PDF《燃气电厂天然气短期订购优化决策》

燃气电厂天然气短期订购优化决策 庄晓丹! 洪元瑞( = $ P$ = ^ GP<

甘德强! ! !$浙江大学电气工程学院 浙江省杭州市 ( ! * * @# $俄克拉荷马大学电气与计算机工程学院 美国俄克拉荷马州诺曼市 @ ( * ! +# ($华东电网有限公司 上海市 * * * * % 摘要由于天然气日前市场早于电力日前市场关闭 大部分发电商需要为所属燃气电厂在未知实 际发电量的情况下制定次日的燃料订购决策这是一个市场机制下的新问题文中提出一种用于 日前市场天然气订购的分步模拟优化方法首先通过蒙特卡罗模拟方法得到机组最优发电量和所 有可行的天然气订购决策下的利润分布情况 由此构建机组利润的有效前沿 然后利用效用最大化 理论得到最优的天然气订购决策在决策过程中综合考虑了燃料市场和电力市场的双重不确定因 素最后用算例说明了该模拟优化方法的有效性 关键词发电商天然气短期订购电力生产成本电力市场 中图分类号 -? @ ( I ! ($ + 收稿日期 * * D A ! A ! B修回日期 * * + A * ( A * !引言 随着电力市场和燃料市场逐渐取消政府管制 无论是电力价格还是燃料价格 其价格水平和价格 波动性都在上扬&

对于发电商来说 增长的价格水 平和价格的波动性意味着更大的获利机会 同时也 带来了更高的风险&

因此 考虑燃料购买问题的机 组发电组合管理就显得更为迫切'

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过去管制时期 的燃料购买的问题对于发电商的经济运营并不会产 生太大的影响 因为这部分成本可通过调整电价向 用户转移 通常被视为一个长期的成本最小化的优 化问题'

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在电力工业市场化以后 由于燃料成本 不能直接转移给用户 燃料的购买成本将会直接影 响到发电商的利润底线 为此必须加以考虑&

另外 市场的不确定性也会增强燃料购买成本对于发电商 经济方面的影响'

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目前已有的天然气购买方法基本来自过去的管 制时期 仅考虑了负荷的不确定性而忽略了市场的 实时运行特性和相关的金融风险'

D A ! )( 已不适用于 电力市场的新情况&

文献'

! B ( 调查发现在过去十几 年中 北美的燃气电厂运营的经济状况并不乐观&

本文提出一种分步的模拟优化决策方案用以解 决日前市场上的短期天然气订购问题 并综合考虑 了电力市场和燃气市场的波动性&

!发电商的天然气供应合同 发电商购买天然气通常有(种方法, 一是与天 然气供应商直接签订长期双边合同# 二是从天然气 日前市场上购买# 三是直接从天然气实时市场上购 买&

长期天然气双边合同的价格和数量均为事前商 定&

虽然价格较高 但是能够保障天然气供应稳定&

天然气供应商在执行长期合同期间 严格按照合同 数量向燃气电厂供气&

如果燃气机组因为某些原因 而不能完全消耗这部分定量供应的天然气 为了避 免天然气的存储成本 发电商会将多余部分的天然 气转卖至天然气市场 相应市场方面也会收取一定 的费用&

从天然气日前市场购买实质上是从日前市场以 短期合同形式订购天然气&

天然气日前市场上短期 订购有(个变量, ! % 订购数量 表示在交易执行期间 发电商能以 交易日当天的基准市场价格买到 天然 气的 最大 数量&

一旦在日前市场签订短期合同 次日发电商可 根据燃气电厂的实际需求从市场购买天然气 数量 可以浮动 最 小值 为* 但 是最 大值 不能 超过 订购数量&

% 订购金 发电商支付的订购金保障其能以次 日的基准市场价格买到不超过订购数量的天然气&

( % 日前交易价差 在次日短期合同交易结算时 需要考虑交易价差 交易价差与事前交易双方制定 的指数价格有关&

交易价差可取正值) 负值或* 取 决于购买方的信用度和天然气输送地点&

例如交易 双方以 G 地! 天然气市场的大型交易节点% 的市场 价格为指数价格 日前交易价差为 B$ ( D 美元$ M ( 第 天G地的实际市场价格为! *$ + ,美元$ M ( 则 对于购买方 基准市场价格为! ,$ ( )美元$ M ( &

从实时市场上购买实质上是超短期购买&

这种 - + ! - 第((卷!第!*期 **+年B月 B日J7;

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6 B * * + 购买方式最为灵活 无需订购金 也无需在事前确定 订购数量&

但是受天然气市场运行和输送技术方面 的限制 远距离输送天然气需要足够的时间 因此在 实时市场上调度大规模的天然气交易比较困难&

发 电商在实时市场上难以即时买到自己所需的天然气 或者需要付出相当昂贵的成本&

!分步模拟优化方法 本文所介绍的分步模拟优化方案基于 个基本 的经济学原理, 利润最大化和效用最大化'

! , A ! @( &

步骤!, 利用利润最大化原理寻找机组的最优 出力水平 然后应用蒙特卡罗方法模拟在所有可能 的短期天然气购买方案下 基于最优出力水平的机 组的利润分布情况&

步骤 , 通过建立机组利润的有效前沿 应用效 用最大化原理得到最优的短期天然气购买方案&

$ !基于蒙特卡罗模拟的利润最大化 机组发电组合管理的目的是在综合考虑生产成 本) 负荷变化) 发电以及燃料约束的情况下 达到利 润的最大化&

利润最大化问题可用下式表示, !! M Q Z'

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3

20 7 M%$ .

3&

N!

3

20 7 M%

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5 $ !!

3

20 7 M%$* ;

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3

20 7 M%-* T S -3-L S T S -20

7 M -L '

( ) S ! ! % 式中, '

! 0% 为利润函数# . 为电价# N! 0% 为成本函 数# !! 0% 为所有的等式约束# ;

! 0%为所有的非等 式约束#

3 和20

7 M 为决策变量 其中3 为发电量

20 7 M 为短期天然气购买数量# T S和L S分别为决策变 量的上界和下界&

在利润最大化原理中 最优发电量使得价格等 于边际生产成本 或者是在边界条件上&

利用库恩 塔克条件 可解得式! ! % 的最优解为,

3 / $N &

! ? !

20 7 M .% ! % 式中,

3 / 为最优发电量# N? ! 0% 为边际生产成本函数&

在实际的天然气订购过程中 短期订购方案将 会受到某些限制 例如在不允许卖空的情况下 最小 订购量为*M ( 最大订购量不应超过机组满发时的 天然气消耗量 订购量应为整数等&

因此 所有可行 的订购方案可以被逐一列举出来&

例如 若机组满 发时的天然气消耗量为( * *M ( 则所有可行的天然 气短期订购方案将是* ( * *M ( 之间的所有整数&

对于每一个可行的短期天然气订购方案 可采用蒙 特卡罗方法模拟市场价格和负荷的分布情况&

在给 定市场价格和负荷水平后 按照式! % 求出机组的最 优发电量 进而得到机组利润的分布&

例如用利润 分布的期望( 和利润分布的标准差) 分别表示回报 和风险&

每个可行的短期天然气购买方案的利润分 布情况在回报-风险图上表 示为一个 点 如图 ! 上 的散点所示&

图*!机组利润有效前沿与效用

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4 5 $ !建立有效前沿与效用最大化 应用效用最大化原理可得到最优短期天然气购 买方案 在图!上表示为有效前沿与效用函数的切点&

在计算出所有可行的短期天然气订购方案的回 报-风险 分布后 可得到机组利润的有效前沿 如图!中粗实线&

在有效前沿上的每个点表示在一定 的风险水平下能获得的最大回报或是在一定的回报 水平下所遇到的最小风险&

有效前沿描述了每个可 行的短期天然气购买方 案的 回报-风险 组合 与发电商的风险偏好无关 因此能保证分析的客观性&

在给出机组利润的有效前沿后 回报与风险之 间的最佳决策取决于发电商对于所承担的风险的主 观偏好&

在风险无法完全控制的市场环境下 发电 商的主观偏好与在市场中的决策过程相关'

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