全国能源信息平台@深度文章 | 绿色电力证书交易影响下综合型能源发售电商竞价策略研究( 二 )
本文在配额制和绿证交易背景下 ， 创新性将随 机森林回归算法与多场景缩减技术结合起来 ， 对风 电实际出力进行预测 ， 为制定上网电量和上网绿证 数量提供指导；创建日前电力市场和绿证交易市场 的联合优化竞价模型；为提高一次竞价成功率降低 竞价成本 ， 以输电阻塞成本最低为目标建立优化模 型 ， 利用有效的节点电价法对输电阻塞进行管理； 求解发售电商的最优竞价策略时 ， 采用蒙特卡洛法 (Monte Carlo ， MC)与遗传算法(genetic algorithm ，GA)相结合的方法以提高求解效率；最后通过算例 验证所提模型和方法的有效性和合理性 。
1 电力市场交易框架设计
可 再 生 能 源 配 额 制 (renewable portfolio standard ， RPS)(以下简称“配额制”)是政府为培育 可再生能源市场、使可再生能源发电量达到一个有 保障的最低水平而采用的强制性政策手段 。 而绿色 电力交易证书(renewable exchanging certificate ，REC)(以下简称“绿证”)是对可再生能源电力予以 确认的一种形式 ， 也是一种能用来交易的、可取得 收益的方式[13] 。 面对日益严峻的弃风弃光和新能源 补贴资金缺口问题 ， 实施 RPS 及配套的 REC 将成 为我国可再生能源产业重要的扶持政策 。 在这些新 能源政策的影响下 ， 本文所研究的拥有火电机组和 不再享受补贴的新风电机组的综合型能源发售电 商 ， 需抓住绿证交易市场带来的良好机遇 。 图 1 给 出了含绿证交易市场和日前电力市场的交易框架 ，综合型能源发售电商根据国家规定的可再生能源 配额要求 ， 制定自身每日上网电能中可再生能源所 占比例 ， 通过风电出力预测判断其风力发电量是否 满足规定要求 ， 若满足则进入日前电力市场与其他 发电商一同参与竞价 ， 若不满足则进入绿证交易市 场购买绿证 。 如果日前市场中风电投标电量有剩 余 ， 则转入绿证交易市场卖出 。 本文绿证交易市场 与日前电力市场均采用暗标拍卖和统一市场出清 方式进行交易 。
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2 基于多场景生成与缩减技术的风电出力预测模型
为方便研究 ， 本文将年度的可再生能源配额要 求细化到日度 ， 为使综合能源型发售电商更准确的判断自身配额制的完成情况 ， 指导其在同一时期选 择将风电投入不同市场进行竞争 ， 并制定参与日前 电力市场和绿证交易市场的风电量和绿证交易数 量 ， 需对风电实际出力进行精准预测 。本文采用随机森林回归算法(random forest regression ， RFR)预测风电出力曲线 ， 为使预测结果 更准确 ， 引入多场景技术模拟相应预测误差的场 景 ， 通过将预测结果与缩减后的误差场景相叠加 ，得到更贴近实际情况的风电出力多场景模型 。 RFR 的是一种对原始数据进行采样后生成许多决策树 ，然后通过组合的决策树进行预测取平均值的预测 算法[14] ， 运算效率高 ， 具有良好的分类性能和分类 准确性 。 RFR 具体预测流程如图 2 所示 。
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3 日前电力市场与绿证交易市场的联合优化竞价模型
综合能源型发售电商的火电机组出力直接进 入日前电力市场进行交易 ， 通过第 2 节的精准预测 ，可以判断风电机组出力在同一时期参与不同电力 市场情况及参与各市场的电量和绿证数量：若能够 满足日考核要求则全部投入日前电力市场 ， 竞价结 束后将剩余风电投入绿证交易市场；若不满足则需 在进行日前电力市场竞价的同时参与绿证交易市 场购买绿证以满足配额制的要求 。
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