[發明專利]基于數據驅動的現貨市場電價風險評估系統

在審

• 申請號: 202111346961.4
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114638454A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 楊知方;雷星雨;余娟;朱正春
• 申請（專利權）人: 重慶大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/06
• 代理公司: 重慶縉云專利代理事務所(特殊普通合伙) 50237
• 代理人: 王翔

本發明公開基于數據驅動的現貨市場電價風險評估系統，包括數據獲取模塊、機組出力和傳輸線路潮流計算模塊、樣本識別模塊、第一電價計算模塊、第二電價計算模塊；本發明構建了DC?OPF問題的GP替代模型來識別LMP計算的關鍵信息。通過求解一組線性方程組，提出了一種模型?數據混合EPRA方法。該方法在不影響EPRA精度的前提下，顯著提高了EPRA的效率。

技術領域

本發明涉及電力市場領域，具體是基于數據驅動的現貨市場電價風險評估系統。

背景技術

為減少污染和溫室氣體排放，可再生能源的高比例滲透已成為智能電網的基本特征之一。隨著可再生能源的發展和邊際節點電價(LMP)方法的采用，現貨市場充滿負荷和可再生能源波動帶來的不確定性。上述不確定性因素導致電價劇烈波動，給電力市場參與者帶來嚴重的運營和規劃風險。

與電力生產和使用中的不確定性相比，電價的波動更大，更加難以預測。因此，電價風險評估(Electricity price risk assessment，EPRA)對市場參與者至關重要。可靠的評估方法是現貨市場運行和風險控制的基礎。目前的研究主要集中在電價波動引起的風險上，基于蒙特卡羅模擬、均值-方差模型等方法分析電力市場的價格風險。對于EPRA，需要評估LMP的期望值和標準差，以支持獨立系統運營商(Independent system operators，ISOs)的市場風險控制。通常，基于直流最優潮流(DC-OPF)模型可以得到LMP，該模型由功率平衡約束和傳輸約束的拉格朗日乘子導出，包括能量分量和阻塞分量。概率最優潮流(Probabilistic optimal power flow，POPF)能夠綜合考慮現貨市場中各種不確定性，從而成為評估放松管制電力市場中LMP的有效工具。

為了解決POPF問題，現有研究主要有兩種計算方法，即基于模型的方法和基于數據的方法。基于模型的方法大致可以分為分析法和模擬法。典型的分析方法，如點估計法，根據不確定性變量的概率密度函數(probability density function，PDF)構造代表性樣本。根據代表性樣本的OPF解可以得到EPRA結果，這在計算上是有效的，但需要復雜的數學推導和嚴格的假設。典型的模擬方法包括蒙特卡羅模擬法，該方法對大量隨機生成的樣本求解OPF模型，獲得EPRA結果。這種方法的結果是可靠的，但存在巨大計算負擔。

近年來，基于數據驅動的機器學習方法在POPF計算中得到了廣泛的應用，為實現高精度、高效率的EPRA提供了一條新的思路。數據驅動方法的核心思想是構造一個數據驅動的替代模型，建立OPF問題輸入系統運行狀態與輸出OPF解之間的函數映射關系，從而大大提高了POPF問題的計算效率。現有文獻基于歷史數據和離線模擬，提出了一種求解最優潮流問題的深度神經網絡(deep neural network，DNN)方法。然而，現有適用POPF問題的數據驅動方法對于EPRA問題仍存在技術差距。首先，需要離散的拉格朗日乘子來計算LMP，這是現有POPF數據驅動方法無法提供的。其次，深度學習需要大量的訓練樣本，這與當前現貨市場的實踐不匹配。第三，基于數據驅動的POPF結果存在固有的學習誤差，可能造成EPRA結果不可信。綜上所述，亟需研究一種兼顧計算精度和速度的現貨市場電價風險數據驅動評估裝置。

發明內容

本發明的目的是提供基于數據驅動的現貨市場電價風險評估系統，包括數據獲取模塊、機組出力和傳輸線路潮流計算模塊、樣本識別模塊、第一電價計算模塊、第二電價計算模塊。

所述數據獲取模塊獲取電力系統運行數據，并輸入到機組出力和傳輸線路潮流計算模塊、樣本識別模塊中。

所述機組出力和傳輸線路潮流計算模塊存儲有DC-OPF高斯過程替代模型。

所述機組出力和傳輸線路潮流計算模塊將電力系統運行數據輸入到DC-OPF高斯過程替代模型中，得到機組出力和傳輸線路潮流，從而識別邊際機組和阻塞傳輸線路。

所述機組出力和傳輸線路潮流計算模塊將機組出力、傳輸線路潮流、邊際機組和阻塞傳輸線路傳輸至樣本識別模塊中。