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考虑电力市场变化的能量调度策略

考虑电力市场变化的能量调度策略

一、电力市场变化概述

（一）电力市场发展趋势

近年来，电力市场正经历深刻变革。随着可再生能源大规模接入，其占比持续攀升，能源结构加速转型。分布式发电蓬勃兴起，众多小型分布式电源如屋顶太阳能板、小型风力发电机广泛分布，改变传统发电格局。智能电网建设全力推进，凭借先进信息技术实现电网高效、智能运行与管理，提升能源利用效率及供电可靠性，如借助智能电表精准计量与双向通信，优化用电分配、削峰填谷。

市场化不断深化，竞争机制全方位引入发电、售电环节。发电企业竞争发电权与电量份额，刺激提升效率、降低成本、优化机组组合与发电计划。售电侧放开催生多元售电主体，竞争降低电价、创新服务模式，为用户提供节能咨询、定制套餐等增值服务，增强市场活力与用户选择权。

（二）市场变化对能量调度的影响

可再生能源与分布式发电的大规模融入，致使发电侧不确定性剧增。风能、太阳能发电受自然条件强烈制约，发电功率随机波动，给电网频率、电压稳定及电能质量维护带来严峻挑战。传统基于稳定发电预测的调度计划难以适应，调度需精准预测可再生能源发电，灵活调整常规机组出力以平衡供需、稳定电网运行，否则易引发频率偏差、电压越限及弃风弃光现象，增加发电成本与能源浪费。

负荷特性在市场变化下显著改变。经济结构调整、生活方式转变及温控设备普及，使峰谷负荷差持续扩大，冬季取暖、夏季制冷高峰负荷突出，加剧电网峰谷矛盾，增加调峰难度与成本。工业用户生产灵活性提升、商业与居民用电需求多样，影响负荷预测精度，增加调度计划制定复杂性。为保障供电可靠性与经济性，调度需综合考虑价格信号、用户响应及储能调节能力，优化负荷分配与控制策略，平抑峰谷差、提升负荷率、降低系统运行成本。

市场竞争机制的强化促使发电企业与售电公司严格控制成本、提升经济效益。发电企业需依市场价格信号灵活调整发电计划与报价策略，争取更多发电份额与利润空间，同时优化机组运行维护计划、降低燃料消耗与运维成本，对调度提出更高要求。售电公司参与市场竞争需精准预测购电需求与成本，依据用户负荷特性与市场电价波动制定优化购电策略，积极开发需求侧响应资源、引导用户合理用电，为能量调度增添需求侧灵活性与不确定性，调度需协调发电与需求侧资源，实现电力资源高效配置与市场均衡。

二、考虑电力市场变化的能量调度策略核心要素

（一）精准负荷预测

负荷预测是能量调度关键前提，市场变化下负荷特性复杂多变，传统预测方法局限凸显。为此，需综合运用多元预测技术提升精度。基于大数据分析的预测模型成为主流，海量历史负荷数据、气象信息、经济指标、社会活动数据等经数据挖掘与机器学习算法深度挖掘内在关联与规律，构建精准预测模型，如神经网络、支持向量机等模型融合时间序列分析、回归分析捕捉负荷动态变化特征，有效处理非线性、季节性与随机性变化。考虑分布式电源影响的负荷预测方法同步发展，因分布式发电改变负荷分布与特性，预测模型需计及分布式电源出力波动及其与负荷的耦合关系，通过实时监测分布式电源运行数据、分析发电功率与负荷时空关联，提高含分布式电源电网负荷预测准确性，为能量调度提供可靠负荷需求依据。

（二）优化发电计划制定

优化发电计划制定在市场变化中至关重要，需兼顾发电成本、能源结构与环境约束。传统经济调度注重成本最小化，市场变化下需拓展优化目标与约束条件。在目标函数中，除燃料成本外，增添设备运维成本、启停成本、环境成本等，全面反映发电综合成本；约束条件涵盖机组发电功率上下限、爬坡速率、最小启停时间等技术约束及碳排放限额、可再生能源消纳比例等环境与政策约束，确保发电计划技术可行、经济合理、环境友好。

面对可再生能源不确定性，鲁棒优化与随机优化技术广泛应用。鲁棒优化构建考虑可再生能源出力波动区间的不确定模型，求解最坏情况下最优发电计划，确保计划应对出力大幅波动时电网安全稳定运行，虽偏保守但可靠性高。随机优化基于概率分布描述可再生能源不确定性，通过场景生成与削减技术模拟多种可能出力场景并计算期望成本，确定期望最优发电计划，充分利用可再生能源、降低发电成本，但计算复杂、对数据与模型要求严苛。结合两种方法优势、依据系统运行要求与数据质量灵活选用或混合应用，可提高发电计划鲁棒性与经济性。

（三）灵活的机组组合安排

机组组合安排是能量调度重要环节，市场变化下传统固定机组组合模式难适应。为提升灵活性与适应性，需动态调整机组启停与出力分配。依据实时负荷需求、可再生能源发电预测及市场电价波动，实时优化机组组合。负荷低谷、可再生能源大发时段，优先安排成本低、灵活性高机组运行或停机备用，适时启停调峰性能优机组；负荷高峰、可再生能源出力不足时，启动高效大容量机组满发，协调不同类型机组响应负荷与发电变化，削峰填谷、平衡电力供需、提升系统运行灵活