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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;浙江大学

摘要：本发明公开了一种新能源机组合约覆盖率优化方法，用于解决现有新能源机组参与电力现货市场亟需有效的衔接和过渡机制的问题，该方法包括以下步骤：根据可再生能源机组预测出力数据、电力现货市场出清数据与绿证市场出清数据，建立上层模型；根据电力现货市场参与机组的报价数据及绿证市场参与机组的报价数据，建立中层模型；根据新能源机组在所述电力现货市场及所述绿证市场的收益数据，建立下层模型；通过KKT条件对三层模型进行转化，得到新能源机组合约覆盖率的最优结果。本发明还公开了一种新能源机组合约覆盖率优化装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过KKT条件将三层模型转化成单层模型，进而获取新能源机组合覆盖率的最优解。

主权项：1.一种新能源机组合约覆盖率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：根据可再生能源机组预测出力数据、电力现货市场出清数据与绿证市场出清数据，建立上层模型；根据电力现货市场参与机组的报价数据及绿证市场参与机组的报价数据，建立中层模型；根据新能源机组在所述电力现货市场及所述绿证市场的收益数据，建立下层模型；通过KKT条件对三层模型进行转化，得到新能源机组合约覆盖率的最优结果；根据可再生能源机组预测出力数据、电力现货市场出清数据与绿证市场出清数据，建立上层模型，包括：建立政府财政补贴金额目标函数，满足： 其中，fp1为光伏发电得到的政府财政补贴金额；为交易时段t的现货市场价格，是电力现货市场出清数据的一部分；和分别为第一类光伏的差价合约价格以及在交易时段t的预测出力；γp为光伏在决策周期T内的合约覆盖率；建立机组单位发电利润函数，满足： 其中，为第i台光伏在第td时段的单位发电利润，td为单位发电利润的计算周期，为第i台光伏的差价合约价格；和分别为第i台光伏在交易时段t的预测出力和在绿证市场出清电量；Cp表示光伏机组出力成本，表示在t时段绿证市场的出清价格；建立新能源机组收益公平性衡量目标函数，满足： 其中，fp2为光伏的公平性系数，所述公平系数为各交易时段各机组的单位发电收益的平方差；Np为光伏总数；建立风电机组的目标函数，满足： 其中，fw1、fw2分别表示风电机组得到的政府财政补贴金额和公平性系数；分别为风电机组的差价合约价格和交易时段t的预测出力；γw为风电机组在决策周期T内的合约覆盖率；Nw为风电机组总数；Kwi,td为第i台风电机组在第td时段的单位发电利润；所述上层模型的发电机组出力约束满足：γpmin≤γp≤γpmax，γwmin≤γw≤γwmax；其中，γpmax和γpmin为光伏发电合约覆盖率上、下限；γwmin和γwmax为风电机组合约覆盖率上、下限；根据电力现货市场参与机组的报价数据及绿证市场参与机组的报价数据，建立中层模型，包括：交易时段t内，电力现货市场出清模型满足： 其中，pDk,t为该市场出清时段中第k个负荷的电力需求；和分别为第i台新能源机组和第j台常规能源机组的市场报价；和分别为第i台新能源机组和第j台常规能源机组的中标电量；ρl,i、ρl,j、ρl,k分别表示新能源机组、常规能源机组和负荷的功率传输分布系数；Plmax表示系统线路的传输功率限额向量；和为常规机组中标电量上、下限；NF、NG分别表示新能源机组和常规能源机组总台数；Nl表示线路支路数；和为新能源机组中标电量上、下限；ND表示负荷数量；中标电量上限满足：其中，为新能源机组在交易时段t的预测出力电量，γ为新能源机组对应的合约覆盖率，γ≡[γp,γw]；交易时段t内，绿证交易市场出清模型满足： 其中，和分别为第i台新能源机组和第j台常规能源机组的市场报价；和分别为新能源机组的中标绿证数量和中标数量上限，和分别为常规能源机组的中标绿证数量和中标数量上限，其中和对应的新能源机组发电量为和中标绿证数量对应的电量 上限满足：其中，和分别表示第一类新能源机组和第二类新能源机组的绿证中标数量对应的电量上限；和分别表示所述第一类新能源机组和所述第二类新能源机组的预测出力；根据新能源机组在所述电力现货市场及所述绿证市场的收益数据，建立下层模型，包括：建立新能源机组竞价模型，满足：其中，EFi,t为第i台新能源机组在交易时段t的总收益；分别表示第i台新能源机组在交易时段t的现货市场收益和绿证市场收益；建立常规能源机组竞价模型，满足：其中，EGj,t为第j台常规能源机组在交易时段t的总收益；分别表示第j台常规能源机组在交易时段t的现货市场收益和绿证市场收益；所述新能源机组合约覆盖率的计算，满足：其中，γF为新能源机组合约覆盖率；为新能源机组的合约覆盖电量；为新能源机组被允许参与电力现货市场的电量。

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百度查询： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 浙江大学 新能源机组合约覆盖率优化方法、装置、设备及介质