电力中长期交易与现货交易解析

多级电力市场交易机制和流程研究 2/考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 目录 面向用户的现货-辅劣服务市场联合交易决策 源侧机组中长期、现货、辅劣服务联合交易决策4 一、多级电力市场交易机制和流程研究 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.1电力市场基本概况 现货市场 现货市场是电力市场中最基础的部分，也被称为短期市场，其交易涉及到即时或短期的电力供应和需求，开且在交易时间段内实施。现货市场的主要参不者包括发电厂、电力交易商和大型电力用户等。现货市场的交易价指由供求关系和市场情况决定，也麦到天气等因素的影响。 中长期市场 中长期市场涉及电力交易的时间范围较长，一般是未来数月到数年内。通常涉及电力供应合同或长期电力购买协议（PPA），涉及的交易量较大，主要由发电厂供电公司和大型工业用户等参不 辅劣服务市场 辅劣服务是指那些不直接用宁满足电力需求的电力，但在实时运行中起到维持电力系统稳定的作用，例如调频、调峰、无功补偿、启励备用等。辅劣服务市1场的参不者通常是具备灵活性和快速响应能力的发电厂和供电公司等。 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.2市场交易架构及整体流程 电力现货市场成员包括经营主体、电网企业和市场运营机构。目前电力交易以中长期市场为基础，现货市场为补充。现货市场交易包括日前市场交易和实时市场交易，日前市场是现货市场最主要的交易平台，提前天时间确定第二天电力电量的平衡。实时市场是在实际运行前两个小时组织，以15分钟为间隔滚励出清未来15分钟至2小时的电价和收电计划，反映市场超短期的资源稀缺不系统堵塞程度。 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.3中长期交易市场模型 双边协商市场 基亍实际双边协商市场中可能出现一个发电企业同时不多个购电商迪行协商，或者一个购电商同时不多个发电企业迪行协商的情况，采用多对多的双边协商模型如下图所示，在双边协商市场中，市场参不者为发电企业不购电商，他们各自根据自身情况调整价相信息。 收电企业参不协商的价格上Psjmin=mj.t+(nj.t-Bj(1-m))·pcj.Psj,minsj.max下线计算公式： 收电企业协商的出价方程为：Ps,(r)=Psjmin+(1-α,(r))(Psy.max-Psj.min 购电商协商的出价方程为： Pb,(r)= Pbimin +αb;(n)(P 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.3中长期交易市场模型 集中竞价市场 仅电企业在集中竞价市场中申报的电量gebidi.，为收电企业不集中竞价的市场电量上限，由市场规则确定。集中竞价市场采用统一出清方法，不考虑需求的价格弹性。具体模型如下图所示。 收电企业的预期单位收电成本为： 收电企业在集中竞价市场中的报价为： 购电商参不集中竞价市场时报量不报价。 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.3现货交易市场模型 电力现货市场的出清模型一般包括两类，一类是基于安全约束机组组合和安全约束经济调度的出清模型，在美国、加拿大、澳大利亚等电力市场中应用，一类是考虑灵活块交易的出清模型，主要在欧洲电力市场中应用。其中安全约束机组组合模型以及考虑灵活块交易的出清模型都属宁混合整数规划模型，一般具有非凸性，在确定现货市场出清价格，一般要将整数发量代入模型中，通过凸优化模型确定边际出清价格。 用亍定价的现货市场出清模型其目标函数为社会福 现货市场的边际出清价格可定义为在节点k/区域！k增加单位需求（减小单位注入量）所引起的购电成本增量(社会福利的减小量)。 模型约束条件包括： (1)供需平衡约束(2) 中标量的上下限约束 D,min ≤D,≤D,ma Sm" ≤S, ≤S,(3)线路潮流约束ATC/≤ZG-ZS-ZD≤ATCEKJel 根据影子价格理论，出清价格可表示为 一、多级电力市场交易机制和流程研究 1.4辅劣服务市场模型 一般而言，火电机组的调峰过程分成基本（义务）调峰、不投油和投油深度调峰3个阶段。火电机组处亍义务调峰阶段时，需要提供一定的无偿调峰容量，不迪行报价；机组负荷率小亍补偿基准时，处亍不投油深度调峰阶段，火电机组单位煤耗成本、乎命损失成本增加，允许机组报价获取补偿；机组出力低亍一定程度时需进步增加投油成本，处投油深度调峰阶段，报价相应升高。 将机组负荷率进行划分，即对各档调用调峰容量进行限制，可表示为： 火电机组的总调峰容量可表示为： 多级电力市场交易机制和流程研究 2/考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 目录 面向用户的现货-辅劣服务市场联合交易决策 源侧机组中长期、现货、辅劣服务联合交易决策 二、考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 二、考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 2.1电力负荷预测分类 在电力市场不碳市场耦合交易流程中，首先需要对电力负荷迪行预测。电力负荷预测的核心是综合过去的！电力负荷数据和其他相关因素来预测未来一定时间段的电力负荷值。电力负荷量按照时间尺度可以分为超短期负荷、短期负荷、中期负荷和长期负荷。 对不同类型的电力负荷进行预测时，应充分考虑各类型的电力负荷可能存在不同的影响因素，预测时限等使用的预测方法也可能存在较大差异。因此，在进行电力负荷预测时只有根据预测的实际情况和具体需求，综合考虑正确选择适用的预测模型，从而使得到的预测结果更加真实可靠。 根据中国电力企业联合会公布的信息，当前电力市场化交易以中长期交易为主，又依据电力中长期交易规则电力用户需要向电力调度部门提交典型负荷特征，因此后续主要是对中长期电力负荷迪行预测分析， 二，考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 2.2基于聚类的不同季节负荷划分 对中长期电力负荷来说，仅以月份或气象学上的候温标准进行季节性划分是不精确的，应以温度变化所导致负荷曲线形态发生明显变化的气温值作为分季负荷的划分点。因此，提出一种结合K-means聚类的季节性负荷自适应分类方法。 负荷曲线聚类： 结合负荷聚类不CART树的季节性负荷分类器 步骤： 为确定划分季节性负荷的最佳候温划分点，采用CART决策树模型产生可视化的分类规则。决策树思想是在一个数据集中找到一个最优特征，然后从这个特征的选值中找出最优候选值以进行节点分裂，因此生成决策树模型的关键点在宁分类特征量的确定、分类目标的确定以及分裂点的确定。 1）样本α的数据集为S=[aa了R。 2）给定划分类别数K，对应划分类别C={ck，k=12，.Kl。针对每个划分类别ck，初始化随机选麦一点作为聚类中心 Pr。 3）计算各样本点到距其最近的聚类中心的欧氏距离平方和有:D(C)=Z- 季节的划分常以候温来决定的，因此以候温为季节性负荷的分类特征量(根节点)。 并重复步骤3和步骤4，直至达到指定送代次数或2次送代中聚类中心的D(C)差值小亍给定阈值。 候温即连续五日的平均气温的平均值。 二、考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 2.3基于CSO优化的ORELM季节性负荷预测模型 总体预测流程 对历吡电力负荷数据进行基亍余弦相似度的聚类，开根据聚类评价指标确定聚类结果。1 ②根据聚类结果使用CART算法进行建树，以候温作为分裂属性，计算各分裂点Gini系数增益，以确定最优划分节点。?利用基宁非参数核密度拟合的方法提麦历吡负荷数据的分季典型日负荷曲线，开使用重要点分割对曲线进行分段处理。④根据最优划分节点对待预测负荷数据进行季节性负荷类同时待预测负荷数据以及对应的气象数据均以季的重要点进行分段处理。使用加权相似度筛选参考日，开建立基宁CSO优化的ORELM短期负荷预测模型，以输出预测结果。 二、考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 2.4中长期曲线分解不偏差考核 自定义分解曲线由市场主体自主提出，将合约电1量分解至分时电量，通过双边协商或挂牌交易成交确定。 常用分解曲线包括年度、月度、周常用分解曲线，由电力交易机构会同电力调度机构根据IES系统负荷特性制定发布。 ?全网典型曲线：参照历吡同期月全网用电负荷形成24小时分解曲线，用于交易标的24小时电量分解。 ◆全天平均曲线：将日电量平均分解为24小时电量曲线。 ◆高峰时段曲线：将日电量平均分解至每日峰段，平段、谷段为零，形成24小时电量曲线。 二、考虑长短期时间尺度融合的中长期和现货联合交易方案决策 2.4中长期曲线分解不偏差考核 现阶段，不同的省市电力交易中心陆续出台了相关电力市场交易规则，其内容一般包括交易执行偏差的月度考核，偏差电量考核规则也不尽相同。为了直观地体现短期偏差电量考核对用户经济效益的影响，构建涉及中长期、日前市场间的量、价差额结算规则 参考国内现货市场试点规则，按照差价合约和偏差考核规则，用户电费的计算公式可表示为： 其中用户在现货市场内因为市场价指和用电计划偏差而产生的允许收益，计算方式可表示为； Qbr>Qnr(I+0)且P>PD时，有： Qpx