(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211041011.5 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 大连川禾绿能科技有限公司 地址 116024 辽宁省大连市高新区黄浦路 537号泰德大厦17层1702 申请人 大连理工大 学 (72)发明人 程春田　李亚鹏　赵麟　程楚伦　 (74)专利代理 机构 大连理工大 学专利中心 21200 专利代理师 梅洪玉 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种梯级水电在不确定性碳-电耦合市场中 策略竞价方法 (57)摘要 本发明公开一种梯 级水电在不确定性碳 ‑电 耦合市场中策略竞价方法。 首先， 利用概率性多 场景的方法建立CCER市场中竞争对手报价策略 集； 其次， 运用场景聚类K ‑means缩减初始场景 获 得其他市场主体报价策略典型场景集； 然后， 构 建电‑碳耦合市场模式下梯 级水电站竞价双层优 化模型， 上层模型求解梯级水电站在CCER市场中 的竞价策略， 下层模型 实现市场出清； 接着， 基于 库恩‑塔克条件转化电 ‑碳耦合市场竞价双层模 型转化； 再利用电 ‑碳耦合市场模式下的线性化 技术将双层模 型转变为混合整数线性规划模型； 最后， 梯级水电竞价决策和市场出清的交互迭代 进行求解， 获得含CCER的碳市场与电力市场中梯 级水电站最优竞 价策略。 权利要求书6页 说明书20页 附图8页 CN 115423508 A 2022.12.02 CN 115423508 A 1.一种梯级水电在不确定性碳 ‑电耦合市场中策略竞价方法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 步骤(1)： 利用概 率性多场景的方法建立C CER市场中竞争对手报价策略集 利用概率性多场景的方法对CCER市场供需不确定性进行模拟， 按照历史市场中申报信 息， 用python程序模拟， 随机生成多组申报量价曲线， 获得初始竞争对手报价策 略集， 以表 征现实市场中对手竞价的高度不确定性； 此时梯级水电站作为市场中的一员上报竞价曲 线， 与随机生成的多组申报信息和市场需求 集中出清； 步骤(2)： 运用场景聚类K ‑means缩减初始场景获得其 他市场主体报价策略典型场景集 运用场景聚类方法K ‑means缩减初始场景， 即步骤1中的初始竞争对手报价策略集， 得 到几组典型场景集合代表， 以此应对竞争对手报价 曲线与市场需求的不确定性， 同时设置 各组场景 可能出现的概 率； 将初始场景缩 减为1组场景即为确定性场景； 步骤(3)： 构建电 ‑碳耦合市场模式下梯级水电站竞 价双层优化模型 以斯塔克伯格模型的经典 “领导者一追随者 ”博弈模式为基础， 建立耦合市场种双层竞 价规划模 型， 上层为梯级 水电站竞价决策模型， 以梯级 水电站总收益最大为目标函数， 求解 梯级水电站申报的量价曲线； 下层为市场出清模型， CCER市场 简称为系统， 以系统购CCER总 成本最小为目标函数， 通过 下层模型求 解市场出清价格， 以及所有市场主体的中标量； 上层模型求解出的申报量价曲线传递到下层模型， 上层模型中的变量在下层为常数， 在确定各发电企业的竞价情况后， 系统组织市场出清， 公布出清电价和中标量， 从而使上层 模型得到竞价决策在市场中的反馈， 明确出清结果， 下层 模型的变量在上层中为常量； 上层 与下层互相影响， 不断迭代， 充分模拟市场主体决策和市场出清价格的迭代过程； 具体如 下： (3.1)上层模型： 梯级水电站在耦合市场中竞 价决策 (3.1.1)目标函数 水电站决策电力市场与碳市场竞价， 实质是通过市场竞争对自身资源进行投资组合； 上层模型为耦合市场模式下的梯级水电竞价模型， 基于耦合市场中期 望利润最大为目标函 数， 表达式如下： 式中： w、 W分别为电价场景序号及其集合； πw为场景w的概率； fw为梯级水电站场景w对应 的总利润， 由电力市场利润和CCER市场利润两部分组成； i、 I分别为电站序号及其集合； t、 T 分别为时段序号及时段集合； Pi,t为电站i在时段t的发电量； λtE为时段t的预测电价； 为 场景w时段t的C CER出清价； 为场景w时段t的C CER中标量； (3.1.2)约束条件 1)常规水电约束 2)CCER核证与碳交易约束权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115423508 A 2α ＝75％EFOM+25％EFBM                            (4) 式中： 为发电企业在时段t认证CCER量； α 为每MWh水电的CO2减排量， 一般可由式(4) 计算得到； EFOM为电量边际排放因子； EFBM为容量边际排放因子； 分别为场景w时段 t的CCER申报量和申报价； λS,max为报价上限； 为场景w时段t 下CCER的持留量， 为场 景w时段t下CCER的成交或售出量； 和 两个变量均与第(w,t)个下层模型 的出清结 果相关； 为上一个决策周期或决策旬末的C CER持留量， 为已知量， 各场景 下均相同； (3.2)下层模型： 碳 ‑电耦合市场中的C CER市场出清 (3.2.1)目标函数 下层每个模型均以系统购C CER成本最小为目标： 式中： d为非策略竞价电站报价段索引； 分别为非策略报价机组在场景w时段 t的申报价与中标C CER量； (3.2.2)约束条件 式中： d为其他发电企业报价段索引， R表示市场允许的报价取值索引的集合， 分别为其他发电企业在场景w时段t的第d段申报价的价格与对应的C CER成交量； 为场景w时段t市场CCER总需求； 为其他发电企业在场景w时段t第d段电价的申报 量； 约束条件后的变量 为该约束对应的对偶变量； 步骤(4)： 基于库恩 ‑塔克条件转化电‑碳耦合市场竞 价双层模型转 化 上述所建模型为双层模型， 其中上层为非凸优化模型， 下层则为|W| ×|T|个线性优化 模型， 通过两步转化将上述模型转为可求解的近似模型， 第一步是利用对偶定理将双层模 型转化为带均衡约束的数学规划MPEC的单层模型； 第二步则是将非凸约束分段线性化， 从 而得到可以直接求 解的混合整数线性 规划模型；权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115423508 A 3