一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法

1.本发明属于电气工程领域，更具体地，涉及一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法。


背景技术：

2.电力和供暖是两个重要能源消耗。热电联产技术将电力和热力连接起来，成为一个综合的电力和热力系统，可以带来环境效益，降低运营成本，并提高可再生能源整合的灵活性。
3.现有技术中，主要是对风电场或区域供热系统的日前调度或实时运行进行单独分析，缺乏对风电场和区域供热系统联合参与电力市场的相关研究。同时，由于风电生产出力的不确定性，当风电场独立参与日前巿场时，实际发电量将始终偏离投标量，导致整体收入减少。


技术实现要素：

4.针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法，其目的在于降低投标量与风电实际出力之间的正负偏差，提升整体收益。
5.为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标方法，包括：
6.获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；
7.构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，所述目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；所述目标函数包括电力市场日间交易的收入热力市场的收入不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
t,s
以及平衡市场的回报所述平衡市场的回报用于表征电力过剩获得的收入或者电力亏损产生的成本；
8.构建所述联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；
9.求解所述联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。
10.进一步地，所述目标函数为：
[0011][0012]
其中，maximize e[profits]表示最大化风电场和区域供热系统的组合利润；ρs代表不同风电出力场景发生的概率，s表示场景索引号，ψs表示风电场的总场景数，t表示时刻索引号，λ
t
表示时刻的索引集合；表示电力市场日间交易的收入，表示平衡市场的回报，c
t,s
表示不同风电出力场景下区域供热系统的成本，表示热力市场的收入；
[0013]
式中，表示日间交易价格，表示风电场和区域供热系统的总投标量，分别表示在t时刻风电场和区域供热系统的投标量；
[0014]
代表热能价格，h
t
表示t时刻的热能销售量；分别表示热电联产机组、热泵和储热罐的运行成本。
[0015]
进一步地，所述平衡市场的回报为：
[0016][0017]
其中，表示下调状态下的平衡价格，表示上调状态下的平衡价格，δ
t,s
表示不平衡值；
[0018][0019]
式中，λ-和λ
+
分别为下调和上调引入惩罚系数，表示风电场的实际发电量。
[0020]
进一步地，所述平衡市场的回报为：
[0021][0022]
其中，且且λ-和λ
+
分别为下调和上调引入惩罚系数，
l
表示风电场的实际发电量；
[0023]
表示正不平衡值，用于表征风电场的实际发电量大于投标量使得风电场和区域供热系统构成的联合系统中功率过剩的部分，表示负不平衡值，用于表征风电场的实际发电量小于投标量使得所述联合系统中功率不足的部分。
[0024]
进一步地，所述区域供热系统的运行边界约束包括：
[0025][0026][0027]
其中，表示在场景s下，热电联产机组在t时刻的产热量，表示在场景s下，热泵在t时刻的产热量，表示在场景s下，储热罐在t时刻的充电/放电率，c
wa
表示区域供热系统中热负荷所在节点的指数集，表示热源中的质量流率，表示热交换站的质量流率，表示在场景s下，区域供热系统供应管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，区域供热系统回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在t时刻热交换站j的热负荷，ψ
hs
表示热源节点的索引集合，ψ
hes
表示热交换站节点的索引集合，ψ
hl
表示热负荷节点的索引集合。
[0028]
进一步地，所述区域供热系统的运行边界约束还包括：
[0029]
[0030][0031][0032]
其中，t
s/r
表示供应/回流管道的最低温度，表示供应/回流管道的最高温度；表示在场景s下，供应/回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的出口温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的入口温度，表示t时刻的环境温度，表示供应/回流管道中的管道b在t时刻的质量流速，s表示供应管道，r表示回流管道；ψ
node
表示区域供热系统中节点的索引集合，λ表示管道的传热系数，lb表示管道的长度，ψ
pipe
表示区域供热系统中管道的索引集合，表示以节点n为终止节点的管道索引集合，表示以节点n为起始节点的管道索引集合。
[0033]
进一步地，还包括：
[0034]
根据风电场和区域供热系统的总投标量采用拉丁超立方抽样方法，得到风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值以及风电场每个场景发生的概率ρs；
[0035]
其中，风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值用于约束风电场的出力上限。
[0036]
进一步地，还包括：采用后向情景缩减技术减小生成的风电场场景数量。
[0037]
按照本发明的另一方面，提供了一种风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标装置，包括：
[0038]
参数获取单元，用于获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；
[0039]
目标函数构建单元，用于构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，所述目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；所述目标函数包括：电力市场日间交易的收入热力市场的收入不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
t,s
以及平衡市场的回报所述平衡市场的回报用于表征电力过剩获得的收入或者电力亏损产生的成本；
[0040]
约束条件构建单元，用于构建所述联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；
[0041]
求解单元，用于求解所述联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。
[0042]
按照本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法。
[0043]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：
[0044]
(1)本发明的风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法，通过构建风电场和区域供热系统联合优化模型，设置目标函数和约束条件，其中，目标函数同时包含电
力系统的收益和热力系统的收益，通过考虑电力市场的能源销售、平衡市场的罚款、以及热力市场的热能销售，最大化风电场和区域供热系统组合的效益；并且，通过平衡市场的罚款表征平衡阶段由于电力过剩而获得的收入或者电力亏损而产生的成本，使得日前招标功率尽可能接近风电场实际输出功率，能够降低投标量与风电实际出力之间的正负偏差，进而提升整体收益。
[0045]
同时，根据得到风电场和供热系统的电、热出力情况，当实际风电出力大于投标出力时，风电场多余的出力通过区域供热系统转化为热能为当地供暖，为风电场带来额外的收入，并减少区域供热系统的运营成本，综合利用了风电场的缩减风力及区域供热系统的灵活性。
[0046]
(2)进一步地，本发明构建了一种目标函数的具体形式，并构造了新的平衡市场回报函数，能够在风电场及区域供热系统的总投标量偏离实际的风力发电出力时，无论是偏大还是偏小，都会对风电场和区域供热系统联合整体的收入产生负面影响，使构建的目标函数更加符合市场规律，能够降低总投标量与风电场实际出力的正负偏差。
[0047]
(3)作为优选，通过引入正不平衡值和负不平衡值构建新的平衡市场回报函数，可以解决目标函数非线性和非凸的问题。
[0048]
(4)进一步地，基于热电联产机组、热泵以及储热罐的产热量约束构建区域供热系统的运行边界约束，建立起了电力系统和热力系统的耦合关联。
[0049]
(5)作为优选，为了使构建的联合优化模型更加精确，本发明的区域供热系统的运行约束还包括在不同的风电场场景下区域供热系统中的供回水网络节点的温度约束、区域供热系统中沿管道温度下降的约束及区域供热系统中水混合过程的约束，精细化的约束区域供热系统中的供应/回流管道及热交换站，提升了建立的联合优化模型的精准度。
[0050]
(6)作为优选，采用拉丁超立方抽样进行风电出力随机场景的生成，可以通过最大限度地将边际分布分层来确保对电联产机组、热泵在t时刻产热量的全面覆盖，且能够精确地展示风电最大出力的概率分布，并减少方法迭代的次数。
[0051]
(7)作为优选，采用后向情景缩减技术减小生成的场景数量，同时，还能够保持原始场景的概率统计，进一步降低了方法的计算量。
[0052]
总而言之，本发明能够利用风电场和区域供热系统联合参与投标降低日前招标功率与风电场实际输出功率的正、负偏差，同时提高了风电场和区域供热系统的售电收益，使利润最大化。
附图说明
[0053]
图1为本发明的风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法流程图。
[0054]
图2为本发明实施例中的投标方法的案例示意图。
[0055]
图3(a)、图3(b)及图3(c)分别为本发明实施例的日前价格预测值、热量需求预测值及风电场的风力发电预测值。
具体实施方式
[0056]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并
不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0057]
如图1所示，本发明的风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法，主要包括：
[0058]
获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组chp、热泵hp和储热罐st；
[0059]
构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，该目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；其中，该目标函数包括：电力市场日间交易的收入在不同风电出力场景下平衡市场的回报在不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
t,s
以及热力市场的收入
[0060]
构建风电场和区域供热系统联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；
[0061]
求解上述的风电场和区域供热系统联合优化模型，得到在决策变量下的风电场和区域供热系统的电、热出力情况；其中，决策变量包括能源公司提供给日前市场的电力量(也即总投标量)及在不同的风电场场景下区域供热系统中相关机组电能和热能的生产量，区域供热系统中相关机组电能和热能的生产量主要包括：热电联产机组chp的电能生产量和热能生产量热泵hps的电能生产量和热能生产量储热罐sts的电能生产量和热能生产量
[0062]
具体地，在风电场和区域供热系统联合优化模型目标函数的构建过程中，投标方法的总体目标是使拥有风电场和区域供热系统的能源公司利润最大化，可以在任意时刻以最低成本满足区域供热网络的供热需求。通过考虑日前市场的能源销售、平衡市场的罚款、以及热力市场的热能销售，最大化风电场和区域供热系统组合的效益，本发明设计的目标函数为：
[0063][0064]
其中，maximize e[profits]表示最大化拥有风电场和区域供热系统的能源公司的利润；表示电力市场日间交易的收入；表示在不同风电出力场景下平衡市场的回报，也即平衡市场的罚款，用于表征能源公司在不同风电出力场景下，在平衡阶段由于电力过剩而获得的收入，或者表征由于电力亏损而产生的成本，可能是正数，也可能是零数或负数；c
t,s
表示在不同的风电出力场景下区域供热系统的成本，表示热力市场的收入；ψs表示风电场的总场景数，s表示场景索引号；ρs代表风电场每个场景发生的概率；t表示时刻索引号，λ
t
表示时刻的索引集合。
[0065]
其中，日间交易的收入为：
[0066][0067][0068]
也即，日间交易的收入是日间交易价格与能源公司提供给日前市场的电力量(总投标量)的乘积。风电场及区域供热系统的总投标量为风电场和区域供热系
统的综合出价，其式中，分别表示在t时刻风电场和区域供热系统的投标量。其中，能源公司提交的投标量在每个小时都是一个单一的值，与不同的场景无关。
[0069]
进一步地，本发明设计的在不同风电出力场景下平衡市场的回报为：
[0070][0071][0072][0073]
式中，表示下调状态下的平衡价格，表示上调状态下的平衡价格，λ-和λ
+
分别为下调和上调引入惩罚系数。因此，平衡市场的回报与日前价格成正比。本实施例中，惩罚系数的值λ-和λ
+
分别取为0.9和1.2。
[0074]
δ
t,s
表示不平衡值，本发明定义为风电场的风力预测值(也即总投标量)与实际发电量之间的差异：
[0075][0076][0077]
式中，表示风电场的输出/消耗功率，也即不同场景下的实际风电出力，表示热电联产机组的电能生产量，表示热泵的电能生产量。
[0078]
通过上述构造的平衡市场的回报函数，能够在风电场及区域供热系统的总投标量偏离实际的风力发电出力时，无论是偏大还是偏小，都会对风电场和区域供热系统联合整体的收入产生负面影响，使构建的目标函数更加符合市场规律，能够降低总投标量与风电场实际出力的正负偏差。
[0079]
由于构建的目标函数具有非线性和非凸的特点，本发明中，通过引入两个额外的非负辅助变量正不平衡值和负不平衡值来解决该问题。其中，正不平衡值用于表征实际发电量大于预测发电量使得风电场和区域供热系统构成的联合系统中功率过剩的部分，负不平衡值用于表征实际发电量小于预测发电量使得风电场和区域供热系统构成的联合系统中功率不足的部分，因此，公式(4)可以变形为：
[0080][0081][0082][0083]
也即，本发明设计的平衡市场的收入由两部分组成，一部分是以低于日前价格出售下调的利润；另一部分是以高于日前价格购买上调的成本。
[0084]
热力市场的收入为：
[0085][0086]
其中，代表热能价格，h
t
表示t时刻的热能销售量。
[0087]
能源公司的运营成本来自区域供热系统，包括chp机组、hp和st的运营成本，包括热电联产机组chp机组、热泵hp和储热罐st的运营成本：
[0088][0089][0090][0091][0092]
其中，表示热电联产机组的运行成本，用不同场景下的热电联产机组的线性化燃料成本函数表示；表示热泵hp的运行和维护成本，其中，分别表示热泵机组的运行和维护的单位成本以及在场景s下，t时刻的发电量；表示储热罐的运行和维护成本，其中，分别表示st机组的运行和维护的单位成本以及在场景s下，t时刻的发电量。
[0093]
具体地，在风电场和区域供热系统联合优化模型约束条件构建过程中，风电场和区域供热系统的投标量约束为：
[0094][0095][0096]
其中，分别表示在t时刻风电场和区域供热系统的投标量，两者限制了日间市场的投标量，日前市场的投标量是风电场和区域供热系统的综合投标。p
w,norm
表示风电场的额定容量，表示区域供热系统的生产量。当独立参与日前市场时，能够满足市场供热需求。
[0097]
风电场的出力上下限约束为：
[0098][0099]
式中，表示风电场在不同场景下的预测功率(也即风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值)，表示风电场在不同场景下的实际风电出力，也即风电场的风力发电量。
[0100]
热电联产机组chp的运行边界约束为：
[0101]
本发明实施例采用凸区法建立热电联产机组chp功率和热量的运行边界：
[0102][0103][0104][0105]
其中，公式(20)和公式(21)分别表示热电联产机组chp电能和热能的生产约束；式中，和分别表示在场景s下，chp机组在t时刻的发电量和产热量，分别表示在t时刻chp机组运行域顶点的系数，p
chp,i
和h
chp,i
分别表示chp机组运行域顶点的发电量和产热量，i取a、b、c、d，其中，a、b、c、d表示chp机组运行域的顶点。
[0106]
公式(22)表示热电联产机组的线性化燃料成本函数，表示在场景s下，chp机组在t时刻的燃料成本，表示在t时刻chp机组运行域顶点的系数，f
chp,i
表示chp机组运行域顶点的燃料成本，i取a、b、c、d。
[0107]
其中，及分别满足：
[0108][0109][0110]
公式(23)确保热电联产机组的运行点在运行区域内。
[0111]
热电联产机组的上行和下行的速率的约束为：
[0112][0113]
其中，d
chp
和u
chp
分别代表热电联产机组的上行和下行升压率，和分别表示在场景s下，chp机组在t时刻和t-1时刻的发电量。
[0114]
热泵hp的运行边界约束为：
[0115][0116][0117]
其中，表示在场景s下，hp机组在t时刻的产热量；表示在场景s下，hp机组在t时刻的发电量；cop
hp
表示电热转化的效率，p
hp
、分别表示hp的最小和最大的功率消耗量。
[0118]
储热罐st的运行边界约束为：
[0119][0120][0121][0122][0123]
其中，和分别表示在场景s下，储热罐st在t时刻和t-1时刻的能量水平，表示在场景s下，储热罐st在t时刻的充电/放电率，和分别表示储热罐st的最低和最高能量水平，表示在场景s下，t时刻储热罐st的能量水平，表示储热罐st的最大充电和放电速率，表示储热罐st的初始能量水平，表示在场景s下，t时刻st的能量水平。
[0124]
公式(28)反映了在风电场的每种场景下储热罐的储热量的变化；公式(29)反应了储热罐的容量约束；公式(30)反应了每种场景下储热罐的最大存储和释放热能的功率约束；公式(31)表示每个周期内的能量交换保持不变。
[0125]
结合热电联产机组chp、热泵hp和储热罐st的运行边界约束，得到区域供热系统的运行约束为：
[0126]
[0127][0128]
其中，表示在场景s下，chp机组在t时刻的产热量，表示在场景s下，hp机组在t时刻的产热量，表示在场景s下，储热罐在t时刻的充电/放电率，c
wa
表示区域供热系统中的具有热负荷的节点的指数集，表示热源中的质量流率，表示热交换站的质量流率，表示在场景s下，供应管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在t时刻热交换站j的热负荷，ψ
hs
表示有热源节点的索引集合，ψ
hes
表示有热交换站节点的索引集合，ψ
hl
表示有热负荷节点的索引集合。
[0129]
公式(32)反映了在不同的风电场场景下区域供热系统中热功率的平衡约束，公式(33)反映了在不同的风电场场景下，区域供热系统的热交换等于热需求。
[0130]
基于chp机组、hp机组以及储热罐的运行约束构建的区域供热系统热功率的平衡约束，建立起了电力系统和热力系统的耦合关联。
[0131]
具体地，为了使构建的模型更加精确，本发明的区域供热系统的运行约束还包括对区域供热网络的约束：
[0132][0133][0134][0135]
其中，t
s/r
表示供应/回流管道的最低温度，表示供应/回流管道的最高温度，s表示供应管道，r表示回流管道，表示在场景s下，供应/回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的出口温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的入口温度，表示t时刻的环境温度，表示供应/回流管道中的管道b在t时刻的质量流速。ψ
node
表示区域供热系统中节点的索引集合，λ表示管道的传热系数，lb表示管道的长度，ψ
pipe
表示区域供热系统中管道的索引集合，表示以节点n为终止节点的管道索引集合，表示以节点n为起始节点的管道索引集合。
[0136]
公式(34)表示在不同的风电场场景下区域供热系统中的供回水网络节点的温度约束，公式(35)表示区域供热系统中沿管道温度下降的约束，公式(36)表示区域供热系统中水混合过程的约束。
[0137]
具体地，在区域供热网络的约束下，决策变量还包括供应/回流管道的温度参量，具体包括：
[0138]
在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的入口温度在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的出口温度在场景s下，供应/回流管道中节点n在t时刻的温度
[0139]
进一步地，本发明的风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法还包括：构建风电出力场景集合刻画风电不确定性。采用拉丁超立方抽样，生成风电出力的随机
场景，也即，根据风电场的风力预测值(也即总投标量)，采用抽样方法，得到风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值以及风电场每个场景发生的概率ρs。
[0140]
作为优选，采用蒙特卡洛模拟mcs抽样方法中的拉丁超立方抽样lhs方法进行风电出力随机场景的生成。lhs可以通过最大限度地将边际分布分层来确保对chp机组、hp机组在t时刻的产热量的全面覆盖，并比其它mcs方法更精确地展示风电最大出力的概率分布。另一方面，lhs的分层抽样方法可以减少迭代的次数。
[0141]
考虑到lhs生成的大量风电场景，为了降低方法的计算量，本发明采用后向情景缩减技术减小生成的场景数量，以降低方法的计算量，同时，还能够保持原始场景的概率统计，最大程度上保持样本的最大精度。
[0142]
下面以具体的是实施例对本发明的方法做进一步的说明。
[0143]
如图2所示，将本发明的投标方法应用在一家能源公司拥有的风电场-区域供热系统组合上进行测试。风电场的容量为150mw，区域供热系统包括一个热电联产机组chp，一个储热罐st和一个热泵hp作为区域供热网络的热源，其中，该区域供热网络包括五个管道和三个热交换站。
[0144]
获取风电场和区域供热系统的参数及电价、热力需求和风力发电预测值，测试中使用的数据概况，即电价、热负荷和风力预测，相关元件的参数如表1和表2所示，如图3(a)、图3(b)及图3(c)所示，被视为24小时内每小时的运行调度。电价来自2021年2月19日的nordpool。根据提供的比例，将总热负荷重新分配给节点4、5、6的负荷点。预测风电的单位价值来自wind forecast，并乘以风电场的额定功率。假设热价固定为53.89欧元/兆瓦时。
[0145]
表1chp/hp/st的参数
[0146][0147]
表2管道的参数
[0148][0149]
同时，为了评估本发明的方法(案例2)的性能以及量化风电场和区域供热系统组合的灵活性，基于上述实施例的数据，在相同的条件下，本发明实施例还设计了对照案例(案例1)，表3显示了两个案例的收入，以及正负偏差量。
[0150]
表3独立投标和联合投标的比较
[0151][0152]
可以看出，日间市场投标量的增加主要是由于区域供热系统的灵活性有助于补偿风电输出偏差，所以能源公司会倾向于增加其日间投标量，与风电场单独参与投标相比，日间市场的收入增加了1005欧元。此外，由表3可知，区域供热系统的灵活性帮助能源公司将正偏差和负偏差分别减少了31.64％和33.65％。
[0153]
将风电场和区域供热系统作为整体参与电力和热力市场，构建的目标函数中，同时包含电力系统的收益和热力系统的收益，收入来自于热力市场上的热能销售和电力市场上的电力销售，成本来自于区域供热系统，包括热电联产机组的燃料成本以及热泵和储能罐的运行和维护成本，平衡市场的罚款用于平衡电力市场的收益。基于对热负荷、日前市场价格和风力发电量的预测，得到最佳的决策变量，进而得到决策变量下的风电场和供热系统的电、热出力情况，最大化收益。
[0154]
在本发明的投标方法中，将风电场和区域供热系统作为整体参与电力和热力市场，构建的目标函数中，同时包含电力系统的收益和热力系统的收益，通过考虑电力市场的能源销售、平衡市场的罚款、以及热力市场的热能销售，最大化风电场和区域供热系统组合的效益；并且，目标函数中包含的平衡市场的罚款，用于表征电力过剩而获得的收入或者电力亏损而产生的成本，使得日前招标功率尽可能接近风电场实际输出功率，降低投标量与风电实际出力之间的正负偏差，进而提升整体收益。
[0155]
同时，根据得到风电场和供热系统的电、热出力情况，当实际风电出力大于投标出力时，风电场多出的出力通过区域供热系统转化为热能为当地供暖，为风电场带来额外的收入，并减少区域供热系统的运营成本。
[0156]
按照本发明的另一方面，本发明还提供了一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标装置，主要包括：
[0157]
参数获取单元，用于获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；
[0158]
目标函数构建单元，用于构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；目标函数包括：电力市场日间交易
的收入热力市场的收入不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
t,s
以及平衡市场的回报平衡市场的回报用于表征电力过剩获得的收入或者电力亏损产生的成本；
[0159]
约束条件构建单元，用于构建联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；
[0160]
求解单元，用于求解联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。
[0161]
其中，每个单元分别用于实现上述实施例中的风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标方法中对应的步骤。
[0162]
按照本发明的另一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，程序被处理器执行时实现如上述实施例中的风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标方法中对应的步骤。
[0163]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标方法，其特征在于，包括：获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，所述目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；所述目标函数包括电力市场日间交易的收入热力市场的收入不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
t,s
以及平衡市场的回报所述平衡市场的回报用于表征电力过剩获得的收入或者电力亏损产生的成本；构建所述联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；求解所述联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，maximize e[profits]表示最大化风电场和区域供热系统的组合利润；ρ
s
代表不同风电出力场景发生的概率，s表示场景索引号，ψ
s
表示风电场的总场景数，t表示时刻索引号，λ
t
表示时刻的索引集合；表示电力市场日间交易的收入，表示平衡市场的回报，c
t,s
表示不同风电出力场景下区域供热系统的成本，表示热力市场的收入；式中，式中，表示日间交易价格，表示风电场和区域供热系统的总投标量，分别表示在t时刻风电场和区域供热系统的投标量；量；代表热能价格，h
t
表示t时刻的热能销售量；表示t时刻的热能销售量；分别表示热电联产机组、热泵和储热罐的运行成本。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平衡市场的回报为：其中，表示下调状态下的平衡价格，表示上调状态下的平衡价格，δ
t,s
表示不平衡值；式中，λ-和λ
+
分别为下调和上调引入惩罚系数，表示风电场的实际发电量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平衡市场的回报为：
其中，且且λ-和λ
+
分别为下调和上调引入惩罚系数，表示风电场的实际发电量；表示正不平衡值，用于表征风电场的实际发电量大于投标量使得风电场和区域供热系统构成的联合系统中功率过剩的部分，表示负不平衡值，用于表征风电场的实际发电量小于投标量使得所述联合系统中功率不足的部分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域供热系统的运行边界约束包括：5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域供热系统的运行边界约束包括：其中，表示在场景s下，热电联产机组在t时刻的产热量，表示在场景s下，热泵在t时刻的产热量，表示在场景s下，储热罐在t时刻的充电/放电率，c
wa
表示区域供热系统中热负荷节点的指数集，表示热源中的质量流率，表示热交换站的质量流率，表示在场景s下，区域供热系统供应管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，区域供热系统回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在t时刻热交换站j的热负荷，ψ
hs
表示热源节点的索引集合，ψ
hes
表示热交换站的索引集合，ψ
hl
表示热负荷节点的索引集合。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述区域供热系统的运行边界约束还包括：括：括：其中，t
s/r
表示供应/回流管道的最低温度，表示供应/回流管道的最高温度；表示在场景s下，供应/回流管道中节点n在t时刻的温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的出口温度，表示在场景s下，t时刻供应/回流管道中管道b的入口温度，表示t时刻的环境温度，表示供应/回流管道中的管道b在t时刻的质量流速，s表示供应管道，r表示回流管道；ψ
node
表示区域供热系统中节点的索引集合，λ表示管道的传热系数，l
b
表示管道的长度，ψ
pipe
表示区域供热系统中管道的索引集合，表示以节点n为终止节点的管道索引集合，表示以节点n为起始节点的管道索引集合。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据风电场和区域供热系统的总投标量采用拉丁超立方抽样方法，得到风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值以及风电场每个场景发生的概率ρ
s
；
其中，风电场在不同场景下的实际风电出力的最大值用于约束风电场的出力上限。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：采用后向情景缩减技术减小生成的风电场场景数量。9.一种风电场和区域供热系统联合组合联合参与电力市场的投标装置，其特征在于，包括：参数获取单元，用于获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；目标函数构建单元，用于构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，所述目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；所述目标函数包括：电力市场日间交易的收入热力市场的收入不同风电出力场景下区域供热系统的成本c
ts
以及平衡市场的回报所述平衡市场的回报用于表征电力过剩获得的收入或者电力亏损产生的成本；约束条件构建单元，用于构建所述联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；求解单元，用于求解所述联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标方法，属于电气工程领域，方法包括：获取风电场和区域供热系统各元件的参数，其中，区域供热系统各元件包括热电联产机组、热泵和储热罐；构建风电场和区域供热系统联合优化模型的目标函数，所述目标函数为最大化风电场和区域供热系统的组合利润；构建所述联合优化模型的约束条件，用于约束风电场和区域供热系统的投标量、风电场的出力上下限以及区域供热系统的运行边界；求解所述联合优化模型，得到风电场和区域供热系统的电、热出力情况。同时还提供了一种风电场和区域供热系统联合参与电力市场的投标装置。本发明能够降低投标量与风电实际出力之间的正负偏差，提升整体收益。升整体收益。升整体收益。


技术研发人员：郑永乐 李鹏 王正元 田春筝 冯宇昂 杨钦臣 李慧璇 朱梦姝 艾小猛 张泓楷 祖文静 杨萌 张艺涵
受保护的技术使用者：华中科技大学
技术研发日：2023.03.21
技术公布日：2023/7/17