Matlab/Cplex代码：基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型 参考全球能源互联网的《基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型》 Highlights:省间可再生能源交易，双层优化模型，采用KKT和强对偶化简MPEC模型为MILP

本文档针对“基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型”相关Matlab/Cplex代码（Case1.m、Case2.m、Main.m），从功能定位、核心参数、约束逻辑、目标函数、求解流程及结果输出六个维度，详细解析代码功能，为模型应用与二次开发提供参考。

一、代码文件整体定位

三组代码均围绕“可再生能源消纳责任权重（RPS）”设计，通过对比不同市场模式下的运行优化结果，验证两级电力市场在降低成本、促进跨省消纳方面的有效性，具体定位如下：

代码文件	核心功能	市场模式	是否考虑RPS	核心差异
Case1.m	省内单一市场运行优化	仅省内市场（无省间交易）	是	需通过绿证（Q_tgc）补充消纳缺口，满足15%配额要求
Case2.m	省内单一市场运行优化	仅省内市场（无省间交易）	否	无需绿证，仅通过省内机组出力平衡负荷，无消纳考核约束
Main.m	两级电力市场运行优化	省内市场+省间可再生能源市场	是	引入省间购电（Qtr）和送端机组交易（Qk），替代绿证补充消纳缺口

二、核心参数与变量定义

代码中参数与变量分为“常数参数”和“决策变量”两类，覆盖负荷、机组出力、交易电量等关键维度，具体定义如下：

1. 常数参数（输入数据）

参数名称	物理含义	单位	数据来源	示例（部分时段）
Q_D	省内24时段负荷需求	MW	算例设定	[21980,19604,...,28514]（24个数值）
Q_pvProvinside	省内光伏24时段预测出力	MW	算例设定	[0,0,...,7656,0]（日间出力非零，夜间为0）
Q_windProvinside	省内风电24时段预测出力	MW	算例设定	[2805,2871,...,2112]（全天均有出力，波动较小）
Qwind1/Qwind2	省外送端“一类/二类风电”预测出力	MW	Main.m专属参数	Q_wind1: [2454,2389,...,2432]
Q_pvProvinoutside	省外送端光伏预测出力	MW	Main.m专属参数	[0,0,...,3024,0]
M	Big-M法系数（松弛互补约束用）	-	经验值	1E4

2. 决策变量（优化求解目标）

变量名称	物理含义	维度	所属代码	约束方向
Q_m	省内新能源出清电量（行1：光伏，行2：风电）	2×24	三组代码均有	0≤Q_m≤预测出力，且≥50%预测出力（保障性收购）
Qng	省内传统能源出清电量（行1：火电，行2：气电）	2×24	三组代码均有	≥0，且与备用（Qnr）之和满足机组容量约束
Qnr	省内传统能源备用电量（行1：火电，行2：气电）	2×24	三组代码均有	≥0，且总备用≥5%负荷需求（Q_D）
Q_tgc	绿证/超额消纳量购买量	1×1	Case1.m、Main.m	≥0（Case2.m中Q_tgc=0）
Q_tr	省内从省外购买的新能源电量	1×24	Main.m专属	≥0，且与送端机组出力（Q_k）满足线损约束
Q_k	省外送端机组出清电量（行1：一类风电，行2：二类风电，行3：光伏）	3×24	Main.m专属	0≤Q_k≤预测出力，且总出力满足通道容量约束
C_tr	省内新能源出清价格（等于省间交易对偶变量λ）	1×24	Main.m专属	≥0（反映省间交易价格信号）

三、约束条件逻辑

三组代码的约束体系均围绕“电力平衡、机组运行、消纳考核”三大核心，Main.m因涉及省间交易，额外增加“省间通道与对偶约束”，具体分类如下：

1. 通用约束（三组代码均包含）

1. 电力平衡约束：24个时段内，省内新能源（Qm）、传统能源出清（Qng）、省间购电（Qtr，Main.m有）之和等于负荷需求（Q_D），确保供需匹配。
2. 备用约束：传统能源备用总量（Qnr(1,t)+Qnr(2,t)）≥5%Q_D(t)，保障电网运行安全性。
3. 机组出力约束：
   - 新能源：0≤Qm≤预测出力，且Qm≥50%预测出力（保障性收购，避免弃风弃光）；
   - 传统能源：火电总出力（Qng(1,t)+Qnr(1,t)）在13200-44000MW之间（30%×44000至44000），气电总出力在2280-7600MW之间（30%×7600至7600）。
4. 非负约束：所有决策变量（Qm、Qng、Qnr、Qtgc等）均≥0，符合实际交易逻辑。

2. 差异化约束

约束类型	所属代码	具体逻辑	作用
消纳配额约束	Case1.m、Main.m	新能源总消纳量（Qm总和+Qtr总和）+Qtgc≥15%QD总和	满足RPS考核要求
机组爬坡约束	Main.m专属	相邻时段出力变化≤上限（如光伏±4000MW/时段，火电±4400MW/时段）	避免机组出力骤变，保障稳定运行
省间通道约束	Main.m专属	1000≤Qk总和≤8000MW（通道容量上下限），且Qtr=0.95×Q_k总和（线损5%）	控制省间交易规模，符合电网传输能力
KKT对偶约束	Main.m专属	对偶变量（λ、μ系列）非负，且满足松弛互补（如通道未达上限时，μlmax=0）	将双层优化转化为单层线性问题，便于求解

四、目标函数设计

三组代码均以“市场运行成本最小化”为目标，成本构成随市场模式差异调整，具体公式如下：

1. Case2.m（无RPS+单一市场）

成本仅包含省内机组发电成本，无绿证支出：

Obj = 320×sum(Qm(1,:)) + 425×sum(Qm(2,:)) + 420×sum(Qng(1,:)+Qnr(1,:)) + 480×sum(Qng(2,:)+Qnr(2,:))

• 系数含义：320（省内光伏单价，元/MWh）、425（省内风电单价）、420（火电单价）、480（气电单价）。

2. Case1.m（有RPS+单一市场）

在Case2基础上增加绿证成本（60元/MWh）：

Matlab/Cplex代码：基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型 参考全球能源互联网的《基于消纳责任权重的两级电力市场优化运行模型》 Highlights:省间可再生能源交易，双层优化模型，采用KKT和强对偶化简MPEC模型为MILP

Obj = Case2成本 + 60×Q_tgc

3. Main.m（有RPS+两级市场）

替换绿证成本为“省间交易成本”，并通过对偶理论消去双线性项：

Obj = 省内机组成本 + 60×Q_tgc + 省间交易成本 - 对偶变量调整项

• 省间交易成本：(300+50)×sum(Qk(1,:)) + (320+50)×sum(Qk(2,:)) + (380+50)×sum(Q_k(3,:))（50为省间输电费用）；
• 对偶调整项：1000×sum(miulmin) - 8000×sum(miulmax) - sum(miukmax×预测出力)（平衡对偶变量对成本的影响）。

五、求解流程与参数设置

代码采用“YALMIP工具包+CPLEX求解器”实现优化，求解流程统一，仅Main.m因变量更多需额外配置对偶参数，具体步骤如下：

1. 初始化：通过clc（清空命令行）、clear（清空变量）、close all（关闭图形窗口）重置环境；
2. 变量与参数定义：声明sdpvar（连续变量）、binvar（布尔变量，Main.m中v1-v8），导入常数参数（Q_D、预测出力等）；
3. 约束矩阵构建：通过循环（for t=1:24）生成24时段约束，将所有约束存入矩阵C；
4. 求解器配置：设置CPLEX参数，关键配置如下：
   - solver='cplex'：指定使用CPLEX求解；
   - cplex.mip.tolerances.mipgap=1e-6：混合整数规划间隙（精度控制）；
   - verbose=2：显示求解过程信息（便于调试）；
5. 求解与结果判断：调用optimize(C,Obj,ops)求解，若result.problem==0则求解成功，否则报错；
6. 结果计算：通过value()函数提取决策变量最优解，计算消纳量（Xiaona）、弃光率（Qiguanglv）等关键指标。

六、结果输出与可视化

代码输出包含“文本结果”和“图形结果”两类，直观展示优化效果，不同代码的输出内容如下：

1. 文本结果（命令行显示）

输出指标	Case1.m	Case2.m	Main.m	作用
市场运行成本	√	√	√	单位：万元（总成本/10000），用于对比不同模式经济性
新能源消纳量	√	√	√	单位：GWh（总消纳量/1000），反映消纳效果
绿证购买量	√	×（0）	√（通常为0）	单位：GWh，体现消纳缺口补充方式
弃光率	√	√	×	单位：%（1-光伏实际消纳/预测出力），反映省内弃光情况

2. 图形结果（可视化图表）

图表类型	所属代码	横坐标	纵坐标	核心作用
省内机组出清电量堆叠图	Case1.m、Case2.m	24时段	电量（MWh）	对比光伏、风电、火电、气电的出力占比
省间新能源购电面积图	Main.m	24时段	电量（MWh）	展示省内从省外购电的时段分布
送端机组交易电量堆叠图	Main.m	24时段	电量（MWh）	对比省外一类/二类风电的交易规模
省间交易出清价格阶梯图	Main.m	24时段	价格（元/MWh）	反映省间交易价格的时段波动，为定价提供参考

七、代码核心价值与应用场景

1. 核心价值：通过对比“无RPS单一市场（Case2）、有RPS单一市场（Case1）、有RPS两级市场（Main）”的结果，验证两级市场可降低成本约218.81万元（参考论文算例），同时减少绿证依赖，促进跨省消纳；
2. 应用场景：可为新能源匮乏省份提供“省间购电+省内优化”的消纳方案，也可用于调整RPS配额（如15%-25%）、绿证价格（如50-100元/MWh）时的成本测算，为政策制定提供量化支撑。

要不要我帮你整理一份代码核心参数与约束条件对照表？表格会清晰列出每个变量的含义、所属代码及关键约束，方便你快速查阅和调试代码。