一种基于合作博弈的自备电厂与风电场发电权调度方法

计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本发明属于日前电力市场领域，特别涉及考虑调峰补偿和配额收益的，一种基于合作博弈的自备电厂与风电场发电权调度方法。背景技术：2.为促进新能源消纳，加快建设适应新能源消纳的电力市场化交易机制，专家学者对火电和新能源间的中长期和日前发电权交易开展研究。文献1(周竞，王珂，王维洲，等.自备电厂参与新能源消纳的交易模式效益分析及应用探讨[j].电力系统自动化，2016，40(14)：145-150)中，在风火中长期发电权交易中，以申报价格的高低为优先级进行“高低匹配”撮合确定出清电价和交易电量。然而，这种出清方式在实际中不能体现外部环境效益的差异化。[0003]文献2(刘闯，李凤婷，晁勤，等.考虑清洁能源消纳的多边发电权交易新型模式[j].电力自动化设备，2021，41(01)：92-98)中考虑了能耗、硫排放、碳排放等外部环境效益，结合申报电价将各项指标处理后的有效值作为交易优先级评价标准，算例表明发电煤耗可降低11.78％，污染物排放可降低11.74％。交易电价是双方是否有利可图达成交易的关键，在文献3(华夏，罗凡，张建华，等.促进新能源消纳的自备电厂发电权交易模式可行性探讨[j].电力系统自动化，2016，40(12)：200-206)中，出让方的收益来自交易价格、减少的发电成本与买电成本的差值，受让机组的收益来自增发电量的收益与交易价格之差，因此，只有保证双方收益为正才有可能开展发电权交易。文献4(徐昊亮，靳攀润，姜继恒，等.促进风电消纳的发电权交易优化方法[j].中国电力，2020，53(03)：167-176)中，调度部门依据风火中长期交易电量在日前制定发电计划，在日内根据风资源和负荷情况为减少调峰机组的压力调整发电计划，中长期的电量交易在短时间尺度内发挥了调峰的功能。在短时间尺度内，由于可再生能源的随机性、波动性所带来的调峰需求最为精确，并且相比长期交易，短期交易能够促使各类资源在真正贡献价值的激励下实现资源的优化配置，因此，众多学者开展了对日前发电权交易的研究。[0004]为了刺激市场主体参与发电权交易的积极性，文献5(刘洋，崔雪，谢雄，等.电碳联动环境下考虑社会效益最优的发电权交易研究[j].电测与仪表，2020，57(13)：112-117+148)中，火电和新能源进行发电权交易，在文献3的基础上考虑了火电机组因发电权交易产生剩余碳排放权的收益。文献6(王艳松，宋阳阳，宗雪莹.计及绿证交易和发电权交易的含光伏系统两级优化调度[j].中国石油大学学报(自然科学版)，2019，43(01)：145-153)中，在考虑不进行发电权交易时各自效益的基础上，计及发电权和绿色证书交易价格，以自备热电厂与光伏各自效益最大为目标函数，开展非合作博弈。通过算例分析可知，在现有市场机制下，非合作博弈由于只考虑了自身利益最大化，双方日净收益不大，极有可能会限制成交量。文献7(何永秀，宋栋，夏天，等.基于合作博弈论的常规能源与新能源发电权置换交易模式研究[j].电网技术，2017，41(08)：2485-2490)中，通过火电和新能源合作博弈，将新能源发电边际成本低于火电发电成本的增量收益进行分配，联盟单位电量收入明显提高。在文献7中，通过算例分析了等分策略、按容分配策略以及shapley值分配策略的mdp(modified disruption propensity)指标，分析表明shapley值分配策略更为稳定。[0005]由此可见，发电权交易通过合作博弈可以显著提高系统整体的经济效益和风电消纳率。[0006]发明目的[0007]本发明的目的即在于应对现有技术中存在的不足，提供一种基于合作博弈的自备电厂与风电场发电权调度方法。技术实现要素：[0008]本发明提供了一种基于合作博弈的自备电厂与风电场发电权调度方法，包括以下步骤：[0009]步骤1：构建自备电厂和风电场合作博弈模型；具体为：自备电厂和风电场组成合作联盟，当自备电厂和风电场不参与发电权交易时，自备电厂采用自发自用的模式，自备电厂的成本包括发电煤耗成本、因碳排放和配额增加的成本；风电场由于在日前调度时系统消纳能力不足，存在弃风，弃风电量对应上网电量收益和绿证收益为零；自备电厂和风电场合作参与发电权交易时，自备电厂减少自发自用电量，由风电场替代发电，电厂支付买电成本；当自备电厂调峰空间有剩余时，则自备电厂和风电场具有合作博弈的可能性；发电权交易中的可交易电量取决于弃风电量和自备电厂发电权，弃风电量和时段来自于日前机组组合调度；[0010]步骤2：基于日前机组组合模型，确定步骤1中所述合作博弈的策略空间，具体为，在系统负荷、风电预测出力以及自备电厂火电机组参数给定的条件下，以发电成本、火电机组启停成本和风电场的弃风成本总成本最小为目标，优化火电机组的开机、各时段的出力；[0011]步骤3：计及碳排放权和配额收益，考虑通过发电权交易起到的调峰效果给予的补偿，建立以自备电厂和风电场联盟净收益最大为目标函数的合作博弈交易模型；[0012]步骤4：提出基于绿色环保、成本以及调峰贡献的多因素改进的shapley修正值分配法；[0013]步骤5：采用广义析取规划方法和分段线性化方法将所提非线性模型转化为混合整数线性模型，利用cplex求解；[0014]优选地，所述步骤2进一步包括：所述机组组合模型的优化表示为如式(1)所示的数学模型：[0015][0016]式(1)中，c1、c2、c3分别为发电成本、机组启停成本和起风成本，θ为调度时段集；其中，发电成本c1被表示为如式(2)所示：[0017][0018]式(2)中，ω为常规机组集；ui,t为机组i在t时刻的状态，将机组运行表示为1，机组停运表示为0；pgi,t为机组i在t时刻的计划出力；ai、bi、ci为机组i的耗量常数；[0019]机组启停成本c2被表示为如式(3)所示：[0020][0021]式(3)中，为机组i的开机费用；[0022]弃风成本c3被表示为如式(4)所示：[0023][0024]式(4)中，y为风电场数量，cw为系统单位弃风惩罚成本；为风电场在t时刻的日前风功率预测值；为风电场在t时刻的日前调度出力值；△t为单位时段，值为1。[0025]式(1)所示数学模型的约束条件包括功率平衡约束、发电机组出力约束、爬坡约束、启停机时间约束、潮流约束，其中，功率平衡约束被表示为如式(5)所示：[0026][0027]式(5)中，表示时刻t的系统负荷；[0028]所述发电机组出力约束被表示为如式(6)、(7)所示：[0029][0030][0031]式(6)、(7)中：和分别为机组i的最大、最小出力；[0032]所述爬坡约束被表示为如式(8)所示：[0033][0034]式(8)中：分别为机组i有功出力的上、下降爬坡速率；[0035]所述启停机时间约束被表示为如式(9)、(10)所示：[0036][0037][0038]式(9)、(10)中：分别指在研究时段内，机组i最短开机、停机持续时间，即是机组i允许的最短开机、停机时间；[0039]所述潮流约束被表示为如式(11)所示：[0040]pmin≤pt≤pmax(11)，[0041]式(11)中：pt为t时刻输电断面传输功率；pmax、pmin分别为断面传输功率上、下限；[0042]将自备电厂和风电场的合作博弈策略空间分别记为ss,t、sw,t，表示为如式(12)所示：[0043][0044]式(12)中，x为自备电厂数量；qi,t、qj,t分别为自备电厂i和风电场j在t时段的成交电量，qi,t,min、qi,t,max、qj,t,min、qj,t,max分别为自备电厂i和风电场j在t时刻最小和最大出力。[0045]优选地，所述步骤3进一步包括：以合作联盟的最大净收益为目标，将目标函数表示为合作联盟效益和不参与发电权交易时各主体的效益之差，如式(13)所示：[0046]maxinet＝itran-inona(13)，[0047]式(13)中，inet为合作联盟净收益；itran为合作联盟后的效益；inona为不参与发电权交易时所有成员的效益之和；[0048]合作联盟后的收益等于风电增加的上网电量收益、等效调峰收益、碳排放权附加收益之和减去自备电厂买电成本和自身发电的能耗成本，表示为如式(14)所示：[0049][0050]式(14)中，ion-grid为风电增加的上网电量收入；ip为等效调峰补偿收益；为碳排放权附加收益；cpurc为自备电厂上网购电成本；cgall为自备电厂发电能耗成本；[0051]不参与发电权交易时，自备电厂电量全部自发自用，成本包括煤耗、购买配额的成本和碳排放成本；对于风电场，不参与发电权交易时，其收益为零，表示为如式(15)、(16)、(17)所示：[0052][0053][0054][0055]式中：分别为不参与发电权交易时自备电厂和风电场的效益；cgc为自备电厂原出力曲线下的煤耗成本；crps、分别为自备电厂不参与发电权交易时需支付的配额费用和碳排放成本；[0056]步骤3进一步包括以下子步骤：[0057]子步骤3.1：建立自备电厂上网购电成本和风电上网电量收入模型，具体是，将自备电厂上网购电成本和风电上网电量收入模型分别表示为如式(18)、(19)所示：[0058][0059][0060]式中：为自备电厂上网购电电价；t为交易时段，为风电上网电价；[0061]子步骤3.2：建立考虑深度调峰的自备电厂运行能耗成本模型，具体为，火电机组在常规调峰阶段，火电调峰能耗成本由运行煤耗成本构成，计算公式如式(20)所示：[0062][0063]式(20)中，pg,i,t为第i台机组t时刻出力值；sc为当季煤炭价格；[0064]火电机组在不投油深度调峰过程中，变负荷调峰下的机组损耗成本的计算公式如式(21)所示：[0065][0066]式(21)中，β为火电机组实际运行损耗系数；sj,i为第i台火电机组的购机成本；nf,i,t为第i台火电机组t时刻的转子致裂周次，nf,i,t的值与火电机组出力相关；[0067]投油深度调峰阶段，火电机组的投油油耗成本的计算公式如式(22)所示：[0068][0069]式(22)中：qoil,i,t为第i台火电机组投油深度调峰阶段t时刻的投油量；soil为当季的油价；[0070]自备电厂发电能耗成本cgall被表示为如式(23)所示：[0071][0072]式(23)中，pi,max、pi,a、pi,b、pi,c分别为火电机组最大出力、最小技术出力、最低稳燃出力、稳燃极限出力；[0073]子步骤3.3：计算发电权交易的等效调峰电量，建立等效调峰补偿收入模型，具体为，按照各地电力市场现行调峰基准值衡量发电权交易的等效调峰效果，即调峰机组获得补偿有两档，分别为β1倍调峰机组容量、β2倍调峰机组容量，设β1＝50％，β2＝40％；[0074]将深度调峰电量的计算表示为如式(24)、(25)所示：[0075][0076][0077]其中，pg1、pg2分别被表示为如式(26)、(27)、(28)所示：[0078][0079][0080][0081]式中：e1,t、e2,t分别为t时刻发电权交易等效第一档和第二档深度调峰电量；pg,t为发电权交易前深度调峰机组t时刻总出力；为x个自备电厂t时刻发电权交易总电量；为t时刻发电权交易后深度调峰机组的等效总出力；pg1、pg2分别为系统第一档和第二档调峰基准值；id为系统可深度调峰机组的数量；为第n台可深度调峰的机组额定容量；[0082]将调峰电量得到的总补偿表示为如式(29)所示：[0083]ip,t＝e1π1+e2π2(29)，[0084]式中，ip,t为调峰电量t时刻得到的总补偿；π1、π2分别为第一档和第二档调峰补偿价格；[0085]将发电权交易等效调峰补偿表示为如式(30)所示：[0086][0087]式中，k在0～1范围内，发电权交易起到的等效调峰效果并不等同于实际调峰，故乘以系数k。[0088]子步骤3.4：建立碳排放收益权和减少配额的附加收益模型，具体为，假设各自备电厂i得到碳配额总量mi一定，其值等于自备电厂自发自用时的碳排放量，故不参与发电权交易时自备电厂无需额外购入碳排放配额，[0089]当基于合作博弈自备电厂与风电场构建合作联盟后，自备电厂碳排量减少，出售剩余配额带来的收益表示为如式(31)、(32)所示：[0090][0091][0092]式中：αi、βi、γi为第i个自备电厂的碳排放特性曲线参数；co2,i,t为t时刻自备电厂i出力二氧化碳排放量；δ为单位碳价格；[0093]自备电厂通过发电权交易中可再生能源替代发电完成新能源消纳配额，减少未完成配额的成本支出，发电权交易减少的配额成本如式(33)所示：[0094][0095]式中：crps为减少的配额成本支出；λrps为单位超额消纳电量或绿色证书的交易价格。[0096]优选地，所述步骤4进一步包括：定义特征函数v表示合作联盟的净收益，对于发电权交易中的任意两个合作联盟s和u，其特征函数满足如式(34)所示关系：[0097][0098]式(34)中，itrans,s、inana,s、itrans,u、inana,u分别代表式(34)中，itrans,s、inana,s、itrans,u、inana,u分别代表联盟s参与发电权交易的收益、联盟s不参与发电权交易的收益、联盟u参与发电权交易的收益、联盟u不参与发电权交易的收益；[0099]根据shapley值理论，将利益分配公式表示为如式(35)所示：[0100][0101]式中：|s|为联盟s的元素总数；w(s)表示各自联盟的加权因子，即分配系数；[0102]将收益分配表达式表示为如式(36)所示：[0103][0104]式(36)中：λi为修正因子；为合作参与者i的综合评价值和联盟平均值的差值；所述修正因子λi表示为如式(37)所示：[0105]λi＝(w1,w2,w3)(ε1,ε2,ε3)t(37)，[0106]式中：wi为第i个权重系数，w1+w2+w3＝1；εi为第i个影响因素的综合评价值，其中，ε1为绿色环保贡献系数，自备电厂对环境保护的贡献体现在自备电厂通过减少碳排放量增加的收入以及减少完成配额的成本，风电场对环境保护的贡献体现在风电场通过提高消纳量得到的绿证收入，ε1值为各成员绿色环保获得的收益和联盟总绿色环保收益的占比；[0107]ε2为成本贡献系数，自备电厂改变自身运行状态带来的成本支出属于合作成本损失，包括买电成本、减少煤耗成本、运行损耗费用；风电场增发电量收入为合作联盟带来的正收入，成本贡献系数ε2即各成员的成本贡献占合作联盟同性质贡献值的比例；[0108]ε3为调峰贡献系数，ε3的取值应由各成员的电量比例决定，当自备电厂和风电场双方存在不能按量成交的情况时，违约方需支付给另一方赔偿金。[0109]优选地，步骤5中所述求解的过程分为三个过程：第一个过程是通过调用火电机组无偿调峰空间消纳风电，日前机组组合模型中的非线性发电能耗成本采用自备电厂能耗运行成本模型转化中的分段线性化方法进行处理；第二个过程是在第一个过程得到合作博弈策略空间的基础上，以交易前后效益之差作为目标函数，通过合作博弈效益模型转化将模型线性化；第三个过程为利益分配求解，依次求解每个子联盟参与发电权交易获得的收益、以及大联盟参与发电权交易获得的收益，基于改进shapley值分配收益，所述三个过程均调用cplex求解。附图说明[0110]图1是自备电厂火电出力、风电场风电出力的时刻对比和系统负荷曲线态势图。[0111]图2是深度调峰机组的出力示意图。[0112]图3是本发明所构建的合作博弈模型的求解流程图。具体实施方式[0113]以下结合附图，详细说明本发明的具体实施方式。本领域技术人员应当理解，此处的实施方式仅用于示例性说明本发明的最优实施方式，而不应被视作是对本发明的限定，任何不脱离本发明思想主旨的本发明技术方案的变体或等效替代均落入本发明的范围，本发明的保护范围由所提交的权利要求书决定。[0114]本发明提供了一种考虑调峰补偿和配额收益的日前自备电厂与风电发电权合作方法，包括以下步骤：[0115]步骤1：构建自备电厂和风电场合作博弈，[0116]步骤2：基于日前机组组合模型，确定步骤1中所述合作博弈的策略空间；[0117]步骤3：计及碳排放权和配额收益，考虑通过发电权交易起到的调峰效果给予的补偿，建立以自备电厂和风电场的合作联盟净收益最大为目标函数的合作博弈交易模型；[0118]步骤4：提出基于绿色环保、成本以及调峰贡献的多因素改进的shapley修正值分配法；[0119]步骤5：采用广义析取规划方法和分段线性化方法将所提非线性模型转化为混合整数线性模型，利用cplex求解。[0120]以下对各步骤进行详细阐述：[0121]1.自备电厂和风电场合作博弈模型构成。[0122]当自备电厂和风电场不参与发电权交易时，自备电厂采用自发自用的模式。此时，自备电厂的成本包括发电煤耗成本、因碳排放和配额增加的成本。风电由于在日前调度时系统消纳能力不足，存在弃风，弃风电量对应上网电量收益和绿证收益为零。自备电厂和风电场合作参与发电权交易时，自备电厂减少自发自用电量，由风电场替代发电。相比于不参与发电权交易，自备电厂煤耗降低、碳排放减少，但买电成本增加，而风电弃风电量对应的上网收入增加；在合作联盟内部，绿证转移到自备电厂以抵消其可再生能源消纳的配额，风电场没有相应绿证的收益，自备电厂避免了为完成可再生能源配额的成本支出；联盟的效益还包括自备电厂和风电场因发电权交易起到等效调峰效果的补偿，除此之外，部分自备电厂可能采取深度调峰为风电场腾出上网空间，造成自备电厂运行成本增加。[0123]通过上述效益分析，可见自备电厂和风电场合作将会产生弃风电量的上网收益、碳排放权收益和等效调峰补偿等附加收益，满足整体理性的要求，对于个体理性的要求需要选择合适的分配方式。假设现有发电权交易联盟内包括一个自备电厂和一个风电场，若发电权交易后，风电有剩余未消纳时，此时额外自备电厂的加入，发电权交易电量增加，碳排放减少、新能源消纳量提高，创造新的绿色收益和调峰补偿收益，表明在自备电厂和风电场发电权交易中，大联盟获得的收益比小联盟高；此时若额外风电场的加入，则新形成的联盟增量收益为零，均满足超可加性。因此，当自备电厂调峰空间有剩余时，则自备电厂和风电场具有合作博弈的可能性。[0124]2.合作博弈的策略空间[0125]发电权交易中的可交易电量取决于弃风电量和自备电厂发电权，弃风电量和时段来自于日前机组组合调度。图1是自备电厂火电出力、风电场预测风电出力和系统负荷曲线分时态势图。如图1所示，灰色为系统负荷曲线，深色分别为通过日前优化调度后的火电机组的出力，浅色为日前风电预测出力，图1中高于系统负荷曲线的浅色区域为弃风电量，即风电场的博弈策略空间。[0126]日前机组组合优化的问题可表述为：在系统负荷、风电预测出力以及火电机组参数给定的条件下，以发电成本、火电机组启停成本和风电场的弃风成本总成本最小为目标，优化机组的开机、各时段的出力，表示为如式(1)所示的数学模型：[0127][0128]式(1)中，c1、c2、c3分别为发电成本、机组启停成本和起风成本；发电成本c1被表示为如式(2)所示：[0129][0130]式(2)中，θ为调度时段集；ω为常规机组集；ui,t为机组i在t时刻的状态，将机组运行表示为1，机组停运表示为0；pgi,t为机组i在t时刻的计划出力；ai、bi、ci为机组i的耗量常数；[0131]机组启停成本c2被表示为如式(3)所示：[0132][0133]式(3)中，为机组i的开机费用；[0134]弃风成本c3被表示为如式(4)所示：[0135][0136]式(4)中，y为风电场数量，cw为系统单位弃风惩罚成本；为风电场在t时刻的日前风功率预测值；为风电场在t时刻的日前调度出力值；△t为单位时段，值为1。[0137]式(1)所示数学模型的约束条件包括功率平衡约束、发电机组出力约束、爬坡约束、启停机时间约束、潮流约束，其中，功率平衡约束被表示为如式(5)所示：[0138][0139]式(5)中，表示时刻t的系统负荷；[0140]所述发电机组出力约束被表示为如式(6)、(7)所示：[0141][0142][0143]式(6)、(7)中：和分别为机组i的最大、最小出力；[0144]所述爬坡约束被表示为如式(8)所示：[0145][0146]式(8)中：分别为机组i有功出力的上、下降爬坡速率；[0147]所述启停机时间约束被表示为如式(9)、(10)所示：[0148][0149][0150]式(9)、(10)中：分别指在研究时段内，机组i最短开机、停机持续时间，即是机组i允许的最短开机、停机时间；[0151]所述潮流约束被表示为如式(11)所示：[0152]pmin≤pt≤pmax(11)，[0153]式(11)中：pt为t时刻输电断面传输功率；pmax、pmin分别为断面传输功率上、下限。[0154]博弈策略是指博弈方可选择的策略集合，本实施例的博弈策略是联盟形成后，自备电厂和风电场为获得最大的整体收益确定最佳交易量，包括联盟成员数量和每个成员交易电量，其中成员交易电量空间由日前调度模型获得。将自备电厂和风电场博弈策略空间分别记为ss,t、sw,t，表示为如式(12)所示：[0155][0156]式(12)中，x为自备电厂数量；qi,t、qj,t分别为自备电厂i和风电场j在t时段的成交电量，qi,t,min、qi,t,max、qj,t,min、qj,t,max分别为自备电厂i和风电场j在t时刻最小和最大出力。[0157]3.构建合作博弈效益模型[0158]以合作联盟的最大净收益为目标，将目标函数表示为合作联盟效益和不参与发电权交易时各主体的效益之差，如式(13)所示：[0159]maxinet＝itran-inona(13)，[0160]式(13)中，inet为合作联盟净收益；itran为合作联盟后的效益；inona为不参与发电权交易时所有成员的效益之和；[0161]合作联盟后的收益等于风电增加的上网电量收益、等效调峰收益、碳排放权附加收益之和减去自备电厂买电成本和自身发电的能耗成本，表示为如式(14)所示：[0162][0163]式(14)中，ion-grid为风电增加的上网电量收入；ip为等效调峰补偿收益；为碳排放权附加收益；cpurc为自备电厂上网购电成本；cgall为自备电厂发电能耗成本；[0164]不参与发电权交易时，自备电厂电量全部自发自用，成本包括煤耗、购买配额的成本和碳排放成本；对于风电场，不参与发电权交易时，其收益为零，表示为如式(15)、(16)、(17)所示：[0165][0166][0167][0168]式中：分别为不参与发电权交易时自备电厂和风电场的效益；cgc为自备电厂原出力曲线下的煤耗成本；crps、分别为自备电厂不参与发电权交易时需支付的配额费用和碳排放成本；[0169]3.1自备电厂上网购电成本和风电上网电量收入模型[0170]将自备电厂上网购电成本和风电上网电量收入模型分别表示为如式(18)、(19)所示：[0171][0172][0173]式中：为自备电厂上网购电电价；t为交易时段，为风电上网电价。[0174]3.2自备电厂运行能耗成本模型[0175]为保证联盟收益最大，自备电厂可能需要额外投入能耗成本以降低自身出力至深度调峰状态以获得更大的收益。[0176]火电机组在常规调峰阶段，火电调峰能耗成本由运行煤耗成本构成，通常采用耗量特性进行计算，计算公式如式(20)所示：[0177][0178]式(20)中，pg,i,t为第i台机组t时刻出力值；sc为当季煤炭价格；[0179]火电机组在不投油深度调峰过程中，深度压低出力使得机组寿命受损，此阶段变负荷调峰下的机组损耗成本的计算公式如式(21)所示：[0180][0181]式(21)中，β为火电机组实际运行损耗系数；sj,i为第i台火电机组的购机成本；nf,i,t为第i台火电机组t时刻的转子致裂周次，nf,i,t的值与火电机组出力相关；[0182]投油深度调峰阶段，机组需要投油助燃以保证机组安全运行，此阶段投油油耗成本计算公式如式(22)所示：[0183][0184]式(22)中：qoil,i,t为第i台火电机组投油深度调峰阶段t时刻的投油量；soil为当季的油价；[0185]自备电厂发电能耗成本cgall被表示为如式(23)所示：[0186][0187]式(23)中，pi,max、pi,a、pi,b、pi,c分别为机组最大出力、最小技术出力、最低稳燃出力、稳燃极限出力。[0188]3.3等效调峰补偿收入模型[0189]按照各省电力市场现行调峰基准值衡量发电权交易的等效调峰效果，即调峰机组获得补偿有两档，分别为β1倍调峰机组容量、β2倍调峰机组容量，设β1＝50％，β2＝40％。[0190]图2为深度调峰机组的出力示意图。如图2所示，日前发电权交易开始前，深度调峰机组的出力总和不低于系统调峰基准值，发电权交易后，深度调峰机组出力减去自备电厂和新能源的交易电量低于系统调峰补偿基准值的部分即发电权交易的等效调峰电量。[0191]深度调峰电量的计算表示为如式(24)、(25)所示：[0192][0193][0194]其中，pg1、pg2分别被表示为如式(26)、(27)、(28)所示：[0195][0196][0197][0198]式中：e1,t、e2,t分别为t时刻发电权交易等效第一档和第二档深度调峰电量；pg,t为发电权交易前深度调峰机组t时刻总出力；为x个自备电厂t时刻发电权交易总电量；为t时刻发电权交易后深度调峰机组的等效总出力；pg1、pg2分别为系统第一档和第二档调峰基准值；id为系统可深度调峰机组的数量；为第n台可深度调峰的机组额定容量；[0199]将调峰电量得到的总补偿表示为如式(29)所示：[0200]ip,t＝e1π1+e2π2(29)，[0201]式中，ip,t为调峰电量t时刻得到的总补偿；π1、π2分别为第一档和第二档调峰补偿价格；[0202]将发电权交易等效调峰补偿表示为如式(30)所示：[0203][0204]式中，k在0～1范围内，发电权交易起到的等效调峰效果并不等同于实际调峰，故乘以系数k。[0205]3.4碳排放权收益和减少配额的附加收益模型[0206]考虑到未来碳排放配额的发放由无偿分配逐渐向拍卖过渡，当碳排放源的实际排放量少于分配的配额时，剩余配额可以通过碳交易市场出售；当实际排放量高于配额时，必须购买配额来补足。因此，本发明中，假设各自备电厂i得到碳配额总量mi一定，其值等于自备电厂自发自用时的碳排放量，故不参与发电权交易时自备电厂无需额外购入碳排放配额，合作联盟后，自备电厂碳排量减少，出售剩余配额带来的收益表示为如式(31)、(32)所示：[0207][0208][0209]式中：αi、βi、γi为第i个自备电厂的碳排放特性曲线参数；co2,i,t为t时刻自备电厂i出力二氧化碳排放量；δ为单位碳价格。[0210]自备电厂可通过发电权交易中可再生能源替代发电完成新能源消纳配额，减少未完成配额的成本支出，发电权交易减少的配额成本如式(33)所示：[0211][0212]式中：crps为减少的配额成本支出；λrps为单位超额消纳电量或绿色证书的交易价格。[0213]4.基于绿色环保、成本以及调峰贡献的多因素改进的shapley修正值分配法[0214]定义特征函数v表示合作所联盟的净收益，对于发电权交易中的任意两联盟s和u，其特征函数满足如式(34)所示关系：[0215][0216]式(34)中，itrans,s、inana,s、itrans,u、inana,u分别代表联盟s参与发电权交易的收益、联盟s不参与发电权交易的收益、联盟u参与发电权交易的收益、联盟u不参与发电权交易的收益；[0217]由上述分析可知，发电权交易的合作博弈模型为凸博弈模型，存在联盟越大，合作收益越大的特点，凸合作博弈具有以下特性：1)合作博弈的核心不为空，且shapely值处于核心内；2)该联盟是稳定的，即联盟内的成员不会脱离联盟独立经营。[0218]shapley值法强调每个成员理应获得其所属每个联盟所做贡献平均值的收益，能够合理计及参与者对联盟贡献的程度进而得到合理的收益分配结果，因此优先考虑利用shapley值对联盟中的收益进行分配，并且shapley值分配方式仅限于对凸博弈使用，否则将无法保证联盟稳定性。[0219]根据shapley值理论，将利益分配公式表示为如式(35)所示：[0220][0221]式中：|s|为联盟s的元素总数；w(s)表示各自联盟的加权因子，即分配系数。[0222]本发明构建了基于shapley值的收益分配模型，引入修正因子调整对合作收益的分配，避免原shapley值模型中的平均分配现象。收益分配表达式如式(36)所示：[0223][0224]式(36)中：λi为修正因子；为合作参与者i的综合评价值和联盟平均值的差值；所述修正因子λi表示为如式(37)所示：[0225]λi＝(w1,w2,w3)(ε1,ε2,ε3)t(37)，[0226]式中：wi为第i个权重系数，w1+w2+w3＝1；εi为第i个影响因素的综合评价值。[0227]针对发电权交易形成的合作博弈利用shapely值分配时会出现相同电量的自备电厂和风电场的利益分配相等的现象，本发明考虑了合作成本损失和合作后给联盟带来的正收入对shapely值进行修正，即可分为如下三类影响因素。[0228]1)绿色环保贡献系数ε1[0229]发电权交易中，自备电厂对环境保护的贡献体现在自备电厂通过减少碳排放量增加的收入以及减少完成配额的成本，风电场对环境保护的贡献体现在风电场通过提高消纳量得到的绿证收入，由于此部分收入应由自备电厂支付，因此未在联盟收益中体现，只应用于贡献系数的计算。该值为各成员绿色环保获得的收益和联盟总绿色环保收益的占比。[0230]2)成本贡献系数ε2[0231]自备电厂改变自身运行状态带来的成本支出属于合作成本损失，包括买电成本、减少煤耗成本、运行损耗费用；风电场增发电量收入为联盟带来的正收入。ε2由各成员的成本贡献占联盟同性质贡献值的比例。[0232]3)调峰贡献系数ε3[0233]等效调峰收益是交易双方共同的盈利，ε3的取值应由各成员的电量比例决定。[0234]当自备电厂和风电场双方存在不能按量成交的情况时，违约方需支付给另一方赔偿金。燃煤机组出力稳定，好操控，不易出现违约现象；本文发电权交易中受让方为多个风电场，虽然多个风电场存在集群互补效应，但为防止出现风电整体出力无法调节满足交易电量的要求的现象，本文将违约金设为自备电厂充当备用的费用。[0235]5.模型求解[0236]求解分为三个过程：第一个过程通过调用火电机组无偿调峰空间消纳风电，日前机组组合模型中的非线性发电能耗成本采用自备电厂能耗运行成本模型转化中的分段线性化方法进行处理；在第一个过程得到合作博弈策略空间的基础上，以交易前后效益之差作为目标函数，通过合作博弈效益模型转化将模型线性化；第三个过程为利益分配求解，依次求解每个子联盟参与发电权交易获得的收益、以及大联盟参与发电权交易获得的收益，基于改进shapley值分配收益，最后三个过程均调用cplex求解。[0237]图3是本发明所构建的合作博弈模型的求解流程图。由图3所示，当求解开始之后，首先，输入预测负荷和风电出力数据，然后，调用cplex求解器求解日前出力计划模型，接着，公布交易时间和弃风量，然后计算自备电厂、风电场决策交易量。[0238]本发明具有以下有益效果：[0239](1)计及碳排放权和配额收益，考虑通过发电权交易起到调峰效果给予的补偿，建立以自备电厂和风电场联盟净收益最大为目标函数的合作博弈交易模型，提高各主体参与发电权交易的积极性；[0240](2)提出基于绿色环保、成本以及调峰贡献的多因素改进的shapley修正值分配法，构建各方公平合理的利润分配机制；[0241](3)采用广义析取规划方法和分段线性化方法转化模型，利用cplex进行求解。通过凸博弈理论，对合作联盟获得的利益进行分配，并证明shapley值在发电权合作联盟的一致性和稳定性。









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