弃风最小的有功调度模型及调度系统技术方案

本发明专利技术提供一种弃风最小的有功调度模型及调度系统，调度系统，包括机组角色分配模块、滚动调度模块、实时调度模块和AGC控制模块；弃风最小的有功调度模型应用于实时调度模块中。优点为：根据风电实时预测结果，对发电需求进行实时修正，从而修正各个机组的在剩余时段的出力计划，使得机组的总出力与实际发电需求逐级接近，降低日前计划的不确定性，保证各个机组的出力计划更加合理，也更加有意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电力调度
，具体涉及一种弃风最小的有功调度模型及调度系统。
技术介绍
电力系统经济调度指的是在满足网络安全、发电负荷平衡条件下，以最经济的运行成本实现机组间发电负荷的合理分配，且保证对用户可靠供电的一种调度方法。按优化时段的不同，电力系统优化调度问题可以分为两个方面：静态优化调度和动态优化调度。静态优化调度指的是：对电力系统单个运行时间断面的经济负荷优化分配问题。静态优化调度在算法上主要分为两类：以等耗量微增率为基础的经典经济调度及以最优潮流为基础的安全经济调度。由于电力系统是一个持续运行中的动态系统，当系统中出现较大的负荷需求变动时，受发电机调整能力的限制，各个静态调度结果间的可渡越能力无法保证。因此，需要研究经济调度结果的连续可行性问题，即动态经济调度问题。传统开环动态调度模式在优化初始阶段对整个优化周期进行一次优化并将解序列全部下发执行，由于负荷预测精度较高，使得这种调度模式在传统的电力系统中应用效果基本能够满足要求。然而，在大规模风电接入后，风电预测精度远低于传统负荷的预测精度，且随优化时间的延长，风电预测误差显著增大，风电的这种难以准确预测的特点使得依赖于日前风电预测的传统开环动态调度模式的结果与实际电网需求偏差较大，亟需对这种调度模式进行改进。
技术实现思路
针对现有技术存在的缺陷，本专利技术提供一种气化炉干态排渣装置及方法，可有效解决上述问题。本专利技术采用的技术方案如下：本专利技术提供一种弃风最小的有功调度模型，包括以下的优化目标函数和优化约束条件；其中：ri是常规机组i当前的发电单位调整成本；Δpi为第i台常规机组下一时刻的出力调节总量，为控制输出量；wj是风电场弃风电成本，为了减少弃风，wj在数值上远大于常规机组当前的发电单位调整成本ri；是风电场j的弃风电力，等于下一时段预测的风电出力预测值与下一时段实时调度计划值的差值；NGcagc为全网实时调度机组，不包括风电机组的个数NGWind为风电机组集合；为风电场j的当前出力值；ΔP为实时调度机组下一时刻的出力调节总量：其中，是超短期负荷预测值的增量、是联络线计划的下一时刻增量、是日前计划机组出力下一时刻增量；ΔPnAGC为AGC上一时刻未完成量；Mint表示全网线路及内网安全功率传输断面集合，为断面的功率传输上限，Tj为断面的功率传输下限，Tj为断面的当前传输功率，该不等式约束保证传输断面不过载；Sij采用负荷平衡灵敏度，其中为了达到分区平衡，需要在母线负荷因子中引入分区负荷预测的信息；Skj是负荷平衡灵敏度，△Pkw是风电场k的弃风电量，两个的乘积表示风电弃风电量对断面功率的实时影响；ΔCgj为非实时调度的机组的计划调节量对断面功率的影响；对上述目标函数求解，得到对未来风场和单机机组的出力的预测值。本专利技术还提供一种应用上述的弃风最小的有功调度模型的调度系统，包括机组角色分配模块、滚动调度模块、实时调度模块和AGC控制模块；所述弃风最小的有功调度模型应用于实时调度模块中；所述机组角色分配模块采用以下步骤进行机组角色的划分：步骤1，首先根据历史数据统计出ACE落在各个控制区段的概率，令落在死区的概率为pro1，落在正常区之内的概率为pro2，落在协作区的概率为pro3，落在紧急区以及紧急区之外的概率为pro4，则有：步骤2，参与调节ACE的AGC机组在每个时段都满足总旋转备用的要求，因此，设系统中的N台机组中共有n台参与ACE控制的AGC机组，1≤n≤N，并且由n台机组构成的集合记为SetA；旋转备用的下限应根据电网的实际运行情况给定，设定为SRt，其值必须大于ACEE；属于集合SetA的n台传统机组共有4种角色可供选择，即：机组角色1对应的控制模块为偏差调节；机组角色2对应的控制模式为跟踪实时计划；机组角色3对应的控制模式为跟踪滚动计划；机组角色4对应的控制模式为跟踪日前计划；变量RoleID代表机组角色，取值为1,2,3,4，对应的控制模式分别为：偏差调节、跟踪实时计划、跟踪滚动计划和跟踪日前计划；其对应的机组角色分别为：AGC机组、实时调度机组、滚动计划机组和日前计划机组；根据RoleID矢量构造出与之映射的4个矢量Role(1)、Role(2)、Role(3)、Role(4)，用来保存角色分别为1,2,3,4的AGC机组下标；由此构建到以下的优化问题的目标函数为：其中：Pit：机组i在t时刻的出力值；ai：非线性关系的二次项系数；bi：非线性关系的一次项系数；ci：非线性关系的常数项；d：当前出力值得修正系数；上述目标函数保证所有属于Role(j)的AGC机组在一天中的ACE调节总费用的期望最小；而机组角色分配后需要保证ACE落在各个区域时都有足够的AGC调节裕度，因此，产生了如下的约束：sit为第i台机组在t时刻的旋转备用；在上述约束条件下对目标函数进行求解，即得到最终确定的AGC角色。所述滚动调度模块用于：以日前计划为基础，根据电网扩展短期模型的负荷预测结果及扩展短期风电预测结果滚动修正日前机组发电计划出力功率，使得系统发电总出力功率与实际发电需求逐渐逼近，得到经济最优的机组发电计划出力，并将所述经济最优的机组发电计划出力作用于所述滚动计划机组；所述实时调度模块用于：以经济最优的机组发电计划出力作为基点功率，根据电网超短期负荷预测结果及超短期风电预测结果调整机组出力，生成对计划时段内的系统状态进行最小机组出力调整的实时调度修正计划指令，并将所述实时调度修正计划指令作用于实时调度机组，进而消除机组执行经济最优计划中的功率不平衡量和风电负荷的随机变化造成的不平衡量；所述AGC控制模块用于：以所述实时调度模块给出的实时调度修正计划指令作为控制基点，对超前预测环节产生的随机预测误差进行实时修正，生成用于对AGC机组进行控制的AGC机组出力调整指令，并将所述AGC机组出力调整指令下发到AGC机组，实现对AGC机组的控制。本专利技术提供的弃风最小的有功调度模型及调度系统具有以下优点：根据风电实时预测结果，对发电需求进行实时修正，从而修正各个机组的在剩余时段的出力计划，使得机组的总出力与实际发电需求逐级接近，降低日前计划的不确定性，保证各个机组的出力计划更加合理，也更加有意义。调度模型本质上是在日前发电计划和AGC发电控制之间增加滚动计划调度、实时调度计划阶段，在该阶段中建立智能化决策和自适应协调控制的技术支持环节，从而替代传统的人工调整模式，减轻值班调度员的劳动强度、最大程度消纳风电并实现高品质的电力供应。附图说明图1为本专利技术提供的调度系统的第1种结构示意图；图2为本专利技术提供的调度系统的第2种结构示意图；图3为本专利技术提供的调度系统的第3种结构示意图；图4为本专利技术提供的一种具体的实际负荷和计划负荷曲线比对图；图5给出了已定义的各预测概念按预测周期排列的示意图；图6为ACE划分示意图。具体实施方式为了使本专利技术所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，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用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为方便对本专利技术进行理解，首先介绍相关的技术术语：(1)电力调度：电力调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类电力生产工作有序进行而采用的一种有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种弃风最小的有功调度模型，其特征在于，包括以下的优化目标函数和优化约束条件；其中：ri是常规机组i当前的发电单位调整成本；Δpi为第i台常规机组下一时刻的出力调节总量，为控制输出量；wj是风电场弃风电成本，为了减少弃风，wj在数值上远大于常规机组当前的发电单位调整成本ri；是风电场j的弃风电力，等于下一时段预测的风电出力预测值与下一时段实时调度计划值的差值；NGcagc为全网实时调度机组，不包括风电机组的个数NGWind为风电机组集合；为风电场j的当前出力值；ΔP为实时调度机组下一时刻的出力调节总量：其中，是超短期负荷预测值的增量、是联络线计划的下一时刻增量、是日前计划机组出力下一时刻增量；ΔPnAGC为AGC上一时刻未完成量；Mint表示全网线路及内网安全功率传输断面集合，为断面的功率传输上限，Tj为断面的功率传输下限，Tj为断面的当前传输功率，该不等式约束保证传输断面不过载；Sij采用负荷平衡灵敏度，其中为了达到分区平衡，需要在母线负荷因子中引入分区负荷预测的信息；Skj是负荷平衡灵敏度，△Pkw是风电场k的弃风电量，两个的乘积表示风电弃风电量对断面功率的实时影响；ΔCgj为非实时调度的机组的计划调节量对断面功率的影响；对上述目标函数求解，得到对未来风场和单机机组的出力的预测值。...

【技术特征摘要】
1.一种弃风最小的有功调度模型，其特征在于，包括以下的优化目标函数和优化约束条件；其中：ri是常规机组i当前的发电单位调整成本；Δpi为第i台常规机组下一时刻的出力调节总量，为控制输出量；wj是风电场弃风电成本，为了减少弃风，wj在数值上远大于常规机组当前的发电单位调整成本ri；是风电场j的弃风电力，等于下一时段预测的风电出力预测值与下一时段实时调度计划值的差值；NGcagc为全网实时调度机组，不包括风电机组的个数NGWind为风电机组集合；为风电场j的当前出力值；ΔP为实时调度机组下一时刻的出力调节总量：其中，是超短期负荷预测值的增量、是联络线计划的下一时刻增量、是日前计划机组出力下一时刻增量；ΔPnAGC为AGC上一时刻未完成量；Mint表示全网线路及内网安全功率传输断面集合，为断面的功率传输上限，Tj为断面的功率传输下限，Tj为断面的当前传输功率，该不等式约束保证传输断面不过载；Sij采用负荷平衡灵敏度，其中为了达到分区平衡，需要在母线负荷因子中引入分区负荷预测的信息；Skj是负荷平衡灵敏度，△Pkw是风电场k的弃风电量，两个的乘积表示风电弃风电量对断面功率的实时影响；ΔCgj为非实时调度的机组的计划调节量对断面功率的影响；对上述目标函数求解，得到对未来风场和单机机组的出力的预测值。2.一种应用权利要求1所述的弃风最小的有功调度模型的调度系统，其特征在于，包括机组角色分配模块、滚动调度模块、实时调度模块和AGC控制模块；所述弃风最小的有功调度模型应用于实时调度模块中；所述机组角色分配模块采用以下步骤进行机组角色的划分：步骤1，首先根据历史数据统计出ACE落在各个控制区段的概率，令落在死区的概率为pro1，落在正常区之内的概率为pro2，落在协作区的概率为pro3，落在紧急区以及紧急区之外的概率为pro4，则有：步骤2，参与调节ACE的AGC机组在每个时段都满足总旋转备用的要求，因此，设系统中的N台机组中共有n台参与ACE控制的AGC机组，1≤n≤N，并且由n台机组构成的集合记为SetA；旋转备用的下限应根据电网的实际运行情况给定，设定为SRt，其值必须大于ACEE；属于集合SetA的n台传统机组共有4种角色...

【专利技术属性】
技术研发人员：李焱，杨金威，邢海秋，
申请(专利权)人：北京恒泰实达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11