基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法。考虑风电出力的不确定性以及其出售给电网电量价格的波动性，提出在多场景下结合联系数对不确定因素进行全面客观表述描绘的方法，建立基于场景概率并结合联系数的分布式风电售电收益优化模型，为分布式风电场商在市场环境下的售电策略提供参考。

Distributed Wind Farm Sales Benefit Optimization Method Based on Multi-scenario Contact Number

The invention relates to an optimization method of distribution wind farm electricity sales revenue based on multi-scenario connection number. Considering the uncertainties of wind power output and the volatility of electricity price sold to power grid, a method of describing uncertainties comprehensively and objectively under multi-scenarios combined with connection number is proposed. A distributed wind power sales revenue optimization model based on scenario probability and connection number is established to provide reference for distributed wind farm operators in the market environment.

【技术实现步骤摘要】
基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法
本专利技术涉及分布式风电领域，特别是一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法。
技术介绍
我国规划明确提出以分布式与集中式发电并举，就近消纳为主的原则优化风电布局。具有可就近消纳、调度灵活、节能环保等优点的分布式风电受到了越来越多的关注。积极发展分布式发电项目可以提高能源利用效率，优化用电结构，是我国可持续发展的必然选择。在电力市场的大环境下，分布式风电场可以与电力用户直接交易，剩余电量上网，以此获得收益。我国的分布式风电正处于起步阶段，对其收益进行分析有助于政府部门、电力用户、投资商等充分认识到分布式风电的价值，对实现分布式风电的发展和应用有着重要的现实意义。目前的在分布式风电场的收益研究中，对风电出力、负荷变化、电价波动等不确定因素的处理大多是将其不确定性转化为特定条件下的确定性，忽略了不确定因素不确定的本质，在考虑随机性方面存在不足之处。本方法引入集对论中的联系数对不确定因素进行表述，对其不确定性进行了客观描述。同时充分考虑分布式风电场投资商、电网以及用户三者之间相互作用影响的关系，从分布式风电场商的角度出发，计及风电出力、用户负荷需求以及电价的变化，在多场景下结合联系数构建分布式风电场收益最大化模型，优化风电场出售给用户和电网的电量，以获取最大收益。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，考虑风电出力的不确定性以及其出售给电网电量价格的波动性，提出在多场景下结合联系数对不确定因素进行全面客观表述描绘的方法，建立基于场景概率并结合联系数的分布式风电售电收益优化模型，为分布式风电场商在市场环境下的售电策略提供参考。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，包括如下步骤：步骤S1、提取数据：提取分布式风电场风速、成本数据、分布式风电场出售给电网电量电价、分布式风电场与用户协商的平均电价、电网的销售电价、用户需求数据、单位煤炭转化为co2的系数σ、分布式风电场所在地火电机组单位电量的平均煤耗mcoal、单位碳交易价格δ；步骤S2、对每个场景中的风电出力与风电场出售给电网电量电价用联系数表达；步骤S3、以收益最大化为目标，建立基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化模型；步骤S4、用粒子群算法求解模型，并给出评价指标。在本专利技术一实施例中，所述步骤S2具体包括如下步骤：步骤S21、对每个场景中的风电出力用联系数表达：分布式风电场出力PW具有间歇性、随机性，在时段t第s个场景中是以值PSWt,s为中心，在预定波动范围内变化，且随着出力偏离中心的距离PiWt,s逐渐变大，它出现的概率逐渐变小；将风电场在第t个时段每个场景下的出力不确定性用联系数表示：式中，i为不确定系数，大小在[-1,1]变化，PiWt,s为风电场第t个时段场景s下出力的波动幅值，在设置时应该避免取值区间发生重叠，以免表达重复，考虑风电场装机容量的误差以及出力预测值的偏差对波动幅值进行设置；步骤S22、对每个场景中的风电场出售给电网电量电价用联系数表达：对风电场出售给电网电量的价格不确定性进行联系数表达有：λGWt,s＝λSGWt,s+λiGWt,si式中，λSGWt,s和λiGWt,s分别为风电场第t个时段第s个场景下分布式风电出售给电网电量的电价中心值和波动幅值。在本专利技术一实施例中，所述步骤S3具体包括如下步骤：步骤S31、以收益最大为目标，同时考虑分布式风电场出力的不确定性、其出售给电网电量价格的波动性，利用多场景结合联系数的方法建立优化模型，用数学函数表示为：式中，QWt,s,QUWt,s,QGWt,s分别为分布式风电场在第t时段第s场景下的：发电量，出售给用户的电量，出售给电网的电量；λGWt,s为分布式风电场第t时段的第s场景下出售给电网电量的价格；λUW为分布式风电场出售给用户的电价；et,s为分布式风电场第t时段的第s场景的节能减排收益；CA为风电场发一度电的平均成本；ΔC为风电偏差惩罚成本；pt,s为分布式风电场第t时段的第s场景发生的概率；T,S分别为时间段，场景数；风电的节能减排收益利用碳排放交易模型表示为：式中，σco2为单位煤炭转换为co2的系数；mcoal为常规火电机组生产单位电能需消耗的标准煤量，由分布式发电厂所在地电厂火电机组的煤耗平均水平确定；δ为参考国际标准确定的单位碳交易价格；风电偏差惩罚成本为：式中，λGi为电网销售电价；d％为负偏差率；步骤S32、基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化模型的约束条件：(1)分布式风电场发电量平衡约束QWt,s＝QUWt,s+QGWt,s(2)分布式风电场出力约束PWt,s≤Pmax其中，Pmax为风电场最大输出功率，PWt,s为风电场在第t时段的第s个场景下的输出功率；(3)分布式风电场商最低要求收益率约束引入联系数描述不确定因素，得到的收益评估也为联系数形式；联系确定量与不确定量的i在[-1,1]之间变化，使得最大收益随之变化；设分布式风电场要求优化的方案收益率不低于rmin％，每个方案得到的最大收益与成本的比值需和最低要求收益率rmin％进行比较：式中，R为分布式风电场在一个月内的收益。在本专利技术一实施例中，所述步骤S4具体包括如下步骤：步骤S41、用粒子群算法求解模型；步骤S42、基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化模型的评价指标：(1)可满足区间根据联系数的比较方法，可以得到收益率不低于rmin％的i可信区间I；表明分布式风电场的收益在不确定因素的影响下在区间I内满足风电场投资商的收益率要求，将I称为可满足区间，I的范围大小对方案对环境的适应能力有直接影响；(2)适应度在不同区间内，联系数中的i所体现的方案适应性不同，i越大、可满足区间宽度越宽则适应性越强，因此将盲数引入来表述适应度；设αm∈[0,1],m＝1,2...M,则盲数适应度可表示为：式中：αm为可信区间xm的适应度即表示i在区间xm内时优化结果的适应度；为f(i)的总适应度；M为盲数适应度的阶数；由最低要求收益率rmin％得到可满足区间I＝[IL,IR]，由此得到方案的适应度β：当适应度α越大，则表明方案应对环境的变化的能力越强，即鲁棒性越强。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术方法考虑风电出力的不确定性以及其出售给电网电量价格的波动性，提出在多场景下结合联系数对不确定因素进行全面客观表述描绘的方法，建立基于场景概率并结合联系数的分布式风电售电收益优化模型，为分布式风电场商在市场环境下的售电策略提供参考。附图说明图1为一个月每日优化电量。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的技术方案进行具体说明。本专利技术提供了一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，包括如下步骤：步骤S1、提取数据：提取分布式风电场风速、成本数据、分布式风电场出售给电网电量电价、分布式风电场与用户协商的平均电价、电网的销售电价、用户需求数据、单位煤炭转化为co2的系数σ、分布式风电场所在地火电机组单位电量的平均煤耗mcoal、单位碳交易价格δ；步骤S2、对每个场景中的风电出力与风电场出售给电网电量电价用联系数表达；步骤S3、以收益最大化为目标，建立本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、提取数据：提取分布式风电场风速、成本数据、分布式风电场出售给电网电量电价、分布式风电场与用户协商的平均电价、电网的销售电价、用户需求数据、单位煤炭转化为co2的系数σ、分布式风电场所在地火电机组单位电量的平均煤耗mcoal、单位碳交易价格δ；步骤S2、对每个场景中的风电出力与风电场出售给电网电量电价用联系数表达；步骤S3、以收益最大化为目标，建立基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化模型；步骤S4、用粒子群算法求解模型，并给出评价指标。

【技术特征摘要】
1.一种基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、提取数据：提取分布式风电场风速、成本数据、分布式风电场出售给电网电量电价、分布式风电场与用户协商的平均电价、电网的销售电价、用户需求数据、单位煤炭转化为co2的系数σ、分布式风电场所在地火电机组单位电量的平均煤耗mcoal、单位碳交易价格δ；步骤S2、对每个场景中的风电出力与风电场出售给电网电量电价用联系数表达；步骤S3、以收益最大化为目标，建立基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化模型；步骤S4、用粒子群算法求解模型，并给出评价指标。2.根据权利要求1所述的基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括如下步骤：步骤S21、对每个场景中的风电出力用联系数表达：分布式风电场出力PW具有间歇性、随机性，在时段t第s个场景中是以值PSWt,s为中心，在预定波动范围内变化，且随着出力偏离中心的距离PiWt,s逐渐变大，它出现的概率逐渐变小；将风电场在第t个时段每个场景下的出力不确定性用联系数表示：式中，i为不确定系数，大小在[-1,1]变化，PiWt,s为风电场第t个时段场景s下出力的波动幅值，在设置时应该避免取值区间发生重叠，以免表达重复，考虑风电场装机容量的误差以及出力预测值的偏差对波动幅值进行设置；步骤S22、对每个场景中的风电场出售给电网电量电价用联系数表达：对风电场出售给电网电量的价格不确定性进行联系数表达有：λGWt,s＝λSGWt,s+λiGWt,si式中，λSGWt,s和λiGWt,s分别为风电场第t个时段第s个场景下分布式风电出售给电网电量的电价中心值和波动幅值。3.根据权利要求2所述的基于多场景联系数的分布式风电场售电收益优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括如下步骤：步骤S31、以收益最大为目标，同时考虑分布式风电场出力的不确定性、其出售给电网电量价格的波动性，利用多场景结合联系数的方法建立优化模型，用数学函数表示为：式中，QWt,s,QUWt,s,QGWt,s分别为分布式风电场在第t时段第s场景下的：发电量，出售给用户的电量，出售给电网的电量；λGWt,s为分布式风电场第t时段的第s场景下出售给电网电量的价格；λUW为分布式风电场出售给用户的电价；et,s为分布式...

【专利技术属性】
技术研发人员：林芬，魏俊杰，任晓辉，王其瑜，王良缘，
申请(专利权)人：国网福建省电力有限公司，福建电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35