現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下水電富集電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度研究

吳洋 蘇承國(guó) 孫映易 劉雙全 郭航天

摘要：

水電富集電網(wǎng)中梯級(jí)水電站間緊密的水力、電力時(shí)空耦合關(guān)系以及清潔能源消納的政策要求，極大地增加了現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的挑戰(zhàn)性?；谒姼患娋W(wǎng)的市場(chǎng)特點(diǎn)和真實(shí)需求，探討了促進(jìn)可再生能源保障性消納的水電富集電網(wǎng)日前現(xiàn)貨市場(chǎng)交易機(jī)制。在此基礎(chǔ)上，建立了以系統(tǒng)綜合購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)的日前優(yōu)化調(diào)度模型。針對(duì)模型中的水電站水位-庫(kù)容關(guān)系、水位-耗水率關(guān)系等非線性因素，提出了相應(yīng)的線性化處理策略，將原非線性模型轉(zhuǎn)換為混合整數(shù)線性規(guī)劃（Mixed Integer Linear Programming，MILP）模型。以云南電網(wǎng)10座火電站和22座水電站的日前優(yōu)化調(diào)度為例對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，計(jì)算時(shí)間為183.6 s，系統(tǒng)綜合購(gòu)電費(fèi)用為15 535萬(wàn)元，3個(gè)流域均無(wú)棄水產(chǎn)生。結(jié)果表明：提出的模型具有較高的求解精度與效率，在滿足綜合購(gòu)電成本最小的前提下實(shí)現(xiàn)了水電最大化消納，為水電富集電網(wǎng)的日前現(xiàn)貨市場(chǎng)開展提供了科學(xué)決策的依據(jù)。

關(guān) 鍵 詞：

水電富集電網(wǎng)； 日前現(xiàn)貨市場(chǎng)； 出清機(jī)制； 日前優(yōu)化調(diào)度； 混合整數(shù)線性規(guī)劃

中圖法分類號(hào)： TV213.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.07.030

0 引 言

現(xiàn)貨市場(chǎng)能夠充分還原電力商品屬性，真正起到價(jià)格發(fā)現(xiàn)和資源優(yōu)化配置的作用［1］。當(dāng)前，中國(guó)新一輪電力體制改革進(jìn)展迅速，并以南方（以廣東起步）、四川等8個(gè)地區(qū)作為第一批試點(diǎn)［2］，相繼組織推動(dòng)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)建設(shè)工作。隨著當(dāng)前中國(guó)電力體制改革的全面深化，現(xiàn)貨市場(chǎng)的全面鋪開已成為下一階段中國(guó)電力市場(chǎng)建設(shè)的核心與重點(diǎn)。

云南電網(wǎng)、四川電網(wǎng)是中國(guó)兩個(gè)水電居主導(dǎo)地位的省級(jí)電網(wǎng)，水電裝機(jī)容量占比均超過(guò)70%，是典型的水電富集電網(wǎng)［3］。水電逐步放開參與日前現(xiàn)貨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，形成新的交易約束，與復(fù)雜電網(wǎng)安全約束以及固有的水力約束、電力約束等關(guān)聯(lián)耦合，進(jìn)一步增加了電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度（市場(chǎng)出清）的挑戰(zhàn)性，具體體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：① 梯級(jí)水電上游電站的下泄流量對(duì)下游電站發(fā)電能力存在影響，其復(fù)雜水力約束如耗水率-壩前水位關(guān)系、水位-庫(kù)容關(guān)系等非線性約束，與電力約束耦合［4-5］，極大地影響了優(yōu)化調(diào)度模型的求解效率（市場(chǎng)出清效率）；② 在傳統(tǒng)的現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)制下，以全社會(huì)效益最大化或購(gòu)電成本最小化作為優(yōu)化目標(biāo)，市場(chǎng)將盡可能讓報(bào)價(jià)低的電站中標(biāo)更多的電量，然而這種機(jī)制可能會(huì)導(dǎo)致全網(wǎng)水電站產(chǎn)生大量棄水，造成極大的資源浪費(fèi)，違背了目前中國(guó)對(duì)可再生能源實(shí)行保障性消納的政策［6］。因此，研究現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下水電富集電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行方式，以充分利用市場(chǎng)交易機(jī)制，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)現(xiàn)貨市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行和清潔能源的保障性消納，具有重要意義。

國(guó)外水電資源豐富的地區(qū)如巴西、北歐等已建立了相對(duì)成熟的電力市場(chǎng)。巴西電力市場(chǎng)［7-8］中的短期市場(chǎng)是由市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)機(jī)構(gòu)組織的“成本型電力庫(kù)”市場(chǎng)，市場(chǎng)不報(bào)價(jià)，價(jià)格也不由競(jìng)爭(zhēng)確定，因此巴西短期市場(chǎng)并不是嚴(yán)格意義上的電力現(xiàn)貨市場(chǎng)。北歐電力市場(chǎng)范圍覆蓋瑞典、挪威、芬蘭和丹麥，日前現(xiàn)貨市場(chǎng)采用“集中競(jìng)價(jià)，邊際出清”的原則［9-12］。挪威的水電站普遍具有優(yōu)良的調(diào)節(jié)性能，能夠借助于跨國(guó)互聯(lián)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高比例水電的消納和各國(guó)資源互濟(jì)協(xié)調(diào)。

中國(guó)許多學(xué)者也對(duì)水電參與日前現(xiàn)貨市場(chǎng)問(wèn)題進(jìn)行了研究。賈澤斌等［13］提出一種高比例水電系統(tǒng)梯級(jí)電量聯(lián)動(dòng)控制的日前現(xiàn)貨出清方法，將梯級(jí)水電站日電量動(dòng)態(tài)控制作為邊界納入系統(tǒng)約束，使水電現(xiàn)貨出清計(jì)劃都能滿足梯級(jí)水力約束條件；于旭光等［14］提出了一種耦合日前市場(chǎng)競(jìng)價(jià)及日合同分解的梯級(jí)水電站短期魯棒優(yōu)化調(diào)度方法；鄧玉敏等［15］ 提出了基于機(jī)會(huì)成本的日前市場(chǎng)增量競(jìng)價(jià)報(bào)價(jià)策略并設(shè)計(jì)了跨省區(qū)水電中長(zhǎng)期合約分解曲線物理執(zhí)行機(jī)制和日前市場(chǎng)增量競(jìng)價(jià)模型；鐘儒鴻等［16］在傳統(tǒng)出清模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合水電復(fù)雜水力聯(lián)系的特點(diǎn)，考慮水電跨區(qū)消納的場(chǎng)景，提出了耦合復(fù)雜水力聯(lián)系的跨區(qū)交易現(xiàn)貨市場(chǎng)出清模型，將復(fù)雜水力聯(lián)系轉(zhuǎn)化成水電站群的最大、最小發(fā)電量；張粒子等［17］將下游電站日內(nèi)發(fā)電量表示為關(guān)于上游電站申報(bào)電量的線性函數(shù)并將其嵌入到日前市場(chǎng)出清優(yōu)化模型中，解決了多運(yùn)營(yíng)主體流域梯級(jí)水電站獨(dú)立參與日前市場(chǎng)的出清問(wèn)題。但當(dāng)前相關(guān)的研究中仍存在兩個(gè)問(wèn)題迫切需要解決：① 中國(guó)要求通過(guò)發(fā)揮市場(chǎng)調(diào)節(jié)功能實(shí)現(xiàn)清潔能源最大化消納，而針對(duì)高比例水電的市場(chǎng)化消納問(wèn)題，目前仍缺乏一套合理的現(xiàn)貨市場(chǎng)出清技術(shù)體系；② 水電富集電網(wǎng)日前調(diào)度模型中大量非線性約束帶來(lái)計(jì)算復(fù)雜度的提升，以往模型缺乏有力的處理手段，導(dǎo)致模型求解效率偏低，難以滿足現(xiàn)貨市場(chǎng)出清的效率要求。本文首先分析了清潔能源消納政策背景下水電富集電網(wǎng)的日前出清機(jī)制，在此基礎(chǔ)上建立了現(xiàn)貨市場(chǎng)環(huán)境下水電富集電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型。模型將棄水電量懲罰考慮到優(yōu)化目標(biāo)中，以綜合購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù)，綜合考慮了電網(wǎng)約束、水電約束和火電約束。為提高調(diào)度模型的求解效率，本文將模型中非線性因素進(jìn)行線性化，將原模型轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)的混合整數(shù)線性規(guī)劃（mixed integer linear programming，MILP）模型，并調(diào)用成熟、高效的優(yōu)化求解器CPLEX對(duì)模型進(jìn)行求解。最后，以云南電網(wǎng)10座火電站和22座水電站的日前優(yōu)化調(diào)度對(duì)本文模型和方法進(jìn)行驗(yàn)證。

1 水電富集電網(wǎng)日前現(xiàn)貨市場(chǎng)機(jī)制

電力市場(chǎng)主要分為分散式電力市場(chǎng)和集中式電力市場(chǎng)兩種模式。目前國(guó)內(nèi)電力現(xiàn)貨市場(chǎng)試點(diǎn)中，南方（以廣東省起步）、浙江省、四川省、甘肅省、山東省、山西省采用集中式電力市場(chǎng)，而福建省、蒙西采用分散式市場(chǎng)。對(duì)于水電富集電網(wǎng)而言，大型梯級(jí)水電站群上下游之間具有極強(qiáng)的水力和電力聯(lián)系，分散式市場(chǎng)模式下梯級(jí)水電站之間相互競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)導(dǎo)致大量棄水或部分下游電站無(wú)法完成申報(bào)的日前發(fā)電曲線。為保障清潔能源優(yōu)先消納和電力市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行，水電富集區(qū)域適宜采用集中式電力市場(chǎng)模式。日前現(xiàn)貨市場(chǎng)采用全電量申報(bào)、集中優(yōu)化出清的方式開展，市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)初期可采用發(fā)電側(cè)報(bào)量報(bào)價(jià)、用戶側(cè)報(bào)量不報(bào)價(jià)，發(fā)電側(cè)報(bào)價(jià)采用階梯型報(bào)價(jià)的方式，如圖1所示。由于水力發(fā)電的特殊性，同一個(gè)水電站內(nèi)不同機(jī)組的出力是互相影響的，難以作為獨(dú)立的競(jìng)價(jià)主體，因此水電站以電站為單位參與日前市場(chǎng)交易。而火電機(jī)組的發(fā)電能力取決于各自機(jī)組運(yùn)行狀況、技術(shù)約束和燃料供給，各機(jī)組的發(fā)電能力是相互解耦的，能夠基于自身經(jīng)濟(jì)技術(shù)特性開展獨(dú)立的現(xiàn)貨電力交易。電力調(diào)度機(jī)構(gòu)以全網(wǎng)購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)集中出清，得到運(yùn)行日的水電站調(diào)度計(jì)劃、火電機(jī)組開機(jī)組合和分時(shí)出力曲線，在獲得經(jīng)濟(jì)最優(yōu)解的同時(shí)最大程度保障水電的消納。風(fēng)電和光伏作為新能源，由于其不具備調(diào)節(jié)能力，因此暫不參與日前現(xiàn)貨市場(chǎng)交易［18］，將其預(yù)測(cè)功率作為市場(chǎng)出清邊界條件。

2 數(shù)學(xué)模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

傳統(tǒng)的日前現(xiàn)貨市場(chǎng)優(yōu)化調(diào)度（出清）模型多采用購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)函數(shù)，未考慮高比例水電消納問(wèn)題［18-20］。為此，本文在模型中引入水電棄能罰函數(shù)，將棄能帶來(lái)的損失考慮到購(gòu)電費(fèi)用中，以綜合購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)構(gòu)建現(xiàn)貨市場(chǎng)日前發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型。因風(fēng)電和光伏暫不參與日前現(xiàn)貨市場(chǎng)交易，本文僅考慮水電和火電參與日前市場(chǎng)交易，具體目標(biāo)函數(shù)如下：

4 實(shí)例分析

4.1 工程概況

云南電網(wǎng)是典型的水電富集電網(wǎng)，截至2021年底，云南省全口徑水電裝機(jī)容量達(dá)到7 810萬(wàn)kW，占總裝機(jī)容量的近80%。云南省是中國(guó)新一輪電力市場(chǎng)化改革首批試點(diǎn)，現(xiàn)已全面建成年度交易、月度交易、日前增量交易等覆蓋多個(gè)時(shí)間尺度的中長(zhǎng)期電力市場(chǎng)，市場(chǎng)主體和交易電量均增長(zhǎng)迅速。截至2021年底，共470余家電廠參與市場(chǎng)交易，覆蓋省調(diào)平衡電站的90%以上，省內(nèi)市場(chǎng)全年共成交電量1 490.85億kW·h。本文以云南電網(wǎng)為工程背景，考慮瀾滄江、金沙江、李仙江3個(gè)流域的22個(gè)水電站以及10座火電站在日前現(xiàn)貨市場(chǎng)下的發(fā)電優(yōu)化調(diào)度，其中水電總裝機(jī)容量為31 473 MW，火電總裝機(jī)容量為10 000 MW。流域梯級(jí)水電站的水力聯(lián)系如圖3所示。日前優(yōu)化調(diào)度的調(diào)度周期為24 h，時(shí)間步長(zhǎng)為15 min，采用2021年1月典型日的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行模型模擬。水電站及火電站需要同時(shí)申報(bào)運(yùn)行費(fèi)用，采用現(xiàn)貨市場(chǎng)常用的分段階梯型報(bào)價(jià)［27］，火電機(jī)組為4段，水電站為5段，分段數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)每月實(shí)際交易數(shù)據(jù)特殊處理得到的，具體處理如下：對(duì)于分段價(jià)格，取電站月交易價(jià)格的最高和最低作為申報(bào)價(jià)格的上下限，然后通過(guò)等區(qū)間插值確定各分段的申報(bào)價(jià)格；同樣，分段出力由最小出力和最大出力等區(qū)間插值確定［28］，此外火電機(jī)組還需申報(bào)開機(jī)費(fèi)用。調(diào)用CPLEX求解器對(duì)模型進(jìn)行求解，計(jì)算平臺(tái)為16核CPU、主頻2.3 GHz的Dell工作站。棄能懲罰因子M設(shè)置為200，模型迭代收斂絕對(duì)精度值為0.02%。

4.2 結(jié)果分析

4.2.1 優(yōu)化調(diào)度結(jié)果分析

模型計(jì)算耗時(shí)為183.6 s，計(jì)算效率較高，說(shuō)明將模型中非線性約束進(jìn)行線性化處理后借助高效求解器，可以有效解決水電富集電網(wǎng)日前現(xiàn)貨市場(chǎng)出清效率低下的問(wèn)題。

計(jì)算得到的電網(wǎng)最小綜合購(gòu)電費(fèi)用為15 535萬(wàn)元，3個(gè)流域均無(wú)棄水產(chǎn)生，說(shuō)明本文所提模型將棄水電量懲罰考慮到目標(biāo)函數(shù)中，可以在兼顧購(gòu)電費(fèi)用的同時(shí)避免棄水的產(chǎn)生，實(shí)現(xiàn)了清潔能源的市場(chǎng)化消納。

圖4給出了日前市場(chǎng)的優(yōu)化調(diào)度結(jié)果。水電中標(biāo)電量占全網(wǎng)用電量的56%，火電占44%，由于水電總裝機(jī)大于火電總裝機(jī)，且水電整體報(bào)價(jià)較火電報(bào)價(jià)低，因此水電的中標(biāo)電量占全網(wǎng)用電量更多。限于篇幅，圖5給出了瀾滄江流域龍頭小灣電站的水位、出力變化曲線。小灣是多年調(diào)節(jié)電站，具有良好的調(diào)節(jié)性能，電站出力有隨負(fù)荷變化的趨勢(shì)；水位基本保持穩(wěn)定，在日內(nèi)呈平緩下降趨勢(shì)。

4.2.2 棄能懲罰因子對(duì)出清結(jié)果的影響分析

為驗(yàn)證本文模型的優(yōu)越性，將本文所提模型與傳統(tǒng)僅追求經(jīng)濟(jì)效益而不考慮棄能懲罰的日前市場(chǎng)出清模型進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表1所列?？梢钥闯?，盡管傳統(tǒng)模型綜合購(gòu)電費(fèi)用減少了1 893萬(wàn)元，但棄水電量達(dá)到了124 966 MW·h，小灣、大朝山、觀音巖、崖羊山、普西橋等調(diào)節(jié)性能較好的電站均產(chǎn)生了棄水，不符合清潔能源消納的政策要求。

調(diào)整棄水電量懲罰因子，進(jìn)一步分析不同棄水電量懲罰因子下的出清結(jié)果，如圖6所示。可以看出：隨著棄水電量懲罰因子的增大，綜合購(gòu)電費(fèi)用逐步變大，而棄水電量逐步減??；當(dāng)懲罰因子增大到200時(shí)，棄水減小到0，懲罰因子增大到250時(shí)，綜合購(gòu)電費(fèi)用不再變化。這是因?yàn)楫?dāng)懲罰因子較小時(shí)，棄水電量在目標(biāo)函數(shù)中所占較小，為了滿足經(jīng)濟(jì)效益，報(bào)價(jià)低的水電機(jī)組多中標(biāo)，報(bào)價(jià)高的水電機(jī)組則因少中標(biāo)或無(wú)中標(biāo)，被迫產(chǎn)生棄水；而當(dāng)懲罰因子較大時(shí)，報(bào)價(jià)較高的電站也獲得了中標(biāo)電量，從而起到減少水電棄水的作用。

4.2.3 龍頭電站報(bào)價(jià)對(duì)結(jié)果影響分析

（1） 調(diào)高報(bào)價(jià)。

小灣為多年調(diào)節(jié)電站，裝機(jī)容量4 200 MW，是瀾滄江上游的龍頭電站。現(xiàn)調(diào)高小灣電站的報(bào)價(jià)，將其對(duì)應(yīng)容量段報(bào)價(jià)提高0.2元/（kW·h），分析其對(duì)出清結(jié)果的影響。小灣的水位、出力變化曲線如圖7所示?？梢钥闯?，當(dāng)小灣報(bào)價(jià)提高時(shí)，其出力在低谷階段明顯減少，而由于電網(wǎng)負(fù)荷平衡要求，小灣電站在負(fù)荷高峰時(shí)段的出力與提高報(bào)價(jià)前基本相同。由于小灣極好的調(diào)節(jié)能力，其水位與報(bào)價(jià)提升前水位幾乎一致。從表2看出，當(dāng)小灣報(bào)價(jià)調(diào)高后，電網(wǎng)內(nèi)水電總體中標(biāo)電量降低，而火電中標(biāo)電量升高，綜合購(gòu)電費(fèi)用升高1 316萬(wàn)元，兩種情況下均無(wú)棄水產(chǎn)生。此外，由表3可知，小灣報(bào)價(jià)提高0.2元/（kW·h）時(shí)，瀾滄江流域水電站總中標(biāo)電量減少10.03%，對(duì)下游漫灣電站、大朝山電站的中標(biāo)電量影響較大，而對(duì)功果橋、糯扎渡、景洪的影響較小。這是因?yàn)樾车陌l(fā)電量和下泄流量減少，造成其下游漫灣、大朝山電站出現(xiàn)中標(biāo)出力減少的現(xiàn)象。而糯扎渡、景洪作為瀾滄江流域下游的水電站且具有較好的調(diào)節(jié)性能，因此調(diào)高小灣的報(bào)價(jià)對(duì)其影響較??；而功果橋作為小灣的上游電站，受其下游小灣電站下泄流量的影響也不大，因此調(diào)高小灣的報(bào)價(jià)對(duì)其影響也較小。

（2） 調(diào)低報(bào)價(jià)。

調(diào)低瀾滄江龍頭電站小灣的報(bào)價(jià)，將其對(duì)應(yīng)容量段報(bào)價(jià)調(diào)低0.1元/（kW·h），其優(yōu)化調(diào)度結(jié)果變化如表4所列?？梢钥闯?，當(dāng)調(diào)低小灣報(bào)價(jià)時(shí)，系統(tǒng)綜合購(gòu)電費(fèi)用減少了477萬(wàn)元，水電總體中標(biāo)電量較原始提高了2.25%，無(wú)棄水產(chǎn)生。由表5可知，調(diào)低龍頭電站的報(bào)價(jià)對(duì)流域內(nèi)其他電站報(bào)價(jià)的影響不明顯，主要原因在于調(diào)整報(bào)價(jià)前水電的報(bào)價(jià)就已經(jīng)低于火電的報(bào)價(jià)，因此，調(diào)低報(bào)價(jià)后，流域內(nèi)水電的中標(biāo)電量?jī)H有略微提高。

5 結(jié) 論

本文根據(jù)中國(guó)水電富集電網(wǎng)運(yùn)行特征和清潔能源消納政策，設(shè)計(jì)了促進(jìn)清潔能源消納的水電富集電網(wǎng)日前市場(chǎng)出清機(jī)制，繼而構(gòu)建了以系統(tǒng)綜合購(gòu)電費(fèi)用最小為目標(biāo)的日前優(yōu)化調(diào)度MILP模型，并以云南電網(wǎng)為例對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，得到了如下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1） 本文提出了一系列有效的線性化處理策略，將水電富集電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的MILP模型，大幅簡(jiǎn)化了現(xiàn)貨市場(chǎng)日前優(yōu)化調(diào)度模型的復(fù)雜性，在滿足精度的前提下極大地提高了計(jì)算效率。

（2） 通過(guò)設(shè)計(jì)合理的水電富集電網(wǎng)日前市場(chǎng)出清機(jī)制，能夠有效促進(jìn)水電消納；隨著棄水懲罰因子逐漸增大，系統(tǒng)綜合購(gòu)電費(fèi)用逐漸變大，但棄水電量顯著減?。划?dāng)棄水懲罰因子增加到一定程度時(shí)，優(yōu)化調(diào)度棄水電量不再變化，此時(shí)則為系統(tǒng)的最小棄電量。

（3） 流域龍頭電站報(bào)價(jià)較高時(shí)，龍頭電站的中標(biāo)電量減少，流域內(nèi)水電總的中標(biāo)電量也呈減少趨勢(shì)，小灣作為多年調(diào)節(jié)電站，影響更為顯著；當(dāng)流域龍頭電站報(bào)價(jià)較低時(shí)，龍頭電站的中標(biāo)電量增多，但由于本身水電的報(bào)價(jià)就比火電的低，因此調(diào)低龍頭電站報(bào)價(jià)對(duì)該流域整體影響不明顯。

目前，中國(guó)正處于電力現(xiàn)貨市場(chǎng)建設(shè)的關(guān)鍵時(shí)期，大規(guī)模水電參與現(xiàn)貨市場(chǎng)已成為必然趨勢(shì)，本文的研究可為清潔能源消納政策下水電富集電網(wǎng)日前優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題提供有效參考。而研究現(xiàn)貨市場(chǎng)出清機(jī)制對(duì)節(jié)點(diǎn)電價(jià)的影響以及分析市場(chǎng)運(yùn)行均衡狀態(tài)，是未來(lái)進(jìn)一步的研究方向。

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（編輯：江 文）

Day-ahead optimal scheduling of hydropower-dominated power grid under spot market environment

WU Yang1，SU Chengguo2，SUN Yingyi1，LIU Shuangquan1，GUO Hangtian2

（1.Power Dispatching & Control Center，Yunnan Power Grid，Kunming 650011，China； 2.College of Water Conservancy and Civil Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450011，China）

Abstract：

In the hydropower enrichment network，the tight time-space coupling relationship of hypower and electricity between cascade hydropower stations and the policy requirements of clean energy consumption has greatly increased the challenge of power grid optimization and dispatching in the spot market environment.Based on the market characteristics and real demand for the hydropower-dominated power grid，the day-ahead spot market trading mechanism of the hydropower enrichment grid was discussed to guarantee the absorption of renewable energy.On this basis，a day-ahead optimization scheduling model aiming at minimizing the comprehensive power purchase cost of the power system was established.The nonlinear factors in the model such as the relationship between water level and storage capacity of hydropower stations，and the relationship between water level and water-consumption rate were linearized through multiple linearization techniques.Therefore the original nonlinear model was transformed into a Mixed Integer Linear Programming（MILP） model，and the developed model was verified by 10 thermal power stations and 22 hydropower stations in Yunnan Power Grid.The calculation time was 183.6s，the comprehensive power purchase cost of the system was 155.35 million CNY，and there was no water abandonment in the three river basins.The simulation results showed that the proposed model had high solution accuracy and efficiency，and maximized the hydropower consumption under the premise of meeting the minimum comprehensive power purchase cost.The findings of this study can provide a scientific basis for the development of the day-ahead spot market of hydropower-dominated power grid.

Key words：

hydropower-dominated power grid；day-ahead spot market；clearing mechanism；day-ahead optimal scheduling；mixed integer linear programming