广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法技术方案

本发明专利技术提供的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，通过：读取区域内电网运行控制参数；获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。本发明专利技术针对大规模风电并网对系统调峰的问题进行深入研究，充分挖掘广域多形态需求侧负荷调节潜力，通过优化广域多形态负荷参与系统调峰的荷源互动控制方法，进一步提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。

Load Source Optimal Control Method for Wide Area Multi-modal Demand Side Load Participating in Peak Shaving

【技术实现步骤摘要】
广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法
本专利技术属于电力系统荷源优化控制
，尤其涉及一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法。
技术介绍
由于我国大规模推广新能源发电，风电在电源结构中的占比逐年增加，风电反调峰特性加剧导致用电负荷低谷期时的风电资源反而充裕，以常规电源为主的系统调峰能力不足，下调峰问题尤为突出。随着智能电网等新兴技术的兴起，电网调度范围由电源侧调度层面扩大到电源侧与需求侧协调优化调度层面，高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉等一批广域多形态需求侧负荷可通过制定科学合理的生产计划为系统下调峰时期补充调度资源，提升系统调峰能力。因此，广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制不仅要考虑大规模风电并网对系统下调峰造成的影响，还要考虑不同多形态需求侧负荷的调节特性，统筹兼顾电源侧与负荷侧的协同控制。目前针对荷源优化控制问题，国内外学者对相应的荷源互动优化控制方法已经做了很多研究，主要分为以下2个类：1)采用空间尺度分层分区的思想，将荷源优化分为“上-下”两层控制。上层优化模型确定常规电源出力和风电调度出力；下层优化模型则根据常规电源下调峰能力不足导致风电受阻的情况，科学合理安排多形态弹性控制负荷参与电网调度。2)采用时间尺度协调配合的思想，将荷源优化分为“日前-日内”协调优化控制。根据系统日前预测信息，建立荷源日前调度优化模型，制定日前调峰计划；在日前调峰计划的基础上，根据不断更新的风电预测，修正日前调峰计划，得到日内调峰计划。综上所述，虽然现有的荷源互动优化控制方法已经比较成熟，但是在工程应用上仍然存在需要改进的方向：1)荷源互动优化控制涉及的负荷可从一种增加到多种，并且充分考虑不同负荷的时空特性和调节特性；2)日内时间尺度精度可进一步提升，实现“日前-实时”的协调优化控制模式。因此，在以上方法的基础上，提出一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，利用不同种类广域多形态需求侧负荷的调节特性，配合常规电源机组出力，提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，用于解决大规模风电并网引起系统下调峰能力不足的问题，为调度人员提供科学、合理的决策指导。为实现上述目的，本专利技术提供的技术方案是，一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其包括以下步骤：S1：读取区域内电网运行控制参数；S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动实时调峰模型，求解得到实时调峰计划。优选的，所述S1包括以下步骤：S101：获取区域电网的网络结构参数；S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前-实时预测信息和系统负荷预测值。优选的，所述S2包括以下步骤：S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；S202：对电动汽车和蓄热电锅炉进行分区聚合；S203：根据广域多形态需求侧负荷调节特性进行负荷分类。优选的，所述S3包括以下步骤：将风电日前预测作为负的负荷与系统负荷日前预测进行叠加形成系统等效负荷，等效负荷与常规电源最低出力之间的差值为系统下调峰时期调峰缺口。优选的，所述S4包括以下步骤：S401：构建以系统下调峰阶段可调节量最大和调峰成本最低为优化目标的荷源互动日前调峰模型。标准化模型为：式中：f(X)、g(X)为目标函数；X表示由该区域内常规电源机组出力、风电出力和广域多形态需求侧负荷构成的待优化决策向量；S402：通过改进型多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解荷源互动日前调峰模型。优选的，所述S5包括以下步骤：S501：构建系统下调峰时期可连续调节负荷变化量与风光电功率偏移量差值最小为目标的荷源互动实时调峰模型。标准化模型为：式中：y(X)为目标函数；X表示由该区域内常规电源机组出力、风电出力和可连续调节负荷构成的待优化决策向量；S502：通过改进型遗传算法求解荷源互动实时调峰模型。本专利技术提供的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，通过：读取区域内电网运行控制参数；获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动实时调峰模型，求解得到实时调峰计划。本专利技术对大规模风电并网后引起的系统下调峰能力不足问题进行深入分析，充分利用广域多形态需求侧负荷的调节潜力，配合常规电源参与系统调峰，消纳系统受阻风电，缓解电网调峰压力，进一步提升系统下调峰能力，为调度人员提供科学、合理的决策指导。附图说明下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。图1是本专利技术提供的荷源优化控制方法流程图。图2是本专利技术提供的广域多形态需求侧负荷对日前调峰的影响。图3是本专利技术提供的广域多形态需求侧负荷对日内实施调峰的影响。具体实施方式为了清楚了解本专利技术的技术方案，将在下面的描述中提出其详细的结构。显然，本专利技术实施例的具体施行并不足限于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本专利技术的优选实施例详细描述如下，除详细描述的这些实施例外，还可以具有其他实施方式。下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步详细说明。实施例1如图1所示，本专利技术所述的一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其包括以下步骤：S1：读取区域内电网运行控制参数；S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。所述S1包括以下步骤：S101：获取区域电网的网络结构参数；S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前-日内预测信息和系统负荷预测值。所述S2包括以下步骤：S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；S202：将含有电动汽车接入的地区电网按电动汽车SOC变化范围[0,1]情况划分为K个小区间，统一每个区间内电动汽车充电潜力，基于每个区间充电潜力的情况，计算t时段所有小区间内电动汽车聚合功率：式中：为t时刻所有小区间内电动汽车聚合功率；Pi,j为第i个区间内第辆电动汽车充电功率；为t时刻第i个区间内电动汽车充电潜力，说明该区间不具备充电潜力，说明该区间具备充电潜力；为t时刻第i个区间内可调用电动汽车数量。将含有蓄热电锅炉接入的地区电网按储能状态SOC变化范围[0,1]情况划分为N个小区间，统一每个区间内蓄热电锅炉储能状态，基于每个区间储能状态的情况，计算时段所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率：式中：为t时刻所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率；为t时刻第i个小区间内蓄热电锅炉储能状态的改变值；为第i个小区间内蓄热电锅炉聚合参数。S203：根据高载本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述荷源优化控制方法包括以下步骤：S1：读取区域内电网运行控制参数；S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。

【技术特征摘要】
1.一种广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述荷源优化控制方法包括以下步骤：S1：读取区域内电网运行控制参数；S2：获取区域内广域多形态需求侧负荷可调节特性；S3：计算区域内系统下调峰时段及调峰缺口；S4：构建广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源互动日前调峰模型，求解得到日前调峰计划；S5：构建广域多形态弹性控制负荷参与系统调峰的荷源互动日内实时调峰模型，求解得到日内实时调峰计划。2.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤：S101：获取区域电网的网络结构参数；S102：获取区域电网内常规电源出力计划、常规电源机组参数、风电日前-实时预测信息和系统负荷预测值。3.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：S201：获取高载能企业、电动汽车和蓄热电锅炉时空分布和数量等参数；S202：将含有电动汽车接入的地区电网按电动汽车SOC变化范围[0,1]情况划分为K个小区间，统一每个区间内电动汽车充电潜力，基于每个区间充电潜力的情况，计算t时段所有小区间内电动汽车聚合功率：式中：为t时段所有小区间内电动汽车聚合功率；Pi,j为第i个区间内第j辆电动汽车充电功率；为t时段第i个区间内电动汽车充电潜力，说明该区间不具备充电潜力，说明该区间具备充电潜力；mi,t为t时段第i个区间内可调用电动汽车数量；将含有蓄热电锅炉接入的地区电网按储能状态SOC变化范围[0,1]情况划分为N个小区间，统一每个区间内蓄热电锅炉储能状态，基于每个区间储能状态的情况，计算t时段所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率：式中：为t时刻所有小区间内蓄热电锅炉聚合功率；为t时刻第i个小区间内蓄热电锅炉储能状态的改变值；αi为第i个小区间内蓄热电锅炉聚合参数；S203：根据高载能负荷、聚合电动汽车负荷和蓄热电锅炉负荷调节特性，将多形态需求侧负荷分为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷。4.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：S301：将风电出力Pwind作为负的负荷与系统负荷Pload进行叠加，形成等效负荷PL：式中：为t时刻系统负荷；为t时刻风电出力；为t时刻系统等效负荷；S302：计算系统下调峰调峰缺口：式中：ton、toff分别为下调峰起始和结束时刻；PG,min为常规机组调峰下限；Ewind为系统下调峰调峰缺口。5.根据权利要求1所述的广域多形态需求侧负荷参与系统调峰的荷源优化控制方法，其特征在于：所述S4包括以下步骤：S401：构建以系统下调峰阶段可调节量最大和调峰成本最低为优化目标的荷源互动日前调峰模型，目标函数为：式中，分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷在t时刻调节功率；和分别为可转移负荷、可离散调节负荷和可连续调节负荷调节成本；ΔT为每个时间段长度，ΔT＝15min；式中：为可转移负荷启动状态；TSk为高载能可转移负荷k的持续工作时段数；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的运行状态；表示第i个蓄热电锅炉在t时段的调节功率；为可中断负荷投切状态；为可连续调节负荷n在时段t的调节比例；LCn...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉忠，刘文颖，夏鹏，郭虎，张雨薇，王方雨，张尧翔，许春蕾，荣俊杰，李宛齐，聂雅楠，胡阳，朱丽萍，李潇，陈鑫鑫，郇悅，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：北京,11