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发电厂的竞价模型(二)
2)火电机组报价问题的数学描述
火电机组的报价模型被描述为一个基于带参数动态规划的自身机组组合(self-unitcommitment)问题,以报价因子µ为择优变量。
目标函数
报价策略是为了制定出各时段的最优报价曲线,在满足所有运行约束如最大最小发电机出力、最小开停机时间、爬坡速率等约束的前提下达到发电商预期的报价目标。从数学的角度来讲,就是要使下列的目标函数最大化:
这是一个多目标函数。第一项的目标就表示发电商通过向市场投标而得到的回报费用最大化。后两项表示报价成本最小化,当µi=1时他们就等于发电机的运行生产成本。
约束条件
发电机最大最小出力约束:
发电机爬坡速率约束:
发电机状态动态约束:
发电机最小开机时间约束:
发电机最小停机时间约束:
机组最优报价问题的求解
在已知市场电价和报价参数µi后,机组i的优化模型可以采取像传统的机组组合所使用过的相同的动态规划方法求解。由于发电商是在自己本地区完成机组组合计算,这样,机组i的报价曲线可以在发电商内部由身机组组合仿真产生,如下所示:
给出一组报价参数,如:
μ=….0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2,1.3,1.4,…
根据前面方程式计算出一组相应的机组报价曲线。假定在交易日各时段的报价曲线中采用相同的报价参数μ,对于在1、2步中选择的每一个μ或计算出的每一组交易日各交易时段的报价曲线,进行机组组合仿真。然后得到一个优化结果,该优化结果中包含了最优目标值、总发电量、总发电成本和平均发电成本、支付给发电商的费用、发电商在交易日获得的总收益等等。
对不同的μ或不同的报价曲线所得到不同结果进行分析和比较,选择最能满足发电商要求的报价曲线。
如果发电厂有几台发电机组,而发电商希望以整个发电厂为单位进行报价,那么就需要用等报价方法计算发电厂合成报价曲线。
选择报价曲线的准则
选择报价曲线有多种规则,取决于发电商的要求。
完美竞争:在该规则下,发电商根据交易日总收益最大化来选择报价曲线,交易日总收益如下式所示:
其中:带有星标*的变量代表变量的最优值。当报价参数µ=1时,上式中的最大收益对应于目标函数(*)的最优值。显然,如果当µ=1时目标函数的独立计算结果给出了上式的最大收益,那么目标函数在µ≠1时的计算结果所对应的收益均小于上式的计算结果。
因此,如果参与市场竞争的所有发电商都将微增发电成本曲线作为报价曲线提交到市场进行报价,那么此时的市场竞争就是完美的竞争。
结论是,完美的竞争条件下的报价能使每个发电商获得最大利润,同时使系统总运行费用最小。
需求的日交易发电量:
一些市场参与者由于燃料或水量限制,希望选择其使总发电量不超过上限值的报价曲线,如下式所示:
而别的市场参与者由于燃料或水量冗余,尽量选择他们的报价曲线使总发电量增加到最大程度,或不低于某一下限值,如下式所示:
满足预期的支付给发电商的日支付费用:
日平均成本最小化:
日平均成本是指交易日的总成本与总发电量的比值,即:
还有其他的一些规则,比如平均收益等。但电力市场参与者更倾向于对以上规则得到的结果进行分分析和比较,取一个折衷且合理的报价曲线向交易中心提交。
利用假设1计算报价曲线。下图描绘了在微增成本曲线(µ=1)以上和以下的几条报价曲线。
根据对应于各个特定µ值的T时段内的报价曲线,进行机组组合仿真。根据机组组合仿真结果计算所有经济指标。评价并比较对应于不同µ值的所有经济指标,选择能满足发电商要求的报价曲线。计算出最终合成的发电厂报价曲线,将合成报价曲线提交到市场交易中心。
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