The invention provides a IEEE33 node distribution network to improve the testing system, the system consists of a small wind farm, a small photoelectric factory, a pumped storage power station, a gas turbine virtual power plant, the small wind farm connected to the 21 node, the node is connected to the small photoelectric factory 24, power station connected to the 10 node of the pumped storage, the gas turbine is connected to node 17. Compared with the prior art, the invention through the virtual power plant technology, to achieve large-scale distributed power, energy storage device and the effective management of controllable load, the calculation and optimization of virtual power plant cuckoo algorithm optimization scheduling method of the virtual power plant based on the scheduling scheme and the reliability of economy at the same time, reduce the calculation to reduce the computational time complexity.
【技术实现步骤摘要】
一种改进的IEEE33节点配电网测试系统
本专利技术属于电力系统电源调度领域,特别涉及一种改进的IEEE33节点配电网测试系统。
技术介绍
近年来,化石燃料日益紧缺,环境污染不断加剧,为了解决上述问题,可再生能源发电,尤其是风力和光伏发电迅速发展。尽管可再生能源发电储量巨大、干净清洁,但往往具有很强的随机性,单独并网会对电网造成很大的冲击,不利于电网的稳定运行。在电力市场环境下,风电场的市场活动具有很大的风险性,其实际发电量往往与竞标电量存在偏差,从而遭受不平衡惩罚,因而在与传统发电厂的竞争中处于劣势。然而,可再生能源发电联合传统发电及储能形式,以虚拟电厂的形式参与大电网和电力市场的运行,可有效克服上述缺点,提高可再生能源发电的利用率和整体的经济收益。传统的虚拟电厂的经济调度模型并未考虑电网的潮流约束,仅仅是在不考虑具体潮流约束的情况下求得经济上的最优解,实现虚拟电厂整体利润的最大化。但是,事实上,经济调度的最优解很有可能违反电网的潮流约束,给线路带来过负荷、节点电压越界等问题,给电网的安全运行造成危害。因此,在虚拟电厂的调度过程中,需要考虑电网的安全约束,在提高经济性的同时保证电网能够安全、稳定运行。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足,提供一种兼顾虚拟电厂经济调度和安全调度的IEEE33节点配电网测试系统。本专利技术具体提供一种改进的IEEE33节点配电网测试系统,所述系统由一座小型风电场、一座小型光电厂、一座抽水蓄能电站、一台燃气轮机组成虚拟电厂,所述小型风电场接于节点21,所述小型光电厂接于节点24,所述抽水蓄能电站接于节点10,所述 ...
【技术保护点】
一种改进的IEEE33节点配电网测试系统,其特征在于,所述系统由一座小型风电场、一座小型光电厂、一座抽水蓄能电站、一台燃气轮机组成虚拟电厂,所述小型风电场接于节点21,所述小型光电厂接于节点24,所述抽水蓄能电站接于节点10,所述燃气轮机接于节点17;系统的电压基准值取为12.66kV,功率基准值取为10MVA;以所述系统为潮流计算对象,采用基于布谷鸟算法的虚拟电厂优化调度方法对所述虚拟电厂进行计算和优化;分两个方案对所述系统进行安全约束;方案1的安全约束参数为:节点电压上限0.95p.u,节点电压下限1.05p.u,线路最大传输功率1.5p.u,公共连接点最大交换功率1p.u;方案2的安全约束参数为:节点电压上限0.985p.u,节点电压下限1.015p.u,线路最大传输功率1.3p.u,公共连接点最大交换功率0.8p.u。
【技术特征摘要】
1.一种改进的IEEE33节点配电网测试系统,其特征在于,所述系统由一座小型风电场、一座小型光电厂、一座抽水蓄能电站、一台燃气轮机组成虚拟电厂,所述小型风电场接于节点21,所述小型光电厂接于节点24,所述抽水蓄能电站接于节点10,所述燃气轮机接于节点17;系统的电压基准值取为12.66kV,功率基准值取为10MVA;以所述系统为潮流计算对象,采用基于布谷鸟算法的虚拟电厂优化调度方法对所述虚拟电厂进行计算和优化;分两个方案对所述系统进行安全约束;方案1的安全约束参数为:节点电压上限0.95p.u,节点电压下限1.05p.u,线路最大传输功率1.5p.u,公共连接点最大交换功率1p.u;方案2的安全约束参数为:节点电压上限0.985p.u,节点电压下限1.015p.u,线路最大传输功率1.3p.u,公共连接点最大交换功率0.8p.u。2.根据权利要求1所述的一种改进的IEEE33节点配电网测试系统,其特征在于,所述基于布谷鸟算法的虚拟电厂优化调度方法具体包括如下步骤:步骤(1):采集和输入数据,包括采集和输入电价预测数据、风机出力预测数据,市场合约参数、惩罚参数、燃气轮机参数、抽水蓄能电站参数;步骤(2):建立虚拟电厂经济调度优化模型,采用优化软件初步求解;步骤(3):输入网络约束条件,包括配电网网架参数、潮流约束参数,构造虚拟电厂安全调度优化模型;步骤(4):采用布谷鸟算法进行求解;步骤(5):输出结果。3.根据权利要求2所述的一种改进的IEEE33节点配电网测试系统,其特征在于,所述步骤(2)具体包括如下步骤:步骤(21):确定目标函数建立以利润最大化为目标函数的虚拟电厂混合整数线性规划模型,该模型的目标函数为:式中:T为总时段数,ns为电价的总方案数,M为风机出力的总方案数,π(s)为第s组电价方案的概率,Rt为t时段的收益,Ct为t时段的成本;Ht、Dt分别为t时段按合约要求输送的电能和向日前市场计划输送的电能,为决策变量;h为合约电价,为第s组方案中t时段的电价,Bt为购电量;ni为可分配发电机组数,ki为机组i的动作成本,布尔变量Kt,i表示t时刻机组i是否动作,若是则置1,否则置0;将DG常用的机组二次成本函数分段线性化,nj为分段数,pi为机组i的固定成本,为机组i第j段的斜率,为第j段的发电量,gtt,i为t时段机组i的发电量,为决策变量;为机组i所产生的第m项污染物的环境价值,为机组i所产生的第m项污染物的惩罚系数;步骤(22):确定燃气轮机的约束条件workt,i,Kt,i,ont,i,offt,i∈{0,1}ont,i+offt,i=Kt,iKt,i=|workt,i-workt-1,i|gti,minworkt,i≤gtt,i≤gti,maxworkt,i式中:布尔变量workt,i表示t时刻机组i是否工作,若是则置1,否则置0;布尔变量ont,i表示t时刻机组i是否启动,若是则置1,否则置0;offt,i表示t时刻机组i是否关闭,若是则置1,否则置0;布尔变量Kt,i表示t时刻机组i是否发生状态变化,若是则置1,否则置0;gti,max/gti,min表示机组i的最大/小发电量;表示机组i的向上和向下爬坡率;步骤(23):确定抽水蓄能电站的约束条件假定初始时刻抽水蓄能电站储能为0,将t时段抽水蓄能电站的蓄水量等效为蓄电量Et,t-1时段抽水蓄能电站的蓄水量等效为蓄电量Et-1,int和outt为决策变量,分别表示蓄入和放出的电能,Emax表示最大蓄电量,Ec表示最大蓄入电量,Ed表示最大放出电量,则有:Et+int≤Emaxoutt≤Et-1int≤Ecoutt≤EdEt-Et-1=int-outt步骤(24):确定远期合同的约束条件实际输电量与合同要求电量可以有一定的偏差,但保证一天的输电总量相同,即有:(1-z)Ht≤H′t≤(1+z)Ht式中:z为合约允许的偏差系数,z∈[0,1],H′t表示满足合约要求输送的实际电量,...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄文进,卫志农,封庆,钱雪峰,余利斌,孙国强,臧海祥,周亦州,
申请(专利权)人:国网江苏省电力公司盐城供电公司,国网江苏省电力公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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