一种电网多时间尺度调度方法技术

本发明专利技术涉及一种电网多时间尺度调度方法，包括：依次执行均以常规机组、风电、CAES电站和柔性负荷为调度资源并以运行经济性为优化目标的日前调度模型、日内调度模型和实时调度模型，得到常规机组、风电和CAES电站的出力计划，柔性负荷调度计划，旋转备用容量，及AGC容量购置计划；其中，各调度模型的约束条件包括各调度资源的运行约束；实时调度模型的约束条件还包括CAES电站参与电网AGC调频的约束。本发明专利技术以含CAES电站、柔性负荷等的系统为研究对象，综合考虑CAES电站和多类型柔性负荷在不同时间尺度下的调度特性，CAES电站和柔性负荷降低了系统弃风量，另外考虑AGC机组旋转备用和CAES电站的辅助调频服务，有效提升了风电消纳水平，保证了系统高效安全的经济运行。

A Multi-time Scale Dispatching Method for Power Grid

【技术实现步骤摘要】
一种电网多时间尺度调度方法
本专利技术涉及电网调度
，特别是涉及一种电网多时间尺度调度方法。
技术介绍
能源危机和环境污染问题的日益严峻，促使全球各国开始聚焦于发展以风电为代表的可再生能源。然而，由于风电具有间歇性、不确定性等固有的不友好特性，其大规模并网将对电力系统的安全经济运行带来严峻挑战，这一弊端严重制约了风电的进一步发展。为了应对上述挑战，学者们已开展了广泛的研究，在诸多研究中，压缩空气储能(Compressedairenergystorage,CAES)技术和柔性负荷主动响应技术是解决大规模风电并网的两项有效手段。然而，现有研究大多分别从CAES电站和柔性负荷参与电力系统优化运行的角度开展，但并没有综合考虑包含CAES电站和柔性负荷的电力系统的调度，且现有调度技术下的风电消纳水平较低，不能够有效保证电网的安全稳定经济运行。
技术实现思路
本专利技术提供一种电网多时间尺度调度方法，用以解决现有调度技术中因未充分考虑CAES电站和多类型柔性负荷的调节特性，以及电能与备用的协调调度，而导致的系统运行成本高且风电消纳水平低的问题。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种电网多时间尺度调度方法，包括：依次执行均以常规机组、风电、CAES电站和柔性负荷为调度资源并以运行经济性为优化目标的日前调度模型、日内调度模型和实时调度模型，得到所述常规机组、所述风电和所述CAES电站的出力计划，所述柔性负荷调度计划，旋转备用容量，及AGC容量购置计划；其中，所述日前调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日前尺度下的运行约束；所述日内调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日内尺度下的运行约束；所述实时调度模型的约束条件包括各所述调度资源在实时尺度下的运行约束及所述CAES电站参与电网AGC调频的约束。本专利技术的有益效果是：本专利技术以含CAES电站、可转移负荷、可中断负荷、DLC负荷、常规机组和风电的电力系统为研究对象，综合考虑CAES电站和多类型柔性负荷在不同时间尺度下的调度特性，以最小化电网运行商总支出成本为目标，建立能够同时制定发电计划、旋转备用购置与调用计划和AGC参与因子配置计划的电力系统多时间尺度优化调度模型。进而基于多时间尺度的调度模型，进行逐级优化调度，多种电源多尺度优化调度下，CAES电站和柔性负荷均能够针对系统净负荷进行削峰填谷，使得柔性负荷能够在短时间尺度内针对系统的不平衡功率进行平抑，降低系统弃风量，另外考虑AGC机组旋转备用和CAES电站的辅助调频服务，有效提升了风电消纳水平，保证了系统高效安全的经济运行。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述柔性负荷包括：可转移负荷，可中断负荷，以及DLC负荷。本专利技术的进一步有益效果是：可转移负荷可针对系统净负荷进行削峰填谷，可中断负荷和DLC负荷能够在短时间尺度内针对系统的不平衡功率进行平抑，降低系统弃风量，有效保证系统的经济运行。进一步，所述常规机组的出力计划包括：每个所述常规机组的启停状态，所述常规机组中非AGC机组的出力，及所述常规机组中每个AGC机组的调度出力；所述风电的出力计划包括风电的弃风功率；所述CAES电站的出力计划包括：每个所述CAES电站的运行工况状态，及所述CAES电站的调度压缩功率和调度发电功率；所述柔性负荷调度计划包括：每个所述可转移负荷的负荷转入量和负荷转出量，各所述可中断负荷的削减量，及所述DLC负荷的增加量和减少量；所述旋转备用容量包括：各所述常规机组的正旋转备用容量和负旋转备用容量；所述AGC容量购置计划包括：所述AGC机组和所述CAES电站的AGC参与因子。进一步，所述日前调度模型的目标函数为最小化购买电能的成本、购买旋转备用的成本、可转移负荷的调度成本和弃风惩罚成本的加和；则所述日前调度模型每隔第一预设时间执行结束后，得到第一调度计划，所述第一调度计划包括：每个所述常规机组的启停状态，每个所述可转移负荷的负荷转入量和负荷转出量，及各所述常规机组的正旋转备用容量和负旋转备用容量。进一步，所述日前调度模型的约束条件还包括：电网功率平衡约束，传输功率约束，AGC容量约束，及电网正、负旋转备用容量约束。进一步，所述日内调度模型的目标函数为最小化日内调度阶段调用备用后更新的购买电能的成本、所述可中断负荷的调度成本和日内调度阶段更新的弃风惩罚成本的加和；则基于所述第一调度计划，每隔第二预设时间执行所述日内调度模型，执行结束后得到第二调度计划，所述第二调度计划包括：所述非AGC机组的出力，所述CAES电站的运行工况状态，及各所述可中断负荷的削减量。进一步，所述日内调度模型中，所述常规机组的运行约束包括：通过调用旋转备用容量更新常规机组出力时的常规机组出力上下限约束，及常规机组的爬坡约束；所述可中断负荷的运行约束包括可中断负荷削减量约束；其中，所述常规机组出力上下限约束为：为常规机组i在日前调度t时段的出力，和分别为由常规机组i在t时段提供的正旋转备用容量和负旋转备用容量，为常规机组i在日内调度t时段的出力；所述日内调度模型的约束条件还包括：AGC机组旋转备用容量约束，电网功率平衡约束、AGC容量约束和传输功率约束。本专利技术的进一步有益效果是：在日内调度中，通过调用旋转备用容量来更新常规机组的出力，在提升风电消纳水平的同时，提高了系统运行的弹性需要，保证了系统高效安全的经济运行。进一步，所述实时调度模型的目标函数为最小化实时调度阶段调用备用后更新的购买电能的成本、所述DLC负荷的调度成本、实时调度阶段更新的弃风惩罚成本和购买AGC调节量的成本的加和；则基于所述第二调度计划，每隔第三预设时间执行所述日内调度模型，执行结束后得到第三调度计划，所述第三调度计划包括：每个所述AGC机组的调度出力，所述CAES电站的调度压缩功率和调度发电功率，所述DLC负荷的增加量和减少量，所述AGC机组和所述CAES电站的AGC参与因子，及所述风电的弃风功率。进一步，所述实时调度模型中，所述常规机组的运行约束包括：通过调用旋转备容量来调整AGC机组出力时的AGC机组出力上下限约束，及AGC机组爬坡约束；所述DLC负荷的运行约束包括DLC约束；所述CAES电站的运行约束包括：CAES电站的压缩功率和调度发电功率的上下限约束，CAES电站储气室气压上下限约束，及CAES电站发电工况爬坡约束；所述CAES电站参与电网AGC调频的约束包括AGC参与因子约束；其中，所述AGC机组出力上下限约束为：表示AGC机组iA的最大出力；表示AGC机组iA的最小出力；β表示模糊机会约束的置信度；所述CAES电站发电工况爬坡约束：为CAES电站在发电工况下的爬坡速率，uCAESG,t-1为指示CAES电站是否处于发电工况的二进制变量，PCAESG,max为CAES电站的最大发电功率；式中，和分别为在实时调度阶段考虑功率调节不确定性后的AGC机组出力大小、CAES电站压缩功率和发电功率，和分别为在实时调度阶段的AGC机组出力大小、CAES电站压缩功率和发电功率；和αCAES,t分别为AGC机组iA和CAES电站的AGC参与因子；uCAESC,t和uCAESG,t分别为指示CAES电站是否处于压缩工况和发电工况的二进制变量，为；和为风电和负荷在t时段的正向超短本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，包括：依次执行均以常规机组、风电、CAES电站和柔性负荷为调度资源并以运行经济性为优化目标的日前调度模型、日内调度模型和实时调度模型，得到所述常规机组、所述风电和所述CAES电站的出力计划，所述柔性负荷调度计划，旋转备用容量，及AGC容量购置计划；其中，所述日前调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日前尺度下的运行约束；所述日内调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日内尺度下的运行约束；所述实时调度模型的约束条件包括各所述调度资源在实时尺度下的运行约束及所述CAES电站参与电网AGC调频的约束。

【技术特征摘要】
1.一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，包括：依次执行均以常规机组、风电、CAES电站和柔性负荷为调度资源并以运行经济性为优化目标的日前调度模型、日内调度模型和实时调度模型，得到所述常规机组、所述风电和所述CAES电站的出力计划，所述柔性负荷调度计划，旋转备用容量，及AGC容量购置计划；其中，所述日前调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日前尺度下的运行约束；所述日内调度模型的约束条件包括各所述调度资源在日内尺度下的运行约束；所述实时调度模型的约束条件包括各所述调度资源在实时尺度下的运行约束及所述CAES电站参与电网AGC调频的约束。2.根据权利要求1所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述柔性负荷包括：可转移负荷，可中断负荷，以及DLC负荷。3.根据权利要求2所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述常规机组的出力计划包括：每个所述常规机组的启停状态，所述常规机组中非AGC机组的出力，及所述常规机组中每个AGC机组的调度出力；所述风电的出力计划包括风电的弃风功率；所述CAES电站的出力计划包括：每个所述CAES电站的运行工况状态，及所述CAES电站的调度压缩功率和调度发电功率；所述柔性负荷调度计划包括：每个所述可转移负荷的负荷转入量和负荷转出量，各所述可中断负荷的削减量，及所述DLC负荷的增加量和减少量；所述旋转备用容量包括：各所述常规机组的正旋转备用容量和负旋转备用容量；所述AGC容量购置计划包括：所述AGC机组和所述CAES电站的AGC参与因子。4.根据权利要求3所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述日前调度模型的目标函数为最小化购买电能的成本、购买旋转备用的成本、可转移负荷的调度成本和弃风惩罚成本的加和；则所述日前调度模型每隔第一预设时间执行结束后，得到第一调度计划，所述第一调度计划包括：每个所述常规机组的启停状态，每个所述可转移负荷的负荷转入量和负荷转出量，及各所述常规机组的正旋转备用容量和负旋转备用容量。5.根据权利要求4所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述日前调度模型的约束条件还包括：电网功率平衡约束，传输功率约束，AGC容量约束，及电网正、负旋转备用容量约束。6.根据权利要求3所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述日内调度模型的目标函数为最小化日内调度阶段调用备用后更新的购买电能的成本、所述可中断负荷的调度成本和日内调度阶段更新的弃风惩罚成本的加和；则基于所述第一调度计划，每隔第二预设时间执行所述日内调度模型，执行结束后得到第二调度计划，所述第二调度计划包括：所述非AGC机组的出力，所述CAES电站的运行工况状态，及各所述可中断负荷的削减量。7.根据权利要求6所述的一种电网多时间尺度调度方法，其特征在于，所述日内调度模型中，所述常规机组的运行约束包括：通过调用旋转备用容量更新常规机组出力时的常规机组出力上下限约束，及常规机组的爬坡约束；所述可中断负荷的运行约束包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢发齐，李姚旺，汪旸，徐浩，苗世洪，周良松，姚占东，沈宇亮，
申请(专利权)人：国家电网公司华中分部，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42