一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法技术方案

本发明专利技术公开了一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，调度框架以电网调度中心为核心，电源侧根据来水、机组、运行特性以及风光资源的预测，向电网调度中心上报各自发电计划，调度中心根据电源侧及负荷调整信息，编制发布负荷预测曲线，并制订当前各类电源发电计划及高载能企业的用电计划，再经潮流、电网稳定计算进行安全校核后，向电源侧、负荷端发送用电计划，负荷侧根据用电计划向高载能企业发布投入或切除指令，实现源、荷双侧的协调优化运行。本发明专利技术整合源、荷双侧资源参与电网运行，协调分配风光互补发电系统以及常规水电、火电资源和高载能负荷，通过源荷协调和资源优化分配达到源荷双侧协调调度增效，减小弃风弃光现象。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法
本专利技术涉及一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，属于新能源发电
，主要应用于电力系统优化调度。
技术介绍
近些年来，由于全球变暖等因素导致的环境问题，以及能源短缺的局面已经变得越来越严重，对风能以及太阳能等清洁能源的需求也越来越大。此外，在电力网络难以到达的岛屿以及偏僻的地方，新能源发电有着独天得厚的优势。大规模的风力和光伏发电会给电力系统运行带来一些新的问题，同时其随机性和可调性较弱等特点也给电力系统稳定运行和优化调度带来新的挑战。引入储能设备解决风能和太阳能发电的波动性与电力系统稳定运行之间的矛盾，而储能设备是风光互补发电系统的研究中一个很大的难题。在实际中需要常规机组提供备用和频繁调峰，这种方式降低了电力系统整体的运行效率，使得系统运行成本上升。众多的高载能企业对供电质量的依赖比较小，对新能源的有功输出的波动具有一定的适应能力，因此若使高载能企业与风电及光伏发电以及常规电源进行源-荷互动优化，将实现一部分新能源的就地消纳，可一定程度上减少电力系统运行成本，同时也会减轻新能源的“弃风弃光”现象，但是，现有技术中未见好的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术存在的缺陷，提供一种计及新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，实现一部分新能源的就地消纳，可一定程度上减少电力系统运行成本，同时也会减轻新能源的“弃风弃光”现象。为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，其中源荷互动优化调度的调度框架是，以电网调度中心为核心，电源侧根据来水、机组、运行特性以及风光资源的预测，向电网调度中心上报各自发电计划，而调度中心根据电源侧以及负荷调整信息，编制发布负荷预测曲线，并制订当前各类电源发电计划，以及当前高载能企业的用电计划，再经过潮流计算、电网稳定计算进行安全校核后，向电源侧发布用电计划，并向负荷端发送用电计划，负荷侧根据用电计划向高载能企业发布投入或切除指令，实现源、荷双侧的协调优化运行。进一步的，所述源荷互动优化调度的调度原则是，新能源优先上网，火电机组带基荷稳定运行，梯级水电、高载能负荷协调承担调节任务，建立多目标源荷互动调度模型，调度模型包括，一、以最大化消纳新能源为原则建立式(1)的模型：式(1)中，E1表示风光消纳量；t＝1,2,...NT为调度时段数，q＝1,2,...Nw、j＝1,2,...Nv表示风电与光伏发电基地的个数；Pwqt表示第q个风力发电基地在第t时段内所发功率，Pvjt表示第j个光伏发电基地在第t时段内所发功率；二、以系统运行成本最低为原则建立式(2)的模型：minE2＝C1+C2式(2)中：E2为系统运行成本；C1为火电机组的运行成本；C2高载能负荷的投切费用；p＝1,2,...NG为火电机组台数；ap、bp、cp火电机组发电成本系数；Pspt为第p台火电机组在任意时段t内的的输出功率；k＝1,2,...NGZ为高载能负荷组数；λGZk为高载能负荷k的单位调节成本；SGZkt为高载能负荷k在时段t内的投切状态，0表示高载能负荷k在时段t中断运行，1表示高载能负荷k在时段t投入运行；PGZk为高载能负荷k的单位投切容量；ΔT表示调度时长；三、以火电机组功率输出波动最小为原则建立式(3)的模型：式(3)中：Psp(t-1)表示第p台火电机组在任意(t-1)时段内的输出功率；将上述三个多目标源荷互动调度模型进行系统约束、火电输出功率及爬坡速度约束、水库约束、输电安全约束，其中系统约束包括功率平衡约束式(4)，旋转备用约束式(5)，节点电压约束式(6)，当大规模清洁型能源接入电力系统中，正旋转备用容量以应对新能源发电功率的突然减少和强迫停运，而负旋转备用以应对新能源发电功率的突然增加，其旋转容量约束如式(5)ULmin≤UL≤ULmax(6)式(4)、式(5)与式(6)中，PSht为t时段水电站h的功率输出，水电转换关系为PSht＝A·ηh·Qth·hth，A为水电转换系数，取9.8；ηh为梯级水电站h的能源转换率，Qth为水电站h在t时段的下泄流量(m3/s)，hth为水电站在时段t内的水深；PLt为时段t内用户需求功率；PGZkt为高载能用户在任意t时段内参与调度的功率；h＝1,2,...Ns表示梯级水电站个数；Suht、Supt为第h个梯级水站以及第p个火电站在时段t内向系统供应的正旋转备用容量；Sdht、Sdpt为第h个梯级水站以及第p个火电站在时段t内向系统供应的负旋转备用容量；ΔPGZkt(+)ΔPGZkt(-)为未投入的正备用与负备用高载能负荷容量；n＝1,2,...Nn为新能源发电机组数；PNnt为新能源出力；Lu％、Ld％、wu％、wn％为用户侧以及新能源预测出力误差需要的正、负备用容量；UL为节点电压；ULmax、ULmin为最大与最小节点电压值；火电输出功率及爬坡速度约束式(7)式(7)中，Pmin、Pmax为常规能源功率输出的极限值，DR、UR为常规能源机组上下爬坡速度极限；Δt表示机组进行上、下坡的时长；水库约束式(8)式(8)中，Vth、V(t-1)h为梯级水电站h在任意t时段以及(t-1)时段储存于水库中的水量；qth为梯级水电站k在任意t时段水库的来水量；Q(t-1)(h-1)为t-1时段内水电站(h-1)的下泄流量(m3/s)；Δt表示任意两时段的时间间隔；Vtmaxh、Vtminh分别为梯级水电站h在任意t时段水库中蓄水量的上下极限；Qtminh、Qtmaxh分别为水电站h在t时段应保证的最小、最大下泄流量(m3/s)；输电安全约束式(9)Pdmin≤Pdt≤Pdmax(9)式(9)中，Pdmin、Pdmax表示输电断面d的最小、最大传输容量；Pdt表示在时段t内输电断面d的传输容量。进一步的，所述源荷互动优化调度方法采用多目标萤火虫算法实现，步骤如下：一、萤火虫亮度评价：在标准萤火虫算法中，亮度评价通过采用pareto支配的概念来刻画各目标之间的冲突，以区分两只萤火虫对应潜在解的优劣；萤火虫i的亮度大于萤火虫j的亮度，当且仅当萤火虫i对应的潜在解Xi支配萤火虫i对应的潜在解Xj；二、精英归档机制：算法迭代的每一次运行都会得到一组新的解，其中存在不受其他解支配的，称为精英的从pareto最优解，构造归档集作为精英保留机制；迭代开始前设置归档集为空，在萤火虫种群每次完成更新以后，若Xs被ASS中某个精英成员支配，则拒绝将其加入ASS中；若Xs不被任何ASS成员支配，则将其加入ASS内，成为精英个体；若Xs支配了ASS中的某个成员，则删除ASS中被Xs支配的精英并将Xs加入ASS中，按上述原则逐个排查目标解Xs更新ASS；随着迭代的进行，若出现精英个体总数超出ASS大小，则采用拥挤度排序法维护ASS以保持成员多样性，为保证pareto前沿的均匀性与算法搜索方向的多样性，首先定义萤火虫个体拥挤距离来表征个体拥挤度，拥挤距离是给定个体周围个体的密度，代表在个体周围不包含其它个体的最大的长形；用crowdisti表示第i个萤火虫个体的拥挤距离，fij表示第i个个体对于第j个目标函数的值，用e表示pareto最本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，其特征在于：源荷互动优化调度的调度框架以电网调度中心为核心，电源侧根据来水、机组、运行特性以及风光资源的预测，向电网调度中心上报各自发电计划，调度中心根据电源侧以及负荷调整信息，编制发布负荷预测曲线，并制订当前各类电源发电计划，以及当前高载能企业的用电计划，再经过潮流计算、电网稳定计算进行安全校核后，向电源侧发布用电计划，并向负荷端发送用电计划，负荷侧根据用电计划向高载能企业发布投入或切除指令，实现源、荷双侧的协调优化运行。

【技术特征摘要】
1.一种新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，其特征在于：源荷互动优化调度的调度框架以电网调度中心为核心，电源侧根据来水、机组、运行特性以及风光资源的预测，向电网调度中心上报各自发电计划，调度中心根据电源侧以及负荷调整信息，编制发布负荷预测曲线，并制订当前各类电源发电计划，以及当前高载能企业的用电计划，再经过潮流计算、电网稳定计算进行安全校核后，向电源侧发布用电计划，并向负荷端发送用电计划，负荷侧根据用电计划向高载能企业发布投入或切除指令，实现源、荷双侧的协调优化运行。2.根据权利要求1所述的新能源消纳的多目标电力系统源荷互动优化调度方法，其特征在于：所述源荷互动优化调度的调度原则是，新能源优先上网，火电机组带基荷稳定运行，梯级水电、高载能负荷协调承担调节任务，建立多目标源荷互动调度模型，调度模型包括，一、以最大化消纳新能源为原则建立式(1)的模型：式(1)中，E1表示风光消纳量，t＝1,2,...NT为调度时段数，q＝1,2,...Nw表示风电基地的个数，j＝1,2,...Nv表示光伏发电基地的个数，Pwqt表示第q个风力发电基地在第t时段内所发功率，Pvjt表示第j个光伏发电基地在第t时段内所发功率；二、以系统运行成本最低为原则建立式(2)的模型：式(2)中，E2为系统运行成本，C1为火电机组的运行成本，C2高载能负荷的投切费用，p＝1,2,...NG为火电机组台数，ap、bp、cp火电机组发电成本系数，Pspt为第p台火电机组在任意时段t内的的输出功率，k＝1,2,...NGZ为高载能负荷组数，λGZk为高载能负荷k的单位调节成本，SGZkt为高载能负荷k在时段t内的投切状态，0表示高载能负荷k在时段t中断运行，1表示高载能负荷k在时段t投入运行，PGZk为高载能负荷k的单位投切容量，ΔT表示调度时长；三、以火电机组功率输出波动最小为原则建立式(3)的模型：式(3)中：Psp(t-1)表示第p台火电机组在任意(t-1)时段内的输出功率；将上述三个多目标源荷互动调度模型进行系统约束、火电输出功率及爬坡速度约束、水库约束、输电安全约束，其中系统约束包括功率平衡约束式(4)，旋转备用约束式(5)，节点电压约束式(6)，当大规模清洁型能源接入电力系统中，正旋转备用容量以应对新能源发电功率的突然减少和强迫停运，而负旋转备用以应对新能源发电功率的突然增加，其旋转容量约束如式(5)ULmin≤UL≤ULmax(6)式(4)、式(5)与式(6)中，PSht为t时段水电站h的功率输出，水电转换关系为PSht＝A·ηh·Qth·hth，A为水电转换系数，取9.8；ηh为梯级水电站h的能源转换率，Qth为水电站h在t时段的下泄流量(m3/s)，hth为水电站在时段t内的水深，PLt为时段t内用户需求功率，PGZkt为高载能用户在任意t时段内参与调度的功率，h＝1,2,...Ns表示梯级水电站个数，Suht、Supt为第h个梯级水站以及第p个火电站在时段t内向系统供应的正旋转备用容量，Sdht、Sdpt为第h个梯级水站以及第p个火电站在时段t内向系统供应的负旋转备用容量，ΔPGZkt(+)ΔPGZkt(-)为未投入的正备用与负备用高载能负荷容量，n＝1,2,...Nn为新能源发电机组数，PNnt为新能源出力，Lu％、Ld％、wu％、wn％为用户侧以及新能源预测出力误差需要的正、负备用容量，UL为节点电压；ULmax、ULmin为最大与最小节点电压值；火电输出功率及爬坡速度约束式(7)式(7)中，Pmin、Pmax为常规能源功率输出的极限值，DR、UR为常规能源机组上下爬坡速度极限；Δt表示机组进行上、下坡的时长；水库约束式(8)式(8)中，Vth、V(t-1)h为梯级水电站h在任意t时段以及(t-1)时段储存于水库中的水量，qth为梯级水电站k...

【专利技术属性】
技术研发人员：马明，汪宁渤，董海鹰，何世恩，贠韫韵，韩旭杉，吕清泉，马彦宏，韩自奋，李晓虎，丁坤，李津，王定美，周强，张健美，王明松，陈钊，赵龙，周识远，黄蓉，张金平，张艳丽，张睿骁，张珍珍，高鹏飞，张彦琪，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司，国网甘肃省电力公司电力科学研究院，国网甘肃省电力公司风电技术中心，兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：甘肃,62