计及风电概率分布特征的鲁棒实时调度方法技术

本发明专利技术涉及一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，该方法包括以下步骤：对节点风电接纳的条件风险价值进行定义；对各节点风电接纳的条件风险价值积分值进行分段线性化表达；依据鲁棒优化建模思路，形成以系统运行总成本与风电接纳的条件风险价值总成本之和最小化为目标的线性优化目标函数及其附加约束，在含风电的实时调度问题中采用仿射补偿机制进行AGC机组的控制，对系统各节点可接纳的风电范围及AGC机组的运行基点进行优化。本发明专利技术的方法是随机规划与鲁棒优化两种不确定优化方法的综合，能有效提高电网运行效益且计算效率较高，所得结果可直接用于解决当前电力系统的实时调度问题。

A robust real time scheduling method considering the probability distribution of wind power

The invention relates to a wind power meter and the probability distribution features of robust real-time scheduling method, the method includes the following steps: definition of node wind power acceptance condition risk value of each node; wind power acceptance condition risk value integral values of piecewise linear expression; based on robust optimization modeling method, the formation of linear optimization the objective function and constraints on system operation and the total cost of wind power acceptance conditional value at risk and to minimize the total cost, control in real time scheduling problem with wind power in the affine group compensation mechanism of AGC machine, operating on the basis of each node of the system can accept the wind range and the AGC unit optimization. The method of the invention is a stochastic programming and robust optimization of two kinds of uncertain optimization methods, can effectively improve the efficiency of power grid operation and high computational efficiency, the results can be directly used to solve the scheduling problem of current power system.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电力系统计及风电概率分布特征的鲁棒实时调度方法。
技术介绍
实时调度衔接电力系统的日前、超前调度与自动发电控制(AGC)过程，是电力系统多时间尺度协调调度的重要环节。在电力系统的运行实际中，实时调度将根据系统的超短期负荷预报结果，修正在线可调机组(多数系统为AGC机组)的运行基点，并配合AGC参与因子的设置，对系统负荷功率的变化进行实时跟踪。近年来，随着能源、环境及气候问题的日益突出，以风力发电、光伏发电为主的可再生能源发电形式广泛并入电网。其中，风电作为一种发展成熟度较高的新型电源，在为电力系统提供大量清洁电能的同时，增强了电力系统运行中的不确定性，增加了电力系统调度决策的难度。在此背景下，有必要量化分析风电功率随机特性对电力系统运行决策的影响，并就如何提升电力系统的抗扰动能力，增强调度决策的鲁棒性进行探讨。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出了一种计及风电概率分布特征的鲁棒实时调度方法，调度结果具有概率优性，能有效提高电网运行效益且计算效率较高，所得结果可直接用于解决当前电力系统的实时调度问题。为了实现上述目的，本专利技术采用如下方案：一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，包括:步骤(1)：在各个风力发电装置对应的接入节点上，风力发电注入功率与接纳范围的差值所导致的平均损失定义为该节点接纳风力发电功率的条件风险价值；步骤(2)：对各节点风电接纳的条件风险价值进行分段线性化表达，并进行优化目标的线性化形式定义。步骤(3)：依据鲁棒优化建模方法，得到以系统运行总成本与条件风险价值总成本之和最小化为目标的线性目标函数和附加约束，在含风力发电的实时调度问题中采用仿射补偿机制进行AGC机组控制，对系统各节点可接纳的风电范围及AGC机组的运行基点进行优化。所述步骤(1)中，根据风力发电注入功率超出节点可接纳范围的差值，定义该节点风力发电功率超出接纳范围上限的条件风险价值；根据风力发电注入功率低于节点可接纳范围的差值，定义该节点风力发电功率低于接纳范围下限的条件风险价值。所述步骤(2)中，对各节点风电接纳的条件风险价值进行分段线性化表达的具体方法是：在节点实际注入的风电功率与节点可接纳的风电功率最小值和最大值之间进行均分，通过已知的概率密度曲线获得各个分段点对应的概率值，在此基础上，获得概率密度函数的分段线性函数和任一分段内的条件风险价值分段线性化表达。所述步骤(3)中，模型的附加约束包括：运行基点的功率平衡约束、AGC机组最大向上、向下调整能力约束、AGC机组输出功率范围约束、机组运行基点变化速率约束和支路潮流约束。根据节点处风力发电功率总预测值与各负荷节点处AGC机组的运行基点之和恒等于节点负荷总量与非AGC机组承担的负荷量之差，定义所述运行基点的功率平衡约束。根据AGC机组最大向上调整量小于或等于AGC机组所能提供的最大向上调整量，定义所述AGC机组最大向上调整能力约束；根据AGC机组最大向下调整量小于或等于AGC机组所能提供的最大向下调整量，定义所述AGC机组最大向下调整能力约束。根据AGC机组的最大和最小技术出力值，定义所述AGC机组输出功率范围约束。根据AGC机组输出功率的初值和AGC机组运行基点在调度时间间隔内的上调、下调最大限值，定义所述机组运行基点变化速率约束。根据支路在两个方向的传输功率上限，定义所述支路潮流约束。根据AGC机组的参与因子，以及节点接入风力发电功率的最大向上和最大向下扰动量在AGC机组间线性分配，定义所述仿射补偿机制。本专利技术的有益效果：(1)本专利技术依据系统运行成本与风电接纳条件风险价值双重指标，按照鲁棒优化的建模思路构建优化模型，对各AGC机组的运行基点及备用容量进行决策，获得具有统计意义的节点可接纳风电功率的范围。方法体现了鲁棒优化和随机规划方法的融合，调度结果具有概率优性，能有效提高电网运行效益且计算效率较高。(2)模型基于当前电力系统调度架构，遵从实时调度与AGC控制间的仿射补偿机制，所得结果可直接用于解决当前电力系统的实时调度问题。(3)所构建模型属于混合整数线性规划问题，整数变量的数量仅取决于风电场数量及概率分布函数的线性化分段情况，具有较高的计算效率。(4)通过对简单6节点系统及IEEE-118节点系统的测试分析，验证了本专利技术具有较好的有效性和较高的计算效率。附图说明图1为本专利技术风电功率概率密度函数示意图；图2为本专利技术中所用的分段线性化方法示意图；图3为本专利技术实例验证所使用的简单6节点系统2风电场接线图；图4为本专利技术方法计算所得的6节点系统风电接纳范围示意图；图5为本专利技术方法与最大有效静态安全域方法对比图；图6为本专利技术方法对不同线路传输容量的计算结果对比图；图7为本专利技术方法对不同AGC机组1最大调整量的计算结果对比图；图8为本专利技术方法对不同参与因子的计算结果对比图。具体实施方式：下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。计及风电概率分布特征的鲁棒实时调度方法主要包括如下步骤：步骤(1)：将各个风力发电装置对应的接入节点上，风电注入功率超出接纳范围的差值所导致的平均损失定义为该节点风电接纳的条件风险价值；步骤(2)：对各节点风电接纳的条件风险价值进行分段线性化表达，确保优化目标的线性化；步骤(3)：依据鲁棒优化建模思路，形成以系统运行总成本与风电接纳的条件风险价值总成本之和最小化为目标的线性优化目标函数及其附加约束，在含风电的实时调度问题中采用仿射补偿机制进行AGC机组的控制，对系统各节点可接纳的风电范围及机组的运行基点进行优化。所述步骤(1)中，风电注入功率x超出wu的差值定义式为：fu(wu,x)＝max{0,x-wu本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，其特征是，包括:步骤(1)：在各个风力发电装置对应的接入节点上，风力发电注入功率与接纳范围的差值所导致的平均损失定义为该节点风力发电功率的条件风险价值；步骤(2)：对各节点风电接纳的条件风险价值进行分段线性化表达，并进行优化目标的线性化形式定义。步骤(3)：依据鲁棒优化建模方法，得到以系统运行总成本与风电接纳的条件风险价值总成本之和最小化为目标的线性目标函数和附加约束，在含风力发电的实时调度问题中采用仿射补偿机制进行AGC机组控制，对系统各节点可接纳的风电范围及AGC机组的运行基点进行优化。

【技术特征摘要】
1.一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，其特征是，包括:步骤(1)：在各个风力发电装置对应的接入节点上，风力发电注入功率与接纳范围的差值所导致的平均损失定义为该节点风力发电功率的条件风险价值；步骤(2)：对各节点风电接纳的条件风险价值进行分段线性化表达，并进行优化目标的线性化形式定义。步骤(3)：依据鲁棒优化建模方法，得到以系统运行总成本与风电接纳的条件风险价值总成本之和最小化为目标的线性目标函数和附加约束，在含风力发电的实时调度问题中采用仿射补偿机制进行AGC机组控制，对系统各节点可接纳的风电范围及AGC机组的运行基点进行优化。2.如权利要求1所述的一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，其特征是，所述步骤(1)中，根据风力发电注入功率超出节点可接纳范围的差值，定义该节点风力发电功率超出接纳范围上限的条件风险价值；根据风力发电注入功率低于节点可接纳范围的差值，定义该节点风力发电功率低于接纳范围下限的条件风险价值。3.如权利要求1所述的一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，其特征是，所述步骤(2)中对各节点条件风险价值进行分段线性化表达的具体方法是：在风电功率与风电功率最小值和最大值之间进行均分，通过已知的概率密度曲线获得各个分段点对应的概率值，在此基础上，获得概率密度函数的分段线性函数和任一分段内的条件风险价值分段线性化表达。4.如权利要求1所述的一种计及风电功率概率分布特征的鲁棒实时调度方法，其特征是：所述步骤(3)中，模型的附加约束包括：运行基点的功率平衡约束、AGC机组...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨明，于丹文，韩学山，马世英，刘道伟，
申请(专利权)人：山东大学，中国电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：山东;37