(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210985000.6 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 国网甘肃省电力公司电力科 学研究 院 地址 730000 甘肃省兰州市安宁区万 新北 路249号 申请人 国网甘肃省电力公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 王定美　张睿骁　赵龙　刘丽娟　 王晟　吕清泉　周强　沈渭程　 张珍珍　张彦琪　张健美　李津　 袁琛　张金平　郑翔宇　李文君　 朱宏毅　陈柏旭　刘海伟　 (74)专利代理 机构 北京达友众邦知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11904 专利代理师 徐银辉(51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 113/04(2020.01) (54)发明名称 一种供需随机匹配的日内电力市场优化调 度方法 (57)摘要 本发明涉及电力市场优化调度方法技术领 域， 其目的在于提供了一种供需随机匹配的日内 电力市场优化调度方法。 该方法包含以下步骤： (1)为考虑可再生能源风光的随机性， 提出采 Kantorovich距离指标生成风光出力最优场景， 将随机优化问题转化为确定性优化问题； (2)建 立了风‑光‑荷多场景模 型， 并以系统调度成本最 小、 环境污染成本最小作为目标函数， 将多场景 法代入目标函数； (3)考虑储能电站对供需匹配 的影响， 建立了供需随机匹配的随机演化博弈模 型并对其进行求解。 本发明解决了可再生能源接 入电力市场优化资源配置问题， 提高了可再生能 源的利用率， 减少了环境污染。 权利要求书5页 说明书12页 附图4页 CN 115358566 A 2022.11.18 CN 115358566 A 1.一种供需随机匹配的日内电力市场优化调度方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1.根据场景模拟的基本思想， 采用Kantorovich距离指标形成多场景模型来描述风光 随机出力； S2.根据步骤S1得到的风光随机出力多场景模型， 引入储能电站， 建立电力市场多目标 优化调度最优场景模型； S3.根据步骤S2得到的多目标优化调度最优场景模型建立随机演化博弈模型， 并对模 型进行求解， 博弈最终达到演化稳定策略， 得到各企业最优决策， 并验证所提优化调度方法 可有效提高可 再生能源利用率， 降低环境污染。 2.根据权利要求1所述的一种供需随机匹配的日内电力市场优化调度方法， 其特征在 于： 所述步骤S1中， 场景模拟的精度取决于概率分布p1与p2的距离d(p1,p2)， Kantorovich距 离指标是定义在概率测度空间上2阶矩， 可以用来判断两个函数之间的相似度， 其中 Kantorovic h距离记为： dW,r(P1,P2,d)＝( ∫ d(x1,x2)rd μ(x1,x2))1/r    (1) 根据场景模拟的基本思想， 若离 散点集合Φ的一个概 率测度为 其中， 为为在zs上的点质量， 若要获得最优场景， 则需要求解概率测度函数 的最优 分位点zs以及zs对应的概 率， 使得Kantorovic h距离 最小； 假设一维连续变量x的概率密度函数为f(x)， 以S个离散分位点的离散分布近似f(x)， 则Kantorovic h距离指标 下的最优分位 点zs(s＝1,2,. ..,S)可由式(3)得到； 其中， 对应分位 点zs的概率ps按式(4)计算； 3.根据权利要求1所述的一种供需随机匹配的日内电力市场优化调度方法， 其特征在 于： 所述步骤S2中， 以2 4小时为系统优化的时间尺度， 以系统的调度成本和环 境污染成本最 低为目标， 建立日内电力市场多目标优化调度模型； 调度成本包括风电企业调度成本、 光伏 企业调度成本、 火电企业调度成本以及储能电站(磷酸铁锂)调度成本； 综合储能优化的目 标是在多能源系统满足特定的约束条件的前提下， 优化各企业机组出力， 满足系统中两个 目标函数：权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115358566 A 2minC1(s)为调度成本最小， 其中: 式中： 下标中含 “s”的变量均表示场景s下的值； ps为场景s发生的概率； Ω为总场景个 数； C1为日调度总成本； 为风电企业调度成本； 为光伏企业调度成本； 为火电企业 调度成本； 为储能电站调 度成本； 为t时段风电企业出力， 为t时段光伏企业出力； 为t时段火电企业出力； 为t 时段储能电站放电功率； 为t时段储能电站充电 功率； a、 b、 c分别为 风电企业、 光伏企业和火电企业成本系数； MinC2(s)为环境污染成本最低， 其中 式中： x为第几类污染物； Cx为系统排放第x类污染物的惩罚成本； 为火力发电企业单 位输出功率时第x类污染物的排 放系数。 4.根据权利要求1所述的一种供需随机匹配的日内电力市场优化调度方法， 其特征在 于： 所述步骤S1中， 为体现分布 式电源有功出力的随机特性， 采用Kantorovich距离指标形 成多场景模型来描述风电出力， 风力发电主要由自然来风风速决定， 然而风速具有较强的 随机特性， 为了更准确地描述风速的随机特性， 因此， 采用加权高斯混合分布(Weighted   Gaussian  Mixture Distribution， WGMD)将多个高斯分布函数组合在一起， 由此来近似描 述大量复杂的数据分布， 并通过不同权值的高斯分布来拟合风速的波动特性， 模型参数通 过DAEM算法进行求 解； 其中， 风电功率 概率密度函数描述 为： 式中： Pw为风力发电的输出功率； vin、 vr和v0分别为切入风速、 额定风速和切出风速； h＝ (vr/vin)‑1； Pn为风电机组的额定功率； c＞0、 k＞0分别为 概率分的尺度参数和形状系数； 将概率密度函数式(8)代入式(3)， 且 不完全伽马函数为 则可得 到离散分位点公式， 如式(9)；权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115358566 A 3