潘艷霞
(山西省電力公司電力交易中心,山西太原 030001)
發(fā)電權(quán)交易是我國減少水電棄水、實(shí)施電源結(jié)構(gòu)調(diào)整、促進(jìn)節(jié)能減排目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)物.目前的研究工作主要集中于對(duì)發(fā)電權(quán)交易模型的研究,包括經(jīng)濟(jì)效益最大化模型、節(jié)能量最大化模型以及網(wǎng)損最小化模型.這3類模型中,經(jīng)濟(jì)效益最大化模型考慮了發(fā)電權(quán)交易的經(jīng)濟(jì)性,但能耗特性不太理想且未顧及電網(wǎng)安全性;節(jié)能量最大化模型能耗降低量最大,但犧牲了一定的經(jīng)濟(jì)效益;網(wǎng)損最小化模型只注重電網(wǎng)安全性,對(duì)經(jīng)濟(jì)效益及節(jié)能量均未考慮.[1]
針對(duì)以上問題,本文綜合考慮發(fā)電權(quán)交易的經(jīng)濟(jì)性、節(jié)能性以及電網(wǎng)安全,將效益、煤耗和網(wǎng)損3個(gè)參數(shù)結(jié)合起來,提出了在役機(jī)組發(fā)電權(quán)交易的多目標(biāo)函數(shù)模型.模糊數(shù)學(xué)是用精確的數(shù)學(xué)方法表現(xiàn)和處理實(shí)際客觀存在的模糊現(xiàn)象的方法,對(duì)多目標(biāo)函數(shù)的求解問題同樣適用,[2]本文使用該方法對(duì)所建立的綜合多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解.[2]
發(fā)電權(quán)交易,即計(jì)劃合同電量的有償出讓和買入.交易雙方在平等自愿的原則下,不影響電力消費(fèi)者利益前提下,采取雙邊交易或集中交易的方式完成電量指標(biāo)的買賣.[3]
完全市場(chǎng)條件下發(fā)電權(quán)撮合交易的目標(biāo)函數(shù)為經(jīng)濟(jì)效益最大化,其基本原理為優(yōu)先撮合報(bào)價(jià)較高的發(fā)電權(quán)出讓機(jī)組與報(bào)價(jià)較低的受讓機(jī)組進(jìn)行交易,選擇交易一方總交易量為決策變量,通過對(duì)其求解,可得出實(shí)現(xiàn)總交易效用最大的交易結(jié)果.不考慮其他市場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)的約束,其數(shù)學(xué)模型為:
式中:m——受讓方總數(shù);
n——出讓方總數(shù);
bi——受讓方i的申報(bào)價(jià)格;
bj——出讓方j(luò)的申報(bào)價(jià)格;
Qi——受讓方i實(shí)際的買入電量;
Qj——出讓方j(luò)實(shí)際的售出電量;
QBi,QSj——受讓方與出讓方的申報(bào)電量.[4]
節(jié)能量最大模型是優(yōu)先滿足煤耗較高的發(fā)電權(quán)出讓機(jī)組與煤耗較低的受讓機(jī)組進(jìn)行交易,將節(jié)能量最大化作為發(fā)電權(quán)交易的目標(biāo)更有利于現(xiàn)階段政策背景下節(jié)能降耗以及順利關(guān)停小火電、減排增效等,達(dá)到優(yōu)化電源結(jié)構(gòu)、降耗減排的目的.[3]
該數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)為:
約束條件如下.
(1)電量約束:Qi≤QBi,Qj≤QSj;
(3)單個(gè)交易價(jià)格約束:bi≥bj;
式中:Ci——受讓方i的平均供電煤耗;
Cj——出讓方j(luò)的平均發(fā)電煤耗;
CT——最小能耗值.
網(wǎng)損最小化的模型為:
式中:C'ij0——發(fā)電權(quán)轉(zhuǎn)讓交易引起的網(wǎng)損變化成本;
Qij——交易電量;
Ct——單位購電價(jià);
L——交易前的電網(wǎng)網(wǎng)損;
LL——交易后的電網(wǎng)網(wǎng)損;
LL-L——整個(gè)發(fā)電權(quán)交易前后電網(wǎng)網(wǎng)損的變化.
在建立模型時(shí),應(yīng)考慮網(wǎng)損變化對(duì)交易的影響,以及網(wǎng)損成本的增加給交易各方所帶來的效益損害.對(duì)使網(wǎng)損增加較大、影響到系統(tǒng)安全穩(wěn)定性的交易,應(yīng)適當(dāng)降低其優(yōu)先級(jí).[4]
為了同時(shí)兼顧到交易各方利益最大、成交電量最大、煤耗、網(wǎng)損最小化,并考慮交易量約束、電網(wǎng)安全約束、供電可靠性及供電質(zhì)量方面的約束,建立了在役機(jī)組發(fā)電權(quán)交易的綜合多目標(biāo)模型.
基于社會(huì)效益、煤耗、網(wǎng)損最優(yōu)的發(fā)電權(quán)交易的目標(biāo)函數(shù)為:
Fij——煤耗總和;
Cij0——網(wǎng)損總和.
發(fā)電權(quán)交易的約束條件如下.
(1)電廠i所申報(bào)的出售發(fā)電權(quán)交易的數(shù)量約束:
(2)購買方j(luò)申報(bào)的購買的發(fā)電權(quán)數(shù)量約束:
(3)電網(wǎng)的支路功率極限約束、節(jié)點(diǎn)電壓約束以及供電質(zhì)量約束:
式中:As,j——電廠i所申報(bào)的出售發(fā)電權(quán)交易的數(shù)量;
AB,i——購買方j(luò)申報(bào)購買的發(fā)電權(quán)數(shù)量;
Pl——電網(wǎng)支路功率;
Pl,max——電網(wǎng)支路功率最大值;
V,Vk,min,Vk,max——節(jié)點(diǎn)電壓、節(jié)點(diǎn)電壓最小值、節(jié)點(diǎn)電壓最大值;
F,F(xiàn)min,F(xiàn)max——供電質(zhì)量、供電質(zhì)量的最小值、供電質(zhì)量的最大值.
在多目標(biāo)優(yōu)化的問題中,多目標(biāo)最優(yōu)解應(yīng)包含各子目標(biāo)的貢獻(xiàn),但各子目標(biāo)之間往往彼此矛盾,一般很難同時(shí)達(dá)到最優(yōu).各子目標(biāo)最優(yōu)解與多目標(biāo)最優(yōu)解之間的相互關(guān)系是模糊的,很難有一個(gè)確定的界限,從而無法直接比較優(yōu)劣,所以需采用模糊數(shù)學(xué)來解決多目標(biāo)優(yōu)化的問題.[5]
利用模糊數(shù)學(xué)法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題,先求出各子目標(biāo)在所有約束條件下的最優(yōu)解,然后再利用這些最優(yōu)解將各子目標(biāo)函數(shù)模糊化,稱為確定隸屬函數(shù),以求得交集的隸屬度函數(shù)取最大值的解,這個(gè)求得的解就是多目標(biāo)優(yōu)化問題的最優(yōu)解.
2.1.1 隸屬度函數(shù)的確定
模糊數(shù)學(xué)是用精確的數(shù)學(xué)方法表現(xiàn)和處理實(shí)際客觀存在的模糊現(xiàn)象,首先確定隸屬度函數(shù)u.對(duì)于上述4個(gè)目標(biāo)函數(shù),本文采用降半Γ形分布的隸屬度函數(shù),其公式為:
式中:Fkmin(t)——單目標(biāo)函數(shù)Fk(t)在約束條件下的最小值;
2.1.2 模糊模型的建立
引入模糊隸屬度變量u之后,根據(jù)最大隸屬度原則,將模糊的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為非線性的單目標(biāo)優(yōu)化問題,使綜合多目標(biāo)交易模型變?yōu)?
式中:u(t)——模糊優(yōu)化滿意度;
a——發(fā)電成本滿意度;
b——成交價(jià)格滿意度;
c——環(huán)境成本滿意度.
采用加權(quán)組合法對(duì)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,采用加權(quán)組合后的目標(biāo)函數(shù)為:
對(duì)于目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)求和結(jié)果進(jìn)行大小排序,所得數(shù)據(jù)大小即為撮合的優(yōu)先級(jí),優(yōu)先對(duì)數(shù)據(jù)大的交易對(duì)進(jìn)行撮合交易,將所有滿足配對(duì)條件的交易對(duì)進(jìn)行撮合,目標(biāo)函數(shù)的系數(shù)a,b,c分別為權(quán)重因子,適當(dāng)確定權(quán)重a,b,c能夠利于得到合理的交易組合,兼顧各方的利益達(dá)到收益的平衡點(diǎn).
在模型求解中,對(duì)效益、煤耗和網(wǎng)損數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理,分下面3種情況:
(1)當(dāng)權(quán)系數(shù)a為最大值時(shí),權(quán)重偏重社會(huì)效益,目標(biāo)函數(shù)以社會(huì)效益為主,煤耗和網(wǎng)損占的成分比較少;
(2)當(dāng)權(quán)系數(shù)b取值較大時(shí),權(quán)重偏向在煤耗上,社會(huì)效益和網(wǎng)損占的成分比較少;
(3)當(dāng)權(quán)重c取值較大時(shí),是主要考慮降低系統(tǒng)的網(wǎng)損,體現(xiàn)的是電力公司的利益.
對(duì)所得到的撮合交易對(duì)經(jīng)調(diào)度中心安全校驗(yàn)進(jìn)行阻塞管理,驗(yàn)證交易的實(shí)施,考慮是否會(huì)使系統(tǒng)的運(yùn)行存在安全隱患,如果支路超負(fù)荷,應(yīng)調(diào)整相對(duì)的交易量.
本文算例以某電力調(diào)度轄區(qū)系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算(網(wǎng)損率按1.19%,煤價(jià)按800元/t計(jì)算),選取其中6臺(tái)機(jī)組為在役機(jī)組發(fā)電權(quán)交易對(duì)象進(jìn)行模擬交易,
表1為參與發(fā)電權(quán)交易的發(fā)電廠的申報(bào)數(shù)據(jù).[6]
表1 市場(chǎng)成員申報(bào)數(shù)據(jù)
分別運(yùn)用傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益最大化模型、節(jié)能量最大模型和本文提出的基于模糊數(shù)學(xué)的發(fā)電權(quán)交易多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法對(duì)算例進(jìn)行計(jì)算分析.
(1)經(jīng)濟(jì)效益最大化模型 該模型以經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo),其撮合結(jié)果如表2所示.
表2 經(jīng)濟(jì)效益交易最大化模型交易結(jié)果
(2)節(jié)能量最大化模型 該模型以經(jīng)濟(jì)效益最大化為目標(biāo),其撮合結(jié)果如表3所示.
表3 節(jié)能量最大化模型交易結(jié)果
(3)基于模糊數(shù)學(xué)多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法 以節(jié)能減排為指導(dǎo)思想,取 a=0.2,b=0.5,c=0.3進(jìn)行計(jì)算,根據(jù)加權(quán)結(jié)果的大小進(jìn)行優(yōu)先排序,優(yōu)先安排函數(shù)值大的交易對(duì),交易結(jié)果如表4所示.
為更直觀地比較3種交易模型的交易結(jié)果,本文將節(jié)能量指標(biāo)按照標(biāo)準(zhǔn)煤?jiǎn)蝺r(jià)(800元/t)轉(zhuǎn)化成節(jié)省燃煤成本作為交易的社會(huì)效益,并以綜合經(jīng)濟(jì)效益作為評(píng)價(jià)交易結(jié)果的綜合指標(biāo),交易結(jié)果如表5所示.
由此可見,經(jīng)濟(jì)效益最大化模型充分考慮了發(fā)電權(quán)交易的經(jīng)濟(jì)性,但系統(tǒng)能耗特性的改善不是特別理想;節(jié)能量最優(yōu)模型可更大程度地降低整個(gè)系統(tǒng)的能耗,但同時(shí)犧牲了較多的經(jīng)濟(jì)性;而基于模糊數(shù)學(xué)的多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法較好地兼顧了發(fā)電權(quán)交易的經(jīng)濟(jì)性和節(jié)能降耗要求,達(dá)到了具有更廣泛意義的效益最優(yōu).
表4 基于模糊數(shù)學(xué)的多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法交易結(jié)果
表5 3種交易模型的交易結(jié)果比較
本文提出的基于模糊數(shù)學(xué)的發(fā)電權(quán)交易多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化算法,綜合考慮了發(fā)電權(quán)交易的經(jīng)濟(jì)效益、煤耗以及輸電網(wǎng)損,可根據(jù)實(shí)際需要設(shè)定不同的系數(shù),從而更好的調(diào)節(jié)市場(chǎng),優(yōu)化資源配置.
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