考慮需求側競價的電力市場日前交易研究

需求側競價是基于綜合資源規劃理論的電力需求側響應模式，也是電力需求側管理的一種實施機制。在實際的電力市場交易中，發電側競價上網，調度機構也只是在滿足預測負荷的前提下使購電成本最小。在這種情況下，電力需求彈性基本為零，用戶電價受到嚴格管制，使得市場依然具有很強的壟斷勢力，上網電價容易出現很大波動進而影響市場穩定。本文主要研究考慮需求側競價的日前市場的報價方式、出清模型及出清算法。算法上的改進在于采用了基于實數矩陣編碼的遺傳算法，并與傳統線性規劃相結合進行日前市場出清模型的求解。

1基于線性規劃的功率最優分配

實數矩陣編碼方式遺傳算法求解日前市場出清過程中，將交易組合編碼及功率分配編碼組成了一條基因鏈，但在迭代搜索時，實際上是運行了兩層遺傳算法，即先對交易組合初始化并調整檢驗是否可行，之后在此組合下用遺傳算法的具體操作進行功率分配。這種方法的優點在于充分的利用遺傳算法的全局最優搜索能力，在編碼方式上由于采用了實數矩陣形式而得以簡化。基于以上考慮，借鑒傳統發電側日前市場出清算法，本文將采用線性規劃求解功率最優分配問題。由于在處理約束條件時，變量的范圍是有上下界的，所以本文線性規劃為有界線性規劃，有界線性規劃模型的解法主要為有界變量單純形法。在用線性規劃求解功率分配時需要在固定的交易組合下進行，因此求解考慮需求側競價的日前市場出清整體思路是將遺傳算法和線性規劃嵌套進行求解，即用遺傳算法求解交易組合，在已知交易組合的情況下用線性規劃進行功率優化分配。

在用遺傳算法確定了交易組合方式后，功率的分配通過求解以下目標函數及約束條件獲得。

2算例分析

本算例的系統網絡模型采用IEEE 14節點模型，4個節點為發電機組，1節點為平衡節點，負荷點11個，作為系統內的需求側用戶。則日前市場上共有4個發電商（假設每個發電商有一臺機組參與競爭）與11個需求側用戶進行日前市場交易。為說明問題方便，本文設交易雙方任意時段內的報價段數最多為2段，即在一個時段內最多擁有兩個虛擬機組或虛擬用戶。全交易日分為48個時段出清，交易中心接收的原始報價數據機組參數可參考程序中的算例，本算例將就不考慮和考慮系統安全約束兩種情況分別進行日前市場出清，并對結果做比較分析。

在遺傳算法的參數選擇上，本文定義種群規模為200，交叉概率為0.8，變異概率為0.1，最大遺傳代數為100。使用Matlab R2008a編程進行算法實現。如考慮系統安全約束條件，則對線性規劃產生的功率分配進行潮流計算，根據是否存在線路潮流越限來判斷交易組合方式，若存在越限則調整交易組合直至滿足系統安全約束條件。通過實際驗證，可以看出本文算法的收斂性較好，在遺傳了20多代后即尋得相對最優解。通過本算例的說明，證明了遺傳算法與線性規劃的結合在求解考慮需求側競價的日前市場出清模型上的有效性。在算法計算時間上，也可以看出算法具有實際可行性，但仍需要改進優化，以進一步提高計算效率。