基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化调度方法，包括如下步骤：S1：获取电力系统负荷需求数据、各发电机组运行参数及成本系数、电网各线路的输送约束数据；S2：根据所获取的参数数据，建立含核电的多类型电源联合调峰优化模型；S3：对多类型电源联合调峰优化模型进行精确线性化处理，得到线性化调峰调度优化模型；S4：初始化线性化调峰调度优化模型各项参数，应用分支定界法求解精确线性化调峰优化模型，获取机组出力安排。本发明专利技术综合考虑不同类型电源的发电特性，建立考虑核电参与调峰的系统调峰优化模型，为电力系统中多类型电源提供优化调度策略。

【技术实现步骤摘要】
基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化方法
本专利技术属于电力系统经济调度优化领域，具体涉及一种基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化方法。
技术介绍
随着我国电力系统负荷需求的增大，电网峰谷差逐渐扩大；另一方面，各类清洁能源装机规模占比不断增长，沿海地区核电装机容量快速增长，电网调峰面临更大的挑战和压力，开展含核电的多种电源结构的电网调峰优化研究具有重要意义。当前我国的核电机组的反应堆在设计上都具有一定的负荷跟踪能力，在调峰技术上是可行的，能够满足电网调峰调度的需求；另一方面，核电调峰带来的附加成本与其调峰参与模式和深度有直接关系。在电网调度运行和计划编排过程中，如何优化核电、风电、火电、水电等各类型电源发电计划，在满足系统调峰需求和安全约束的前提下实现系统总发电成本的优化，是电力系统运行和计划人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是，在满足机组运行安全约束下，以系统总发电成本最低为目标函数，建立优化调度模型，合理安排机组出力。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种考虑核电参与的联合调峰优化调度，其特征是考虑了火电燃料成本、火电调峰成本、火电启停成本、核电调峰成本，以及核电调峰运行特性、线路潮流约束、机组爬坡速率约束、机组最小启停约束、系统功率平衡约束等各种约束条件，建立联合调峰模型，对模型中的部分非线性成本函数、电力网络非线性约束条件进行线性化处理，具体包括以下内容：步骤S1：以24小时为调度周期，获取电力系统负荷需求数据、各发电机组运行参数及成本系数、电网各线路的输送约束。步骤S2：根据所获取的参数，建立含核电的多类型电源联合调峰优化模型；步骤S3：对模型进行精确线性化处理，获取线性化调峰调度优化模型；步骤S4：初始化模型各项参数，应用分支定界法求解精确线性化调峰优化模型，获取机组出力安排。进一步的，在步骤S1中，所获取的电力系统负荷需求数据具体指未来24小时内系统负荷预测值，预测时间间隔为15分钟；所获取的发电机组运行参数具体包括：核电调峰运行特性，水电、火电、核电、燃气、抽蓄等各类机组爬坡速率约束，各类机组最小启停约束；发电机组成本系数具体包括：火电燃料成本、火电调峰成本、火电启停成本、核电调峰成本；所获取的电网各线路输送约束包括电网中各线路、变压器的有功功率约束。进一步的，在步骤S2中，所建立的含核电的多类型电源联合调峰优化模型，是一个非线性混合整数规划模型，其形式如下：其中x1、x2为最优潮流数学模型的优化变量，维度分别为n1、n2，其中x1为连续变量，x2为离散整数变量，f(x1,x2)为最优潮流数学模型的目标函数，H(x1,x2)为等式约束合集，维度为m，G(x1,x2)为不等式约束合集，维度为s，Gmax、Gmin分别为不等式约束的上下限值。本专利技术提出的含核电的多类型电源联合调峰优化模型，(1)式中目标函数OF的表达式为：其中，T＝24h为一个调度周期，m0、m1分别为火电、核电机组数；为火电燃料成本，其中ai、bi、ci为成本系数，PG,it、PN,it为火电、核电机组i在t时刻的待求出力功率；为火电机组的启、停成本，其中STCG,it＝stiyit，SDCG,it＝sdizit，sti、sdi分别为机组i的启动、停机成本系数，yit、zit表示机组i在t时刻的开始启动/关闭状态；为火电调峰成本，为核电调峰成本，PN,iMax为核电机组i的最大出力功率，CG、CN分别为火电深度调峰和核电调峰成本系数，对于CPR1000堆型的核电机组，CN＝71元/MWh。本专利技术提出的含核电的多类型电源联合调峰优化模型，(1)式中优化变量包括火电、核电机组i在t时刻的待求出力功率、开停机状态。本专利技术提出的含核电的多类型电源联合调峰优化模型，(1)式中约束条件包括：S201：功率平衡约束式中等式左侧表示t时段全部的火电、核电机组出力之和，PL,t为系统t时段的负荷需求。S202：旋转备用约束式中Prt，P′rt分别为系统在t时刻的正、负备用需求，P′G,iMin是火电机组i参与基本调峰时的出力功率下限，(4)式主要考虑由火电机组提供备用。S203：核电的运行约束核电的出力特性曲线满足“12-3-6-3”的调峰模式，即12小时的满功率运行，然后3小时降功率运行至低功率状态，保持低功率运行6小时，然后3小时升功率运行至满功率状态，完成一个调峰周期。运行出力曲线表示为：PN,it＝eitPN,iMax+fitPN,iMin+git(PN,iMin+ΔPN,i)+hit(PN,iMin+2ΔPN,i)(5)式中：eit，fit，git，hit表示功率运行状态标志，为{0,1}变量；Tie，Tif表示最小满功率运行时间值和最小低功率运行时间值，PN,iMin、PN,iMax表示核电机组i的最小、最大出力功率，ΔPN,i表示核电机组小时的功率变化量。S204：核电的深度调峰约束ηit＝(PN,iMax-PN,it)/PN,iMax≤ηmax(7)核电机组的反应堆类型、机组容量不同，具有不同的调峰深度阈值ηmax。S205：火电机组深度调峰约束机组出力上下限约束：PG,iMin≤PG,it≤PG,iMax(8)火电机组深度调峰时需满足：P′G,iMin≤PG,it≤PG,iMax(9)火电的调峰状态分为基本调峰和深度调峰，只有达到一定调峰深度才给予调峰成本补偿，P′G,iMin表示火电参与基本调峰时的出力下限，即已知的有偿调峰阈值，PG,it表示待求的火电机组i在t时刻的出力，PG,iMin、PG,iMax为已知的火电机组i出力上下限。S206：机组爬坡速度约束|PG,it-PG,it-1|≤Δi；其中，Δi表示爬坡速率。S207：线路潮流约束对于一个n节点系统，交流潮流的节点潮流方程为其中，下标i、j分别表示节点i、j，Pi、Qi分别为节点i的有功功率和无功功率，Gij、Bij分别为节点i与节点j间的互电导和互电纳，Vi、Vj表示节点电压幅值，θij表示节点间相角差。进一步的，在步骤S3中对模型进行精确线性化处理，获取线性化调峰调度优化模型，具体包括如下内容：S301：火电燃料成本函数的分段线性化，将火电机组燃料成本函数的自变量机组功率变化区间[PG,iMin,PG,iMax]n等分，在各等分段内对非线性的燃料成本函数进行线性化近似，原理如图3所示为燃料成本的线性分段斜率，为功率PG,it的分段变量，n为指定的分段区间个数，k为分段区间相对于的索引号，即常数1到n。S302：机组启停和爬坡约束线性化处理最小启停时间的约束条件呈现递推非线性特征，若直接优化求解存在难度，需要将这个复杂的非线性不等式约束转换成等价的简单的线性约束，再进行求解。线性化处理：uit表示机组i在t时刻的运行状态，1表示机组处于运行状态，0表示机组处于停机状态；yit、zit表示机组i在t时刻的开始启动/关闭状态，yit＝1表示机组处于开始启动状态，zit＝1表示机组处于开始停机状态。关于上述约束，说明如下：1、机组i的功率保持小于功率容量，即2、如果机组在下一个小时(t+1)停机，则因为PG,it+1＝0，PG,it不能超过SDi值；3、如果机组在前一个小时处于运行状态(uit-1＝1)，并且继续保持运行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取电力系统负荷需求数据、各发电机组运行参数及成本系数、电网各线路的输送约束数据；步骤S2：根据所获取的参数数据，建立含核电的多类型电源联合调峰优化模型；步骤S3：对多类型电源联合调峰优化模型进行精确线性化处理，得到线性化调峰调度优化模型；步骤S4：初始化线性化调峰调度优化模型各项参数，应用分支定界法求解精确线性化调峰优化模型，获取机组出力安排。

【技术特征摘要】
1.一种基于精确线性化电力网络模型的电力系统调峰优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取电力系统负荷需求数据、各发电机组运行参数及成本系数、电网各线路的输送约束数据；步骤S2：根据所获取的参数数据，建立含核电的多类型电源联合调峰优化模型；步骤S3：对多类型电源联合调峰优化模型进行精确线性化处理，得到线性化调峰调度优化模型；步骤S4：初始化线性化调峰调度优化模型各项参数，应用分支定界法求解精确线性化调峰优化模型，获取机组出力安排。2.根据权利要求1所述的一种应用于主动配电网的三相极坐标系线性潮流计算方法，其特征在于：所获取的电力系统负荷需求数据具体指未来24小时内系统负荷预测值，预测时间间隔为15分钟；所述发电机组运行参数具体包括：核电调峰运行特性，水电、火电、核电、燃气、抽蓄机组爬坡速率约束，机组最小启停约束；所述发电机组成本系数具体包括：火电燃料成本、火电调峰成本、火电启停成本、核电调峰成本；所述电网各线路输送约束包括电网中线路、变压器的有功功率约束。3.根据权利要求1所述的一种应用于主动配电网的三相极坐标系线性潮流计算方法，其特征在于：在步骤S2具体为：所建立的含核电的多类型电源联合调峰优化模型，是一个非线性混合整数规划模型，其形式如下：其中x1、x2为最优潮流数学模型的优化变量，维度分别为n1、n2，其中x1为连续变量，x2为离散整数变量，f(x1,x2)为最优潮流数学模型的目标函数，H(x1,x2)为等式约束合集，维度为m，G(x1,x2)为不等式约束合集，维度为s，Gmax、Gmin分别为不等式约束的上下限值。4.根据权利要求3所述含核电的多类型电源联合调峰优化模型，其特征在于：所述含核电的多类型电源联合调峰优化模型的目标函数OF的表达式为：其中，T＝24h为一个调度周期，m0、m1分别为火电、核电机组数；为火电燃料成本，其中ai、bi、ci为成本系数，PG,it、PN,it为火电、核电机组i在t时刻的待求出力功率；为火电机组的启、停成本，其中STCG,it＝stiyit，SDCG,it＝sdizit，sti、sdi分别为机组i的启动、停机成本系数，yit、zit表示机组i在t时刻的开始启动/关闭状态；为火电调峰成本，为核电调峰成本，PN,iMax为核电机组i的最大出力功率，CG、CN分别为火电深度调峰和核电调峰成本系数，对于CPR1000堆型的核电机组，CN＝71元/MWh；模型的优化变量包括火电、核电机组i在t时刻的待求出力功率、开停机状态。5.根据权利要求3所述含核电的多类型电源联合调峰优化模型，其特征在于：所述含核电的多类型电源联合调峰优化模型的约束条件包括：S501：功率平衡约束式中等式左侧表示t时段全部的火电、核电机组出力之和，PL,t为系统t时段的负荷需求；S502：旋转备用约束式中Prt，P′rt分别为系统在t时刻的正、负备用需求，P′G,iMin是火电机组i参与基本调峰时的出力功率下限，(4)式主要考虑由火电机组提供备用；S503：核电的运行约束核电的出力特性曲线满足“12-3-6-3”的调峰模式，即12小时的满功率运行，然后3小时降功率运行至低功率状态，保持低功率运行6小时，然后3小时升功率运行至满功率状态，完成一个调峰周期；运行出力曲线表示为：PN,it＝eitPN,iMax+fitPN,iMin+git(PN,iMin+ΔPN,i)+hit(PN,iMin+2ΔPN,i)(5)式中：eit，fit，git，hit表示功率运行状态标志，为{0,1}变量；Tie，Tif表示最小满功率运行时间值和最小低功率运行时间值，PN,iMin、PN,iMax表示核电机组i的最小、最大出力功率，ΔPN,i表示核电机组小时的功率变化量；S504：核...

【专利技术属性】
技术研发人员：林毅，巨云涛，邱柳青，葛夫超，黎萌，严通煜，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，国网福建省电力有限公司经济技术研究院，中国农业大学，
类型：发明
国别省市：福建,35