一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法技术

本发明专利技术公开了一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，包括步骤：(1)建立以最小调节量应对风电功率随机变化的调度模型；(2)采用优化约减场景方法生成风电功率场景和概率；(3)根据风电功率场景、概率和所述调度模型获得机组的出力计划ui,t、Pi,t以及满足各场景所需的正调节量和负调节量；并获得系统每个时段t所需的最小正旋转备用和负旋转备用。本发明专利技术考虑了系统的功率平衡、正/负调节量约束，机组的出力约束、爬坡约束和最小启停时间约束，支路潮流约束，电压约束，弃风约束，满足系统运行的基本要求；所得的调度计划以较小的调节量满足风电功率可能出现的场景，避免了调度计划的大幅度调整，减轻运行调度人员的负担。

【技术实现步骤摘要】
一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法
本专利技术属于风力发电
，更具体地，涉及一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法。
技术介绍
由于风电随机变化和难以预测的特性，大规模的风电接入电网给电力系统运行带来了极大的挑战，建立适当的调度模型应对风电的随机变化具有重要的意义。在现有公开技术中，往往对风电功率场景进行限制，建立的模型不能应对一些极端的场景，不具备鲁棒性。在中国专利说明书CN103151803A中公开了一种含风电系统机组及备用配置的优化方法。该方法仅针对给定几种场景的风电出力曲线对备用进行优化配置，未能较为全面反映风电的随机特性。在中国专利说明书CN103956773A中公开了一种含风电系统机组的备用配置优化方法。该方法需要假定负荷和风电服从正态分布，然而大多数情况下，风电不服从正态分布。并且该方法未考虑最小旋转备用。在中国专利说明书CN102832614A中公开了一种不确定性环境下发电计划的鲁棒优化方法。该方法实现了调度计划的鲁棒性，但是未考虑风电系统。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，旨在解决现有调度模型对风电场景的限制、不具备鲁棒性的缺陷，调度计划出现大幅度调整的问题。本专利技术提供了一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，包括下述步骤：(1)建立以最小调节量应对风电功率随机变化的调度模型，所述调度模型中的目标函数应满足使得系统总运行成本、总调节成本及总弃风成本总和最小，所述调度模型中的约束条件包括节点功率平衡约束、机组正、负调节量限制约束、机组的运行约束、机组出力的爬坡约束、机组的最小启停时间约束、支路潮流约束、电压约束和弃风约束；(2)采用优化约减场景方法生成风电功率场景和概率；(3)根据所述风电功率场景、概率和所述调度模型获得机组的出力计划ui,t、Pi,t以及满足各场景所需的正调节量和负调节量并获得系统每个时段t所需的最小正旋转备用和负旋转备用获得的出力计划ui,t、Pi,t即为所求调度计划。更进一步地，所述目标函数为：其中，为系统的总运行成本；ui,t为可调度机组i在第t时段的状态，ui,t＝1表示开机，ui,t＝0表示停机；NG为可调度机组的台数；NB为系统节点数目；为可调度机组i在第t时段的发电成本，ai、bi和ci分别为可调度机组i的发电成本函数的0次、1次和2次系数；为调度机组i在第t时段的出力；为第i个节点在第t时段的系统应对风电功率场景s的弃风量；分别为调度机组i在第t时段的启动成本和停机成本；β表示调节量的价格系数；α表示弃风的惩罚系数；表示在第t时段第i个节点应对风电功率场景s所需要的正调节量；表示在第t时段第i个节点应对风电功率场景s所需要的负调节量；ps表示风电功率场景s的概率。其中，所述调度模型目标函数考虑了总运行成本、总调节成本及总弃风成本总和最小，与传统仅考虑总运行成本的调度模型相比，得到的调度计划在保证经济成本最小的同时能够以最小调节量应对风电功率随机变化，避免了调度计划的大幅度调整，减轻了运行调度人员的负担。本专利技术考虑了系统的功率平衡、正/负调节量约束，机组的出力约束、爬坡约束和最小启停时间约束，支路潮流约束，电压约束，弃风约束，满足系统运行的基本要求。且从目标函数和约束函数的形式看，所建立的模型为常规的确定性混合整数规划问题，求解简单、方便。所得的调度计划以较小的调节量满足风电功率可能出现的场景，避免了调度计划的大幅度调整，减轻运行调度人员的负担。附图说明图1是本专利技术实施例提供的以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法实现流程图；图2是本专利技术实施例提供的系统负荷值的曲线图；图3是本专利技术实施例提供的压缩后的风电功率场景的曲线图；图4是本专利技术实施例提供的火力发电机组的出力计划的曲线图；图5是本专利技术实施例提供的系统旋转备用的曲线图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术所要解决的技术问题是克服现有调度模型对风电场景的限制、不具备鲁棒性的缺陷，提出一种新的鲁棒调度模型，该模型制定了应对可能出现的风电功率场景的鲁棒调度计划，同时确保调节量是最小的，避免了调度计划的大幅度调整。针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种以最小调节量应对风电功率随机变化的鲁棒调度计划模型。该模型实现了用一系列常规的、易于求解的确定性约束表征风电功率的随机特性，以较小的调节量满足风电功率可能出现的场景。模型计算简单、结果实用，具有很强的鲁棒性。本专利技术实施例提供的以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，具体包括下述步骤：(1)建立以最小调节量应对风电功率随机变化的鲁棒调度计划模型。(1.1)目标函数：使得系统总运行成本、总调节成本、总弃风成本总和最小。式(1)(2)(3)中，表示系统的总运行成本；ui,t表示可调度机组i在第t时段的状态，ui,t＝1表示开机，ui,t＝0表示停机；NG表示可调度机组的台数；NB表示系统节点数目；为机组i在第t时段的发电成本，ai、bi和ci分别表示机组i的发电成本函数的0次、1次和2次系数；为调度机组i在第t时段的出力；表示第i个节点在第t时段，系统应对风电功率场景s的弃风量；分别表示调度机组i在第t时段的启动成本和停机成本；β表示调节量的价格系数；α表示弃风的惩罚系数；表示在第t时段，第i个节点应对风电功率场景s所需要的正调节量；表示在第t时段，第i个节点应对风电功率场景s所需要的负调节量；ps表示风电功率场景s的概率。(1.2)约束条件：(1.2.1)节点功率平衡约束...

【技术保护点】
一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)建立以最小调节量应对风电功率随机变化的调度模型，所述调度模型中的目标函数应满足使得系统总运行成本、总调节成本及总弃风成本总和最小，所述调度模型中的约束条件包括节点功率平衡约束、机组正、负调节量限制约束、机组的运行约束、机组出力的爬坡约束、机组的最小启停时间约束、支路潮流约束、电压约束和弃风约束；(2)采用优化约减场景方法生成风电功率场景和概率；(3)根据所述风电功率场景、概率和所述调度模型获得机组的出力计划ui,t、Pi,t以及满足各场景所需的正调节量Δrts和负调节量并获得系统每个时段t所需的最小正旋转备用和负旋转备用

【技术特征摘要】
1.一种以最小调节量应对风电功率随机变化的调度方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)建立以最小调节量应对风电功率随机变化的调度模型，所述调度模型中的目标函数应满足使得系统总运行成本、总调节成本及总弃风成本总和最小，所述调度模型中的约束条件包括节点功率平衡约束、机组正、负调节量限制约束、机组的运行约束、机组出力的爬坡约束、机组的最小启停时间约束、支路潮流约束、电压约束和弃风约束；(2)采用优化约减场景方法生成风电功率场景和概率；(3)根据所述风电功率场景、概率和所述调度模型获得机组的出力计划包括可调度机组启停状态ui,t、机组出力Pi,t以及满足各场景所需的正调节量和负调节量并获得系统每个时段t所需的最小正旋转备用和负旋转备用所述目标函数为：

【专利技术属性】
技术研发人员：黎静华，兰飞，叶柳，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：广西;45