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式中:p1t、p2t、p3t分别为中断电价、高可靠性电价和阶梯电价;Pcompt为中断补偿价格;Fct为违约赔偿;β为可靠率;φ为常数;Ps为竞价失败时售电公司对用户供电缺额的补偿价格;a1t、a2t、a3t分别为天然气替代的负荷量分配给3类用户的比例。
2.3 售电公司的支付函数
售电公司的支付函数指售电公司参与整个市场所获得的利润:
W=F−CW=F−C (17)
根据交易规则,按售电公司报价从高到低排序得出需求曲线,即售电公司投标电价Pbt与投标电量qt满足关系:
Pbt=kt(qt+f)Pbt=kt(qt+f) (18)
式中:kt为投标电量与投标报价之间的斜率;f为两者之间的截距,由于报价Pbt必大于零,根据需求曲线递减原则,kt必小于零,因而f取绝对值大于qt的负数。
由于售电市场竞价刚刚起步,缺乏充足的数据支撑,本文假设MCP服从常见的区间正态分布与均匀分布进行对比分析,研究MCP不同分布情况对最优竞价策略的影响。
当市场清算电价μt在[a, b]上服从均匀分布:
f(x)=1b−a=1Lf(x)=1b−a=1L (19)
根据式(3)(4)分别求出竞价成功的概率和市场清算电价的期望为
同样依式(3)(4)可分别求出MCP在正态分布下竞价成功的概率和市场清算电价的期望。
文中qt为投标电量,t时段参与市场投标的电量为该时段3类用户总的负荷需求除去按照合同中断的负荷和天然气发电替代的电量,有
3 模型求解
本文在MATLAB工作环境下,基于蒙特卡洛模拟生成某时段各类用户的负荷需求和价格场景及满足式(7)(8)(15)(16)(23)的初始变量;将初始变量代入式(20)(21)(22)中,分别求出该场景中的竞价成功、失败的概率和市场清算价格的期望;再将这些参数和变量代入式(6)(14)中求出该场景的成本和收益;利用式(17)求出其利润;使用粒子群算法对参数进行优化求出最大的利润值,得出max W下的最优变量;最后通过式(18)(25)计算出最优情况下的k、q值,得出该场景下售电公司参与市场购电最优竞价策略,求解流程图如图5。
图5 模型求解流程图
4 算例分析
算例仿真了24个时段下的售电公司竞价购电策略情况。文中根据用户提供的不同类型的负荷曲线,售电公司分析得到实行中断电价的用户所需在现货市场的初始电量489 MW,实行高可靠性和阶梯电价的用户分别为387 MW和523 MW。对中断用户的售电价格依据售电公司和用户之间的合同价格实施,文中假设其比售电公司参与市场购电价格多出50元/MW。高可靠性电价多出售电公司向市场购电价格95元/MW乘以其可靠率,阶梯电价、中断补偿价格和天然气价格分别见附录表1、表2和表3。在售电价格机制为长期累计计量情况下,设售电公司各个时段参与现货市场竞价的初始电量相同。同时仿真MCP服从均匀分布和正态分布情况下中断电量宽幅、可靠率和阶梯宽幅对最优策略的影响。
4.1 分布上限与策略间的关系
图6对应附录表4,分析了各时段中市场清算电价服从均匀分布上限b随着时段增加而增加的情况。可以看出,Pb增大导致竞价成功的概率增大,虽然购电电价也增加,但其增加的成本小于获得的收益,因而总利润不断增加。由于投标电量q增加,而q增大速率大于报价增大速率,根据式(18) k逐渐减小;随着b进一步增大,购电报价Pb快速增加,天然气和中断量增加来平衡不足,投标电量q减少,k随之又逐渐增大;当b增加到一定值后,竞价成功的概率变小,中断量和天然气量逐渐增多,最终增多的成本大于增加的收益,总的利润减少。
图6 均匀分布上限与最优策略的关系
4.2 中断补偿表宽幅与策略间的关系
图7(a)研究了MCP服从均匀分布情况下中断补偿表宽幅对售电公司购电竞价的影响。各时段始终保持初始竞价电量Q1=489 MW、Q2=387 MW、Q3=523 MW的情况下,选取a=130,b=162处来模拟随着时段的增加中断电量的增加对售电公司竞价购电策略的影响。图7(b)研究了MCP在区间[130, 162],期望和方差固定不变的正态分布情况。两图中k都先增大后减小,原因是中断量的增多,损失了该部分的负荷,而竞价成功的概率增大,投标电量q增加,然而增加的量少于中断的量,最终投标电量减少,而投标报价不变,因此k值逐渐增大,中断量继续增多时,竞价成功的概率提升,增加的q大于中断的量,最投标电量相比之前时段增加,导致k又随之减小。由于天然气起到调节作用,中断量增加导致节约的成本多于损失的售电收益,利润增多;随着中断电量进一步增加,超出天然气调节补偿范围,售电公司损失了该部分负荷的售电收益,最终利润减少。
对比分析图7(a)(b),k和利润的变化趋势相同。但两图中的最优点位置不同。可知,MCP的分布情况的不同对最优策略的变化趋势影响不大,只是最优点的位置发生了改变。
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