一种电力系统有功调度保守度的优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种电力系统有功调度保守度的优化方法，涉及电力系统运行技术领域，解决了人为给定的电力系统有功调度保守度无法保证电力系统有功调度优化模型的优化结果的最优性的技术问题。该电力系统有功调度保守度的优化方法包括建立含风力出电的电力系统有功调度模型；根据电力系统有功调度模型，获得电力系统有功调度方案；根据电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型；根据多目标优化模型，通过优化算法，获得电力系统有功调度的最优保守度。本发明专利技术应用于优化电力系统有功调度保守度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统运行
，尤其涉及一种电力系统有功调度保守度的优化方法。
技术介绍
风能是一种绿色环保的可再生能源，发展风电有利于改善能源结构。但由于风电出力具有不确定性，因此，将给电力系统有功调度带来很大的影响。例如，在负荷低谷时段，如果风电出力往上波动较大，常规电源下调容量不足将会造成弃风损失，而在负荷高峰时段，如果风电出力往下波动较大，常规电源上调容量不足将会造成缺电损失；此外，风电出力的不确定性可能会造成线路潮流越限。传统电力系统有功调度方案为了追求经济性，个别线路往往运行在安全边界上，当风电出力波动时，电力系统就很容易出现潮流越限。目前，为应对风电出力的不确定性，常采用随机优化技术，基于随机规划的水、火、风混合系统的电力系统有功调度优化模型，利用机会约束描述目标函数和约束条件，给出不同置信水平下的调度方案。其中，置信水平反映了电力系统有功调度方案的保守度，保守度是调节电力系统有功调度的经济性与鲁棒性的杠杆，保守度越大(即置信水平越大)，则经济性越差，鲁棒性越好。然而，人为给定的置信水平无法保证电力系统有功调度优化模型的优化结果的最优性。因此，有必要提出一种电力系统有功调度保守度的优化方法，以使得在该保守度下，电力系统有功调度的方案能够协调电力系统有功调度的经济性和鲁棒性，从而保证电力系统的安全、经济运行。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种电网有功调度保守度的优化方法，用于获得电力系统有功调度的最优保守度，以使得在该保守度下，电力系统有功调度的方案能够协调电力系统有功调度的经济性和鲁棒性，从而保证电力系统的安全、经济运行。为达到上述目的，本专利技术提供一种电力系统有功调度保守度的优化方法，采用如下技术方案：建立含风力出电的电力系统有功调度模型；根据所述电力系统有功调度模型，获得电力系统有功调度方案；根据所述电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，通过优化算法，获得所述电力系统有功调度的最优保守度。与现有技术相比，本专利技术提供的电力系统有功调度保守度的优化方法具有以下有益效果：在本专利技术提供的电力系统有功调度保守度的优化方法中，在建立了含风力出电的电力系统有功调度模型，并根据该电力系统有功调度模型，获得了电力系统有功调度方案之后，可根据该电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型，通过优化算法，优化该电力系统有功调度保守度的多目标优化模型之后，即可获得电力系统有功调度的最优保守度，从而使得在该最优保守度下，电力系统有功调度的方案能够协调电力系统有功调度的经济性和鲁棒性，进而保证电力系统的安全、经济运行。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的电力系统有功调度保守度的优化方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的一种电力系统有功调度模型中风电场的出力曲线示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术实施例提供一种电力系统有功调度保守度的优化方法，具体地，如图1所示，该电力系统有功调度保守度的优化方法包括：步骤S1、建立含风力出电的电力系统有功调度模型。步骤S2、根据电力系统有功调度模型，获得电力系统有功调度方案。步骤S3、根据电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型。步骤S4、根据多目标优化模型，通过优化算法，获得电力系统有功调度的最优保守度。在本实施例的技术方案中，在建立了含风力出电的电力系统有功调度模型，并根据该电力系统有功调度模型，获得了电力系统有功调度方案之后，可根据该电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型，通过优化算法，优化该电力系统有功调度保守度的多目标优化模型之后，即可获得电力系统有功调度的最优保守度，从而使得在该最优保守度下，电力系统有功调度的方案能够协调电力系统有功调度的经济性和鲁棒性，进而保证电力系统的安全、经济运行。示例性地，上述电力系统有功调度模型包括煤耗成本目标函数和约束条件。具体地，煤耗成本目标函数为：其中，G为电力系统有功调度模型中火电机组总数，T为电力系统有功调度的调度周期，Fg(t)为电力系统有功调度模型中火电机组的发电成本，Fg(t)＝(apg2(t)+bpg(t)+c)，其中，pg(t)为第g个火电机组在时段t内的输出功率，a为发电成本Fg(t)的二次项系数、b为发电成本Fg(t)的一次项系数、c为发电成本Fg(t)的常数项。具体地，上述约束条件包括：有功平衡约束条件、上下限约束条件、爬坡速度约束条件和线路传输约束条件。其中，有功平衡约束条件为：其中，t＝1,2,...,T，W为电力系统有功调度模型中风电场总数，D(t)为时段t内所述电力系统有功调度模型中的负荷功率，pw,t为第w个风电场在时段t内的出力区间下限，为第w个风电场在时段t内的出力区间上限。上下限约束条件为：其中，g＝1,2,...,G，t＝1,2,...,T，为第g个火电机组在时段t内的出力下限，为第g个火电机组在时段t内的出力上限。爬坡速度约束条件为：其中，g＝1,2,...,G，t＝2,3,...,T，为第g个火电机组的向下爬坡速度，为第g个火电机组的向上爬坡速度，t0为电力系统有功调度的调度时间间隔。线路传输约束条件为：其中，l＝1,2,...,L，t＝1,2,...,T，L为所述电力系统有功调度模型中的线路总数，γg-l为第g个火电机组在所述电力系统有功调度模型中的第l条线路上的功率分布因子，D为电力系统有功调度模型中负荷总数，γd-l为第d个负荷在第l条线路上的功率分布因子，γw-l为第w个风电场在所述第l条线路上的功率分布因子，为第l条线路的最大传输功率。示例性地，上述电力系统有功调度保守度的优化方法还可包括：步骤S1a、在建立含风力出电的电力系统有功调度模型之后，优化约束条件。可选地，可通过消除电力系统有功调度模型中的区间变量，来优化上述约束条件，具体地，该优化约束条件的具体步骤包括：步骤S1a1、简化有功平衡约束条件，获得简化后的有功平衡约束条件，简化后的有功平衡约束条件包括：其中，t＝1,2,...,T，为第w个风电场在时段t内的预测出力，为火电机组在时段t内场景s1下的输出功率，为火电机组在时段t内场景s2下的输出功率，场景s1为风电场在时段t内的出力均为出力下限时的场景，场景s2为风电场在时段t内的出力均为出力上限时的场景。步骤S1a2、简化线路传输约束条件，获得简化后的线路传输约束条件，简化后的线路传输约束条件为：其中，为风电场对第l条线路的潮流贡献的上限，A为风电场对第l条线路的潮流贡献的下限，PD为负荷对第l条线路的潮流贡献，需要补充的是，对于风电场对第l条线路的潮流贡献的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，包括：建立含风力出电的电力系统有功调度模型；根据所述电力系统有功调度模型，获得电力系统有功调度方案；根据所述电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，通过优化算法，获得所述电力系统有功调度的最优保守度。

【技术特征摘要】
1.一种电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，包括：建立含风力出电的电力系统有功调度模型；根据所述电力系统有功调度模型，获得电力系统有功调度方案；根据所述电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型；根据所述多目标优化模型，通过优化算法，获得所述电力系统有功调度的最优保守度。2.根据权利要求1所述的电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，所述电力系统有功调度模型包括煤耗成本目标函数和约束条件；所述煤耗成本目标函数为：其中，G为所述电力系统有功调度模型中火电机组总数，T为电力系统有功调度的调度周期，Fg(t)为所述电力系统有功调度模型中火电机组的发电成本，Fg(t)＝(apg2(t)+bpg(t)+c)，其中，pg(t)为第g个所述火电机组在时段t内的输出功率，a为发电成本Fg(t)的二次项系数、b为所述发电成本Fg(t)的一次项系数、c为所述发电成本Fg(t)的常数项；所述约束条件包括：有功平衡约束条件、上下限约束条件、爬坡速度约束条件和线路传输约束条件；所述有功平衡约束条件为：其中，t＝1,2,...,T，W为所述电力系统有功调度模型中风电场总数，D(t)为时段t内所述电力系统有功调度模型中的负荷功率，pw,t为第w个所述风电场在时段t内的出力区间下限，为第w个所述风电场在时段t内的出力区间上限；所述上下限约束条件为：其中，g＝1,2,...,G，t＝1,2,...,T，为第g个所述火电机组在时段t内的出力下限，为第g个所述火电机组在时段t内的出力上限；所述爬坡速度约束条件为：其中，g＝1,2,...,G，t＝2,3,...,T，为第g个所述火电机组的向下爬坡速度，为第g个所述火电机组的向上爬坡速度，t0为所述电力系统有功调度的调度时间间隔；所述线路传输约束条件为：其中，l＝1,2,...,L，t＝1,2,...,T，L为所述电力系统有功调度模型中的线路总数，γg-l为第g个所述火电机组在所述电力系统有功调度模型中的第l条线路上的功率分布因子，D为所述电力系统有功调度模型中负荷总数，γd-l为第d个所述负荷在所述第l条线路上的功率分布因子，γw-l为第w个所述风电场在所述第l条线路上的功率分布因子，为所述第l条线路的最大传输功率。3.根据权利要求2所述的电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，所述电力系统有功调度保守度的优化方法还包括：在建立含风力出电的电力系统有功调度模型之后，优化所述约束条件；优化所述约束条件的具体步骤包括：简化所述有功平衡约束条件，获得简化后的有功平衡约束条件，所述简化后的有功平衡约束条件包括：Σg=1Gpg(t)+Σw=1Wpw,t0=D(t),]]>Σg=1Gpg(s1)(t)+Σw=1Wpw,t‾=D(t),]]>Σg=1Gpg(s2)(t)+Σw=1Wpw,t‾=D(t),]]>其中，t＝1,2,...,T，为第w个所述风电场在时段t内的预测出力，为所述火电机组在时段t内场景s1下的输出功率，为所述火电机组在时段t内场景s2下的输出功率，所述场景s1为所述风电场在时段t内的出力均为出力下限时的场景，所述场景s2为所述风电场在时段t内的出力均为出力上限时的场景；简化所述线路传输约束条件，获得简化后的线路传输约束条件，所述简化后的线路传输约束条件为：-A‾+PD-plmax≤Σg=1Gγg-lpg(t)≤plmax+PD-A‾,]]>其中，为所述风电场对所述第l条线路的潮流贡献的上限，A为所述风电场对所述第l条线路的潮流贡献的下限，PD为所述负荷对所述第l条线路的潮流贡献，获取所述电力系统有功调度过渡到所述场景s1的第一过渡约束条件：-rgd×tc1≤pg(t)-pg(s1)(t)≤rgu×tc1,]]>其中，g＝1,2,...,G，t＝1,2,...,T，tc1为所述电力系统有功调度中预测场景过渡到所述场景s1的最大允许时间；获取所述电力系统有功调度过渡到所述场景s2的第二过渡约束条件：-rgd×tc2≤pg(t)-pg(s2)(t)≤rgu×tc2,]]>其中，g＝1,2,...,G，t＝1,2,...,T，tc2为所述电力系统有功调度中预测场景过渡到所述场景s2的最大允许时间。4.根据权利要求1所述的电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，所述多目标优化模型的控制变量为α＝[α1,α2...,αW]，其中，W为所述电力系统有功调度模型中风电场总数，αW为第w个所述风电场的有功调度保守度，αW∈[0,1]，所述多目标优化模型包括：煤耗成本目标函数f1、风险损失目标函数f2和线路越限功率总和目标函数f3。5.根据权利要求4所述的电力系统有功调度保守度的优化方法，其特征在于，根据所述电力系统有功调度方案，建立电力系统有功调度保守度的多目标优化模型的具体步骤包括：根据所述电力系统有功...

【专利技术属性】
技术研发人员：禤培正，朱继忠，谢平平，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心，
类型：发明
国别省市：广东;44