一种风水火短期联合优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种风水火短期联合优化调度方法，所述风水火短期联合优化调度方法包括风水火短期联合优化调度的数学模型和模型求解，风水火短期联合优化调度方法以实现电力系统中水电综合效益最大为目标，改变了过度依赖煤炭能源的局面，最大限度地减少了能源的消耗和污染物的排放量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及节能发电调度
，特别涉及一种风水火短期联合优化调度方法。
技术介绍
长期以来，我国以火力发电为主的电力系统格局决定了传统的高能耗和高排放的电力工业发展模式。“十一五”期间，我国提出了调整能源结构战略，积极推进风电等清洁能源供应，改革现行发电调度方式，开展节能发电调度，以改变过度依赖煤炭能源的局面。节能发电调度将综合考虑节能、环保、经济等因素，在保障电力可靠供应的前提下，优先调度风能、太阳能、生物质能等清洁可再生发电资源，最大限度地减少能源消耗和污染物排放。近年来，随着我国政府对新能源开发的扶持力度、鼓励措施不断加强，我国并网风电装机容量与风电发电量保持较快速度增长，与此同时，风电的随机间歇性以及预测准确性不高给基于电源可控性和负荷可预测性的发电计划制定带来的影响愈加凸显，增加了电网调度的难度。为此，在努力提高风电功率的预测精度以降低风电随机性对电网调度带来的不确定性影响的同时，亟需开展水电、火电、风电等多种能源类型的联合优化调度，以降低风电的功率波动对电网的影响，维持电网的稳定运行。鉴于我国火电所占比重较大，而水电具有清洁环保、运行方式灵活、负荷调节速度迅速等优点，协同优化调度火电、水电以经济地消纳风电的风水火联合优化调度方法的研究具有重要的理论与现实意义。因此，希望有一种风水火短期联合优化调度方法可以克服或至少减轻现有技术的上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种风水火短期联合优化调度方法来克服或至少减轻现有技术的上述缺陷。为了达到上述目的，本专利技术的一种风水火短期联合优化调度方法包括风水火短期联合优化调度的数学模型和模型求解；所述风水火短期联合优化调度的数学模型是根据节能发电调度的原则，在风水火发电系统的协调调度系统中制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，风电将不再作为优化变量出现在模型中，梯级水电站以周期内发电量最大以及剩余负荷峰谷差最小为目标进行优化，火电以运行成本最低、排污量最小为目标进行优化调度；所述风水火短期联合优化调度的模型求解是根据节能发电调度的原则，在制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，然后进行水火电的分步优化。即先由梯级水电制定水电机组的发电计划，在此基础上，再进一步安排火电出力计划。由于火电优化调度模型涉及的机组组合与多目标动态优化，考虑模型的复杂性及多目标优化问题中算法易陷入局部最优和效率问题，所述风水火短期联合优化调度的火电调度模型求解采用两阶段优化调度方法进行求解：第一阶段寻求机组的最优组合状态，第二阶段在机组组合方式确定的前提下进行机组间的多目标负荷优化分配。优选地，所述风水火短期联合优化调度的数学模型为：1)建立梯级水电调度周期内发电量模型、扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差模型、火电系统运行成本模型和火电系统污染物排放量模型：①所述梯级水电调度周期内发电量模型为： max f 1 = Σ t = 1 T Σ j = 1 N H P H j , t , ]]>其中f1为梯级水电调度周期内发电量，i＝1,2,...,T，T为日调度总时段数；本专利技术中取T＝24；NH为梯级水电站总数；PHj,t为梯级水电站j在t时段的发电量；②所述扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差模型为： min f 2 = m a x ( P D t - Σ j = 1 N H P H j , t ) - m i n ( P D t - Σ j = 1 N H P H j , t ) ]]>其中f2为扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差，PDt为系统t时段的负荷值；③所述火电系统运行成本模型为： min f 3 = Σ t = 1 T Σ i = 1 N G u i t ( a i + b i P G i , t + c i P G i , t 2 ) ]]>其中f3为火电系统运行成本，NG为系统内火电机组台数，uit为火电机组i在t时段的开停机状态，1表示开机，0表示停机，PGi,t为第i台火电机组在t时段的有功功率，ai，bi，ci为第i台火电机组煤耗特性参数；④所述火电系统污染物排放量模型为： min f 4 = 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风水火短期联合优化调度方法，其特征在于，所述风水火短期联合优化调度方法包括风水火短期联合优化调度的数学模型和模型求解；所述风水火短期联合优化调度的数学模型是根据节能发电调度的原则，在风水火发电系统的协调调度系统中制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，风电将不再作为优化变量出现在模型中，梯级水电站以周期内发电量最大以及剩余负荷峰谷差最小为目标进行优化，火电以运行成本最低、排污量最小为目标进行优化调度；所述风水火短期联合优化调度的模型求解是根据节能发电调度的原则，在制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，然后进行水火电的分步优化，即先由梯级水电制定水电机组的发电计划，在此基础上，再进一步安排火电出力计划，由于火电优化调度模型涉及的机组组合与多目标动态优化，考虑模型的复杂性及多目标优化问题中算法易陷入局部最优和效率问题，所述风水火短期联合优化调度的火电调度模型求解采用两阶段优化调度方法进行求解：第一阶段寻求机组的最优组合状态，第二阶段在机组组合方式确定的前提下进行机组间的多目标负荷优化分配。

【技术特征摘要】
1.一种风水火短期联合优化调度方法，其特征在于，所述风水火短期联合优化调度方法包括风水火短期联合优化调度的数学模型和模型求解；所述风水火短期联合优化调度的数学模型是根据节能发电调度的原则，在风水火发电系统的协调调度系统中制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，风电将不再作为优化变量出现在模型中，梯级水电站以周期内发电量最大以及剩余负荷峰谷差最小为目标进行优化，火电以运行成本最低、排污量最小为目标进行优化调度；所述风水火短期联合优化调度的模型求解是根据节能发电调度的原则，在制定电力系统短期调度计划时，风电优先全额并网，然后进行水火电的分步优化，即先由梯级水电制定水电机组的发电计划，在此基础上，再进一步安排火电出力计划，由于火电优化调度模型涉及的机组组合与多目标动态优化，考虑模型的复杂性及多目标优化问题中算法易陷入局部最优和效率问题，所述风水火短期联合优化调度的火电调度模型求解采用两阶段优化调度方法进行求解：第一阶段寻求机组的最优组合状态，第二阶段在机组组合方式确定的前提下进行机组间的多目标负荷优化分配。2.根据权利要求1所述的风水火短期联合优化调度方法，其特征在于：所述风水火短期联合优化调度的数学模型为：1)建立梯级水电调度周期内发电量模型、扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差模型、火电系统运行成本模型和火电系统污染物排放量模型：①所述梯级水电调度周期内发电量模型为： max f 1 = Σ t = 1 T Σ j = 1 N H P H j , t , ]]>其中f1为梯级水电调度周期内发电量，i＝1,2,...,T，T为日调度总时段数；本发明中取T＝24；NH为梯级水电站总数；PHj,t为梯级水电站j在t时段的发电量；②所述扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差模型为： min f 2 = m a x ( P D t - Σ j = 1 N H P H j , t ) - m i n ( P D t - Σ j = 1 N H P H j , t ) ]]>其中f2为扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差，PDt为系统t时段的负荷值；③所述火电系统运行成本模型为： min f 3 = Σ t = 1 T Σ i = 1 N G u i t ( a i + b i P G i , t + c i P G i , t 2 ) ]]>其中f3为火电系统运行成本，NG为系统内火电机组台数，uit为火电机组i在t时段的开停机状态，1表示开机，0表示停机，PGi,t为第i台火电机组在t时段的有功功率，ai，bi，ci为第i台火电机组煤耗特性参数；④所述火电系统污染物排放量模型为： min f 4 = Σ t = 1 T Σ i = 1 N G u i t [ α i + β i P G i , t + γ i P G i , t 2 + η i exp ( δ i P G i , t ) ] ]]>其中f4为火电系统污染物排放量，αi，βi，γi，ηi，δi为第i台火电机组排污特性参数；2)确定所述梯级水电调度周期内发电量模型、扣除梯级水电发电后的剩余负荷峰谷差模型、火电系统运行成本模型和火电系统污染物排放量模型的约束条件，所述约束条件包括系统约束、火电机组约束和水电机组约束：①系统约束包括功率平衡约束和旋转备用容量约束：a)所述功率平衡约束为： Σ i = 1 N G u i t P G i , t + Σ j = 1 N H P H j , t + Σ k = 1 N W P W k , t = P D t , ]]>其中PWk,t为第k个风电场t时段的输出功率，NW为系统内风电场总数；b)所述旋转备用容量约束分为系统向上的旋转备用容量约束和系统向下的旋转备用容量约束，所述系统向上的旋转备用容量约束为： Σ i = 1 N G u i t R G i , t u + Σ j = 1 N H R H j , t u = ( Σ k = 1 N W P W k , t ) k u % + P D t L % ]]>所述系统向下的旋转备用容量约束为： Σ i = 1 N G R G i , t d + Σ j = 1 N H R H j , t d = ( Σ k = 1 N W P W k , t ) k d % , ]]>其中和分别为第i台火电机组和第j座梯级水电站t时段所提供的上备用容量，和分别为第i台火电机组和第j座梯级水电站t时段所提供的下备用，ku和kd为风电波动系数，L为系统波动系数；②火电机组约束包括火电出力上下限约束、火电机组爬坡速率约束和火电机组最小开停机时间约束：a)所述火电机组出力上下限约束为PGi,min≤PGi,t≤PGi,max，PGi,min和PGi,max为第i台火电机组出力下限和上限；b)所述火电机组爬坡速率约束为PGi,t-PGi,t-1≤vGi,upT1和PGi,t-1-PGi,t≤vGi,downT1，vGi,up和vGi,down为第i台火电机组向上和向下爬坡速率，T1＝1；c)所述火电机组最小开停机时间约束为和分别为第i台机组最小运行时间和停运时间；③水电机组约束包括水电厂水量平衡约束、水电厂库容约束、水电厂发电流量约束、水电厂调度周期始末库容约束和水电厂发电功率约束：a)所述水电厂水量平衡约束为： V H j , t = V H j , t - 1 + I H j , t - Q H j , t + Σ m ∈ M Q H m , t - τ ( m , j ) , ]]>VHj,t，IHj,t和QHj,t分别为水电厂j在时段t的水库库容、自然入流量和发电流量，M为直接位于水库j上游的水库集合，τ(m,j)为从水库m到水库j的水流流达时间；b)所述水电厂库容约束为VHj,min≤VHj,t≤VHj,max，VHj,min和VHj,max分别为梯级水电站j的水库库容下限和上限；c)所述水电厂发电流量约束为QHj,min≤QHj,t≤QHj,max，QHj,min和QHj,max分别为梯级水电站j的发电流量下限和上限；d)所述水电厂调度周期始末库容约束为VHj,0＝Vini,j；VHj,T＝Vend,j，Vini,j和Vend,j分别为梯级水电站j调度周期的始、末库容；e)所述水电厂发电功率约束为PHj,min≤PHj,t≤PHj,max，其中，水电厂出力与水流量的转换关系为：PHj,t＝c1jVHj,t2+c2jQHj,t2+c3jVHj,tQHj,t+c4jVHj,t+c5jQHj,t+c6j，参数c1j，c2j，c3j，c4j，c5j，c6j分别为梯级水电站j的发电系数，PHj,min和PHj,max分别为水电机组j允许的最小及最大出力。3.根据权利要求1所述的风水火短期联合优化调度方法，其特征在于：所述第一阶段寻求机组的最优组合状态是根据机组的最小比耗量与其最大输出功率的比值建立发电序位表，综合指标小的机组优先投入运行，根据发电序位表，采用启发式搜索确定一种新的火电机组组合方式，机组组合方式确定原则为： Σ i = 1 N - 1 P G ...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁桂丽，于童，王琳博，薛彦广，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京;11