=2) , 知P1=150MW和P2=200MW。由表2第6列和第7列查到∑Pi, min=150MW和∑Pi, max=550MW。由此可計算下備用容量PD, RO, D和上備用容量PD, RO, U分別為:
由此, 填寫表3時段2第7列和第8列。再由圖1的P1和P2可查到C01=0.19千元/ (MW·h) 和C02=0.20千元/ (MW·h) , 進而可以計算出按報價結算的購電費用FB和按邊際成本結算的購電費用FM, 分別填入表3的第9列和第10列。
3 改進排隊法
排隊法是一種簡單快速的方法, 既可以用做電力競價, 也可以用做機組組合。但只能用于單段或多端水平報價曲線, 而且不能有下降段, 很難滿足發電機組升降功率限值和啟停時間限制。
啟停機約束:每個機組都有最小關機時間和最小開機時間, 當運行時間小于最小開機時間時, 該機組就不能停機, 當停機時間小于最小關機時間時, 該機組就不能開機。
爬坡約束:在任一時段內機組的出力值變化都有一個上限值和下限值。對機組出力的調整必須在此范圍之內。
通過對其進行改進, 將段價進行大小排序, 同時得到機組號和段數兩個對應的序列, 從而能利用段價來確定對應的機組號和所在的段數。
每次分配負荷之前, 先將每個機組至置于最小出力, 這里的最小出力不一定是0或者機組本身的最小出力, 要根據機組各自的狀態和約束條件決定。特別對于時間上可以關機, 但由于爬坡率的約束, 不能停機, 按其機組本身的最小出力和該機組能往下爬坡爬到多少進行比較, 選較大者。再在此基礎之上分配負荷。從低到高選段價每選一個段價對應一個出力范圍, 根據約束條件判斷是否符合要求。若滿足, 則按其最大出力發電。若不滿足則重新選下一段價。同時將每次選的出力值相加求和, 直到大于或等于負荷值。在很多情況下會大于所以還要對所分配的負荷進行修正。
修正可以看作是前面步驟的一個逆過程。從選到的最大段價開始, 找到對應機組的出力, 每次減出力不能超出該段的最小值。按照這個規則進行, 直到機組出力之和和對應時段負荷相等為止。并用統一邊際定價來結算。
改進后的模型, 不管出現增負荷還是減負荷, 都可看作增負荷, 相當于每次是在最小出力上增加負荷分配。改進后成功滿足發電機組升降功率限值和啟停時間限制, 思路開闊, 易于理解, 操作簡單, 能很容易的通過MATLABL來實現。在下一章將通過具體算例來說明。
4 算例及其分析求解
電力市場是電力的買方和賣方相互作用以決定其電價和電量的過程。本章將針對具體的算例, 運用改進排隊法進行求解并用Matlab6.5作為開發工具, 得出最優購電方案。
4.1 算例
現共有6臺機組, 參與次日的發電計劃, 并考慮各機組的爬坡率約束和時間約束。采用統一邊際定價來結算。
已知各發電機的最大最小出力、初始出力, 最小開關機時間、三段出力及對應的報價, 各參數如表4-1所示。并已知下一24小時 (一小時為一段, 共24時段) 的系統負荷情況, 如表4-2所示?，F要根據已知推算出下一個24小時段各機組的出力, 并要求各個時段的購電費用最小。各機組的啟停費用包含在報價中。設初始時各機組均為可開、可停機組。
4.2 算例求解
對于上述算例, 選用排隊法求解, 但由于考慮到機組的爬坡約束和啟停機約束故用傳統的排隊法是很難處里的, 必須加以改進。
求解步驟如下。
步驟一:計算排隊表。首先讀報價數據, 包括負荷預測、機組當前出力及運行狀態和時間等數據。然后, 將各個機組和各時段的報價由小到大排列順序, 形成一個行向量, 并得到與之對應的機組數和段數兩個行向量?？梢缘玫礁鳈C組對應報價的功率變化范圍。如果出現不同機組的相同段價, 比較該段出力, 誰出力大就排在前面從而形成排隊表。
步驟二:確定初始值。利用循環體按時間順序選取負荷。針對某一時段時, 判斷各機組的開停機情況。不能停的機組有兩類:第一類為時間約束, 其開機時間小于最小開機時間;第二類為爬坡約束, 開機時間滿足, 但是由于爬坡率的約束, 向下爬坡減不到零, 也不能停機。對于不能停的機組, 當機組的自身最小出力大于向下爬坡值時按其自身最小出力處理。當最小出力小于向下爬坡值時, 按其出力為向下爬坡值處理。能停的按出力為零來處理。從而得到新的初始值。并將它們累加求和 (記為C) 。
步驟三:段價的選取。由排隊號可查到發電機組號和它所在的時段數。當出現停機時間小于最小關機時間時, 該機組就不能開機, 該段價就不能被選中。同樣, 當機組初始出力大于該段的段出力上限時, 該段也不能被選取, 則跳出該次循環, 選下一個段價。
步驟四:機組出力的確定。對于循環體每次選中的段價, 同樣由排隊號可查到發電機機組號和它所在的時段數。判斷該機組的向上爬坡上限值和該段出力上限值的大小。當向上爬坡上限值大于該段出力上限值時, 則該機組出力為該段出力上限值;反之, 該機組出力為向上爬坡上限值。
步驟五:判斷C與該時段負荷值的大小。對于每次所得的機組出力, 將他們累加求和。 (在累加的同時, 要減去該機組之前的出力值) 。并將其和與該時段的負荷值比較, 如果小于該時段的負荷值, 就接著選取下一個段價, 返回到步驟三, 繼續運行。直到大于或等于該時段的負荷值, 結束本循環體。
步驟六:調整出力。由于C值不一定剛好等與該時段的負荷值, 在很多情況下會大于它, 所以要對選好的機組出力進行調整。當C值大于該時段的負荷值時, 我們就從選到的最后一個段價往前選, 每選一個判斷其在該段內能減少出力多少, 如果不夠, 即C還是大于該時段的負荷值, 則繼續循環, 直到它們相等為止。并同時將該機組的出力改變。如果機組出力為0, 或者為該機組自身的最小出力, 說明該段不能減出力, 有可能該時段就沒被選中。則跳出該次循環, 繼續往前選。
步驟七:確定各機組的狀態。對于出力為0而狀態為開機狀態 (1狀態) 的機組, 將時間和狀態都置為0。對于出力不為0而狀態為停機狀態 (0狀態) 的機組, 將時間置為0, 狀態置為1。記錄各機組的開停機狀態和運行時間, 作為下一個時段的初試值。
步驟八:輸出各個參數。調整完以后, 對每個機組出力對應的價格進行比較, 得出清算價。并計算對應的購電費用。輸出各個機組的出力值、每時段的清算價和購電費用以及總的費用值。選取下一時段的負荷循環運算, 直到得出下一24時段各個機組的出力值。則該程序執行完畢。
4.3 小結
本例對排隊法進行改進, 思路簡單, 易于編程實現。每次開始循環時, 都將各機組置于出力的最小狀態, 無論是增負荷還是減負荷, 操作起來都可以看作是增負荷。該方法成功的解決了機組的開停機時間約束和機組的爬坡率約束, 滿足發電機組升降功率限值, 特別是在面對減負荷的情況時, 優點更為突出。
5 結論和展望
本文在前人研究成果的基礎上, 對日前電力市場下購電優化問題進行了研究。完成的主要工作和結論如下。
(1) 電力市場化運行以后, 電力市場參與者在市場中的利益最大化一直是電力行業研究的熱點之一。對市場中的購電商而言, 市場開放后面臨怎么從電力市場中購電的問題, 在總需求一定的情況下, 如何根據總需求量決策在各市場的購電量, 使總購電費用最低、供電企業獲得的效益最大, 成為目前研究的熱點。
(2) 本文基于機組的競價理論, 分析了目前電力市場中存在的幾種交易模式, 在前人研究成果的基礎上, 提出了綜合考慮機組的爬坡約束和停開機約束情況下, 日前市場的購電優化模型。
(3) 為了更好的模擬電力市場的運行環境, 進行購電的優化, 本文假定各機組報價為非減性。采用改進的排隊法對購電優化方案模型進行求解, 方法簡單, 易操作實現。
隨著電力市場的逐步發展, 配電側購電優化問題日益成為人們研究的熱點。關于這方面的工作, 有待于進一步研究。
(1) 電力市場下市場間的聯系很緊密, 關系復雜, 本文僅對日前市場的交易模型進行研究, 沒有更好的反映出市場間的相互聯系, 這方面的工作有待于深化。
(2) 配電側市場開放后, 有風險存在成為必然。本文購電優化模型中沒有體現出風險的存在, 對于有風險的在購電優化還需進一步研究。
(3) 本文中購電優化分配問題是針對單一市場的, 電力市場全面開放后, 購電商面臨在多個市場購電的問題, 如何分配在各個市場的購電量, 成為目前重要的研究課題之一。
摘要：隨著電力市場的逐步發展, 配電側購電優化問題日益成為人們研究的熱點。對任何供電公司而言, 希望找到一個最優的電能購買策略, 使總費用最低。為了達到這個目的, 供電公司需決定如何在交易市場上分配購買電量。本文介紹了電力市場的相關知識, 在日前市場情況下, 考慮機組啟停機和爬坡率約束, 研究購電優化, 通過數據模擬計算, 并運用MATLAB求出最優分配方案, 分析比較, 從中得出一些有用的結論。
關鍵詞：電力市場,發電競價,日前市場,機組啟停約束,爬坡約束
參考文獻
[1] 尚金成, 黃永皓, 夏清, 等.電力市場理論研究及應用[M].北京:中國電力出版社, 2002.
[2] 胡鴻翔, 胡朝陽.電力市場環境下供電企業面臨的機遇與挑戰[J].電力技術經濟, 2002 (3) :23～26.
[3] 傅書逷, 白曉民.電力市場模式及運營方式[J].電力系統自動化, 2003, 27 (9) :1～5.
[4] 于爾鏗, 周京陽, 張學松.電力市場競價模型與原理[J].電力系統自動化, 2001, 25 (1) :24～27.
[5] 耿建, 王錫凡, 陳皓勇, 等.發電市場的迭代競價機制[J].電力系統自動化, 2002, 26 (9) :1～6.
[6] 曾次玲, 張步涵.淺析發電公司的競價策略[J].電網技術, 2002, 26 (5) :49～53.
[7] 于爾鏗, 周京陽, 吳玉生.發電競價算法 (一) —排隊法[J].電力系統自動化, 2001, 25 (4) :l6～19.
[8] 馬莉, 文福拴, David A K.采用分段報價規則的競價策略初探[J].電力系統自動化, 2002, 26 (9) :16～19.