余向前， 王林信， 赵光治， 覃智炜， 张龙基

(国网甘肃省电力公司, 甘肃， 兰州 730030)

0 引言

随着中国分布式新能源高比例渗透电网，新能源消纳的问题日益凸显[1-2]。国家统计局数据显示：截至2020年底，中国风电装机容量28 153万kW，同比增长34.6%；光伏装机25 343万kW，同比增长24.1%。若不能有效消纳新能源发电，将造成严重的弃风、弃光现象[3-4]。电力现货市场可充分调动供给双方的的互动性，提高新能源消纳比例[5-6]。中国目前试点的发电侧单边现货市场向用户传导价格能力有限，新能源消纳比例提升不显著[7]。

国内外大量的学者对电力现货交易进行了研究。文献[8]，提出了一种基于容量充裕性的现货市场分析方法，通过对集中容量充裕补偿的方式，解决新能源消纳的问题。文献[9]，提出了一种基于灵敏度价格分析的现货市场交易分析方法，通过平衡发电申报容量、价格与用户负荷曲线之间的关系，提高新能源的消纳水平。文献[10]提出了一种基于节点边际电价的现货交易分析方法，通过位置信号的电价机制，实现电力现货的交易。文献[11]提出了一种基于两阶段求解的现货交易方法，通过分散协调和统一分级的现货交易管理，实现了可再生能源的优化消纳。文献[12]提出了一种基于关联图法的电力现货交易分析方法，通过对电力现货市场的6个关键点，优化了现货市场的内在逻辑，从而实现新能源的有效消纳。由此可见，现货交易方法多样，且取得了一定的成效。但上述研究缺少对双边现货交易的博弈分析，不能达到最优的出清效果。

针对单边现货价格向用户传导能力差、新能源消纳比例低的问题，本文提出一种基于动态博弈的双边现货出清方法，该方法重点考虑发电侧与最终用户侧的价格动态博弈机制，采用自寻优的方式，生成双边现货交易的最佳出清机制，最后将本方法应用在国内某区域的电网公司，其应用结果验证了本方法的有效行和可行性。

1 双边现货交易出清框架

本文提出基于动态博弈的双边现货出清方法，该方法重点考虑了重点考虑发电侧与最终用户侧的价格动态博弈，双边现货交易出清框架如图1所示。该框架主要包括现货交易数据清洗模型、交易维度分解、供需动态博弈、交易鲁棒控制4个环节。

图1 双边现货交易出清框架

在现货交易数据清洗环节，对电力现货交易的区域调度负荷预测数据、发电能源可调容量、现货交易结算机制、调度检修计划等数据进行数据清洗，消除误差数据对双边现货出清模型的影响。在交易维度分解环节，对现货交易中的交易类型、市场类型、统计口径维度进行分解，活动不同类型的动态博弈因子。在供需动态博弈环节，以最佳现货出清为目标，对发电站、用电用户的供需关系进行动态博弈，获得最优的现货出清控制平衡点。在交易鲁棒控制环节，针对电力现货动态博弈的结果，对新能源发电机组进行鲁棒控制，以提高新能源的消纳比例。

2 双边现货交易出清模型

基于动态博弈的双边现货出清方法是一种充分考虑新能源消纳并采用电力供需动态博弈进行双边现货出清的方法，可提高新能源消纳比例。

2.1 双边现货交易数据清洗

双边现货的出清分析涉及区域调度负荷预测数据、发电能源可调容量、现货交易结算机制、调度检修计划、电网安全约束、发电机组出力约束等数据。上述的数据来源于多个控制系统，在数据聚合的过程中极易受到噪声干扰，若出现数据偏差，将影响双边现货交易的出清。

蒙特卡洛算法在进行数据清洗时对异常值的处理具有准确度高、运算速度快的特点[13-14]。因此，本文采用蒙特卡洛算法对双边现货交易的分析数据进行清洗。设在连续数据x与z之间缺失的数据y存在na种变量，y的随机变量可表示为

yi(i=1,2,…,na)

(1)

设缺失点的权重为wa，通过蒙特卡洛算法计算缺失点值Ga为

(2)

2.2 双边现货交易维度分解

电力市场双边现货中的数据具有周期变换频繁、统计维度复杂等特点，为实现双边现货出清的动态博弈管理，需对双边现货数据的维度进行分解，分解结果如表1所示。

表1 双边现货交易维度分解表

在维度分解后，可建立双边现货市场交易关系矩阵，为供需动态博弈分析提供数据基础。

2.3 供需动态博弈分析

供需动态博弈分析以最佳现货出清为目标，对发电站、用电用户的供需关系进行动态博弈，获得最优的现货出清控制平衡点。

设新能源发电站的发电现货交易策略有m种，现货交易策略集A为

A=(a1,a2,…,am)

(3)

设用电客户的现货交易策略有n种，用电客户现货交易策略集B为

B=(b1,b2,…,bm)

(4)

设新能源发电站与用电客户进行双边现货动态博弈矩阵为C，对策Da为

Da=(A,B，C)

(5)

设线性因子为O，动态博弈求解为

(6)

双边现货出清动态博弈约束条件如下：

(1) 满足电网系统负荷平衡约束；

(2) 满足新能源发电机组出力限制约束；

(3) 满足电网潮流约束。

2.4 双边交易出清鲁棒控制

针对双边现货动态博弈过程中存在的平衡点微小波动的情况，采用鲁棒控制新能源发电机组的发电出力和用电客户购电需求，以消除平衡点微小波动对双边现货交易带来的影响，从而提高新能源的消纳比例。

3 双边交易出清仿真流程

基于动态博弈的双边现货出清仿真流程如图2所示。

图2 双边交易出清仿真流程图

双边交易出清方法的仿真流程步骤如下。

步骤1 根据输入的调控负荷预测、可调容量、结算机制、检修计划等信息数据清洗，消除错误数据对模型带来的影响。

步骤2 双边现货交易数据维度分解，降低动态博弈难度。

步骤3 对发电站、用电用户的供需关系进行动态博弈，获得最优的现货出清控制平衡点。

步骤4 采用鲁棒控制新能源发电机组的发电出力和用电客户购电需求，平衡供需双方的微小波动。

4 算例分析

采用本文所提的基于动态博弈的双边现货出清方法，某地区电网公司进行实例运行。系统环境为Windows 10，64位操作系统，中央处理器为英特尔16核2.3G，内存为64G。

(1) 双边交易出清动态博弈价格分析

采用本文所提的基于动态博弈的双边现货出清方法进行动态博弈价格分析，动态博弈迭代次数为200次，模型的动态博弈分析结果如图3所示。

图3 电费回收预测性能分析表

由图3可见，迭代次数在100次左右，新能源发电站的报价和用电客户的购电报价区域一致。

(2) 新能源消纳比例分析

采用本文所提的基于动态博弈的双边现货出清方法与多变量控制双边现货出清方法比较新能源消纳比例，新能源机发电站个数为758个。2020年1至12月消纳比例如表2所示。

表2 2020年新能源消纳比例分析表

由表2可见，基于动态博弈的双边现货出清方法新能源发电消纳比例优于多变量控制双边现货出清方法。

5 总结

为了解决单边现货价格向用户传导能力差、新能源消纳比例低的问题，本文提出一种基于动态博弈的双边现货出清方法，设计了一种基于动态博弈的双边现货出清模型：通过数据清洗，获得了准确的双边现货交易基础数据，在此基础上，开展双边现货交易数据维度分解，降低动态博弈的难度，提高动态博弈的速度；其次，以最佳现货出清为目标，通过对供需价格的动态博弈，实现新能源发电站与用电客户的供需价格平衡；再次，根据动态博弈结果，采用鲁棒控制新能源发电机组的发电出力和用电客户购电需求； 最后，将本方法应用在国内某区域的电网公司，其运行结果验证了本方法在新能源消纳比例方面优于多变量控制双边现货出清方法。

下一步，将结合各省的具体双边现货政策，对本方法做进一步优化，以提高模型的适应性。