[0001] 本发明涉及电力系统调度技术领域，更具体地，涉及一种考虑碳排放均衡的中长期合约电量分解方法。

[0002] 随着中国电力现货市场的进一步发展以及不断推进，未来电力市场将是一个复杂的多交易品种并存、多交易周期衔接的多元多级市场。中长期市场签订的合同在实时运行前需要购售双方将合约电量分解为电力曲线提交给调度机构，在通过安全约束校核后物理执行，并在现货市场进行交易调整。所有发电企业的月度碳排放量与合约电量分解结果有关，同时碳排放限制导致火电机组平均年利用小时数不断降低，进而影响电能量市场的供需情况和出清价格，以及电力系统调度结果。因此，如何考虑不同类型发电企业的碳排放量来优化合约电量分解，成为采用中长期合约物理执行的电力市场亟需解决的一大问题。

[0063] 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。

[0064] 如图1为本发明的整体流程示意图。本发明的一种考虑碳排放均衡的中长期合约电量分解方法，其实现流程包括以下步骤：

[0065] 步骤1：考虑机组合约完成进度均衡及碳排放均衡，构建年度合约电量分解模型将机组年度合约电量分解到月。本步骤的具体实现方法如下：

[0066] 年度合约电量分解模型将每个机组年度合约电量分解到月，在分解过程中考虑机组合约完成进度均衡及碳排放均衡，具有两个目标函数。第一个目标函数为同类型机组每月合约完成进度尽量均衡，可表示为：

[0067]

[0068]

[0069]

[0070]

[0071]

[0072] 式中，M为每年总月份数，M＝12；Ic和Jg分别为煤电机组和气电机组数量； 和分别为煤电机组i和气电机组j到第m月的合约完成度； 和 分别为所有煤电机组和所有气电机组在第m月的平均合约完成度； 和 分别为煤电机组i和气电机组j分解到第k月的电量； 和 分别为煤电机组i和气电机组j的年度合约电量。

[0073] 设交易中心设定的全年分月碳排放比例目标向量为N＝(n1,n2,...,nM)，满足实际设定时可考虑按每月负荷比例分，或12个月平均分配。年度合约分解的第二个目标函数是每月碳排放尽量接近于交易中心设定的目标比例，可表示为：

[0074]

[0075]

[0076]

[0077] 式中，Cm为第m月所有机组碳排放总量；Cy为所有机组已签订的年度合约电量对应c,i g,i的碳排放总量；M 和M 分别为煤电机组i和气电机组j的碳排放系数，表示单位发电量对应的碳排放量； 和 分别为煤电机组i和气电机组j分解到第m月的电量。

[0078] 模型的约束条件包括：

[0079] 1)合约总量约束

[0080]

[0081]

[0082] 2)可分解电量约束

[0083]

[0084] 式中， 和 分别为第m月的最小和最大合约可分解电量。

[0085] 3)机组最小/最大发电量约束

[0086]

[0087]

[0088] 式中， 和 分别为煤电机组i第m月的最小和最大发电量； 和分别为气电机组j第m月的最小和最大发电量。考虑到机组检修计划的影响，机组最大发电量存在差异。

[0089] 步骤2：考虑同类型机组合约完成进度的一致性，构建月度合约电量分解模型将机组月度合约电量分解到每日。本步骤的具体实现方法如下：

[0090] 月度合约电量分解模型将每个机组月度合约电量分解到每日，在分解过程中考虑同类型机组合约完成进度的一致性，其目标函数为：

[0091]

[0092]

[0093]

[0094]

[0095]

[0096] 式中，Dm为第m月包含的天数； 和 分别为煤电机组i和气电机组j第 m月第d天的合约完成度； 和 分别为所有煤电机组和所有气电机组在第m月第d天的平均合约完成度； 和 分别为煤电机组i和气电机组j第 m月分解到第d天的电量。

[0097] 模型的约束条件包括：

[0098] 1)合约总量约束

[0099]

[0100]

[0101] 2)可分解电量约束

[0102]

[0103] 式中， 和 分别为第m月第d天的最小和最大合约可分解电量。

[0104] 3)机组最小/最大发电量约束

[0105]

[0106]

[0107] 式中， 和 分别为煤电机组i第m月第d天的最小和最大发电量；和 分别为气电机组j第m月第d天的最小和最大发电量。考虑到机组检修计划的影响，机组最大发电量存在差异。

[0108] 步骤3：基于典型负荷曲线原则，按负荷比例计算机组不同时段合约电量分解结果。本步骤的具体实现方法如下：

[0109] 日合约电量分解基于典型负荷曲线原则。对煤机和气机的日合约电量按照典型负荷曲线中每个时段用电量占典型日用电量的比例进行分解，可以得到各机组不同时段的合约电量为

[0110]

[0111]

[0112] 式中， 和 分别为煤电机组i和气电机组j第m月第d天分解到第t个时段的电量；βt为t时段用电量占典型日用电量的比例，由典型日负荷曲线计算得到。

[0113] 下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

[0114] 假设有三台功率分别为100万kW、60万kW、30万kW的煤电机组(100 万kW、60万kW、30万kW)和两台气电机组(70万kW、40万kW)，其相关参数如表1所示。

[0115] 表1机组合约电量及碳排放系数

[0116] 机组编号 年度合约电量(亿kWh) 碳排放系数煤机1 25 4
煤机2 13 5
煤机3 7 6
气机1 14 2
气机2 7 3

[0117] 各台机组年度合约电量分解结果如附图2所示。可以看出，三台煤电机组每月的分解电量的比值保持相近，两台气电机组每月的分解电量也有此规律，说明了所提的年度合约电量分解能保证同类型机组合约完成进度均衡的目标。本算例中设置的碳排放目标为每个月均衡，因此在7月、8月这两个总电量较高的月份，两台气电机组的分解电量更多，减少了煤电机组的发电量，使得这两个月的碳排放量尽量低，与其他月份保持一致。

[0118] 以1月份合约电量分解结果为例分析月度合约电量分解情况，如附图3所示。由于5‑14号煤机3处于检修期，为了保证合约完成进度的均衡，在检修期前后 (3‑4号和15‑16号)给煤机3安排了较多的发电量。同理，21‑27号汽机1处于检修期，在20号和28号给汽机1安排了较多的发电量。证明所提出的月度合约电量模型能考虑检修计划的影响，合理安排各机组的发电量，以尽量保证同类型机组合约完成进度的一致性。

[0119] 以1月1日合约电量分解情况来分析日合约电量分解情况，如附图4所示。由于日合约电量分解模型基于典型负荷曲线原则，得到的总合约电量曲线与典型负荷曲线形状一致，且每台机组的合约电量曲线也与典型负荷曲线一致。

[0120] 显然，上述实施例仅是为清楚地说明本发明而所作的举例，并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。