26文章解读与程序——电网技术EI\CSCD\北大核心《两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型》已提供下载资源

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摘要：为进一步推动电力市场建设，促进电力资源大范围优 化配置，我国正逐步建成包含省间与省内电力交易的两级电 力市场。在两级电力市场建设初期，省级电力公司作为省间交易商代理省内用户参与省间电力交易。同时，省级电力交 易中心组织省内电力交易满足省内用户的电力需求。为充分 利用省内外的电力资源，省间交易商应综合决策其所在省在 省间电力交易的购电需求。为此，提出了一种双层非线性优 化模型，将省内电力市场和省间电力交易的出清分别作为模 型的上下层问题。同时，考虑到新能源与负荷的不确定性带 来的市场风险，运用 CVaR(conditional value-at-risk)方法， 将上层问题转化为计及风险的多目标优化问题。再利用 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和对偶理论，将上述非线性 双层问题转化为线性单层问题。最后，为验证该模型的有效 性，引入我国某省省间交易商作为案例进行仿真分析

这段摘要描述了中国在推动电力市场建设方面的举措，特别是建设包含省间与省内电力交易的两级电力市场。以下是对摘要中各部分的解读：

1. 电力市场建设背景：

   • 为了促进电力资源的大范围优化配置，中国正在逐步建设两级电力市场，其中包括省间和省内电力交易。

2. 市场参与者和角色分配：

   • 在两级电力市场初期，省级电力公司充当省间交易商的角色，代理省内用户参与省间电力交易。
   • 同时，省级电力交易中心负责组织省内电力交易，以满足省内用户的电力需求。

3. 双层非线性优化模型：

   • 提出了一种双层非线性优化模型，将省内电力市场和省间电力交易的出清问题分别作为模型的上下层问题。

4. 综合决策和风险考虑：

   • 省间交易商需要进行综合决策，以满足其所在省在省间电力交易中的购电需求。
   • 考虑到新能源和负荷不确定性带来的市场风险，采用了CVaR（条件风险值）方法，将上层问题转化为考虑风险的多目标优化问题。

5. 数学工具的运用：

   • 利用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件和对偶理论，将非线性双层问题转化为线性单层问题，以提高问题的可求解性和计算效率。

6. 仿真验证：

   • 为验证模型的有效性，引入了中国某省的省间交易商作为案例进行仿真分析。

总体而言，该研究旨在建立一个能够有效推动电力市场建设、促进电力资源优化配置的双层优化模型。模型考虑了省内外电力资源的利用，同时兼顾了新能源和负荷不确定性带来的市场风险。通过数学工具的运用和仿真验证，研究旨在证明该模型的有效性和实用性。

部分代码展示：

%% 两级电力市场环境下计及风险的省间交易商最优购电模型
%电网技术论文复现
%双层规划,节点出清价,绿证交易,CVaR方法
 

clc
clear
close all

%% 参数设定
P_G=sdpvar(5,24); %省内发电机组的出清电能,分别为火电、水电、光伏发电、风电、气电
P_IP_D=sdpvar(1,24); %省间交易商在省间市场的购电量
P_R=sdpvar(5,24); %省内发电机组的备用容量
P_IP_G_A=sdpvar(5,24); %送端省A的各个发电机组的出清电能
P_IP_G_B=sdpvar(5,24); %送端省B的各个发电机组的出清电能
P_IP_G_C=sdpvar(5,24); %送端省C的各个发电机组的出清电能
lambda=sdpvar(1,24); %下层等式约束的对偶变量
miu_1_max=sdpvar(3,24); %式(11)的上限对偶变量
miu_1_min=sdpvar(3,24); %式(11)的下限对偶变量
miu_2_A_max=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省A中发电机组的上限对偶变量
miu_2_A_min=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省A中发电机组的下限对偶变量
miu_2_B_max=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省B中发电机组的上限对偶变量
miu_2_B_min=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省B中发电机组的下限对偶变量
miu_2_C_max=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省C中发电机组的上限对偶变量
miu_2_C_min=sdpvar(5,24); %式(12)中的送端省C中发电机组的下限对偶变量
v1=binvar(3,24); %辅助布尔变量
v2=binvar(3,24);
v3_A=binvar(5,24);
v4_A=binvar(5,24);
v3_B=binvar(5,24);
v4_B=binvar(5,24);
v3_C=binvar(5,24);
v4_C=binvar(5,24);
xi=sdpvar(1,1); %省内市场运行成本的VaR值
chi=sdpvar(1,1); %非负辅助变量
M=1e6;
%% 系统中常数参数导入
%省内t时段的负荷需求,单位为MW
P_D=[53783,53783,50551,48174,47319,47921,53641,59486,69087,76406,79543,78307,77167,76406,74695,75551,79543,80399,80399,80399,77167,66711,58821,58821];
P_wp=[2706,2838,2951,2800,2744,2725,2932,2951,3195,3251,3157,3458,3665,4003,3928,3402,2462,1503,1390,996,845,770,770,1860];
P_pv=[150,150,150,263,375,827,1127,1992,2593,4022,5601,6466,6334,5394,7706,6466,5413,5150,5075,1860,507,281,225,300];
%% 导入约束条件
C=[];
%上层优化模型的约束条件
C=[C,
   sum(P_G(1:5,:))+P_IP_D-P_D==0, %电力平衡约束
   sum(P_R(1:5,:))-0.05*P_D>=0, %备用容量约束
   -0.1*46350<=P_G(1,2:24)-P_G(1,1:23)<=0.1*46350, %火电机组的爬坡约束
   -0.5*12500<=P_G(2,2:24)-P_G(2,1:23)<=0.5*12500, %水电机组的爬坡约束
   -8000<=P_G(3,2:24)-P_G(3,1:23)<=8000, %光伏发电的爬坡约束
   -4000<=P_G(4,2:24)-P_G(4,1:23)<=4000, %风电的爬坡约束
   -0.3*7040<=P_G(5,2:24)-P_G(5,1:23)<=0.3*7040, %气电的爬坡约束
   0.5*46350<=P_G(1,:)+P_R(1,:)<=46350, %火电机组的出力约束
   0.1*12500<=P_G(2,:)+P_R(3,:)<=12500, %水电机组的出力约束
   0<=P_G(3,:)+P_R(3,:)<=8000, %光伏发电的出力约束
   0<=P_G(4,:)+P_R(4,:)<=4000, %风电的出力约束
   0<=P_G(3,:)+P_R(3,:)<=P_pv, %光伏发电的出力约束
   0<=P_G(4,:)+P_R(4,:)<=P_wp, %风电的出力约束
   0.3*7040<=P_G(5,:)+P_R(5,:)<=7040, %气电机组的出力约束
  ];
C=[C,P_G(1:5,:)>=0,P_R(1:5,:)>=0,P_IP_D>=0,]; %所有上层决策变量非负性约束
%下层问题的KKT条件
%原下层问题的等号约束条件
C=[C,(1-0.07)*sum(P_IP_G_A(1:5,:))+(1-0.065)*sum(P_IP_G_B(1:5,:))+(1-0.015)*sum(P_IP_G_C(1:5,:))==P_IP_D,]; %省间联络线电力平衡约束
%对偶问题的约束条件

效果展示：

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