[發明專利]電力數據的校核方法及裝置

在審

• 申請號: 202010260759.9
• 申請日: 2020-04-03
• 公開（公告）號: CN113496075A
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 周乃康;李璟濤;李繼宏;袁建麗;尤珊珊;符加
• 申請（專利權）人: 國家電投集團電站運營技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

本申請實施例公開了一種電力數據的校核方法及裝置。其中，該方法包括：獲取電力市場的機組開機組合計算數據和出清電價分布數據；依據預先構建的安全約束機組組合模型，校核上述機組開機組合計算數據是否符合電力市場預定規則；依據預先構建的安全約束經濟調度模型，校核上述出清電價分布數據是否符合電力市場預定規則。本申請實施例解決了現有技術中無法準確校核當前電力市場出清算法是否符合電力市場預定規則的技術問題。

技術領域

本申請實施例涉及數據校核領域，具體而言，涉及一種電力數據的校核方法及裝置。

背景技術

在現有技術中，電力市場仿真技術主要分為以下幾類:1)基于進化計算和強化學習的電力市場仿真模擬方法；2)基于代理的電力市場仿真模擬方法。

其中，基于進化計算和強化學習的電力市場仿真模擬方法一般用于尋找發電廠商的競價策略。這種方法的缺點在于其過于依賴電力市場歷史數據的質量，若歷史數據數量不足，或歷史數據與當前市場環境差異較大，則將大大降低預測精度。

基于代理的電力市場仿真模擬方法多用于分析市場運行中主體間的協作和競爭關系。這種方法的缺點在于其依靠機器學習，具體包括：監督性學習、無監督學習、半監督學習和強化學習等，具體學習算法內部參數的調整對于模擬仿真結果將產生巨大差異，且隨著市場規則的變化，算法參數的調整將需要重新進行，且與市場規則的變動不具有關聯性，割裂了市場規則與模擬仿真內在計算原理的聯系，導致不適應當前規則頻繁變動的電力市場現狀。

針對上述的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

本申請實施例提供了一種電力數據的校核方法及裝置，以至少解決現有技術中無法準確校核當前電力市場出清算法是否符合電力市場預定規則的技術問題。

根據本申請實施例的一個方面，提供了一種電力數據的校核方法，包括：獲取電力市場的機組開機組合計算數據和出清電價分布數據；依據預先構建的安全約束機組組合模型，校核上述機組開機組合計算數據是否符合電力市場預定規則；依據預先構建的安全約束經濟調度模型，校核上述出清電價分布數據是否符合電力市場預定規則。

可選地，在獲取電力市場的機組開機組合計算數據和出清電價分布數據之前，上述方法還包括：獲取上述電力市場預定規則；基于上述電力市場預定規則構建上述安全約束機組組合模型；確定上述安全約束機組組合模型的第一約束條件，其中，上述安全約束機組組合模型的目標函數為總發電生產成本小于或等于目標生產成本，上述總發電生產成本包括：機組啟動成本、機組發電成本和機組空載成本的總和；上述安全約束機組組合模型用于確定機組的目標啟停狀態。

可選地，上述第一約束條件包括：機組啟停約束條件；確定上述安全約束機組組合模型的第一約束條件，包括：在依據直流潮流模型進行電網安全校核之后，采用線性混合整數最優化算法對上述安全約束機組組合模型進行求解，確定上述機組啟停約束條件。

可選地，在獲取電力市場的機組開機組合計算數據和出清電價分布數據之前，上述方法還包括：獲取上述電力市場預定規則；基于上述電力市場預定規則構建上述安全約束經濟調度模型；確定上述安全約束經濟調度模型的第二約束條件；其中，上述安全約束經濟調度模型的目標函數為總發電生產成本小于或等于目標生產成本，上述第二約束條件包括：系統平衡約束條件、機組約束條件、網絡潮流約束條件、實際運行約束條件和機組群約束條件。

可選地，在基于上述電力市場預定規則構建上述安全約束經濟調度模型之后，上述方法還包括：在依據直流潮流模型進行電網安全交換之后，采用線性規劃算法對上述安全約束經濟調度模型進行求解，確定上述電力市場的電能出清數據和節點電價數據。